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题名基于短序列分组和拼接策略的子序列快速查询算法
被引量：2
- 1
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作者
范纯龙
王靖云
滕一平
丁国辉
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机构
沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第6期1702-1706,1749,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61303016)。
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文摘
子序列查询技术在金融、商业、医疗等领域均有重要应用,但因DTW等相似性比对算法的时间复杂度较高,子序列长度对检索时间影响很大,限制了数据集上长子序列检索的效率。针对这一问题提出一种子序列快速查询算法。首先对数据集中特定长度下所有子序列进行分组并标记出代表性子序列;然后在查询时将查询序列切分成定长的小段序列,并用DTW算法确定与小段序列相似的代表子序列候选集;最后对候选集进行序列拼接,获取到查询结果序列。实验表明新算法效率较典型算法提高约10倍。
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关键词
序列数据查询
动态时间规整
子序列
序列分组
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Keywords
sequential data query
dynamic time warping
subsequence
sequence grouping
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于差分进化的缺陷样本生成算法
被引量：1
- 2
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作者
范纯龙
宿彤
滕一平
王翼新
丁国辉
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机构
沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第1期227-231,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61902260)。
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文摘
黑盒攻击主要是基于决策的攻击,但普遍存在查询次数多、敏感点难选择的问题,因此提出了基于差分进化的缺陷样本生成算法。算法将黑盒攻击定义为一个无约束优化问题,利用差分进化搜索图像敏感点,并优化基于深度学习模型决策定义的损失函数以及梯度计算方法,实现有效的黑盒攻击。在攻击成功率相同的条件下,在MNIST和CIFAR10数据集上的平均查询次数分别减少了28.3%和14.8%。
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关键词
缺陷样本
深度学习
优化算法
查询次数
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Keywords
defect sample
deep learning
optimization algorithm
query times
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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