检索结果-内蒙古大学图书馆

软件 2017年第1期38卷 93-97页

作者：贾百韬艾中良华北计算技术研究所北京100083

网络空间态势可视化已经成为网络空间态势信息综合与分析的重要环节,在态势可视化中网络逻辑拓扑的布局生成技术也得到了越来越多的关注。本文针对网络逻辑拓扑结构复杂、多域的特点,结合层级布局、力导引布局等图布局算法,提出了一种... 详细信息

网络空间态势可视化已经成为网络空间态势信息综合与分析的重要环节,在态势可视化中网络逻辑拓扑的布局生成技术也得到了越来越多的关注。本文针对网络逻辑拓扑结构复杂、多域的特点,结合层级布局、力导引布局等图布局算法,提出了一种针对网络空间态势逻辑拓扑数据的布局生成算法。经过实验验证,该算法能够完成多域网络逻辑拓扑的自动布局,并保证布局的清晰、合理。

关键词：态势可视化拓扑生成层级布局力导引

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SCMF:一种融合多源数据的软约束矩阵分解推荐算法

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中文信息学报 2017年第4期31卷 174-183页

作者：满彤沈华伟黄俊铭程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190

数据稀疏是推荐系统面临的主要挑战之一。近年来,多源数据融合为解决数据稀疏问题提供了新思路。然而,现有方法大多假设对象在不同数据源中具有相同的表示,这种硬约束方式无法刻画对象在不同数据源中的差异性。该文提出一种基于软约束... 详细信息

数据稀疏是推荐系统面临的主要挑战之一。近年来,多源数据融合为解决数据稀疏问题提供了新思路。然而,现有方法大多假设对象在不同数据源中具有相同的表示,这种硬约束方式无法刻画对象在不同数据源中的差异性。该文提出一种基于软约束矩阵分解的推荐算法,通过约束不同数据源中对象的隐因子向量,能够同时刻画同一对象表示的共性及其在不同数据源中的差异性。在两个数据集上的实验表明,该文提出的软约束矩阵分解算法在准确率方面优于现有的单数据源推荐算法和多源数据硬约束融合推荐算法,可以有效解决推荐系统面临的数据稀疏问题。

关键词：协同过滤推荐系统

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一种面向业务流程模型的仿真验证方法

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软件工程 2017年第3期20卷 1-5页

作者：李宁徐珞郝博樊志强华北计算技术研究所北京100083

基于SOA软件构架成为分布式解决方案的主流技术,业务流程模型是SOA系统设计的核心,其是否存在缺陷对系统具有重要影响,因此,如何对业务流程进行验证成为一个关键问题。本文围绕业务流程模型验证需求,针对异构模型的联合仿真问题,提出基... 详细信息

基于SOA软件构架成为分布式解决方案的主流技术,业务流程模型是SOA系统设计的核心,其是否存在缺陷对系统具有重要影响,因此,如何对业务流程进行验证成为一个关键问题。本文围绕业务流程模型验证需求,针对异构模型的联合仿真问题,提出基于HLA的业务流程模型仿真验证框架,通过对业务流程和网络部署进行仿真,有效对业务流程的功能和时间特性进行验证。相关实验表明,本文提出的方法能够有效发现业务流程中存在的设计缺陷。

关键词：业务流程仿真验证

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面向大规模计算集群的多轨分割网络

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计算机研究与发展 2017年第11期54卷 2534-2546页

作者：邵恩元国军郇志轩曹政孙凝晖计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049

在千万亿次规模的系统中,互连网络设计面临新的挑战.高性能节点和大规模是构建千万亿次系统的主要技术趋势,不断提高的节点计算能力要求互连网络提供更高的性能,而不断增大的规模又对互连网络扩展性提出了更高的要求.此外,随着系统规模... 详细信息

在千万亿次规模的系统中,互连网络设计面临新的挑战.高性能节点和大规模是构建千万亿次系统的主要技术趋势,不断提高的节点计算能力要求互连网络提供更高的性能,而不断增大的规模又对互连网络扩展性提出了更高的要求.此外,随着系统规模的增大,集合通信的执行时间也在不断增长,制约了应用的扩展性,集合通信的性能需要得到进一步优化.除性能之外,可靠性问题也随着系统规模的扩大而日益严重.而随着计算节点性能的不断提高,互连网络逐渐成为限制大规模计算机系统性能的瓶颈.互连网络核心部件交换芯片可提供的聚合网络带宽受到工艺和封装技术的限制.从网络结构与交换机结构的协同设计思想出发,提出了一种在交换机聚合带宽限定的条件下多轨分割网络结构和设计方法.通过数学建模和网络模拟仿真,分析了该多轨分割网络的性能边界.评测结果表明:该网络可将短消息(长度小于128B)的平均延迟性能提高10倍以上,为以短消息占多数的数据中心网络的性能优化提供了新思路.

