检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第10期51卷 362-371页

作者：林璟峰李鸣陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 华侨大学计算科学福建省高校重点实验室福建泉州362021

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,FaaS)作为无服务架构的一种经典范式,提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相比传统的方式,FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目,为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合,是有意义且具有挑战的。为此,文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架,该框架实现了对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时,对于需要部署的函数,将其重构并部署到OpenFaaS上,在运行时能够灵活地在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估,结果表明该框架可以有效管理多个边缘,且与本地运行相比,该框架平均可节省10.49%~49.36%的响应时间。

关键词：无服务架构函数即服务(FaaS) OpenFaaS 计算卸载移动边缘计算

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粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索

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福州大学学报（自然科学版） 2016年第2期44卷 182-187页

作者：朱丹红柯逍叶菁福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116

针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法.算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中... 详细信息

针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法.算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中粒子的最优运动方向.实验结果表明,该算法能有效提高系统的检索效率.

关键词：花卉图像检索粒子群优化相关反馈检索效率

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半监督异常流量检测研究综述

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小型微型计算机系统 2020年第11期41卷 2371-2379页

作者：李杰铃张浩福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

随着信息网络的高速发展,特别是高速互联网、5G网络、物联网等的发展,网络流量信息的获取也变得更加容易,但对流量数据进行标记面临着不可逾越的困难.半监督学习能够将少量标记的流量与大量未标记的流量同时进行训练,也因此成为网络安... 详细信息

随着信息网络的高速发展,特别是高速互联网、5G网络、物联网等的发展,网络流量信息的获取也变得更加容易,但对流量数据进行标记面临着不可逾越的困难.半监督学习能够将少量标记的流量与大量未标记的流量同时进行训练,也因此成为网络安全领域的研究热点.学术界已有半监督技术的相关综述,尚未有对半监督技术在异常流量检测方法上进行总结的文献.因此,本文对近年来半监督异常流量检测技术进行综述,首先论述异常流量检测的特性与关联性,然后对半监督学习的研究内容进行介绍,其次,对基于半监督的异常流量检测方法进行分析和比较,包括半监督聚类、半监督分类、半监督降维、半监督集成和增量半监督,最后指出当前半监督检测方法中存在的不足和未来值得研究的方向.

关键词：半监督学习网络安全异常流量检测方法

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一种基于多粒度循环神经网络与词注意力的多轮对话回答选择方法

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小型微型计算机系统 2021年第12期42卷 2553-2560页

作者：谢琪陈羽中刘漳辉福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

随着大数据和人工智能的发展,多轮对话算法受到了越来越多的关注.多轮对话回答选择是多轮对话算法中的关键问题之一,其目标是选择与输入消息和对话内容最相关的回答作为应答.近年来,深度神经网络模型在多轮对话回答选择问题上取得了较... 详细信息

随着大数据和人工智能的发展,多轮对话算法受到了越来越多的关注.多轮对话回答选择是多轮对话算法中的关键问题之一,其目标是选择与输入消息和对话内容最相关的回答作为应答.近年来,深度神经网络模型在多轮对话回答选择问题上取得了较大进展.然而,如何提取对话上下文和回答中的相关语义信息并从中提取丰富的多粒度语义匹配特征仍然是多轮对话回答选择问题面临的巨大挑战.针对上述问题,本文提出了一种结合词注意力机制的多粒度循环神经网络模型MRNA(MultiGranularity Recurrent Neural Netw ork w ith Word Attention).首先,M RNA使用双通道网络,融合字符级和词语级语义信息,从而获得更准确的语义表征.其次,为了在语义匹配过程中充分提取对话上下文和回答中的相关语义信息,MRNA使用词注意力机制,动态地学习注意力矩阵的权重,从而提取与对话上下文和回答最契合的关键信息.此外,为进一步增强对话上下文和回答的语义匹配度,MRNA采用AHRE(Attentive Hierarchical Recurrent Encoder)对句子进行分层编码后输出的句子进行了分割得到前向序列相似度矩阵和后向序列相似度矩阵,从而获取多粒度的语义匹配信息.多个多轮对话数据集上的实验结果表明,MRNA模型在精度,召回率等方面均优于对比模型.

关键词：多轮对话层级粒度词注意力机制回答选择

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PLP-SLAM:基于点、线、面特征融合的视觉SLAM方法

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机器人 2017年第2期39卷 214-220,229页

作者：李海丰胡遵河陈新伟中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福建福州350121

基于点特征的视觉SLAM(同时定位与地图构建)算法存在计算量大、环境存储空间负荷高、定位误差较大的问题,为此,提出了一种基于点、线段、平面特征融合的视觉SLAM算法——PLP-SLAM.在扩展卡尔曼滤波(EKF)框架下,首先利用点特征估计机器... 详细信息

基于点特征的视觉SLAM(同时定位与地图构建)算法存在计算量大、环境存储空间负荷高、定位误差较大的问题,为此,提出了一种基于点、线段、平面特征融合的视觉SLAM算法——PLP-SLAM.在扩展卡尔曼滤波(EKF)框架下,首先利用点特征估计机器人当前位姿,然后构建了基于点、线、平面特征的观测模型,最后建立了带平面约束的线段特征数据关联方法及系统状态更新模型,并利用线段和平面特征描述环境信息.在公开数据集上进行了实验,结果表明,本文PLP-SLAM算法能够成功完成SLAM任务,平均定位误差为2.3 m,优于基于点特征的SLAM方法,并通过基于不同特征的SLAM实验表明了本文提出的点、线、面特征融合的优越性.

