检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2017年第12期43卷 2100-2108页

作者：张光华韩崇昭连峰曾令豪西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型(Pairwise Markov model,PMM)被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理... 详细信息

由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型(Pairwise Markov model,PMM)被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理更为复杂的目标跟踪场景.本文针对杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种在PMM框架下的势均衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMe MBer)滤波器,并给出它在线性高斯PMM条件下的高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现.最后,采用一种满足HMM局部物理特性的线性高斯PMM,将本文所提算法与概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)滤波器进行比较.实验结果表明本文所提算法的跟踪性能优于PHD滤波器.

关键词：隐马尔科夫模型 Pairwise马尔科夫模型多目标跟踪随机有限集多伯努利密度高斯混合

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应用交互式网络流模型的高速网络异常行为检测与控制

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西安交通大学学报 2012年第6期46卷 58-65页

作者：杨柳静秦涛王晨旭西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

针对网络异常流量的检测与定位问题,提出了一种根据网络流统计量异常变化和不完整网络流来有效识别并定位网络异常流量的方法.该方法建立在交互式网络流模型的基础上,分析了交互式网络流模型下各种网络流的交互特征;为准确实时获取网络... 详细信息

针对网络异常流量的检测与定位问题,提出了一种根据网络流统计量异常变化和不完整网络流来有效识别并定位网络异常流量的方法.该方法建立在交互式网络流模型的基础上,分析了交互式网络流模型下各种网络流的交互特征;为准确实时获取网络异常源,采用中国余数定理,设计了连接度sketch结构中的哈希函数,满足了网络用户信息逆向求解的需要,实现了高速网络中异常网络流特征参数的实时获取;为减缓网络异常行为的扩散速度,提出采用动态软隔离方法实现网络异常行为的控制.真实环境下的实验结果表明,所提方法对于多种类型的网络异常行为具有良好的检测效果,检测的准确率和速率都得到了提高,同时可以准确地定位网络异常源,为有效控制网络异常行为的扩散奠定了基础.

关键词：交互式网络流模型不完整交互行为连接度sketch 异常行为检测与控制

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一种针对单快拍DOA估计的子空间搜索近似消息传递算法

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自动化学报 2018年第3期44卷 443-452页

作者：曾令豪刘静韩崇昭西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

压缩感知(Compressed sensing,CS)技术应用于单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中可以实现相关信号的超分辨估计,但会遇到感知矩阵高相干性以及对噪声敏感的问题.本文提出一种基于近似消息传递的子空间搜索算法以解决上述问... 详细信息

压缩感知(Compressed sensing,CS)技术应用于单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中可以实现相关信号的超分辨估计,但会遇到感知矩阵高相干性以及对噪声敏感的问题.本文提出一种基于近似消息传递的子空间搜索算法以解决上述问题.该算法首先通过近似消息传递算法得到一个粗解,随后利用该粗解划分子空间,最后在子空间中寻找精确解.仿真结果验证了所提算法的有效性.文章最后通过理论分析了该算法性能并讨论了算法在信号数未知时的扩展应用.

关键词： DOA估计压缩感知近似消息传递算法子空间搜索

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采用熵函数法的多传感器空间配准算法的研究

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西安交通大学学报 2014年第11期48卷 128-134页

作者：郭军军元向辉韩崇昭西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为... 详细信息

针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为对应的极大熵函数,并且使用拟牛顿法求得的极大熵函数的解作为传感器系统偏差的估计值。在单目标跟踪场景和多目标跟踪场景下,与传统传感器空间配准算法在相同的仿真条件下进行对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提高传感器距离量测和角度量测系统偏差的估计精度,从而实现高精度的空间目标跟踪。

关键词：熵函数空间配准目标跟踪传感器偏差估计

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一种突发性热点话题在线发现与跟踪方法

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西安交通大学学报 2011年第12期45卷 64-69,116页

作者：薛峰周亚东高峰刘霁赵俊舟党琪西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

针对在线发现与跟踪动态突发性文本流中的热点话题问题,在突发性热点词发现与度量方法的基础上提出了一种动态文本模型———动态突发性向量空间模型,用于有效描述文本的动态属性,并且结合文本聚类方法,提出了突发性热点话题的在线发现... 详细信息

针对在线发现与跟踪动态突发性文本流中的热点话题问题,在突发性热点词发现与度量方法的基础上提出了一种动态文本模型———动态突发性向量空间模型,用于有效描述文本的动态属性,并且结合文本聚类方法,提出了突发性热点话题的在线发现与跟踪方法.该方法可有效解决传统的基于静态向量空间模型的热点话题发现与跟踪方法仅可分析静态文本的缺陷,并具有以下特点:在特征选择阶段动态地生成热点词特征库,利用模型统一文本和话题的表示,在文本表示时给予突发性热点词更大的权重.基于实际网络文本流数据的实验表明,该方法对突发性热点话题发现的精确率与召回率分别达到92.75%和80.34%,显著优于传统的基于静态向量空间模型方法的实验结果,并可有效跟踪突发性热点话题,弥补了传统静态方法不能有效跟踪热点话题的不足.

