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基于ASCABC的并行DCNN优化算法
1
作者 胡健 周奇航 毛伊敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期983-989,共7页
针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工... 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。 展开更多
关键词 SPARK 大数据 并行DCNN 冗余数据 自适应人工蜂群算法 参数初始化 数据倾斜
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面向直觉推理的量子效应交通预测算法研究
2
作者 王潮 蒋晓锋 王苏敏 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期152-162,共11页
准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空... 准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空间特征的依赖程度差异性,设计了面向直觉推理的量子效应交通预测模型。引入直觉推理的思想对路网结构进行编码、组合和比较,分离出在空间特征上高度相关的道路集群,使用量子退火算法优化聚类结果,从而逼近全局最优解。使用华为云研发的MindSpore框架,根据不同的集群构建集群预测模型,专注于每个集群内交通信息的时空特征。在2012年美国洛杉矶高速公路和2021年日本东京1843条高速公路收集的真实数据集上进行实验,并与历史平均值模型、自回归积分平均移动模型、图卷积网络、门控循环单元和时空图卷积网络进行对比。结果表明,在均方根误差、平均绝对误差、准确率、决定系数和解释差异得分5个指标上均优于上述基线。在两个真实数据集上的均方根误差表现相较基于时空图卷积网络的预测模型分别提升了11.32%和13.86%,为目前交通预测问题提供了一种新的、有效的解决方案。 展开更多
关键词 直觉推理 量子计算机 量子退火算法 深度学习 交通预测
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基于通信延迟聚类和节点信誉的PBFT共识算法 被引量：1
3
作者 石亦燃 邓小鸿 +2 位作者 张丽 刘力汇 刘勇 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期344-351,共8页
针对现有基于分组策略的拜占庭容错共识算法中存在的主节点不稳定、延迟高等问题,提出一种基于通信延迟聚类和节点信誉的PBFT共识算法(CD-PBFT)。首先,设计了新的基于通信延迟的聚类算法对网络中节点进行分组,将通信延迟融合进欧氏距离... 针对现有基于分组策略的拜占庭容错共识算法中存在的主节点不稳定、延迟高等问题,提出一种基于通信延迟聚类和节点信誉的PBFT共识算法(CD-PBFT)。首先,设计了新的基于通信延迟的聚类算法对网络中节点进行分组,将通信延迟融合进欧氏距离公式,让系统中的节点根据混合距离进行聚类,最终使各个集群中延迟之和达到最低,减少通信开销,提升共识效率;其次,提出了基于综合评价的信誉模型,综合考虑节点延迟指数、共识行为和历史信誉,对节点进行信誉评估,依据节点行为和延迟差异进行信誉奖惩;最后,优化主节点选取方式,建立了一种基于节点稳定性和信誉模型的主节点选择机制,通过信誉模型获得节点的信誉值后,引入方差来衡量节点的信誉波动,选择信誉高且方差小的节点担任主节点,提高主节点的安全性。实验结果表明,相较于PBFT,该算法平均吞吐量提高了126.8%,平均时延降低了68.3%。同时,与现有基于聚类的PBFT算法相比,CD-PBFT具有较为明显的性能优势,能够更灵活地应用在大规模节点的联盟链场景中。 展开更多
关键词 区块链 通信延迟聚类 共识算法 信誉模型 PBFT
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EG-DPoS:基于演化博弈的DPoS优化共识算法
4
作者 刘勇 邓小鸿 +2 位作者 刘力汇 石亦燃 张丽 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1379-1394,共16页
