检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2008年第4期19卷 879-887页

作者：曹晓梅俞波陈贵海任丰原南京大学计算机软件新技术国家重点实验室复旦大学计算机科学与工程系上海200433 清华大学计算机科学与技术系北京100084

正确的节点位置信息是传感器网络构建和维护、监测事件定位、目标跟踪等模块实现的前提和基础.节点的定位过程极易受到各种攻击,在资源受限的传感器网络中,如何安全、有效地获取节点位置信息,是一个极具挑战性的安全问题.着重分析了不... 详细信息

正确的节点位置信息是传感器网络构建和维护、监测事件定位、目标跟踪等模块实现的前提和基础.节点的定位过程极易受到各种攻击,在资源受限的传感器网络中,如何安全、有效地获取节点位置信息,是一个极具挑战性的安全问题.着重分析了不同类型的传感器网络节点定位系统所面临的安全攻击,讨论了近年来该领域具有代表性的安全措施的原理、特点和局限,并简要介绍了谈领域今后的研究热点.

关键词：无线传感器网络节点定位系统攻击防御措施

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多处理器环境中基于节能及容错的实时动态调度算法

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计算机研究与发展 2008年第4期45卷 706-715页

作者：韩建军甘露阮幼林李庆华 Abbas A.Essa 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学电子科学与工程系南京210093

当前处理器由于较高的能量消耗,导致处理器热量散发的提高及系统可靠性的降低,同时任务实际运行中的错误也降低了系统的可靠性.因此同时满足节能性及容错性已经成为目前计算机领域较为关心的问题.提出的调度算法针对实时多处理器计算环... 详细信息

当前处理器由于较高的能量消耗,导致处理器热量散发的提高及系统可靠性的降低,同时任务实际运行中的错误也降低了系统的可靠性.因此同时满足节能性及容错性已经成为目前计算机领域较为关心的问题.提出的调度算法针对实时多处理器计算环境,以执行时间最短的任务优先调度为基础,结合其他有效技术(共享空闲时间回收及检查点技术),使得实时任务在其截止期内完成的同时,能够动态地降低整个系统的能量消耗及动态容错.针对独立任务集及具有依赖关系的任务集,提出两种算法:STFBA1及STFBA2(shortest taskfirst based algorithm)..通过实验与目前所知的有效算法相比,算法具有更好的性能(调度长度及能量消耗)及较低的通信时间复杂度.

关键词：实时系统多处理器系统调度算法能量消耗容错

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基于神经网络的三维模型视觉特征分析

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计算机工程与应用 2008年第21期44卷 174-178,216页

作者：韦伟杨育彬林金杰阮佳彬南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系

首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能... 详细信息

首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别。

关键词：三维模型视觉特征感知器神经网络 Hopfield网络三维物体分类

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基于信息熵的相对离群点的检测方法：ENBROD

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南京大学学报（自然科学版） 2008年第2期44卷 212-218页

作者：于绍越商琳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210093

提出一种检测离散属性数据集中相对离群点的算法.目前已有的关于离群点的检测方法大多关注连续属性的数据集,由于离散属性值之间并没有类似于连续属性值之间那样固有的距离度量关系,故不能简单的把用于连续属性数据集的检测算法应用到... 详细信息

提出一种检测离散属性数据集中相对离群点的算法.目前已有的关于离群点的检测方法大多关注连续属性的数据集,由于离散属性值之间并没有类似于连续属性值之间那样固有的距离度量关系,故不能简单的把用于连续属性数据集的检测算法应用到离散属性数据集中来.本文首先引入了一种新的信息熵增量的概念——去一划分信息熵增量,通过形式化分析得到了其性质.然后,在去一划分信息熵增量的基础上,给出了每个对象所对应的相对离点群因子(ROF)的定义.每个对象的ROF是相对的,因为其只取决于这一对象的邻域.接着,提出了ENBROD算法来实现对ROF的计算.最后,通过实验说明当邻域大小较小时,ENBROD算法可以找到已存在的方法所找不到的相对离群点;而当邻域的大小足够大时,ENBROD算法寻找全局离群点的能力也与其他的一些离群点检测算法的能力相近.

关键词：离群点离散属性信息熵

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使用补偿非参数CUSUM方法检测DDoS攻击

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通信学报 2008年第6期29卷 126-132页

作者：严芬陈轶群黄皓殷新春南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 扬州大学信息学院计算机科学与工程系江苏扬州225009

提出了一种有效的、在攻击目的端检测DDoS攻击的方法。研究目的是为了在花费较少代价的情况下,早期检测到攻击的存在,记录可疑的攻击包。对基于TCP协议的DDoS攻击而言,从受害端进行观察,会发现很多没有确认的TCP报文段。在每个时间间隔... 详细信息

提出了一种有效的、在攻击目的端检测DDoS攻击的方法。研究目的是为了在花费较少代价的情况下,早期检测到攻击的存在,记录可疑的攻击包。对基于TCP协议的DDoS攻击而言,从受害端进行观察,会发现很多没有确认的TCP报文段。在每个时间间隔?t,计算未确认的报文段个数与总报文段个数的比值,形成基于时间的统计序列,再用经过改进的非参数递归CUSUM(cumulative sum)算法在线、快速检测DDoS攻击,并在检测的同时记录可疑的攻击包。经实验验证,该检测算法不仅快速,而且具有更低的误报率,能够适应更复杂的网络检测环境。另外,还能为攻击的分析取证和追踪提供一定帮助。