关键词：大规模计算集群多轨网络带宽分割数据中心网络大规模网络模拟

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人工智能集成学习方法在入侵检测中的运用

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信息技术与网络安全 2018年第2期37卷 15-19页

作者：金雅晴丁振兴姬庆庆北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心北京100124 中国科学院大学计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190

在监督学习的分类中,集成学习已经成功地运用于许多不同的领域。文献中许多研究者通过考虑不同的组合方式、训练数据集、基分类器以及其他因素提出了不同的集成学习方法。人工智能技术相比于其他技术有许多优点,在解决入侵检测问题的集... 详细信息

在监督学习的分类中,集成学习已经成功地运用于许多不同的领域。文献中许多研究者通过考虑不同的组合方式、训练数据集、基分类器以及其他因素提出了不同的集成学习方法。人工智能技术相比于其他技术有许多优点,在解决入侵检测问题的集成学习发展中发挥着重要的作用。但是,目前还没有一篇综述性的文章来回顾解决入侵检测问题的通用集成方法和基于人工智能技术的集成学习方法。对入侵检测问题的集成学习方法进行对比和总结,并对该领域今后的研究方向进行了展望,为理解入侵检测系统领域的集成提供帮助。

关键词：入侵检测集成学习人工智能

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面向情绪分类的情绪词向量学习

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山东大学学报（理学版） 2017年第7期52卷 52-58,65页

作者：杜漫徐学可杜慧伍大勇刘悦程学旗中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100190

提出了一种面向情绪分类的融合词内部信息和情绪标签的词向量学习方法。在CBOW模型的基础上,引入词内部成分和情绪标签信息,以适应微博情绪表达的不规范,同时丰富词向量的情绪语义。对于输入文本,按照词的TF-IDF权重对词向量进行加权求... 详细信息

提出了一种面向情绪分类的融合词内部信息和情绪标签的词向量学习方法。在CBOW模型的基础上,引入词内部成分和情绪标签信息,以适应微博情绪表达的不规范,同时丰富词向量的情绪语义。对于输入文本,按照词的TF-IDF权重对词向量进行加权求和,以作为文本向量表示。以上述词向量或文本向量作为情绪分类器的输入,采用机器学习的分类方法(LR、SVM、CNN),验证本文情绪词向量在情绪分类任务上的实验效果。实验表明,情绪词向量与原始CBOW词向量相比,在准确率、召回率、F值等各项指标上都有更好的表现。

关键词：情绪分类情绪分析词向量词内部信息情绪标签

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拉普拉斯多层极速学习机

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软件学报 2017年第10期28卷 2599-2610页

作者：丁世飞张楠史忠植中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

极速学习机不仅仅是有效的分类器,还能应用到半监督学习中.但是,半监督极速学习机和拉普拉斯光滑孪生支持向量机一样,是一种浅层学习算法.深度学习实现了复杂函数的逼近并缓解了以前多层神经网络算法的局部最小性问题,目前在机器学习领... 详细信息

极速学习机不仅仅是有效的分类器,还能应用到半监督学习中.但是,半监督极速学习机和拉普拉斯光滑孪生支持向量机一样,是一种浅层学习算法.深度学习实现了复杂函数的逼近并缓解了以前多层神经网络算法的局部最小性问题,目前在机器学习领域中引起了广泛的关注.多层极速学习机(ML-ELM)是根据深度学习和极速学习机的思想提出的算法,通过堆叠极速学习机-自动编码器算法(ELM-AE)构建多层神经网络模型,不仅实现了复杂函数的逼近,并且训练过程中无需迭代,学习效率高.把流形正则化框架引入ML-ELM中,提出拉普拉斯多层极速学习机算法(Lap-ML-ELM).然而,ELM-AE不能很好地解决过拟合问题.针对这一问题,把权值不确定引入ELM-AE中,提出权值不确定极速学习机-自动编码器算法(WU-ELM-AE),可学习到更为鲁棒的特征.最后,在前面两种算法的基础上提出权值不确定拉普拉斯多层极速学习机算法(WUL-ML-ELM),它堆叠WU-ELM-AE构建深度模型,并用流形正则化框架求取输出权值.该算法在分类精度上有明显提高并且不需花费太多的时间.实验结果表明,Lap-ML-ELM与WUL-ML-ELM都是有效的半监督学习算法.

