Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于多视图集成的网络表示学习算法

现有的网络表示学习算法主要为基于浅层神经网络的网络表示学习和基于神经矩阵分解的网络表示学习。基于浅层神经网络的网络表示学习又被证实是分解网络结构的特征矩阵。另外,现有的大多数网络表示学习仅仅从网络的结构学习特征,即单视图的表示学习;然而,网络本身蕴含有多种视图。因此,文中提出了一种基于多视图集成的网络表示学习算法(MVENR)。该算法摈弃了神经网络的训练过程,将矩阵的信息融合和分解思想融入到网络表示学习中。另外,将网络的结构视图、连边权重视图和节点属性视图进行了有效的融合,弥补了现有网络表示学习中忽略了网络连边权重的不足,解决了基于单一视图训练时网络特征稀疏的问题。实验结果表明,所提MVENR算法的性能优于网络表示学习中部分常用的联合学习算法和基于结构的网络表示学习算法,是一种简单且高效的网络表示学习算法。
一种基于深度学习的混合推荐算法

推荐系统在电子商务的发展中发挥着越来越重要的作用,但用户对物品评分数据的稀疏性往往是推荐精度较低的重要原因。目前通常采用推荐技术对辅助信息进行处理,以缓解用户评价的稀疏性,并提高预测评分精度。通过相关模型,可以利用文本数据来提取物品的隐藏特征。最近,深度学习算法快速发展,因此文中选用了一种具有强大特征提取能力的新型深度网络架构——变分自编码器(Variational AutoEncoder,VAE)。通过将无监督变分自编码融合到概率矩阵分解(Probability Matrix Factorization,PMF)中,构建了一种感知上下文的新型推荐模型——变分矩阵分解(Variational AutoEncoder Matrix Factorization,VAEMF)。首先使用TD-IDF对物品的评价文档进行数据预处理,然后对处理后的数据使用VAE捕获物品的上下文信息特征,最后使用概率矩阵分解进一步提高预测评分精度。在两个真实数据集上的实验结果验证了所提方法相较于自编码算法及概率矩阵分解算法的优势。
基于犹豫模糊可信度的知识推理

针对不确定性推理中的可信度估值不精确的问题,将犹豫模糊集引入可信度不确定性推理中。提出犹豫模糊可信度的定义,并基于可信度的知识表示给出犹豫模糊可信度的知识表示方式。为解决专家在推理过程中出现的信息缺失问题,提出求解平均值的信息补全方法。构建犹豫模糊可信度的单条规则和多条规则并行关系的运算法则,并给出基于犹豫模糊可信度的知识表示与推理的具体步骤。最后,运用实例验证了所提算法的可行性及有效性。
一种基于置信度稳定性的SCMA多用户检测算法

稀疏码分多址(即非正交多址)(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术,具有在有限频谱资源下过载通信的特点,能够显著提升频谱利用率。得益于稀疏码分多址码本的稀疏性,消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)成为经典多用户检测算法。在传统MPA方法中,尽管与最大似然译码具有相近的误比特率(Bit Error Ratio,BER)性能,但指数运算的复杂度仍然很高。据此,设计一种基于置信度的动态边缘选择更新方法,以减少不必要的节点运算。每次迭代中,利用因子图模型中功能节点到变量节点的置信度稳定性信息,动态判定是否需要节点更新运算。仿真结果表明,动态边缘选择方案使得算法的复杂度得到显著降低,并且能够与BER取得良好的均衡。
基于优化链路权值的域内路由保护方案

目前,互联网部署的域内链路状态路由协议,如开放最短路径优先(Open Shortest Path First,OSPF)和中间系统到中间系统(Intermediate System-to-Intermediate System,IS-IS),采用被动恢复方案应对网络故障。随着网络的发展,大量的实时应用部署在互联网上,OSPF的收敛时间无法满足这些实时应用对收敛时间的需求。因此,学术界和工业界提出采用路由保护方案来应对网路中出现的故障。然而,已有的路由保护方案存在两个方面的问题:1)默认路径和备份路径的交叉度较高,如LFA;2)为了计算两条交叉度低的路径,对默认路径加以限制,即默认路径不采用最短路径,如Color Tree。为了解决上述两个问题,首先将上述问题归结为整数规划模型,接着利用启发式方法计算近似最优解,最后在实际网络和模拟网络中对所提算法进行了大量实验。实验结果表明,所提算法可以降低默认路径和备份路径的交叉度,极大地提高网络的可用性。
基于WSAN的物联网软件分布式知识框架及其实现方法

随着物联网的深入发展和智能传感器的出现,传统软件逐渐暴露出自身性能的不足。为满足设备自治的需求和利用边缘网络的计算资源,分析了物联网软件的特征,提出了物联网软件的分布式知识框架及其具体实现方法。通过识别物联网软件的环境逻辑并定义环境逻辑的演化规则,使环境逻辑可以嵌入底层无线节点。依靠智能传感器监控环境变化、触发软件逻辑,实现软件的正确执行。最后依据现实场景的运行情况及相关指标的分析,来说明所提方法的适用性。
基于局部社团和节点相关性的链路预测算法

基于网络拓扑结构信息的链路预测算法是预测网络未知连边或未来连边的有效方法。在实际应用中,通过进一步提取网络结构信息可以提高网络链路预测结果的精度。文中提出了一种基于局部社团和节点相关性的链路预测算法(HCRP)。该算法把种子节点对的一阶局部社团扩展到二阶局部社团,获得了比一阶局部社团更多的网络结构信息;在用皮尔逊系数计算两个种子节点的相关系数时,该算法也考虑了二阶局部社团的最短路径、边聚类系数和连边密度对两个种子节点相似度的影响,获得了良好的预测网络连边的效果。实验采用了10个真实网络的数据,并对比了HCRP算法和11种知名算法,数值实验结果表明所提算法具有优良的链路预测性能。
一种为地面WSN充电的无人机碰撞规避路径规划方法

多个无人机为大面积分布的地面传感器节点无线充电的应用中,飞行路线的规划关系着无线传感器网络的覆盖率及生命周期,但无人机有限的续航时间及规避碰撞等约束增加了路径规划的难度。文中首先提出一种集中式逐次贪婪路径规划算法(Sequential Geedy Route Planning Scheme,SGRP),令无人机在已知节点位置信息的情况下,根据自身的资源逐个将节点纳入任务集并放置在路径的最合适顺序上。理论证明,SGRP算法在最差情况下也能获得最优规划算法50%的性能。接着在SGRP算法的基础上,基于改进的CPA碰撞检测模型设计了逐次贪婪碰撞规避路径规划算法SGACRP。该算法每次迭代选择一个节点、无人机及路径顺序的最佳匹配组合,在最大化收益的同时满足了无人机资源受限及碰撞规避的要求。最后以时间折扣型函数作为无人机收益函数,通过仿真验证了碰撞规避措施的有效性,同时验证了碰撞规避算法虽然增加了无线传感器网络的总充电完成时间,但并不影响其监测率。另一方面,仿真证明了根据与目标点的距离设置节点的固定收益,能有效改善地面无线传感器网络的监测概率。
无线蜂窝网中用于D2D多播簇的高效多播方案

