检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2025年第1期47卷 56-65页

作者：余世瑞姜春茂哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118

针对云计算数据中心中,低效的资源管理产生的高能耗问题,提出一种基于模糊的(Q-learning(λ))强化学习算法,通过处理虚拟机放置(VMP)问题来解决云计算数据中心的高能耗开销问题。将当前状态下的虚拟机数量以及物理机利用率作为输入状态... 详细信息

针对云计算数据中心中,低效的资源管理产生的高能耗问题,提出一种基于模糊的(Q-learning(λ))强化学习算法,通过处理虚拟机放置(VMP)问题来解决云计算数据中心的高能耗开销问题。将当前状态下的虚拟机数量以及物理机利用率作为输入状态传入模糊控制器,并与强化学习(RL)算法相结合来执行对应相关的策略。该算法能够动态地将相关虚拟机分配到所对应的物理服务器上并且能够减少虚拟机迁移次数,优化资源利用率,在满足用户服务级别协议(SLA)的同时降低能源消耗。该算法能够应对工作负载波动的情况,并在满足SLA的期望服务质量(QoS)需求的同时,提供合适的VM部署(初始或重新映射)。实验结果显示,与Q-learning、Q-learning(λ)、Greedy和PSO放置算法相比,基于模糊的Q-learning(λ)算法的能源消耗显著减少且具有更快的收敛速度和一定的实用价值。

关键词：云计算虚拟机放置强化学习模糊系统

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受限分布映射和伪异常校准引导下的时序异常检测

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 134-146页

作者：陈泽健李佐勇胡蓉樊好义福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界... 详细信息

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界产生偏差,从而导致次优级的检测性能。提出一种受限分布映射和伪异常校准引导下的无监督异常检测方法。具体地,利用时间卷积网络提取输入数据特征。为了学习更精确的正态决策边界,从两个方面优化正态表征学习过程:第一,提出一种受限分布映射方法,通过特征归一化将训练数据的未知分布映射至高斯分布,并最小化正常数据与超球中心的单类距离,使数据在特征空间中更加紧凑;第二,提出一种伪异常校准机制,利用数据扰动操作从原始数据生成多种类型的伪异常数据,并通过区分正常数据和伪异常数据向模型注入异常知识,矫正决策边界。同时,通过最大化伪异常数据与超球中心的单类距离,扩大正常与异常数据之间的类可分离性。在测试阶段,通过测量输入数据与超球中心的单类距离来检测异常。在5个真实数据集上进行的大量实验表明,该方法实现了相比目前主流方法的更优性能,并且在不同程度的异常污染训练数据下具备更高的鲁棒性。

关键词：时间序列异常检测受限分布映射伪异常校准

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模糊知识结构的一些性质

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山东大学学报(理学版) 2025年第1期60卷 91-100页

作者：张纪平吴伟志周缪娟李进金泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 浙江海洋大学信息工程学院浙江舟山316022 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室(泉州师范学院) 福建泉州362000

基于模糊粗糙近似算子,提出上、下近似模糊知识状态的概念,讨论上、下近似模糊知识状态集族的表示法,获得上、下近似模糊知识状态集族形成模糊知识结构的充要条件。下近似模糊知识状态集族是模糊闭包空间的充要条件,上近似模糊知识状态... 详细信息

基于模糊粗糙近似算子,提出上、下近似模糊知识状态的概念,讨论上、下近似模糊知识状态集族的表示法,获得上、下近似模糊知识状态集族形成模糊知识结构的充要条件。下近似模糊知识状态集族是模糊闭包空间的充要条件,上近似模糊知识状态集族是模糊知识空间的充要条件,证明同一对模糊粗糙近似算子诱导的模糊闭包空间与模糊知识空间是对偶的,探讨上、下近似模糊知识结构细关系。

关键词：模糊粗糙近似算子模糊知识结构模糊闭包空间模糊知识空间细关系

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非线性矩阵方程X-A^(*)(R+B^(*)XB)^(-t)A=Q的正定解

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延边大学学报(自然科学版) 2025年第1期51卷 1-5页

作者：钟艳林孙德红李璞金闽南理工学院信息工程学院福建泉州362700 山西师范大学数学与计算机科学学院山西太原030031

利用闭凸集上单调算子不动点定理,给出了非线性矩阵方程X-A^(*)(R+B^(*)XB)^(-t)A=Q存在正定解的条件,并通过构造迭代矩阵序列的方法求得了非线性矩阵方程的正定解.利用数值算例进行验证表明,所给迭代矩阵序列方法是可行性的.