针对委托权益证明算法(DPoS)共识过程中,投票节点积极性不高、恶意节点贿赂拉票和代理节点按序出块易被攻击的问题,提出了一种基于演化博弈的DPoS优化共识算法(EG-DPoS)。引入信用机制构建节点投票激励模型,根据节点的投票情况给予信用... 针对委托权益证明算法(DPoS)共识过程中,投票节点积极性不高、恶意节点贿赂拉票和代理节点按序出块易被攻击的问题,提出了一种基于演化博弈的DPoS优化共识算法(EG-DPoS)。引入信用机制构建节点投票激励模型,根据节点的投票情况给予信用值奖励,有效提高了节点的投票积极性;基于演化博弈的策略制定了一种行为奖惩机制,对投票选举阶段各节点的不同行为策略预设对应的收益函数并实施奖惩,以此来遏制恶意节点的贿赂合谋行为,保证了系统的稳定性和公平性;平衡代理节点选举过程中信用值和投票权重的比例系数,以减少高信用值节点造成的寡头现象,同时利用轮盘选择算法打乱代理节点的出块顺序,避免节点在出块过程中被攻击,提高了系统的安全性。仿真实验结果表明,与DPoS算法相比,EG-DPoS的平均时延降低了36.83%,平均吞吐量提高了19.44%,且参与投票的节点数与总节点数的比值提升约42%。这是由于EG-DPoS中存在投票激励机制和设定了固定的投票时间,以及在演化博弈策略的作用下,节点会随系统的运行表现得更加安全高效,使得代理节点的出块效率和共识效率更高,因此能在降低时延的同时提升吞吐量和投票节点的积极性,并且与其他典型DPoS改进算法相比,EGDPoS也具有明显的性能优势。 展开更多
关键词 演化博弈 委托权益证明(DPoS) 共识算法 区块链 信用激励
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TSD-PBFT:基于信誉和标准差聚类的PBFT共识优化算法
5
作者 张丽 邓小鸿 +2 位作者 石亦燃 刘勇 刘力汇 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期677-686,共10页
针对实用拜占庭容错共识算法中存在缺少对恶意节点的惩罚机制、通信开销大、主节点选取安全性不足等问题,提出了一种基于信誉和标准差聚类的PBFT共识优化算法TSD-PBFT,旨在提高共识效率和安全性。首先,建立节点动态和静态结合的信誉评... 针对实用拜占庭容错共识算法中存在缺少对恶意节点的惩罚机制、通信开销大、主节点选取安全性不足等问题,提出了一种基于信誉和标准差聚类的PBFT共识优化算法TSD-PBFT,旨在提高共识效率和安全性。首先,建立节点动态和静态结合的信誉评估模型,通过实时监测节点投票数和参与度来动态评估节点行为,并剔除恶意节点来提高整体共识效率和可靠性,同时通过周期性地重置高信誉值节点的评分,防止单一节点或小团体长期主导共识过程;其次,提出基于信誉和标准差的聚类算法,引入标准差逐步选取密度高且信誉良好的节点作为聚类中心,避免局部最优解;同时采用改进的K-medoids聚类算法将节点分组并形成两层,实现分层共识来降低共识过程的通信开销;最后,优化主节点选取方式,由聚类中心节点投票产生主节点,通过赋予信誉高且标准差低的节点更高的投票权重来降低恶意节点担任主节点的概率,提高主节点选取的安全性和公正性。实验仿真结果表明,在相同的网络设置和节点数量条件下,与PBFT相比,TSD-PBFT算法平均吞吐量提高了72.1%,平均时延降低了50.2%。与现在类似PBFT改进算法相比,TSD-PBFT也具有明显的性能优势,能更好的适用于大规模联盟链场景。 展开更多
关键词 区块链 共识机制 实用拜占庭容错 信誉机制 标准差聚类
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基于区块链和亲友节点的电子健康记录安全共享方案 被引量：5
6
作者 刘惠文 邓小鸿 +1 位作者 熊伟志 拜亚萌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期1321-1327,共7页