在无线蜂窝网中使用设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术,可以有效卸载基站的流量。文中研究基站到某个小区域(如一幢办公楼)内多个设备的基于D2D通信的高效数据多播,提出了一种基于D2D通信的包接收率(Packet Reception Ratio,PRR)和包平均转发次数(Average Packet Retransmission times,APRT)可控的多播方案,并分别以PRR下限约束下的APRT最小化(PRR constrained APRT minimization,APRT-M)和APRT上限约束下的PRR最大化(APRT constrained PRR maximization,PRR-M)为目标,最优化中继节点最大转发次数。相比于传统方案,所提方案可显著降低BS的多播负载。APRT-M方式以尽可能降低PRR(但不小于给定值)为代价来最小化APRT,而PRR-M方式以尽可能增大APRT(但不大于给定值)为代价来最大化PRR。
基于智能卡的扩展混沌映射异步认证密钥协商协议

身份认证是确保信息安全的重要手段,混沌映射身份认证协议因其高效性而成为近期研究的热点。2015年,Zhu提出了一个改进的混沌映射协议,声称其可以抵抗冒充攻击、字典攻击,并且提供用户匿名性;然而,Tong等指出Zhu的协议存在离线字典攻击、冒充攻击等问题且无法确保用户匿名性,并提出了一个新的改进协议(简称TC协议)。针对Zhu和TC协议方案,文中指出了其不能确保前向安全性以及容易遭受拒绝服务攻击等安全性缺陷,并提出了一个新的基于智能卡的混沌映射协议方案。安全性分析及同其他相关方案的比较结果表明了所提协议的高安全性和实用性。
基于云的轻量级RFID群组标签认证协议

射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)作为物联网中标识物品的关键技术,其因低成本、易携带等优势而得到了广泛的应用。基于云存储的RFID技术相较于传统RFID技术更具有应用市场,但其安全隐私问题也更为严重。另外,现有的很多群组标签认证协议不仅不符合轻量级要求,还具有密钥失同步的问题。文中提出一种基于云的轻量级RFID群组标签认证协议。该协议基于Hash函数而设计,它不仅解决了上述安全隐患,还能在群组认证过程中筛除无效标签和假冒标签。最后,利用BAN逻辑对该协议进行了分析。安全目标分析表明,该协议可以抗多重DOS攻击以及其他基本攻击,并满足前向安全性。
基于轨迹多特性的隐私保护算法

现有基于聚类的轨迹隐私保护算法在衡量轨迹间的相似性时大多以空间特征为标准,忽略了轨迹蕴含的其他方面的特性对轨迹相似性的影响。针对这一情况可能导致的匿名后数据可用性较低的问题,提出了一种基于轨迹多特性的隐私保护算法。该算法考虑了轨迹数据的不确定性,综合方向、速度、时间和空间4个特性的差异作为轨迹相似性度量的依据,以提高轨迹聚类过程中同一聚类集合中轨迹之间的相似度;在此基础上,通过空间平移的方式实现同一聚类集合中轨迹的k-匿名。实验结果表明,与经典隐私保护算法相比,在满足一定隐私保护需求的前提下,采用所提算法实施隐私保护之后的轨迹数据整体具有较高的数据可用性。
基于DCT域相关性的非对称JPEG隐写

目前用于JPEG隐写的失真代价函数对同一DCT系数的加一与减一操作分配相同的代价值。但由于JPEG图像中DCT域的相关性,加一与减一修改对图像内容的影响不同,因此其对应的代价值也理应不同。文中基于DCT域相关性,提出了一种适用于JPEG隐写的通用代价值优化方法,主要考虑JPEG图像中相邻DCT块相同位置上系数的相关性。利用八邻域块中相同位置的DCT系数求平均的方法给出当前DCT系数的预测值。对现有的JPEG失真代价函数,按照向预测值靠拢的原则区分加一和减一的代价值。经过调整的代价值能引导隐写修改后的DCT系数最大程度地向预测值靠拢,增强DCT域相关性,从而提高隐写的安全性。该方法可以与任何现有的JPEG隐写失真代价函数结合使用。实验表明,所提方法几乎不增加原始算法的时间复杂度,同时能有效提高现有JPEG隐写方法的安全性,可使当前隐写分析工具的测试误差平均提升2.4%。
一种数据流相关过滤器自动插入的注入入侵避免方案

注入类漏洞是动态Web应用程序中广泛存在的漏洞。文中对注入漏洞产生和利用的必要条件进行分析,并利用相关方法针对注入变量的不同类型(数字型、字符型和搜索型)进行区分防范;对宿主语言和对象语言进行分析,定位出了SQL语句中的查询变量及其类型;在控制流图的基础上,构建了包含source点和sink点的数据依赖关系子图;针对该子图,设计了过滤器插入算法,定义了不同输入数据类型和查询类型的过滤策略;随后,实现了基于数据流分析以及在相关数据库操作之前自动插入过滤器的方案;最后对提出的方案进行了分析测试,结果验证了所提方案的有效性。
面向医疗数据发布的动态更新隐私保护算法

随着信息技术的发展,医疗数据发布中的隐私保护技术一直是数据隐私研究的热点,医疗数据发布的同步更新是其中一个重要问题。为解决医疗数据匿名发布的同步问题,提出了一种建立在(α,k)-匿名数据基础上的支持数据动态更新的算法——(α,k)-UPDATE。该算法通过对语义贴近度的计算,在(α,k)-匿名数据集中选择最贴近的等价类,再进行相应的更新操作。更新后的匿名数据集满足(α,k)-匿名约束,可有效地保护患者的隐私信息。实验结果表明,该算法能在实际环境中稳定、有效地运行,在满足医疗数据实时一致性的同时,具有运算时间短、信息损失度小的优点。
考虑用户行为和排错延迟的软件运行可靠性增长模型

传统的软件可靠性模型大多都假设软件测试环境和运行环境相同,也就是使用软件测试阶段的失效数据来预测软件运行可靠性。众所周知,软件固有故障的排除能提高系统可靠性,然而另一种现象就是随着用户对软件熟悉程度的提高,软件的失效率也会降低。文中研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的软件运行可靠性增长模型。通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,实验结果表明提出的模型具有较好的效果。
基于方法约束关系的代码预测模型

最新的研究表明,从大量源代码中提取代码特征,建立统计语言模型,对代码有着良好的预测能力。然而,现有的统计语言模型在建模时,往往采用代码中的文本信息作为特征词,对代码的语法结构信息利用不充分,预测准确率仍有提升空间。为提高代码预测性能,提出了方法的约束关系这一概念;在此基础上,研究Java对象的方法调用序列,抽象代码特征,构建统计语言模型来完成代码预测,并研究基于方法约束关系的代码预测模型在Java语言中的适用范围。实验表明,该方法较现有的模型提高了8%的准确率。
基于线性时间算法的故障树模块扩展分解方法

故障树分析被广泛应用于核工业、航空航天和交通控制等安全攸关领域的安全性分析中。然而,像核电站等大型工业所使用的大型故障树的分析需要耗费大量的计算资源,导致分析效率低下,时间消耗过多。为了解决此问题,对现有的线性时间算法进行改进,提出新的故障树简化规则和模块扩展分解算法。首先提出等效事件的概念,扩展线性时间算法所分解的模块数;在考虑时间复杂度和资源利用率的基础上,提出一套新的简化规则,以合理地去除故障树中的冗余信息。实验证明,提出的分解方法能有效地优化故障树分析,进一步减少大型故障树分析的计算时间和内存消耗。
时间依赖路网中反向k近邻查询

