检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2006年第4期17卷 806-813页

作者：李红松黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息,极大地影响了数据立方体的存储和维护性能.提出了基于QC-Tree的用于范围查询处理的联机聚集PE(progressivelyestimate)算法以及它与简单聚集算法相结... 详细信息

以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息,极大地影响了数据立方体的存储和维护性能.提出了基于QC-Tree的用于范围查询处理的联机聚集PE(progressivelyestimate)算法以及它与简单聚集算法相结合的混合聚集算法HPE(hybridprogressivelyestimate);还提出了一种能够同时处理多个范围查询的联机聚集算法MPE(multipleprogressivelyestimate).与以往联机聚集算法不同,这些算法不需要任何附加空间,而是利用QC-Tree自身保存的聚集数据和语义关系来估算聚集结果.由于QC-Tree是一种极为高效的数据立方体存储结构,因此能够以较理想的性能实现数据立方体上的联机聚集.对算法的分析和实验结果表明,所提出的算法具有较好的性能.

关键词：数据立方体联机分析处理近似查询处理联机聚集

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一种基于A＊算法的多径寻由算法

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电子与信息学报 2013年第4期35卷 952-957页

作者：赵奇赵阿群北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着网络通信量的急剧增长,多径传输应用日渐普遍。多径寻由算法是实现多径传输的基础。该文结合路径相似度目标和启发式方法,提出一种新的基于A*算法的多径寻由算法,称为MA*算法。该文为该算法设计了一种新的代价估计函数,通过理论分... 详细信息

随着网络通信量的急剧增长,多径传输应用日渐普遍。多径寻由算法是实现多径传输的基础。该文结合路径相似度目标和启发式方法,提出一种新的基于A*算法的多径寻由算法,称为MA*算法。该文为该算法设计了一种新的代价估计函数,通过理论分析证明了该代价估计函数的可行性。利用网络拓扑生成工具对MA*算法进行了仿真实验,并与其他多径寻由算法进行了分析比较。实验结果表明,MA*算法能以较低的搜索次数获取多条路径代价和路径相似度合理的路径;另外通过合理调整惩罚参数,可以取得路径代价和路径相似度的平衡。MA*算法以更小的开销实现了一种更为通用的多径寻由算法,能够应用在更广泛的多径传输环境。

关键词：网络通信多径寻由路径相似度 A＊算法代价估计函数

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网格局部性及其优化研究

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计算机研究与发展 2008年第10期45卷 1669-1675页

作者：艾丽华罗四维北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

数据网格已逐步在科学研究领域得到应用.提高数据网格的性能以适应分布式数据管理已经成为研究数据网格的一个热点.提出了网格局部性的概念,分析了网格局部性对数据网格性能的影响,并从增强网格局部性的角度对数据网格的性能进行优化,... 详细信息

数据网格已逐步在科学研究领域得到应用.提高数据网格的性能以适应分布式数据管理已经成为研究数据网格的一个热点.提出了网格局部性的概念,分析了网格局部性对数据网格性能的影响,并从增强网格局部性的角度对数据网格的性能进行优化,提出了综合跳-扩散副本替换策略(jump-DRP)和参考生物外激素的任务调度策略(JARIP).实验结果表明,考虑了网格局部性因素的jump-DRP与JARIP的策略组合提高了网格平台的任务处理性能,并对各类应用背景及任务的复杂程度具有鲁棒性.

关键词：数据网格网格局部性替换策略任务分配局部性增强

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基于类别相关的领域自适应交通图像语义分割方法

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计算机研究与发展 2020年第4期57卷 876-887页

作者：贾颖霞郎丛妍冯松鹤北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的... 详细信息

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的分割方法虽然可以融入未标记样本,但由于缺少对空间语义信息的有效利用,常出现语义不一致或类别错分现象,且难以直接应用于其他的跨域无标注数据集.针对跨域无标注数据集语义分割问题,提出一种基于领域自适应的图像语义分割方法.其中,提出的方法首先通过采用优化上采样方法和提出基于focal loss的损失函数,有效改进了现有方法中数据量较小的类别难以被正确分割的问题;其次,通过有效利用所提出的类别相关的领域自适应方法,来解决不同数据集跨域语义分割问题,使无标注图像的语义分割平均交并比较现有方法的均值提升6%.提出的方法在5个数据集上进行验证实验,实验结果充分表明了方法的有效性和泛化性.

关键词：语义分割领域自适应对抗学习数据分布数据标注类别相关性

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一种消减多模态偏见的鲁棒视觉问答方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 23-33页

作者：张丰硕李豫李向前徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了增强视觉问答模型的鲁棒性,提出一种偏见消减方法,并在此基础上探究语言与视觉信息对偏见的影响。进一步地,构造两个偏见学习分支来分别捕获语言偏见以及语言和图片共同导致的偏见,利用偏见消减方法,得到鲁棒性更强的预测结果。最后... 详细信息

为了增强视觉问答模型的鲁棒性,提出一种偏见消减方法,并在此基础上探究语言与视觉信息对偏见的影响。进一步地,构造两个偏见学习分支来分别捕获语言偏见以及语言和图片共同导致的偏见,利用偏见消减方法,得到鲁棒性更强的预测结果。最后,依据标准视觉问答与偏见分支之间的预测概率差异,对样本进行动态赋权,使模型针对不同偏见程度的样本动态地调节学习程度。在VQA-CP v2.0等数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性,缓解了偏见对模型的影响。

