检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2019年第9期13卷 1543-1552页

作者：王佳武志昊赵苡积林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院

复杂网络相似性度量在异常检测、状态划分等网络分析应用中起着至关重要的作用。近年来,静态网络相似性受到学者的广泛关注,但在实际场景中,网络结构往往会随着时间的推移不断演化,网络规模也会逐渐增大,如何快速且准确地评估动态网络... 详细信息

复杂网络相似性度量在异常检测、状态划分等网络分析应用中起着至关重要的作用。近年来,静态网络相似性受到学者的广泛关注,但在实际场景中,网络结构往往会随着时间的推移不断演化,网络规模也会逐渐增大,如何快速且准确地评估动态网络之间的相似性面临巨大的挑战。基于静态网络的谱距离方法尽管取得了不错的效果,但对于大规模动态网络而言计算成本很高。为了解决这一问题,提出了一种快速计算动态网络相似性的方法。该方法基于矩阵扰动理论估算动态网络特征值的变化进而计算网络的相似性,具有线性复杂度。在人工数据集与真实数据集上的实验表明,提出的方法在保证准确率的基础上有效降低了计算复杂度。

关键词：动态网络网络结构相似性特征分解矩阵扰动

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基于带电粒子显像的电子纸张研究

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北方交通大学学报 2004年第2期28卷 26-29页

作者：张鹏阮秋琦北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对传统阅读媒质与数字媒体显示的融合问题,将静电场粒子运动基本原理与有限元(FEM)连续空间元素离散化分析法用于数字阅读媒质———电子纸张(E＿Paper)显示研究,针对基于电场的基本方案,借助有限元分析法理论分析和实验模拟基于带电... 详细信息

针对传统阅读媒质与数字媒体显示的融合问题,将静电场粒子运动基本原理与有限元(FEM)连续空间元素离散化分析法用于数字阅读媒质———电子纸张(E＿Paper)显示研究,针对基于电场的基本方案,借助有限元分析法理论分析和实验模拟基于带电粒子显像的电子纸张方案.方案实现了传统阅读媒质与数字媒体显示的有效融合.有限元理论分析与实验模拟表明:基于带电粒子显像的电子纸张方案具有可行性和有效性.

关键词：信息处理技术电子纸带电粒子显像有限元

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实时流媒体P2P可收敛反馈网络结盟算法

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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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入侵检测规则动态生成研究

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北京交通大学学报 2008年第5期32卷 116-120页

作者：廖年冬田盛丰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.本文提出了一种针对网络入侵检测事务流的实时动态规则生成方法.该方法解决了当前主流关联规则生成算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规... 详细信息

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.本文提出了一种针对网络入侵检测事务流的实时动态规则生成方法.该方法解决了当前主流关联规则生成算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规则和频繁集产生等问题.实验结果表明,文中所提出的方法在规则动态生成和对网络异常情况的检测方面都显示出比较好的性能,相对Snort入侵检测系统,平均提高10%左右的检测精度,克服了Snort系统在异常检测方面的局部缺陷.

关键词：规则生成入侵检测关联规则 FP-Tree算法

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混合秩矩阵分解模型

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计算机科学与探索 2019年第7期13卷 1114-1122页

作者：李幸幸刘华锋景丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院

随着推荐系统的发展,矩阵近似算法成为研究热点,而以概率矩阵分解为代表的低秩矩阵近似模型因其具有较高的推荐精度而广受关注。但是,随着大数据时代的到来,评分矩阵越来越复杂,简单的单个矩阵近似模型会使一些隐藏在数据中的信息被忽... 详细信息

随着推荐系统的发展,矩阵近似算法成为研究热点,而以概率矩阵分解为代表的低秩矩阵近似模型因其具有较高的推荐精度而广受关注。但是,随着大数据时代的到来,评分矩阵越来越复杂,简单的单个矩阵近似模型会使一些隐藏在数据中的信息被忽视。为了解决这个问题,提出了一种基于boosting框架的混合秩矩阵近似算法(mixture rank matrix factorization,MRMF)。该算法基于boosting框架融合多个不同秩矩阵获取丰富的评分信息。具体方法为首先从整体结构出发,获取矩阵的整体信息,然后基于boosting求偏差获得残差矩阵,抓取局部的相关性。同时为了更好地学习局部特征,引入服从拉普拉斯先验分布的样本权重,构建自适应权重的概率矩阵模型(adaptive weight matrix factorization,AWMF)。在获取残差矩阵之后,通过EM算法学习残差矩阵的权重,避免模型过拟合以及减少人工调差的复杂度。实验结果验证,所提出的算法在四个真实数据集(Ciao、Epinions、Douban、Movielens(10M))上均具有较好的推荐精度。

