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题名稠密时间表示及冗余消除
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作者
陈靖
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机构
中国科学院软件研究所计算机科学重点实验室
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第10期1681-1691,共11页
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基金
国家自然科学基金~~
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文摘
算法的效率在很大程度上依赖于实际采用的数据结构.对无用数据的处理不仅会带来空间存储上的浪费,而且也会进一步造成时间上的浪费.因此,消除信息冗余一直是算法研究的一个重点.在当前实时领域(尤其是在基于稠密/连续时间语义)的算法研究中,该问题十分突出.从信息之间的依赖关系入手,分析了在对连续时间进行有穷表示和操作中存在的问题,通过改进范式化处理过程,给出了进行冗余信息消除的一种方法以及其正确性证明,并通过实验测试了改进的效率.
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关键词
实时
时间自动机
数据结构
冗余信息消除
最短路径算法
优化
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Keywords
real-time
timed automata
data structure
redundancy elimination
shortest path finding algorithm
optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于特征约简与多层极限学习机的网络流量异常检测
被引量：4
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作者
丁建立
刘亦舟
梁婷婷
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
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出处
《现代电子技术》
2022年第5期84-89,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(U1833114)。
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文摘
针对网络流量异常检测目前存在的数据维度大、冗余数据较多、准确率较低等问题,提出一种基于层次聚类和自编码器并结合多层极限学习机的网络流量异常检测模型。首先考虑数据特征之间的相关性,根据数据特征之间的相似性距离对特征维度进行层次聚类划分,将相关性较高的特征划分到同一特征子集中;然后利用自动编码器对每个特征子集进行约简,消除冗余信息降低检测数据计算量;最后以多层极限学习机作为分类器,利用约简后的特征数据进行网络流量异常检测建模。实验结果显示,文中模型在UNSW-NB15数据集上准确率达到了0.992,精确率达到了0.997。与其他检测方法相比,文中方法可以有效地约简数据特征,提高了检测的准确率和网络流量异常检测的性能。
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关键词
网络流量
异常检测
多层极限学习机
层次聚类
特征约简
冗余信息消除
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Keywords
network traffic
anomaly detection
multi-layer ELM
hierarchical clustering
feature reduction
redundant information elimination
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分类号
TN711-34
[电子电信—电路与系统]
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名含有跨迭代数据依赖关系循环的自动并行化
被引量：1
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作者
张琼声
李莹
范志东
李吉乐
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机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第6期1293-1297,共5页
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基金
中央高校基本科研业务类专项基金(14CX02032A)资助
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文摘
OpenMP是为在多处理机上编写并行程序而设计的一个应用编程接口,在串行程序中简单插入OpenMP编译指导语句,编译器就可自动将串行程序并行化.但用OpenMP对for循环进行并行化时,要求循环各次迭代之间不能含有数据依赖关系.文中提出了一种对含有跨迭代数据依赖关系的for循环进行OpenMP自动并行化的方法.该方法首先对串行程序的GCC抽象语法树文本进行冗余信息消除,以提取程序的有用信息;然后利用这些信息分析循环是否含有跨迭代数据依赖关系,若有则采用预计算(pre-computation)技术消除跨迭代数据依赖关系;最后自动生成带有OpenMP编译指导语句的并行程序.实验结果表明该方法对于某些含有跨迭代数据依赖关系的循环来说是有效的.
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关键词
OPENMP
自动并行化
抽象语法树文本
冗余信息消除
跨迭代数据依赖
预计算技术
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Keywords
OpenMP
automatic parallelization
abstract syntax tree text
eliminate redundant information
data dependence between iterations
pre-computation technique
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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