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基于优化数据处理的深度信念网络模型的入侵检测方法 被引量：46
1
作者 陈虹 万广雪 肖振久 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期1636-1643,1656,共9页
针对目前网络中存在的对已知攻击类型的入侵检测具有较高的检测率,但对新出现的攻击类型难以识别的缺陷问题,提出了一种基于优化数据处理的深度信念网络(DBN)模型的入侵检测方法。该方法在不破坏已学习过的知识和不严重影响检测实时性... 针对目前网络中存在的对已知攻击类型的入侵检测具有较高的检测率,但对新出现的攻击类型难以识别的缺陷问题,提出了一种基于优化数据处理的深度信念网络(DBN)模型的入侵检测方法。该方法在不破坏已学习过的知识和不严重影响检测实时性的基础上,分别对数据处理和方法模型进行改进,以解决上述问题。首先,将经过概率质量函数(PMF)编码和MaxMin归一化处理的数据应用于DBN模型中;然后,通过固定其他参数不变而变化一种参数和交叉验证的方式选择相对最优的DBN结构对未知攻击类型进行检测;最后,在NSL-KDD数据集上进行了验证。实验结果表明,数据的优化处理能够使DBN模型提高分类精度,基于DBN的入侵检测方法具有良好的自适应性,对未知样本具有较高的识别能力。在检测实时性上,所提方法与支持向量机(SVM)算法和反向传播(BP)网络算法相当。 展开更多
关键词 入侵检测 优化数据处理 深度学习 深度信念网络 未知攻击检测
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一种优化数据量以提高地震速度分析精度的方法 被引量：9
2
作者 郭树祥 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期35-42,5,共8页
地震速度分析贯穿于地震资料处理的整个过程,速度分析的精度影响到最终地震成像的质量。当地震资料覆盖次数不高或信噪比较低时,地震速度谱能量团发散,这种情况下常采用多面元组合的方式来增加参与速度分析的数据量。通过对速度分析数... 地震速度分析贯穿于地震资料处理的整个过程,速度分析的精度影响到最终地震成像的质量。当地震资料覆盖次数不高或信噪比较低时,地震速度谱能量团发散,这种情况下常采用多面元组合的方式来增加参与速度分析的数据量。通过对速度分析数据量及数据面元大小的影响进行分析,提出了采用椭圆形数据面元组合方式优化参与速度分析的数据量,消除远离速度分析中心点数据的各向异性对速度分析精度的影响,从而提高中深层速度分析精度的方法。将该方法应用于胜利油田济阳坳陷实际资料处理,在一定程度上提高了速度分析的精度。 展开更多
关键词 速度分析 影响因素 面元组合 优化数据量 速度精度
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一种有效的优化数据仓库性能的解决方案 被引量：2
3
作者 何月顺 丁秋林 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期108-111,共4页
要在数据仓库环境中获得长期优良的性能最大的障碍就是发现数据仓库中大量的休眠数据 ;数据仓库中的海量数据隐藏了最终用户查询所需要的数据 ,降低了查询效率。用于提高数据仓库性能和减少休眠数据存储费用最有效的方法就是移除休眠数... 要在数据仓库环境中获得长期优良的性能最大的障碍就是发现数据仓库中大量的休眠数据 ;数据仓库中的海量数据隐藏了最终用户查询所需要的数据 ,降低了查询效率。用于提高数据仓库性能和减少休眠数据存储费用最有效的方法就是移除休眠数据。本文简要分析了休眠数据进入数据仓库的主要方式 ;改进了数据仓库中休眠数据量的统计方法 ,以便准确地计算休眠数据量的大小 ;设计了利用活动监视器监视运行于数据仓库的事务以便查找休眠数据 ;提出了用近线存储方案移除休眠数据和利用跨媒体存储器管理休眠数据的方法 。 展开更多
关键词 数据仓库 近线存储 休眠数据 统计方法 数据优化 计算机辅助技术
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面向YOLO神经网络的数据流架构优化研究 被引量：2
4
作者 穆宇栋 李文明 +5 位作者 范志华 吴萌 吴海彬 安学军 叶笑春 范东睿 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期82-99,共18页
YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行... YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行模式与神经网络算法匹配度高,更能充分挖掘其中的数据并行性。然而,在数据流架构上部署YOLO神经网络时面临三个问题:(1)数据流架构的数据流图映射并不能结合YOLO神经网络中卷积层卷积核较小的特点,造成卷积运算数据复用率过低的问题,并进一步降低计算部件利用率;(2)数据流架构在算子调度时无法利用算子间结构高度耦合的特点,导致大量数据重复读取;(3)数据流架构上的数据存取与执行高度耦合、串序执行,导致数据存取延迟过高。为解决这些问题,本文设计了面向YOLO神经网络的数据流加速器DFU-Y。首先,结合卷积嵌套循环的执行模式,本文分析了小卷积核卷积运算的数据复用特征,并提出了更有利于执行单元内部数据复用的数据流图映射算法,从而整体提升卷积运行效率;然后,为充分利用结构耦合的算子间的数据复用,DFU-Y提出数据流图层次上的算子融合调度机制以减少数据存取次数、提升神经网络运行效率;最后,DFU-Y通过双缓存解耦合数据存取与执行,从而并行执行数据存取与运算,掩盖了程序间的数据传输延迟,提高了计算部件利用率。实验表明,相较数据流架构(DFU)和GPU(NVIDIA Xavier NX),DFU-Y分别获得2.527倍、1.334倍的性能提升和2.658倍、3.464倍的能效提升;同时,相较YOLO专用加速器(Arria-YOLO),DFU-Y在保持较好通用性的同时,达到了其性能的72.97%、能效的87.41%。 展开更多
关键词 YOLO算法 数据流架构 数据流图优化 卷积神经网络 神经网络加速
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基于Kafka的ATIS设备联网接口优化与数据清洗方法
5
作者 郭晓宇 祁苗苗 +2 位作者 杨凯 张淼 贾志凯 《中国铁路》 北大核心 2025年第5期87-95,共9页
铁路车号自动识别系统(ATIS)为铁路机辆、运输、货运等系统提供列车及机车车辆通过信息,是铁路信息化的重要组成部分。现有ATIS系统存在数据传输报文种类多而杂、数据传输异常时有发生、设备直接管理不便等问题,难以满足快速发展的各专... 铁路车号自动识别系统(ATIS)为铁路机辆、运输、货运等系统提供列车及机车车辆通过信息,是铁路信息化的重要组成部分。现有ATIS系统存在数据传输报文种类多而杂、数据传输异常时有发生、设备直接管理不便等问题,难以满足快速发展的各专业数据及应用需求。为解决上述问题,基于ATIS系统特点,研究新型ATIS系统设备联网接口技术,提出设备接入方法,优化数据传输技术,研究了基于Kafka自定义分区策略的一体化数据清洗方法。通过设计数据报文规范,为优化ATIS系统的数据接入提供技术条件。通过系统实践及铁路局集团公司试点验证表明,该方法能够有效加强车号识别设备管理能力,提高车号识别数据传输的稳定性及效率,为提高ATIS运用管理水平以及降低系统运维难度奠定技术基础。 展开更多
关键词 ATIS 数据接口 数据规范 数据传输优化 Kafka 数据清洗
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矿用通风机叶片线激光测量数据优化方法研究 被引量：1
6
作者 李学哲 申瑶 +3 位作者 曹艾 王彦昕 花忠旭 田文宇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期440-446,共7页
测量模型的提取是矿用通风机叶片几何变形检测的关键,为了提高叶片测量模型的精度,提出一种基于最小二乘准则的线激光测量数据优化方法。首先,利用卡尔曼滤波算法实时处理线激光传感器原始测量数据,提高坐标测量精度,为后续模型构建提... 测量模型的提取是矿用通风机叶片几何变形检测的关键,为了提高叶片测量模型的精度,提出一种基于最小二乘准则的线激光测量数据优化方法。首先,利用卡尔曼滤波算法实时处理线激光传感器原始测量数据,提高坐标测量精度,为后续模型构建提供精准数据;然后,采用三次多项式法、三次B样条法、高阶贝塞尔法分别拟合求解三个测量模型,并基于最小二乘准则评价各模型的显著性水平,从而优选出适合通风机叶片几何特征的测量模型;最后,进行了实验研究。结果表明,采用三次B样条函数构建叶片测量模型可以获得最佳的拟合效果,其显著性评价因子最小(小于0.05),本方法通过数据优化有效提高了叶片测量模型的精度,为后续通风机叶片几何评价提供一种有效的技术解决方案。 展开更多
关键词 几何量计量 矿用通风机 叶片测量 线激光 数据优化 最小二乘法
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面向数据库配置优化的反事实解释方法 被引量：1
7
作者 朱霄 邵心玥 +1 位作者 张岩 王宏志 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期4469-4492,共24页
