检索结果-内蒙古大学图书馆

国防科技大学学报 2017年第4期39卷 110-115页

作者：周志超王东北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044 北京市先进信息科学和网络技术重点实验室北京100044

大规模MIMO系统时分双工模式中分配的物理时隙长度是固定的,不能根据不同时长的信道相干时间灵活地调整长度,二者长度的不匹配导致部分时频资源的浪费,因此,系统的总体容量不能达到最优。针对此问题提出一种用户分层变长时隙分配方法,... 详细信息

大规模MIMO系统时分双工模式中分配的物理时隙长度是固定的,不能根据不同时长的信道相干时间灵活地调整长度,二者长度的不匹配导致部分时频资源的浪费,因此,系统的总体容量不能达到最优。针对此问题提出一种用户分层变长时隙分配方法,即根据不同终端的移动性对终端进行分层,并为不同层中的移动终端灵活地分配不同时长的物理时隙,使物理时隙长度与移动终端所对应信道的相干时长相匹配,从而减少时频资源的浪费,提高资源利用率。同时,避免了低速移动终端过频繁的信道估计,降低了信道训练序列开销,使系统的总体数据容量得到很大的提升。实验仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词：大规模MIMO系统用户分层变长时隙时频资源效率

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基于优先级的CHOKe算法仿真与性能分析

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计算机工程 2017年第9期43卷 75-80页

作者：鲁凌云李婷婷北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为将区分服务(DiffServ)网络架构中的优先级服务与网络拥塞控制相结合,提出一种应用于DiffServ架构核心路由器的CHOKe算法(CHOKeW)。针对不同优先级别的数据流进行带宽分区,为高优先级的数据流分配高带宽,并且当发生网络拥塞时通过限制... 详细信息

为将区分服务(DiffServ)网络架构中的优先级服务与网络拥塞控制相结合,提出一种应用于DiffServ架构核心路由器的CHOKe算法(CHOKeW)。针对不同优先级别的数据流进行带宽分区,为高优先级的数据流分配高带宽,并且当发生网络拥塞时通过限制高速非响应流占用的带宽,达到保护响应流的同时兼顾相同优先级数据流公平性的目的。实验使用NS-2建立仿真模型,分析CHOKeW算法、加权公平队列算法、RIO算法的不同优先级混合流的带宽公平分配情况,结果表明,CHOKeW算法能够有效提高网络性能,保证网络服务质量。

关键词：主动队列管理随机早期检测加权公平队列 CHOKeW算法区分服务

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融合规则与统计的微博新词发现方法

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计算机应用 2017年第4期37卷 1044-1050页

作者：周霜霜徐金安陈钰枫张玉洁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

结合微博新词的构词规则自由度大和极其复杂的特点,针对传统的C/NC-value方法抽取的结果新词边界的识别准确率不高,以及低频微博新词无法正确识别的问题,提出了一种融合人工启发式规则、C/NC-value改进算法和条件随机场(CRF)模型的微博... 详细信息

结合微博新词的构词规则自由度大和极其复杂的特点,针对传统的C/NC-value方法抽取的结果新词边界的识别准确率不高,以及低频微博新词无法正确识别的问题,提出了一种融合人工启发式规则、C/NC-value改进算法和条件随机场(CRF)模型的微博新词抽取方法。一方面,人工启发式规则是指对微博新词的分类和归纳总结,并从微博新词构词的词性(POS)、字符类别和表意符号等角度设计的微博新词的构词规则;另一方面,改进的C/NC-value方法通过引入词频、邻接熵和互信息等统计量来重构NC-value目标函数,并使用CRF模型训练和识别新词,最终达到提高新词边界识别准确率和低频新词识别精度的目的。实验结果显示,与传统方法相比,所提出的方法能有效地提高微博新词识别的F值。

关键词：微博新词构词规则统计量特征 C/NC-value方法条件随机场模型

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Web表格的实体列发现算法

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计算机工程 2017年第12期43卷 165-172页

作者：张丽方王宁齐飞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对机器无法理解Web表格语义信息的问题,传统的实体列发现方法通常依靠表头信息和知识库发现实体列,不适用于没有表头的Web表格。为此,提出一种基于列值间近似依赖关系和规范化的Web表格实体列发现算法,对无表头或者无法恢复出完整表... 详细信息

