检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2013年第2期53卷 227-233页

作者：赵斯琴付勇陈康郑纬民清华大学计算机科学与技术系北京100084 内蒙古师范大学计算机与信息工程学院呼和浩特010022

该文的研究目的是提高日志在计算机系统中安全,为数据追踪和分析提供数据的修改情况的可靠依据。与数据类似,日志也有不同的安全级别(SL)。当不同权限的访问者做日志分析、审计等工作时,需要不同SL的日志,可以用多个虚拟机(VM)得到多个S... 详细信息

该文的研究目的是提高日志在计算机系统中安全,为数据追踪和分析提供数据的修改情况的可靠依据。与数据类似,日志也有不同的安全级别(SL)。当不同权限的访问者做日志分析、审计等工作时,需要不同SL的日志,可以用多个虚拟机(VM)得到多个SL的数据文件日志。为此,根据数据文件受保护程度,把它们隔离存放在多个SL的工作VM内。当数据文件被访问时,用虚拟机监视器截取每个访问操作,并在日志VM内生成相应的日志。由于工作VM的SL不同,对应的日志VM的SL不同,所得到的日志的SL也各不相同。当VM之间共享文件或者由工作VM向日志VM传递数据时,访问控制模块按规则控制数据的流向。在带有sHype的虚拟机监视器xen的基础上所做实验表明:用多个VM生成多级安全日志的方法对数据文件访问性能的影响比较低。

关键词：数据文件日志虚拟机安全级别

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基于高阶多型π演算的可生存系统认知模型研究

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系统仿真学报 2016年第2期28卷 275-282页

作者：赵国生张楠王健哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

提出一个具有多层感知能力的可生存系统认知模型。基于高阶多型π演算把认知模型的形式化建模与认知能力的量化分析同步结合,通过对系统运行状态和系统业务及内部结构形式化建模后进行认知能力的量化评估。提出一个具有多层感知能力的... 详细信息

提出一个具有多层感知能力的可生存系统认知模型。基于高阶多型π演算把认知模型的形式化建模与认知能力的量化分析同步结合,通过对系统运行状态和系统业务及内部结构形式化建模后进行认知能力的量化评估。提出一个具有多层感知能力的可生存系统认知模型;基于高阶多型π演算对可生存系统认知模型从两个角度进行形式化建模;利用MWB工具实现对不同攻击场景下的系统可用性、瞬时可用性、稳态可用性和高优先级任务吞吐量的试验。

关键词：可生存系统认知模型高阶多型π演算形式化建模

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面向地址空间分离网络的地址映射模型:AMIA

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计算机学报 2012年第1期35卷 76-84页

作者：陈文龙徐明伟首都师范大学信息工程学院北京100048 清华大学计算机科学与技术系北京100084

地址空间分离是解决互联网路由可扩展问题的有效方法,其关键技术是边缘网地址到核心网地址的映射机制.现有典型地址映射模型基于缓存映射项机制实施,其映射信息交互协议复杂,路由器对映射信息缓存的维护开销很大.而且,缓存机制中映射项... 详细信息

地址空间分离是解决互联网路由可扩展问题的有效方法,其关键技术是边缘网地址到核心网地址的映射机制.现有典型地址映射模型基于缓存映射项机制实施,其映射信息交互协议复杂,路由器对映射信息缓存的维护开销很大.而且,缓存机制中映射项查询延迟较长,明显影响到端系统用户的网络体验.文中设计了一种新型的面向地址空间分离网络的域间地址映射模型:AMIA,通过BGP协议扩展完成映射信息交互,映射项存储不带有任何缓存机制,方便实施.文中还为AMIA模型设计研制了集成PE和KMS功能的多功能路由系统,并在CERNET2中搭建实验网进行实验验证.理论分析及实验结果证明AMIA模型具有高性能、可行性及易实施等特点.

关键词：地址映射封装 PE

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改进的分水岭图像分割算法

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哈尔滨工程大学学报 2014年第7期35卷 857-864页

作者：孙惠杰邓廷权李艳超哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨师范大学黑龙江省智能教育与信息工程重点实验室黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学理学院黑龙江哈尔滨150001

针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标函数,确定区域生长参数;利用灰度均值计算区域间的差异度,... 详细信息

针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标函数,确定区域生长参数;利用灰度均值计算区域间的差异度,将比较小的区域合并到与之相邻的差异度最小的区域中;利用粒子群算法对该目标函数进行全局寻优,实现图像分割。实验证明新算法较已有的几种分割算法有了很大提高,并有效地解决了分水岭算法的过分割问题,分割结果更加符合人的直观视觉特性,是一种有效、准确且实用的图像分割方法。

关键词：图像分割数学形态学分水岭算法区域生长粒子群算法过分割香农熵

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一种基于GridGIS的增量式协同过滤算法

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计算机科学 2013年第12期40卷 219-222页

作者：邸佳奇王霓虹哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

空间数据的广泛应用需要高效的推荐系统来管理,以增加空间数据的可用性。用户协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统中发展最为迅速的方法之一,也是在电子商务领域应用最广泛的方法。在研究传统协同过滤算法的基础上提出了一种... 详细信息

空间数据的广泛应用需要高效的推荐系统来管理,以增加空间数据的可用性。用户协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统中发展最为迅速的方法之一,也是在电子商务领域应用最广泛的方法。在研究传统协同过滤算法的基础上提出了一种减轻数据稀疏性对推荐效果产生的负面影响的方法。提出了一种基于项目相似度的数据填充方法,其目的在于当原始数据集比较稀疏时为算法提供足够的数据支持。经实验证明,改进算法在空间数据集上比传统方法有更好的预测性能和运行效率。

