检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第3期36卷 1390-1412页

作者：杨锁荣杨洪朝申富饶赵健计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用... 详细信息

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用于图像数据的必要环节.系统地回顾不同的图像数据增强方法,并提出一个新的分类方法,为研究图像数据增强提供了新的视角.从不同的类别出发介绍各类数据增强方法的优势和局限性,并阐述各类方法的解决思路和应用价值.此外,还介绍语义分割、图像分类和目标检测这3种典型计算机视觉任务中常用的公共数据集和性能评价指标,并在这3个任务上对数据增强方法进行实验对比分析.最后,讨论当前数据增强所面临的挑战和未来的发展趋势.

关键词：深度学习图像数据增强图像识别泛化性能计算机视觉

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跨城市人类移动行为预测研究综述

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计算机科学 2025年第1期52卷 102-119页

作者：张雨松胥帅严兴宇关东海许建秋南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

城市化进程积累了大量记录人类移动行为的时空数据,为研究人类移动行为建模及预测提供了良好的数据基础。在智慧城市建设背景下,跨城市人类移动预测是实现城市协同管理与治理的必然要求,时常面临数据匮乏以及数据分布不平衡等问题,传统... 详细信息

城市化进程积累了大量记录人类移动行为的时空数据,为研究人类移动行为建模及预测提供了良好的数据基础。在智慧城市建设背景下,跨城市人类移动预测是实现城市协同管理与治理的必然要求,时常面临数据匮乏以及数据分布不平衡等问题,传统机器学习方法难以取得理想的性能。因此,将人类移动相关知识从数据丰富的源城市迁移到数据稀疏乃至稀缺的目标城市至关重要。首先概述了现有跨城市人类移动行为预测研究所使用的数据集和评价指标,随后循序渐进地讨论人类个体和群体层面的跨城市移动预测问题并分类综述各自适用的研究方法。针对人类个体跨城市移动预测,主要分析协同过滤、矩阵分解、统计学习以及深度学习这4类模型方法的应用。针对人类群体跨城市移动预测,则聚焦知识迁移和元学习这两种面向少样本机器学习方法的应用。最后,展望了跨城市人类移动行为预测领域亟需解决的重要问题。

关键词：跨城市人类移动行为时空数据迁移学习深度学习

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协同调度算法Dasic的性能评价

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软件学报 1998年第10期9卷 734-739页

作者：周笑波陆桑璐谢立南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系

对一个动态自适应的ＮＯＷ（ｎｅｔｗｏｒｋｏｆｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓ）协同调度算法Ｄａｓｉｃ算法进行了性能评估．通过对Ｄａｓｉｃ算法和典型的ＮＯＷ协同调度算法ＭＡＸ算法、Ｇｒａｂ算法的性能模拟，在响应时间和系统流量两... 详细信息

对一个动态自适应的ＮＯＷ（ｎｅｔｗｏｒｋｏｆｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓ）协同调度算法Ｄａｓｉｃ算法进行了性能评估．通过对Ｄａｓｉｃ算法和典型的ＮＯＷ协同调度算法ＭＡＸ算法、Ｇｒａｂ算法的性能模拟，在响应时间和系统流量两个主要性能指标上进行分析和比较，从而验证了在较大规模的ＮＯＷ系统中，动态自适应对协同调度的性能有较大的影响．

关键词：工作站网络协同调度动态自适应算法

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基于超平面的块数据分布策略

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软件学报 1999年第5期10卷 496-502页

作者：杜建成黄浩郁卫江陈道蓄谢立南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系

文章提出了基于超平面的块数组分布策略．这是一种单向的数组分布方法，它以简单的方式有效解决了不一致计算环境和不规则数组扫描情况下的数组分布问题．它可以作为对传统方法的一个补充．更重要的是，此项工作为自动数据分布提供了一... 详细信息

文章提出了基于超平面的块数组分布策略．这是一种单向的数组分布方法，它以简单的方式有效解决了不一致计算环境和不规则数组扫描情况下的数组分布问题．它可以作为对传统方法的一个补充．更重要的是，此项工作为自动数据分布提供了一种思路．

关键词：数据分布计算分布超平面分布存储系统

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利用高精度时间戳提高入侵检测率

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系统仿真学报 2006年第9期18卷 2672-2675页

作者：林果园许峰黄皓南京大学计算机科学与技术系软件新技术国家重点实验室

入侵检测系统(IDS)是重要的信息安全措施,如何提高检测率是目前入侵检测系统研究的热点。文章从入侵事件时间戳的角度,对提高检测率进行了讨论。首先论述了计算机系统获取高精度时间戳的方法,然后分析了入侵检测系统对日志、注册表、网... 详细信息