数据库性能受数据库配置参数的影响,参数设置的好坏会直接反映到数据库性能表现上,因此,数据库调参方法的优劣至关重要.然而,传统的数据库调参方法存在诸多局限性,例如无法充分利用历史调参数据、浪费时间人力资源等.而反事实解释方法... 数据库性能受数据库配置参数的影响,参数设置的好坏会直接反映到数据库性能表现上,因此,数据库调参方法的优劣至关重要.然而,传统的数据库调参方法存在诸多局限性,例如无法充分利用历史调参数据、浪费时间人力资源等.而反事实解释方法是一种对原数据进行少量修改,从而将原预测改变为期望预测的方法,其起到的是建议的作用.这种作用可以用于数据库配置优化,即对数据库配置进行少量修改,从而使得数据库的性能表现得到优化.因此,提出面向数据库配置优化的反事实解释方法,对于在特定负载条件下性能表现不佳的数据库,所提方法可以对数据库配置进行修改,生成相应的数据库配置反事实,从而优化数据库性能.进行两种实验,分别用于评估反事实解释方法的优劣以及验证其优化数据库的效果,实验结果表明:综合各个评估指标,提出的反事实解释方法要优于其他的经典反事实解释方法,并且生成的反事实能够确实有效地提高数据库性能. 展开更多
关键词 反事实解释 数据库配置优化 数据库智能化 神经网络
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面向深度学习的数据存储技术综述 被引量：1
8
作者 贺巩山 赵传磊 +2 位作者 蒋金虎 张为华 陈左宁 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1013-1064,共52页
随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一... 随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一,主要表现为:(1)数据集的规模快速增长,无法完全缓存在内存中;(2)若无额外处理,数据集主要由小文件组成。在每轮训练中,训练任务会随机读取训练集中的文件;(3)与GPU等加速器相比,存储设备的带宽增长缓慢,二者之间的差距正在不断变大;(4)模型参数和中间数据等模型状态非常大,经常超过GPU等加速器的存储容量,出现了内存墙的问题;(5)为了实现容错,训练任务通常会执行检查点操作,保存最新的模型状态,但这引入了较高的性能开销。因此,面向人工智能(尤其是深度学习)的数据存储技术成为了热门的研究领域,受到了学术界和工业界的广泛关注。本文首先介绍了深度学习的相关背景,包括流程、模型以及分布式训练。其次,本文总结了深度学习的数据特点,包括数据集和模型的规模与类型,以及数据准备(包括数据加载和数据预处理)和模型计算(包括模型训练和模型推理)的数据访问模式。接着,本文分析了深度学习在数据加载、数据预处理以及模型计算阶段的数据存储需求,提出了面向深度学习的数据存储技术研究框架。然后,本文梳理了现有的相关工作,并根据针对的阶段不同将其分为3类:(1)面向数据加载的存储优化技术关注于如何加速数据加载阶段,包括数据集存储格式、数据集存储系统、数据集缓存系统以及数据加载器;(2)面向数据预处理的存储优化技术关注于如何加速数据预处理阶段,包括数据预处理流水线、分离式数据预处理、数据预处理缓存以及近存储数据预处理;(3)面向模型计算的存储优化技术关注于如何加速模型计算阶段,包括模型状态存储技术、模型训练容错技术、模型存储系统以及性能测试与分析工具。最后,本文讨论了现有工作存在的问题,提出了未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 数据存储技术 数据加载优化 数据预处理优化 模型计算优化
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基于多模态数据混合融合的智慧矿山关键数据优化 被引量：1
9
作者 钟畏丹 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第S2期82-85,共4页
当前智慧矿山建设面临矿山数据来源多样、结构复杂、形态多变、共享机制缺乏的问题,将矿山关键数据优化融合,对矿山数据存储、分析和标准统一有重要意义。研究了多模态数据融合常用的方法,明确了基础类、生产类、安全类、管理类4大类智... 当前智慧矿山建设面临矿山数据来源多样、结构复杂、形态多变、共享机制缺乏的问题,将矿山关键数据优化融合,对矿山数据存储、分析和标准统一有重要意义。研究了多模态数据融合常用的方法,明确了基础类、生产类、安全类、管理类4大类智慧矿山关键数据的类型,分析了数据融合优化方法。以瓦斯情况预警为实验对象,通过数据优化实现瓦斯数据的提取和高精度瓦斯预警,利用多模态数据混合融合方法提取瓦斯数据关联性;设计基于模糊神经网络的瓦斯预警数据融合模型;进行数据融合仿真实验。理论分析和实验结果表明基于模糊神经网络与多模态的数据混合融合方法能够较好的应用在瓦斯安全管理中。 展开更多
关键词 智慧矿山 多模态数据混合融合 数据优化 模糊神经网络
