检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2009年第2期33卷 6-10,16页

作者：李宁须德傅晓英袁玲北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

人体运动具有马尔可夫性质,即当前状态只受前一状态的影响.目前为止,用于人体行为识别的隐马尔可夫模型(HMM)大多使用的是全连接结构(Full-Connected structure),并且没有把状态数目的选取和状态转移条件与人体运动特性间的关系作为研... 详细信息

人体运动具有马尔可夫性质,即当前状态只受前一状态的影响.目前为止,用于人体行为识别的隐马尔可夫模型(HMM)大多使用的是全连接结构(Full-Connected structure),并且没有把状态数目的选取和状态转移条件与人体运动特性间的关系作为研究重点.本文针对这种关系提出了基于"从左到右三状态半连接HMM"的人体行为识别方法,为每个状态的输出概率引入了权重的概念.实验表明,该方法能够在降低运算复杂度的同时,提高行为识别率,从而证明了人体运动特性分析在HAR领域中的应用价值.

关键词：行为识别前中后三状态半连接HMM 人体运动特征星状骨架特征半连接HMM 全连接HMM

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一种局部属性加权朴素贝叶斯分类算法

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北京交通大学学报 2018年第2期42卷 14-21页

作者：张伟王志海原继东刘海洋北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了... 详细信息

朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了每个测试实例所具有的特点,同时从整个训练集上学习到的属性权重并不能准确反映每个属性对待分类实例的影响.为此提出一种基于数据驱动的懒惰式局部属性加权方法,它在每个测试实例的近邻集合上学习属性权重,并通过最优化方法建立相应的局部属性加权朴素贝叶斯模型.实验结果表明:和当前常见的准朴素贝叶斯模型相比,本文模型具有较高的分类准确率.

关键词：朴素贝叶斯懒惰式属性加权局部加权

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基于Chord的带有QoS的语义Web服务发现方法研究

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电子与信息学报 2009年第3期31卷 711-715页

作者：张莹黄厚宽杨冬张宏科北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

服务的描述语言,元数据的存储方式以及服务的匹配算法是影响服务发现效率和质量的3个主要问题。该文从这3个问题出发,提出了基于Chord的带有QoS的语义Web服务发现系统。将服务质量(QoS)信息加入到OWL-S中来描述服务,并称之为OWL-QoS;采... 详细信息

服务的描述语言,元数据的存储方式以及服务的匹配算法是影响服务发现效率和质量的3个主要问题。该文从这3个问题出发,提出了基于Chord的带有QoS的语义Web服务发现系统。将服务质量(QoS)信息加入到OWL-S中来描述服务,并称之为OWL-QoS;采用基于Chord的分布式方式存储元数据;通过基于OWL-QoS的服务匹配算法来查询服务。实验表明,这种方法有效地提高了服务发现的查询效率与查准率。

关键词： Web服务服务发现 Chord QoS 本体

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基于MapReduce的Eclat改进算法研究与应用

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北京交通大学学报 2016年第3期40卷 1-6页

作者：张春汲磊举北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,将Eclat算法与目前流行的大规模数据集并行编程模型MapReduce结合,解决了Eclat算法在数据挖掘过程存在的瓶颈问题,运用于动车组故障诊断系统中,提高了关联... 详细信息

针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,将Eclat算法与目前流行的大规模数据集并行编程模型MapReduce结合,解决了Eclat算法在数据挖掘过程存在的瓶颈问题,运用于动车组故障诊断系统中,提高了关联规则挖掘的效率.

关键词： Eclat算法数据挖掘 MapReduce 关联规则

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六轮DES截断差分攻击算法的改进与实现

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北京交通大学学报 2017年第2期41卷 28-35页

作者：刘伟何永忠赵佳黎琳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

对分组密码进行截断差分攻击时,部分S盒会产生很多组子密码候选值,导致暴力攻击剩余密钥位时消耗大量时间.本文详细分析了截断差分算法中出现多组密钥候选值的原因,并分析了其出现的概率.提出两种改进截断差分攻击方案,减少候选子密码... 详细信息

对分组密码进行截断差分攻击时,部分S盒会产生很多组子密码候选值,导致暴力攻击剩余密钥位时消耗大量时间.本文详细分析了截断差分算法中出现多组密钥候选值的原因,并分析了其出现的概率.提出两种改进截断差分攻击方案,减少候选子密码的数量并提高了攻击效率.第1种方法基于各轮S盒子密钥的非独立性,利用轮密钥在初始密钥中的重复位得到最终的候选值,最终筛选出只有一组候选值的概率达到40%左右.第2种方法将计算得到的8个S盒的所有6比特候选子密钥进行计数,选取出现频率最高的密钥,最终使48比特的候选密码个数缩减为一个.通过对六轮DES密码算法攻击的实验数据分析得知:第2种方法能够恢复出唯一的48比特子密码.