在现存的反向k近邻查询方案中,比较高效的研究大多集中在欧氏空间或者静态路网,对时间依赖路网中的反向k近邻查询的研究相对较少。已有算法在兴趣点密度稀疏或者k值较大时,查询效率较低。对此,提出了基于子网划分的反向k近邻查询算法mTD-SubG。首先,将整个路网划分为大小相同的子网,通过子网的边界节点向其他子网进行扩展,加快对路网中兴趣点的查找速度;其次,利用剪枝技术缩小路网的扩展范围;最后,利用已有时间依赖路网下的近邻查询算法,判定查找到的兴趣点是否为反向k近邻结果。实验中将mTD-SubG算法与已有算法mTD-Eager进行对比,结果表明mTD-SubG算法的响应时间比mTD-Eager算法减少了85.05%,遍历节点个数比mTD-Eager算法减少了51.40%。
基于双语主题模型和双语词向量的跨语言知识链接

跨语言知识链接是指在描述相同内容的不同语言的在线百科文章之间建立联系。跨语言知识链接可分为候选集选择和候选集排序两部分。首先,把候选集选择问题转换为跨语言信息检索问题,提出一种将标题与关键词相结合从而生成查询的方法,该方法将候选集选择的召回率大幅提高至93.8%;在候选集排序部分,提出一种融合双语主题模型及双语词向量的排序模型,实现了英文维基百科和中文百度百科之间军事领域的跨语言知识链接。实验结果表明,该模型取得了75%的准确率,显著提高了跨语言知识链接的性能,并且提出的方法不依赖于语言特性和领域特性,因此可以很容易地扩展至其他语言和其他领域的跨语言知识链接。
基于S型函数的自适应粒子群优化算法

针对粒子群算法求解精度低和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于S型函数的自适应粒子群优化算法SAPSO (S-shaped function based Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法利用倒S型函数的特点,实现了对惯性权重的非线性调整,从而更好地平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;同时,在算法的位置更新公式中引入S型函数,并利用个体粒子自身的适应度值与群体平均适应度值的比值自适应地调整搜索步长,从而提高算法的搜索效率。在若干经典测试函数上的仿真实验结果表明,与已有的几种改进粒子群算法相比,SAPSO在收敛速度和求解精度方面均有较大优势。
iBTC:一种基于独立森林的移动对象轨迹聚类算法

移动对象轨迹聚类在城市规划、公共空间设计、移动对象行为预测等领域具有重要的理论指导意义和实际应用价值。针对传统聚类算法(如k-means,DBSCAN)在移动对象轨迹方面聚类效果不佳的问题,提出一种新的轨迹聚类算法iBTC。该算法首先对轨迹进行分段,根据最小描述长度原理,将轨迹分段问题转换为求无向图的最短路径问题,使用Dijkstra算法求得轨迹的最佳分段;然后将轨迹聚类问题转换为一种特殊的异常检测问题,并基于独立森林的思想,使用细分-合并过程对轨迹数据进行聚类;最后在模拟数据集和监控视频记录的行人轨迹公开数据集上进行实验,结果表明该算法能够取得较好的聚类效果。
结合瓶颈特征的注意力声学模型

目前基于注意力机制的序列到序列声学模型成为语音识别领域的研究热点。针对该模型训练耗时长和鲁棒性差等问题,提出一种结合瓶颈特征的注意力声学模型。该模型由基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的瓶颈特征提取网络和基于注意力的序列到序列模型两部分组成:DBN能够引入传统声学模型的先验信息来加快模型的收敛速度,同时增强瓶颈特征的鲁棒性和区分性;注意力模型利用语音特征序列的时序信息计算音素序列的后验概率。在基线系统的基础上,通过减少注意力模型中循环神经网络的层数来减少训练的时间,通过改变瓶颈特征提取网络的输入层单元数和瓶颈层单元数来优化识别准确率。在TIMIT数据库上的实验表明,该模型在测试集上的音素错误率降低至了17.80%,训练的平均迭代周期缩短了52%,训练迭代次数由139减少至89。
一种基于地形因素的空气质量空间估计方法

空气质量监测对于污染评估、危害降低和环保治理等具有重要的指导意义。然而,由于空气质量监测站点的数量十分有限,且空气质量随位置的变化是非线性的,因此空气质量空间估计(即估计任意无空气质量监测站点位置的空气质量)是一项具有挑战性的工作。目前最先进的空气质量空间估计方法考虑了交通、人流、POI等因素,并基于机器学习技术建立估计模型。然而,这些方法仍存在如下不足:1)由于考虑的因素主要反映城区的特性,因此只能局限在城区范围内使用;2)直接使用从各类因素中提取的特征建立模型,没有对特征进行更深层次的提炼。针对上述问题,提出了一种基于地形因素的空气质量空间估计方法。在该方法中,首先建立地形数据库并提取地形特征,然后基于集成决策树模型对地形特征进行深层转换,最后基于因子分解机建立回归模型。基于真实数据的实验表明,该方法对估计自然地形(如高原、森林、水域等)区域中的空气质量有明显的优势。
基于出租车GPS大数据的城市区域间可达性评估模型

区域间可达性的评估对城市地面交通出行效率的提高有着重要作用。传统区域间可达性评估方法使用区域间直线距离计算区域间的平均旅行时间,其平均值与实际值的偏差较高,而且基于出租车乘降热点统计的区域间可达性量化方法对于旅行目的地分布不均的区域量化结果过低。针对以上两点不足导致的区域间可达性评估不准确的问题,文中构建了基于GPS的区域间可达性评估模型,从出租车GPS数据中提炼出完整的旅行来计算实际的旅行时间,以提高平均旅行时间的准确性。在此基础上还提出了一种基于四维OD矩阵的可达率计算模型,并以此可达率作为可达性量化标准,从而解决部分区域因发生旅行的目的地分布不均而导致的区域可达性评估不准确的问题。实验表明,提出的可达性评估模型较传统方法而言评估的准确性提高了9.4%～28.7%,特别是在旅行目的地分布不均的结果区域中,可达性评估准确性的提高更为显著。
基于深度卷积神经网络的三维模型检索

为了更有效地利用三维模型数据集进行特征的自主学习,提出一种使用自然图像作为输入源,以三维模型的较优视图集为基础,通过深度卷积神经网络的训练提取深度特征用于检索的三维模型检索方法。首先,从多个视点对三维模型进行视图提取,并根据灰度熵的排序选取较优视图;然后,通过深度卷积神经网络对视图集进行训练,从而提取较优视图的深度特征并进行降维,同时,对输入的自然图像提取边缘轮廓图,经过相似度匹配获得一组三维模型;最后,基于检索结果中同类模型总数占检索列表长度的比例对列表进行重排序,从而获得最终的检索结果。实验结果表明,该算法能够有效利用深度卷积神经网络对三维模型的视图进行深度特征提取,同时降低了输入源的获取难度,有效提高了检索效果。
基于放射组学特征的胃肠道间质瘤的分类预测