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基于数据挖掘的国家森林资源清查数据优化方法研究
10
作者 刘海 宋全军 +1 位作者 葛运建 王丹 《林业科技》 2024年第6期61-64,共4页
基于国家森林资源清查体系,我国积累了大量的森林资源清查数据,为国家的战略规划和政策制定提供重要依据。本文首先对基于分类和聚类的数据方法进行了研究,并对国家森林资源清查数据的特征和数据挖掘的方向展开分析,选取了华东监测区的... 基于国家森林资源清查体系,我国积累了大量的森林资源清查数据,为国家的战略规划和政策制定提供重要依据。本文首先对基于分类和聚类的数据方法进行了研究,并对国家森林资源清查数据的特征和数据挖掘的方向展开分析,选取了华东监测区的样地和样木数据,筛选了区域、立地因子、测树因子、生长量等参数,进行了聚类和分类的数据挖掘,提出了关于模型组的合理归并与增减以及避免主观因素造成的误分类等方面的优化方法,而数据挖掘的应用也可以提升智能机器人的感知、决策和交互能力。 展开更多
关键词 数据挖掘 分类算法 聚类算法 数据优化
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分布式数据驱动的多约束进化优化算法
11
作者 魏凤凤 陈伟能 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1393-1400,共8页
泛在计算模式下,数据分布式获取和处理带来了分布式数据驱动优化的需求。针对数据分布获取、约束异步评估且信息缺失的挑战,构建分布式数据驱动的多约束进化优化算法(DDDEA)框架,由一系列终端节点负责数据提供和分布式评估,服务器节点... 泛在计算模式下,数据分布式获取和处理带来了分布式数据驱动优化的需求。针对数据分布获取、约束异步评估且信息缺失的挑战,构建分布式数据驱动的多约束进化优化算法(DDDEA)框架,由一系列终端节点负责数据提供和分布式评估,服务器节点负责全局进化优化。基于该框架具体实现了一个算法实例,终端节点利用局部数据构建径向基函数(RBF)模型,辅助驱动服务器节点差分进化(DE)算法对问题进行寻优。通过与3个集中式数据驱动的多约束进化优化算法在两个标准测试集的实验对比,DDDEA在68.4%的测试用例中取得显著最优结果,在84.2%的测试用例中找到可行解的成功率为1.00,表明该算法具有良好的全局搜索能力和收敛能力。 展开更多
关键词 分布式优化 数据驱动优化 约束优化 进化计算 差分进化算法
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结构监测无线传感网络数据传输优化方法 被引量：4
12
作者 张佳宁 沈慧 周广东 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1543-1551,共9页
针对结构监测无线传感网络数据传输策略优化问题,本文提出一种综合考虑持久、稳定和及时的数据传输优化方法。结合结构监测无线传感网络需求和无线数据传输原理,建立了结构监测无线传感网络数据传输性能评价模型,提出了求解最优数据传... 针对结构监测无线传感网络数据传输策略优化问题,本文提出一种综合考虑持久、稳定和及时的数据传输优化方法。结合结构监测无线传感网络需求和无线数据传输原理,建立了结构监测无线传感网络数据传输性能评价模型,提出了求解最优数据传输策略的协同飞行萤火虫算法,采用数值算例进行了验证。研究结果表明:本文建立的数据传输性能评价模型能够全面描述结构监测无线传感网络的延续性、可靠性和实时性;本文提出的优化求解方法的计算效率和解的质量提升均超过50%;获得的数据传输策略既能最大化网络寿命,又可最小化数据丢失和传输延迟。可为结构监测无线传感网络配置提供依据。 展开更多
关键词 结构健康监测 结构安全评估 测点优化布置 无线传感网络 数据传输 优化求解 萤火虫算法 数据传输路由优化
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经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网数据驱动分布鲁棒运行模型
13
作者 郑焕坤 孙耀斌 韦凯国 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期12-20,31,共10页
