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单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法及应用
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作者 罗文涛 钱谦 +3 位作者 潘家文 张晓丽 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1869-1877,共9页
为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃... 为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃逸局部陷阱.其次,利用单纯形法引导较差个体构建几何搜索路径以提升算法的搜索能力.与其他对比算法相比,SASCSO在100维度的CEC2017基准函数测试集的综合优胜率为75.86%,结合非参数分析表明该算法是解决高维复杂优化问题的可行方法.此外,将SASCSO应用于三维无线传感器网络覆盖和复杂环境下无人机航径优化问题,结果显示SASCSO在两个实际问题上均提供了最优的方案,验证了SASCSO在实际优化中的适用性和优越性. 展开更多
关键词 沙猫群优化算法 自适应围捕策略 单纯形法 无线传感器网络覆盖 无人机航径优化
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面向边缘计算资源分配的防假名拍卖机制
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作者 张震东 付晓东 +1 位作者 刘骊 彭玮 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第5期1046-1053,共8页
边缘计算激励机制可以激励用户参与到资源分配的过程中来.为防范不诚实用户对资源分配的操纵,现有激励机制致力于使参与者在投标时给出他们的真实估值,但未考虑对假名攻击的对抗策略.为解决现有机制缺乏对抗假名攻击的能力这一问题,首先... 边缘计算激励机制可以激励用户参与到资源分配的过程中来.为防范不诚实用户对资源分配的操纵,现有激励机制致力于使参与者在投标时给出他们的真实估值,但未考虑对假名攻击的对抗策略.为解决现有机制缺乏对抗假名攻击的能力这一问题,首先,对假名攻击投标决策手段进行分析,设计了假名过滤算法和结合边缘服务器成本的最小临界值定价算法,假名过滤算法剔除可能的假名用户,定价算法则保证了假名用户无法通过操纵临界价格提高效用.然后,证明了该防假名拍卖机制满足真实性和个体理性,此外还证明了该机制对假名攻击具有抗操纵性.实验结果表明,该机制能够在满足真实性的同时,保证用户无法通过单方面发起假名攻击增加效用. 展开更多
关键词 边缘计算 资源分配 组合拍卖 防假名拍卖
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面向边缘计算在线任务调度的时间抗操纵机制
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作者 李琳洁 付晓东 冯艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第22期292-303,共12页
激励机制旨在激励用户参与任务调度并如实报告私有信息,但现有研究主要侧重于确保用户在投标时提交真实的任务估值,而未考虑在线场景中的时间操纵问题。因此自私用户可以通过时间操纵提高自身效用,从而影响边缘用户的参与积极性、成功... 激励机制旨在激励用户参与任务调度并如实报告私有信息,但现有研究主要侧重于确保用户在投标时提交真实的任务估值,而未考虑在线场景中的时间操纵问题。因此自私用户可以通过时间操纵提高自身效用,从而影响边缘用户的参与积极性、成功调度任务总价值和调度结果的公平性。提出一种利用在线机制的时间抗操纵边缘计算任务调度方法。对虚假任务投标手段进行分析,得到符合实际的合理时间误报范围和价格误报;考虑到时间属性的操纵,设计一种适用于在线场景的分配函数,以保证任务类型的单调性,并根据分配概率依次分配任务得到任务调度结果;推导出满足激励相容的临界支付定价算法,该算法保证了用户无法通过时间操纵提高预期效用;从理论上证明了该任务调度机制满足真实性和个体理性。实验结果表明,该机制不仅能防范用户的价格操纵,同时还可以抵御时间操纵。 展开更多
关键词 边缘计算 任务调度 时间操纵 在线机制 真实性
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基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法 被引量:1
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作者 钱谦 翟豪 +2 位作者 潘家文 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优... 由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优解的可能性.此外,在折射反向学习中引入概率扰动机制,通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优,从而增强算法的全局搜索能力.最后,通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较,实验结果有效证明了本文改进算法的有效性. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 搜索性能 折射反向学习 概率扰动
