检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2025年第9期48卷 93-103页

作者：何成刚丁宏强安徽理工大学公共安全与应急管理学院安徽合肥230041 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230031 美国德州大学阿灵顿分校计算机科学与工程系美国德州TX76019

针对当前Web应用面临前所未有的安全攻击威胁,如SQL注入、Webshell攻击和日益突出的0day安全漏洞等严重威胁,Web应用的安全直接关系到社会正常秩序和国家安全等重要方面。但目前的Web应用安全防护方法和工具易被安全攻击绕过,误报高、... 详细信息

针对当前Web应用面临前所未有的安全攻击威胁,如SQL注入、Webshell攻击和日益突出的0day安全漏洞等严重威胁,Web应用的安全直接关系到社会正常秩序和国家安全等重要方面。但目前的Web应用安全防护方法和工具易被安全攻击绕过,误报高、配置繁琐,无法在不断增长的应用需求与日益繁杂的恶意攻击中进行高效防护。为此提出基于RASP的PowerRASP高性能应用安全防护方法与框架,用来解决目前Web应用安全防护准确性低、无法快速阻挡0day安全漏洞和严重影响Web应用性能等“卡脖子”问题。实验结果表明:在安全攻击防护准确率方面,PowerRASP的安全防护准确率达到100%,而百度OpenRASP的安全防护准确率仅为77.60%;在对被保护应用性能影响方面,PowerRASP对应用性能的影响非常小,比OpenRASP在CPU使用率上降低5.2%,在内存使用率方面降低0.41%。

关键词： Web应用安全防护安全漏洞高性能高效防护 PowerRASP 快速阻挡0day

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无线传感器网络中基于熵评判的关联支配集构造算法

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计算机学报 2011年第1期34卷 87-95页

作者：于瑞云王兴伟刘永和东北大学软件学院沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系美国德克萨斯76019

无线传感器网络通常是密集分布的,因此相邻网络节点感知的数据之间具有很大的相关性.为了在无线传感器网络中进行数据冗余缩减,文中提出了一个基于熵评判的关联支配集构造算法(EECDS),算法首先通过评价高斯随机变量的熵值来判断网络节... 详细信息

无线传感器网络通常是密集分布的,因此相邻网络节点感知的数据之间具有很大的相关性.为了在无线传感器网络中进行数据冗余缩减,文中提出了一个基于熵评判的关联支配集构造算法(EECDS),算法首先通过评价高斯随机变量的熵值来判断网络节点间的数据相关性,然后分布式地构造一个关联图,最后根据关联图信息移除网络中的冗余节点,构建一个连通关联支配集.基于连通关联支配集的数据采集策略能在密集无线传感器网络中进行高效的数据冗余缩减,显著降低网络的能量消耗,延长网络的生命周期.

关键词：无线传感器网络信息熵微分熵关联图关联支配集冗余缩减

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面向异步通信机制的无线传感器网络及其MAC协议研究

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计算机学报 2011年第8期34卷 1463-1477页

作者：胡玉鹏林亚平周四望刘永和湖南省“可信系统与网络”重点实验室湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 德州大学阿灵顿分校计算机科学与工程系美国阿灵顿

无线传感器网络的底层通信主要依赖于节点间的协同睡眠/唤醒机制,且仍然在链路层沿袭或扩展传统802.11协议.对于节点密集、网络规模较大的传感器网络而言,传统802.11协议在网络能耗与吞吐量等方面并不是有效的.基于传感器网络在多数应... 详细信息

无线传感器网络的底层通信主要依赖于节点间的协同睡眠/唤醒机制,且仍然在链路层沿袭或扩展传统802.11协议.对于节点密集、网络规模较大的传感器网络而言,传统802.11协议在网络能耗与吞吐量等方面并不是有效的.基于传感器网络在多数应用场景中的链路动态性,文中提出一种面向弱连接的异步通信机制.有别于传统的RTC/CTS握手机制,它允许发送节点直接向"睡眠"的接收节点上的低功耗异步模块写入数据,因此,无需同步机制,单个节点只需按照自身的时间唤醒并进行数据通信,形成一种缓存-唤醒-转发的异步通信模式.文中首先阐述了异步通信机制的关键设计因素,针对不同的应用背景提出两种新的MAC协议.然后,基于扩散近似理论建立开放式排队网络模型,对异步通信机制的性能进行理论分析,得出其网络吞吐量为O(W/(n/logn)^(1/2)).理论分析与实验结果表明,与传统同步通信相比,异步通信能在很大程度上延长了网络的生存周期,提高了网络吞吐量.

