检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2022年第11期48卷 247-256,265页

作者：徐兴荣张帅鹏李婷郭娜董乐乐刘聪任崇广山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海200092

现有的剩余时间预测方法仅关注对剩余时间预测任务起决定性作用的时间特征信息,并未考虑空间特征信息以及异质事件日志对预测任务的影响,导致预测准确度降低。提出基于轨迹聚类的剩余时间预测方法。将不同轨迹间的相似度作为距离度量,... 详细信息

现有的剩余时间预测方法仅关注对剩余时间预测任务起决定性作用的时间特征信息,并未考虑空间特征信息以及异质事件日志对预测任务的影响,导致预测准确度降低。提出基于轨迹聚类的剩余时间预测方法。将不同轨迹间的相似度作为距离度量,通过对事件日志中不同长度的轨迹进行聚类,以降低事件日志复杂度并细化结构。针对业务流程剩余时间预测任务,结合卷积神经网络与准循环神经网络,同时引入双向机制与注意力机制,设计基于注意力机制的卷积准循环神经网络模型,充分地捕获和增强对剩余时间预测任务有决定性影响的时间和空间特征信息,以提高业务流程中上下文事件之间的关联性,从而识别不同事件对业务流程剩余时间预测任务的重要程度。在BPIC_2012_A、BPIC_2012_O、BPIC_2012_W等事件日志数据集上的实验验证了该方法的有效性和可行性,结果表明,相比传统剩余时间预测方法,该方法的预测准确度平均提高约20%,有助于提升业务流程剩余时间的预测质量。

关键词：业务流程剩余时间预测深度学习轨迹聚类卷积准循环神经网络

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基于行为校验与偏差组合的过程模型修复

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2625-2635页

作者：张力雯方贤文邵叱风王丽丽安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

模型修复通过对偏差行为的合理调整,改善事件日志与业务流程之间的一致性性能。采用自循环插入方式对日志中可观测的偏差活动进行模型修复,将优先考虑适合度的提升而忽视精度。为获得事件日志与过程模型之间不可回放的行为模式,根据行... 详细信息

模型修复通过对偏差行为的合理调整,改善事件日志与业务流程之间的一致性性能。采用自循环插入方式对日志中可观测的偏差活动进行模型修复,将优先考虑适合度的提升而忽视精度。为获得事件日志与过程模型之间不可回放的行为模式,根据行为关系将其可达活动图表划分为若干个片段并进行服从性校验。利用回放过程中行为模式所产生的最优对齐检测偏差的发生、位置以及潜在行为关系,将具有直接跟随关系的偏差元素构建为可修复的子结构,从而通过减少事件日志中的偏差个数而改善精度。通过实验使用M-repair插件在不同数据集上进行评估,结果表明该方法相较于现存方法在保证适合度的前提下可显著提升精度。

关键词：模型修复可达活动图表最优对齐直接跟随活动偏差子结构

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基于行为距离的带隐变迁过程模型挖掘方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2670-2679页

作者：王丽丽方贤文安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

过程发现的目的是基于记录在事件日志中的业务过程的执行数据发现过程模型,由于一些原因导致过程模型中可能会出现隐变迁,而这些隐变迁的执行又不出现在事件日志中,因此隐变迁的挖掘是过程挖掘的难点之一。已有隐变迁挖掘方法对解决并... 详细信息