胃肠道间质瘤(GastroIntestinal Stromal Tumors,GIST)是常见的胃肠道肿瘤,具有非定向分化特征,缺乏特异性,且具有恶性潜能,所以GIST的良恶性诊断是临床较为关注的问题。然而,病理活检及CT检查等临床鉴别手段在研究肿瘤异质性方面存在一定困难。文中提出一种基于CT图像提取大量量化的放射组学特征并利用SVM分类器对GIST良恶性进行分类预测的非侵入式方法。首先,应用放射组学方法对120个患有GIST的病人的CT图像肿瘤区域分别提取4个非纹理特征和43个纹理特征。然后,应用基于ReliefF的前向选择算法进行特征选择,再用最佳特征子集训练得到的SVM分类器来对GIST良恶性进行分类预测。实验中,共有14个纹理特征入选最佳特征子集,且SVM分类模型对GIST良恶性分类的AUC、准确率、敏感性、特异性在训练集中分别为0.9949,0.9277,0.9537,0.9018;在测试集中分别为0.8524,0.8313,0.8197,0.8420。该方法以放射组学的研究方法建立的模型,为GIST良恶性预测提供了一种非入侵式的检测手段,有望成为一种辅助诊断工具,以提高临床GIST良恶性诊断的准确率。
基于加权非局部相似性的视频压缩感知多假设重构算法

分布式视频压缩感知(Distributed Compressed Video Sensing,DCVS)多假设重构算法将传统视频编码中的多假设预测运动估计思想引入到分布式压缩感知视频编码系统中,改善了对视频序列的重构质量。在该算法中,大变化块采用本帧邻域块信息作为参考,而当本帧邻域块含有较多纹理和细节时,算法性能有待提高。为此,对非局部相似性的思想进行改进,提出基于加权非局部相似性的分布式视频压缩感知多假设重构算法。在该算法中,对大变化块中的纹理块采用加权非局部相似性在相邻已重构帧中寻找自相似块,最终生成辅助重构信息块;对于非纹理块,则简单利用加权非局部相似性生成相似块。对不同特点的视频序列的仿真实验结果表明,改进后的算法有效改善了视频序列的重构质量,具有较优的重构SSIM,PSNR指标,其中PSNR约提高1dB。
基于FPDEs与CBF的红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合结果中的对比度不足、块状效应、伪影以及边缘区域信息失真等问题,文中提出一种基于四阶偏微分方程(FPDEs)和交叉双边滤波器(CBF)的红外与可见光图像融合方法。首先,分别使用FPDEs和CBF方法从源图像中获取近似层和细节层;其次,针对多尺度分解获得的近似层含有残余低频信息导致融合图像的整体视觉反差较大的问题,采用基于视觉显著性映射(VSM)的方法对近似层进行融合;然后,对细节层使用改进的Karhunen-Loeve变换获得权重,而后进行细节层融合;最后,通过线性组合方式将近似层与细节层融合,从而产生融合图像。实验结果表明,经基于FPDEs与CBF的方法融合后,相较于基于主成分分析和基于交叉双边滤波器的方法,基于FPDEs与CBF的方法所得融合图像的标准差平均提高了43.73%左右;相较于基于引导滤波器和基于视觉显著性最小二乘优化的方法,融合图像的平均梯度提高了约9.46%,空间频率平均提高了19.79%左右。
基于级联多任务深度学习的卡口识别引擎研究

针对在将卡口非结构化视频图像数据转化为智能结构化信息的过程中存在环境的复杂性、需求的多样性、任务的关联性和识别的实时性等问题,提出了一种级联多任务深度学习网络的卡口识别引擎方法,其通过充分利用分割、检测、识别等任务之间的相互联系实现了高精度的、高效的、同步实时的卡口车辆多种基本信息的识别(车型、品牌、车系、车身颜色以及车牌等识别任务)。首先,利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从卡口道路复杂背景中提取出感兴趣区域(包括多车辆对象);然后,利用多任务深度学习网络对提取出来的车辆对象实现多层次的多任务识别。实验结果表明,提出的方法在识别精度和效率上都明显优于传统计算机视觉方法和现有的基于深度学习的识别引擎技术,该方法对车型、品牌、车系及车牌的识别与检测精度均达到98%以上,检测效率提升了1.6倍。
有向图k顶点导出子图的DNA粘贴算法

在经典的电子计算中,有向图k顶点导出子图是一个高度复杂的问题。DNA计算是近年来发展的以DNA为载体求解计算问题的非经典计算技术。文中研究了使用DNA计算解决有向图k顶点导出子图的问题,从而提出了一种在粘贴机上运行的子图生成算法。首先,以粘贴机的标准生化元操作作为算法调用的基本算子;其次,使用顺序与循环等程序结构,把上述基本算子按照一定的逻辑方式组织起来;最后,读取生化反应结果,即可获得给定有向图的所有k顶点导出子图。仿真实验结果表明,与经典算法相比,新算法在理想条件下大幅缩短了子图生成时间。
众核平台上广度优先搜索算法的优化

图算法在多个领域具有重要的应用价值。随着社会信息化程度的提高,需要处理的图数据量越来越大,图算法的性能已成为研究热点。广度优先搜索算法是一种重要的图算法,研究它的性能优化技术可以为其他图算法的性能优化提供借鉴。目前,在新一代Xeon Phi众核处理器上的工作均基于自顶向下算法且没有考虑到非均匀访存(NUMA)对性能的影响。文中以混合广度优先搜索算法为基础,结合NUMA拓扑结构,从任务分配、向量化和数据预处理3个方面展开优化,在Xeon Phi平台上设计并实现了高性能并行广度优先搜索算法。一系列实验结果表明,优化后的算法在不同规模的测试数据上与Graph500官方优化的算法相比取得了50%～145%的性能提升。
向量数学库的向量化方法研究

SIMD技术的出现使得基础数学库扩展到向量数学库成为必然趋势。基础数学库中多数函数存在代码实现复杂、分支判断多的特点,增加了向量化的难度,同时SIMD指令的不完备导致函数中的部分功能无法直接向量化,频繁的拆分和拼接操作降低了函数的性能。针对这些问题,提出了向量数学库的向量化方法,通过确定核心代码段、数据预处理过程向量化及指令向量化3个步骤,可以快速有效地对基础数学库进行向量化。实验表明,运用该方法,exp,pow,log10等典型函数的性能平均提高了24.2%。
大力推进数据科学的理论研究

目前,数据科学是一个人们既"熟悉"又"陌生"的领域。"熟悉"是因为人类已进入"大数据时代",大数据正在改变着我们的生活、工作和思维模式。对于理工科,尤其是计算机科学与技术而言,以统计学和机器学习为基础发展起来的新学科——数据科学,似乎离我们很近,每个人或许对其略知一二。"陌生"是因为人们至今对数据科学的学术研究相对较少,尤其是缺少深层次、系统性和突破性的认识,数据科学的理论研究仍停留在起步阶段。
供应链金融大数据分布特征的分析与洞见

半结构、非结构化、海量的供应链金融数据使得大数据环境下金融数据分析的模式和方法相对复杂。面向大数据样本研究,如何将大样本相比于小样本的独有特征体现在分类模型中值得深入探索。文中从供应链金融数据分布特征入手,分析影响信用风险分类模型的主要因素;对多年来的相关研究成果进行归类分析,概括信用数据分布特征,包括信用数据非均衡与不对称性、信用数据噪声和离群点的存在以及信用数据的非线性多维特征,并探讨了进一步的解决策略。供应链金融大数据分布特征的分析旨在助力挖掘隐含在海量金融数据背后的知识信息,为信用风险模型的构建奠定了坚实的基础。
质量嵌入的大数据产品生产系统超图模型及其生产线决策研究

