检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工业大学学报 2018年第11期50卷 116-121页

作者：刘扬魏蔚张伟哲河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

采用分布式云构建流媒体服务等高资源消耗系统,既符合应用多区域部署的要求,也能充分利用云中资源保证服务质量,同时还能进行系统预算成本控制.由于各区域云中心费用函数存在差别,分布式云中调度需引入异质费用模型,结合流媒体应用中用... 详细信息

采用分布式云构建流媒体服务等高资源消耗系统,既符合应用多区域部署的要求,也能充分利用云中资源保证服务质量,同时还能进行系统预算成本控制.由于各区域云中心费用函数存在差别,分布式云中调度需引入异质费用模型,结合流媒体应用中用户请求高度动态随机的特征,在给定的费用预算下响应尽可能多的用户请求.均值需求模型忽略了资源需求在短时间间隔内的变化细节,导致资源利用率低下.为克服均值需求模型的缺点,采用随机需求模型以捕捉细粒度资源需求,使用通用代价函数描述异质费用模型,建立更具通用性的非线性规划问题模型;为降低求解算法的复杂度,基于动态规划快速获得解的下界,再迭代逼近获取近优解.实验结果表明:相比经典的基于均值的调度算法,在区域数量较大时,平均能额外满足15%的用户请求;随着预算的减少,能额外满足近40%的用户请求;且不受各区域价格函数差异和用户访问需求差异的影响.因此,在构建全球部署的大规模流媒体服务系统时,算法能以较低的计算代价显著增加响应的用户请求量,广泛适应各种不同的云基础设施服务提供商.

关键词：随机需求资源调度非线性规划异质费用模型云计算

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混合智能管理系统理论与方法研究

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管理科学学报 2021年第8期24卷 10-17页

作者：张维曾大军李一军陈伟运王刊良陈国青苏竣黄丽华刘业政杨彦武乔红徐杨熊熊李林静郑晓龙张柱天津大学管理与经济学部天津300072 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 深圳人工智能与数据科学研究院(龙华) 深圳518129 哈尔滨工业大学经济与管理学院哈尔滨150001 华中科技大学管理学院武汉430074 中国人民大学商学院北京100872 清华大学经济管理学院北京100084 清华大学公共管理学院北京100084 复旦大学管理学院上海200«3 合肥工业大学管理学院合肥230009 中国科学院自动化研究所“类脑智能研究中心” 北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

随着人工智能技术的飞速发展及其在诸多行业中广泛和深入的应用,人机混合智能系统逐渐涌现.以人机协同混合智能为特定管理目标的混合智能管理系统,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战... 详细信息

随着人工智能技术的飞速发展及其在诸多行业中广泛和深入的应用,人机混合智能系统逐渐涌现.以人机协同混合智能为特定管理目标的混合智能管理系统,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战略具有重要意义.结合国家自然科学基金委管理科学部“十四五”规划相关领域专家的前期讨论意见,本文凝练出该领域值得深入探索的五个研究方向,并给出了每个方向的典型科学问题示例.

关键词：机器行为人机协同混合智能

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面向大规模网络解析的层次单调别名解析算法

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科学技术与工程 2019年第23期19卷 171-176页

作者：孙明思李斌吉林农业科技学院电气与信息工程学院吉林132101 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降... 详细信息

随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降低IP地址解析规模,在R&E和Tier-1两个数据集上我们的方法、传统单调别名解析(monotonic ID-based alias resolution,MIDAR)和泛型方法解析(generic approach resolution,GAR)。实验结果表明,提出的方法相比传统MIDAR和GAR方法更有效,且准确率更高。其中,准确率分别提高了19.52%和11.86%。因此,提出的方法可以有效解决大规模网络IP别名解析问题。

关键词：大规模网络 IP别名解析单调别名解析算法层次方法 IP地址

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面向不平衡数据集的一种改进的k-近邻分类器

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东北大学学报（自然科学版） 2019年第7期40卷 932-936页

作者：刘鹏杜佳芝吕伟刚窦明武中国海洋大学计算中心山东青岛266100 中国海洋大学信息学院山东青岛266100 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 中国海洋大学教育技术系山东青岛266100

心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器(modified kernel difference-weighted k-nearest neighbor c... 详细信息

心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器(modified kernel difference-weighted k-nearest neighbor classifier, MKDF-WKNN),通过引入修正因子对含样本数较多的类别进行权值抑制,对含样本数较少的类别进行权值的加大,并使用UCI心脏心律失常数据集对ECG数据进行分类.实验结果表明,提出的算法和其他一些基于KNN的算法如KNN,DS-WKNN,DF-WKNN和KDF-WKNN相比,对于不平衡的心律失常数据集的分类有更好的效果.