关键词：无线传感器网络异步通信机制 MAC协议能量有效性网络吞吐量

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二阶Newton法训练径向基函数神经网络的算法研究

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计算机研究与发展 2015年第7期52卷 1477-1486页

作者：蔡珣陈智 Kanishka Tyagi 于宽李子强朱波山东大学计算机科学与技术学院济南250101 德克萨斯大学阿灵顿分校电子工程系美国阿灵顿76019 山东建筑大学材料科学与工程学院济南250101 山东大学材料科学与工程学院济南250061

提出了一种混合加权距离测量(weighted distance measure,weighted DM)参数的构建和训练RBF(radial basis function)神经网络的两步批处理算法.该算法在引进了DM系数参数的基础上,采用Newton法分别对径向基函数的覆盖参数、均值向量参... 详细信息

提出了一种混合加权距离测量(weighted distance measure,weighted DM)参数的构建和训练RBF(radial basis function)神经网络的两步批处理算法.该算法在引进了DM系数参数的基础上,采用Newton法分别对径向基函数的覆盖参数、均值向量参数、加权距离测度系数以及输出权值进行了优化,并在优化过程中利用OLS(orthogonal least squares)法来求解Newton法的方程组.通过实验数据,不仅分析了Newton法优化的各个参数向量对RBF网络训练的影响,而且比较了混合优化加权DM与RLS-RBF(recursive least square RBF neural network)网络训练算法的收敛性和计算成本.所得到的结论表明整合了优化参数的加权DM-RBF网络训练算法收敛速度比RLS-RBF网络训练算法更快,而且具有比LM-RBF(Levenberg-Marquardt RBF)训练算法更小的计算成本,从而说明OLS求解的Newton法对优化RBF网络参数具有重要应用价值.

关键词：径向基函数神经网络 Hessian矩阵 Newton法正交最小二乘法网络参数优化最优学习因子

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基于分组的分布式节点调度覆盖算法

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计算机研究与发展 2008年第1期45卷 180-187页

作者：李小龙林亚平胡玉鹏刘永和湖南大学计算机与通信学院长沙410082 湖南大学软件学院长沙410082 德州大学阿灵顿分校计算机科学与工程系阿灵顿76019

当部署的传感器节点服从随机分布时,现有的基于分组的节点调度算法不能保证各个组内的节点均匀分布在目标区域.基于以上原因,建立了极大相似分布模型,并提出了极大相似分布的一种近似求解算法:基于分组的分布式节点调度覆盖算法.算法仅... 详细信息

当部署的传感器节点服从随机分布时,现有的基于分组的节点调度算法不能保证各个组内的节点均匀分布在目标区域.基于以上原因,建立了极大相似分布模型,并提出了极大相似分布的一种近似求解算法:基于分组的分布式节点调度覆盖算法.算法仅需要簇内的节点维持时钟同步,簇之间节点的时钟异步对于覆盖效果的影响可以忽略,因此适用于难以维持整个网络保持时间同步的大型传感器网络.此外,给出了在节点随机分布的条件下,采用分组调度时平均覆盖率的理论上界值.仿真实验表明,提出的这种算法能使各个组内的传感器节点较为均匀地分布在目标区域,获得的平均覆盖率接近于上界值.

关键词：传感器网络覆盖节点调度分组极大相似分布

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可提取衍生目标的带标签GM-PHD算法

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光电工程 2016年第12期43卷 79-84页

作者：陈金广赵甜甜马丽丽徐步高西安工程大学计算机科学学院西安710048 德克萨斯州大学奥斯汀分校人类生态系德克萨斯州奥斯汀78712

针对带标签的高斯混合概率假设密度滤波算法无法获取衍生目标的问题,提出一种可以提取衍生目标的带标签GM-PHD算法。首先,通过为高斯项加注标签的方式区别不同的目标,以辨别单个目标及其航迹。其次,在滤波过程中,对每一时刻得到的状态... 详细信息

针对带标签的高斯混合概率假设密度滤波算法无法获取衍生目标的问题,提出一种可以提取衍生目标的带标签GM-PHD算法。首先,通过为高斯项加注标签的方式区别不同的目标,以辨别单个目标及其航迹。其次,在滤波过程中,对每一时刻得到的状态估计值与已形成的航迹标签进行匹配关联,实现航迹维持。最后,通过设置衍生阈值来判断状态估计中是否存在衍生目标以及可能产生的目标个数,为新生目标高斯项和可能的衍生目标高斯项重新分配标签,并创建新的航迹。仿真实验结果表明,与传统的带标签GM-PHD算法相比,在衍生目标存在的情况下,改进算法具有更好的跟踪性能。

关键词：概率假设密度滤波随机有限集状态估计衍生目标带标签GM-PHD

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张量分解的标签推荐及新用户标签推荐算法

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小型微型计算机系统 2013年第11期34卷 2472-2476页

作者：廖志芳王超群李小庆张苗中南大学软件学院长沙410075 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 德克萨斯州立大学阿灵顿分校计算机科学与工程系美国76019

标签推荐系统包含用户、资源和标签三个基本元素,由于标签推荐系统中数据存在大量稀疏值和缺失值,而张量分解方法对于稀疏数据处理有较好的性能,因此本文以传统的Tucker和ParaFac张量分解模型为基础,通过数据缺失值处理,进行局部最优求... 详细信息

标签推荐系统包含用户、资源和标签三个基本元素,由于标签推荐系统中数据存在大量稀疏值和缺失值,而张量分解方法对于稀疏数据处理有较好的性能,因此本文以传统的Tucker和ParaFac张量分解模型为基础,通过数据缺失值处理,进行局部最优求解获得标签推荐值,以此进行社会标签系统中的标签推荐预测.实验表明,基于张量分解的标签推荐算法的召回率和精确度得到提高.同时通过更新Tucker和ParaFac张量分解模型,提出对应的新用户标签推荐算法,实验表明,基于张量分解模型的新用户标签推荐算法可以为新用户提供良好的标签推荐.