大数据产品(Big Data Product,BDP)在原材料、用户需求、加工工艺等方面具有不同于实体产品的特征,而现有BDP生产系统的研究仍停留在概念模型阶段。为了解决该问题,提出BDP生产线的概念,基于生产线特征研究了生产线决策要素,强调了质量作为关键决策要素在BDP生产中的作用机理;采用超图理论建立了嵌入质量、质量传递函数和质量聚集函数的BDP生产系统模型,设计了BDP生产线决策流程;提出了供给侧稳定和需求侧稳定的BDP生产线决策模式。实例验证结果表明,所提出的模型和决策方法能够满足用户对BDP质量的要求。
BioPW+:基于Linked Data的生物途径数据可视化系统

自Linked Data项目被提出以来,大量的开放关联数据被发布到语义Web上,这其中就包含了许多的生物途径数据集。为了使生物学家能够有效地利用这些开放的数据集,对基于Linked Data的生物途径数据可视化系统进行研究,提出了生物途径可视化模型和展示布局方案,并且采用标识符动态映射实现了多源生物途径数据的浏览,最终开发了基于Linked Data的生物途径数据查询可视化系统——BioPW+。该系统应用语义Web技术,依靠SPARQL查询来定位生物途径的基本信息,然后基于Open PHACTS平台获取生物途径元素的详细信息,最终Web界面采用力导向图布局、Sankey图布局对生物途径数据进行展示并提供多种交互操作。与已有的仅仅基于某一特定数据库的生物途径工具相比,BioPW+系统基于Linked Data,可以同时一次性展示多个数据集中的生物途径数据及与其相关的其他生物化学数据,极大节省了时间并增强了数据的完整性。
一种基于混合布局策略的高校教师业绩数据可视化方法

高校教师的业绩数据对于教师的考核评优、薪资提升、岗位聘任和职称晋升等人事决策具有十分重要的作用。针对其兼具复杂层次特征和多维属性的特点,提出了一种基于圆形嵌套图和平行坐标的VPM(Venn Parallel Coordinates Mixing)混合可视化方法。该方法首先采用基于D3布局算法的圆形嵌套图表示层次结构,而后划分叶子节点的圆周为不同的属性轴,通过布局设计、属性映射、属性点连接及缩放、高亮等用户交互来实现层次结构中多维属性的可视化。将该方法用于教师业绩数据,实现了对学院、研究所、教师各层级结构的可视化,可清晰展示数据项的细节信息。实验结果表明,提出的VPM方法能有效地展示教师的业绩数据,评价结果亦符合实际情况,能帮助系统用户——院校管理者对教师进行更好的管理及业绩考核。
重复数据中关键属性值缺失填补的改进ROUSTIDA算法

随着数据分析研究的兴起,数据预处理越来越得到研究者的重视,其中缺失数据填补问题的重要性也逐渐显现。在ROUSTIDA数据补齐算法的基础上,针对具有关键属性的重复数据的特点,文中提出了一种改进的ROUSTIDA算法——Key&Rpt_RS算法。Key&Rpt_RS算法继承了ROUSTIDA算法的优势,同时考虑了目标数据的重复性特点,分析了关键属性对填补效果的影响,得到了更加准确且有效的填补结果。
基于城市安全知识图谱的多关键词流式并行检索算法

我国智慧城市安全概念的普及和建设的逐渐落地,以及大数据在智慧城市安全建设方面的深度应用,对关键词检索的处理响应速度提出了更高的要求。针对这一问题,提出了基于城市安全知识图谱的流式知识图谱多关键词并行检索算法(MKPRASKG),该算法能够根据用户输入的查询关键字,通过关联类图的构建、剪枝和融合操作实时构建基于知识图谱实体的查询子图集,再结合评分函数,以高评分的查询子图为指引,在知识图谱实例数据中进行并行搜索,最终返回Top-k查询结果。实验结果证明,该算法在实时搜索、响应时间、搜索效果以及可扩展性等方面均具有较大的优势。
大数据环境下基于公共服务平台的资源多级智能寻租与匹配策略和价值创造

资源的高效寻租与匹配是其价值创造的关键。文中研究大数据环境下基于公共服务平台的资源寻租与匹配问题,针对公共服务资源的非结构化特点,考虑本体树的路径距离、连接深度和广度,重新定义了语义距离,提出了基于语义距离的五元组形式化描述模型,消除了公共服务资源在底层结构和类型上的复杂性;针对公共服务平台上资源及其相关数据信息规模巨大的问题,提出了资源多级智能寻租与匹配策略,首先通过对参数相对较少且简单的Scategory和Sstatus进行粗粒度过滤,大幅缩小资源寻租的范围,快速提高算法的匹配速度,再通过对Sability和SQoS的细粒度匹配,最终得到符合需求方匹配阈值要求的资源排序集合。实验算例表明,该方法的计算效率显著高于传统的多线程算法,且与目前常用的资源寻租与匹配算法相比,查准率和查全率更优。实验结果证明,该方法有效可行,不仅能够实现公共服务平台上资源的快速寻租和高效匹配,而且还能够在大数据的驱动下实现资源的价值创造。
一种基于质心空间的不均衡数据欠采样方法

针对目前的分类算法在不均衡数据集上的分类效果不理想的问题,将监督学习和无监督学习相结合,提出了一种基于质心的欠采样——ICIKMDS。在现实应用中,一些数据并不容易获得,或者不同类型的数据本身在数量上就存在着差异性,因此造成了数据集分布的不均,如疾病检测中疾病患者和正常人比例的不均、信用卡欺诈中欺诈用户和正常用户比例的不均等。所提方法很好地解决了数据集不均衡的问题,首先通过求解样本之间的欧氏距离得到初始质心,然后采用k-means算法在大类样本集上进行聚类,使不均衡数据集在分布上更加均衡,有效地改善了分类器的分类效果。所提方法使分类器在测试集小类上的分类准确率远远高于随机欠采样和SMOTE算法,在整个测试集上的准确率几乎与其他算法相同。
基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐

大数据在提供海量多源信息的同时,也带来了信息过载问题,这在旅游领域内表现得尤为突出。针对当前游客在制定旅行路线时需要花费大量时间和精力的现状,首先,提出一种融合多源旅游数据构建知识图谱的方法,有效地抽取相关旅游领域知识;其次,利用知识图谱及大量旅行游记生成旅游路线数据库,并提出一种能够根据游客类型生成海量候选路线的频繁路线序列模式挖掘算法;最后,设计了一种多维度路线搜索和排序机制来为用户推荐个性化的旅游路线。基于真实旅游大数据的实验结果表明,该方法可以同时考虑旅行天数、人物类型和景点类型喜好等多方面因素,帮助游客快速制定个性化的旅行路线,有效提升游览体验。
基于核函数的稀疏属性选择算法

鉴于传统属性选择算法无法捕捉属性之间的关系的问题,文中提出了一种非线性属性选择方法。该方法通过引入核函数,将原始数据集投影到高维的核空间,因在核空间内进行运算,进而可以考虑到数据属性之间的关系。由于核函数自身的优越性,即使数据通过高斯核投影到无穷维的空间中,计算复杂度亦可以控制得较小。在正则化因子的限制上,使用两种范数进行双重约束,不仅提高了算法的准确率,而且使得算法实验结果的方差仅为0.74,远小于其他同类对比算法,且算法更加稳定。在8个常用的数据集上将所提算法与6个同类算法进行比较,并用SVM分类器来测试分类准确率,最终该算法得到最少1.84%,最高3.27%,平均2.75%的提升。
F-OFDM系统中的自适应EM相位噪声抑制算法

