检索结果-内蒙古大学图书馆

东南大学学报（自然科学版） 2019年第3期49卷 589-594页

作者：薛晖史娜东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

为了解决不定核Fisher判别分析(IKFDA)在处理高维小样本数据时的病态问题,基于Kreǐn空间提出了两阶段的IKFDA学习框架TP-IKFDA;为了解决不定核典型相关分析(IKCCA)在处理高维小样本数据时的过拟合问题,提出了两阶段的IKCCA学习框架TP-I... 详细信息

为了解决不定核Fisher判别分析(IKFDA)在处理高维小样本数据时的病态问题,基于Kreǐn空间提出了两阶段的IKFDA学习框架TP-IKFDA;为了解决不定核典型相关分析(IKCCA)在处理高维小样本数据时的过拟合问题,提出了两阶段的IKCCA学习框架TP-IKCCA.通过不定核主成分分析(IKPCA)进行降维处理,减弱高维特征所带来的负面影响;然后,在降维后的特征空间中进行Fisher判别分析(FDA)或典型相关分析(CCA).真实数据集上的试验结果表明,与IKPCA、IKFDA以及IKFDA的改进算法相比,TP-IKFDA的分类精度明显提高;TP-IKCCA相较于现有的IKCCA模型泛化性能得到了进一步改善.因此,在处理高维小样本数据时,TP-IKFDA和TP-IKCCA的实际泛化性能优于现有的不定核子空间学习技术.

关键词： Kreǐn空间不定核不定核Fisher判别分析不定核典型相关分析不定核主成分分析

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基于Logistic回归和XGBoost的钓鱼网站检测方法

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东南大学学报（自然科学版） 2019年第2期49卷 207-212页

作者：杨鹏曾朋赵广振吕培培东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

为兼顾钓鱼网站检测的速度和准确率,提出一种基于Logistic回归和XGBoost的钓鱼网站检测方法.根据网页的URL提取HTML特征、URL特征和基于TF-IDF的文本向量特征,结合Logistic回归将高维和稀疏的文本特征转换为概率特征.基于以上融合特征,... 详细信息

为兼顾钓鱼网站检测的速度和准确率,提出一种基于Logistic回归和XGBoost的钓鱼网站检测方法.根据网页的URL提取HTML特征、URL特征和基于TF-IDF的文本向量特征,结合Logistic回归将高维和稀疏的文本特征转换为概率特征.基于以上融合特征,构建了XGBoost分类模型,给出了方法的时间复杂度分析,采集了真实数据作为实验数据集.实验结果表明,Logistic回归方法降低了融合特征的维度,检测速度优于直接融合方法;融合特征方法比单方面特征方法含有更多有效的信息,可供分类器进行学习,检测精度高于单方面特征方法,精确度达到96.67%,召回率为96.6%.

关键词：钓鱼网站 Logistic回归集成学习 XGBoost

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基于Fat-Tree的虚拟分片负载均衡算法

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计算机工程与应用 2020年第13期56卷 93-99页

作者：王莉赵阿群赵晨辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

近年来,随着云计算技术的发展,数据中心网络已成为工业界和学术界的热门话题。相关研究表明,大流通常携带大量数据,传统的基于ECMP的负载均衡方法容易造成“大流碰撞”问题。提出一种基于Fat-Tree的虚拟分片负载均衡方法,利用TSO原理将... 详细信息

近年来,随着云计算技术的发展,数据中心网络已成为工业界和学术界的热门话题。相关研究表明,大流通常携带大量数据,传统的基于ECMP的负载均衡方法容易造成“大流碰撞”问题。提出一种基于Fat-Tree的虚拟分片负载均衡方法,利用TSO原理将大流进行虚拟分片处理并对分片后的子流进行路径寻优处理。实验结果表明,该算法无论在降低网络传播时延还是在提高网络吞吐量等方面都优于传统负载均衡方法。

关键词：数据中心网络负载均衡虚拟分片

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行为关联网络:完整的变化行为建模

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计算机科学 2020年第9期47卷 123-128页

作者：何鑫许娟金莹莹南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211100 东南大学计算机网络与信息集成教育部重点实验室南京210096

针对视频中的完整行为建模,目前常用的方法为时间分段网络(Temporal Segment Network,TSN),但TSN不能充分获取行为的变化信息。为了在时间维度上充分发掘行为的变化信息,文中提出了行为关联网络Action-Related Network(ARN),首先使用BN-... 详细信息