过程发现的目的是基于记录在事件日志中的业务过程的执行数据发现过程模型,由于一些原因导致过程模型中可能会出现隐变迁,而这些隐变迁的执行又不出现在事件日志中,因此隐变迁的挖掘是过程挖掘的难点之一。已有隐变迁挖掘方法对解决并发结构中的隐变迁存在不足,且可能出现一些冗余的隐变迁。基于此,提出一种带隐变迁的过程模型挖掘新方法,首先基于日志分析活动的基本行为关系,通过并发交叉关系和循环交叉关系来发现and网关类型和循环类型的隐变迁。然后,根据活动基于日志的最小和最大行为距离寻找可能存在skip类型隐变迁的活动对,进一步分析该活动对基于模型和并发结构的最小行为距离,以发现skip类型的隐变迁,并不断优化初始模型,最终得到带多种类型隐变迁的过程模型。实验结果表明,该方法能正确地发现多类型隐变迁,相对现有隐变迁挖掘方法,所提方法能显著降低模型中冗余隐变迁的个数,同时在不降低模型精确度的前提下,有效地改善了模型的适合度。

关键词：标签Petri网隐变迁行为距离过程挖掘行为关系

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基于灰狼优化算法的信用评估样本均衡化与特征选择同步处理

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计算机科学 2022年第4期49卷 134-139页

作者：储安琪丁志军嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804 上海市电子交易与信息服务协同创新中心(同济大学) 上海201804

随着互联网金融行业的迅速发展,面对海量数据,传统信用风险评估面临着挑战。信用评估中样本类别不均衡,且特征冗余度高,成为影响目前评估分类精度的关键因素。为了解决以上问题,提出了一种基于灰狼优化算法同步处理样本欠采样与特征选... 详细信息

随着互联网金融行业的迅速发展,面对海量数据,传统信用风险评估面临着挑战。信用评估中样本类别不均衡,且特征冗余度高,成为影响目前评估分类精度的关键因素。为了解决以上问题,提出了一种基于灰狼优化算法同步处理样本欠采样与特征选择的方法。该方法将分类器的性能作为灰狼优化算法的启发式信息,然后进行智能搜索,以得到最优样本与特征集的组合,并在原始灰狼算法中引入禁忌表策略,避免算法陷入局部最优。实验表明,该方法相较于其他方法有较大改进,在不同数据集上的表现均证明了该方法能够有效解决样本不均衡问题,降低特征空间维度,同时提高分类准确率。其在信用风险评估上相比原始数据准确率提高了3%左右,证实了该方法在信用评估领域的适用性与优越性。

关键词：信用评估样本不均衡特征选择灰狼优化算法

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基于中性点移位的三电平双向直流变换器载波调制研究

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电源学报 2023年

作者：冯杨州杨旭张海平李惠庸国网甘肃省电力公司经济技术研究院同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室

为解决三电平双向直流变换器载波调制时，变换器存在正、反向运行切换不平滑，动态响应慢易使谐振回路产生谐波等问题，提出一种基于中性点移位的三电平双向直流变换器载波调制方法。分析双向直流变换器工作原理，基于中性点移位原理，... 详细信息

为解决三电平双向直流变换器载波调制时，变换器存在正、反向运行切换不平滑，动态响应慢易使谐振回路产生谐波等问题，提出一种基于中性点移位的三电平双向直流变换器载波调制方法。分析双向直流变换器工作原理，基于中性点移位原理，调整变换器三相输出电压相位角方式，在开关频率不变的基础上，计算不同幅度调制比的中性点移位电压，依据故障实际状态，整改同相单元相邻载波间的移位，采用载波相移脉宽调制（CPSPWM）对三电平双向直流变换器进行载波调制。仿真实验结果表明：所提调制方法可有效控制三电平双向直流变换器输出波形，且变换器正常运行时，幅度调制比大于1.0，相电压出现饱和现象，调制信号产生过调现象。

关键词：中性点移位三电平双向直流变换器载波调制相位角方式

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方舱计算

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中国科学：信息科学 2021年第8期51卷 1233-1254页

作者：蒋昌俊丁志军喻剑章昭辉闫春钢张亚英王鹏伟同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 同济大学网络信息服务上海市工程研究中心上海201804

随着信息技术创新日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,新应用层出不穷、新业态蓬勃发展,对业务系统的敏捷构造和持续运维提出了更高的要求.为此,本文提出了一种新的计算模式:方舱计算.所谓方舱计算,是通过网络访问的,面向IT任务... 详细信息

