检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2018年第2期39卷 367-371页

作者：周娅魏夏飞熊晗胡彩林李玲桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

数据倾斜是海量数据分析与处理中常见场景之一.在数据倾斜场景下,传统MapReduce连接查询算法并不能充分利用Hadoop平台并行计算编程模型特性.本文主要研究基于数据倾斜的M apReduce连接查询算法.针对传统多表连接查询算法不能有效解决... 详细信息

数据倾斜是海量数据分析与处理中常见场景之一.在数据倾斜场景下,传统MapReduce连接查询算法并不能充分利用Hadoop平台并行计算编程模型特性.本文主要研究基于数据倾斜的M apReduce连接查询算法.针对传统多表连接查询算法不能有效解决数据倾斜导致的性能瓶颈问题,设计并实现统计倾斜轮询分区连接查询优化算法,该算法以HDFS作为数据存储层,通过统计倾斜与轮询分区策略有效将数据分发到Hadoop集群各个计算节点.实验表明,本文提出的算法在不同数据倾斜率下均能有效实现负载均衡,充分利用MapReduce并行计算特性,并已在实际应用场景中获得较好性能提升.

关键词：数据倾斜 MapReduce Hadoop 连接查询查询优化负载均衡

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基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法

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计算机应用研究 2018年第6期35卷 1655-1659页

作者：蒋华郑依龙王鑫桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对异常轨迹检测多特征检测和检测单元造成的检测效率低等问题,提出一种基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法。该方法根据轨迹偏转角与速度将轨迹分割成若干轨迹段,计算轨迹段间加权多特征距离判断轨迹间相似度,进而完成轨迹聚类并... 详细信息

针对异常轨迹检测多特征检测和检测单元造成的检测效率低等问题,提出一种基于轨迹信息熵分布的异常轨迹检测方法。该方法根据轨迹偏转角与速度将轨迹分割成若干轨迹段,计算轨迹段间加权多特征距离判断轨迹间相似度,进而完成轨迹聚类并计算出每类代表性轨迹,然后对待检测轨迹进行分割,利用代表性轨迹计算每个轨迹段的信息熵,通过比较轨迹信息熵大小及其分布特点实现异常轨迹检测。大西洋飓风数据仿真实验结果表明,该方法提高了聚类效果,克服以整条轨迹检测效率低的缺点,提升了异常轨迹检测算法的有效性。

关键词：信息熵相似度轨迹聚类代表性轨迹异常检测

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基于自回归模型和神经网络的跌倒检测算法

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计算机工程与设计 2018年第2期39卷 537-541页

作者：谷志瑜刘建明李建铎桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

为提高老人跌倒检测的准确性,提出基于自回归模型系数和神经网络的跌倒检测算法。采用陀螺仪获取人体运动的三维加速度和角速度值,研究人体日常活动和跌倒的运动特征,构建关于自回归系数、SMA和倾角的组合特征向量,建立神经网络分类器,... 详细信息

为提高老人跌倒检测的准确性,提出基于自回归模型系数和神经网络的跌倒检测算法。采用陀螺仪获取人体运动的三维加速度和角速度值,研究人体日常活动和跌倒的运动特征,构建关于自回归系数、SMA和倾角的组合特征向量,建立神经网络分类器,实现对跌倒和日常动作的识别。实验数据共390例样本,包括9类日常动作和4类跌倒,其中195例为训练数据,另外195例为测试数据,测试结果表明,敏感度为97.2%,特异性为99.74%,准确率为98.97%,该方法达到了良好的分类性能。

关键词：跌倒检测自回归模型神经网络陀螺仪检测算法

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基于可搜索加密技术的区块链密文审计系统

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网络空间安全 2019年第12期10卷 15-21页

作者：陈锦雯李世杰刘林刚梁海曹春杰桂林电子科技大学大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 海南大学计算机与网络空间安全学院海南海口570228

近年来,区块链可监管审计的需求使得可审计区块链框架的研究成为了一个热点。文章基于可搜索加密技术设计了一种区块链上密文审计系统。系统首先通过客户端生成数字标签,数字标签包含了用户的行为特征。其次,在区块链中选取一个审计节点... 详细信息