关键词：信息安全 DDoS 非参数CUSUM算法攻击检测 TCP 未确认报文段

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基于图的最大频繁项集的生成算法

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南京大学学报（自然科学版） 2008年第5期44卷 520-526页

作者：刘红星王崇骏谢俊元计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210093

挖掘频繁项集是数据挖掘的重要技术之一,目前已有很多经典算法,如:apriori算法,FP-tree等.挖掘频繁项集主要是寻找最大频繁项集,为了快速寻找最大频繁项集,通常采用削减候选项集、减少扫描数据库次数的方法和将自底向上与自顶向下的搜... 详细信息

挖掘频繁项集是数据挖掘的重要技术之一,目前已有很多经典算法,如:apriori算法,FP-tree等.挖掘频繁项集主要是寻找最大频繁项集,为了快速寻找最大频繁项集,通常采用削减候选项集、减少扫描数据库次数的方法和将自底向上与自顶向下的搜索方法结合起来(又称双向搜索).双向搜索能有效地缩减搜索空间.本文把基于图的关联规则挖掘和双向搜索的思想结合起来产生最大频繁项集,提出了基于图的最大频繁项集生成算法.此算法用图将数据映射到一个向量上,通过一遍扫描数据库就可以构造整个频繁项集,结合双向搜索,能快速生成频繁项集,对产生较大长度的最大频繁项集也有较好的效果.文末,把基于图的关联规则挖掘算法和基于图的最大频繁项集算法进行了比较,分析出性能差别的原因.

关键词：关联规则最大频繁项集图

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基于TAG的电力网格分布式资源管理的研究与实现

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计算机科学 2008年第10期35卷 115-121页

作者：严涛吕琦司春锋陆桑璐陈道蓄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

电力系统对全网范围内分布、异构、海量数据全面共享和集成的需要催生了网格技术和传统电力调度监控技术的结合---电力网格。电力网格通过统一的软件平台连结电力调度中心,整合分布的软硬件资源,提供信息和计算的共享。对电力网格平台... 详细信息

电力系统对全网范围内分布、异构、海量数据全面共享和集成的需要催生了网格技术和传统电力调度监控技术的结合---电力网格。电力网格通过统一的软件平台连结电力调度中心,整合分布的软硬件资源,提供信息和计算的共享。对电力网格平台的资源管理机制进行了研究,提出了一种基于TAG(标签)的信息分类模式,克服了传统树型分类的缺点;设计实现了一套由多台RSS Server(资源监控服务器)协同完成的分布式资源存储与检索机制。并在此基础上,分析了TAG分类模式和分布式检索策略的优点。性能比较和系统运行表明该方案是有效和可行的。

关键词：电力网格 TAG 资源管理分布式检索

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可变精度粗糙集β值的增量计算

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计算机科学 2008年第3期35卷 228-230,266页

作者：吉阳生商琳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210093

目前对于可变精度粗糙集中变精度参数β计算的研究,主要集中在非增量方面。当处理大量数据时,需要能够动态计算的方法,本文提出了一种增量计算β值的方法ICObeta。该方法以分类质量作为确定性度量的标准,以最大确定性度量为目标,来选取... 详细信息

目前对于可变精度粗糙集中变精度参数β计算的研究,主要集中在非增量方面。当处理大量数据时,需要能够动态计算的方法,本文提出了一种增量计算β值的方法ICObeta。该方法以分类质量作为确定性度量的标准,以最大确定性度量为目标,来选取合适的β值。ICObeta相比于非增量的方法,具有动态增量和计算开销显著降低的优点,并通过实验证实了增量计算的优点。

关键词：可变精度粗糙集分类质量属性模式增量计算

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基于中文宾州树库的浅层语义分析

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计算机应用研究 2008年第3期25卷 674-676,680页

作者：连乐新胡仁龙杨翠丽袁春风南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

采用支持向量机的机器学习方法,以中文宾州树库为基础,对中文文本进行了部分语义角色标注实验。选取了主语、宾语、间接宾语、时间和地点这五种主要的语义角色,以中文PropBank 5.0中的前1 652个句子作为实验的训练集和测试集,选择路径... 详细信息

采用支持向量机的机器学习方法,以中文宾州树库为基础,对中文文本进行了部分语义角色标注实验。选取了主语、宾语、间接宾语、时间和地点这五种主要的语义角色,以中文PropBank 5.0中的前1 652个句子作为实验的训练集和测试集,选择路径、短语类型、谓词、头词、头词词性等八个属性作为分类特征,采用两阶段分类方法,在测试集上得到的总体语义角色标注的准确率和召回率分别为89.73%和91.26%。实验结果表明该方法对中文浅层语义分析工作是有效的。

关键词：支持向量机语义角色标注中文宾州树库中文PropBank

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基于Bayes的有噪训练集去噪方法研究

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计算机科学 2008年第9期35卷 213-216页

作者：罗俊杰孙江文王崇骏陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系南京210093

利用有噪训练集训练分类器的过程中,去噪是基本的预处理步骤。传统的去噪工作只是简单地删除被标记为噪声的实例。显然,这样处理会清除噪声实例中的有用信息。本文提出一种基于Bayes的去噪方法,不但能辨识出噪声而且能纠正噪声实例的错... 详细信息

利用有噪训练集训练分类器的过程中,去噪是基本的预处理步骤。传统的去噪工作只是简单地删除被标记为噪声的实例。显然,这样处理会清除噪声实例中的有用信息。本文提出一种基于Bayes的去噪方法,不但能辨识出噪声而且能纠正噪声实例的错误类标,从而保证其有效信息不会丢失。

关键词：噪声噪声辨别噪声纠正

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