检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2012年第7期35卷 1522-1538页

作者：梁亚澜聂长海南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

覆盖表生成是组合测试的关键问题,很多数学方法、贪心算法以及演化搜索方法等被应用于生成各种覆盖表.针对演化搜索方法的性能受到方法本身配置参数影响很大这一实际问题,文中以二维覆盖表生成为实例,系统地对典型的演化搜索方法——遗... 详细信息

覆盖表生成是组合测试的关键问题,很多数学方法、贪心算法以及演化搜索方法等被应用于生成各种覆盖表.针对演化搜索方法的性能受到方法本身配置参数影响很大这一实际问题,文中以二维覆盖表生成为实例,系统地对典型的演化搜索方法——遗传算法的种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率以及遗传算法的变种算法等因素进行探索,设计了pair-wise法、Base choice法和爬山法3条实验路线探索遗传算法的这些配置参数及其相互作用对算法生成二维覆盖表效果的影响,并回答两个问题:对于特定二维覆盖表生成问题,是否存在遗传算法的最优参数配置;对于一般的二维覆盖表生成问题,是否存在通用的遗传算法最优参数配置.

关键词：二维覆盖表遗传算法配置参数优化组合测试测试用例生成

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建筑工程图识别与理解——模型与算法

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计算机研究与发展 2005年第1期42卷 144-152页

作者：路通席晓鹏芮明蔡士杰窦万春南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

建筑工程图采用二维示意式表达方式,识别和三维精确还原相对困难.提出了一种基于轴网、结构语义驱动的层次式自生长识别模型(SINEHIR模型),在融合结构语义的基础上从先导建筑构件开始,在削减后的识别空间中结合当前识别层次的特点,分别... 详细信息

建筑工程图采用二维示意式表达方式,识别和三维精确还原相对困难.提出了一种基于轴网、结构语义驱动的层次式自生长识别模型(SINEHIR模型),在融合结构语义的基础上从先导建筑构件开始,在削减后的识别空间中结合当前识别层次的特点,分别采用基于特征的建筑符号识别方法、基于符号的轴网识别方法、基于轮廓的结点构件识别方法、基于关联语义的段构件识别方法、基于几何的组合构件识别方法和基于继承的信息传递方法,在模型约束下完成后继识别,以较小的计算量有效排除绘图噪音、提高识别率.

关键词：建筑工程图识别理解 SINEHIR模型

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P2P流媒体关键技术的研究进展

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计算机研究与发展 2005年第12期42卷 2033-2040页

作者：龚海刚刘明毛莺池陆桑璐谢立南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

传统的流媒体系统建立在客户-服务器模式的基础上,系统伸缩性差,服务器常常成为系统的瓶颈·而最近兴起的P2P(peer-to-peer)技术在充分利用客户资源、提高系统伸缩性等方面具有巨大的潜力,基于P2P方式的流媒体的研究也逐步引起了人... 详细信息

传统的流媒体系统建立在客户-服务器模式的基础上,系统伸缩性差,服务器常常成为系统的瓶颈·而最近兴起的P2P(peer-to-peer)技术在充分利用客户资源、提高系统伸缩性等方面具有巨大的潜力,基于P2P方式的流媒体的研究也逐步引起了人们的注意·讨论了当前P2P流媒体关键技术的研究进展,介绍了P2P流媒体的研究现状,最后指出了P2P流媒体的未来研究方向·

关键词： P2P 流媒体伸缩性

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一种基于标记传播的大规模图像分类方法

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计算机研究与发展 2012年第11期49卷 2289-2295页

作者：佘俏俏俞扬姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在基于内容的图像检索中,图像标记具有十分重要的作用.由于为图像加标注代价昂贵,研究者通过利用大量的未标记数据来提高分类性能,标记传播是其中的一类有效方法.随着数据采集、存储技术的发展,数字图像的积累越来越容易,但现有的标记... 详细信息

在基于内容的图像检索中,图像标记具有十分重要的作用.由于为图像加标注代价昂贵,研究者通过利用大量的未标记数据来提高分类性能,标记传播是其中的一类有效方法.随着数据采集、存储技术的发展,数字图像的积累越来越容易,但现有的标记传播方法难以处理真实世界中的大规模数据.因此,针对大规模图像标记,融合标记传播和随机森林技术,提出一种新方法RFLP.它使用随机决策树进行样本压缩,使得传统的标记传播方法能够在压缩过的示例上高效执行,以利用未标记数据提高分类性能,然后利用随机森林将标记传播的结果推广到所有未标记示例上.实验结果表明,新方法RFLP的可扩展性明显优于传统标记传播方法,且其分类性能良好.