针对机器无法理解Web表格语义信息的问题,传统的实体列发现方法通常依靠表头信息和知识库发现实体列,不适用于没有表头的Web表格。为此,提出一种基于列值间近似依赖关系和规范化的Web表格实体列发现算法,对无表头或者无法恢复出完整表头的表格甚至多实体列表格进行实体列标注。由Web表格中的属性值探测出Web表格属性间内在的近似函数依赖关系,根据Web表格的特点对噪声函数依赖进行删减,通过函数依赖集进行规范化,得到Web表格的实体列。与利用知识库进行实体列探测的算法相比,该算法不依赖表头信息,召回率和精确度均提高了3%~5%,适用性更强。

关键词： Web表格实体列近似函数依赖语义恢复规范化

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基于SVM的安卓恶意软件检测

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山东大学学报（工学版） 2017年第1期47卷 42-47页

作者：张玉玲尹传环北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了有效检测恶意软件,减少恶意软件对安卓平台的安全造成的威胁,在对现有数据集分析研究的基础上,提出概率统计和特征抽取两种策略,分别用这两种策略对提取的特征进行降维处理,减少不确定性数据,再用线性支持向量机(support vector Mac... 详细信息

为了有效检测恶意软件,减少恶意软件对安卓平台的安全造成的威胁,在对现有数据集分析研究的基础上,提出概率统计和特征抽取两种策略,分别用这两种策略对提取的特征进行降维处理,减少不确定性数据,再用线性支持向量机(support vector Machine,SVM)分类,模型训练时间缩短为原来的16.7%,并且检测未知恶意软件的准确率明显提高。将该降维策略在其他常用算法上进行试验,结果表明改进后的数据有助于提高这些算法的分类准确率。

关键词：安卓恶意软件 SVM 概率统计特征抽取降维

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双流序列回归深度网络的视频火灾检测方法

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中国科技论文 2017年第14期12卷 1590-1595,1663页

作者：孔亚奇郎丛妍冯松鹤王涛殷梦霞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

首先构建1个室外多场景大规模火灾视频数据库,不仅标注火焰区域,同时根据火焰区域标注量化的火焰级别标签。结合深度网络视频特征的表征能力,将火灾检测形式化为多类别有序回归问题,提出基于双流序列回归深度网络的火灾检测模型。所提... 详细信息

首先构建1个室外多场景大规模火灾视频数据库,不仅标注火焰区域,同时根据火焰区域标注量化的火焰级别标签。结合深度网络视频特征的表征能力,将火灾检测形式化为多类别有序回归问题,提出基于双流序列回归深度网络的火灾检测模型。所提出的方法有效融合了视频帧间的运动信息和关键帧的视觉信息。在所构建的数据库和现有的3个公开火灾测试集上的实验表明,所提出的火灾检测方法准确率显著提高。

关键词：火灾检测序列回归卷积神经网络多类别学习

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基于约束局部模型的全自动桡骨分割

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新疆大学学报（自然科学版） 2017年第2期34卷 206-212页

作者：刘洁琳刘杰朱翔宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

骨龄是衡量少年儿童骨骼发育程度的重要指标.桡骨,作为骨龄评估中的特征骨块,其年龄对骨龄的预测具有重要意义.为预测桡骨骨龄首先需要准确分割桡骨,本文通过基于随机森林回归投票的约束局部模型算法,通过多形状模板的建立,实现桡骨的... 详细信息

骨龄是衡量少年儿童骨骼发育程度的重要指标.桡骨,作为骨龄评估中的特征骨块,其年龄对骨龄的预测具有重要意义.为预测桡骨骨龄首先需要准确分割桡骨,本文通过基于随机森林回归投票的约束局部模型算法,通过多形状模板的建立,实现桡骨的自动分割,为后续桡骨骨龄的预测提供可靠的依据.

