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以服务满意度为目标的车载边缘计算调度优化 被引量：1
1
作者 徐佳 范露露 +1 位作者 刘婧怡 申佳胤 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1216-1223,共8页
随着5G网络的快速发展和物联网技术的普及,计算密集型和延迟敏感型应用蓬勃发展.传统移动边缘计算通常依赖固定基础设施进行计算卸载.然而,在实际应用中,由于用户的移动性、资源需求动态性和地域差异性,边缘服务器的负载表现出高动态性... 随着5G网络的快速发展和物联网技术的普及,计算密集型和延迟敏感型应用蓬勃发展.传统移动边缘计算通常依赖固定基础设施进行计算卸载.然而,在实际应用中,由于用户的移动性、资源需求动态性和地域差异性,边缘服务器的负载表现出高动态性和不平衡性.本文提出由运营商统一调度车载边缘服务器为区域提供计算卸载服务,形式化了区域满意度最大化问题,在行驶时间的限制下,最大化所有区域的满意度.将问题转变为一个拟阵约束下的子模函数最大化问题,利用近似算法对该问题进行求解,并从理论上证明了该算法的近似度.仿真实验结果表明,本文提出的算法具有较优的性能,相比对比算法,平均满意度提高了52.98%. 展开更多
关键词 移动边缘计算 车载边缘计算 计算卸载 近似算法
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基于双流融合网络的非接触式IR-UWB人体动作识别方法 被引量：1
2
作者 张传宗 王冬子 +2 位作者 郭政鑫 桂林卿 肖甫 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期221-231,共11页
随着智能感知技术的飞速发展,人机交互(Human Computer Interaction, HCI)领域迎来了全新的发展态势。传统的人机交互方法主要依赖可穿戴设备或者摄像头采集用户的行为数据,虽然识别精准,却存在不小的局限性。具体而言,可穿戴设备会给... 随着智能感知技术的飞速发展,人机交互(Human Computer Interaction, HCI)领域迎来了全新的发展态势。传统的人机交互方法主要依赖可穿戴设备或者摄像头采集用户的行为数据,虽然识别精准,却存在不小的局限性。具体而言,可穿戴设备会给用户带来额外的使用负担,而基于摄像头的方案不仅会受到环境光线的影响,还会涉及用户隐私的泄露,这些因素均限制了其在日常生活中的广泛应用。为了突破这些限制,实现精确的、非接触式人机交互应用,利用无线射频(Radio Frequency, RF)领域中脉冲超宽带(Impulse Radio Ultra-Wideband, IR-UWB)所具有的高灵敏度和精细空间分辨率等优势,提出了一种基于双流融合网络的非接触式人体动作识别方法。该方法捕获目标运动所导致的时域信号变化,并通过对时域特征进行多普勒频移变化,提取到对应的频域特征。在此基础上,构建了一个融合多维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)和GoogLeNet模块的双流网络模型,以实现高精度的动作识别。通过广泛的实验测试,结果表明所提方法对8种常见人体动作的平均识别准确率达到94.89%,并且在不同的测试条件下均能保持超过90%的识别准确率,进一步验证了所提方法的鲁棒性。 展开更多
关键词 人机交互 无线感知 脉冲超宽带 动作识别
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基于麻雀搜索算法的混合神经网络模型及其血糖预测应用
3
作者 徐鹤 许硕洋 季一木 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期485-500,共16页
糖尿病是当今危害人类健康的常见疾病之一,有效管理和控制血糖对患者至关重要。传统的血糖预测模型大多为单一的深度学习模型,存在精度不足或效率太低的缺陷,制约了其在实际应用中的效果,为此,本文提出了一种基于麻雀搜索的混合神经网... 糖尿病是当今危害人类健康的常见疾病之一,有效管理和控制血糖对患者至关重要。传统的血糖预测模型大多为单一的深度学习模型,存在精度不足或效率太低的缺陷,制约了其在实际应用中的效果,为此,本文提出了一种基于麻雀搜索的混合神经网络模型,将其应用到血糖预测中。该模型结合了时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU),是基于端到端方式训练的时序神经网络,根据患者的血糖水平历史记录预测血糖。为确保该模型的泛化能力,使用两个不同来源的数据集进行验证。首先,对多源时序监测数据的特征采样频率进行设定,时间间隔为5 min,接着对数据做平滑处理和标准化,并通过TCN对时序数据捕捉时序模式和依赖特征;然后通过构建基于注意力机制的GRU(GRU⁃Attention)模型进一步提取特征并建模;最后使用麻雀搜索算法对TCN和GRU⁃Attention模型进行超参数优化,实现血糖预测模型。为了证明本文所提模型的有效性,将其预测结果与其他模型进行对比,包括LSTM、ARIMA和RNN等。研究结果表明,提出的基于麻雀搜索算法的TCN和GRU⁃Attention模型在血糖值预测任务中表现良好,两个数据集的均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.552和0.402、0.531和0.388,均优于其他模型。 展开更多