随着分布式可再生能源渗透率的提高,交直流混合配电网呈现出明显的分区特性和较强的运行不确定性。多端口电力电子变压器(power electronic transformer,PET)能够用来构建一个功率灵活的通道,以完成交直流混合配电网中几个区域之间的电... 随着分布式可再生能源渗透率的提高,交直流混合配电网呈现出明显的分区特性和较强的运行不确定性。多端口电力电子变压器(power electronic transformer,PET)能够用来构建一个功率灵活的通道,以完成交直流混合配电网中几个区域之间的电能交换。基于此文章提出经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网两阶段分布鲁棒运行模型,以储能装置运行维护成本、购电成本、弃风处罚成本、网损和微型燃气轮机发电成本之和最小为优化目标,采用1-范数和∞-范数描述风电输出选择典型场景的概率分布,解决风电的不确定性问题,建立数据驱动分布鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,CCG)求解模型。最后,通过IEEE 33节点算例对模型进行验证,该模型可以有效降低交直流混合配电网运行成本。 展开更多
关键词 交直流混合配电网 多端口电力电子变压器 不确定性 数据驱动分布鲁棒优化
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数据驱动的智能计算及其应用研究综述
14
作者 戴瑞 介婧 +2 位作者 王万良 叶倩琳 吴菲 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期227-248,共22页
为了有效地解决实际应用中涌现出的越来越复杂的昂贵优化问题(EOPs),全面综述了能够有效降低计算成本和提高求解效率的最新数据驱动智能计算(DDICs)方法.从算法和应用2个层面系统地概述了最新DDICs的研究成果,归纳和总结了广义DDICs和... 为了有效地解决实际应用中涌现出的越来越复杂的昂贵优化问题(EOPs),全面综述了能够有效降低计算成本和提高求解效率的最新数据驱动智能计算(DDICs)方法.从算法和应用2个层面系统地概述了最新DDICs的研究成果,归纳和总结了广义DDICs和自适应DDICs中的不同技术点,剖析了DDICs在解决EOPs时所面临的挑战与机遇.提出未来研究的潜在发展趋势,如进行更深层次的理论分析、探索新颖的学习范式及其在更多不同实际领域中的应用等,旨在为研究者提供有针对性的参考与方向,激发创新思路,从而更有效地应对实际应用中的各种复杂EOPs. 展开更多
关键词 数据驱动优化 代理辅助优化 智能计算 自适应学习 昂贵优化问题
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基于智能优化算法引擎的可演进星群智能任务规划
15
作者 杜永浩 黎磊 +2 位作者 徐世龙 陈名 陈盈果 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1645-1657,共13页
自21世纪以来,我国航天事业快速发展,遥感卫星已成为国土资源普查以及防灾减灾的关键资源。然而,点群、多频和大区域等复杂目标需求的涌现、卫星资源的差异化以及多类复杂目标一体化调度,对现有卫星任务规划技术提出了挑战。针对该问题... 自21世纪以来,我国航天事业快速发展,遥感卫星已成为国土资源普查以及防灾减灾的关键资源。然而,点群、多频和大区域等复杂目标需求的涌现、卫星资源的差异化以及多类复杂目标一体化调度,对现有卫星任务规划技术提出了挑战。针对该问题,该文设计了一种可演进星群智能任务规划引擎架构,以解决异构星群多元目标的一体化调度问题。通过深入研究模型与算法,实现了“约束-决策-收益”模型的解耦,开发了“全局演化+局部搜索+数据驱动”的优化算法模块。在模型层面,通过目标分解来生成标准任务,并构建了多元复杂目标调度模型。在算法层面,提出了一种基于双模型演化的学习型模因算法(LMA),包括初始解生成策略、全局优化策略及通用化邻域搜索算子模板,增强了解的多样性和全局探索能力。此外,通过数据驱动优化策略和动态多阶段快速插入策略满足了动态调度需求。实验结果表明,该算法在求解质量和速度上均优于经典算法和先进算法,并具有良好的鲁棒性。消融实验验证了初始解生成策略、双模型演进及数据驱动策略的有效性。在不同难度的场景中,该算法能够快速提供高质量的调度方案,展示了其在航天任务调度中的应用潜力。 展开更多
关键词 数据驱动优化 多维复杂目标 学习型模因算法 模型-算法解耦合 星群任务规划
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基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法 被引量：14
16
作者 杜晔 张亚丹 +1 位作者 黎妹红 张大伟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期42-48,共7页
为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验... 为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。 展开更多
关键词 入侵检测 快速独立成分分析 数据优化 牛顿迭代法