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三维人体姿态估计中的多尺度时空特征融合
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作者 张宇 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第1期75-88,共14页
针对视频输入的单人三维人体姿态估计中表征不精确、融合不充分、结果不平滑的问题,提出三维人体姿态估计的多尺度时空特征融合方法.首先在空域定义关节点、肢体和上/下身人体标记并通过位置嵌入表示人体的空间多尺度特征;然后结合自注... 针对视频输入的单人三维人体姿态估计中表征不精确、融合不充分、结果不平滑的问题,提出三维人体姿态估计的多尺度时空特征融合方法.首先在空域定义关节点、肢体和上/下身人体标记并通过位置嵌入表示人体的空间多尺度特征;然后结合自注意力机制和多层感知机构建空间多尺度特征融合模块,融合关节点、肢体和上/下身三个空间多尺度特征,得到初步姿态特征序列;最后建立时序多尺度编码进行时序特征融合获得最终姿态特征序列,并通过时序解码,优化生成细化的三维人体姿态.在Human3.6M数据集上的实验结果表明,所提方法的平均每关节位置P-MPJPE和速度误差MPJVE分别为33.6和2.4,较对比方法降低了2.3%和4.0%,能够降低计算复杂度,提高三维人体姿态估计精度,生成准确、平滑的三维人体姿态估计结果.此外,在HumanEva-I数据集的测试结果表明,所提方法也具有一定的泛化性. 展开更多
关键词 三维人体姿态估计 多尺度特征 自注意力机制 时空特征融合 时序编码
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视距概率下无人机静态部署与能效优化策略
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作者 彭艺 朱昊 +3 位作者 杨青青 吴桐 王健明 李辉 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期91-102,共12页
无人机通信面临路径损耗和组间干扰等问题.为了满足离散用户通信需求,实现无人机组网的静态部署并最大化能效,本文针对多比凹凸函数分式规划问题进行研究,提出一种凸优化协同群体智能优化策略,该策略将原问题解耦为功率控制与高度优化... 无人机通信面临路径损耗和组间干扰等问题.为了满足离散用户通信需求,实现无人机组网的静态部署并最大化能效,本文针对多比凹凸函数分式规划问题进行研究,提出一种凸优化协同群体智能优化策略,该策略将原问题解耦为功率控制与高度优化问题并迭代求解.首先,引入视距概率路径损耗模型,通过俯仰角研究部署高度与水平距离之间关系,将部署问题三维化.其次,利用二次变换解耦原问题,旨在提升视距概率链路下的系统能效.最后,提出快速反馈粒子群算法对高度进行部署,以解决复杂多目标协同优化问题.仿真结果表明,在本文模型下,该策略能够实现算法复杂度与准确性之间平衡,对无人机基站进行高效准确部署. 展开更多
关键词 无人机通信 视距概率 能效优化 功率控制 高度部署
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ElasticSearch分布式搜索引擎在天文大数据检索中的应用研究 被引量:19
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作者 陈亚杰 王锋 +1 位作者 邓辉 刘应波 《天文学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期241-251,共11页
天文观测数据是天文研究的基础,但传统的集中式数据检索方法已难以满足日益增长的海量天文数据的高性能检索和查询需求.提出了一种基于Elastic Search分布式搜索引擎,通过River机制对现有的海量FITS(Flexible Image Transport System)... 天文观测数据是天文研究的基础,但传统的集中式数据检索方法已难以满足日益增长的海量天文数据的高性能检索和查询需求.提出了一种基于Elastic Search分布式搜索引擎,通过River机制对现有的海量FITS(Flexible Image Transport System)数据进行索引构建,从而实现海量FITS数据高效检索的方法,并讨论了其中的近实时检索和查询的关键技术.实测结果表明,在百万到千万级的天文数据量下,该方法可获得极高的检索性能,并能够很方便地集成到现有的天文数据归档系统中,完全可以满足当前国内各类望远镜系统天文数据的归档要求. 展开更多
关键词 方法 数值 解析 天文数据库 其他诸多方面
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跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习
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作者 姜爱萍 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第4期654-667,共14页