关键词： GIS 网格计算 GridGIS 协同过滤增量算法

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一种新的基于可解释性置信规则库的飞轮健康状态评估模型

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航空学报 2023年第S01期44卷 177-189页

作者：程晓玉韩鹏贺维张朋韩晓霞李英梅曹友哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 火箭军工程大学西安710025 航天器在轨故障诊断与维修重点实验室西安710043

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大,因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时,不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性,同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、... 详细信息

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大,因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时,不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性,同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此,在深入研究置信规则库(BRB)建模方法的基础上,构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库(BRB-e)飞轮系统健康状态评估模型。首先,结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义;在此基础上,设计了BRB-e评估模型的推理过程;然后,基于鲸鱼优化算法(WOA),提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法;最后,通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究,验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明,BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。

关键词：飞轮系统健康状态评估置信规则库可解释性建模准则鲸鱼优化算法

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基于多源时空数据的冬小麦产量预测模型

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江苏农业科学 2023年第19期51卷 198-208页

作者：刘靖宇李远斌董昊冯俊辰丁云鸿哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

为了应对气候变化、人口增长和粮食需求增长的挑战,大规模可靠的冬小麦产量预测对粮食贸易和政策制定至关重要。将多源时空数据(包括气候数据、土壤数据、卫星数据、时空数据)按照月份进行拆分,去除受人为因素影响最大的10月以及次年的... 详细信息

为了应对气候变化、人口增长和粮食需求增长的挑战,大规模可靠的冬小麦产量预测对粮食贸易和政策制定至关重要。将多源时空数据(包括气候数据、土壤数据、卫星数据、时空数据)按照月份进行拆分,去除受人为因素影响最大的10月以及次年的5月、6月,采用极端梯度提升算法(XGBoost)等6个机器学习算法对山东省2009—2020年13个县(市、区)的冬小麦产量进行预测,并进行相关分析。结果表明,提出的时间划分方式整理的数据集训练出来的模型优于以往的研究,其中XGBoost模型预测精度远高于其他5个预测模型。最佳预测时间段为11月至次年1月。74个变量中贡献度最高的3个变量均为卫星因子,可见卫星数据在农业领域潜力巨大。此外,在数据集中加上时空变量会提高精度,土壤数据和卫星数据也可以在一定程度上提高预测精度。与日光诱导叶绿素荧光(SIF)相比,无蓝光增强型植被指数(EVI2)作用更强,但两者都用能给预测精度带来更大的增幅。

关键词：冬小麦产量预测遥感无蓝光增强植被指数(EVI2) 机器学习 XGBoost

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基于集成学习的忽略成员的方法检测策略

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计算机工程与设计 2023年第9期44卷 2679-2686页

作者：边奕心王露颖赵松朱晓哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需... 详细信息

忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需的大量标签数据,提出一种基于Android项目自动构建正负样本的方法。选用开源Android数据集对所提出的方法进行实验验证,实验结果表明,较已有检测方法,该策略能够提高异味检测的精确度。

关键词：代码异味安卓特有代码异味忽略成员的方法文本信息特征融合机器学习集成学习

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基于三支队列的实时云任务节能调度算法

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郑州大学学报（理学版） 2019年第2期51卷 66-71页

作者：姜春茂王凯旋哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150080

利用三支决策的基本思想,提出了面向实时云任务的细粒度任务合并调度算法.其主要思想是利用客户提交的实时任务的截止时间来计算松弛时间,按照松弛时间将任务放入紧急调度队列、正常调度队列和松弛调度队列.结合虚拟机的实际负载情况,... 详细信息

利用三支决策的基本思想,提出了面向实时云任务的细粒度任务合并调度算法.其主要思想是利用客户提交的实时任务的截止时间来计算松弛时间,按照松弛时间将任务放入紧急调度队列、正常调度队列和松弛调度队列.结合虚拟机的实际负载情况,对这三个队列提交任务进行调度.与ETC、ESTC、MTC、ETC&MQS、ESTC&MQS算法进行对比,结果表明,所提出的算法在满足用户SLA的前提下,能够有效降低云能耗.

关键词：三支决策云计算任务合并松弛时间三支队列

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一种基于序贯三支决策的属性约简方法研究

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模糊系统与数学 2021年第6期35卷 48-65页

作者：盛茹雪李红宇姜春茂郭豆豆哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

属性约简一直是粗糙集理论研究的热点问题。近年来,基于启发式的属性约简方法研究逐步兴起,其核心内容是在约简过程中增添最重要的属性,但此类算法存在复杂度高和时间消耗大等问题。针对此,提出一种基于序贯三支决策的属性约简方法。将... 详细信息

属性约简一直是粗糙集理论研究的热点问题。近年来,基于启发式的属性约简方法研究逐步兴起,其核心内容是在约简过程中增添最重要的属性,但此类算法存在复杂度高和时间消耗大等问题。针对此,提出一种基于序贯三支决策的属性约简方法。将属性作为划分策略的治略对象,依据属性重要度进行三支治略:根据属性重要度和阈值将属性分为正划分集合、负划分集合和延迟划分集合。发生正划分的属性集合被接受添加到决策属性集,负划分的属性集合被拒绝添加到决策属性集,对延迟决策的属性集合重复以上操作直至约简结果满足约束条件。此算法根据划分结果选取加入决策属性集的元素集合,从而大大降低了时间消耗。实验选取了8组UCI数据集,在传统全局约简条件和集成约简条件下分别进行,实验结果表明,本文提出算法在两种条件下能够在保证分类精度的前提下,有效降低时间消耗。

关键词：三支决策序贯三支决策邻域粗糙集属性约简属性重要度

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