关键词：非线性矩阵方程正定解迭代方法不动点

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数据挖掘取样方法研究

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计算机研究与发展 2011年第1期48卷 45-54页

作者：胡文瑜孙志挥吴英杰东南大学计算机科学与工程学院南京210096 福建工程学院计算机与信息科学系福州350108 福州大学数学与计算机科学学院福州350108

取样是一种通用有效的近似技术.在数据挖掘研究中,取样方法可显著减小所处理数据集的规模,使得众多数据挖掘算法得以应用到大规模数据集以及数据流数据上.通过对应用于数据挖掘领域的代表性取样方法的比较研究和分析总结,提出了一个取... 详细信息

取样是一种通用有效的近似技术.在数据挖掘研究中,取样方法可显著减小所处理数据集的规模,使得众多数据挖掘算法得以应用到大规模数据集以及数据流数据上.通过对应用于数据挖掘领域的代表性取样方法的比较研究和分析总结,提出了一个取样算法分类框架.在指出了均匀取样局限性的基础上阐述了某些应用场景中选用偏倚取样方法的必要性,综述了取样技术在数据挖掘领域的应用研究与应用发展,最后对数据流挖掘取样方法面临的挑战和发展方向进行了展望.

关键词：数据挖掘均匀取样偏倚取样数据流概要数据结构

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利用三次剩余构造的基于身份的环签名方案

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电子科技大学学报 2013年第5期42卷 778-783页

作者：王峰林昌露福建工程学院数理系福州350108 福建师范大学数学与计算机科学学院福州350108

基于身份的环签名不仅可以保护签名者的隐私,而且简化了密钥管理过程,在Ad-hoc网络等领域有着广泛的应用。而大部分基于身份的环签名方案都是利用计算代价昂贵的双线性对构造的。该文利用三次剩余构造了一个基于身份的环签名方案,并利... 详细信息

基于身份的环签名不仅可以保护签名者的隐私,而且简化了密钥管理过程,在Ad-hoc网络等领域有着广泛的应用。而大部分基于身份的环签名方案都是利用计算代价昂贵的双线性对构造的。该文利用三次剩余构造了一个基于身份的环签名方案,并利用随机预言模型证明了该方案在大整数分解困难问题假设前提下是适应性选择身份和消息攻击下不可伪造的。该方法为构造基于身份的环签名提供了新的数学工具,扩展了研究空间。

关键词：三次剩余基于身份签名可证明安全随机预言模型环签名

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云边协同下基于博弈论的云机器人部分任务卸载策略

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系统仿真学报 2023年第5期35卷 987-997页

作者：姜春茂杨振兴福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150500

如何合理地利用中心云、边缘云的资源,既降低系统设备能耗,又能缩短任务平均完成时间,是云机器人计算任务卸载面临的重大挑战。将云机器人的计算任务完成时间与能耗作为代价衡量指标,根据自身需求设置不同的代价权重,将多个云机器人的... 详细信息

如何合理地利用中心云、边缘云的资源,既降低系统设备能耗,又能缩短任务平均完成时间,是云机器人计算任务卸载面临的重大挑战。将云机器人的计算任务完成时间与能耗作为代价衡量指标,根据自身需求设置不同的代价权重,将多个云机器人的计算任务卸载问题转换成了一种多个玩家参与的博弈模型,设计了一种基于博弈论的部分任务卸载算法(game theory-partial task offloading,GT-PTO)。通过算法下的纳什平衡状态,找到参与者的最佳卸载阈值,从而达到系统总代价的优化。仿真结果表明,采用所提算法进行任务卸载,能够减少云机器人计算任务的能耗,缩短平均任务完成时间,大大提高云边协同服务质量。

