检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2016年第4期42卷 728-736页

作者：沈孟如张晋豫北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

客户端贡献的不公平性严重影响系统的服务质量和提供服务的能力,本文提出了一个基于距离汇聚的结盟算法,在动态业务量环境中通过实现可收敛反馈网络,有效消除了随机结盟、内容相似驱动结盟和带宽相似驱动结盟中存在的业务量不合理问题... 详细信息

客户端贡献的不公平性严重影响系统的服务质量和提供服务的能力,本文提出了一个基于距离汇聚的结盟算法,在动态业务量环境中通过实现可收敛反馈网络,有效消除了随机结盟、内容相似驱动结盟和带宽相似驱动结盟中存在的业务量不合理问题。实现了基于公网IP的静态距离算法和基于探测包的距离动态测量法的混合节点间距离评估机制,较好地解决了探测包测距受业务量波动影响较大、客户端感知测距实时性较差以及IP包测距误差较大的问题。引入了一个具有位置意识的基于Polling的均匀流周期请求协同机制,在保持推—拉周期请求机制开销小优点的同时,提高对抗Serving Peer传输劣化和失败的弹性。仿真结果表明:该机制可以减少业务量不合理和用户不贡献恶意行为的概率,当节点较多时,其能够提供比其他结盟算法更好的时延、丢包率和到达率性能。

关键词：流媒体对等网络服务质量反馈网络结盟算法

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移动支持协议切换性能研究

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软件学报 2005年第4期16卷 587-594页

作者：赵阿群东南大学计算机科学与工程系北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

切换是移动支持协议研究的重要内容,其性能好坏对移动网络的性能和服务质量提供具有至关重要的影响.在合适的网络模型和切换模型的基础上,通过理论分析和数值仿真的方法对各类移动支持协议(包括移动IP与微观移动协议以及不同的微观移动... 详细信息

切换是移动支持协议研究的重要内容,其性能好坏对移动网络的性能和服务质量提供具有至关重要的影响.在合适的网络模型和切换模型的基础上,通过理论分析和数值仿真的方法对各类移动支持协议(包括移动IP与微观移动协议以及不同的微观移动协议)的切换性能进行了深入的研究和比较.结果表明,切换性能受无线网络参数和移动支持协议的路径更新算法两个因素影响;采用微观移动协议时的切换性能好于只使用移动IP时的情形;在所有微观移动协议中,MIP-RR和MMP协议中的路径更新算法切换性能最佳.

关键词：移动支持协议切换切换时延移动检测路径更新

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网约车合乘均衡匹配与激励策略

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 95-103页

作者：彭子烜崔林郭志伟陈晗阳魏丽英北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对需求高峰期乘客以红包或调度费等形式激励网约车司机以实现网约车自我调度这一问题,研究了乘客-网约车匹配决策与激励策略选择间的交互关系。基于网约车合乘模式下的均衡匹配状态,以乘客总剩余最大化为目标,考虑匹配、均衡、成本等... 详细信息

针对需求高峰期乘客以红包或调度费等形式激励网约车司机以实现网约车自我调度这一问题,研究了乘客-网约车匹配决策与激励策略选择间的交互关系。基于网约车合乘模式下的均衡匹配状态,以乘客总剩余最大化为目标,考虑匹配、均衡、成本等约束条件,构建了考虑奖励策略的乘客-网约车均衡匹配模型,从乘客视角设计了乘客激励策略、网约车激励策略、乘客和网约车激励策略,并将3种激励策略嵌入到列生成算法对模型进行求解,以实现匹配均衡和价格均衡。以大连市出租车数据为对象进行实证分析,研究结果表明,相比于仅以随机调度费等形式从供给侧激励司机,同时从需求侧和供给侧实施激励策略可以促成更多合乘出行,乘客剩余可提高12.6%;当需求大于供给时,26%的激励在乘客间转移以实现更多的合乘出行;合乘折扣系数也会影响激励流向,同时使用激励策略和合乘折扣策略调节供需可以避免司机恶意竞争和乘客无效激励,在降低乘客出行成本的同时提高司机收益,促成更多合乘出行。

关键词：交通运输规划与管理网约车合乘均衡匹配激励驱动策略

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基于马尔可夫链的人工蜂群算法

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北京邮电大学学报 2020年第1期43卷 54-60页

作者：郭佳马朝斌苗萌萌张绍博北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国家保密科技测评中心北京100044

分析了人工蜂群算法及部分国内外学者提出的改进算法,针对局部搜索能力差和容易陷入局部最优解的缺点,根据马尔可夫链预测已知解空间的发展趋势,提出了一种基于马尔可夫链的改进人工蜂群算法(MABC),通过伪代码给出了算法的运行过程,从... 详细信息

分析了人工蜂群算法及部分国内外学者提出的改进算法,针对局部搜索能力差和容易陷入局部最优解的缺点,根据马尔可夫链预测已知解空间的发展趋势,提出了一种基于马尔可夫链的改进人工蜂群算法(MABC),通过伪代码给出了算法的运行过程,从收敛性能和算法复杂度2个方面分析了人工蜂群算法、一种典型的改进算法和MABC算法的性能.最后以10个典型函数为测试用例,从结果精度、收敛速度、分割参数和运行时间4个方面进行验证,实验结果表明,MABC算法在求解精度和收敛速度上高于ABC算法,但运行时间略长,验证了理论分析的结果.

