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基于向量地址的数据中心网络数据面模型的研究
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作者 于洋 梁满贵 王哲 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期129-135,共7页
针对数据中心网络利用率低、管控方式复杂和运维成本高等问题,提出一种基于向量交换的数据中心网络数据面模型(vector address data center,VADC),并对其结构和部署进行了详细说明。结合软件定义网络技术,引入一种新型源路由地址——向... 针对数据中心网络利用率低、管控方式复杂和运维成本高等问题,提出一种基于向量交换的数据中心网络数据面模型(vector address data center,VADC),并对其结构和部署进行了详细说明。结合软件定义网络技术,引入一种新型源路由地址——向量地址(vector address,VA)作为数据交换标签,解决了数据中心扩展性、成本和能耗等问题。设计了通过自主研发的基于NetFPGA的低造价OpenFlow设备和商业级服务器来构建新型数据中心网络架构,新数据流建立时,无需下载流表,消耗的控制信令数量约减少72%。实验结果表明,该方案具有良好的实用性和可编程特性,为构建未来绿色数据中心网络体系架构提出了一个重要思路。 展开更多
关键词 软件定义网络 数据中心 向量地址 OpenFlow NETFPGA
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基于多尺度的增强ViBe背景建模 被引量:6
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作者 朱振峰 赤诚 赵耀 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期1-6,共6页
提出一种基于多尺度的增强ViBe背景建模方法 mViBe.通过多尺度模型,将像素点的颜色信息与其空间位置信息相结合并通过多尺度判别,有效地降低对背景像素的误判.利用基于多重先验概率对多尺度模型进行层次化更新,提高了在多模态背景、摄... 提出一种基于多尺度的增强ViBe背景建模方法 mViBe.通过多尺度模型,将像素点的颜色信息与其空间位置信息相结合并通过多尺度判别,有效地降低对背景像素的误判.利用基于多重先验概率对多尺度模型进行层次化更新,提高了在多模态背景、摄像头抖动及光照变化等复杂场景条件下背景模型的鲁棒性.实验结果表明:提出的mViBe算法相比ViBe算法及其他代表性算法具有更优的检测性能,同时保持很好的实时性. 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 背景建模 视觉背景提取
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基于GBDT的商品分配层次化预测模型 被引量:5
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作者 朱振峰 汤静远 +1 位作者 常冬霞 赵耀 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期9-13,45,共6页
商品预测是使用以往商品信息去估计和推断未来商品的销售趋势,并以此作为对商品进行合理调配与规划的依据.为实现对商品销售的精确预测,在GBDT基础上,提出了一种层次化集成预测模型(HGBDT).针对数据表征的高维问题,基于Bagging思想,在... 商品预测是使用以往商品信息去估计和推断未来商品的销售趋势,并以此作为对商品进行合理调配与规划的依据.为实现对商品销售的精确预测,在GBDT基础上,提出了一种层次化集成预测模型(HGBDT).针对数据表征的高维问题,基于Bagging思想,在特征空间构建了该模型,实现对商品的有效描述,以此提高预测模型的性能与泛化能力.在开放数据库上的实验结果验证了本文模型的有效性. 展开更多
关键词 决策树 回归模型 GBDT 集成学习
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源端控制的OpenFlow数据面 被引量:3
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作者 王哲 梁满贵 +1 位作者 及晓萌 Fillipus Mateus Abisai 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期181-187,共7页
为了实现流表的多元快速查找,OpenFlow交换机一般采用TCAM存储和查找流表,从而带来了扩展性、成本和能耗的问题。尽管可以采取流表压缩、引入RAM存储器等方法,但仍无法彻底解决使用TCAM造成的局限性。针对这个问题提出了源端控制的0penF... 为了实现流表的多元快速查找,OpenFlow交换机一般采用TCAM存储和查找流表,从而带来了扩展性、成本和能耗的问题。尽管可以采取流表压缩、引入RAM存储器等方法,但仍无法彻底解决使用TCAM造成的局限性。针对这个问题提出了源端控制的0penFlow数据面模型,即SCOF(source-controlled OpenFlow)。它以一种源路由地址一向量地址(VA)作为数据分组的交换标签,VA完全定义了通信路径。SCOF的数据转发设备是向量交换机,不需要存储和查找流表,只根据VA即可完成数据分组转发。SCOF模型降低了交换机硬件复杂度,简化了流表更新过程,克服了OpenFlow的扩展性问题。 展开更多
关键词 软件定义网络 流表 三态内容寻址存储器 向量地址 现场可编程门阵列
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基于关系图邻接矩阵逼近的推荐系统
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作者 朱振峰 高红格 赵耀 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期1-7,共7页
在基于关系图约束的推荐方法中,引入用户图(项目图)约束的目的是保持原始的高维用户表征空间(高维项目表征空间)与低维的隐性用户表征空间(隐性项目表征空间)之间用户关系(项目关系)的一致性.不同于传统的基于关系图Laplacian矩阵的一... 在基于关系图约束的推荐方法中,引入用户图(项目图)约束的目的是保持原始的高维用户表征空间(高维项目表征空间)与低维的隐性用户表征空间(隐性项目表征空间)之间用户关系(项目关系)的一致性.不同于传统的基于关系图Laplacian矩阵的一致性约束,本文提出一种基于关系图邻接矩阵逼近的推荐模型,从相似性空间一致性角度进行约束,在保持高维表征空间与低维隐性空间的一致性关系的同时,可以一定程度上避免局部过拟合问题.在EachMovie与MovieLens数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 因子分解 图模型 梯度下降法
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