检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2015年第7期36卷 1553-1558页

作者：申利民王立华李峰燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066004

为了提高机会网络中数据传输成功率,降低网络延迟,达到快速收集数据的目的,提出一种在机会网络中基于时间序列分析的自适应信任模型.该模型采用集中评价,分布存储的信任机制,根据即时参数和过程参数两类评价因素对网络中节点进行评价.... 详细信息

为了提高机会网络中数据传输成功率,降低网络延迟,达到快速收集数据的目的,提出一种在机会网络中基于时间序列分析的自适应信任模型.该模型采用集中评价,分布存储的信任机制,根据即时参数和过程参数两类评价因素对网络中节点进行评价.模型利用数据传输证据链收集评价证据,结合时间序列分析理论动态调整评价参数的权重系数,对参与数据转发的节点进行评价,并将评价表通过覆盖更新机制扩散到网络中分布存储.最终,节点相遇时结合即时评价和过程评价选择下一跳转发路由.仿真实验结果表明,与现有的典型机会网络信任机制相比,该模型有效提高了消息传输成功率,降低了消息传输时延.

关键词：机会网络效用值最优估计时间序列分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于元生成内在奖励的机器人操作技能学习方法

引用

计量学报 2023年第6期44卷 923-930页

作者：吴培良渠有源李瑶陈雯柏高国伟燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 北京信息科技大学自动化学院北京100192

针对稀疏奖励下,复杂任务学习效率低的问题,在离线策略(off-policy)强化学习思想基础上,提出了元生成内在奖励算法(meta generative intrinsic reward, MGIR),并将其应用在机器人操作技能学习问题求解方面。具体步骤为先使用一个可将复... 详细信息

针对稀疏奖励下,复杂任务学习效率低的问题,在离线策略(off-policy)强化学习思想基础上,提出了元生成内在奖励算法(meta generative intrinsic reward, MGIR),并将其应用在机器人操作技能学习问题求解方面。具体步骤为先使用一个可将复杂任务分解为多个子任务的元生成内在奖励框架,对子任务进行能力评价;再引入生成内在奖励模块,将智能体探索得到状态的新颖性作为内在奖励,并联合环境奖励共同指导智能体完成对环境的探索和特定任务的学习;最后,在MuJoCo仿真环境Fetch中对离线策略强化学习进行对比实验。实验结果表明,无论是在训练效率还是在成功率方面,提出的元生成内在奖励算法均表现较好。

关键词：计量学机器人操作技能学习稀疏奖励强化学习元学习生成内在奖励

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时序分析的Web服务QoS协同预测

引用

小型微型计算机系统 2015年第9期36卷 1932-1938页

作者：申利民陈真李峰燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院秦皇岛066004

Qo S预测是Web服务选取、动态服务组合和面向服务系统性能计算的重要基础.针对环境要素随时间变化导致的Web服务Qo S波动问题,提出一种基于时序分析的Qo S预测方法.该方法基于历史Qo S数据采用融合基于用户和基于项目的协同过滤方法计... 详细信息

Qo S预测是Web服务选取、动态服务组合和面向服务系统性能计算的重要基础.针对环境要素随时间变化导致的Web服务Qo S波动问题,提出一种基于时序分析的Qo S预测方法.该方法基于历史Qo S数据采用融合基于用户和基于项目的协同过滤方法计算不同时间片Qo S属性评价矩阵中的缺失项,进而构建Web服务的Qo S属性评价时间序列.在此基础上,设计了基于重近轻远原则的预测算法QARSPre,利用时间片步长控制序列权重,同时构造均值绝对偏差序列动态调整具有较大波动序列的权重,削弱因序列波动对预测结果准确性的影响.实验结果表明QARSPre优于传统的Qo S预测方法,能够适应不同数据集的变化.

关键词：服务计算 QoS预测协同过滤时序分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

软件群体中基于交互序列的频繁模式挖掘算法研究

引用

小型微型计算机系统 2018年第5期39卷 1046-1051页

作者：李维娜任家东信息科学与工程学院燕山大学河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北省软件工程重点实验室河北秦皇岛066004

互联网模式下,软件之间的交互日益频繁,具有交互特征的软件逐渐形成群体,其个体行为不断地影响着群体的特性.频繁模式挖掘是发现关联规则的一种重要技术,软件交互行为频繁模式对软件的安全性稳定性分析起着至关重要的作用.因此,从软件... 详细信息

