检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2021年第6期42卷 1571-1577页

作者：陈小海丁勇黄廷辉桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对传统集中式数据库设计的射频识别(RFID)供应链系统安全认证协议中存在产品溯源困难、数据透明度低、数据易丢失和易被篡改的问题,结合分布式数据库的区块链优秀技术,提出一种健壮的超轻量双向认证RFID安全协议UPBBC。将RFID系统和... 详细信息

针对传统集中式数据库设计的射频识别(RFID)供应链系统安全认证协议中存在产品溯源困难、数据透明度低、数据易丢失和易被篡改的问题,结合分布式数据库的区块链优秀技术,提出一种健壮的超轻量双向认证RFID安全协议UPBBC。将RFID系统和区块链技术有机融合在一起,结合去中心化数据库优势创建一个安全的、基于区块链的供应链应用系统。通过安全性分析,证明所提系统及协议在数据泄露、防篡改、密钥公开、重放攻击等方面是安全的。通过与现有协议进行对比,表明UPBBC具有更好的安全性,协议在存储、计算和通信成本方面比现有的方案均具有优势。

关键词：射频识别认证协议区块链超轻量安全性

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ADASYN和SMOTE相结合的不平衡数据分类算法

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计算机仿真 2020年第3期37卷 254-258,420页

作者：蒋华江日辰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

传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行二分类时,存在分类边界容易偏移的问题。目前,对于不平衡数据问题主要从数据集和算法两方面来解决。提出了一种基于数据集方法是采用ADASYN和SMOTE算法来联合生成小类样本点。上述方法是根据K近邻... 详细信息

传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行二分类时,存在分类边界容易偏移的问题。目前,对于不平衡数据问题主要从数据集和算法两方面来解决。提出了一种基于数据集方法是采用ADASYN和SMOTE算法来联合生成小类样本点。上述方法是根据K近邻算法计算小类样本点和大类样本点数目,对小样本点进行分类后分别采用ADASYN和SMOTE算法进行小类样本点合成。最后实验对算法验证,结果采用ROC曲线来比较单独采用SMOTE或者ADASYN算法合成小类样本点,文中介绍的算法具有最高AUC值,由此可见提出的算法可以提高不平衡数据分类的有效性。

关键词：不平衡数据支持向量机分类算法

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基于计算重用的无人机辅助边缘计算系统能耗优化

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2740-2747页

作者：李斌蔡海晨赵传信王俊义南京信息工程大学计算机学院南京210044 安徽师范大学计算机与信息学院芜湖241002 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004

针对复杂地形下时延敏感任务对终端用户的计算需求激增问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的移动边缘计算可重用任务的协同计算卸载方案。首先,通过联合优化用户卸载策略、用户传输功率、无人机上服务器分配、用户设备的计算频率和无人... 详细信息

针对复杂地形下时延敏感任务对终端用户的计算需求激增问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的移动边缘计算可重用任务的协同计算卸载方案。首先,通过联合优化用户卸载策略、用户传输功率、无人机上服务器分配、用户设备的计算频率和无人机服务器的计算频率以及无人机的飞行轨迹,构建满足时延约束下最小化系统平均总能耗的系统模型。其次,通过深度强化学习求解该优化问题,并提出了基于柔性动作-评价(SAC)的优化算法。该算法采用最大熵的策略来鼓励探索,以增强算法的探索能力并加快训练的收敛速度。仿真结果表明,基于SAC的算法能有效降低系统的平均总能耗,并具有较好的收敛性。

关键词：无人机移动边缘计算计算重用资源分配柔性动作-评价算法

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分布式平台下基于模型的近似查询算法

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计算机工程与设计 2020年第12期41卷 3532-3537页

作者：周娅张帅桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

为从大规模数据中快速获取聚集查询结果,用于交互分析与决策支持,针对范围查询,在分布式平台下提出模型驱动的近似查询处理算法。对算法的整体流程与基本原理进行描述;针对设计方案和模型给出算法的实现过程,针对数据进行样本采集,通过... 详细信息

为从大规模数据中快速获取聚集查询结果,用于交互分析与决策支持,针对范围查询,在分布式平台下提出模型驱动的近似查询处理算法。对算法的整体流程与基本原理进行描述;针对设计方案和模型给出算法的实现过程,针对数据进行样本采集,通过在Spark平台下对查询列以及范围列实现回归模型和密度估计模型,给出Spark平台下优化该算法的方法。通过比较不同回归模型的准确率、不同样本大小以及不同方法的响应时间,说明了算法的高效性。

关键词：范围查询近似查询处理密度估计回归模型分布式平台

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融合多层语义的跨模态检索

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计算机科学 2019年第3期46卷 227-233页

作者：冯耀功蔡国永桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

如何挖掘出不同模态数据之间的潜在语义关联是跨模态检索算法的核心问题。已有研究表明,将表示学习和关联学习融合的模式比较适用于跨模态检索的任务,但目前基于这一模式的模型的不同模态数据的抽象层次之间只包含着1-1的对应关联关系... 详细信息

如何挖掘出不同模态数据之间的潜在语义关联是跨模态检索算法的核心问题。已有研究表明,将表示学习和关联学习融合的模式比较适用于跨模态检索的任务,但目前基于这一模式的模型的不同模态数据的抽象层次之间只包含着1-1的对应关联关系。由于异构多模态数据的抽象粒度并不完全相同,对此它们之间的关联关系很可能不只存在于指定的抽象层上。因此,提出了一种融合多层语义的跨模态检索模型,它利用深度玻尔兹曼机的双向结构特点,实现了将文本模态数据的不同抽象层次同时关联到图像模态数据的多个抽象层上,从而更充分地挖掘不同模态数据抽象层之间N-M的内在关联。基于3个公开数据集的实验结果表明,该模型优于之前类似的跨模态检索模型,具有更高的检索精确度。

