检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第3期60卷 606-618页

作者：罗可曾鹏熊兵赵锦元长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 长沙师范学院信息科学与工程学院长沙410199

在软件定义网络(software-defined networking,SDN)中,OpenFlow交换机通常采用三态内容可寻址存储器(ternary content addressable memory,TCAM)存储流表,以支持快速通配查找.然而,TCAM采用并行查找方式,查找能耗高,因此有必要为OpenFlow交换机选择合适的TCAM容量,以平衡分组转发时延和能耗.针对软件定义数据中心网络(software-defined data center network,SD-DCN)这一典型应用场景,利用多优先级M/G/1排队模型刻画OpenFlow交换机的分组处理过程,进而建立OpenFlow分组转发时延模型.同时,基于网络流分布特性,建立TCAM流表命中率模型,以求解OpenFlow分组转发时延与TCAM容量的关系式.在此基础上,结合TCAM查找能耗,建立OpenFlow分组转发能效联合优化模型,并设计优化算法求解TCAM最优容量.实验结果表明:所提时延模型比现有模型更能准确刻画OpenFlow分组转发时延.同时,利用优化算法求解不同参数配置下的TCAM最优容量,为SD-DCN实际部署提供参考依据.

关键词：软件定义数据中心网络联合优化模型 TCAM能耗分组转发时延 TCAM最优容量

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NHNet——新型层次化遥感图像语义分割网络

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吉林大学学报（地球科学版） 2024年第5期54卷 1764-1772页

作者：王威熊艺舟王新长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410000

深度学习分割方法是遥感图像分割领域的热点之一,主流的深度学习方法有卷积神经网络、transformer神经网络及两者的结合。特征提取是图像分割的重要环节,除了用卷积等方式提取特征,最近的研究聚焦于一些新的特征提取范式,如图卷积、小... 详细信息

深度学习分割方法是遥感图像分割领域的热点之一,主流的深度学习方法有卷积神经网络、transformer神经网络及两者的结合。特征提取是图像分割的重要环节,除了用卷积等方式提取特征,最近的研究聚焦于一些新的特征提取范式,如图卷积、小波变换等。本文利用聚类算法的区域构建属性,将改进的聚类算法用于骨干特征提取模块,同时使用卷积和视觉transformer作为辅助模块,以获取更丰富的特征表述;在模块基础上,提出了一种新型层次化遥感图像语义分割网络(NHNet);评估了NHNet语义分割的性能,并在LoveDA遥感数据集上与其他方法进行比较。结果表明,基于多特征提取的NHNet获得了竞争性的性能表现,平均交并比为49.64%,F_(1)分数为65.7%。同时,消融实验证明辅助模块提高了聚类算法分割的精确性,给NHNet分别提升了1.03%和2.41%的平均交并比。

关键词：遥感图像语义分割聚类算法卷积神经网络自注意力

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融合用户社会关系的双线性扩散图推荐模型

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计算机科学与探索 2023年第4期17卷 826-836页

作者：竺笈肖晓丽尹波孙倩谈东长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

为了解决传统协同过滤算法中用户行为数据的稀疏问题,在图卷积网络的基础上,提出了一个融合用户社会关系的双线性扩散图推荐模型,并设计了双线性扩散聚合器。该聚合器由两大核心部分组成:一是用来捕捉用户-邻居交互信息的扩散聚合部分,... 详细信息

为了解决传统协同过滤算法中用户行为数据的稀疏问题,在图卷积网络的基础上,提出了一个融合用户社会关系的双线性扩散图推荐模型,并设计了双线性扩散聚合器。该聚合器由两大核心部分组成:一是用来捕捉用户-邻居交互信息的扩散聚合部分,该部分通过建模用户社交影响的动态扩散过程,从社交图的局部邻域中聚合邻居信息到目标用户节点上,以此丰富目标用户表征;二是用来捕捉邻居-邻居交互信息的双线性聚合部分,该部分通过挖掘同阶用户邻居之间潜在的社会交互,并使用内积操作突出邻居社交信息中的共有特征,将其作为目标用户的辅助信息完善用户嵌入。为了验证该模型的有效性,在Yelp和Flickr数据集上进行推荐实验,并与现有的推荐模型进行实验对照分析。实验结果显示,该模型较现有的推荐模型有更高的命中率和归一化折损累计增益。因此,融合用户社会关系的双线性扩散图推荐模型能够有效缓解用户行为数据的稀疏问题,并使得推荐准确率有了较大提升。