互联网模式下,软件之间的交互日益频繁,具有交互特征的软件逐渐形成群体,其个体行为不断地影响着群体的特性.频繁模式挖掘是发现关联规则的一种重要技术,软件交互行为频繁模式对软件的安全性稳定性分析起着至关重要的作用.因此,从软件群体交互的角度提出了一种频繁模式挖掘算法SG-FIP.首先,定义了软件群体,构建基于时间段滑动的交互序列挖掘模型;其次,定义了一种基于时间段及交互次数的序列权重,提升了交互模式的兴趣度.第三,定义了约束系数,在预定义的滑动时间段内挖掘得到针对性更强、实时性更高的交互模式.最后,实验结果验证了交互模型的可行性,SG-FIP算法的时间消耗在一定程度上优于先前算法,并且精简了先前算法的挖掘结果,提高了挖掘精度,高效地挖掘出了软件群体中的频繁模式.

关键词：频繁交互模式交互序列交互权重软件群体

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂软件群体网络社团中关键节点挖掘算法

引用

小型微型计算机系统 2018年第9期39卷 2022-2028页

作者：李维娜任家东燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北省软件工程重点实验室河北秦皇岛066004

开源软件社区中的软件或大型软件系统往往由很多可以独立运行而且具有交互行为的软件系统或软件组件组成,这些软件组件及其配套软件组成软件群体,并且它们之间相互影响相互作用.软件群体中的关键软件对提高软件系统维护效率减少维护成... 详细信息

开源软件社区中的软件或大型软件系统往往由很多可以独立运行而且具有交互行为的软件系统或软件组件组成,这些软件组件及其配套软件组成软件群体,并且它们之间相互影响相互作用.软件群体中的关键软件对提高软件系统维护效率减少维护成本至关重要.先前的学者从静态分析和动态分析的角度对单个软件进行了建模分析,得出了软件内部类的社团结构,但没有分析软件之间所具有的交互关系.本文从软件群体交互的角度提出了一种复杂软件群体网络中关键节点挖掘算法SGCPMining.首先,定义了软件群体,利用软件群体中软件与软件之间基于类库依赖,数据交换,数据共享,互相调用等信息流构建了基于时序及交互量权值的复杂软件群体网络模型及软件交互模型.其次,在软件交互模型的基础上,设计了社团支持度与边介数阈值支持度两种修剪阈值来得到用户感兴趣的挖掘结果,提出了一种复杂软件群体网络中的社团结构发现算法SGGroup Mining.第三,在发现的社团结构中提出了一种基于节点度的关键节点发现算法SG-CPMining.最后,从开源平台中采集软件交互数据,组建了软件交互网络模型,高效的挖掘出了软件群体中的社团及关键节点.

关键词：复杂网络软件群体社团发现关键节点

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于JNI机制与云平台的细粒度Android应用加固方法

引用

小型微型计算机系统 2021年第3期42卷 640-646页

作者：李志明刘寿春欧阳飞帆李婷婷申利民燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北省软件工程重点实验室河北秦皇岛066004

Android应用加固是信息安全领域研究的热点之一.针对现有加壳技术以及so文件整体加固方案的不足,融合JNI机制、动态加载技术及云平台理念,提出一种面向Android应用的加固模型,给出了基于JNI机制的函数代码加固方案和基于云平台的加壳解... 详细信息

Android应用加固是信息安全领域研究的热点之一.针对现有加壳技术以及so文件整体加固方案的不足,融合JNI机制、动态加载技术及云平台理念,提出一种面向Android应用的加固模型,给出了基于JNI机制的函数代码加固方案和基于云平台的加壳解壳方案,形成了一种基于JNI机制与云平台的细粒度Android应用加固方法,从而实现了so文件的细粒度加固,解决了源apk文件易被获取以及解壳程序易被篡改的问题.开发了加固系统原型,验证了基于JNI机制与云平台的细粒度Android应用加固方法的有效性,且加固应用的Dalvik虚拟机工作负担、内存占用量及启动时间并未显著增加.