针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱,导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题,提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法.首先以成对的服装图文及标签为输入,通过构建服装分层特征表... 针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱,导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题,提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法.首先以成对的服装图文及标签为输入,通过构建服装分层特征表示模块进行层次化的视觉和本文特征表示,提取得到服装图像的全局、款式、结构特征,以及服装文本的描述、主语、标签特征的分层表示;然后基于交叉注意和向量相似度进行层次化的关联计算,得到服装图文对的3层初始关系,并通过结合关系推理和聚合的分层关联学习,获得全局和描述、款式和主语、结构和标签3层关系;最终计算3层关系的关联得分,输出服装的图文匹配结果.在跨模态时尚检索基准数据集Fashion-gen上的实验结果表明,所提方法能够提升跨模态时尚检索的精度,与文中基线方法相比,在双向检索前1的召回率R@1上分别提升了10.26个百分点和14.22个百分点. 展开更多
关键词 跨模态时尚检索 图文匹配 服装分层特征 表示学习 关联学习
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三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法
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作者 闫卓越 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《图学学报》 北大核心 2025年第4期746-755,共10页
基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力... 基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法。首先使用分层注意力对人体部位进行分层空间建模,得到可学习的人体姿态空间特征;然后将可学习的人体姿态空间特征与参数人体模板结合,共同指导人体运动时序特征进行时空建模,实现时空特征融合;最后提出三维人体姿态和形状联合优化方法,使用多层感知机回归更加精准且平滑的三维人体网格。在Human3.6M数据集上的实验结果表明,该方法在评估指标MPJPE和ACC-ERR上的数值分别为56.1 mm和3.4 mm/s^(2),较现有方法相比降低了0.5%和5.6%,能够提高三维人体姿态和形状估计的精度,生成精准且平滑的三维人体网格。此外,在3DPW数据集和互联网视频的测试结果表明,在面对快速运动等场景时,也具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 三维人体姿态和形状估计 分层注意力 时空建模 时空特征融合 姿态和形状联合优化
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遗传-分布估计算法求解化工生产中一类带多工序的异构并行机调度问题 被引量:14
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作者 李作成 钱斌 +2 位作者 胡蓉 罗蓉娟 张桂莲 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期981-992,共12页
针对化工生产中广泛存在的一类带多工序的异构并行机调度问题,即部分产品需多工序加工,同时不同产品间带序相关设置时间的异构并行机调度问题(heterogeneous parallel machine scheduling problem with multiple operations and sequenc... 针对化工生产中广泛存在的一类带多工序的异构并行机调度问题,即部分产品需多工序加工,同时不同产品间带序相关设置时间的异构并行机调度问题(heterogeneous parallel machine scheduling problem with multiple operations and sequence-dependent setup times,HPMSP_MOSST),提出了一种遗传-分布估计算法(genetic algorithm-estimation of distribution algorithm,GA-EDA),用于优化最早完工时间(makespan)。首先,提出了一种基于GA的概率模型训练机制,用来提高概率模型在算法进化初期的信息积累量,进而提高搜索的效率;其次,设计了一种有效的GA与EDA混合策略,使得算法的全局探索和局部开发能力得到合理平衡。计算机模拟验证了GA-EDA的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 异构并行机 多工序 遗传算法 分布估计算法 优化 概率模型 计算机模拟