关键词：同时定位与地图构建点线面特征融合扩展卡尔曼滤波线段特征平面特征

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面向社区问答匹配的混合神经网络模型

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小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1833-1838页

作者：张衍坤陈羽中刘漳辉福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

问答匹配是社区问答的一项重要且具有挑战性的任务.本文提出了一种面向社区问答匹配的混合神经网络模型.针对问答对序列,提出了融合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型,学习问答对的语义信息及问答对序列的上下... 详细信息

问答匹配是社区问答的一项重要且具有挑战性的任务.本文提出了一种面向社区问答匹配的混合神经网络模型.针对问答对序列,提出了融合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型,学习问答对的语义信息及问答对序列的上下文相关性信息;针对用户的历史回答,提出基于多维度注意力机制的用户-问题建模方法,学习用户与问题之间的相关性信息.在SemEval-2015CQA数据集上的实验结果表明,与现有的社区问答匹配算法相比,本文算法能够有效提高社区问答匹配精度.

关键词：社区问答问答匹配多维度注意力机制用户建模

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一种数据增强与混合神经网络的异常流量检测

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小型微型计算机系统 2020年第4期41卷 786-793页

作者：连鸿飞张浩郭文忠福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

网络入侵检测是网络安全的重要组成部分之一,而异常流量检测是实现网络入侵检测的一种方法.针对目前异常流量检测中存在的数据不平衡以及检测模型检测率较低、误报率较高的问题,提出一种过采样算法与混合神经网络相结合的异常流量检测模... 详细信息

网络入侵检测是网络安全的重要组成部分之一,而异常流量检测是实现网络入侵检测的一种方法.针对目前异常流量检测中存在的数据不平衡以及检测模型检测率较低、误报率较高的问题,提出一种过采样算法与混合神经网络相结合的异常流量检测模型.该模型通过学习网络流量数据中的特征来实现异常检测.首先,采用SMOTE与ENN对少数类样本进行过采样解决不平衡问题,再对网络流量数据的特征进行归一化;然后通过卷积神经网络来学习网络流量数据中的空间特征;再将这些包含空间信息特征的数据在时间上错开排列后输入到双向长短时记忆网络来进一步学习其时序特征;接着使用注意力机制对特征的重要性进行计算,最后输出检测结果.在NSL-KDD数据集上的实验结果表明:本文模型相较于目前的机器学习与深度学习检测模型有更高的准确率与较低的误报率.

关键词：数据不平衡深度学习异常检测卷积神经网络长短时记忆网络注意力机制

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基于数据增强和模型更新的异常流量检测技术

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信息网络安全 2020年第2期 66-74页

作者：张浩陈龙魏志强福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

网络攻击手段层出不穷,使得数据样本不断变化,导致异常检测精度低。传统网络异常流量检测方法通过规则匹配进行检测,该方法检测手段较简单,很难适应复杂灵活的大规模网络环境。为此,文章提出一种基于数据增强和模型更新的异常流量检测... 详细信息

网络攻击手段层出不穷,使得数据样本不断变化,导致异常检测精度低。传统网络异常流量检测方法通过规则匹配进行检测,该方法检测手段较简单,很难适应复杂灵活的大规模网络环境。为此,文章提出一种基于数据增强和模型更新的异常流量检测技术。为解决数据不平衡问题,文章引入SMOTE算法进行少数类样本的过采样,并结合ENN算法剔除噪音数据。通过随机森林算法提取样本特征的重要性,并在改进的KNN算法中以特征重要性作为距离度量实现模型更新。最后,采用带有分类特性的CatBoost分类算法对网络流量数据进行分类。该模型在模型迭代更新过程中,对异常流量的检测效果较好,与HCPTC-IDS等方法比较,检测精度和误报率都有所提升。利用KDD 99数据集进行实验的结果表明,该模型的多分类检测精度高达96.52%,并且误报率仅为0.92%。

关键词：网络异常流量检测数据不平衡特征重要性模型更新 KDD 99

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路径张量分解的知识图谱推理算法

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模式识别与人工智能 2017年第5期30卷 473-480页

作者：吴运兵朱丹红廖祥文张栋林开标福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 厦门理工学院计算机与信息工程学院厦门361024

现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对... 详细信息

现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对间的关系路径.然后对实体对间的关系路径进行张量分解,并在优化更新过程中采用交替最小二乘法.实验表明,在路径问题回答任务和实体链接预测任务中,PRESCAL可以取得较好的预测准确率.

关键词：张量分解路径推理知识图谱路径排列算法(PRA)

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一种基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法

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信息网络安全 2021年第3期21卷 44-52页

作者：刘延华刘志煌福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

针对匿名用户数据的海量性与冗余性等特点,为提高数字证据的用户身份鉴定性能,文章提出基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法。首先,文章研究了基于BIDE算法的用户频繁行为模式挖掘方法,为数据鉴定提供了高质量的用户频繁序列行为模式库... 详细信息

针对匿名用户数据的海量性与冗余性等特点,为提高数字证据的用户身份鉴定性能,文章提出基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法。首先,文章研究了基于BIDE算法的用户频繁行为模式挖掘方法,为数据鉴定提供了高质量的用户频繁序列行为模式库。然后,采用基于最长公共子序列的相似度方法得到模式综合相似度,全面描述用户数据之间的吻合程度。最后,分别使用Web浏览数据集和Unix操作命令行数据集进行实验,结果表明,文章所提出的数字证据鉴定方法具有良好的适用性和计算效率,为匿名数据的同一鉴定提供了技术支撑。

关键词：数据鉴定数字证据 BIDE 用户行为模式相似度

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