检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2007年第2期29卷 345-349页

作者：徐小龙王汝传南京邮电学院计算机科学与技术系南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

对等计算技术为Internet这样开放式的、动态变化的网络环境里各节点间的协同工作,进行复杂的分布式业务处理提供了运行基础设施。但是P2P环境中各节点随机加入和退出网络的、工作承担者事先不确定等特点也为工作的顺利完成带来了困难。... 详细信息

对等计算技术为Internet这样开放式的、动态变化的网络环境里各节点间的协同工作,进行复杂的分布式业务处理提供了运行基础设施。但是P2P环境中各节点随机加入和退出网络的、工作承担者事先不确定等特点也为工作的顺利完成带来了困难。该文提出一种对等计算环境中基于多移动Agent的柔性的、动态的协作联盟机制,适合部署于复杂、多变的应用环境之中,以克服对等节点协作的困难。主要思想是在某一需求目标的驱动下,主导节点建立项目,经过工作主体遴选,形成暂时的、优化的协作联盟,在复杂的处理流程的规范下,基于合作承诺,联合完成项目设定的任务。该文还将该机制应用于构建虚拟的敏捷企业供应链管理原型系统,以此证明了该机制的实用性价值。

关键词：对等计算协作联盟多移动Agent 供应链

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基于空间位置关系的轨迹数据高效降维和查询算法

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1771-1790页

作者：巢成蒲非凡许建秋高云君南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院南京211100 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询... 详细信息

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询技术一直是研究的关键,通过降低轨迹数据的规模,减少查询操作时处理数据的时间,能有效提升查询的性能,而能否实现高质量、高效率查询对于数据库而言至关重要.提出了面向轨迹数据的均匀网格编码,并在进一步优化后提出非均匀网格降维算法,将轨迹数据的坐标转化为1维字符串存储,对不符合要求的网格进行合并处理;通过空间位置映射充分保留轨迹数据间复杂的相互关系,并采用范围查询与最近邻查询对降维后的数据进行性能测试.实验使用不同城市真实轨迹数据与模拟生成轨迹数据作为数据集,将提出的均匀网格算法、非均匀网格算法与3种基准方法进行对比.实验证明,优化后的非均匀网格算法降维后数据的空间位置关系相似度可高达82.50%,范围查询时间较其他查询时间提升了至少73.86%,最近邻查询时间提升了至少52.26%,与其他基准方法相比取得了更好的效果.

关键词：轨迹数据降维算法非均匀网格空间位置关系查询技术

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传感器网络中节点能量有效均衡的Top-k查询技术

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电子与信息学报 2014年第6期36卷 1478-1484页

作者：宋保利郑吉平王海翔南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

无线传感器网络中top-k查询处理的节点能量高效以及实现各节点的能量消耗均衡,可以有效延长网络的生命周期。该文提出一种基于采样技术和节点空间相关性,来实现节点的能量均衡和高效的查询处理算法,称为能量均衡采样(e,d)近似top-k算法E... 详细信息

无线传感器网络中top-k查询处理的节点能量高效以及实现各节点的能量消耗均衡,可以有效延长网络的生命周期。该文提出一种基于采样技术和节点空间相关性,来实现节点的能量均衡和高效的查询处理算法,称为能量均衡采样(e,d)近似top-k算法EBSTopk(e,d)。首先对传感器网络进行分区处理,利用区域内两两节点间的空间相关性对其建立线性回归预测模型和高斯预测模型;然后根据用户给定的相对误差界e和置信水平1-d建立节点高相关性预测准则;最后根据上述预测模型和准则,提出基于反复随机采样的能量均衡算法EBSTopk(e,d)-LR和EBSTopk(e,d)-MG。实验表明,所提出的EBSTopk(e,d)算法减少了无线传感器网络中的全局能量消耗,且在多次top-k查询后各节点的能量消耗达到均衡。

关键词：无线传感器网络能量均衡近似top-k查询反复随机采样

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基于句式元学习的Twitter分类

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北京大学学报（自然科学版） 2019年第1期55卷 98-104页

作者：闫雷鸣严璐绮王超智贺嘉会吴宏煜南京信息工程大学计算机与软件学院江苏省网络监控工程中心南京210044

针对多类别的社交媒体短文本分类准确率较低问题,提出一种学习多种句式的元学习方法,用于改善Twitter文本分类性能。将Twitter文本聚类为多种句式,各句式结合原类标签,成为多样化的新类别,从而原分类问题转化为较多类别的few-shot学习问... 详细信息