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混沌累积差异增强的小龙虾优化算法
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作者 李宏宇 钱谦 +3 位作者 潘家文 张晓丽 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1606-1615,共10页
小龙虾优化算法(COA)是2023年提出的一种新型群智能优化算法,通过模拟小龙虾行为和温度调控来寻优.然而,COA存在多样性退化、探索能力不足、易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,为了解决这些问题,本研究提出了一种混沌累积差异增强的小... 小龙虾优化算法(COA)是2023年提出的一种新型群智能优化算法,通过模拟小龙虾行为和温度调控来寻优.然而,COA存在多样性退化、探索能力不足、易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,为了解决这些问题,本研究提出了一种混沌累积差异增强的小龙虾优化算法(CE-COA).首先,通过引入Piecewise混沌映射初始化种群的位置,增加种群的多元性;其次,在避暑和竞争洞穴阶段,引入精英洞穴群体以避免算法陷入局部最优,并提升其寻找潜在解的能力;然后,在觅食阶段通过累积差异进食策略,充分考虑个体与食物的维度信息差异,进一步提高算法的寻优精度.在实验分析阶段通过使用CEC2022测试集和CEC2017的部分测试函数进行验证,使用定性分析、Wilcoxon秩和检验和Friedman检验评估算法性能,并在2个工程设计问题和无线传感器网络(WSN)节点覆盖问题上进行了算法的实效性验证.实验结果表明,CE-COA算法均取得了更好的实验效果. 展开更多
关键词 小龙虾优化算法 混沌映射 累积差异 精英群体 无线传感器网络
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面向不平衡数据的联邦类别增量学习
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作者 方子希 付晓东 +3 位作者 丁家满 刘骊 彭玮 代飞 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2121-2129,共9页
联邦增量学习作为一种新兴学习范式,在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识,有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题... 联邦增量学习作为一种新兴学习范式,在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识,有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题,该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方法(ARR).具体来说,用户模型训练分为两个阶段:第1阶段结合条件生成对抗网络生成模拟的历史任务数据和当前任务数据共同训练本地模型;第2阶段则冻结特征提取层,采用平衡采样技术对其他层进行再训练.服务器通过利用条件生成对抗网络生成的所有用户任务数据来优化全局模型.实验结果显示,ARR在不平衡程度逐渐加剧的情况下,全局模型准确率相较于现有的相关方法提高了8.64%~31.03%,有效缓解了灾难性遗忘问题,显著提高了全局模型的最终精度. 展开更多
关键词 联邦增量学习 不平衡数据 条件生成对抗网络 灾难性遗忘 二次训练
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基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法
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作者 郜高飞 邵党国 +1 位作者 马磊 易三莉 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期437-444,共8页
针对卷积神经网络参数量大、训练时间长的问题,提出一种基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法.首先,以残差网络为骨架重新搭建模型,通过减少层数并改进残差模块提高模型性能;其次,引入深度可分离卷积减少模型的参数量和计算工作... 针对卷积神经网络参数量大、训练时间长的问题,提出一种基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法.首先,以残差网络为骨架重新搭建模型,通过减少层数并改进残差模块提高模型性能;其次,引入深度可分离卷积减少模型的参数量和计算工作量;最后,采用Mish函数替代ReLU函数的挤压激励模块自适应地调整通道权重.该模型在两个公共数据集CK+和JAFFE上采用经典的十折交叉验证方式进行验证,分别获得了98.16%和96.67%的准确率.实验结果表明,该方法在模型识别精度和复杂度之间进行了较好权衡. 展开更多
关键词 面部表情识别 轻量级 残差网络 深度可分离卷积 注意力机制