针对视频中的完整行为建模,目前常用的方法为时间分段网络(Temporal Segment Network,TSN),但TSN不能充分获取行为的变化信息。为了在时间维度上充分发掘行为的变化信息,文中提出了行为关联网络Action-Related Network(ARN),首先使用BN-Inception网络提取视频中行为的特征,然后将提取到的视频分段特征与Long Short-Term Memory(LSTM)模块输出的特征拼接,最后进行分类。通过以上方法,ARN可以兼顾行为的静态信息和动态信息。实验结果表明,在通用数据集HMDB-51上,ARN的识别准确率为73.33%,比TSN提高了7%;当增加行为信息时,ARN的识别准确率将比TSN提高10%以上。而在行为变化较多的数据集Something-Something V1上,ARN的识别准确率为28.12%,比TSN提高了51%。最后在HMDB-51数据集的一些行为类别上,文中进一步分析了ARN和TSN分别利用更完整的行为信息时识别准确率的变化情况,结果表明ARN的单个类别识别准确率高于TSN 10个百分点以上。由此可见,ARN通过关联行为变化,对完整行为信息进行了更充分的利用,从而有效地提高了变化行为的识别准确率。

关键词：行为识别行为关联网络深度学习计算机视觉

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社交媒体内容可信性分析与评价

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计算机研究与发展 2019年第9期56卷 1939-1952页

作者：刘波李洋孟青汤小虎曹玖新东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学网络空间安全学院南京211189 计算机网络与信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

近年来社交媒体在拓宽人们获取信息渠道的同时,也方便了虚假信息的传播,并造成了严重的负面影响.与传统互联网媒体相比,社交媒体包含的信息更加复杂多样,为内容可信性的判断带来了新的挑战.已有研究在分析社交媒体内容可信性时,对挖掘... 详细信息

近年来社交媒体在拓宽人们获取信息渠道的同时,也方便了虚假信息的传播,并造成了严重的负面影响.与传统互联网媒体相比,社交媒体包含的信息更加复杂多样,为内容可信性的判断带来了新的挑战.已有研究在分析社交媒体内容可信性时,对挖掘可信性影响因素进行了很多工作,但缺乏对噪音数据的处理,大量的无用推文会对推文可信性判断造成干扰,进而会影响事件层面的可信性判断,从大量噪音数据中筛选出真正有用的推文数据就显得尤为重要.在推文层面同时考虑用户的主题因素和从众行为,减少了从众转发等噪音数据在可信性判断过程中的作用,对社交媒体内容的可信性进行研究,采用贝叶斯网络建立了社交媒体内容可信性评价模型,并通过新浪微博公开数据集验证了模型的有效性.

关键词：社交媒体内容可信性主题因素从众行为概率图模型

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基于DASH流媒体的TCP拥塞控制算法优化

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计算机研究与发展 2019年第9期56卷 1965-1976页

作者：吴桦王凌程光东南大学网络空间安全学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

随着互联网视频流量的快速增长,流媒体传输技术也日新月异,从传统的使用UDP传输协议的实时流媒体协议到使用TCP传输协议的HTTP协议,各大视频服务提供商都在为获得更多用户不断发展新的流媒体传输技术.超文本传输协议上的动态自适应流媒... 详细信息

随着互联网视频流量的快速增长,流媒体传输技术也日新月异,从传统的使用UDP传输协议的实时流媒体协议到使用TCP传输协议的HTTP协议,各大视频服务提供商都在为获得更多用户不断发展新的流媒体传输技术.超文本传输协议上的动态自适应流媒体作为目前最流行的自适应流媒体传输技术,在提高用户观影体验方面具有很多的优点.但是它的分片传输所形成的ON-OFF传输模式会造成TCP流的突发.这种间歇性的流突发会对其他的应用产生一定的影响.当多个客户端同时竞争带宽时会造成播放器错误估计网络带宽,从而产生视频分辨率频繁切换,对用户体验产生极大的负面影响.TCP作为传输层的协议,其拥塞控制算法对视频的传输效率起着决定性作用,由于传统的拥塞控制算法不能很好地适应DASH流媒体的传输,提出了TCP-HAS拥塞控制算法.该算法基于TCP Vegas进行了优化,将带宽估计值与视频码率相结合用于设置TCP拥塞控制参数.实验表明TCP-HAS能够提升网络QoS,并能在多个用户共享链路带宽时提升用户观影体验.

关键词：自适应流超文本传输协议上的动态自适应流传输控制协议拥塞控制算法体验质量服务质量

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基于多层领域本体的知识表示通用模型研究

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计算机工程与应用 2020年第11期56卷 149-155页

作者：李金海何有世马云蕾周爱平泰州学院江苏泰州225300 江苏大学管理学院江苏镇江212013 东南大学计算机网络与信息集成教育部重点实验室南京211189

随着复杂信息系统涉及的知识领域越来越广泛,传统的基于领域本体以及基于关键词的知识表示模型,当处理多领域异构知识的共享与重构时,表现出异构信息有效组织及准确检索的不足。针对此问题,提出了基于多层领域本体的知识表示通用模型,... 详细信息

