检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2014年第9期51卷 2108-2116页

作者：王宁李杰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

数据量大、数据更新速度快、数据源多样和数据存在噪声是大数据的四大特点,这为数据集成提出了新的挑战.实体解析是数据集成的一个重要步骤,在大数据环境下,传统的实体解析算法在效率、质量,特别是抗噪声能力方面的表现并不理想.为了解... 详细信息

数据量大、数据更新速度快、数据源多样和数据存在噪声是大数据的四大特点,这为数据集成提出了新的挑战.实体解析是数据集成的一个重要步骤,在大数据环境下,传统的实体解析算法在效率、质量,特别是抗噪声能力方面的表现并不理想.为了解决大数据环境中因为数据噪声所导致的解析结果冲突,将公共邻居引入相关性聚类问题.上层预分块算法基于邻居关系设计,因而能够快速有效地完成初步分块;核概念的引入更精确地定义了节点与类之间的关联程度,以便下层调整算法准确地判断节点的归属,进而提高相关性聚类的准确度.两层算法采用较为粗糙的相似度距离函数,使得算法不仅简单而且高效.同时,由于引入邻居关系,算法的抗噪声能力明显提高.大量实验表明,两层相关性聚类算法无论在解析质量、抗噪声能力还是在扩展性方面均优于传统算法.

关键词：相关性聚类公共邻居实体解析数据集成大数据数据噪声

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基于Fisher准则的多指静脉融合

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计算机辅助设计与图形学学报 2013年第2期25卷 183-188页

作者：金怀国孙冬梅王升辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对单特征手指静脉识别中识别率难以继续提高的技术瓶颈,采用多特征融合技术不仅可以提高识别率,而且可以降低误识率.为此提出一种基于Fisher准则的手指静脉融合算法.首先对手指静脉图像进行特征点提取,分别计算待匹配图像特征点与注... 详细信息

针对单特征手指静脉识别中识别率难以继续提高的技术瓶颈,采用多特征融合技术不仅可以提高识别率,而且可以降低误识率.为此提出一种基于Fisher准则的手指静脉融合算法.首先对手指静脉图像进行特征点提取,分别计算待匹配图像特征点与注册图像特征点的正向平均豪斯道夫距离(FMHD)和反向平均豪斯道夫距离(RMHD),然后基于Fisher准则确定FMHD和RMHD的融合参数,将融合得到的豪斯道夫距离作为新的匹配分数;在上述算法的基础上,将得到的食指、中指和无名指3根手指静脉的匹配分数进行融合,以进一步提高手指静脉的识别率.实验结果表明,与通常采用的FMHD相比,采用融合后的豪斯道夫距离的误识率有明显降低;而采用三指静脉融合后,误识率由单个手指的1.95%降低到0.27%.

关键词：生物特征融合手指静脉识别 Fisher准则正向平均豪斯道夫距离反向平均豪斯道夫距离

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基于MPI环境的A-BSP模型的性能评测

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中国铁道科学 2006年第3期27卷 130-135页

作者：于双元王栋北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对一种异步的BSP模型(A-BSP),选用6种常用的通信模式代替随机h关系,在曙光集群MPI环境和不同的处理器数量条件下,对A-BSP模型的2个主要参数g和L进行评估,并根据快速傅立叶变换(FFT)的并行化方法,以一种基2并行FFT算法,验证利用A-BSP... 详细信息

针对一种异步的BSP模型(A-BSP),选用6种常用的通信模式代替随机h关系,在曙光集群MPI环境和不同的处理器数量条件下,对A-BSP模型的2个主要参数g和L进行评估,并根据快速傅立叶变换(FFT)的并行化方法,以一种基2并行FFT算法,验证利用A-BSP模型进行MPI程序代价分析的正确性和有效性。在曙光TC1700集群服务器上测得A-BSP模型的参数g为6.07×10-8s/byte,L为1.47×10-4s。在曙光集群上,A-BSP模型所有参数的变化范围基本被限定在某一区间内,且h关系时间受通信模式的影响要比受处理器数量的影响更为明显。A-BSP模型能够有效地指导MPI并行程序设计。

关键词：并行计算 A-BSP模型 MPI 通信模式性能评测计算机技术

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基于模块化Abstract-Refine算法框架的软件模型检测方法

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电子学报 2020年第5期48卷 997-1002页

作者：王舜杜晔韩臻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析... 详细信息

Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析和解释了Abstract-Refine算法所接受的输入程序的精细结构和特性,并对Abstract-Refine算法和相关子算法运用平衡操作符做以模块化解耦,使得子算法的修改和更换不需要依赖对上层的变更.经过实验验证,本方法可有效实现传统算法模块化解耦,同时不对原算法的性能造成冲击.

关键词：软件模型检测模块化方法抽象—精炼(Abstract-Refine) 通用算法抽象程序

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基于单词领域特征敏感的多领域神经机器翻译

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北京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 1-10页

作者：黄增城满志博张玉洁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

鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络... 详细信息

鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络,并行提取不同大小窗口的词串作为单词的上下文特征;2)强化的领域特征学习,设计基于多层感知机的领域判别器模块,增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力,提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英-汉和OPUS英-法翻译任务中的实验结果显示,所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06,单词的领域判别准确率比基线模型分别提升10.07%和18.06%。对实验结果的进一步分析表明,所提翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。

关键词：多领域神经机器翻译领域特征敏感上下文特征领域判别

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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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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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融合词法句法分析联合模型的树到串EBMT方法

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北京大学学报（自然科学版） 2017年第2期53卷 295-304页

作者：王丹丹徐金安陈钰枫张玉洁杨晓晖北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了... 详细信息

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了提高翻译精度,引入中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型,可以减少汉英EBMT中源语言端基础任务中的错误传递,提高提取层次间特征的准确性。在此基础上,结合依存结构的特征和中英语料的特性,对依存树到串模型进行规则抽取以及泛化处理。实验结果表明,相对于基线系统,该方法可以提高实例对抽取质量,改善泛化规则和译文质量,提高系统性能。

关键词：基于实例的机器翻译依存树到串模型联合模型泛化模板

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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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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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