关键词：差分分析数据加密标准截断差分 S盒分组密码

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基于NDIS中间层驱动的对等网络流量监管机制

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北京交通大学学报 2013年第5期37卷 29-34页

作者：杜晔黎妹红李洁原北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

由于对等网络P2P对网络带宽的贪婪性,对P2P数据流的监管是当前研究的热点问题.本文在分析比较几种相关技术的基础上,提出了一个基于网络驱动接口规范(Network Driver Interface Specification,NDIS)中间层驱动的对等网络监管系统架构,... 详细信息

由于对等网络P2P对网络带宽的贪婪性,对P2P数据流的监管是当前研究的热点问题.本文在分析比较几种相关技术的基础上,提出了一个基于网络驱动接口规范(Network Driver Interface Specification,NDIS)中间层驱动的对等网络监管系统架构,对各功能实体特性进行了详细描述.以设备驱动程序开发包(Device Driver Kit,DDK)提供的Passthru例程为骨架对该系统进行了实现,对共享内存通信机制、数据拦截机制和主要数据结构进行了讨论.最后,通过测试数据拦截完备性和效率,以及对P2P软件的识别和阻断能力,验证了本系统的有效性和可用性.

关键词：网络驱动接口规范中间层驱动对等网络数据拦截共享内存

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基于SLA的云计算动态信任评估模型

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北京交通大学学报 2013年第5期37卷 80-87页

作者：赵娉婷韩臻何永忠北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对云计算环境中用户如何有效的选择云服务商及签订服务协议的问题,本文提出一种基于服务等级协议SLA的中立第三方动态信任评估系统框架.通过在用户端和云端设置的监测代理,实时监控并采集SLA相关的实际服务数据;通过实际观测的参数、... 详细信息

针对云计算环境中用户如何有效的选择云服务商及签订服务协议的问题,本文提出一种基于服务等级协议SLA的中立第三方动态信任评估系统框架.通过在用户端和云端设置的监测代理,实时监控并采集SLA相关的实际服务数据;通过实际观测的参数、其变化情况及SLA协定的参数,同时结合用户主观评价,计算得到服务质量的信任值,最终形成对云服务商服务可信度的全面的和动态的评价.本文给出了系统框架结构、评估方法和评估输入与流程等信任评估的实现方法.与其他信任评估方法相比,本文提出的模型全面融合了多种数据主客观评价来源,给出了具体流程和方法,具有更好的客观性、准确性和可信性.

关键词：云计算服务等级协议实时监控信任模型主客观评价

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战术通信网中EIGRP路由协议的应用研究

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计算机工程 2020年第11期46卷 214-222,230页

作者：韩婷婷刘强孙延涛郭首江北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了提升战场环境下的通信质量,根据战术通信网的异构网络特点,将EIGRP路由协议与战术通信网相结合,依据典型战术建制总结归纳战术通信网的体系结构并构建战术通信网层级结构中的节点逻辑模型,在此基础上,提出一种战术通信网中的EIGRP... 详细信息

为了提升战场环境下的通信质量,根据战术通信网的异构网络特点,将EIGRP路由协议与战术通信网相结合,依据典型战术建制总结归纳战术通信网的体系结构并构建战术通信网层级结构中的节点逻辑模型,在此基础上,提出一种战术通信网中的EIGRP路由协议参数配置基本原则。基于OPNET仿真工具进行实验对比,结果表明,相比OSPF路由协议,EIGRP路由协议在战术通信网中的网络恢复时间更短,路由峰值更低,且不同的参数配置可以产生符合不同需求的选路结果。

关键词： EIGRP路由协议战术通信网 OPNET仿真工具路径计算节点逻辑模型

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退火期望最大化算法A-EM

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计算机研究与发展 2006年第4期43卷 654-660页

作者：齐英剑罗四维黄雅平李爱军刘蕴辉北京交通大学计算机与信息技术学院

使用EM算法训练随机多层前馈网具有低开销、易于实现和全局收敛的特点,在EM算法的基础上提出了一种训练随机多层前馈网络的新方法***算法利用热力学系统的最大熵原理计算网络中隐变量的条件概率,借鉴退火过程,引入温度参数,减小了初始... 详细信息

使用EM算法训练随机多层前馈网具有低开销、易于实现和全局收敛的特点,在EM算法的基础上提出了一种训练随机多层前馈网络的新方法***算法利用热力学系统的最大熵原理计算网络中隐变量的条件概率,借鉴退火过程,引入温度参数,减小了初始参数值对最终结果的影响.该算法既保持了原EM算法的优点,又有利于训练结果收敛到全局极小.从数学角度证明了该算法的收敛性,同时,实验也证明了该算法的正确性和有效性.

关键词：随机前馈神经网络期望最大化算法最大熵退火

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一种基于灰色系统理论的分布式信任模型

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北京交通大学学报 2011年第3期35卷 26-32页

作者：贺利坚黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人... 详细信息

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人提供的不准确信息带来的负面影响,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐.仿真实验表明,GTrust忽略了对不准确信息来源的甄别,而是只以实际交互结果为依据的策略,针对复杂的环境是一种切合实际的选择,无论在静态环境中,还是动态环境中,均可以取得好的效果.

关键词：信任模型灰色系统理论不准确信息灰色聚类

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