关键词：加固 JNI so文件动态加载加壳解壳

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法

引用

量子电子学报 2017年第3期34卷 278-285页

作者：吴朔媚韩明王敬涛石家庄学院计算机科学与工程学院河北石家庄050035 燕山大学信息科学与工程学院河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法。该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算。对图像进行去噪、边缘提取... 详细信息

为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法。该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算。对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测。实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息。

关键词：图像处理多尺度多方向数学形态学边缘检测结构元素

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于改进奇异值和子块映射的图像零水印技术

引用

光学学报 2020年第20期40卷 79-91页

作者：吴德阳赵静汪国平张晓丹李胜唐勇曲长波燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 北京大学信息科学技术学院北京100871 辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 北京大学北京市虚拟仿真与可视化工程中心北京100871 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

为了解决奇异值最高位在几何攻击下易敏感性和零水印抗几何攻击性能差的问题,提出一种基于改进奇异值和子块映射的图像零水印技术。首先,对载体图像进行Arnold置乱处理,消除像素间的相关性。然后,进行Curvelet变换、分块以及奇异值分解... 详细信息

为了解决奇异值最高位在几何攻击下易敏感性和零水印抗几何攻击性能差的问题,提出一种基于改进奇异值和子块映射的图像零水印技术。首先,对载体图像进行Arnold置乱处理,消除像素间的相关性。然后,进行Curvelet变换、分块以及奇异值分解以获得载体图像的稳定特征。同时,提出一种子块映射机制,将原始的版权图像划分成不同的子块,并通过对子块求和,使用不同的字符表示水印子块。最后,将载体图像的特征与水印子块按位进行逻辑运算生成零水印。实验结果表明,所提出的图像零水印算法在几何攻击、非几何攻击以及组合攻击下具有很强的鲁棒性,并且生成的零水印信息安全性更高。

关键词：图像处理图像零水印奇异值分解子块映射数字水印

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

直播电视推荐系统的评分预测算法研究

引用

电子学报 2020年第9期48卷 1735-1740页

作者：郭景峰朱晓松李爽燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北省文化旅游大数据技术创新中心河北承德067000 天津大学建筑学院天津300072 河北环境工程学院生态系河北秦皇岛066102

伴随电视频道的不断增加,推荐系统在直播电视领域应用成为研究热点.然而,直播电视独特的播放和收视方式使得传统的VOD(Video On Demand)推荐系统无法直接应用,已有的推荐频道的方法不关注正在播出的节目状态从而影响了推荐准确率,而推... 详细信息

伴随电视频道的不断增加,推荐系统在直播电视领域应用成为研究热点.然而,直播电视独特的播放和收视方式使得传统的VOD(Video On Demand)推荐系统无法直接应用,已有的推荐频道的方法不关注正在播出的节目状态从而影响了推荐准确率,而推荐节目的方法难以应对节目冷启动.为此,本文提出了一种融合频道推荐和节目推荐的评分预测算法OFAP(Over the First by Adding Preference).首先,利用聚类方法对每个用户实现差异性的收视时段划分,构建他们的频道-时段偏好矩阵和预推荐评分权重矩阵;其次,提出一个评分替代策略使得已有的推荐节目的算法能够应对节目冷启动,从而实现预推荐;最后,通过融合用户偏好、预推荐评分权重与预推荐结果,构建评分预测函数,将预推荐算法的评分预测结果作为评分预测函数的训练样本.实验表明,采用Precision@N和Recall@N作为评价标准,本文所提方法OFAP明显优于对比算法.

关键词：直播电视推荐系统冷启动时间相关预推荐协同过滤电视频道

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多核心节点的增量式动态社区发现算法

引用

通信学报 2024年第3期45卷 66-80页

作者：陈晶刘志君杨新宇刘洺辛刘苗苗广东海洋大学数学与计算机学院广东湛江524088 燕山大学信息科学与工程学院计算机系河北秦皇岛066004 河北省虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 广东海洋大学电子信息工程学院广东湛江524088 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

针对动态社区发现算法通常基于社区结构平稳变化的假设,而难以应对演化过程中可能出现的大量社区消亡或涌现等突发事件的问题,提出了一种基于多核心节点的增量式动态社区发现算法MCNIDCD。首先,将核心节点分为扩散型和内聚型,制定4种增... 详细信息

针对动态社区发现算法通常基于社区结构平稳变化的假设,而难以应对演化过程中可能出现的大量社区消亡或涌现等突发事件的问题,提出了一种基于多核心节点的增量式动态社区发现算法MCNIDCD。首先,将核心节点分为扩散型和内聚型,制定4种增量更新策略。其次,通过局部更新调整节点社区归属,并采用增量模块度方法优化社区结构。最后,实现社区合并。在人工和真实网络上对该算法的性能进行了评估,实验结果表明,在对比目前相关动态社区检测算法时,在人工网络仿真环境中,MCNIDCD算法表现出与社区演化规律的高度契合性;在真实网络实验中,MCNIDCD算法在模块度性能指标上平均提升了28%,并且在稳定性方面具有良好的优势,其优势对于研究动态社区演化过程具有重要的意义。

关键词：核心节点增量式网络演化社区发现

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：