区块链技术在电子健康记录安全共享上具有巨大潜力,然而,目前的解决方案存在着如存储空间大和共识效率低等问题。为此,提出了一种基于区块链和亲友节点的新方案。首先,采用分布式文件系统将用户完整的电子健康记录存储在线下服务器,并... 区块链技术在电子健康记录安全共享上具有巨大潜力,然而,目前的解决方案存在着如存储空间大和共识效率低等问题。为此,提出了一种基于区块链和亲友节点的新方案。首先,采用分布式文件系统将用户完整的电子健康记录存储在线下服务器,并构建用户的亲友节点集,每个用户的数据由其亲友节点冗余存储,链上仅存储区块头信息,降低了存储空间;其次,设计了基于多签名技术的数据访问机制,采用Shamir秘密共享机制将用户的私钥分发给其亲友节点,亲友节点中的过半数可以利用自己的私钥重建出用户私钥,解决紧急情况下的数据访问问题;最后提出了基于信用的拜占庭容错共识机制,将信用值排名前10%的节点作为领导者节点集,采用随机算法在领导者节点集中生成主节点,提高了共识安全性。实验结果表明,所提方案所需的链上存储空间是现有方案的1/7,数据访问效率提高了15倍,同时在保证较好时延和吞吐量的情况下,具有更高的共识安全性。该方案可实现电子健康记录的安全高效共享,为区块链在医疗领域应用提供案例。 展开更多
关键词 区块链 亲友节点 电子健康记录 智能合约 共识算法
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基于Holt差分预测校正的动态多目标优化算法
7
作者 刘志霖 康岚兰 董文永 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3701-3709,共9页
为高效追踪动态多目标优化问题中随时间或环境变化而不断演变的Pareto前沿,提出了一种新的基于环境感知与预测校正的动态多目标优化算法(HD-DMOEA)。该算法包含三个主要策略:首先使用Wilcoxon符号秩检验对环境变化进行检测,并提出一种... 为高效追踪动态多目标优化问题中随时间或环境变化而不断演变的Pareto前沿,提出了一种新的基于环境感知与预测校正的动态多目标优化算法(HD-DMOEA)。该算法包含三个主要策略:首先使用Wilcoxon符号秩检验对环境变化进行检测,并提出一种新的环境感知算子对环境变化强度进行判定。其次,构建Holt差分预测校正模型预测种群个体在下一个时间窗的位置,并在预测过程中根据参考点进行预测校正,以提高模型预测精度,加快算法寻优速度。另外,提出了一种新的变异方法,该方法根据环境变化强度引入不同的变异个体,以维持种群多样性,从而降低种群陷入局部最优的概率。为验证HD-DMOEA的有效性,将HD-DMOEA与五种最先进的预测算法分别在测试集FDA和dMOP上进行实验对比分析,实验结果表明,HD-DMOEA在搜索过程中能有效动态平衡种群的多样性和收敛性,实现对Pareto前沿的持续高效追踪,并且优于其他五种对比算法。 展开更多
关键词 动态多目标优化 预测校正 环境感知 参考点
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基于KD树和混沌蜉蝣优化的并行谱聚类算法 被引量：2
8
作者 胡健 刘祥敏 +1 位作者 毛伊敏 陈志刚 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4001-4020,共20页
针对大数据环境下并行谱聚类算法存在的节点负载不均衡、冗余计算、矩阵相乘时间开销大以及初始簇中心敏感等问题,提出了基于KD(k-dimension)树和混沌蜉蝣优化算法的并行谱聚类算法(PSC-MO)。首先,提出基于采样的KD-tree数据分区策略(D... 针对大数据环境下并行谱聚类算法存在的节点负载不均衡、冗余计算、矩阵相乘时间开销大以及初始簇中心敏感等问题,提出了基于KD(k-dimension)树和混沌蜉蝣优化算法的并行谱聚类算法(PSC-MO)。首先,提出基于采样的KD-tree数据分区策略(DPS)划分数据,保证了节点间负载均衡;其次,在构建稀疏相似矩阵过程中,提出优化的分区分配策略(OPA)和基于三角不等式的KD树剪枝策略以进行跨分区的t近邻搜索,避免了过多的冗余计算;然后,提出正规化定理,通过元素对应相乘的方式代替矩阵相乘以优化Laplacian矩阵正规化过程,有效地减少了时间开销;最后,提出混沌蜉蝣优化算法(CMO),得到最佳位置作为初始簇中心后进行k-means并行聚类,解决了算法对初始簇中心敏感的问题。实验表明,PSC-MO算法不但具有良好的聚类效果,而且在大规模数据集上表现出了良好的数据和系统可扩展性。 展开更多
关键词 大数据 并行化 MAPREDUCE模型 谱聚类 KD树 混沌蜉蝣优化算法
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