检索结果-内蒙古大学图书馆

兵工学报 2015年第S2期36卷 285-291页

作者：侯婕薛亮邢晓莉海军装备研究院

随着科学技术的快速发展,全球计算空间受到的僵尸网络威胁与日俱增。僵尸网络检测最近已成为网络安全领域的重大研究课题。目前大部分的检测方法只是针对单一信息源提供的证据信息,并不能掌握僵尸网络的全面活动路线,因此,也很难实现高... 详细信息

随着科学技术的快速发展,全球计算空间受到的僵尸网络威胁与日俱增。僵尸网络检测最近已成为网络安全领域的重大研究课题。目前大部分的检测方法只是针对单一信息源提供的证据信息,并不能掌握僵尸网络的全面活动路线,因此,也很难实现高精度地检测。本文提出一个面向僵尸网络检测的信息融合系统。在该系统中,信息融合流程被划分为数据、特性以及决策3个级别。此外,重点介绍了该系统中的核心组成部分——特征提取模块。在决策融合过程,还引入了D-S证据理论的扩展,并给出了证明。最后,以一个代表性的实例,说明了该系统能有效融合来自多个传感器的复杂信息,从而达到更好的检测效果。

关键词：信息安全技术计算机系统结构僵尸网络网络安全信息融合僵尸检测

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资源高效的聚类协同联邦学习客户端选择方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：李强张凌羽孟祥宇吉林大学计算机科学与技术学院

联邦学习的一个关键问题就是各客户端的资源异构性和数据异构性。为此提出了资源高效的聚类协同联邦学习客户端选择方法，根据各客户端的计算能力将其分组，在每轮训练中以每组客户端的平均准确率作为间接度量选择同组客户端，在每组内... 详细信息

联邦学习的一个关键问题就是各客户端的资源异构性和数据异构性。为此提出了资源高效的聚类协同联邦学习客户端选择方法，根据各客户端的计算能力将其分组，在每轮训练中以每组客户端的平均准确率作为间接度量选择同组客户端，在每组内根据各客户端的模型相似度将客户端进行聚类，选择每组内不同聚类中的客户端。我们在真实数据集上评估了本方法的性能，实验结果表明本方法可以减少全局训练时间，获得更快速、更平滑的收敛，实现训练效率和全局模型准确率之间的良好平衡。

关键词：计算机系统结构联邦学习客户端选择聚类资源异构数据异构

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计算机组成原理

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丛书名：高等学校计算机规划教材

2010年

作者：任国林

来源：内蒙古大学图书馆图书评论

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移动Ad-hoc网络管理中基于节点定位的簇生成算法

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兵工学报 2007年第10期28卷 1200-1204页

作者：陈冬松刘治国王光兴沈阳理工大学通信与网络研究所辽宁沈阳110168 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

移动Ad-hoc网络(MANET)作为一种移动无线通信网,其独有特性增加了网络管理的难度,目前对MANET网络管理的研究仍处于起步阶段,一些标准尚未制定。为此,提出了一种基于节点定位的簇生成算法,通过特有的象限划分、适度融合、再分割融合和... 详细信息

移动Ad-hoc网络(MANET)作为一种移动无线通信网,其独有特性增加了网络管理的难度,目前对MANET网络管理的研究仍处于起步阶段,一些标准尚未制定。为此,提出了一种基于节点定位的簇生成算法,通过特有的象限划分、适度融合、再分割融合和有效的客人协议,以及消息驱动机制的实现,弥补了原有算法必须依赖GPS服务、节点调整和客人身份判定忽视管理效率的不足,提高了网络管理的灵活性和可扩展性,为MANET的有效网络管理提供新的方法和手段。

关键词：计算机系统结构簇移动Ad-hoc网络网络管理重构

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基于学习Petri网的网络入侵检测方法

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兵工学报 2006年第2期27卷 269-272页

作者：危胜军胡昌振高秀峰北京理工大学网络安全技术实验室北京100081

基于神经网络的入侵检测方法存在学习速度慢,不易收敛,分类能力不足等缺点。采用学习Petri网(LPN)建立了对网络入侵的检测分类方法,该方法在非线性和不连续函数的实现上优于神经网络,实验结果表明:基于LPN的入侵分类相对于相同结构的神... 详细信息

基于神经网络的入侵检测方法存在学习速度慢,不易收敛,分类能力不足等缺点。采用学习Petri网(LPN)建立了对网络入侵的检测分类方法,该方法在非线性和不连续函数的实现上优于神经网络,实验结果表明:基于LPN的入侵分类相对于相同结构的神经网络具有更高的识别精度以及更快的学习速率。

关键词：计算机系统结构入侵检测学习Petri网神经网络

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基于统计感知的大数据系统计算框架

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深圳大学学报（理工版） 2018年第5期35卷 441-443页