关键词：视觉问答数据集偏差语言偏见深度学习

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基于草图纹理和形状特征融合的草图识别

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自动化学报 2022年第9期48卷 2223-2232页

作者：张兴园黄雅平邹琪裴艳婷北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

人类具有很强的草图识别能力.然而,由于草图具有稀疏性和缺少细节的特点,目前的深度学习模型在草图分类任务上仍然面临挑战.目前的工作只是将草图看作灰度图像而忽略了不同草图类别间的形状表示差异.提出一种端到端的手绘草图识别模型,... 详细信息

人类具有很强的草图识别能力.然而,由于草图具有稀疏性和缺少细节的特点,目前的深度学习模型在草图分类任务上仍然面临挑战.目前的工作只是将草图看作灰度图像而忽略了不同草图类别间的形状表示差异.提出一种端到端的手绘草图识别模型,简称双模型融合网络,它可以通过相互学习策略获取草图的纹理和形状信息.具体地,该模型由2个分支组成:一个分支能够从图像表示(即原始草图)中自动提取纹理特征,另一个分支能够从图形表示(即基于点的草图)中自动提取形状特征.此外,提出视觉注意一致性损失来度量2个分支之间视觉显著图的一致性,这样可以保证2个分支关注相同的判别性区域.最终将分类损失、类别一致性损失和视觉注意一致性损失结合完成双模型融合网络的优化.在两个具有挑战性的数据集TU-Berlin数据集和Sketchy数据集上进行草图分类实验,评估结果说明了双模型融合网络显著优于基准方法并达到最佳性能.

关键词：草图分类注意力机制互学习策略图像识别

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模型的固有复杂度和泛化能力与几何曲率的关系

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计算机学报 2007年第7期30卷 1094-1103页

作者：吕子昂罗四维杨坚刘蕴辉邹琪北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;给出了基于参数估计量邻域附近的解轨迹方法的曲率计算方法;证... 详细信息

从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;给出了基于参数估计量邻域附近的解轨迹方法的曲率计算方法;证明了用于衡量泛化能力的未来残差可以用模型的曲率来表示,由此给出一种新的以曲率度量模型复杂度的模型选择准则GKCIC;对几何方法和统计学习理论进行了分析比较．在人工数据集和真实数据集上的比较实验结果表明了文中提出的方法的有效性．

关键词：模型选择泛化能力固有复杂度统计流形 Gauss-Kroneker曲率

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一种时间序列鉴别性特征字典构建算法

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软件学报 2020年第10期31卷 3216-3237页

作者：张伟王志海原继东郝石磊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同... 详细信息

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同滑动窗口长度动态地选择保留的最优傅里叶值的个数,而且特征字典构建过程中缺少从生成的海量特征中对鉴别性特征进行有效选择的算法.为此,提出一种鉴别性特征字典构建算法.首先,提出一种针对不同长度滑动窗口学习最优单词长度的基于Fourier近似的可变长度单词抽取方法;其次,构建了一种新的特征鉴别性评价指标,并依据其动态阈值对生成的特征进行选择.实验结果表明,基于构建的特征字典的逻辑回归模型不仅分类精度高,而且可以有效发现预测过程中的鉴别性特征.

关键词：时间序列分类特征生成鉴别性特征选择特征字典学习

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基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法

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通信学报 2016年第1期37卷 42-48页

作者：杜晔张亚丹黎妹红张大伟北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验... 详细信息

为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。

关键词：入侵检测快速独立成分分析数据优化牛顿迭代法

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一种高效的面向虚拟桌面恶意代码检测机制

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电子学报 2014年第1期42卷 119-124页

作者：郭煜石勇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

与传统的恶意代码检测方式相比,面向虚拟桌面的恶意代码检测方法面临着性能方面的挑战,同一物理服务器上多个虚拟桌面同时开展恶意代码检测使得磁盘等硬件成为严重的IO性能瓶颈.本文提出了一种高效的虚拟桌面恶意代码检测方案,基于母本... 详细信息

与传统的恶意代码检测方式相比,面向虚拟桌面的恶意代码检测方法面临着性能方面的挑战,同一物理服务器上多个虚拟桌面同时开展恶意代码检测使得磁盘等硬件成为严重的IO性能瓶颈.本文提出了一种高效的虚拟桌面恶意代码检测方案,基于母本克隆技术的虚拟桌面恶意代码检测机制(MCIDS),MCIDS根据虚拟桌面系统的特点,通过系统映像网络存储克隆技术以及部署在网络存储系统中的恶意代码引擎减少虚拟桌面系统中的恶意代码检测范围,有效减少恶意代码检测所需的磁盘IO开销;同时MCIDS还克服了传统"Out-of-the-Box"安全检测机制存在的语义差别问题,改善了系统的安全性能.在原型系统上的实验显示该方法在技术上是可行的,与现有方法相比MCIDS具有较好的性能优势.

关键词：恶意代码检测虚拟桌面网络存储存储克隆

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