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基于决策树生成及剪枝的数据集优化及其应用 被引量：14
17
作者 李国和 王峰 +3 位作者 郑阳 吴卫江 洪云峰 周晓明 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期205-211,共7页
为提高智能模型的识别精度,增强其泛化能力,需要对用于智能建模的数据集中的对象类别异常进行检测和修正。在进行数据集和决策树形式化描述的基础上,将基尼指数增益率作为确定连续条件属性最优二分原则,采用递归算法生成叶节点中对象为... 为提高智能模型的识别精度,增强其泛化能力,需要对用于智能建模的数据集中的对象类别异常进行检测和修正。在进行数据集和决策树形式化描述的基础上,将基尼指数增益率作为确定连续条件属性最优二分原则,采用递归算法生成叶节点中对象为同一类别的二叉决策树。利用信息熵评价决策树剪除叶节点中对象的类别分布效果,实现数据集类别异常的类别修正。决策树的生成和剪枝本质上是完成基于基尼指数和信息熵的连续条件属性数据空间分割和合并类别修正。实验和实际应用验证了决策树生成和剪枝是数据集类别优化的有效方法。 展开更多
关键词 信息熵 基尼指数 决策树 剪枝 数据优化
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STL模型切片轮廓数据的修正与优化 被引量：11
18
作者 赵吉宾 刘伟军 王越超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第13期43-45,共3页
STL文件因其简单和通用性好,一直作为快速成型领域的准标准。但是由于其本身的缺陷,造成切片之后的轮廓信息数据有大量的冗余数据甚至错误。该文针对切片轮廓的不封闭,给出了有效的修正算法;通过对轮廓信息中冗余数据的分析,提出了一种... STL文件因其简单和通用性好,一直作为快速成型领域的准标准。但是由于其本身的缺陷,造成切片之后的轮廓信息数据有大量的冗余数据甚至错误。该文针对切片轮廓的不封闭,给出了有效的修正算法;通过对轮廓信息中冗余数据的分析,提出了一种冗余数据的滤除算法。该算法高效简单,提高了后续的数据处理的效率和成型件的加工质量,改善了零件成型的加工性能。 展开更多
关键词 快速成型制造 STL文件 数据优化
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基于移动窗口法的DEM数据优化方法研究 被引量：5
19
作者 胡伟 卢小平 +1 位作者 卢遥 余涛 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2011年第5期45-47,共3页
数字高程模型DEM的表达方法主要有TIN、规则格网、等高线等。由于这些方法都没有预先对高程数据进行优化,会造成大量的数据冗余,从而影响构建DEM的速度。研究移动窗口和逐点搜索两种构建DEM的数据优化算法,并利用Matlab软件对SRTM数据... 数字高程模型DEM的表达方法主要有TIN、规则格网、等高线等。由于这些方法都没有预先对高程数据进行优化,会造成大量的数据冗余,从而影响构建DEM的速度。研究移动窗口和逐点搜索两种构建DEM的数据优化算法,并利用Matlab软件对SRTM数据进行试验验证,结果表明这两种方法都达到较好的优化效果,可大大提高构建DEM的速度。通过进一步比较这两种算法的优化结果,得出移动窗口数据优化算法整体优于逐点搜索数据优化算法的结论。 展开更多
关键词 移动窗口 DEM SRTM 数据优化
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虚拟装配系统中的模型数据管理与优化 被引量：8
20
作者 史建成 刘检华 +1 位作者 宁汝新 侯伟伟 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2416-2422,共7页
为实现计算机辅助设计系统和虚拟装配系统之间模型数据信息的集成,提出了虚拟环境下基于标准数据格式的双向数据流模型转换方法。针对虚拟装配信息表达不完整的问题,在传统装配模型的基础上,提出面向产品装配工艺设计全过程的装配模型;... 为实现计算机辅助设计系统和虚拟装配系统之间模型数据信息的集成,提出了虚拟环境下基于标准数据格式的双向数据流模型转换方法。针对虚拟装配信息表达不完整的问题,在传统装配模型的基础上,提出面向产品装配工艺设计全过程的装配模型;提出了基于引用机制的分层模型数据结构,实现了对巨模型的数据管理和模型数据优化,并有效降低了计算机内存。自主开发了虚拟装配工艺规划及信息管理系统,对上述模型和算法的有效性进行了验证。 展开更多
关键词 虚拟现实 装配 数据转换 装配建模 数据优化
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