关键词：马尔可夫链人工蜂群算法函数优化

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分布式的SPKI/SDSI2.0证书链搜索算法

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计算机研究与发展 2008年第7期45卷 1133-1141页

作者：耿秀华韩臻金砺王青龙北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 太原师范学院计算机系太原030012

信任管理是一种适用于大规模分布式网络的访问控制机制,SPKI/SDSI2.0是目前信任管理体系中最成熟、最普及的一个.可目前已有的SPKI/SDSI2.0证书链搜索算法都是集中式的,而SPKI/SDSI2.0系统是一种分布式系统,证书是以分布式方式分发和存... 详细信息

信任管理是一种适用于大规模分布式网络的访问控制机制,SPKI/SDSI2.0是目前信任管理体系中最成熟、最普及的一个.可目前已有的SPKI/SDSI2.0证书链搜索算法都是集中式的,而SPKI/SDSI2.0系统是一种分布式系统,证书是以分布式方式分发和存储的.针对此问题,首先给出一种合理的SPKI/SDSI2.0分布式证书存储策略,其中的证书是对象方完全可追溯的(subject-traces-all).在此基础上,提出了一种分布式的SPKI/SDSI2.0证书链搜索算法DCCDS,它是面向目标的(goal-directed).理论分析表明,算法具有较高的执行效率,而且可以实现对委托深度(delegation depth)的细粒度控制.

关键词：信任管理 SPKI/SDSI2.0 分布式证书证书链搜索

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基于分层抽样的不均衡数据集成分类

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深圳大学学报（理工版） 2019年第1期36卷 24-32页

作者：王馨月景丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

不均衡数据分类是数据挖掘领域的一个难点问题,对多数类样本进行降采样可简单且有效地解决不均衡数据处理面临的两大核心问题,即如何从数类占绝对优势的数据集合中最大程度地挖掘少数类信息;如何确保在不过度损失多数类信息的前提下构... 详细信息

不均衡数据分类是数据挖掘领域的一个难点问题,对多数类样本进行降采样可简单且有效地解决不均衡数据处理面临的两大核心问题,即如何从数类占绝对优势的数据集合中最大程度地挖掘少数类信息;如何确保在不过度损失多数类信息的前提下构建学习器.但现有的降采样方法往往会破坏原始数据结构特性或造成严重的信息损失.本研究提出一种基于分层抽样的不均衡数据集成分类方法 (简记为EC-SS),通过充分挖掘多数类样本的结构信息,对其进行聚类划分;再在数据块上进行分层抽样来构建集成学习数据成员,以确保单个学习器的输入数据均衡且保留原始数据的结构信息,提升后续集成分类性能.在不均衡数据集Musk1、Ecoli3、Glass2和Yeast6上,对比EC-SS方法与基于随机抽样的不均衡数据集成分类方法、自适应采样学习方法、基于密度估计的过采样方法和代价敏感的大间隔分类器方法的分类性能,结果表明,EC-SS方法能有效提升分类性能.

关键词：人工智能不均衡分类分层抽样集成学习聚类数据挖掘

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日语时间表达式识别与日汉翻译研究

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北京大学学报（自然科学版） 2014年第1期50卷 180-186页

作者：赵紫玉徐金安张玉洁刘江鸣北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于自定义知识库,提出一种知识库强化规则集以及与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法,旨在不断提高时间表达式的识别精准度。按照Timex2标准对时间表现的细化分类,结合日语时间词的特点,渐进地扩展重构日语时间表达式知识库,实... 详细信息

基于自定义知识库,提出一种知识库强化规则集以及与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法,旨在不断提高时间表达式的识别精准度。按照Timex2标准对时间表现的细化分类,结合日语时间词的特点,渐进地扩展重构日语时间表达式知识库,实现基于知识库获取的规则集的优化更新。同时,融合条件随机场CRF统计模型,提高日语时间表达式识别的泛化能力。通过考察基于短语的翻译模型翻译时间词的精度,提出统计机器翻译(SMT)结合规则翻译日语时间词的必要性。实验结果显示,日语时间表达式识别的开放测试F1值达到0.8987,基于《日汉时间词平行字典》与规则的翻译精度和召回率都略高于基于统计机器翻译模型。

关键词：知识库规则统计模型统计机器翻译时间词平行字典

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基于图和改进K近邻模型的高效协同过滤推荐算法

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计算机研究与发展 2017年第7期54卷 1426-1438页