针对多类别的社交媒体短文本分类准确率较低问题,提出一种学习多种句式的元学习方法,用于改善Twitter文本分类性能。将Twitter文本聚类为多种句式,各句式结合原类标签,成为多样化的新类别,从而原分类问题转化为较多类别的few-shot学习问题,并通过训练深层网络来学习句式原型编码。用多个三分类Twitter数据来检验所提Meta-CNN方法 ,结果显示,该方法的学习策略简单有效,即便在样本数量不多的情况下,与传统机器学习分类器和部分深度学习分类方法相比,Meta-CNN仍能获得较好的分类准确率和较高的F1值。

关键词：元学习少次学习情感分析卷积神经网络

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限界上下文视角下的微服务粒度评估

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软件学报 2019年第10期30卷 3227-3241页

作者：钟陈星李杉杉张贺章程南京大学软件学院江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

近年来,DevOps 日渐火热,作为支撑技术的微服务架构由于其敏捷性、灵活性和可扩展性已成为软件行业关注的热点.然而,微服务粒度的界定是微服务领域的一项难题,至今仍缺乏行之有效的评估微服务粒度的标准.针对这一问题,结合几种微服务划... 详细信息

近年来,DevOps 日渐火热,作为支撑技术的微服务架构由于其敏捷性、灵活性和可扩展性已成为软件行业关注的热点.然而,微服务粒度的界定是微服务领域的一项难题,至今仍缺乏行之有效的评估微服务粒度的标准.针对这一问题,结合几种微服务划分原则提出了 4 项评估指标,用于量化地衡量微服务划分的合理性,并基于此提出了一种基于限界上下文的微服务粒度评估模型.同时,实现了工具原型可自动化地计算评估结果.案例研究部分将模型的评估结果与架构设计人员的心理预期进行比较,结果表明,所提出的评估模型可以较好地评估微服务粒度.

关键词： DevOps 微服务架构粒度划分限界上下文评估指标

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多媒体传感器网络中基于颜色空间的图像融合方案

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电子学报 2009年第8期37卷 1659-1663页

作者：王玉斐王汝传曾鸣黄海平孙力娟肖甫南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

基于彩色图像的YUV颜色空间和相邻节点间的视角相关性,将同一场景的监控任务分配给3个相关度较大的传感器节点,每个节点仅需处理亮度分量或色度分量.使用深度信息模型,以及基于自适应四叉树分割和分块空间变换的方法,对解码后的亮度和... 详细信息

基于彩色图像的YUV颜色空间和相邻节点间的视角相关性,将同一场景的监控任务分配给3个相关度较大的传感器节点,每个节点仅需处理亮度分量或色度分量.使用深度信息模型,以及基于自适应四叉树分割和分块空间变换的方法,对解码后的亮度和色度分量进行融合,实现监控场景的彩色图像重构.仿真实验结果表明,该方法有效可行,在视频传感器节点存储量、传输量和场景监控质量之间能取得良好的折中.

关键词：多媒体传感器网络颜色空间图像融合四叉树分割

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BTreeU-Topk:基于二叉树的不确定数据上的Top-k查询算法

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计算机研究与发展 2012年第10期49卷 2095-2105页

作者：张慧郑吉平韩秋廷南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

应用需求的发展衍生各种查询类型,Top-k查询是交互环境下一种重要查询类型.由于数据的不确定性,传统数据上的Top-k查询技术和方法不能直接应用于不确定数据查询.在已有不确定数据上Top-k查询算法的基础上,提出基于二叉树的不确定数据上T... 详细信息

应用需求的发展衍生各种查询类型,Top-k查询是交互环境下一种重要查询类型.由于数据的不确定性,传统数据上的Top-k查询技术和方法不能直接应用于不确定数据查询.在已有不确定数据上Top-k查询算法的基础上,提出基于二叉树的不确定数据上Top-k查询算法BTreeU-Topk;为了提高算法执行效率,对二叉树进行修剪操作进而提出BTreeOPTU-Topk和BTreePU-Topk算法.实验结果表明,BTreeU-Topk,BTreeOPTU-Topk以及BTreePU-Topk算法在不同数据分布以及k值增长时均优于现有算法.