关键词：深度学习跨模态检索多层语义融合

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基于软件定义网络和多属性决策的Ceph存储系统节点选择方法

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计算机学报 2019年第2期42卷 323-338页

作者：王勇叶苗何倩郇宜鸣康文杰桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004

云存储中的Ceph分布式文件系统以其开原性和提供统一存储能力的特点在企业和科研领域得到广泛关注和应用.CRUSH算法是Ceph分布式文件系统中的伪随机数据分布算法,能实现在异构大规模层级结构化存储集群中高效分布数据对象及其副本.经典C... 详细信息

云存储中的Ceph分布式文件系统以其开原性和提供统一存储能力的特点在企业和科研领域得到广泛关注和应用.CRUSH算法是Ceph分布式文件系统中的伪随机数据分布算法,能实现在异构大规模层级结构化存储集群中高效分布数据对象及其副本.经典Ceph云存储系统中在副本模式下选择存储节点时该系统仅以节点存储容量作为唯一选择条件,并没有考虑到网络和节点的负载状况,这影响了系统在网络性能差和节点高负载的情况下的读写性能.因此,在CRUSH算法中加入网络状态和节点负载的测量对提高负载均衡性具有非常重要的作用.但在传统的网络构架中要获取网络状态需要繁琐的配置和大量的测量开销.为解决这些问题,该文设计了基于软件定义网络技术的Ceph云存储系统模型和存储节点选择策略,首先利用软件定义网络技术实时获取网络和负载状况,以简化网络配置和减小测量开销,然后通过建立并求解出综合考虑了多种因素的多属性决策数学模型来确定存储节点位置.通过在实际环境中对设计的存储节点选择方法进行读写操作的测试,测试结果表明,与现有的CRUSH算法相比,提出的存储节点选择方法可以在保持与原有Ceph系统相同的写操作性能的同时,读小文件操作时的吞吐量和读大文件的响应时间得到明显改善.

关键词：软件定义网络 Ceph存储系统多属性决策副本模式权重因子

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基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面数据异常检测算法

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计算机工程与应用 2018年第19期54卷 254-260页

作者：罗一迪蒋华王慧娇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

针对由于Argo浮标的随机性和抛弃性而导致难以保证剖面数据质量的问题,根据滑动窗口(Sliding Window,SW)与自回归移动平均(AutoRegressive Moving Average,ARMA)模型的特点,提出了一种基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面异常检测算法。利用... 详细信息

针对由于Argo浮标的随机性和抛弃性而导致难以保证剖面数据质量的问题,根据滑动窗口(Sliding Window,SW)与自回归移动平均(AutoRegressive Moving Average,ARMA)模型的特点,提出了一种基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面异常检测算法。利用滑动窗口将Argo剖面时间序列进行划分,再通过建立ARMA模型获取剖面的预测值,然后确定置信区间,最后通过判断观测数据是否在置信区间内实现异常检测。通过全球Argo浮标剖面数据进行实验,在滑动窗口宽度10~20,置信度在80%~90%时,敏感度可以达到85%以上,且准确度在99%以上。

关键词： Argo浮标滑动窗口自回归移动平均模型异常检测

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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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基于分层欠采样和Bi-GRU的恶意行为检测模型

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计算机工程与设计 2022年第2期43卷 413-419页

作者：周娅李赛桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

为解决类不平衡和样本重叠问题,提出一种基于分层欠采样和Bi-GRU的恶意行为检测模型(SSU-BG)。数据预处理及特征模型的构建;基于欧氏距离算法统计出高频样本的最高密度点及类内平均距离,根据样本分布特点将高频类样本依次划分为稀疏区... 详细信息

为解决类不平衡和样本重叠问题,提出一种基于分层欠采样和Bi-GRU的恶意行为检测模型(SSU-BG)。数据预处理及特征模型的构建;基于欧氏距离算法统计出高频样本的最高密度点及类内平均距离,根据样本分布特点将高频类样本依次划分为稀疏区、稀疏区边界区及稠密区3个区域,根据抽取出样本标签数在稠密区内划分出不同层次圆环,计算每个类的不均衡度,计算其均值作为整个样本的采样比例,按照此时的采样比例在稀疏区边界区的圆环域和稠密区进行分层随机欠采样;将文本向量输入训练好的Bi-GRU模型中。实验结果表明,该模型改善了整体检测效果,提高了恶意评论检测率。

关键词：恶意评论类不平衡分层欠采样 Bi-GRU网络 SSU-BG算法

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SVM一对一多分类的图像反馈检索优化

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计算机工程与设计 2019年第1期40卷 173-178页

作者：王冲马晓楠宋冬慧桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对多语义图像在用户图像检索反馈过程中带来的困扰,SVM在图像多分类过程中分类器同等对待等问题,提出基于K-means和SVM一对一多分类的图像反馈检索优化算法KWOVOSVM (K-means and weighted one-versus-one support vector machine)。... 详细信息

针对多语义图像在用户图像检索反馈过程中带来的困扰,SVM在图像多分类过程中分类器同等对待等问题,提出基于K-means和SVM一对一多分类的图像反馈检索优化算法KWOVOSVM (K-means and weighted one-versus-one support vector machine)。运用K-means算法对图像特征进行多次聚类,选取最具代表的信息图像样本供用户反馈;在用户反馈过程中,对其图像样本进行多分类训练时,通过欧式距离计算对每个分类器分配相对权重,使用户反馈次数减少,图像检索结果不断接近用户需求。实验结果表明,KWOVOSVM算法在查准率和满意度上有一定的提高。

关键词：图像检索一对一多分类 K-means算法用户反馈 KWOVOSVM算法

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