随着信息技术创新日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,新应用层出不穷、新业态蓬勃发展,对业务系统的敏捷构造和持续运维提出了更高的要求.为此,本文提出了一种新的计算模式:方舱计算.所谓方舱计算,是通过网络访问的,面向IT任务全生命周期的跨域资源配置和协同的计算集成环境.其核心是"方舱专用机动、资源跨域伸缩、系统运维自治".本文给出了方舱计算系统结构及其工作原理,方舱计算系统主要由方舱生成与管理系统、跨域资源管理系统、虚拟数据中心系统和若干网关(方舱网关、虚拟数据中心网关、跨域资源网关等)组成.进而,给出了适于方舱计算的资源分配最优化问题定义,在兼顾数据资源、计算资源和存储资源等的基础上,实现最小化资源成本.通过规划求解器与近似优化算法仿真实验,表明本文的方法能够兼顾数据资源和物理资源的分布,实现方舱资源的优化配置.

关键词：方舱虚拟数据中心跨域资源管理资源分配资源分布图资源目录

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车联网中基于车辆行为预测的身份认证方案

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计算机工程 2021年第1期47卷 129-138页

作者：杨雪婷李重东华大学信息科学与技术学院上海201620 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

车联网中传统基于密码学的身份认证方案可满足车辆身份认证的基本要求,但其作为静态防御机制不能有效解决车辆身份盗用和认证低时延问题。在基于移动边缘计算框架的软件定义车联网体系结构下,提出一种基于车辆行为预测的身份认证方案。... 详细信息

车联网中传统基于密码学的身份认证方案可满足车辆身份认证的基本要求,但其作为静态防御机制不能有效解决车辆身份盗用和认证低时延问题。在基于移动边缘计算框架的软件定义车联网体系结构下,提出一种基于车辆行为预测的身份认证方案。在车辆历史行为数据的基础上,使用前缀树确定认证基站,采用决策树算法和多元非线性回归模型提前对车辆到达站点和时间进行预测,并通过对比车辆到达站点和时间的真实值与预测值实现车辆身份认证。实验结果表明,该方案利用软件定义网络的集中式全局控制能力和移动边缘计算的分布式计算能力对车辆身份认证任务进行管理和分配,可在保证较高车辆认证准确率的同时满足车联网的低时延需求。

关键词：车联网认证行为预测软件定义网络移动边缘计算

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深度自编码与自更新稀疏组合的异常事件检测算法

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智能系统学报 2020年第6期15卷 1197-1203页

作者：王倩倩苗夺谦张远健同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

基于深度学习的异常检测算法输入通常为视频帧或光流图像,检测精度和速度较低。针对上述问题,提出了一种以运动前景块为中心的卷积自动编码器和自更新稀疏组合学习(convolutional auto-encoders and selfupdating sparse combination le... 详细信息

基于深度学习的异常检测算法输入通常为视频帧或光流图像,检测精度和速度较低。针对上述问题,提出了一种以运动前景块为中心的卷积自动编码器和自更新稀疏组合学习(convolutional auto-encoders and selfupdating sparse combination learning,CASSC)算法。首先,采用自适应混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)提取视频前景,并以滑动窗口的方式根据前景像素点占比过滤噪声;其次,构建3个卷积自动编码器提取运动前景块的时空特征;最后,使用自更新稀疏组合学习对特征进行重构,依据重构误差进行异常判断。实验结果表明,与现有算法相比,该方法不仅有效地提高了异常事件检测的准确性,且可以满足实时检测需求。

关键词：深度学习稀疏组合自动编码器自更新异常事件检测卷积神经网络无监督学习稀疏学习

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基于Attention-1DCNN-CE的加密流量分类方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 872-882页