关键词：心律失常心电图模式分类 k-近邻算法不平衡数据集

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药物靶标作用关系预测结果评价及查询验证

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计算机研究与发展 2019年第9期56卷 1881-1888页

作者：余冬华郭茂祖刘晓燕程爽哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学) 北京100044 中国工程物理研究院材料所四川绵阳621900

药物靶标作用关系预测是一种重要的辅助药物研发手段,而生物实验验证药物靶标作用关系耗钱耗时,因此,在数据库中查询验证预测的药物靶标作用关系是对预测方法的重要评价.基于KEGG,DrugBank,ChEMBL这3个数据库,利用爬虫获取信息的方式设... 详细信息

药物靶标作用关系预测是一种重要的辅助药物研发手段,而生物实验验证药物靶标作用关系耗钱耗时,因此,在数据库中查询验证预测的药物靶标作用关系是对预测方法的重要评价.基于KEGG,DrugBank,ChEMBL这3个数据库,利用爬虫获取信息的方式设计开发了药物靶标作用关系查询验证方法DTcheck(drug-target check),实现了对于提供KEGG DRUG ID及KEGG GENES ID的药物靶标对的高效查询验证功能,并利用DTcheck分别为Enzyme,IC(ion channel),GPCR(G-protein-coupled receptor),NR(nuclear receptor)四个标准数据集扩充新增药物靶标作用关系907,766,458,40对.此外,结合DTcheck查询验证,以BLM(bipartite local models)方法为例分析了预测结果的评价问题,结果表明,采用AUC(area under curve)值评价药物靶标作用关系预测方法没有Top N 评价合理,且AUC值低的BLMd方法在预测新的药物靶标作用关系时优于AUC值高的BLMmax方法.

关键词：药物靶标作用关系预测查询验证药物靶标数据集 AUC评价 Top N评价

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基于联合特征和XGBoost的活动语义识别方法

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计算机应用 2020年第11期40卷 3159-3165页

作者：郭茂祖张彬赵玲玲张昱北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学) 北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 深部岩土力学与地下工程国家重点实验室(中国矿业大学) 北京100083

针对以往活动语义识别研究单纯提取时间维度上的序列特征以及周期特征、缺乏对空间信息的深度挖掘等问题,提出一种基于联合特征和极限梯度提升(XGBoost)的活动语义识别方法。首先,挖掘时间信息中的活动周期性特征和空间信息中的经纬度特... 详细信息

针对以往活动语义识别研究单纯提取时间维度上的序列特征以及周期特征、缺乏对空间信息的深度挖掘等问题,提出一种基于联合特征和极限梯度提升(XGBoost)的活动语义识别方法。首先,挖掘时间信息中的活动周期性特征和空间信息中的经纬度特征;然后,使用经纬度信息通过具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)算法提取空间区域热度特征,将这些特征组成特征向量来刻画用户活动语义;最后,采用集成学习方法中的XGBoost算法建立活动语义识别模型。在FourSquare的两个公共签到数据集上,基于联合特征的模型比基于时间特征的模型在识别准确率上提高了28个百分点,与上下文感知混合(CAH)方法和时空活动偏好(STAP)方法对比,所提方法的识别准确率分别提高了30个百分点和5个百分点。实验结果表明所提方法与对比方法相比在活动语义识别问题上更加准确有效。

关键词：时空数据活动语义识别空间热度具有噪声的基于密度的聚类极限梯度提升算法

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基于改进全卷积神经网络的医疗数据表面重建算法

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计算机系统应用 2019年第10期28卷 157-163页

作者：李晓峰李东黑龙江外国语学院信息工程系哈尔滨150025 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为了实现对医疗数据的快速检测和分类识别,需要对医疗数据进行表面重建设计,首先,提出一种基于改进全卷积神经网络的医疗数据表面重建算法.采用无线射频识别技术进行医疗数据的大数据采样,对RFID采集的医疗数据进行信息融合处理,采用多... 详细信息

为了实现对医疗数据的快速检测和分类识别,需要对医疗数据进行表面重建设计,首先,提出一种基于改进全卷积神经网络的医疗数据表面重建算法.采用无线射频识别技术进行医疗数据的大数据采样,对RFID采集的医疗数据进行信息融合处理,采用多元回归分析方法提取医疗数据的相关性统计特征量,然后,针对医疗数据中的冗余特征采用匹配滤波检测器进行冗余滤波处理,对提纯后的医疗数据采用相空间重构技术实现医疗数据重构,最后,对重构数据采用改进全卷积神经网络分类器进行分类识别,实现医疗数据的表面重建和自动识别.仿真结果表明,所提方法的医疗数据冗余特征处理效果较好,数据分类精度可高达90%以上,且医疗数据重建误差小,耗时少.

