检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 680-697页

作者：耿海军胡睿乾胡治国尹霞山西大学自动化与软件学院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原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200092 清华大学计算机科学与技术系北京100084

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统... 详细信息

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统路由协议的转发机制,实际部署难度较大;(3)无法同时利用最优下一跳和备份下一跳,从而导致网络负载均衡能力较差.针对上述3个问题,提出一种基于最短路径序列化图的路由保护算法,所提算法不需要改变转发机制,支持增量部署,同时使用最优下一跳和备份下一跳不会出现路由环路,并且具有较高的故障保护率.所提算法主要包括下面两个步骤:(1)为每个节点计算一个序号,构造最短路径正序化图;(2)利用最短路径正序化图和反序搜索规则构造最短路径序列化图,在此基础上根据备份下一跳计算规则计算节点对之间的备份下一跳集合.在真实和模拟网络拓扑上进行测试,实验结果表明,与其他路由保护算法相比,所提算法在平均备份下一跳数量、故障保护率和路径拉伸度3个指标方面均具有显著的优势.

关键词：网络故障路由保护最短路径序列化图故障保护率路径拉伸度

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编码方式对业务流程剩余时间预测影响评估

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计算机集成制造系统 2024年第7期30卷 2431-2443页

作者：徐兴荣刘聪郭娜李婷陆婷闻立杰曾庆田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201804 清华大学软件学院北京100084 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

合理的事件编码方式有助于提升业务流程剩余时间预测效果,为此,有针对性地设计出5种事件编码方式。首先,抽取业务流程包含的全部事件,并利用事件编码方式对获取的事件进行编码。其次,根据业务流程序列性的特点,构建不同类型的剩余时间... 详细信息

合理的事件编码方式有助于提升业务流程剩余时间预测效果,为此,有针对性地设计出5种事件编码方式。首先,抽取业务流程包含的全部事件,并利用事件编码方式对获取的事件进行编码。其次,根据业务流程序列性的特点,构建不同类型的剩余时间预测模型,同时将事件编码向量作为预测模型的输入,从而评估事件编码方式对业务流程剩余时间预测的影响。在8个公开事件日志数据集上进行实验,结果表明GloVe事件编码方式在提高业务流程剩余时间预测效果上是最有效的。该实验结果可帮助研究者和从业者选择最合适的事件编码方式以实现最佳剩余时间预测效果。

关键词：业务流程剩余时间预测深度学习事件编码方式

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基于自适应差异化图卷积的社交网络新增恶意用户检测

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计算机应用研究 2023年第9期40卷 2820-2825页

作者：吴正昊曾国荪同济大学计算机科学及技术系上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

社交网络新增恶意用户检测作为一项分类任务,一直面临着数据样本不足、恶意用户标注稀少的问题。在数据有限的情况下,为了能够精确地检测出恶意用户,提出一种基于自适应差异化图卷积网络的检测方法。该方法通过提取社交网络中的用户特... 详细信息

社交网络新增恶意用户检测作为一项分类任务,一直面临着数据样本不足、恶意用户标注稀少的问题。在数据有限的情况下,为了能够精确地检测出恶意用户,提出一种基于自适应差异化图卷积网络的检测方法。该方法通过提取社交网络中的用户特征和社交关系构建社交网络图。构建社交网络图后,计算节点与邻居的相似度,并对邻居进行优先级排序,利用优先级顺序采样关键邻居。关键邻居的特征通过自适应权重的加权平均方式聚合到节点自身,以此更新节点特征。特征更新后的节点通过特征降维和归一化计算得到恶意值,利用恶意值判断用户的恶意性。实验表明该方法和其他方法相比,具有更高的恶意用户查全率和整体查准率,并且能够快速地完成对新增用户的检测,证明了自适应差异化图卷积网络能够有效捕捉到少量样本的关键特征。

关键词：社交网络用户分类机器学习图神经网络恶意用户

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面向SDN网络的分布式轻量级大流检测算法

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中国科学：信息科学 2023年第10期53卷 1924-1944页

作者：周京晶黄河孙玉娥杜扬张博宇苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 苏州大学轨道交通学院苏州215131 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

在SDN (software-defined networks)网络中检测大流对负载均衡、异常检测、流量工程等网络应用的实施及网络服务质量的提升至关重要. SDN网络通常使用流表统计流量数据,但由于存储流表的三态内容寻址寄存器(ternary content addressable... 详细信息

在SDN (software-defined networks)网络中检测大流对负载均衡、异常检测、流量工程等网络应用的实施及网络服务质量的提升至关重要. SDN网络通常使用流表统计流量数据,但由于存储流表的三态内容寻址寄存器(ternary content addressable memory, TCAM)资源有限,仅凭流表无法从海量网络数据中识别出所有大流,需要使用紧凑数据结构作为额外的测量模块来辅助检测.现有的研究多考虑将测量模块部署在单台或边缘交换机上,但交换机中的高速存储资源和计算资源极度紧缺,处于高流量链路上的交换机会因执行测量任务承受过高的负载,甚至影响交换机核心功能的执行.为此,本文提出了一种面向SDN网络的分布式轻量级大流检测方案.该方案将网络流量测量任务分摊至全网交换机,进而实现测量负载的均衡,并结合所设计的轻量级测量模块,有效降低了每台交换机执行测量任务所需的计算和存储开销.实验结果证明该方案较已有最新研究成果具有更高的测量精度及更低的计算和存储开销.