作者：耿海军董赟胡治国池浩田杨静尹霞山西大学自动化与软件学院太原030031 山西清众科技股份有限公司太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对传统加密流量识别方法存在多分类准确率低、泛化性不强以及易侵犯隐私等问题,提出一种结合注意力机制(Attention)与一维卷积神经网络(1DCNN)的多分类深度学习模型——Attention-1DCNN-CE。该模型包含3个核心部分:1)数据集预处理阶段... 详细信息

针对传统加密流量识别方法存在多分类准确率低、泛化性不强以及易侵犯隐私等问题,提出一种结合注意力机制(Attention)与一维卷积神经网络(1DCNN)的多分类深度学习模型——Attention-1DCNN-CE。该模型包含3个核心部分:1)数据集预处理阶段,保留原始数据流中数据包间的空间关系,并根据样本分布构建成本敏感矩阵;2)在初步提取加密流量特征的基础上,利用Attention和1DCNN模型深入挖掘并压缩流量的全局与局部特征;3)针对数据不平衡这一挑战,通过结合成本敏感矩阵与交叉熵(CE)损失函数,显著提升少数类别样本的分类精度,进而优化模型的整体性能。实验结果表明,在BOT-IOT和TON-IOT数据集上该模型的整体识别准确率高达97%以上;并且该模型在公共数据集ISCX-VPN和USTC-TFC上表现优异,在不需要预训练的前提下,达到了与ET-BERT(Encrypted Traffic BERT)相近的性能;相较于PERT(Payload Encoding Representation from Transformer),该模型在ISCX-VPN数据集的应用类型检测中的F1分数提升了29.9个百分点。以上验证了该模型的有效性,为加密流量识别和恶意流量检测提供了解决方案。

关键词：网络安全加密流量注意力机制一维卷积神经网络数据不平衡成本敏感矩阵

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基于三支标签传播的半监督属性约简

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计算机学报 2021年第11期44卷 2332-2343页

作者：胡声丹苗夺谦姚一豫同济大学计算机科学与技术系上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804 里贾纳大学计算机科学系里贾纳S4S 0A2加拿大

属性约简是粗糙集理论的重要应用之一.为了对部分标记的数据进行属性约简,一些基于粗糙集的半监督属性约简方法相继被提出,但这些方法在数据信息利用、运行代价、约简质量等方面仍然存在挑战.本文针对混合型分类数据,提出了一种新的基... 详细信息

属性约简是粗糙集理论的重要应用之一.为了对部分标记的数据进行属性约简,一些基于粗糙集的半监督属性约简方法相继被提出,但这些方法在数据信息利用、运行代价、约简质量等方面仍然存在挑战.本文针对混合型分类数据,提出了一种新的基于三支标签传播的半监督属性约简(3WLPME)方法.该方法包括两个过程:三支标签传播(3WLP)和基于混合熵的启发式属性约简(MEHAR).其中,3WLP在经典标签传播算法的基础上,结合三支决策和主动学习思想,对无标签数据进行标注,并更新有标签集和无标签集.迭代执行上述过程直至收敛,可以提升最终的伪标签准确率.在MEHAR中,属性重要度由混合熵度量.基于依赖度和条件熵定义的混合熵,融合了粗糙集的代数表示和信息表示,能更深刻地反映属性的分类能力.本文对3WLP算法和MEHAR算法的有效性进行了理论分析.在UCI数据集上进行了以下仿真实验:3WLP与随机标签传播在伪标签准确率上的对比;不同属性约简算法在约简质量上的对比;3WLPME与其他基于粗糙集的半监督属性约简方法,在约简质量上的对比.实验结果验证了3WLP能获得较高的伪标签准确率;MEHAR在不降低分类准确率的前提下,能获得较小的约简;3WLPME在半监督约简过程中具有更高的效率和稳定性,说明本文所提方法是有效的.

关键词：半监督学习属性约简三支决策标签传播邻域粗糙集混合熵

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