随着复杂信息系统涉及的知识领域越来越广泛,传统的基于领域本体以及基于关键词的知识表示模型,当处理多领域异构知识的共享与重构时,表现出异构信息有效组织及准确检索的不足。针对此问题,提出了基于多层领域本体的知识表示通用模型,借鉴顶层本体提供的上层语义知识,整合各领域的本体知识,并详细分析了由顶层本体、上层本体、应用本体、实例本体组成的多层领域本体的各层本体的构建流程。仿真实验通过与基于传统领域本体以及基于关键词的知识表示模型的对比分析,分别于一个以及多个领域知识的视角下,验证了基于多层领域本体的知识表示通用模型的有效性。

关键词：多层本体顶层本体异构信息语义关系知识表示

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X Ray-HeartNet:二维胸部X线图像的直接三维心脏CT重建与分割

X Ray-HeartNet:二维胸部X线图像的直接三维心脏CT重建与分割

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第十七届中国体视学与图像分析学术会议

作者：葛荣骏夏聪陈思洁陈玮婷何宇霆张道强陈阳罗立民祝因苏南京航空航天大学计算机科学与技术学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室东南大学医学院江苏省人民医院放射科东南大学计算机科学与工程学院

二维胸部X线图像被广泛用于临床中的快速初步检查。因为其具有高成像效率、低辐射风险、易操作和价格低廉等优势。但是由于有限的投影视角,二维X线图像只能显示重叠的解剖信息,并且无法提供可视化的全视角立体形状结构与准确的心脏容积... 详细信息

二维胸部X线图像被广泛用于临床中的快速初步检查。因为其具有高成像效率、低辐射风险、易操作和价格低廉等优势。但是由于有限的投影视角,二维X线图像只能显示重叠的解剖信息,并且无法提供可视化的全视角立体形状结构与准确的心脏容积测量。然而,为了获得更多的诊断信息,则需要对患者进行进一步的成像检查,如CT检查等。因此,为了尽可能地避免此类多次成像检查所造成的高额费用、重复辐射伤害以及时间浪费,本工作提出XRay-HeartNet以实现从二维成对正、侧位胸部X线图像到三维CT体数据的重建、分割,从而促使通过一次胸部X线平片检查就足以为临床分诊、检查中提供更多三维视觉化结构信息和准确的容积测量。XRayHeartNet通过解放正、侧位X线图像中重叠的解剖信息,并对这种在三维空间上相互垂直的结构进行融合,从而获得更准确的全视角信息。进一步地,XRay-HeartNet通过分割模块,为网络引入三维形状约束,从而有效提高心脏三维重建的效果。在训练过程中,XRay-HeartNet通过联合对抗学习,从而进一步提高任务间一致性和网络性能。实验表明XRay-HeartNet能够有效地从成对的二维胸部X线图像重建出三维CT体数据,并取得PSNR=22.68db;同时能够准确地提供心脏三维可视化分割结构,并取得Dice=81.44%。这些结果表明该方法能够有效提高二维胸部X线图像临床价值,为医生提供更多的诊断信息。

关键词：二维胸部X线图像二维-三维重建分割深度学习多任务训练

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软件定义网络的测量方法研究

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软件学报 2019年第6期30卷 1853-1874页

作者：戴冕程光周余阳东南大学网络空间安全学院江苏南京211189 教育部计算机网络和信息集成重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通... 详细信息

测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势.

关键词：软件定义网络网络测量网络监测网络管理网络安全

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基于Voronoi-R~*的隐私保护路网k近邻查询方法

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软件学报 2019年第12期30卷 3782-3797页

作者：倪巍伟李灵奇刘家强东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

针对已有的保护位置隐私路网k近邻查询依赖可信匿名服务器造成的安全隐患,以及服务器端全局路网索引利用效率低的缺陷,提出基于路网局部索引机制的保护位置隐私路网近邻查询方法.查询客户端通过与LBS服务器的一轮通信获取局部路网信息,... 详细信息

针对已有的保护位置隐私路网k近邻查询依赖可信匿名服务器造成的安全隐患,以及服务器端全局路网索引利用效率低的缺陷,提出基于路网局部索引机制的保护位置隐私路网近邻查询方法.查询客户端通过与LBS服务器的一轮通信获取局部路网信息,生成查询位置所在路段满足l-路段多样性的匿名查询序列,并将匿名查询序列提交LBS服务器,从而避免保护位置隐私查询对可信第三方服务器的依赖.在LBS服务器端,提出基于路网基本单元划分的分段式近邻查询处理策略,对频繁查询请求路网基本单元,构建基于路网泰森多边形和R*树的局部Vor-R^*索引结构,实现基于索引的快速查找.对非频繁请求路网基本单元,采用常规路网扩张查询处理.有效降低索引存储规模和基于全局索引进行无差异近邻查询的访问代价,在保证查询结果正确的同时,提高了LBS服务器端k近邻查询处理效率.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾查询准确性的同时,有效地提高了查询处理效率.

关键词：路网位置隐私保护 k近邻查询 Voronoi-R*索引

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