关键词：标签推荐张量分解新用户推荐

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基于窗阈值局部二值模式的织物疵点检测算法

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计算机集成制造系统 2010年第9期16卷 2009-2015页

作者：付蓉石美红徐步高西安工程大学计算机科学学院陕西西安710048 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710075 德克萨斯大学奥斯汀分校人类生态系美国德克萨斯州78712

为准确描述不同织物的纹理结构,提出一种改进的局部二值模式,为不同纹理特征创建了相应的主要概率模式子集。在该特征提取算法的基础上设计了一种基于窗阈值的织物疵点检测算法,并对无图案和有图案织物分别设置了参数。该算法首先使用... 详细信息

为准确描述不同织物的纹理结构,提出一种改进的局部二值模式,为不同纹理特征创建了相应的主要概率模式子集。在该特征提取算法的基础上设计了一种基于窗阈值的织物疵点检测算法,并对无图案和有图案织物分别设置了参数。该算法首先使用自适应局部二值模式获取无疵点织物图像特征并确定疵点判断阈值,然后将待检测织物图像分割为大小相同的检测窗,并提取同样特征与阈值进行比较,以判断该窗是否为疵点窗。对无图案和有图案织物的参数分别进行了讨论分析,以获得精确的分割结果。实验证明,所提出算法的疵点检测结果在视觉上更加细腻、误检率更低。

关键词：局部二值模式图像分割疵点检测工业检测织物

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智能嵌入式系统结构与软件关键技术专题序言

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西安电子科技大学学报 2021年第6期48卷 1-7页

作者：王泉杨天若朱大开邓庆绪郭兵陈铭松董云卫严义江建慧张凯龙谢国琪周俊龙西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 加拿大圣弗朗西斯泽维尔大学计算机科学系安蒂戈尼什NS B2G 2W5 美国得克萨斯州大学圣安东尼奥分校计算机科学系圣安东尼奥TX 78249-1644 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110167 四川大学计算机学院四川成都610065 华东师范大学软件工程学院上海200241 西北工业大学计算机学院陕西西安710129 杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 同济大学软件学院上海201804 湖南大学计算机工程系湖南长沙410082 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

作为数字与物理、信息与应用交叉融合的重要基石,嵌入式系统技术在近十年以来已被广泛应用在社会生产、生活、国防等诸多领域,并快速推动了这些领域的数字化、网络化和智能化发展。在人工智能、云计算、物联网、大数据等新兴技术不断发... 详细信息

作为数字与物理、信息与应用交叉融合的重要基石,嵌入式系统技术在近十年以来已被广泛应用在社会生产、生活、国防等诸多领域,并快速推动了这些领域的数字化、网络化和智能化发展。在人工智能、云计算、物联网、大数据等新兴技术不断发展和交叉应用的万物智联大计算背景下,信息物理深度融合、多维智能能力支撑、应用形态日益多元等新特征对嵌入式系统的体系结构以及软硬件技术的发展都提出了新的需求和挑战。诸如,空、天、地、海军民领域的复杂安全有关应用对高可信的多态嵌入式计算体系与技术,移动计算与物联网对高性能、低功耗的嵌入式系统、网络通信与网络安全技术,以智能驾驶为代表的复杂信息物理系统对实时智能计算体系与技术,智能制造对工业机器人以及工业互联网等基于嵌入式系统的行业技术等,新业态迫切需要新技术的支持。

关键词：嵌入式系统工业机器人嵌入式计算移动计算物联网云计算大数据智能制造

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最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法

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科技通报 2015年第12期31卷 150-152页

作者：强鹤群张康苏州农业职业技术学院信息与机电工程系江苏苏州215008 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000 德克萨斯大学达拉斯分校计算机学院美国德克萨斯州75080

图像分频技术是采用多尺度频谱分离方法实现对图像的特征分类,提高图像的识别和特征提取能力。传统的图像分频方法采用多窗谱估计方法,对具有复杂轮廓特征的模糊图像分频识别效果不好。提出一种基于最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频... 详细信息

图像分频技术是采用多尺度频谱分离方法实现对图像的特征分类,提高图像的识别和特征提取能力。传统的图像分频方法采用多窗谱估计方法,对具有复杂轮廓特征的模糊图像分频识别效果不好。提出一种基于最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法。采用多尺度Retinex算法对图像进行特征分类预处理,对模糊图像的灰度暗原色特征进行分解,基于最大灰度轮廓点标记实现对图像的分频算法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像分频处理后,能有效实现对模糊图像的降噪和增强,图像峰值信噪比提高了12.45d B,均方误差MSE降低了0.34,提高了图像的分辨力和对模糊图像的识别性能。

关键词：模糊图像灰度值轮廓点分频

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