关键词：图像标记大规模问题标记传播直推式学习随机森林

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采用单幅草图的正交多面体模型生成方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第1期24卷 50-59页

作者：宋沫飞孙正兴张尧烨刘凯章菲倩南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

为便于用户在工程设计时使用草图进行三维模型设计,提出一种从单幅草图生成正交多面体模型的方法.根据正交多面体模型的结构特点定义了建模过程中的特征层次体系及其转换规则,通过规则推理实现各层次特征的转换,以支持用户使用简图方式... 详细信息

为便于用户在工程设计时使用草图进行三维模型设计,提出一种从单幅草图生成正交多面体模型的方法.根据正交多面体模型的结构特点定义了建模过程中的特征层次体系及其转换规则,通过规则推理实现各层次特征的转换,以支持用户使用简图方式快速地生成多面体模型;同时,使用决策树管理转换规则集合实现对规则的训练和更新,以保证规则集的可拓展性和鲁棒性.实验结果表明:该方法能生成多种复杂的正交多面体模型,且决策树方法能有效地支持对规则集合的训练和更新.

关键词：多面体模型生成特征层次规则推理决策树

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YARM:基于MapReduce的高效可扩展的语义推理引擎

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计算机学报 2015年第1期38卷 74-85页

作者：顾荣王芳芳袁春风黄宜华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

随着语义网的快速发展,RDF语义数据大量涌现.大规模RDF语义数据推理的一个主要问题是计算量大、完成计算需要消耗很长的时间.显然,传统的单机语义推理引擎难以处理大规模的语义数据.另一方面,现有的基于MapReduce的大规模语义推理引擎,... 详细信息

随着语义网的快速发展,RDF语义数据大量涌现.大规模RDF语义数据推理的一个主要问题是计算量大、完成计算需要消耗很长的时间.显然,传统的单机语义推理引擎难以处理大规模的语义数据.另一方面,现有的基于MapReduce的大规模语义推理引擎,缺乏对算法在分布和并行计算环境下执行效率的优化,使得推理时间仍然较长.此外,现有的推理引擎大多存在可扩展性方面的不足,难以适应大规模语义数据的增长需求.针对现有的语义推理系统在执行效率和可扩展性方面的不足,文中提出了一种基于MapReduce的并行化语义推理算法和引擎YARM.为了实现分布和并行计算环境下的高效推理,YARM做出了以下4点优化:(1)采用合理的数据划分模型和并行化算法,降低计算节点间的通信开销;(2)优化推理规则的执行次序,提升了推理计算速度;(3)设计了简洁的去重策略,避免新增作业处理重复数据;(4)设计实现了一种新的基于MapReduce的并行化推理算法.实验结果表明,在真实数据集和大规模合成数据集上,YARM的执行速度比当前最新的基于MapReduce的推理引擎快10倍左右,同时YARM还表现出更好的数据和系统可扩展性.

关键词： RDF RDFS推理 MapReduce 语义推理分布式推理

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基于误差截尾假设的时序预测可学习性理论与算法

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计算机学报 2022年第11期45卷 2279-2289页

作者：张绍群张钊钰姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

在收集和处理时间序列数据的过程中,难免会产生误差,而在很多现实情形中误差是自相关非独立的.已有的预测理论在分析误差自相关的时序数据时,往往需要知道预测算法所输出假设空间的显式表达,而对于一些假设空间不明确的模型,比如神经网... 详细信息

在收集和处理时间序列数据的过程中,难免会产生误差,而在很多现实情形中误差是自相关非独立的.已有的预测理论在分析误差自相关的时序数据时,往往需要知道预测算法所输出假设空间的显式表达,而对于一些假设空间不明确的模型,比如神经网络,尚未有系统的求解方法和理论保障来分析其在非平稳且误差自相关时序数据上的预测能力.本文基于误差截尾的假设,提出了时间序列的预测PAC可学习理论,并给出了数据依赖情形下的泛化误差界.该界限包含一个时序复杂度度量和一个差异度量,前者描述了序列数据的非平稳性,后者可在适当情形下从数据中估计得到.因此,该误差界并不依赖于假设空间的显式表达,具有较强的普适性.根据上述理论,本文提出了一种基于自回归模型的交替优化算法用于预测非平稳的时间序列数据.我们在真实数据集上进行实验,验证了本文提出算法的有效性.