关键词：博弈论云机器人任务卸载云边协同能耗优化

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基于双向自适应门控图卷积网络的交通流预测

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交通运输系统工程与信息 2023年第1期23卷 187-197页

作者：贺文武裴博彧李雅婷刘小雨徐少兵福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建工程学院福建省大数据挖掘与应用重点实验室福州350118 清华大学车辆与运载学院北京100084

针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑... 详细信息

针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑交通流特征信息,做好数据准备。考虑交通流的实际有向性,主体模型采用正、反双路网络设计以分向学习交通流时空特征的有效表示。双路网络结构相同,以轻量有效的因果卷积作为模型的时序特征提取器,以多层自适应门控图卷积神经网络作为模型组件提取空间特征,实现信息的自适应聚合与传播,再通过纵向信息聚合层轻量化地实现不同局部视野下的信息融合,基于注意力有效权衡两路网络的信息贡献并将其聚合,建立双向自适应门控图卷积网络交通流预测模型。在真实交通流基准数据集PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08上进行模型的有效性验证,结果表明,所建模型在4个数据集上3个预测精度指标均优于基线模型。同时,相较于最先进的基线模型时空同步图卷积网络与时空融合图神经网络,所建模型能以数倍甚至数十倍比例的参数轻量化与低训练时间代价获得更高的预测精度。

关键词：智能交通自适应门控图卷积双向图网络特征融合纵向层间聚合

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复杂网络输出反馈量化同步控制

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电机与控制学报 2022年第5期26卷 135-142页

作者：石宇静胡昌敏李善强福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 哈尔滨理工大学数学系黑龙江哈尔滨150080

针对复杂网络包含节点较多,且其节点状态测量成本过高的问题,提出复杂网络输出反馈量化同步控制方法。为了减轻信号传输对网络带宽的压力,采用对数量化器对控制输入信号进行量化,并利用范数有界不确定性的方法处理控制量化问题。通过设... 详细信息

针对复杂网络包含节点较多,且其节点状态测量成本过高的问题,提出复杂网络输出反馈量化同步控制方法。为了减轻信号传输对网络带宽的压力,采用对数量化器对控制输入信号进行量化,并利用范数有界不确定性的方法处理控制量化问题。通过设计状态观测器获得网络节点的状态估计值,以此为基础给出了复杂网络的输出反馈量化同步控制器的设计方法。通过求解线性矩阵不等式,可同时获得观测器增益矩阵和控制器增益矩阵。根据Lyapunov稳定性理论,证明了观测误差动态系统以及同步误差动态系统的渐近稳定性。最后,利用蔡氏电路网络的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：复杂网络输出反馈同步控制对数量化器线性矩阵不等式蔡氏电路

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一种多移动充电车在线协同充电策略

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传感技术学报 2023年第5期36卷 798-808页

作者：张顺淼林亚彪王进福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,引入多部移动充电车(MCV)为传感器补充能量可以有效提高充电可靠性。如何协同多MCV进行充电规划是提高WRSN性能的关键,为此提出一种基于注意力机制的多MCV在线分布式协同充电算法(OCAMD)。首先根... 详细信息

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,引入多部移动充电车(MCV)为传感器补充能量可以有效提高充电可靠性。如何协同多MCV进行充电规划是提高WRSN性能的关键,为此提出一种基于注意力机制的多MCV在线分布式协同充电算法(OCAMD)。首先根据能耗率对传感器进行分级,结合传感器节点的距离和能量属性,采用注意力机制在线选择充电节点,并自适应调整充电时间。其次在满足WRSN正常运行的基础上,确定网络中所需的MCV数量。最后提出分布式协同算法,确保MCV与充电节点一一对应,同时均衡多MCV的充电负载。仿真结果表明,与当前主流的几种协同充电算法相比,OCAMD能有效提高传感器的存活率和MCV的能量利用率。

关键词：无线可充电传感器网络分布式协同算法注意力机制充电路径规划移动充电车

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