关键词：社会化推荐双线性网络图卷积网络特征融合

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结合DNA编码和混沌的图像选择区域加密

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应用科学学报 2015年第6期33卷 655-662页

作者：彭珊龙敏长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410014

提出一种可供用户自定义选择区域的图像加密方案.用户可通过鼠标选择或直接输入坐标数值的方法定义需加密区域,采用混沌系统产生密钥流,根据DNA编码思想依次对图像数据流进行随机置换加密.密文图像在传输之前使用可逆数字水印隐藏用户... 详细信息

提出一种可供用户自定义选择区域的图像加密方案.用户可通过鼠标选择或直接输入坐标数值的方法定义需加密区域,采用混沌系统产生密钥流,根据DNA编码思想依次对图像数据流进行随机置换加密.密文图像在传输之前使用可逆数字水印隐藏用户选择的图像区域信息,接收方收到密文图像后可直接提取该水印信息确定解密区域进行解密,而无需额外传输.测试和分析表明,该方案在满足安全性同时具有较好的灵活性和实用性.

关键词： DNA编码图像加密用户自定义区域可逆水印混沌序列

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2-Club簇图顶点删除问题改进参数算法

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中南大学学报（自然科学版） 2018年第2期49卷 371-377页

作者：谭冠兰孙龙志冯启龙郑莹谭培强中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 长沙理工大学计算机与通信与工程学院湖南长沙410083

2-club簇图修改问题是经典的NP难问题。对通过对2-club簇图修改问题的参数算法进行研究,提出简化问题实例的若干规则。基于对2-club簇图结构的分析和提出的简化规则,并采用自顶向下的分支方法,提出时间复杂度为O~*(3.24~k)的固定参数算... 详细信息

2-club簇图修改问题是经典的NP难问题。对通过对2-club簇图修改问题的参数算法进行研究,提出简化问题实例的若干规则。基于对2-club簇图结构的分析和提出的简化规则,并采用自顶向下的分支方法,提出时间复杂度为O~*(3.24~k)的固定参数算法,降低了目前求解该问题的时间复杂度。

关键词： 2-club 2-club簇图顶点删除固定参数算法

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一般输入的折线模糊神经网络对模糊函数的通用逼近

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模式识别与人工智能 2009年第3期22卷 481-487页

作者：何春梅叶有培李健徐蔚鸿南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410077

首先基于一种扩展原理和模糊算术得到一类前向模糊神经网络——折线模糊神经网络.当模糊神经网络的输入为一般模糊数,激励函数为单调连续型Sigmoidal函数时,分析网络的拓扑结构及相关性质.然后证明该折线模糊神经网络能作为模糊连续函... 详细信息

首先基于一种扩展原理和模糊算术得到一类前向模糊神经网络——折线模糊神经网络.当模糊神经网络的输入为一般模糊数,激励函数为单调连续型Sigmoidal函数时,分析网络的拓扑结构及相关性质.然后证明该折线模糊神经网络能作为模糊连续函数的通用逼近器,其等价条件是模糊函数的递增性.因此关于输入为一般模糊数的折线模糊网络是否为通用逼近器的问题得到解决,且折线模糊神经网络的应用范围将进一步扩大.

关键词：折线模糊数模糊神经网络(FNN) 通用逼近器模糊算术

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基于雾计算的智能电表用户虚拟环隐私保护方案

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电子与信息学报 2023年第3期45卷 819-827页

作者：夏卓群张一超谷科周楷鑫李雄长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410014 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

作为智能电网的基础组件,智能电表(SMS)可以定期向电力公司报告用户的详细用电量数据。但是智能电表也带来了一些安全问题,比如用户隐私泄露。该文提出了一种基于虚拟环的隐私保护方案,可以提供用电数据和用户身份的隐私,使攻击者无法... 详细信息

作为智能电网的基础组件,智能电表(SMS)可以定期向电力公司报告用户的详细用电量数据。但是智能电表也带来了一些安全问题,比如用户隐私泄露。该文提出了一种基于虚拟环的隐私保护方案,可以提供用电数据和用户身份的隐私,使攻击者无法知道匹配电力数据与用户身份的关系。在所提方案中,智能电表可以利用其虚拟环成员身份对其真实身份进行匿名化,并利用非对称加密和Paillier同态系统对其获得的用电量数据生成密文数据;然后智能电表将密文数据发送给其连接的雾节点,雾节点定期采集其管理的智能电表的密文数据。同时,雾节点对这些智能电表的虚拟环身份进行验证,然后将收集到的密文数据聚合并发送给控制中心;最后控制中心对聚合后的密文进行解密,得到用电量数据。实验结果表明所提方案在计算和通信成本上具有一定的优势。

