检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2019年第1期14卷 179-185页

作者：张本才王志海孙艳歌北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000

为了克服数据流中概念漂移对分类的影响,提出了一种基于多样性和精度加权的集成分类方法 (diversity and accuracy weighting ensemble classification algorithm, DAWE),该方法与已有的其他集成方法不同的地方在于,DAWE同时考虑了多样... 详细信息

为了克服数据流中概念漂移对分类的影响,提出了一种基于多样性和精度加权的集成分类方法 (diversity and accuracy weighting ensemble classification algorithm, DAWE),该方法与已有的其他集成方法不同的地方在于,DAWE同时考虑了多样性和精度这两种度量标准,将分类器在最新数据块上的精度及其在集成分类器中的多样性进行线性加权,以此来衡量一个分类器对于当前集成分类器的价值,并将价值度量用于基分类器替换策略。提出的DAWE算法与MOA中最新算法分别在真实数据和人工合成数据上进行了对比实验,实验表明,提出的方法是有效的,在所有数据集上的平均精度优于其他算法,该方法能有效处理数据流挖掘中的概念漂移问题。

关键词：数据流概念漂移多样性精度集成学习数据块价值度量 MOA

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基于信息熵的数据流自适应集成分类算法

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中国科学技术大学学报 2017年第7期47卷 575-582页

作者：孙艳歌王志海原继东白洋北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000

数据流分类模型是面向连续变化的实时分析的基本问题.目前大多数的数据流算法只针对突变式或渐变式概念漂移进行处理的,并未充分考虑概念会重现的特点.为此提出了一种具有概念漂移检测机制的自适应集成算法.从信息熵的角度出发,用Jensen... 详细信息

数据流分类模型是面向连续变化的实时分析的基本问题.目前大多数的数据流算法只针对突变式或渐变式概念漂移进行处理的,并未充分考虑概念会重现的特点.为此提出了一种具有概念漂移检测机制的自适应集成算法.从信息熵的角度出发,用Jensen-Shannon散度度量相邻两个窗口间数据分布的距离,不仅能检测出不同类型的概念漂移,且能有效地发现重现的概念;采用分类器池机制来保存历史概念,从而实现对概念的重用.将所提出的算法与几种经典的学习算法在人工合成和真实数据集上进行了广泛的对比实验.实验结果表明,所提出的算法在平均分类准确率上具有明显的优势,比其他集成算法消耗更少的时间,适合多种类型概念漂移的环境,并具有较高的抗噪性.

关键词：数据流概念漂移集成分类器信息熵重复概念

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基于危险理论的无线传感器网络入侵检测模型

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通信学报 2012年第9期33卷 31-37页

作者：傅蓉蓉郑康锋芦天亮杨义先北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京邮电大学信息安全中心北京100876

针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,... 详细信息

针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。

关键词：无线传感器网络入侵检测人工免疫系统危险理论

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基于Parlay和OGSA的NGN业务生成框架模型

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通信学报 2007年第2期28卷 64-74页

作者：刘真杨景李国杰张国清北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院计算技术研究所

提出了一种基于开放网络业务能力标准Parlay和开放网格服务体系结构(OGSA)的NGN(下一代网络)业务生成框架模型,不仅实现了对异构网络业务能力的开放,而且在此基础上建立了有效的分布式集成机制。为了实现该模型,进一步提出了Parlay和OGS... 详细信息

提出了一种基于开放网络业务能力标准Parlay和开放网格服务体系结构(OGSA)的NGN(下一代网络)业务生成框架模型,不仅实现了对异构网络业务能力的开放,而且在此基础上建立了有效的分布式集成机制。为了实现该模型,进一步提出了Parlay和OGSA间的一种面向服务(service-oriented)的通信连接方法。将网格技术应用在电信业务生成领域是一种全新且有益的尝试。通过仿真实验验证了该框架模型在跨越网络快速生成业务上的有效性,同时,该框架模型在部署上不需要现有终端设备更新或升级就能支持。

关键词：业务生成 Parlay 开放网格服务体系结构业务集成

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C-B样条曲线与T-B样条曲线的G^1拼接

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北京交通大学学报 2007年第6期31卷 119-122,127页

作者：刘旭敏黄厚宽徐维祥北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学交通运输学院北京100044

在对T-B样条基函数及曲线端点特性分析的基础上提出了n+1阶T-B样条基函数表达式及求解方法.给出了C-B样条曲线与T-B样条曲线的G1拼接条件.在这种条件下,当C-B样条曲线和T-B样条曲线拼接时,可增加控制顶点使C-B样条曲线通过控制多边形的... 详细信息

在对T-B样条基函数及曲线端点特性分析的基础上提出了n+1阶T-B样条基函数表达式及求解方法.给出了C-B样条曲线与T-B样条曲线的G1拼接条件.在这种条件下,当C-B样条曲线和T-B样条曲线拼接时,可增加控制顶点使C-B样条曲线通过控制多边形的首末顶点,并与首末边相切.并给出应用实例,即利用T-B样条曲线能精确表示半椭圆弧(半圆弧)的特点,与C-B样条曲线进行G1拼接,从而解决了C-B样条曲面造型中无法精确表示半椭圆弧(半圆弧)的问题.