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医学视觉问答中的问题类型与答案一致性校验
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作者 戴舒婷 刘利军 +2 位作者 杨小兵 黄青松 袁钰博 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期922-931,共10页
医学视觉问答(Med-VQA)旨在根据医学影像内容准确回答临床问题,具有巨大应用潜力.现有Med-VQA方法大都统一处理开放式问题和封闭式问题,忽略了问题的复杂多变性,导致模型准确率较低.同时,受语言先验影响,模型容易利用数据集中问答对的... 医学视觉问答(Med-VQA)旨在根据医学影像内容准确回答临床问题,具有巨大应用潜力.现有Med-VQA方法大都统一处理开放式问题和封闭式问题,忽略了问题的复杂多变性,导致模型准确率较低.同时,受语言先验影响,模型容易利用数据集中问答对的分布规律,削弱了问题与答案的深层关系,导致出现答非所问现象.针对以上问题,本文提出一种即插即用的细粒度问题类型与答案一致性校验方法.首先,识别输入问题为开放式或封闭式类型以实现参数不共享的独立推理;然后,对开放式问题细粒度分类以进一步捕获复杂开放式问题对答案的约束关系;最后,根据问题类型生成答案掩码掩盖无关答案,实现问题类型与答案的一致性校验,进而缓解答非所问现象.在公共数据集SLAKE和VQA-RAD上的实验结果表明,本文方法能有效提高Med-VQA准确率. 展开更多
关键词 医学视觉问答 细粒度问题类型 答案掩码 一致性校验
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SG-UNet:基于全局注意力和自校准卷积增强的黑色素瘤分割模型
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作者 计寰宇 王蕊 +1 位作者 高盛祥 车文刚 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第6期1317-1326,共10页
目的 提出了一种新的黑色素瘤分割模型SG-UNet,以提高黑色素瘤皮肤镜图像的精确分割。通过分割后边界特征评估,可以更准确地识别诊断黑色素瘤从而辅助早期诊断。方法 使用一种U形结构的卷积神经网络UNet,对其主干、跳跃连接和下采样池... 目的 提出了一种新的黑色素瘤分割模型SG-UNet,以提高黑色素瘤皮肤镜图像的精确分割。通过分割后边界特征评估,可以更准确地识别诊断黑色素瘤从而辅助早期诊断。方法 使用一种U形结构的卷积神经网络UNet,对其主干、跳跃连接和下采样池化部分进行改进。在主干部分,我们将UNet的下采样部分参考Vgg的结构将卷积数量由10个增加到13个加深网络层次来捕获更加精细的特征表示。为了进一步提升特征提取和细节识别的能力,主干部分将传统的卷积替换为自校准卷积增强模型对空间维度和通道维度特征的捕获能力。同时,在池化部分将哈尔小波下采样替换原有的池化层实现更有效的多尺度特征融合,并降低特征图的空间分辨率。接着将全局注意力机制融入到每一层的跳跃连接中更好地理解图像的上下文信息。结果实验结果表明SG-UNet在ISIC 2017和ISIC 2018数据集上的分割效果对比目前其他先进分割模型得到明显提升。在ISIC2017和ISIC 2018数据集上Dice,IoU分别达到了92.41%,86.62%和92.31%,86.48%。结论 实验结果证实,所提出的方法能够有效实现黑色素瘤的精确分割。 展开更多
关键词 图像分割 全局注意力机制 黑色素瘤 UNet 自校准卷积 哈尔小波下采样 SG-UNet
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基于知识图谱与门控机制的专家再学习推理问答方法
16
作者 房晓 王红斌 《应用科学学报》 北大核心 2025年第2期288-300,共13页
现有使用预训练语言模型和知识图谱的图神经网络问答的方法主要集中于构建知识图谱子图及推理过程的研究,这类方法忽略了问题上下文与知识图谱的语义差异,不能深层次挖掘文本表示形式与知识图谱表示形式的语义特征,且缺失两种表示形式... 现有使用预训练语言模型和知识图谱的图神经网络问答的方法主要集中于构建知识图谱子图及推理过程的研究,这类方法忽略了问题上下文与知识图谱的语义差异,不能深层次挖掘文本表示形式与知识图谱表示形式的语义特征,且缺失两种表示形式的知识源对答案预测贡献度不同的综合考虑。针对上述问题,本文提出了一种基于知识图谱与门控机制的专家再学习推理问答方法。该方法将问题上下文表示及推理后的知识图谱表示进行拼接融合,并将融合后的表示向量随机分配至专家网络中,再次学习问题上下文与知识图谱所关联的实体语义特征来挖掘深层隐含知识,并结合门控机制对问题上下文及推理后的知识图谱表示精准打分,通过动态调整两种表示形式的知识源对答案预测的贡献,提升答案预测精度。在CommonsenseQA数据集和OpenBookQA数据集上进行了实验,实验结果表明所提方法的准确率比QA-GNN方法分别提高了2.08%和1.23%。 展开更多
关键词 推理问答 知识图谱 图神经网络 门控机制 专家网络
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不确定服务质量感知的Web服务可行组合方案计算 被引量:2