滤波正交频分复用技术(Filtered Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,F-OFDM)是针对下一代移动通信的新技术,它在保持4GOFDM技术强抗干扰能力等诸多优点的基础上,能够适应未来各种灵活的业务配置;但其对相位噪声更加敏感,相噪会导致其出现子带共同相位误差(Sub-Band Common Phase Error,SCPE)和子带载波间干扰(Sub-Band Inter-Carrier Interference,SICI),严重降低系统性能。基于最大期望准则(EM),提出一种自适应EM相噪抑制算法(AEM-PNS),其中包含EM-SCPE和EM-SICI两个子算法,算法通过在符号帧中插入的相噪指示符(Phase Noise Instruction Symbol,PNIS)和导频指示符(Pilot Instruction Symbol,PIS)自动选择子算法。仿真结果表明,新提出的算法能自适应跟踪相噪的变化,有效降低相位噪声的影响,同时具有较低的计算复杂度和较高的频谱效率。
基于网络熵的域内节能路由方案

减少网络能耗和建立绿色网络已经成为学术界和工业界研究的关键科学问题。已有的节能方案均在已知流量矩阵的前提下展开研究,但是获得实时流量数据并不容易。因此,文中研究了如何在未知流量矩阵的情况下降低网络能耗,提出了一种基于网络熵的域内节能路由方案(Intra-domain Energy Efficiency Routing Scheme Based on Network Entropy,EERSBNE),该方案通过关闭网络中的链路来实现节能的效果。首先提出了链路关键度模型和网络熵模型,然后根据链路关键度计算网络中所有链路的重要程度,最后根据链路的重要性和网络熵模型依次关闭网络中的链路。实验结果表明,该算法在降低网络能耗的同时不会引入较大的路径拉伸度。
移动社会网络中基于多维上下文匹配的数据转发算法

通过研究移动社会网络中的多种上下文信息对节点移动模式的影响,提出了基于多维上下文认知的数据转发算法MCMF。该算法综合考虑物理邻接性、社会相似性以及社会交互性3个维度的上下文信息来进行动态数据转发决策。首先消息携带者节点通过物理邻接匹配获得邻居节点集合;然后通过社会相似性匹配在邻居节点集合中选出候选节点子集,并基于社会网络的社群特征,采用马尔可夫预测方法在候选节点子集中选出最优中继节点;最后设计高效的数据转发算法。仿真实验表明,相比于其他3种著名算法,该算法在交付比率和开销比率方面具有较好的性能。
无线车载网络中一种基于跨层优化的网络编码TCP协议

无线车载网络(Wireless Vehicular Networks,WVN)具有研究价值和重要应用价值,目前关于WVN中的网络编码TCP协议的研究并不多,且对跨层的优化也没有被重视。文中首先针对无线车载网络中不同的丢包原因,给出了一种基于随机线性网络编码的跨层联合优化方法 VC-TPC/NC,可以针对不同丢包原因采取不同的处理方式;进一步,重新设计了网络编码层发送端的发送策略,并通过理论分析说明了VC-TCP/NC在时延和网络吞吐量方面的优势;最后,在不同场景下的仿真结果表明,VC-TCP/NC的性能相比于传统TCP与TCP/NC等性能有较大提高。
多维敏感特征的Android恶意应用检测

应用程序的行为语义在Android恶意应用检测中起着关键作用。为了区分应用的行为语义,文中提出适合用于Android恶意应用检测的特征和方法。首先定义广义敏感API,强调要考虑广义敏感API的触发点是否与UI事件相关,并且要结合应用实际使用的权限。该方法将广义敏感API及其触发点抽象为语义特征,将应用实际使用的权限作为语法特征,再利用机器学习分类方法自动检测应用是否具有恶意性。在13226个样本上进行了对比实验,实验结果表明,该方法的分析速度快且开销小,选取的特征集使Android恶意应用检测得到很好的结果;经机器学习分类技术的比较,我们选择随机森林作为检测方案中的分类技术,所提特征策略的分类准确率达到96.5%,AUC达到0.99,恶意应用的分类精度达到98.8%。
一种针对无线传感网中黑洞攻击的检测与防御方法

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)被广泛应用于军事、生产、医疗等各个方面,而当下的许多传感器网络都部署在恶劣、开放的环境中,存在各种各样的威胁。黑洞攻击是一种典型的路由攻击,在这种攻击中恶意节点声称自己是剩余能量多、能够一跳到达目的节点的节点或者声称自己就是目的节点,因此很多节点会把要发送的数据发给该恶意节点,而恶意节点吸引数据包后,并不将数据包转发而是丢弃,这就造成传输空洞。针对这种特性,文中提出了一种基于位置信息的诱捕检测算法BTCOLI(Blackhole Attack Detection Algorithm Based on Location Information),以实际不存在的目的节点为诱饵,找到黑洞节点,对其进行身份验证以及位置检测,从而剔除该恶意节点。同时,还提出了相应的防御方案:在网络中加入预共享对称密钥,并提供HMAC(Hash-based Message Authentication Code)消息验证机制,以防止恶意节点加入网络。最后通过搭建NS-2下的仿真平台,验证了该算法在检测率方面的优越性。
一种基于特征提取的访问控制方法

当前,细粒度的授权控制是访问控制中的研究热点,它能够在单一固定的环境下合理地调整访问策略以满足工作流安全。然而,一旦其迁移到新场景,遭遇访问策略未设定的授权,它就可能难以给出正确判断,只能依靠人工审查来确认是否授权,但人工审查授权耗时耗力,在大数据环境下成本过高。因此,引入一种基于过去经验学习的自动化判别机制势在必行。文中尝试给出一种针对基于角色的多级访问控制模型的自动化审查方法,通过采样已有的正确和错误授权的时间、空间等特征来刻画出该访问控制的一般化特征表达,从而使得已有的访问控制模型在迁移环境下面对新情况依然能够给出正确判断,降低人工审查的工作量。实验表明,该分析机制对用户的访问请求有较高的正确评判率。
基于密钥共享的分层混合认证模型

随着信息时代的迅速发展,云计算数据访问安全已经成为了用户最关心的问题。身份认证技术是确保参与者在开放的网络环境中实现安全通信的一种重要手段,如何利用身份认证技术为云环境安全保驾护航,成为学者研究的热点。文中通过公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)颁发CA证书以在不同云服务间建立信任,将多个采用身份密码体制(Identity-Based Encryption,IBE)的云联合起来;采用分层身份加密体系,引入共享密钥技术,通过选取成环结构,提出一种PKI-IBE混合认证模型方案,并对方案的安全性进行分析,从理论上证明了云环境下PKIIBE(Public Key Infrastructure-Identity-Based Encryption)同层成环模型提供服务的可行性。同时文中设计了一种基于该模型的签密技术,通过公私密钥对实现云内认证以及跨云认证。安全性理论证明与性能分析表明,该方案在计算量稍增加的前提下,保证了足够的安全性,更加满足云环境下的用户分属不同云域的认证以及用户安全访问的需求,有效解决了云环境中数据访问的安全问题。
面向差分隐私保护的聚类算法