关键词 血糖预测 麻雀搜索算法 注意力机制 时域卷积网络 门控循环单元
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基于动态聚合网络的SAR目标检测
4
作者 倪康 贾文杰 +1 位作者 邹旻瑞 郑志忠 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2527-2539,共13页
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的成像机理导致SAR图像受噪声影响严重且SAR目标类别存在不均衡问题,使得SAR目标特征刻画较困难。针对上述问题,提出一种基于动态聚合网络(dynamic aggregation network,DANet)的SA... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的成像机理导致SAR图像受噪声影响严重且SAR目标类别存在不均衡问题,使得SAR目标特征刻画较困难。针对上述问题,提出一种基于动态聚合网络(dynamic aggregation network,DANet)的SAR目标检测方法。该网络以无锚框全卷积一阶段目标检测(fully convolutional one-stage object detection,FCOS)网络为基础网络框架。DANet在特征金字塔网络中嵌入具有动态坐标注意力的动态聚合模块,以提高噪声影响下SAR目标特征学习能力。为了缓解SAR数据集中不同类别之间数量不平衡的问题,DANet在检测头的回归分支引入类平衡动态交并比(intersection over union,IoU)损失函数,通过动态非单调机制和类平衡因子引导模型参数更新。在MSAR-1.0数据集和SAR-AIRcraft-1.0数据集上的实验结果表明,DANet在上述SAR目标检测数据集上的目标检测准确率分别达到了70.25%和52.36%,相比基准网络FCOS,其平均精度分别提高了2.73%和3.67%。与其他相关算法相比,DANet在SAR图像目标检测精度方面具有明显优势。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 注意力机制 目标检测 特征金字塔 损失函数
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面向卷积神经网络泛化性和健壮性权衡的标签筛选方法
5
作者 王益民 龙显忠 +1 位作者 李云 熊健 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2114-2129,共16页
虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓... 虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓解这一问题,提出了标签筛选权重参数正则化方法,在模型训练过程中利用样本的标签信息权衡模型的泛化性和健壮性.先前的许多健壮模型训练方法存在下面两个问题:1)大多通过增加训练集样本的数量或复杂度来提高模型的健壮性,这不仅弱化了干净样本在模型训练过程中的主导作用,也使得训练任务的工作量大大提高;2)样本的标签信息除了被用于与模型预测结果对比来控制模型参数的更新方向以外,在模型训练中几乎不被另作使用,这无疑忽视了隐藏于样本标签中的更多信息.所提方法通过样本的正确标签和对抗样本的分类标签筛选出模型在分类该样本时起决定性作用的权重参数,对这些参数进行正则优化,达到模型泛化性和健壮性权衡的效果.在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验和分析表明,提出的方法能够取得很好的训练效果. 展开更多
关键词 卷积神经网络 对抗学习 标签信息 正则化
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基于图注意力机制的复杂网络关键节点识别
6
作者 张明磊 宋玉蓉 曲鸿博 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第2期113-119,共7页
为利用图注意力机制解决复杂网络中的关键节点识别问题,综合考虑节点传播力和结构影响力,在生成网络上构建训练标签,通过图注意力网络模型学习节点重要性。实验证明该算法在影响最大化和免疫隔离两个关键任务中表现出色。