近年来,区块链可监管审计的需求使得可审计区块链框架的研究成为了一个热点。文章基于可搜索加密技术设计了一种区块链上密文审计系统。系统首先通过客户端生成数字标签,数字标签包含了用户的行为特征。其次,在区块链中选取一个审计节点,执行智能合约中的校验算法辨别数字标签的真伪,执行智能合约中审计算法完成对用户行为的审计。最终,文章提出的系统在保证区块链用户之间数据隐私加密的情况下,能够实现对用户行为数据的无密钥监管和审计。

关键词：区块链可搜索加密数字证书智能合约旁路监听

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基于卷积神经网络的石刻书法字识别方法

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计算机工程与设计 2018年第3期39卷 867-872页

作者：温佩芝姚航沈嘉炜桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的自学习特征的书法字识别方法。对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于RPReLU(随机参数化修正线性单... 详细信息

针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的自学习特征的书法字识别方法。对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于RPReLU(随机参数化修正线性单元)改进的卷积神经网络,分别对笔迹图像和骨架图像提取特征;将两种特征融合成新的特征后,利用三层神经网络提取更高层次的特征实现笔迹的准确识别。实验结果表明,该方法对石刻和书法字的识别率达到99.1%,是一种高效的石刻书法字识别方法。

关键词：笔迹识别特征提取卷积神经网络随机参数化修正线性单元特征融合

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多视角图像特征匹配的高光去除方法

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计算机工程与应用 2018年第23期54卷 156-161页

作者：温佩芝周迎苗渊渊冯丽园桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对物体镜面反射使拍摄图像出现饱和高光导致的纹理信息丢失问题,提出了一种基于多视角图像特征匹配的高光去除方法。首先,选取两幅不同视角的图像作为基准图和辅助图,转换到HSV空间进行亮度调整,将亮度统一后的两幅图像进行特征点匹配... 详细信息

针对物体镜面反射使拍摄图像出现饱和高光导致的纹理信息丢失问题,提出了一种基于多视角图像特征匹配的高光去除方法。首先,选取两幅不同视角的图像作为基准图和辅助图,转换到HSV空间进行亮度调整,将亮度统一后的两幅图像进行特征点匹配,估算出单应性变换矩阵,然后利用该矩阵将辅助图透视变换到与基准图同一视角,最后利用MSF算法对基准图进行高光检测,将检测出来的高光区域遮罩在辅助图的相应位置选择纹理信息对基准图进行填补并修复缺失纹理,从而去除基准图的高光。实验结果表明,所提出的方法适用于多种真实场景图像的高光去除,且在保证图像峰值信噪比和结构相似性有所提高的同时能最大限度地恢复高光区域的纹理细节信息,高光去除后的视觉效果更好。

关键词：多视角图像亮度调整单应性变换矩阵高光像素检测高光去除

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基于MapReduce改进K-NN的大数据分类算法研究

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微电子学与计算机 2018年第10期35卷 36-40,45页

作者：蒋华韩飞王鑫王慧娇桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

针对传统k-nearest neighbor algorithm(K-NN)分类算法计算量大、高维度海量数据集处理效率低的缺点,本文基于Hadoop平台依托MapReduce分布式编程模型改写Map和Reduce函数,并针对传统K-NN提出数据集主成分分析和临界区域数据预测时距离... 详细信息

针对传统k-nearest neighbor algorithm(K-NN)分类算法计算量大、高维度海量数据集处理效率低的缺点,本文基于Hadoop平台依托MapReduce分布式编程模型改写Map和Reduce函数,并针对传统K-NN提出数据集主成分分析和临界区域数据预测时距离加权的方法.首先,对高维度数据进行主成分分析达到降维的目的,从而提高运行效率;其次,在预测分类阶段加入完全区域和临界区域的概念,临界区域对k个值n种类别进行距离加权,提高准确率;最后,在Hadoop集群环境下的算法运行,针对海量数据进一步提高其运行效率.实验结果表明:该算法在处理海量数据时极大地提高了计算效率和准确率.