关键词：不确定数据可能世界语义二叉树 Top—k BTreeU—Topk U—Topk

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基于少样本学习的通用隐写分析方法

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软件学报 2022年第10期33卷 3874-3890页

作者：李大秋付章杰程旭宋晨孙星明南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 鹏城实验室广东深圳518055

近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能.目前,大多数基于深度学习的图像隐写分析模型为专用型隐写分析模型,只适用于特定的某种隐写术.使用专用隐写分析模型对其他隐写算法的隐写图像进行检测,则需要该隐写算法的大量... 详细信息

近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能.目前,大多数基于深度学习的图像隐写分析模型为专用型隐写分析模型,只适用于特定的某种隐写术.使用专用隐写分析模型对其他隐写算法的隐写图像进行检测,则需要该隐写算法的大量载密图像作为数据集对模型进行重新训练.但在实际的通用隐写分析任务中,隐写算法的大量载密图像数据集是难以得到的.如何在极少隐写图像样本的情况下训练通用隐写分析模型是一个极大的挑战.对此,受少样本学习领域研究成果的启发,提出了基于转导传播网络的通用隐写分析方法.首先,在已有的少样本学习分类框架上改进了特征提取部分,设计了多尺度特征融合网络,使少样本分类模型能够提取到更多的隐写分析特征,使其可用于基于秘密噪声残差等弱信息的分类任务;其次,针对少样本隐写分析模型难收敛的问题,提出了预训练初始化的方式得到具有先验知识的初始模型;然后,分别训练了频域和空域的少样本通用隐写分析模型,通过自测和交叉测试,结果表明,检测平均准确率在80%以上;接着,在此基础上,采用数据集增强的方式重新训练了频域、空域少样本通用隐写分析模型,使少样本通用隐写分析模型检测准确率与之前相比提高到87%以上;最后,将得到的少样本通用隐写分析模型分别与现有的频域和空域隐写分析模型的检测性能进行比较,结果显示,空域上少样本通用隐写分析模型在常用的少样本环境下的检测准确率稍低于SRNet和ZhuNet,频域上少样本通用隐写分析模型在常见的少样本环境下的检测准确率已超越现有的频域隐写分析模型.实验结果表明,基于少样本学习的通用隐写分析方法对未知隐写算法的检测具有高效性和鲁棒性.

关键词：隐写术隐写分析少样本学习深度学习

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开放系统中一种基于模糊修正的证据信任模型

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电子与信息学报 2011年第8期33卷 1930-1936页

作者：蒋黎明张宏张琨徐建南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210094

针对现有证据信任模型中普遍存在的局部信任度计算对门限值敏感度高及信任主体不能准确理解推荐信任度的含义等引起的模型性能下降问题,该文提出一种基于模糊修正的证据信任模型,一方面,通过采用模糊成员函数对信任评价进行加权处理,使... 详细信息

针对现有证据信任模型中普遍存在的局部信任度计算对门限值敏感度高及信任主体不能准确理解推荐信任度的含义等引起的模型性能下降问题,该文提出一种基于模糊修正的证据信任模型,一方面,通过采用模糊成员函数对信任评价进行加权处理,使得局部信任度随着门限值的变化而渐变变化,可以有效避免实质性突变的发生;另一方面,该文提出了一种推荐信任度修正算法使得推荐信任度的实际意义能够被信任主体准确理解,提高了信任度量的准确性。仿真实验表明,与已有证据信任模型相比,该文模型具有较强的抗干扰和抗攻击能力,能适用于各种动态环境中,同时在度量的精准度方面也有较大提高。

关键词：信任评价局部信任度推荐信任度 D-S证据理论

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基于高斯和粒子滤波的传感器数据处理技术

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北京邮电大学学报 2013年第4期36卷 110-115页

作者：郑吉平韩秋廷张慧南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

对不确定传感器数据进行建模,利用高斯和粒子滤波技术进行概率推理,以达到节约能量的目的.首先,根据传感器不同节点之间的时空相关性,采用历史数据建立概率模型;然后,在建立的概率模型上利用基本粒子滤波技术进行概率推理;最后,根据传... 详细信息

对不确定传感器数据进行建模,利用高斯和粒子滤波技术进行概率推理,以达到节约能量的目的.首先,根据传感器不同节点之间的时空相关性,采用历史数据建立概率模型;然后,在建立的概率模型上利用基本粒子滤波技术进行概率推理;最后,根据传感器数据符合高斯分布的特征,分别采用高斯粒子滤波、高斯和粒子滤波进行概率推理.实验结果表明,高斯和粒子滤波在准确率和运行效率两方面均能达到良好效果.

关键词：传感器网络动态概率模型粒子滤波高斯粒子滤波高斯和粒子滤波

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