关键词：突发性热点话题话题发现与跟踪向量空间模型

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OpenFlow交换机动态共享限速机制的研究

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计算机学报 2016年第6期39卷 1224-1236页

作者：杨骥许琛龚志敏胡成臣管晓宏西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

每流限速一直以来都是互联网服务质量保障(QoS)的一大挑战,由于受到硬件资源的限制,很难找到一种快速高效的算法在数据包级对流量进行区分限速.OpenFlow1.3协议对每流限速(Meter)部分,给出了具体定义和描述,该文参照该协议标准,提出了... 详细信息

每流限速一直以来都是互联网服务质量保障(QoS)的一大挑战,由于受到硬件资源的限制,很难找到一种快速高效的算法在数据包级对流量进行区分限速.OpenFlow1.3协议对每流限速(Meter)部分,给出了具体定义和描述,该文参照该协议标准,提出了具体的Meter实现方案,并在ONetSwitch硬件平台上,进行了实验验证和性能测试.本文通过对网络流量的统计分析,发现网络中共存的流数量往往只占总流量的万分之一,因此使多条流分时共享硬件资源,可以有效解决每流限速的难题.参考动态队列共享(DQS)的思想,该文提出动态共享限速(DMS)算法,在多条流之间进行调度,实现多条流分时共享限速通道,在硬件资源受限,限速通道数量一定,同时需要限速的流数量大于限速通道数量时,能够有效地实现对各条流进行限速的功能.实验结果表明,Meter能够为每条流有效分配限速通道,从而在网络中对多条流以不同的速率区分限速.

关键词： OpenFlow 1.3 ONetSwitch QoS 每流限速动态共享限速软件定义网络下一代互联网

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软件定义网络流表溢出脆弱性分析及防御方法

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西安交通大学学报 2017年第10期51卷 53-58页

作者：周亚东陈凯悦冷俊园胡成臣西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

软件定义网络交换机非常有限的流表容量使其存在严重的流表溢出脆弱性问题,为此利用软件定义网络易于管理路由规则的新特性,提出一种基于装箱优化的路由聚合算法,并进一步提出了流表溢出攻击的防御方法。采用传统的基于基数树的路由聚... 详细信息

软件定义网络交换机非常有限的流表容量使其存在严重的流表溢出脆弱性问题,为此利用软件定义网络易于管理路由规则的新特性,提出一种基于装箱优化的路由聚合算法,并进一步提出了流表溢出攻击的防御方法。采用传统的基于基数树的路由聚合算法产生初步聚合后的流表项节点,将其划分为包含不同数量节点的若干个流表项规则组,并基于装箱优化问题求解得到每个流表项规则组的新转发地址,再将转发地址修改后的流表项规则进行二次聚合,从而有效减少交换机流表中的流表项数量,达到防御流表溢出攻击的效果。实验结果表明:流表聚合率达到了54.9%,优于传统的基于基数树的路由聚合算法,并使得达成流表溢出攻击的攻击数据包数增加了125.8%;该方法可显著增加流表溢出攻击的实现难度,有效缓解流表溢出脆弱性问题,提升软件定义网络对该类攻击的防御能力。

关键词：软件定义网络流表溢出装箱优化防御方法

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ChatGPT的工作原理、关键技术及未来发展趋势

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西安交通大学学报 2024年第1期58卷 1-12页

作者：秦涛杜尚恒常元元王晨旭西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论... 详细信息

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论了ChatGPT的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习。然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等。最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性。通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解ChatGPT提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考。

关键词： ChatGPT模型架构概率生成强化学习迁移学习

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扩展目标联合检测与估计的误差界

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西安交通大学学报 2014年第4期48卷 8-14页

作者：连峰马冬冬韩崇昭西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

针对杂波和漏检环境下单个扩展目标联合检测与估计的性能评价问题,提出了一种基于随机有限集(Random Finite Set,RFS)的误差分析方法。该方法通过将扩展目标的状态和观测分别建模为Bernoulli RFS和Poisson RFS,在RFS框架下推导获得了采... 详细信息

针对杂波和漏检环境下单个扩展目标联合检测与估计的性能评价问题,提出了一种基于随机有限集(Random Finite Set,RFS)的误差分析方法。该方法通过将扩展目标的状态和观测分别建模为Bernoulli RFS和Poisson RFS,在RFS框架下推导获得了采用最大后验概率检测器和无偏估计器的均方误差界,并给出了其在目标确定存在以及无杂波条件下的简化形式。实验结果表明,建议的均方误差界能够有效地反映扩展目标联合检测与估计算法所能达到的最优性能,利用该误差界可以对不同的扩展目标联合检测与估计算法的性能进行有效的衡量,误差在5%以内。推导过程和结论仅关注于单传感器扩展目标联合检测与估计的静态问题,并假设其状态和测量均为标量。

关键词：性能评价扩展目标跟踪联合检测与估计随机有限集

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面向新概念学习的图像描述生成模型

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西安交通大学学报 2020年第12期54卷 37-44页

作者：谢雨杰杜友田张潇西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

为了更好地在图像描述生成任务中对新概念进行学习和预测,在编码-解码框架下提出了一种新的面向新概念学习的图像描述生成模型(Att-DCC)。该模型引入了带有空间注意力机制的卷积神经网络,将全局视觉特征、语义标签和经空间注意力作用后... 详细信息

为了更好地在图像描述生成任务中对新概念进行学习和预测,在编码-解码框架下提出了一种新的面向新概念学习的图像描述生成模型(Att-DCC)。该模型引入了带有空间注意力机制的卷积神经网络,将全局视觉特征、语义标签和经空间注意力作用后的视觉信息进行了较好的融合;此外,引入自适应注意力机制多模态层,将语义相近的概念学习结果迁移至新概念,降低训练过程的复杂程度并提升学习性能。采用Att-DCC模型在MSCOCO2014数据集上针对2批(分别为8和6个)共14个新概念进行了测试和分析,结果表明:充分的多模态融合方式和多种注意力机制对于提升学习效果有显著效果;Att-DCC模型在F 1值上取得了42.56%和42.14%的平均结果,总体上取得了比具有代表性的NOC模型和DCC模型更准确的预测结果。

关键词：图像描述生成注意力机制卷积神经网络新概念

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