关键词：矩阵近似梯度提升自适应秩样本权重推荐系统权重矩阵分解

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多尺度模型与矩描绘子相结合的手势识别算法

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北方交通大学学报 2004年第2期28卷 41-45页

作者：丁海洋阮秋琦北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出了一种基于单目视觉的手势识别算法.通过用户初始化过程获取基本识别参数,结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域,在该区域内采用矩描绘子与多尺度模型相结合的方法进行特征提取,对于提取出的特征采用分类识别规则,实现对手势1～1... 详细信息

提出了一种基于单目视觉的手势识别算法.通过用户初始化过程获取基本识别参数,结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域,在该区域内采用矩描绘子与多尺度模型相结合的方法进行特征提取,对于提取出的特征采用分类识别规则,实现对手势1～10的正确识别.经过试验证明,该算法可以适用于不同用户,识别正确率达到93.5%.

关键词：模式识别手势识别视频跟踪矩描绘子多尺度模型

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非平衡数据集Fisher线性判别模型

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北京交通大学学报 2006年第5期30卷 15-18页

作者：谢纪刚裘正定北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

非平衡数据是指两类问题中正类样本与负类样本个数不相等,甚至相比悬殊.非平衡数据集会导致许多分类器的性能下降,这与分类器的构造原理有关.本文首先阐述了Fisher线性判别的分类机制,指出当两类样本的协方差矩阵不同时,样本不平衡会导... 详细信息

非平衡数据是指两类问题中正类样本与负类样本个数不相等,甚至相比悬殊.非平衡数据集会导致许多分类器的性能下降,这与分类器的构造原理有关.本文首先阐述了Fisher线性判别的分类机制,指出当两类样本的协方差矩阵不同时,样本不平衡会导致Fisher线性判别的性能下降.在此基础上,提出了一种加权Fisher线性判别(WFLD),以减小样本不平衡的影响.然后,从UCI中选择了8个非平衡数据集,并采用ROC曲线下面积作为评估指标进行比较,实验结果证明了WFLD模型的有效性.

关键词：非平衡数据集 Fisher线性判别 ROC曲线下面积(AUC)

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医学超声波图像的边界保护滤波及特征映射补偿

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北方交通大学学报 2004年第2期28卷 34-37页

作者：方敬肖扬北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出的补偿方法不依赖于对组织数据的初始化分类,而是从原始数据中抽取组织特征映射到二维可视化平面.首先对图像进行边界保护滤波,然后归纳出4种基于图像灰度信息的特征映射补偿方法.实验结果表明,通过补偿方法得到的图像可以辅助医生... 详细信息

提出的补偿方法不依赖于对组织数据的初始化分类,而是从原始数据中抽取组织特征映射到二维可视化平面.首先对图像进行边界保护滤波,然后归纳出4种基于图像灰度信息的特征映射补偿方法.实验结果表明,通过补偿方法得到的图像可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性分析,从而提高临床诊断的准确性.

关键词：图像补偿超声波图像边界检测最大值映射均值映射重心映射梯度映射

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一种基于任务划分的启发式网格调度策略

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北京交通大学学报 2007年第5期31卷 72-76页

作者：丁丁罗四维高瞻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

网格环境下的任务调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题,目前存在的调度策略大多数忽略了任务执行调度算法的顺序这个重要因素.针对这一问题,本文提出任务划分(task-partition)的概念,结合任务存取数据的位置信息,给出了一种以任务级... 详细信息

网格环境下的任务调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题,目前存在的调度策略大多数忽略了任务执行调度算法的顺序这个重要因素.针对这一问题,本文提出任务划分(task-partition)的概念,结合任务存取数据的位置信息,给出了一种以任务级别的忍耐度(task-sufferage)作为启发规则的网格调度策略.实验结果表明,该策略消除了任务的重新调度,降低了任务总的完成时间,能够有效地保证负载均衡,具有较好的综合性能.

关键词：网格任务调度任务划分启发式算法

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基于独立分量分析的普适人脸识别系统

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北京交通大学学报 2006年第5期30卷 6-9,14页

作者：安高云阮秋琦北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏... 详细信息

在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏感的算法作后续处理.为此作者提出了一种基于独立分量分析的普适人脸识别系统,并与传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统进行了比较分析,重点讨论在光照方向大幅度变化和人脸图像不完整情况下两种系统性能的优劣.理论分析和实验结果均证实,在这两种情况下,基于独立分量分析的普适人脸识别系统的性能优于传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统的性能.

关键词：人脸识别 fisher线性判别独立分量分析主分量分析

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