关键词：机器学习时间序列分析自相关误差预测PAC可学习性差异估计交替优化

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Hadoop MapReduce短作业执行性能优化

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计算机研究与发展 2014年第6期51卷 1270-1280页

作者：顾荣严金双杨晓亮袁春风黄宜华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210046

Hadoop MapReduce并行计算框架被广泛应用于大规模数据并行处理.近年来,由于其能较好地处理大规模数据,Hadoop MapReduce也被越来越多地使用在查询应用中.为了能够处理大规模数据集,Hadoop的基本设计更多地强调了数据的高吞吐率.然而在... 详细信息

Hadoop MapReduce并行计算框架被广泛应用于大规模数据并行处理.近年来,由于其能较好地处理大规模数据,Hadoop MapReduce也被越来越多地使用在查询应用中.为了能够处理大规模数据集,Hadoop的基本设计更多地强调了数据的高吞吐率.然而在处理对短作业响应性能有较高要求的查询应用时,Hadoop MapReduce并行计算框架存在明显不足.为了提升Hadoop对于短作业的执行效率,对原有的Hadoop MapReduce作出以下3点优化:1)通过优化原有的setup和cleanup任务的执行方式,成功地缩短了作业初始化环境准备和作业结束环境清理的时间;2)将首次任务分配从"拉"模式转变为"推"模式;3)将作业执行过程中JobTracker和TaskTrackers之间的控制消息通信从现有的周期性心跳机制中分离出来,采用即时传递机制.最后,采用一种典型的基于MapReduce并行化的查询应用BLAST,对优化工作进行了评估.各种不同类型BLAST作业的测试实验表明,与现有的标准Hadoop相比,优化后的Hadoop平均执行性能提升约23%.

关键词： MapReduce 并行计算短作业性能优化大数据处理

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基于博弈理论的动态入侵响应

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计算机研究与发展 2008年第5期45卷 747-757页

作者：石进陆音谢立计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

随着计算机网络的飞速发展,人们对互联网技术的依赖程度越来越高,因此确保网络系统的安全性也变得越来越重要.近年来,由于网络攻击事件的增多,入侵检测和响应技术越来越成为目前的研究热点之一.不过与其他安全技术得到广泛应用并取得良... 详细信息

随着计算机网络的飞速发展,人们对互联网技术的依赖程度越来越高,因此确保网络系统的安全性也变得越来越重要.近年来,由于网络攻击事件的增多,入侵检测和响应技术越来越成为目前的研究热点之一.不过与其他安全技术得到广泛应用并取得良好的效果相比,入侵检测与响应的发展是滞后的.这一方面是由于入侵检测自身检测技术的限制,另一方面是由于目前的报警响应研究未能处理好系统的收益及攻击者策略变化等问题.针对上述第2个问题,提出了一种基于博弈理论的动态入侵响应DIRBGT模型.该模型一方面对攻击者和系统双方收益计算得比较全面,因此系统在报警响应后的收益得到了保证;另一方面还将攻击者可能的策略变化纳入模型当中,与单从系统一方推理最优响应的不稳定性相比,其最优解是稳定、可靠的.实验结果表明,DIRBGT模型有效提高了报警响应的准确性和效果.

关键词：网络安全入侵响应攻击场景博弈理论动态响应

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神经网络规则抽取

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计算机研究与发展 2002年第4期39卷 398-405页

作者：周志华陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

神经网络是一种黑箱模型，其学习到的知识蕴涵在大量连接权中，不仅影响了用户对利用神经计算技术构建智能系统的信心，还阻碍了神经网络技术在数据挖掘领域的应用．由于对神经网络规则抽取进行研究有助于解决上述问题，因此该领域已成... 详细信息

神经网络是一种黑箱模型，其学习到的知识蕴涵在大量连接权中，不仅影响了用户对利用神经计算技术构建智能系统的信心，还阻碍了神经网络技术在数据挖掘领域的应用．由于对神经网络规则抽取进行研究有助于解决上述问题，因此该领域已成为机器学习和神经计算界的研究热点．介绍了神经网络规则抽取研究的历史，综述了国际研究现状，对关于这方面研究的不同看法进行了讨论，并指出该领域中一些值得进一步研究的内容．

关键词：神经网络机器学习规则抽取知识获取数据挖掘

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