入侵检测系统(IDS)是重要的信息安全措施,如何提高检测率是目前入侵检测系统研究的热点。文章从入侵事件时间戳的角度,对提高检测率进行了讨论。首先论述了计算机系统获取高精度时间戳的方法,然后分析了入侵检测系统对日志、注册表、网络包事件的时间戳精度要求。最后,以注册表访问事件为例进行了仿真,实验证明这种高精度时间戳能有效识别事件顺序,在一定程度上提高了入侵检测系统的检测率。

关键词：高精度时间戳事件序列入侵检测系统检测率

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基于多示例学习的异常行为检测方法

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模式识别与人工智能 2011年第6期24卷 862-868页

作者：崔永艳高阳南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为.然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常.针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨... 详细信息

在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为.然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常.针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨迹分段的异常行为检测方法.该方法首先根据轨迹的曲率,将轨迹分割成若干相互独立的子段.然后采用层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型对每个子段建模.最后在多示例学习框架下,以整条轨迹为包,正常轨迹为负包,异常轨迹为正包,轨迹子段为包的示例进行学习.通过实验验证,该方法在准确率和召回率上都优于传统的基于轨迹建模的方法.

关键词：异常行为检测轨迹分段层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型(HDP—HMM) 多示例学习

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基于词频分类器集成的文本分类方法

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计算机研究与发展 2006年第10期43卷 1681-1687页

作者：姜远周志华南京大学软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210093

提出了一种基于词频分类器集成的文本分类方法·词频分类器是在对文本中的单词和它在每个文本中出现的频率进行统计后得到的简单分类器·虽然词频分类器本身泛化能力不强,但它不仅计算代较小,而且在训练样本甚至类别增加时易于... 详细信息

提出了一种基于词频分类器集成的文本分类方法·词频分类器是在对文本中的单词和它在每个文本中出现的频率进行统计后得到的简单分类器·虽然词频分类器本身泛化能力不强,但它不仅计算代较小,而且在训练样本甚至类别增加时易于进行更新,而整个学习系统的泛化能力可以由集成学习机制来提高,因此,词频分类器很适合用做集成学习的基分类器·在集成时,使用了改进的AdaBoost算法,加入了一种强制重新分布权的机制,避免算法过早停止,更加适合文本分类任务·在标准文集Reuters-21578上的实验结果表明,该方法能取得很好的效果·

关键词：文本分类机器学习集成学习词频分类器 AdaBoost

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基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述

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自动化学报 2017年第8期43卷 1306-1318页

作者：罗建豪吴建鑫南京大学计算机科学与技术系南京大学软件新技术国家重点实验室南京210023

细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题,其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟.由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息.近年来,随着深度学习的发展,深... 详细信息

细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题,其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟.由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息.近年来,随着深度学习的发展,深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇.大量基于深度卷积特征算法的提出,促进了该领域的快速发展.本文首先从该问题的定义以及研究意义出发,介绍了细粒度图像分类算法的发展现状.之后,从强监督与弱监督两个角度对比分析了不同算法之间的差异,并比较了这些算法在常用数据集上的性能表现.最后,我们对这些算法进行了总结,并讨论了该领域未来可能的研究方向及其面临的挑战.

关键词：细粒度图像分类深度学习卷积神经网络计算机视觉

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缓冲区溢出攻击的分析与实时检测

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计算机工程 2005年第12期31卷 36-38,45页

作者：尚明磊黄皓南京大学计算机科学与技术系南京大学软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210093

分析了缓冲区溢出的原理和溢出字符串,然后对几种典型的缓冲区溢出实时检测技术进行了阐述,最后提出了一种基于系统调用的缓冲区溢出检测方法。该方法通过劫持系统调用的方式为原有的系统调用函数增加了强制访问控制功能,通过监测非法... 详细信息

分析了缓冲区溢出的原理和溢出字符串,然后对几种典型的缓冲区溢出实时检测技术进行了阐述,最后提出了一种基于系统调用的缓冲区溢出检测方法。该方法通过劫持系统调用的方式为原有的系统调用函数增加了强制访问控制功能,通过监测非法系统调用的方法来检测和阻止各种获取特权的缓冲区溢出攻击。

关键词：缓冲区溢出实时检测系统调用

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数据挖掘方法在入侵检测中的应用研究

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模式识别与人工智能 2008年第4期21卷 520-526页

作者：周荃赵凤英王崇骏陈世福南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对入侵检测数据集具有的类别不均衡性、数据中心重叠、噪音、分布率变化等问题,提出一种集多种数据挖掘方法的解决方案,包括 k-means、C4.5、SVM、Nave Bayes、Bayes Net、Co-training 等,并进行相关实验.实验结果表明其有效性.

关键词：重复性不均衡入侵检测软集成取样

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