检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2013年第12期40卷 205-207,228页

作者：方忠进夏志华周舒南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学滨江学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044

随着气象业务水平的不断提高,气象数据的云存储和即时共享问题也日益突出。针对云计算环境下气象数据存储与共享面临的身份认证和访问控制问题,提出了一种基于多方授权的属性加密的访问控制模型。该模型采用一种适合云环境下大数据的属... 详细信息

随着气象业务水平的不断提高,气象数据的云存储和即时共享问题也日益突出。针对云计算环境下气象数据存储与共享面临的身份认证和访问控制问题,提出了一种基于多方授权的属性加密的访问控制模型。该模型采用一种适合云环境下大数据的属性加密方案,解决了气象部门用户多类性情况下的资料细粒度访问控制问题,同时引入全局ID概念和多方授权机制,解决了不同机构用户在气象部门各资料存储机构间的访问权限问题。系统具有较高的安全性和良好的实用价值。

关键词：属性加密气象数据访问控制细粒度

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增量和减量式标准支持向量机的分析

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软件学报 2013年第7期24卷 1601-1613页

作者：顾彬郑关胜王建东南京信息工程大学江苏省网络监控中心江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京航空航天大学计算机科学与技术系江苏南京210016

当训练数据每次发生改变时,例如增加或者删除部分数据,标准支持向量机的批处理算法就需要重新进行训练,这将不适合在线环境的计算.为了克服这个问题,Cauwenberghs和Poggio提出了增量和减量式标准支持向量机算法(C&P算法).通过理论分... 详细信息

当训练数据每次发生改变时,例如增加或者删除部分数据,标准支持向量机的批处理算法就需要重新进行训练,这将不适合在线环境的计算.为了克服这个问题,Cauwenberghs和Poggio提出了增量和减量式标准支持向量机算法(C&P算法).通过理论分析,证明C&P算法的可行性和有限收敛性.可行性证明确保了C&P算法的每步调整都是可靠的,有限收敛性证明确保了C&P算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解.在此基础上,进一步通过实验结果验证了所给出的理论分析的结果.

关键词：支持向量机增量式学习减量式学习可行性分析收敛性分析

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基于四元数表示的彩色图像泊松噪声去噪

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东南大学学报（自然科学版） 2013年第4期43卷 717-723页

作者：陈北京戴慧刘全升舒华忠南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044 南京工程学院计算机工程学院南京210013 南布列塔尼大学应用数学实验室法国瓦纳56017 东南大学影像科学与技术实验室南京210096

为了整体处理彩色图像,提出了一种基于四元数的去除泊松噪声的加权平均滤波器.首先,基于彩色图像四元数表示法,将一幅彩色图像表示为一个纯四元数矩阵,并利用四元数代数理论定义了重建图像和原始图像之间的四元数均方误差;然后,结合非... 详细信息

为了整体处理彩色图像,提出了一种基于四元数的去除泊松噪声的加权平均滤波器.首先,基于彩色图像四元数表示法,将一幅彩色图像表示为一个纯四元数矩阵,并利用四元数代数理论定义了重建图像和原始图像之间的四元数均方误差;然后,结合非局部均值滤波的基本思想,采用拉格朗日乘数法推导出使QMSE紧上界最小的加权系数;最后,基于这些最优加权系数,对四元数表示的像素值进行加权平均,构造出四元数最优权值非局部均值滤波器,并将其应用于彩色图像泊松噪声去噪.针对常用标准图像的对比实验结果表明,所提的滤波器优于现有的四元数滤波器以及传统的基于向量方法的滤波器和基于分量独立处理方法的滤波器.