关键词： C-B样条 T-B样条曲线拼接几何造型

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一种基于综合行为特征的恶意代码识别方法

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电子学报 2009年第4期37卷 696-700页

作者：刘巍伟石勇郭煜韩臻沈昌祥北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京工业大学北京100124

基于行为的分析方法是恶意代码检测技术的发展方向,但现有的以孤立行为特征为依据的恶意代码识别方法误报率较高,本文提出了一种基于代码综合行为特征的恶意代码检测方法—IBC-DA.该算法通过改造的攻击树模型描述恶意代码执行过程中各... 详细信息

基于行为的分析方法是恶意代码检测技术的发展方向,但现有的以孤立行为特征为依据的恶意代码识别方法误报率较高,本文提出了一种基于代码综合行为特征的恶意代码检测方法—IBC-DA.该算法通过改造的攻击树模型描述恶意代码执行过程中各相关主体间的关系,在此基础上计算得到的恶意性权值能够更加准确地反映代码执行过程对系统的影响.实验表明,利用本文算法进行病毒检测具有较低漏报率和误报率,并对未知恶意代码的防范具有积极意义.

关键词：行为特征攻击树恶意代码病毒检测

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进化博弈论及Agent自组织动力学

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计算机研究与发展 2006年第z1期43卷 46-50页

作者：李万田盛丰黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

结合非线性动力学方法,讨论了2×2对称和非对称进化博弈模型及其稳定性,总结了一般情况下的二人对称和非对称进化博弈模型,并将进化博弈的自组织思想与Agent相结合,提出了一种基于进化博弈的Agent自组织动力学模型.

关键词：进化博弈有限理性多Agent 自组织动力学

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基于人工免疫理论的多Agent系统协同框架

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计算机研究与发展 2006年第z1期43卷 112-116页

作者：赵翔黄厚宽董红斌北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

多Agent系统因其自身的协同、协商、合作机制,对降低问题求解难度和求解复杂性具有十分重要意义.而人工免疫系统具有良好的多样性、分布式并行处理、自组织、自学习等特点.通过提出一种基于人工免疫系统的多Agent系统控制框架,将人工免... 详细信息

多Agent系统因其自身的协同、协商、合作机制,对降低问题求解难度和求解复杂性具有十分重要意义.而人工免疫系统具有良好的多样性、分布式并行处理、自组织、自学习等特点.通过提出一种基于人工免疫系统的多Agent系统控制框架,将人工免疫理论中的免疫记忆、clone选择、亲和力计算、自学习等特点应用于多Agent系统中的协同工作中,更好地解决多Agent的协同优化问题.

关键词：多Agent系统人工免疫系统协同

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基于测地线距离的广义高斯型Laplacian特征映射

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软件学报 2009年第4期20卷 815-824页

作者：曾宪华罗四维王娇赵嘉莉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 西华师范大学计算学院四川南充637002

传统的Laplacian特征映射是基于欧氏距离的近邻数据点的保持,近邻的高维数据点映射到内在低维空间后仍为近邻点,高维数据点的近邻选取最终将影响全局低维坐标.将测地线距离和广义高斯函数融合到传统的Laplacian特征映射算法中,首先提出... 详细信息

传统的Laplacian特征映射是基于欧氏距离的近邻数据点的保持,近邻的高维数据点映射到内在低维空间后仍为近邻点,高维数据点的近邻选取最终将影响全局低维坐标.将测地线距离和广义高斯函数融合到传统的Laplacian特征映射算法中,首先提出了一种基于测地线距离的广义高斯型Laplacian特征映射算法(geodesic distance-based generalized Gaussian LE,简称GGLE),该算法在用不同的广义高斯函数度量高维数据点间的相似度时,获得的全局低维坐标呈现出不同的聚类特性;然后,利用这种特性进一步提出了它的集成判别算法,该集成判别算法的主要优点是:近邻参数K固定,邻接图和测地线距离矩阵都只构造一次.在木纹数据集上的识别实验结果表明,这是一种有效的基于流形的集成判别算法.

关键词：流形学习 Laplacian特征映射广义高斯函数测地线距离集成

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结构化数据清洗技术综述

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清华大学学报（自然科学版） 2018年第12期58卷 1037-1050页

作者：郝爽李国良冯建华王宁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学计算机科学与技术系数据库组北京100084

数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程,是进行数据分析和管理的基础。该文对经典和新兴的数据清洗技术进行分类和总结,为进一步的研究工作提供方向。形式化定义了数据清洗问题,对数据缺失、数据冗余、数据冲突和数据错误这4种数据噪... 详细信息

数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程,是进行数据分析和管理的基础。该文对经典和新兴的数据清洗技术进行分类和总结,为进一步的研究工作提供方向。形式化定义了数据清洗问题,对数据缺失、数据冗余、数据冲突和数据错误这4种数据噪声的检测技术进行详细阐述。按照数据清洗方式对数据噪声的消除技术进行分类概述,包括基于完整性约束的数据清洗算法、基于规则的数据清洗算法、基于统计的数据清洗算法和人机结合的数据清洗算法。介绍了常用的测评数据集和噪声注入工具,并对未来重点的研究方向进行了探讨和展望。

关键词：数据清洗数据噪声噪声检测噪声消除

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