作者：魏丞昊黄哲学何玉林深圳大学计算机与软件学院大数据技术与应用研究所广东深圳518060

为在一定计算资源条件下实现大数据可计算化,本研究提出一种基于统计感知思想的Tbyte级大数据系统计算框架Bigdata-α,该框架的核心为大数据随机样本划分模型和逼近式集成学习模型.前者保证了划分后每个子数据块所包含的样本与大数据总... 详细信息

为在一定计算资源条件下实现大数据可计算化,本研究提出一种基于统计感知思想的Tbyte级大数据系统计算框架Bigdata-α,该框架的核心为大数据随机样本划分模型和逼近式集成学习模型.前者保证了划分后每个子数据块所包含的样本与大数据总体概率分布的一致性.后者通过分析若干个随机样本数据块替代了Tbyte级全量数据分析.使用1 Tbyte模拟数据集验证随机样本划分模型的有效性,通过逐渐增加随机样本块的个数,提升了Higgs数据集基分类器的分类准确度,证明该方法能克服大数据分析中计算资源的限制瓶颈.

关键词：计算机系统结构大数据随机样本划分逼近式集成学习并行分布式计算分布式处理系统

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多Agent自主体系结构的建模与分析

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兵工学报 2006年第5期27卷 873-878页

作者：郭成昊赵颜利刘凤玉南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

结合多Agent架构设计方法,提出一种基于多Agent的自主计算系统的设计方案。利用扩展的G网对其进行形式化建模和分析。通过仿真实验证实,该设计方案能有效稳定系统性能。

关键词：计算机系统结构自主计算多Agent 随机Petri网 G网

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基于RapidIO的GIOP协议——RIO-IOP

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通信学报 2012年第S1期33卷 70-78页

作者：陈文宇曾茹皮维李文电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

在嵌入式系统应用中,所有硬件元件都是基于总线方式连接的,基于TCP/IP协议无法满足它们之间的通信,特别是在芯片间及板间的互联传输。因此在嵌入式环境中,基本采用RapidIO互联架构,而基于RapidIO的GIOP映射还处于空白阶段,借鉴IIOP思想... 详细信息

在嵌入式系统应用中,所有硬件元件都是基于总线方式连接的,基于TCP/IP协议无法满足它们之间的通信,特别是在芯片间及板间的互联传输。因此在嵌入式环境中,基本采用RapidIO互联架构,而基于RapidIO的GIOP映射还处于空白阶段,借鉴IIOP思想,提出GIOP到RapidIO的映射:RIO-IOP。从网络层次模型、传输层组件模型等方面对RIO-IOP进行全面解析,并提出RIO-IOP对CORBA基本服务的支持。对RIO-IOP进行了实验,证明了在嵌入式领域和军事环境的硬件设备中,具有明显的优势和应用前景。

关键词：计算机系统结构 RIO-IOP CORBA IIOP RapidIO

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低轨卫星星座网络拓扑设计算法优化

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兵器装备工程学报 2024年第S2期45卷 232-238页

作者：甘宏广州南方学院广州510970

为了优化低轨卫星(low earth orbit,LEO)星座网络服务能力以及降低平均端到端时延,对动态星座网络下的拓扑设计问题进行研究,从网络拓扑设计的角度实现通信数据的跳数最小化。通过采用随机正则图(random regular graph,RRG)进行拓扑结... 详细信息

为了优化低轨卫星(low earth orbit,LEO)星座网络服务能力以及降低平均端到端时延,对动态星座网络下的拓扑设计问题进行研究,从网络拓扑设计的角度实现通信数据的跳数最小化。通过采用随机正则图(random regular graph,RRG)进行拓扑结构设计,针对卫星网络拓扑连接复杂多样,计算开销大的问题,引入随机化的方式降低计算复杂度,为巨型卫星星座的规划和维护提供了高效方案,相对于传统的拓扑设计方式,随机正则图生成的拓扑结构平均路径长度更短。进一步优化了网络通信的效率,提高了数据传输速度。通过与其他测试基准的比较,证明了拓扑设计算法多个指标有效。

关键词：计算机系统结构网络拓扑设计低轨卫星随机正则图星座网络优化

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一种网络流量平稳化方法

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通信学报 2004年第8期25卷 14-23页

作者：邹柏贤姚志强中国电信股份有限公司北京研究院规划与信息部北京100035 福建师范大学计算机科学系福建福州350007

由于网络流量的不稳定性,会影响流量模型的准确性。平稳化的目的是使得流量成为平稳或更为接近平稳,以提高流量模型的准确性。差分是一种常用的平稳化方法,它对具有线性趋势的时间序列有很好的平稳化效果。本文提出一种统计分析的方法... 详细信息

由于网络流量的不稳定性,会影响流量模型的准确性。平稳化的目的是使得流量成为平稳或更为接近平稳,以提高流量模型的准确性。差分是一种常用的平稳化方法,它对具有线性趋势的时间序列有很好的平稳化效果。本文提出一种统计分析的方法对流量进行平稳化处理,可以在一定程度上消除流量不稳定性对流量建模的影响。

关键词：计算机系统结构流量模型方差分析平稳化

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