大数据时代的数据挖掘技术在研究和应用等领域取得了较大发展,但大量敏感信息披露给用户带来了众多威胁和损失。因此,在聚类分析过程中如何保护数据隐私成为数据挖掘和数据隐私保护领域的热点问题。传统差分隐私保护k-means算法对其初始中心点的选择较为敏感,而且在聚簇个数k值的选择上存在一定的盲目性,降低了聚类结果的可用性。为了进一步提高差分隐私k-means聚类方法聚类结果的可用性,研究并提出一种新的基于差分隐私的DPk-means-up聚类算法,同时进行了理论分析和比较实验。理论分析表明,该算法满足ε-差分隐私,可适用于不同规模和不同维度的数据集。此外,实验结果表明,在相同隐私保护级别下,与其他差分隐私k-means聚类方法相比,所提算法有效提高了聚类的可用性。
基于符号执行的Return-to-dl-resolve利用代码自动生成方法

Return-to-dl-resolve是一种可突破复杂防护机制的通用漏洞利用技术,目前主要以手工方式实现,研究人员需要深入分析并理解ELF动态链接原理,泄露并解析任意库函数的地址,拼装攻击载荷,效率非常低。文中提出了一种基于符号执行的Return-to-dl-resolve自动化实现方法,该方法为ELF可执行文件提供符号执行环境,对程序崩溃点的符号状态进行约束,通过约束求解器对约束进行求解,实现了Return-to-dl-resolve利用代码自动生成系统R2dlAEG。实验结果表明,R2dlAEG可快速构造利用代码,并能够在NX和ASLR防护机制同时开启的条件下劫持程序的控制流。
云环境下SNS隐私保护方案

社交网络存储的数据实际都是外包给并不完全可信的云服务商。针对社交网络隐私安全和属性更新问题,提出一种云环境中具有策略隐藏和属性撤销的属性基加密方案。通过分解密钥产生方式降低用户端的计算量,引入合数阶的双线性群实现访问策略隐藏,并利用令牌树和陷门机制灵活且高效地完成属性撤销。而且,该方案在标准假设下可被证明是安全的。因此,将该方案运用于社交网络,将数据加密存储于云服务端是安全可行的。与其他方案相比,该方案既保护了访问策略的隐私,又具有多样的访问控制功能,在计算和存储等方面更有优势。
信息流格模型的非法流分析

随着互联网的发展以及网络空间地位的上升,信息的重要性与日俱增。为确保信息安全,对非法信息流的控制显得尤为重要。文中分析了信息流格模型中信息流动的安全性,为更好地对模型内部的信息流进行分类,首先,对信息流格模型进行线性化分析,使得模型被线性化表述,并将其称为线性信息流格模型。接着,引入马尔科夫链,并利用马尔科夫链的常返态属性和瞬时态属性的概率变化,来量化表示模型中主体和客体之间的转换状态,从而检测出模型内部的各个信息流。进一步地,根据模型内部的主体和客体分别对应的常返态与瞬时态的概率对比,分析每个信息流的安全状态,即:当模型检测中同时出现两个常返态时,违反了安全模型,从而导致非法信息流的出现。由于概率变化存在同一性,该方法会产生误差并影响其检测结果。为弥补这一不足,介绍了SPA语言,然后对线性信息流格模型进行了SPA语言的描述,并采用形式化中的无干扰方法对马尔科夫链模型内概率同一性的不足进行补充说明。最后,检测出其中隐藏的非法信息流,判断出含误差下各个信息流的安全状态,并得出结论:符合安全模型但违反安全策略的信息流不满足无干扰属性。这对信息流安全检测软件的设计及硬件应用具有重要意义。
基于N-gram的Android恶意检测

随着Android系统的广泛应用,Android平台下的恶意应用层出不穷,并且恶意应用躲避现有检测工具的手段也越来越复杂,亟需更有效的检测技术来分析恶意行为。文中提出并设计了一种基于N-gram的静态恶意检测模型,该模型通过逆向手段反编译Android APK文件,利用N-gram技术在字节码上提取特征,以此避免传统检测中专家知识的依赖。同时,该模型使用深度置信网络,能够快速而准确地学习训练。通过对1267个恶意样本和1200个善意样本进行测试,结果显示模型整体的检测准确率最高可以达到98.34%。实验进一步比较了该模型和其他算法的检测结果,并对比了相关工作的检测效果,结果表明该模型有更好的准确率和鲁棒性。
Github中开发人员的行为特征分析

开源环境下开发人员的行为特征分析是促进开源社区协作开发的重要问题之一。文中以Github开源社区的数据为研究对象,结合可视化分析的技术,分析了Github上开发者贡献度的影响因素,探索了开发者之间的协作关系,进一步分析了开发者所属地域与开发者协作之间的关系。通过研究结果发现了一些具有重要理论和时间价值的现象与结论,从一个新的视角揭示了开发人员的部分行为特征。
基于梦境粒子群优化的类集成测试序列生成方法

类集成测试序列的确定是面向对象类集成测试技术中的一个重要课题。合理的类集成测试序列可以降低为其构造测试桩的总体复杂度,从而减小测试代价。针对粒子群优化算法容易早熟的缺陷,文中提出一种基于梦境粒子群优化算法的类集成测试序列生成方法。首先把每个类集成测试序列映射为一维空间中的一个粒子,然后将粒子看作有做梦能力的个体。每个迭代周期分为白天和夜间两个阶段,在白天阶段粒子正常移动,而在夜间阶段粒子根据各自的做梦能力扭曲当前位置。如此,粒子有机会在当前位置附近进行搜索,使得算法减缓收敛速度,避免过早陷入局部最优。实验结果表明,多数情况下该方法可以得到测试代价更小的类集成测试序列。
软件网络分形结构特征研究

随着互联网技术的发展,软件系统的规模也在日益扩大,软件功能的变化使得软件网络的结构呈现差异化。软件网络的分形结构体现出软件网络整体和局部对象类之间依赖调用的自相似性,可以从代码层面上对软件系统结构以及功能进行分析。文中对软件网络分形结构特征进行研究:首先,综合类之间的依赖关系,对软件网络进行加权;然后利用基于网络中心性的盒子算法计算加权软件网络结构的分形维度,以分析其分形结构特征;最后,利用上述方法对spring和struts2这两款具有代表性的java软件框架进行分析。实验表明,这两款软件以及它们的子模块都具有分形结构特征,软件网络的分形维数随着模块功能复杂程度的增加而增加,功能综合性较强的软件网络分形维数要大于功能专一的软件网络;并且在版本演化过程中,软件网络的分形维数随着软件功能的丰富也呈现上升的趋势。
基于CAN的地理语义数据存储与检索机制

语义技术能够更智能、更精确地检索信息,辅助工作人员进行科学决策,已被应用于地理信息处理,并形成了基于RDF(Resource Description Framework)数据的地理查询语言GeoSPARQL。然而,基于地理语义信息处理的应用平台多采用中心化的存储和检索服务,使得这些平台存在单节点失效、扩展性差等缺陷。尽管已有研究人员提出了多种方法,试图利用对等网络技术来解决语义数据的分布式处理,从而提升应用系统的可靠性和扩展性,但这些方法并没有考虑地理语义数据自身的特征。针对上述问题,文中利用地理语义数据的特征在对等网络上对其进行存储,提出基于CAN(Content Addressable Network)的地理语义存储和检索方案,根据位置信息将地理语义数据映射到对等网络中,从而提高了语义数据的检索效率。实验结果表明,所提方案不仅具有良好的扩展性,而且地理信息的拓扑关系查询效率优于现有方案。
因果信息在不同粒度上的迁移性