关键词：全卷积神经网络医疗数据表面重建相空间重构

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基于XGBoost的质量性状基因互作检测方法

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 202-208页

作者：郭颖婕李傲刘晓燕郭茂祖哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 北京建筑大学电气与信息工程学院建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044

在质量性状全基因组关联分析GWAS中,以基因作为研究单位的基因-基因相互作用检测方法,以其在统计效力与生物可解释性方面的优势备受关注。然而现有方法中多数对基因之间互作形式给出了强假设,降低了算法对互作关系的检测性能。针对已有... 详细信息

在质量性状全基因组关联分析GWAS中,以基因作为研究单位的基因-基因相互作用检测方法,以其在统计效力与生物可解释性方面的优势备受关注。然而现有方法中多数对基因之间互作形式给出了强假设,降低了算法对互作关系的检测性能。针对已有方法存在的局限性,本文提出一种基于XGBoost的基因互作检测方法 geXGB。XGBoost作为一种流行且高效的机器学习方法,可以拟合基因型数据与表型之间的作用关系,并利用预测概率与加和模型之间的偏差表征相互作用关系的程度。geXGB对相互作用形式不作假设,增强该方法对不同形式相互作用的检测能力。仿真与真实实验结果表明:该方法能够有效进行不同类型相互作用的检测,可以应用于全基因组关联研究。

关键词： XGBoost 基因相互作用单核苷酸多态性位点质量性状全基因组关联分析

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舰船网络别名解析算法研究

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现代电子技术 2019年第21期42卷 32-35页

作者：孙明思李斌吉林农业科技学院电气与信息工程学院吉林吉林132101 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对当前IP别名解析算法效率低和准确度不高的问题,在单调别名解析(MIDAR)算法基础上,提出策略优化的改进算法。该算法通过IP地址分类和IP别名解析对的"噪音"过滤解决舰船跨域行驶的IP解析问题,极大地降低了别名解析规模,通... 详细信息

针对当前IP别名解析算法效率低和准确度不高的问题,在单调别名解析(MIDAR)算法基础上,提出策略优化的改进算法。该算法通过IP地址分类和IP别名解析对的"噪音"过滤解决舰船跨域行驶的IP解析问题,极大地降低了别名解析规模,通过IP响应时间消除潜在的别名对,实现了文中的改进算法。实验结果表明,在R&E和Tier-1两个数据集上验证了所提算法的有效性,并且模拟舰船跨域行驶时大规模别名解析环境,相比传统MIDAR算法,所提算法准确率提高了17%。

关键词：舰船网络 IP别名解析单调别名解析算法 IP地址分类 IP身份探测算法验证

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基于重叠社区发现的断层扫描图像投影域伪影特征推荐算法研究

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科技通报 2019年第7期35卷 152-155,160页

作者：李晓峰李东黑龙江外国语学院信息工程系哈尔滨150025 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对当前算法图像重建效果差和推荐准确率低等问题,提出基于重叠社区发现的断层扫描图像投影域伪影特征推荐算法,利用复合法将断层扫描图像复合,得到图像经过复合的坐标系。采用加法运算,叠加旋转断层扫描图像投影域伪影,将断层扫描图... 详细信息

针对当前算法图像重建效果差和推荐准确率低等问题,提出基于重叠社区发现的断层扫描图像投影域伪影特征推荐算法,利用复合法将断层扫描图像复合,得到图像经过复合的坐标系。采用加法运算,叠加旋转断层扫描图像投影域伪影,将断层扫描图像的像素值相加,假设复合后图像的像素灰度值将大于255,对像素值取整,利用二值法对图像去噪,完成断层扫描图像重建。在此基础上,利用重叠社区发现算法挖掘,通过挖掘断层扫描图像的重叠社区结构,来实现断层扫描图像投影域伪影的特征推荐。实验结果表明,所提算法不仅具有较好的图像重建效果,还具有较高的重叠社区结构挖掘效率,且特征推荐平均耗时低于传统算法6 s,可以快速、准确的完成断层扫描图像投影域伪影特征推荐。

关键词：重叠社区发现断层扫描图像投影域伪影推荐

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