关键词 关键节点识别 复杂网络 影响力最大化 病毒传播
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基于数字水印技术的无线传感器网络安全机制研究 被引量：10
7
作者 彭志娟 王汝传 王海艳 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 EI 2006年第4期69-72,78,共5页
利用数字水印技术实现无线传感器网络的安全性。首先分析数字水印用于解决无线传感器网络安全问题的可行性,然后采用基于跳频扩频技术的数字水印、基于数字水印的认证技术来保障无线传感器网络的安全,最后给出数字水印设计实例。研究表... 利用数字水印技术实现无线传感器网络的安全性。首先分析数字水印用于解决无线传感器网络安全问题的可行性,然后采用基于跳频扩频技术的数字水印、基于数字水印的认证技术来保障无线传感器网络的安全,最后给出数字水印设计实例。研究表明,数字水印技术是一种有效的、切实可行的无线传感器网络安全解决方案。 展开更多
关键词 无线传感器网络 安全 数字水印 认证
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基于Agent和无线传感器网络的普适计算情景感知模型 被引量：6
8
作者 黄海平 王汝传 +1 位作者 孙力娟 蒋颢 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2008年第2期75-79,共5页
研究了普适计算中的情景感知(上下文感知)技术,以无线传感器网络为基础架构,引入Agent技术构建了情景感知模型。从Agent的知识表示和推理、中间件理论、数据管理和自然交互接口等方面探讨了该模型的结构和内容。并通过"智能家居&qu... 研究了普适计算中的情景感知(上下文感知)技术,以无线传感器网络为基础架构,引入Agent技术构建了情景感知模型。从Agent的知识表示和推理、中间件理论、数据管理和自然交互接口等方面探讨了该模型的结构和内容。并通过"智能家居"的应用示范,论述了该模型的可实现性。 展开更多
关键词 普适计算 情景感知 AGENT 无线传感器网络
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距离感知基于CAN的云计算网络路由机制 被引量：2
9
作者 韩志杰 黄刘生 +2 位作者 王汝传 孙力娟 盛明 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期29-39,共11页
以结构化拓扑为基础,采用CAN(content addressable network)协议,提出了一种新的云计算网络路由算法。该算法以M-CRP技术为基础,改进传统CAN协议,组网时在物理上相近的节点会处于逻辑上相邻的位置;相应的路由机制也对物理拓扑结构给予... 以结构化拓扑为基础,采用CAN(content addressable network)协议,提出了一种新的云计算网络路由算法。该算法以M-CRP技术为基础,改进传统CAN协议,组网时在物理上相近的节点会处于逻辑上相邻的位置;相应的路由机制也对物理拓扑结构给予充分的考虑,优先考虑物理临近并且通信成本较低的节点;自适应机制网络状态不断变化,M-CRP-CAN(multiple-CDN-based relative network positioning)在组网、路由、自适应等机制都有较强底层物理拓扑结构感知性。实验表明,算法能够提高数据的交换效率,减少了网络中不必要的跨域流量,减少骨干链路的负载,提高了云计算网络性能。 展开更多
关键词 云计算 路由 CAN
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基于分布式并行计算的神经网络算法 被引量：9
10
作者 张代远 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期386-391,共6页
为了提高计算性能(速度与可扩展性),提出了一种新颖的神经网络的并行计算体系结构和计算网络权函数的训练算法。权函数是广义Chebyshev多项式和线性函数的复合函数,只需要通过代数计算就可以求得,不需要梯度下降计算或者矩阵计算。各个... 为了提高计算性能(速度与可扩展性),提出了一种新颖的神经网络的并行计算体系结构和计算网络权函数的训练算法。权函数是广义Chebyshev多项式和线性函数的复合函数,只需要通过代数计算就可以求得,不需要梯度下降计算或者矩阵计算。各个权函数能够独立求解,可以通过并行系统采用并行算法计算。算法可以求得全局最优点,得到反映网络误差的一个有用的表达式。此外,算法在不超过权函数总数的范围内,还具有维持加速比与并行系统中提供的处理器的数量成线性增长的能力。仿真实验结果表明,本文算法的计算性能远远优于传统算法。 展开更多