关键词：桡骨骨龄随机森林回归投票约束局部模型

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高速铁路下感知路由器群的协同拥塞控制

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计算机工程 2017年第12期43卷 136-140,154页

作者：鲁凌云陈娅婷李婷婷北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在高速移动环境下,由于较少考虑单路由器与相邻路由器的连接速率,容易导致拥塞检测准确性差以及数据流整体传输误差率较高的问题。为解决多节点网络拥塞问题,结合网络大数据动态性、快速性和时效性强的特性,提出一种基于路由器群的感知... 详细信息

在高速移动环境下,由于较少考虑单路由器与相邻路由器的连接速率,容易导致拥塞检测准确性差以及数据流整体传输误差率较高的问题。为解决多节点网络拥塞问题,结合网络大数据动态性、快速性和时效性强的特性,提出一种基于路由器群的感知网络控制算法。通过采集参数和数据感知获得更为精准的信息作为判断拥塞情况的依据,并将相互连接的多路由器分层划分,邻近两层的路由器设置成一个虚拟节点。针对虚拟节点内部拥塞发生的3种拥塞情况,由控制器对虚拟节点中的边缘路由器参数进行控制和调整。实验仿真结果验证了该算法的可靠性及其稳定性。

关键词：高速移动数据感知主动队列管理随机早期发现协同拥塞控制

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基于云流量混淆的Tor匿名通信识别方法

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工程科学与技术 2017年第2期49卷 121-132页

作者：何永忠李响陈美玲王伟北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对采用云流量混淆Meek机制的Tor匿名通信流量与其他普通云流量难于区分识别的问题,提出了基于流静态特征的Tor匿名通信识别方法和基于支持向量机SVM分类算法的Tor匿名通信识别方法。本文首先从连接特征分析、数据包静态特征分析以及... 详细信息

针对采用云流量混淆Meek机制的Tor匿名通信流量与其他普通云流量难于区分识别的问题,提出了基于流静态特征的Tor匿名通信识别方法和基于支持向量机SVM分类算法的Tor匿名通信识别方法。本文首先从连接特征分析、数据包静态特征分析以及数据流动态特征分析出发,通过对大量Tor-Meek通信流量以及非Tor-Meek通信流量的对比实验研究,确定了7个具有特异性和较强区分度的Tor-Meek通信流量的静态和动态流量征,然后在此基础之上提出了基于特征匹配算法的Tor-Meek匿名通信识别方法,该方法能够快速识别Tor-Meek通信流量,对于包含大于200个包的流识别准确率大于90%。为了进一步适应Tor的版本变化带来的特征改变,基于Meek流分片机制的数据流统计特征分析,分别从长度及个数、长度方差、长度熵、接收发送序列等4个方面,提出了识别Tor-Meek流的16种Tor-Meek流量统计特征,采用SVM分类算法对Tor-Meek流量进行识别,通过系统的实验研究不同特征组合、不同算法参数选择的算法识别准确率和召回率,筛选出最优的特征组合和参数。在实验室环境中搭建实验数据采集平台并采集Tor-Meek通信和其他通信数据进行实验,该算法对长度大于40个包Tor-Meek流的识别准确率大于97%,召回率大于99%,且具有较高的识别效率。实验结果表明,采用特征匹配可以实现对云流量混淆Tor匿名通信的快速识别,而基于流分片统计特征的分类算法对不同Tor通信软件版本的变化具有更高的稳定性和识别准确率。

关键词：匿名通信 Tor 流量混淆流量识别

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基于函数调用图的Android重打包应用检测

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计算机工程 2017年第11期43卷 122-127,139页

作者：吴兴茹何永忠北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对Android第三方市场中重打包应用日益增多的现象,提出一种利用函数调用图检测Android重打包应用的方法。对应用进行反编译,提取并分析Smali代码生成函数调用图,同时将函数中的操作码作为结点的属性对函数调用图进行处理,实现第三方... 详细信息

针对Android第三方市场中重打包应用日益增多的现象,提出一种利用函数调用图检测Android重打包应用的方法。对应用进行反编译,提取并分析Smali代码生成函数调用图,同时将函数中的操作码作为结点的属性对函数调用图进行处理,实现第三方库过滤并保留与界面相关的应用程序接口。在此基础上,用Motif子图结构表示函数调用图,根据子图的相似度计算应用的相似度,从而判断是否为重打包应用。通过对市场中1 630个应用的检测结果表明,该方法具有较高的准确性和良好的可扩展性。

关键词： Android系统重打包应用函数调用图相似度子图

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