关键词：彩色图像去噪泊松噪声四元数非局部均值滤波器最优权值滤波器

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均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化方法

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计算机应用 2013年第7期33卷 1926-1929,1959页

作者：耿焕同高军贾婷婷吴正雪南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优... 详细信息

粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化(DWMOPSO)算法,算法中每个粒子根据自身在进化过程中记忆的个体最好适应度值构建进化速度,由进化速度的快慢动态调整各粒子惯性权重,增加粒子的多样性,从而提高粒子跳出局部最优解的概率。通过在5个标准测试函数上进行仿真实验,结果表明,与Coello的多目标粒子群优化(MOPSO)算法相比,DWMOPSO算法获得的解集在与真实解集的逼近性和解集的分布性两个方面都有了很大的提高。

关键词：粒子群优化算法多目标优化局部最优动态惯性权重

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基于结构化粒子模型的云可视化应用

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计算机应用 2013年第11期33卷 3217-3219,3270页

作者：王畅谢永华袁复兴南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

云数据的三维可视化模拟一直是计算机图形学和气象科学领域的研究热点。提出了基于WRF模式数据的建模与渲染技术,以实现真实云数据三维可视化模拟。针对粒子系统建模复杂、实时性差的问题,首先通过计算云粒子之间的相互关系建立结构化... 详细信息

云数据的三维可视化模拟一直是计算机图形学和气象科学领域的研究热点。提出了基于WRF模式数据的建模与渲染技术,以实现真实云数据三维可视化模拟。针对粒子系统建模复杂、实时性差的问题,首先通过计算云粒子之间的相互关系建立结构化粒子模型,实现WRF云数据的建模;然后利用光照模型和公告牌技术对建模粒子进行光照渲染和三维模拟,同时结合Imposter技术提高纹理绘制速度和效果。实验仿真结果验证了该方法在提高云数据的建模与渲染速度,提高云三维可视化的逼真度方面的有效性。

关键词： WRF模式结构化粒子系统纹理映射公告牌技术三维可视化

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KNN分类算法的MapReduce并行化实现

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南京航空航天大学学报 2013年第4期45卷 550-555页

作者：闫永刚马廷淮王建南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京大学电子科学与工程学院南京210093

为了提高k-nearest neighbor algorithm(KNN)算法处理大数据集的能力,本文利用Map Reduce并行编程模型,同时结合KNN算法自身的特点,给出了KNN算法在Hadoop平台下的并行化实现。通过设计Map、Combine和Reduce 3个函数,实现了KNN算法的并... 详细信息

为了提高k-nearest neighbor algorithm(KNN)算法处理大数据集的能力,本文利用Map Reduce并行编程模型,同时结合KNN算法自身的特点,给出了KNN算法在Hadoop平台下的并行化实现。通过设计Map、Combine和Reduce 3个函数,实现了KNN算法的并行化。Map函数完成每个测试样本与训练样本之间的相似度计算,Combine函数作为一个本地的Reduce操作,用以减少中间计算量及通信开销,Reduce函数则根据上述函数得到的中间结果计算出k近邻并作出分类判断。实验结果表明:较之以往的单机版方法,在Hadoop集群上实现的并行化KNN算法具有较好的加速比和良好的扩展性。

关键词： KNN分类并行计算 MapReduce模型 Hadoop

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复杂环境下语音增强的复平面谱减法

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南京理工大学学报 2013年第6期37卷 857-862页

作者：王水平唐振民陈北京蒋晔南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心江苏南京210044 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为了降低复杂环境中存在的各类噪声,消除噪声给语音识别及说话人识别等系统在军事自动指挥及控制领域等的应用中带来的影响,设计了一种新的谱减法。针对传统谱减法在语音增强过程中的原始语音和噪声信号相差为0的错误假设,提出一种基于... 详细信息

为了降低复杂环境中存在的各类噪声,消除噪声给语音识别及说话人识别等系统在军事自动指挥及控制领域等的应用中带来的影响,设计了一种新的谱减法。针对传统谱减法在语音增强过程中的原始语音和噪声信号相差为0的错误假设,提出一种基于复平面的、考虑纯净语音与噪声及带噪语音之间相位差信息的改进谱减法,对增益函数进行修正。经过复杂的战场仿真环境测试表明,该方法性能较好,在低信噪比的环境下性能更优。对于输入信噪比为5 dB的带噪语音,经复平面谱减法去噪后,输出信噪比为12.21 dB,比传统谱减法提高了2.1 dB。