关键词 神经网络 并行计算 权函数 CHEBYSHEV多项式 可扩展性
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基于RBF神经网络的网络安全态势感知 被引量：37
11
作者 程家根 祁正华 陈天赋 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2019年第4期88-95,共8页
为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA... 为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络的拓扑结构以及参数进行寻优,引入模拟退火算法(SA)提高遗传算法的全局搜索能力。通过实验,将所提算法与已有的预测方法进行对比,验证了所提算法在网络安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性。 展开更多
关键词 网络安全态势 预测 RBF神经网络 混合递阶遗传算法 模拟退火算法
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基于区块链与代理重加密的数据安全共享技术研究 被引量：10
12
作者 吴宇 陈丹伟 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期719-728,共10页
在数字化时代,大量敏感数据存储在各种网络和云平台上,数据保护成为信息安全领域的关键挑战之一.传统的加密方法存在单点故障和中心化控制的问题,从而可能导致数据泄露.为了解决这些问题,提出了一种新的方法,将区块链技术和改进的代理... 在数字化时代,大量敏感数据存储在各种网络和云平台上,数据保护成为信息安全领域的关键挑战之一.传统的加密方法存在单点故障和中心化控制的问题,从而可能导致数据泄露.为了解决这些问题,提出了一种新的方法,将区块链技术和改进的代理重加密算法相结合,采用Shamir门限密钥共享,设计了一种基于门限代理重加密算法的数据共享方案TDPR-BC,安全分析及实验结果表明该方案可以满足大部分数据访问需求. 展开更多
关键词 数据共享 区块链 代理重加密 Shamir秘密共享 智能合约
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基于默认网络内部功能连接能预测抑郁症患者睡眠障碍因子分 被引量：4
13
作者 秦姣龙 李弘瑄 +1 位作者 吴烨 倪黄晶 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期51-57,共7页
目的探究抑郁症(major depression disorder,MDD)患者大脑默认网络(default mode network,DMN)功能连接(functional connectivity,FC)能否预测其睡眠障碍因子分。材料与方法基于REST-meta-MDD公开数据集中满足本实验需求的326例MDD被试... 目的探究抑郁症(major depression disorder,MDD)患者大脑默认网络(default mode network,DMN)功能连接(functional connectivity,FC)能否预测其睡眠障碍因子分。材料与方法基于REST-meta-MDD公开数据集中满足本实验需求的326例MDD被试静息态功能磁共振成像数据。采用Power模板在全脑中定义了264个脑区节点,分别获取患者的DMN内部FC和DMN与其他网络间的外部FC。采用基于连接组的预测模型在发现数据集上分别基于DMN内部和DMN外部FC对MDD患者的睡眠障碍因子分进行回归预测,独立验证集上检验模型的稳定性。结果在DMN内部FC,发现数据集对MDD患者的睡眠障碍因子分具有一定的预测性(r=0.244,P<0.001),外部独立验证集也有很好的泛化预测效果(r=0.345,P=0.046)。DMN外部FC在发现数据集上对其可进行预测(r=0.238,P<0.001),而独立验证集其泛化性能不足(r=0.256,P=0.143)。结论DMN内部FC对MDD患者睡眠障碍因子分具有一定的预测性。 展开更多
关键词 抑郁症 睡眠障碍 默认网络 静息态功能磁共振成像 磁共振成像
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基于改进CNN-LSTM融合的僵尸网络识别方法 被引量：2
14
作者 卢法权 陈丹伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期328-335,共8页