关键词：大数据 MapReduce k-近邻算法临界区域主成分分析距离加权

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基于DCNDA算法的数据异常检测

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计算机工程与设计 2018年第11期39卷 3425-3430,3485页

作者：蒋华季丰王鑫王慧娇桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

针对CURE算法聚类过程中对噪音点敏感,随机抽样存在局限性,以及对收缩因子敏感且在大型数据集聚类方面效率欠佳的问题,提出一种基于MeanShift核函数平移模型DBSCAN算法改进的CURE算法,即DCNDA(density-based CURE noise detection clust... 详细信息

针对CURE算法聚类过程中对噪音点敏感,随机抽样存在局限性,以及对收缩因子敏感且在大型数据集聚类方面效率欠佳的问题,提出一种基于MeanShift核函数平移模型DBSCAN算法改进的CURE算法,即DCNDA(density-based CURE noise detection clustering algorithm)。自适应参数的DBSCAN算法提高初步聚类精度和可靠性,引入质心公式改进CURE算法,避免受收缩因子影响,降低时间复杂度,提高算法全局收敛性和可靠性。仿真结果表明,DCNDA算法在时间复杂度、聚类准确率、异常值检测效率方面优于改进分区CURE算法和PDBSCAN算法。

关键词： DCNDA算法 CURE算法 DBSCAN算法 MeanShift核函数异常值检测

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融合结构与属性相似性的加权图聚集算法

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计算机工程与科学 2019年第10期41卷 1777-1784页

作者：邴睿马慧芳刘宇航余丽西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004

图聚集技术是将一个大规模图用简洁的小规模图来表示,同时保留原始图的结构和属性信息的技术。现有算法未同时考虑节点的属性信息与边的权重信息,导致图聚集后与原始图存在较大差异。因此,提出一种同时考虑节点属性信息与边权重信息的... 详细信息

图聚集技术是将一个大规模图用简洁的小规模图来表示,同时保留原始图的结构和属性信息的技术。现有算法未同时考虑节点的属性信息与边的权重信息,导致图聚集后与原始图存在较大差异。因此,提出一种同时考虑节点属性信息与边权重信息的图聚集算法,使得聚集图既保留了节点属性相似度又保留了边权重信息。该算法首先定义了闭邻域结构相似度,通过一种剪枝策略来计算节点之间的结构相似度;其次使用最小哈希(MinHash)技术计算节点之间的属性相似度,并调节结构相似与属性相似所占的比例;最后,根据2方面相似度的大小对加权图进行聚集。实验表明了该算法可行且有效。

关键词：图聚集结构相似度属性相似度加权图最小哈希

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基于Spark的分布式交通流数据预测系统

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计算机应用研究 2018年第2期35卷 405-409,416页

作者：黄廷辉王玉良汪振崔更申桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

在大数据时代,在城市复杂交通环境中,实现实时、准确的交通流预测,是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型(distributed urban traffic prediction with GBDT,DUTP-GBDT)... 详细信息

在大数据时代,在城市复杂交通环境中,实现实时、准确的交通流预测,是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型(distributed urban traffic prediction with GBDT,DUTP-GBDT);并提出了分布式情况下梯度优化决策树模型实现的优化方法,包括切分点抽样、特征装箱和逐层训练三种,提高了分布式情况下梯度优化决策树训练效率。基于Spark分布式计算平台高效、可靠、弹性可扩展的优势,以及梯度优化决策树模型准确率较高和时间复杂度较低的优点,利用时间特征、道路状况特征以及天气特征等特征参数,建立了DUTP-GBDT模型,实现了实时、准确的交通流预测。通过与GABP、GA-KNN、MSTAR等模型的对比,证明了利用Spark平台,DUTP-GBDT模型在分布式环境下准确率和训练速度方面均有所提高,符合城市交通流预测系统的各项要求。

关键词：交通流预测分布式计算 Spark平台梯度优化决策树模型

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