关键词：复杂环境语音增强复平面谱减法增益函数

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云计算资源调度:策略与算法

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计算机科学 2013年第11期40卷 8-13页

作者：储雅马廷淮赵立成南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 中国气象局国家气象信息中心北京100081

资源调度是云计算的关键问题之一,它的调度策略与算法直接影响到云系统的性能及成本。首先,根据现有云计算资源调度中的各种策略和算法归纳出4大热点问题:本地性感知任务调度、可靠性感知任务调度、能量感知资源调度以及工作流调度。然... 详细信息

资源调度是云计算的关键问题之一,它的调度策略与算法直接影响到云系统的性能及成本。首先,根据现有云计算资源调度中的各种策略和算法归纳出4大热点问题:本地性感知任务调度、可靠性感知任务调度、能量感知资源调度以及工作流调度。然后,根据不同的优化目标(性能和成本)将这4个问题划分成3大类型,并对每一类问题中的策略及算法进行了详细描述和比较分析。其次,对4个问题中的相关算法进行了总体比较。最后,对云资源调度的未来研究方向进行了展望。

关键词：云计算资源调度数据本地性可靠性能源有效性工作流调度

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一种多种群协同量子遗传多峰函数优化方法

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微电子学与计算机 2013年第11期30卷 56-59,63页

作者：耿焕同冯慧菁贾婷婷南京信息工程大学江苏省网络监控中心江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

量子遗传算法是一种基于概率的进化算法，在求解多峰函数优化问题时其旋转门的更新策略容易导致整个种群陷入局部最优，并且在有多个最优解的优化问题中不能找全最优解。针对以上不足，提出了一种基于多种群协同量子遗传算法（MPSGQA）... 详细信息

量子遗传算法是一种基于概率的进化算法，在求解多峰函数优化问题时其旋转门的更新策略容易导致整个种群陷入局部最优，并且在有多个最优解的优化问题中不能找全最优解。针对以上不足，提出了一种基于多种群协同量子遗传算法（MPSGQA），来寻找多峰函数优化问题中的所有全局最优解。其思想是在初始种群中采用聚类分析方法划分 m个子种群，然后每个子种群分别进化更新，当子种群之间的相似性接近时采用量子变异策略保持种群的多样性。在多峰优化函数 F1～ F4上进行实验与比较，结果表明，相比传统量子遗传算法，M PSGQA可以很好地跳出局部最优，并能找全多峰函数的多个最优解。

关键词：量子遗传算法聚类分析多峰函数协同进化

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基于语义Web挖掘的宽范围扫描环境弱信号识别

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科学技术与工程 2013年第29期21卷 8791-8797页

作者：顾伟傅德胜蔡玮南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京工程学院计算机工程学院南京211167

针对宽范围扫描环境中传统方法在弱信号探测评估时通常需要过高的人工干预而导致结果质量较低的问题,提出了基于语义Web挖掘的弱信号识别方法。首先借助于网络信息来表示组织环境;然后利用隐含语义索引在不同的语境中识别出相似的文本模... 详细信息

针对宽范围扫描环境中传统方法在弱信号探测评估时通常需要过高的人工干预而导致结果质量较低的问题,提出了基于语义Web挖掘的弱信号识别方法。首先借助于网络信息来表示组织环境;然后利用隐含语义索引在不同的语境中识别出相似的文本模式;最后采用一种新的弱信号最大化方法计算出相关弱信号的最大数量;并由奇异值分解的维数表示,从而实现弱信号的高效识别。实验结果表明,相比其他最先进的弱信号识别方法,所提方法取得了更好的识别性能。

关键词：弱信号扫描环境隐含语义索引组织环境奇异值分解 Web挖掘

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