P2P及fast-flux等技术的出现使僵尸网络隐蔽性大大增强。传统人工提取特征的识别方法愈发困难并且识别精度低。该文设计一种新的基于CNN及LSTM融合网络结构,使用改进激活函数和网络结构的卷积神经网络检测空间特征,并使用长短时记忆网... P2P及fast-flux等技术的出现使僵尸网络隐蔽性大大增强。传统人工提取特征的识别方法愈发困难并且识别精度低。该文设计一种新的基于CNN及LSTM融合网络结构,使用改进激活函数和网络结构的卷积神经网络检测空间特征,并使用长短时记忆网络检测时序特征,将两种特征并联融合用于识别僵尸网络。实验表明,该方法在精度和召回率等方面可满足僵尸网络识别需求。 展开更多
关键词 僵尸网络 卷积神经网络 长短时记忆网络 特征并联融合 激活函数
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基于ConvRNN-ResNet的毫米波步态识别方法 被引量：1
15
作者 史秋彦 叶宁 +2 位作者 徐康 王甦 王汝传 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期108-115,共8页
步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时... 步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时空步态数据集。针对传统融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的串联模型CNN-LSTM无法充分提取复杂时空特征的问题,提出融合卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network, ConvRNN)和残差网络(Residual Network, ResNet)的模型ConvRNN-ResNet,对时空序列进行分析。实验表明,提出的模型在观测时长5 s的行走数据上准确率达99.2%,在2.5 s短观测时长下有94.5%的准确率,优于CNN-LSTM,具备目标识别的能力。 展开更多
关键词 步态识别 残差网络 卷积循环神经网络 时空序列
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混合博弈问题的求解与应用综述 被引量：3
16
作者 董绍康 李超 +7 位作者 杨光 葛振兴 曹宏业 陈武兵 杨尚东 陈兴国 李文斌 高阳 《软件学报》 北大核心 2025年第1期107-151,共45页
近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达... 近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达到或超过人类专家水平.这些应用集中在双人、两队或者多人的零和博弈问题中,而对于混合博弈问题的研究缺乏实质性的进展与突破.区别于零和博弈,混合博弈需要综合考虑个体收益、集体收益和均衡收益等诸多目标,被广泛应用于公共资源分配、任务调度和自动驾驶等现实场景.因此,对于混合博弈问题的研究至关重要.通过梳理当前混合博弈领域中的重要概念和相关工作,深入分析国内外研究现状和未来发展方向.具体地,首先介绍混合博弈问题的定义与分类;其次详细阐述博弈解概念和求解目标,包含纳什均衡、相关均衡、帕累托最优等解概念,最大化个体收益、最大化集体收益以及兼顾公平等求解目标;接下来根据不同的求解目标,分别对博弈论方法、强化学习方法以及这两种方法的结合进行详细探讨和分析;最后介绍相关的应用场景和实验仿真环境,并对未来研究的方向进行总结与展望. 展开更多
关键词 混合博弈 博弈论 强化学习
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物联网威胁情报知识图谱中潜在关系的挖掘 被引量：1
17
作者 程子栋 李鹏 朱枫 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期24-31,共8页
知识图谱对实现物联网威胁情报(ITI)的共享与利用具有重要意义,图神经网络(GNN)可以应用于ITI知识图谱(ITIKG)的知识表示任务,进而挖掘ITIKG的潜在关系;然而,当前大多数GNN没有考虑节点类型对节点表示能力的影响,且在节点信息聚合过程... 知识图谱对实现物联网威胁情报(ITI)的共享与利用具有重要意义,图神经网络(GNN)可以应用于ITI知识图谱(ITIKG)的知识表示任务,进而挖掘ITIKG的潜在关系;然而,当前大多数GNN没有考虑节点类型对节点表示能力的影响,且在节点信息聚合过程中使用随机策略进行节点采样,导致这些GNN不能区分不同距离的邻居,且没有考虑节点之间的关联性或重要性。为了解决这些问题,首先,基于不同数据源构建ITIKG;然后,设计确定性采样方法,从而基于节点的重要性采样根节点的邻居,并且考虑邻居距根节点的距离以及邻居在图中的中心性度量,即Katz中心性和中介中心性;最后,设计节点、节点模态和节点类型的嵌入和聚合方法。在此基础上,提出基于确定性采样的多模态异构图神经网络(DM-HGNN)模型。在所构建的ITIKG上的链接预测实验的结果表明,DM-HGNN模型的性能优于metapath2vec、多模态知识图谱表示学习模型(MMKRL)以及复杂图卷积网络(ComplexGCN)等知识表示模型,相较于次优模型MMKRL,DM-HGNN模型在曲线下面积(AUC)上提高了6.8%,在F1值上提高了7.1%,展示了DMHGNN模型在链接预测任务上有效性和先进性。 展开更多