作者：孟桓羽刘真王芳徐家栋张国强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息中心北京100044 南京师范大学计算机科学与技术学院南京210023

在互联网高速发展的今天,推荐系统已成为解决信息过载的有效手段,能够缓解用户在筛选感兴趣信息时的困扰,帮助用户发现有价值的信息.推荐系统中的协同过滤推荐算法,因其领域无关性及支持用户发现潜在兴趣的优点被广泛应用.由于数据的规... 详细信息

在互联网高速发展的今天,推荐系统已成为解决信息过载的有效手段,能够缓解用户在筛选感兴趣信息时的困扰,帮助用户发现有价值的信息.推荐系统中的协同过滤推荐算法,因其领域无关性及支持用户发现潜在兴趣的优点被广泛应用.由于数据的规模过大且稀疏的特点,当前协同过滤在算法实时性、推荐精确度等方面仍有较大提升空间.提出了GK-CF方法,通过建立基于图的评分数据模型,将传统的协同过滤算法与图计算及改进的KNN算法结合.通过图的消息传播及改进的相似度计算模型对用户先进行筛选再做相似度计算;以用户-项目二部图的节点结构为基础,通过图的最短路径算法进行待评分项目的快速定位.在此基础上,进一步通过并行图框架对算法进行了并行化实现及优化.在物理集群环境下进行了实验,结果表明,与已有的协同过滤算法相比,提出的GK-CF算法能够很好地提高推荐的准确度和评分预测的准确性,并具有较好的算法可扩展性和实时性能.

关键词：协同过滤社会网络图模型 K近邻最短路径

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融合全局与空间多尺度上下文信息的车辆重识别

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中国图象图形学报 2023年第2期28卷 471-482页

作者：王振学许喆铭雪洋洋郎丛妍李尊魏莉莉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目的车辆重识别指判断不同摄像设备拍摄的车辆图像是否属于同一辆车的检索问题。现有车辆重识别算法使用车辆的全局特征或额外的标注信息,忽略了对多尺度上下文信息的有效抽取。对此,本文提出了一种融合全局与空间多尺度上下文信息的车... 详细信息

目的车辆重识别指判断不同摄像设备拍摄的车辆图像是否属于同一辆车的检索问题。现有车辆重识别算法使用车辆的全局特征或额外的标注信息,忽略了对多尺度上下文信息的有效抽取。对此,本文提出了一种融合全局与空间多尺度上下文信息的车辆重识别模型。方法首先,设计一个全局上下文特征选择模块,提取车辆的细粒度判别信息,并且进一步设计了一个多尺度空间上下文特征选择模块,利用多尺度下采样的方式,从全局上下文特征选择模块输出的判别特征中获得其对应的多尺度特征。然后,选择性地集成来自多级特征的空间上下文信息,生成车辆图像的前景特征响应图,以此提升模型对于车辆空间位置特征的感知能力。最后,模型组合了标签平滑的交叉熵损失函数和三元组损失函数,以提升模型对强判别车辆特征的整体学习能力。结果在VeRi-776(vehicle re-idendification-776)数据集上,与模型PNVR(part-regularized near-duplicate vehicle re-identification)相比,本文模型的mAP(mean average precision)和rank-1(cumulative matching curve at rank 1)评价指标分别提升了2.3%和2.0%。在该数据集上的消融实验验证了各模块的有效性。在Vehicle ID数据集的大规模测试子集上,就rank-1和rank-5(cumulative matching curve at rank 5)而言,本文模型的mAP比PNVR分别提升了0.8%和4.5%。结论本文算法利用全局上下文特征和多尺度空间特征,提升了拍摄视角变化、遮挡等情况下车辆重识别的准确率,实验结果充分表明了所提模型的有效性与可行性。

关键词：车辆重识别深度学习局部可区分性特征特征选择多尺度空间特征

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基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法

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模式识别与人工智能 2013年第7期26卷 648-659页

作者：姜雅文贾彩燕于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

社区结构是复杂网络的重要拓扑特性之一.在现实世界中,网络的社区结构常具有重叠性.如何从网络中发掘出可靠的重叠社区是目前复杂网络社区发现研究的难点之一.直接优化Qov评价函数是一种解决重叠社区发现问题的方法,然而该方法易产生局... 详细信息

社区结构是复杂网络的重要拓扑特性之一.在现实世界中,网络的社区结构常具有重叠性.如何从网络中发掘出可靠的重叠社区是目前复杂网络社区发现研究的难点之一.直接优化Qov评价函数是一种解决重叠社区发现问题的方法,然而该方法易产生局部最优解.为解决该问题,利用类原型聚类算法的思想和概念,通过计算网络节点的类原型归属度信息,设计一个基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法的框架,并将该框架应用于几种常见的聚类算法.实验结果表明,相比其它网络重叠社区发现算法,该方法不仅避免产生局部最优解,且具有适用性好、精度高的优点.

关键词：复杂网络重叠社区发现模块性类原型聚类算法节点相似度

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