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区块链赋能的可信雾计算资源分配方法
1
作者
赵小虎
刘桁琳
王越
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1318-1326,共9页
为解决雾环境中恶意节点的存在所造成系统资源分配整体收益低、节点间不可信问题,提出一种基于区块链技术的可信雾计算资源分配方法,保证可信节点的利益。将资源分配过程建模为区块链上的交易,对参与交易节点构建信任模型,采用节点信誉...
为解决雾环境中恶意节点的存在所造成系统资源分配整体收益低、节点间不可信问题,提出一种基于区块链技术的可信雾计算资源分配方法,保证可信节点的利益。将资源分配过程建模为区块链上的交易,对参与交易节点构建信任模型,采用节点信誉评估算法实现对不可信节点的筛选;考虑节点信誉度、需求和资源分配条件,以时延和能耗优化加权和作为系统整体增益,制定最大化系统增益优化问题;利用可信模拟退火算法对优化问题求解,得到最优分配策略。仿真结果验证了该方法的可靠性和有效性。
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关键词
雾计算
物联网
区块链
资源分配
任务卸载
信任计算
模拟退火优化算法
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职称材料
基于改进双流算法的矿工行为识别方法研究
被引量：
5
2
作者
陈天
闫雨寒
+2 位作者
徐达伟
刘忠育
丁恩杰
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第4期47-53,M0005,共8页
针对目前矿工行为数据集构建不全面、行为识别实时性较差、对相似行为的细粒性识别精度较低等问题,提出了一种端到端的自主学习行为特征并实现行为分类的识别方法。首先,对原始矿工行为视频进行特征提取,生成用来描述时间特征的光流图...
针对目前矿工行为数据集构建不全面、行为识别实时性较差、对相似行为的细粒性识别精度较低等问题,提出了一种端到端的自主学习行为特征并实现行为分类的识别方法。首先,对原始矿工行为视频进行特征提取,生成用来描述时间特征的光流图以及可以描述空间特征的三原色(RGB)图像,使用双流网络对提取的特征进行学习并得到行为分类结果;然后,引入量子遗传算法对双流网络进行改进,对网络中待训练参数进行量子编码,将双流网络在测试集上的代价函数值作为适应度函数。采用量子交叉、量子门旋转实现种群个体的进化。构建了包含50种矿工行为的数据集,在该数据集上利用双流法进行行为识别。研究结果表明:使用量子遗传算法优化后的3种双流网络的识别准确率,比优化前分别提升了1.01%,0.87%和0.32%。通过与其他矿工行为识别算法进行对比,本文所提方法在两种数据集上识别率分别达到90.36%和72.29%,均优于其他几种识别算法,准确率最大差距达到22.36%,证明了本文所提方法的有效性。
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关键词
矿工行为识别
双流网络
量子遗传
光流法
深度学习
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职称材料
题名
区块链赋能的可信雾计算资源分配方法
1
作者
赵小虎
刘桁琳
王越
机构
中国矿业大学矿山物联网应用技术国家地方联合工程实验室
中国矿业大学
信息与控制
工程
学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1318-1326,共9页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金基金项目(2020ZDPY0223)。
文摘
为解决雾环境中恶意节点的存在所造成系统资源分配整体收益低、节点间不可信问题,提出一种基于区块链技术的可信雾计算资源分配方法,保证可信节点的利益。将资源分配过程建模为区块链上的交易,对参与交易节点构建信任模型,采用节点信誉评估算法实现对不可信节点的筛选;考虑节点信誉度、需求和资源分配条件,以时延和能耗优化加权和作为系统整体增益,制定最大化系统增益优化问题;利用可信模拟退火算法对优化问题求解,得到最优分配策略。仿真结果验证了该方法的可靠性和有效性。
关键词
雾计算
物联网
区块链
资源分配
任务卸载
信任计算
模拟退火优化算法
Keywords
fog computing
internet of things
blockchain
resource allocation
task offloading
trust calculation
simulated annealing optimization algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进双流算法的矿工行为识别方法研究
被引量：
5
2
作者
陈天
闫雨寒
徐达伟
刘忠育
丁恩杰
机构
中国矿业大学矿山物联网应用技术国家地方联合工程实验室
中国矿业大学
信息与控制
工程
学院
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第4期47-53,M0005,共8页
基金
“十三五”国家重点研发计划基金项目(2017YFC08)。
文摘
针对目前矿工行为数据集构建不全面、行为识别实时性较差、对相似行为的细粒性识别精度较低等问题,提出了一种端到端的自主学习行为特征并实现行为分类的识别方法。首先,对原始矿工行为视频进行特征提取,生成用来描述时间特征的光流图以及可以描述空间特征的三原色(RGB)图像,使用双流网络对提取的特征进行学习并得到行为分类结果;然后,引入量子遗传算法对双流网络进行改进,对网络中待训练参数进行量子编码,将双流网络在测试集上的代价函数值作为适应度函数。采用量子交叉、量子门旋转实现种群个体的进化。构建了包含50种矿工行为的数据集,在该数据集上利用双流法进行行为识别。研究结果表明:使用量子遗传算法优化后的3种双流网络的识别准确率,比优化前分别提升了1.01%,0.87%和0.32%。通过与其他矿工行为识别算法进行对比,本文所提方法在两种数据集上识别率分别达到90.36%和72.29%,均优于其他几种识别算法,准确率最大差距达到22.36%,证明了本文所提方法的有效性。
关键词
矿工行为识别
双流网络
量子遗传
光流法
深度学习
Keywords
miners behavior recognition
two-stream network
quantum inheritance
optical flow method
deep learning
分类号
TD79 [矿业工程—矿井通风与安全]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
区块链赋能的可信雾计算资源分配方法
赵小虎
刘桁琳
王越
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进双流算法的矿工行为识别方法研究
陈天
闫雨寒
徐达伟
刘忠育
丁恩杰
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
5
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职称材料
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