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作者 付晓东 岳昆 +1 位作者 刘骊 刘利军 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期122-132,共11页
为在缺乏用户精确效用函数且服务质量分布形式未知的情况下实现不确定服务质量感知的Web服务选择,提出了基于随机优势理论计算符合用户效用函数类别的可行组合方案的方法。按照期望效用理论,可行组合方案不会被其他任何方案占优。通过... 为在缺乏用户精确效用函数且服务质量分布形式未知的情况下实现不确定服务质量感知的Web服务选择,提出了基于随机优势理论计算符合用户效用函数类别的可行组合方案的方法。按照期望效用理论,可行组合方案不会被其他任何方案占优。通过剔除不可能出现在可行组合方案集中的候选服务以及中间组合方案,有效降低了候选组合方案的数量。利用随机优势的性质,通过堆结构对组合方案进行提取和扩展,减少了随机优势测试次数。通过理论分析和基于真实Web服务服务质量数据的实验结果,验证了所提方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 WEB服务 随机服务质量 随机优势 可行组合方案 Skyline服务
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高速网络环境下的数据采集技术 被引量:4
18
作者 梁波 王锋 邓辉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第7期29-30,60,共3页
近年来,网络带宽的飞速发展使得入侵检测系统、防火墙等网络安全产品在适应高速环境下的数据采集受到挑战。本文在对传统的数据采集进行深入研究的基础上,对NAPI与PF_RING技术进行了优化。实验结果表明,优化后NAPI与PF_RING技术能够对... 近年来,网络带宽的飞速发展使得入侵检测系统、防火墙等网络安全产品在适应高速环境下的数据采集受到挑战。本文在对传统的数据采集进行深入研究的基础上,对NAPI与PF_RING技术进行了优化。实验结果表明,优化后NAPI与PF_RING技术能够对骨干网流量进行实时入侵检测系统的数据采集。 展开更多
关键词 千兆位 零拷贝技术 NAPI PF_RING
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结合区块链的电信运营商数据安全共享方案
19
作者 伏树林 冯勇 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期430-442,共13页
针对海量的电信运营商数据跨行业共享存在的隐私泄露、数据安全、监管困难等问题,本文提出一种基于区块链的电信运营商数据隐私保护与共享方案.该方案将电信运营商数据密文存储在星际文件系统,仅将数据指纹上传至区块链,通过链上和链下... 针对海量的电信运营商数据跨行业共享存在的隐私泄露、数据安全、监管困难等问题,本文提出一种基于区块链的电信运营商数据隐私保护与共享方案.该方案将电信运营商数据密文存储在星际文件系统,仅将数据指纹上传至区块链,通过链上和链下协同提高数据存储效率;使用同态加密机制加密原始数据保障共享数据的隐私,结合基于属性的加密方法实现用户数据的访问控制,采用改进的实用拜占庭容错机制提高区块链节点的共识效率,建立基于交互和访问日志上链存证的监管机制,实现对数据共享过程的有效监督.通过安全性分析,并以电信运营商数据在征信领域的跨行业共享为例进行仿真实验和性能评估,结果表明该方案能够实现电信运营商数据的隐私保护和安全共享. 展开更多
关键词 电信运营商数据 隐私保护 数据安全共享 区块链 同态加密
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融合视觉常识特征和门控计数方法的视觉问答
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作者 徐钰涛 汤守国 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期421-427,共7页
为了更好地探索图像中的潜在常识信息,引入了一种创新的视觉常识特征用于视觉问答(Visual Question Answering,VQA)任务,并通过视觉特征融合模块有效地整合了自底向上特征和视觉常识特征,从而实现了丰富的视觉特征表示。其中引导式注意... 为了更好地探索图像中的潜在常识信息,引入了一种创新的视觉常识特征用于视觉问答(Visual Question Answering,VQA)任务,并通过视觉特征融合模块有效地整合了自底向上特征和视觉常识特征,从而实现了丰富的视觉特征表示。其中引导式注意力融合方法,通过将自底向上特征与视觉常识特征共同输入信息交互模块,使注意力机制能够捕捉到与问题文本更为相关的图片内容。在此基础上,设计并引入了一种门控计数模块(Gated Counting Module,GCM),旨在保留图像特征中实体的数量信息。这一模块在计数问题上显著提升了模型性能,同时保持了信息的完整性和相关性。与传统方法相比,GCM能够更准确地处理涉及数量的视觉问题,从而增强了整体VQA任务的准确性。最后,在广泛使用的数据集VQA v2.0上进行了大量实验,所提方法取得了较好的结果。 展开更多
关键词 视觉问答 视觉常识特征 特征融合 视觉特征 Faster R-CNN 门控计数模块
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