知识与粒度相关,在不同粒度上对现象的解释不同,而因果性描述的是现象的本质特征。因果性与粒度之间存在着怎样的关联,一个粒度上的因果关系是否可移植到其他不同粒度上,是目前人工智能研究亟待解决的问题。针对由观测数据构成的信息系统,从数据中直接抽取因果变量所需满足的基本图形结构,估算变量间的因果关系;再通过向系统中添加新属性以及合并多个信息系统,改变原系统中信息的粒度,研究所识别的因果关系在新系统中的可迁移性。若新属性作用于结果变量,则原系统中的因果关系不可迁移至新系统;若新属性对结果变量无影响,则原系统中的因果关系可移植至新系统。
求解Web服务组合QoS优化的多属性决策及自适应遗传算法

随着面向服务计算(Service-oriented Computing,SOC)的不断发展,基于服务质量(Quality of Service,QoS)的Web服务组合研究成为了必然趋势。鉴于QoS属性的多维性及相互矛盾性,提出将基于QoS的Web服务组合优化问题转化为多属性决策问题进行求解。采用折中系数对每个组合服务实例到正负理想点的距离进行累加求和,最终得到一组最优服务排序结果,用户可以根据自身偏好进行选择。传统的多属性决策方法无法有效地处理大规模的组合服务搜索空间,因此,为了有效地解决Web服务组合优化这一NP难题,提出一种结合多属性决策方法和自适应遗传算法的新型优化算法来解决该问题。实验采用真实的QoS综合服务数据集进行验证,实验结果表明,该方法能够在较短时间内找到全局近似最优解,且解集的排序结果接近于实际的最优服务排序。同时,该方法对于解决大规模的Web服务组合优化问题具有良好的可伸缩性。
基于类别随机化的随机森林算法

随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在处理多分类问题时的性能受到限制。为了更好地解决该问题,结合多分类问题的特点,提出一种基于类别随机化的随机森林算法(RCRF)。从类别的角度出发,在随机森林两种传统随机化的基础上增加类别随机化,为不同类别设计具有不同侧重点的基分类器。由于不同的分类器侧重区分的类别不同,所生成的决策树的结构也不同,这样既能够保证单个基分类器的性能,又可以进一步增大基分类器的多样性。为了验证所提算法的有效性,在UCI数据库中的21个数据集上将RCRF与其他算法进行了比较分析。实验从两个方面进行,一方面,通过准确率、F1-measure和Kappa系数3个指标来验证RCRF算法的性能;另一方面,利用κ-误差图从多样性角度对各种算法进行对比与分析。实验结果表明,所提算法能够有效提升集成模型的整体性能,在处理多分类问题时具有明显优势。
基于子组与社会行为的缩小群组推荐列表方法

以多个用户为推荐对象的组推荐系统已成为研究热点。目前,组推荐系统大多考虑如何充分挖掘用户偏好来尽可能满足所有用户的需求,但这也造成了推荐列表规模过大的问题,从而导致群组成员无法快速做出决定。针对该问题,文中提出了一种缩小群组推荐列表的方法(Recommendation Method based on Sub-Group and Social Behavior,RMSGSB)。该方法通过划分子组来缩小群组规模并减少群组偏好属性数量,利用成员的社会行为,从容忍度与利他行为两方面为子组分配权重,以保证推荐公平性。在真实数据集上的实验对比结果表明,该算法具有更好的群组推荐效果。
融合Jensen-Shannon散度的推荐算法

为充分利用所有评分,缓解数据稀疏性问题,将概率统计领域的Jensen-Shannon(JS)散度引入相似性度量中,提出了一种新的项目相似性度量算法。该算法将项目的评分信息转化为评分值密度,并依据评分值的密度分布来计算项目相似性。同时,引入评分数量因子,进一步提升了基于JS的相似性度量方法的性能。最后,以基于JS的相似性度量方法为基础,设计了相应的协同过滤算法。在MovieLens数据集上的实验结果表明,所提算法在预测误差和推荐准确性方面均有良好的表现。因此,该算法在推荐系统中具有很好的应用潜力。
基于综合优先度和主机信息的暴雨灾害主题退火爬虫算法

如今,互联网集成的与暴雨灾害相关的信息多种多样,然而人工搜索网页信息的效率不高,因此网络主题爬虫显得十分重要。在通用网络爬虫的基础上,为提高主题相关度的计算精度并预防主题漂移,通过对链接锚文本主题相关度、链接所在网页的主题相关度、链接指向网页PR值和该网页主题相关度的综合计算,提出了基于网页内容和链接结构相结合的超链接综合优先度评估方法。同时,针对搜索过程易陷入局部最优的不足,首次设计了结合爬虫记忆历史主机信息和模拟退火的网络主题爬虫算法。以暴雨灾害为主题进行爬虫实验的结果表明,在爬取相同网页数的情况下,相比于广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)和最佳优先搜索策略(Optimal Priority Search,OPS),所提出的算法能抓取到更多与主题相关的网页,爬虫算法的准确率得到明显提升。
面向大坝变形监测的时空一体化预测算法

大坝变形的时空演变预测分析有助于大坝管理人员及时掌握大坝空间的整体变形状态。目前,大坝变形预测研究分为两个方面:1)通过仅对分布变形仪器部位进行时间序列预测,得出下一时刻的变形值(如BP神经网络);2)利用周围变形数据进行空间插值,得到当前时刻未分布仪器点的变形值。单独使用上述任何一种方法都无法利用历史变形数据预测下一时刻未分布仪器部位的变形状况。针对该问题,结合空间预测模型时空克里金方法(STKriging,STK)与神经网络模型即BP神经网络及门限循环神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)各自的优势,构造了一种新型时空序列预测算法(BP-STK-GRU),实现了对未分布监测仪器部位的变形值预测。主要步骤包括:1)GRU优化单个测点的历史时间序列变形值;2)BP拟合测点下一时刻数据的整体趋势;3)利用STK拟合BP预测结果的稳定部分;4)结合空间插值及BP空间整体预测值,得出未分布仪器点的变形值。实验结果表明,所提方法是有效的,并且在对未知点的变形预测稳定性及精确度方面都有很好的表现。
新型软粗糙集:软粗糙半群

为进一步简化处理不确定性问题的方法,在半群上研究了一种新型的软粗糙集(MSR-半群)。首先,基于软集、粗糙集和半群的一些基本理论,对它们之间的关系进行深入研究,并讨论了软粗糙集的运算和基本性质;接着,为了进一步了解软逼近空间,应用了下软粗糙逼近和上软粗糙逼近的概念;同时,在半群上提出了两种特殊软集即G-软集和GG-软集的概念,对其做相应的运算,并给出实例进行了证明;接着,对MSR-逼近空间的粗糙性进行讨论,提出了MSR-半群的概念,并且研究了上MSR-半群和下MSR-半群的基本特征;最后,通过实例进行比较分析,说明了软粗糙半群的研究价值。
一种新的基于粒度重要度的三支决策模型

粒度重要度是多粒度粗糙集中的一项重要研究内容。针对现有粒度重要度只考虑单个粒度对决策的直接影响而忽略了其他粒度对决策综合影响的问题,结合多粒度粗糙集近似质量的概念,通过研究粒度重要度的构造方法,提出了一种新的多粒度间的粒度重要度的计算方法,并给出了基于该方法的粒度约简算法。同时,为减少冗余决策信息,将约简集与三支决策理论相结合,构建了基于粒度重要度的三支决策模型,给出了决策规则。最后通过实例证明,新的粒度约简算法可以获得具有更高区分度的数据,且缩小了延迟域范围,使最终决策更合理。