关键词： SDN网络网络流量测量大流检测分布式测量 Sketch

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业务过程概念漂移检测算法的质量评估框架

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2722-2734页

作者：李婷刘聪徐兴荣张帅鹏闻立杰林雷蕾曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 淄博师范高等专科学校学前教育学院山东淄博255130 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 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084

现有研究工作大多关注概念漂移的检测,缺少对已有漂移检测算法的质量评估。因此,为更好评估过程模型的动态变更对业务过程的影响,提出了一个用于评估业务过程中概念漂移检测算法质量的通用框架,并针对不同应用需求提出了4种评价指标。... 详细信息

现有研究工作大多关注概念漂移的检测,缺少对已有漂移检测算法的质量评估。因此,为更好评估过程模型的动态变更对业务过程的影响,提出了一个用于评估业务过程中概念漂移检测算法质量的通用框架,并针对不同应用需求提出了4种评价指标。通过公开数据集和4种主流的漂移检测算法对所提评估框架以及四种评价指标进行比较分析,表明该框架具备一定的针对性与有效性,能够满足当前业务过程的实际需求。

关键词：概念漂移漂移检测过程模型通用框架评价指标

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从视频到语言:视频标题生成与描述研究综述

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自动化学报 2022年第2期48卷 375-397页

作者：汤鹏杰王瀚漓井冈山大学电子与信息工程学院吉安343009 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200092 同济大学上海智能科学与技术研究院上海200092

视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达.由于视频与语言之间存在异构特性,其数据处理过程较为复杂.本文主要对基于“编码−解码”架构的模型做了详细阐述,以视频特征编码与使用方式为依据,将其分为基于视觉特征均值... 详细信息

视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达.由于视频与语言之间存在异构特性,其数据处理过程较为复杂.本文主要对基于“编码−解码”架构的模型做了详细阐述,以视频特征编码与使用方式为依据,将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法,并对各类模型进行了归纳与总结.最后,对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望,指出需要生成融合情感、逻辑等信息的结构化语段,并在模型优化、数据集构建、评价指标等方面进行更为深入的研究.

关键词：视频描述卷积神经网络循环神经网络语段生成情感表达逻辑语义

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高速网络中利用双向计数器的流频数测量算法

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1504-1511页

作者：钟唯磊杜扬孙玉娥黄河苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学轨道交通学院江苏苏州215131 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

对网络流的频数进行测量能够为现代高速网络管理提供极为重要的决策依据.现有的测量模型往往为每个计数器分配较大的长度,从而避免大流的计数值溢出计数范围.但是真实网络流存在偏斜分布的特性,绝大部分网络流都是小流,仅有少部分流是大... 详细信息

对网络流的频数进行测量能够为现代高速网络管理提供极为重要的决策依据.现有的测量模型往往为每个计数器分配较大的长度,从而避免大流的计数值溢出计数范围.但是真实网络流存在偏斜分布的特性,绝大部分网络流都是小流,仅有少部分流是大流.由于占用了大量存储资源的计数器在大部分情况下只存储了小流,导致现有策略存在内存浪费、不适应分布不均匀的真实数据的弊端.为此本文提出了一种基于“双向计数器”的网络流频数测量模型AS(Arena Sketch). AS将内存空间划分为块,并引入“竞争机制”为网络流自适应地分配内存块.具体而言,双向计数器由两个指纹域和一个计数域构成,大流能够在指纹域保留自己的流标签信息,而越大的流能够竞争到越多的内存块用于记录其频数.一旦在指纹域保留签失败,就将所有内存块视作独立的计数器,重新构建二维计数器数组,组成经典紧凑数据摘要Count-Min Sketch,该流则被作为小流在CountMin Sketch近似记录.AS既消除了大流的溢出风险,也尽可能多地记录了小流,仿真实验表明,该测量模型在逐流频数测量任务和过阈值流频数测量任务中均达到了比先前工作更高的精度和更低的存储消耗.

关键词：高速网络频数估计自适应测量流量测量

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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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基于轨迹聚类的业务流程剩余时间预测方法

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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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