关键词：隐私保护雾计算智能电表虚拟环

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认知无线电中一种新型的功率控制算法

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系统仿真学报 2017年第7期29卷 1617-1624页

作者：龙敏雷娟娟长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410004

针对在认知无线电网络通信过程中的远近效应、路径损耗过大以及算法稳定性等问题,提出了一种新的认知无线电网络功率控制算法。该算法对效用函数进行了改进,加入链路质量和主用户干扰容限值等惩罚因素,将所有认知用户的信干噪比控制在... 详细信息

针对在认知无线电网络通信过程中的远近效应、路径损耗过大以及算法稳定性等问题,提出了一种新的认知无线电网络功率控制算法。该算法对效用函数进行了改进,加入链路质量和主用户干扰容限值等惩罚因素,将所有认知用户的信干噪比控制在最小阈值以上,同时将认知用户的总干扰值控制在主用户的干扰容限值之内。证明了该算法纳什均衡的存在性和唯一性。MATLAB仿真结果表明,该算法稳定性较好,在使用较小发射功率的情况下,可以减少路径的损耗,并有效地解决了远近公平效应,同时,使得认知用户的干扰总值小于主用户的干扰容限。

关键词：认知无线电功率控制效用函数远近效应路径损耗

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一种用于乳腺癌诊断的免疫分类算法

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中南大学学报（自然科学版） 2010年第4期41卷 1485-1490页

作者：邓泽林谭冠政叶吉祥范必双中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410076

基于人工免疫识别系统AIRS(Artificial immune recognition system)和核函数提出免疫分类算法Kernel-AIRS。Kernel-AIRS遵循AIRS算法框架,利用核函数将输入空间投影到高维核空间,以核空间距离来度量抗体?抗原的亲和度,提高算法对非线性... 详细信息

基于人工免疫识别系统AIRS(Artificial immune recognition system)和核函数提出免疫分类算法Kernel-AIRS。Kernel-AIRS遵循AIRS算法框架,利用核函数将输入空间投影到高维核空间,以核空间距离来度量抗体?抗原的亲和度,提高算法对非线性可分问题的分类准确率。采用Kernel-AIRS定义核空间距离测量方法和规一化方法,分析抗体刺激度和核函数参数与分类准确率之间的关系,研究属性缺失样本对算法分类准确率的影响,并应用Kernel-AIRS算法诊断乳腺癌,分类准确率采用10次交叉验证评价。研究结果表明:Kernel-AIRS算法对排除属性缺失样本数据集分类的准确率为97.3%,对包含属性缺失样本数据集分类的准确率为96.9%,分类准确率较高,适用于乳腺癌的诊断。

关键词：人工免疫识别系统核函数分类算法医疗诊断乳腺癌

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传感网络中误差有界的分段逼近数据压缩算法

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软件学报 2011年第9期22卷 2149-2165页

作者：张建明林亚平傅明周四望长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410004 湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082

无线传感器网络通常能量、带宽有限.一个关键而实用的需求是,在保证数据质量的情况下,对持续到达的采样数据进行在线式压缩.主要贡献:①利用传感器节点内置的缓冲区,提出了单传感器节点上基于分段常量逼近的准在线式数据压缩算法(PCADC-... 详细信息

无线传感器网络通常能量、带宽有限.一个关键而实用的需求是,在保证数据质量的情况下,对持续到达的采样数据进行在线式压缩.主要贡献:①利用传感器节点内置的缓冲区,提出了单传感器节点上基于分段常量逼近的准在线式数据压缩算法(PCADC-sensor),并给出了在无穷范数误差度量下的实现;②提出了单传感器节点上基于分段线性逼近的在线式数据压缩算法(PLADC-sensor).分别在无穷范数和2范数误差度量的情况下给出了计算PLA的两种简单快速算法,推导了分段线性一致逼近的充要条件;③簇头或基站无需接收原始采样数据,提出了基于原始数据的分段线性表示的压缩算法(PLRDC-cluster),推导了同一节点不同时段、不同节点相同时段两种情况下的计算公式.实验结果表明,这些算法较好地匹配了传感器数据流模型,显著减少了冗余数据传输.

关键词：传感器网络数据压缩分段一致逼近平方逼近

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