关键词 物联网安全 威胁情报 知识图谱 图神经网络 知识表示 链接预测
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基于IBE算法的无线传感器网络加密方法研究 被引量：8
18
作者 杨庚 余晓捷 +1 位作者 王江涛 程宏兵 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 EI 2007年第4期1-7,23,共8页
由于无线传感器网络在电源、计算能力、内存容量和易受攻击等方面的局限性,传统的网络密钥分配和管理方法已不适用。目前人们提出了随机分配等基于对称密钥系统的加密方法。文中试图探讨基于非对称密钥系统的方法。从身份标识的密钥体系... 由于无线传感器网络在电源、计算能力、内存容量和易受攻击等方面的局限性,传统的网络密钥分配和管理方法已不适用。目前人们提出了随机分配等基于对称密钥系统的加密方法。文中试图探讨基于非对称密钥系统的方法。从身份标识的密钥体系IBE(Identity-Based Encryption)出发,给出了一种适用于无线传感器网络的密钥分配和管理方法。首先简要介绍基于身份标识的密钥体系,特别是Boneh-Franklin算法,然后给出密钥分配和加密方法,并从算法的复杂性、安全性、健壮性和内存需求等方面,与随机算法、RAS算法等进行分析比较,应用仿真平台TinyOS的实验结果表明了文中推出方法的可行性和有效性,显示了良好的综合性能,为无线传感器网络的加密提供了新的手段。 展开更多
关键词 网络安全 IBE 无线传感器网络 Boneh-Franklin算法 TINYOS
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基于移动Agent的无线传感器网络中间件 被引量：10
19
作者 黄海平 王汝传 王翠 《南京大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2008年第2期157-163,共7页
无线传感器网络是近年来研究的热点问题,但面向应用的无线传感器网络缺乏统一开放的体系架构和简单、高效的开发接口,其应用系统往往不能根据需求灵活更新和扩展系统功能,因而阻碍了其进一步发展.本文引入了无线传感器网络中间件作为上... 无线传感器网络是近年来研究的热点问题,但面向应用的无线传感器网络缺乏统一开放的体系架构和简单、高效的开发接口,其应用系统往往不能根据需求灵活更新和扩展系统功能,因而阻碍了其进一步发展.本文引入了无线传感器网络中间件作为上层应用和底层系统之间的中间适配层,详细介绍了目前正在研究的几种无线传感器网络中间件技术:基于动态代码机制的中间件、虚拟机中间件以及基于移动Agent的动态网络中间件,深入比较了三种类型中间件技术的优缺点,得出了基于移动Agent的动态网络中间件相比于其它两种类型的中间件具有节省网络带宽、提高查询处理效率、开发接口简单统一等方面的优势.并在此基础上提出了基于移动Agent技术的无线传感器网络中间件DisWare的体系架构.该体系能实现一套低耗能、易扩展、易更新、跨平台的无线传感器网络应用系统,有利于网络应用开发的标准化.此外,DisWare极大丰富了网络的功能,提供拓扑控制、多跳路由、数据管理、安全管理等机制.最后通过DisWare数据管理的一个应用实例论证了其先进性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 移动AGENT 中间件 动态编程
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SPINS安全框架协议研究 被引量：10
20
作者 程宏兵 王江涛 杨庚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第8期106-108,143,共4页
无线传感器网络(WSN)是一种新形式的网络,与传统的有线网络和一般的无线网络有较大的差异。论文在阐述了无线传感器网络(WSN)及其安全问题的同时,重点讨论了依赖基站的安全框架协议———SPINS并对其一些缺陷提出了一些改进方法,最后对S... 无线传感器网络(WSN)是一种新形式的网络,与传统的有线网络和一般的无线网络有较大的差异。论文在阐述了无线传感器网络(WSN)及其安全问题的同时,重点讨论了依赖基站的安全框架协议———SPINS并对其一些缺陷提出了一些改进方法,最后对SPINS协议具体实现时所需的研究问题进行了展望。 展开更多
关键词 无线传感器网络 网络安全 SPINS协议
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