关键词：极速学习机半监督学习多层极速学习机流形正则化权值不确定

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CCF大专委2019年大数据发展趋势预测

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大数据 2019年第1期5卷 109-115页

作者：周涛潘柱廷程学旗阿里巴巴集团安全部北京永信至诚科技股份有限公司中国计算机学会(CCF) 中国网络安全协会人才培养教育工作委员会 CCF大数据专家委员会中国互联网协会云安全联盟(CSA)中国区大数据分析系统国家工程实验室中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国计算机学会大数据专家委员会

1引言2018年12月6日,中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会(以下简称大专委)在2018年中国大数据技术大会(BDTC)的开幕式上,正式发布了2019年大数据十大发展趋势预测。作为自2012年起就持续开展的一项活动,大专委"大数据发展趋势预... 详细信息

1引言2018年12月6日,中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会(以下简称大专委)在2018年中国大数据技术大会(BDTC)的开幕式上,正式发布了2019年大数据十大发展趋势预测。作为自2012年起就持续开展的一项活动,大专委"大数据发展趋势预测"已经形成了良好的品牌效应。本次趋势预测结果一经发布,就引发了国内各大媒体的广泛传播。本次大数据发展趋势预测面向大专委的正式委员和通讯委员,经历了候选项征集和正式投票两个环节。2018年委员们对趋势预测的参与热情有了显著提升,投票人数创历史新高。在候选项征集环节,有47位委员对候选项的设立积极建言献策,笔者团队根据大家的意见对2019年趋势预测的候选项进行了大幅度

关键词：候选项知识图谱应用场景趋势项大数据视频数据发展趋势预测 CCF

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tsk-shell:一种话题敏感的高影响力传播者发现算法

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计算机研究与发展 2017年第2期54卷 361-368页

作者：笱程成杜攀贺敏刘悦程学旗中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 国家计算机网络与信息安全管理中心北京100029

在社交网络中,挖掘高影响力的信息传播者,对微博服务中内容的流行度分析和预测是非常有价值的任务.与众多相关方法相比,k-shell分解(k-core)方法因其简洁高效、平均性能好的特点吸引了越来越多的研究人员的兴趣.但是,目前k-shell方法着... 详细信息

在社交网络中,挖掘高影响力的信息传播者,对微博服务中内容的流行度分析和预测是非常有价值的任务.与众多相关方法相比,k-shell分解(k-core)方法因其简洁高效、平均性能好的特点吸引了越来越多的研究人员的兴趣.但是,目前k-shell方法着重考虑节点在网络中的位置因素,而忽略了话题在信息传播中的影响.因此,为了利用用户历史数据中蕴含的话题对消息的传播概率进行细粒度的建模,提出了一种话题敏感的k-shell(topic-sensitive k-shell,tsk-shell)分解算法.在真实Twitter数据集上实验表明,在发现top k高影响力传播者任务中,tsk-shell比k-shell的性能平均提高了约40%,证明了tsk-shell算法的有效性.

关键词：高影响力传播者 k-shell分解社交网络信息扩散传播概率微博

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融合简化稀疏A~*算法与模拟退火算法的无人机航迹规划

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计算机系统应用 2019年第4期28卷 25-31页

作者：杨玉金敏鲁华祥中国科学技术大学微电子学院合肥230026 中国科学院半导体研究所北京100083 中国科学院大学北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031 半导体神经网络智能感知与计算技术北京市重点实验室北京100083

针对无人机航迹规划问题,提出了一种融合简化稀疏A~*算法与模拟退火算法(Fusion of Simplified Sparse A~*Algorithm and Simulated Annealing algorithm,简称FSSA-SA)的航迹规划方法.首先,在对威胁环境进行建模之后,将模拟退火思想与... 详细信息

针对无人机航迹规划问题,提出了一种融合简化稀疏A~*算法与模拟退火算法(Fusion of Simplified Sparse A~*Algorithm and Simulated Annealing algorithm,简称FSSA-SA)的航迹规划方法.首先,在对威胁环境进行建模之后,将模拟退火思想与具体航迹规划问题求解相结合,给出了模拟退火算法求解航迹规划问题的具体设计与实现方法.其次,利用简化的稀疏A~*算法在规划起止点之间进行一次往返搜索,并将所得结果中较优的一条航迹作为模拟退火算法的初始解,实现了两种算法的融合.然后,当退火进行至低温区时,通过对位置存在冗余的航迹节点的剔除,进一步改善了算法的求解质量.最后为了验证算法的优越性,将本文算法与稀疏A~*算法、模拟退火算法进行了仿真对比试验.试验结果表明,本文提出的FSSA-SA算法相比于上述两种算法,具有较少的规划耗时;相比于稀疏A~*算法,在所得航迹的综合代价相差不大的情况下,内存占用量少了两个量级;相比与模拟退火算法,在相同的退火条件下,其规划所得航迹的综合代价平均减少了35%左右.

关键词：无人机航迹规划融合稀疏A~*算法模拟退火算法

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