全军网络信息体系能力演化分析框架研究 被引量：15

1

作者 张婷婷 胡斌 +1 位作者 牛小星 张冬宁 《指挥与控制学报》 2017年第3期230-235,共6页

对于网络信息体系的构建,目前国际上主要采用企业体系结构分析方法,这种框架从业务、系统和技术的角度来描述系统结构.此类方法仍然停留在如何定义开发体系结构的领域,并没有考虑到体系的动态演化以及系统在决策和交互过程中的涌现行为... 对于网络信息体系的构建,目前国际上主要采用企业体系结构分析方法,这种框架从业务、系统和技术的角度来描述系统结构.此类方法仍然停留在如何定义开发体系结构的领域,并没有考虑到体系的动态演化以及系统在决策和交互过程中的涌现行为.对于某一单独系统的参与与否对体系全局能力造成的影响缺乏掌控,缺乏这些能力就难以实现体系设计的最优化.提出一套网络信息体系能力演化分析框架,指出体系能力演化的要素及要素之间的关系和属性,并给出体系能力演化机理分析,从而为研究网络信息体系演化规律提供手段方法. 展开更多

关键词 网络信息体系 能力演化 演化要素 演化机理

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联合稀疏非负矩阵分解和神经网络的语音增强 被引量：10

2

作者 时文华 倪永婧 +3 位作者 张雄伟 邹霞 孙蒙 闵刚 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2430-2438,共9页

针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的语音增强方法在低信噪比部分和无结构特征的清音部分会引入失真这一问题,利用语音信号在时频域呈现的稀疏特性和深度神经网络在语音增强应用中表现出的谱重构特性,提出... 针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的语音增强方法在低信噪比部分和无结构特征的清音部分会引入失真这一问题,利用语音信号在时频域呈现的稀疏特性和深度神经网络在语音增强应用中表现出的谱重构特性,提出了一种联合稀疏非负矩阵分解和深度神经网络的单通道语音增强方法.首先对带噪语音的幅度谱进行非负矩阵分解得到与语音字典和噪声字典相对应的稀疏编码矩阵,其中语音字典和噪声字典通过对纯净语音和噪声进行训练预先得到,以维纳滤波方法恢复出语音成分的主要结构;然后利用深度神经网络在语音增强中表现出的时频保持特性,通过深层网络学习经维纳滤波分离出的语音的对数幅度谱和理想纯净语音对数幅度谱之间的非线性映射函数,进而恢复出语音结构的缺失成分.实验结果表明:所提方法可以有效抑制噪声且较好地恢复出语音成分,在语音感知质量和对数谱失真性能评价指标上均优于基线方法. 展开更多

关键词 深度神经网络 字典学习 非负矩阵分解 语音增强 稀疏约束

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消除OpenFlow网络中UDP冗余控制分组的机制 被引量：1

3

作者 胡慧 陈鸣 +3 位作者 刘波 许博 邢长友 胡超 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期167-175,共9页

无连接的UDP数据流产生的大量冗余控制分组会对SDN控制器和网络产生严重的性能影响。首先,测试并建模分析了冗余控制分组对控制器性能的危害,进而形成了解决该问题的基本思路。由此提出一种基于预装流表并滤除冗余分组(PFFR,preinstalli... 无连接的UDP数据流产生的大量冗余控制分组会对SDN控制器和网络产生严重的性能影响。首先,测试并建模分析了冗余控制分组对控制器性能的危害,进而形成了解决该问题的基本思路。由此提出一种基于预装流表并滤除冗余分组(PFFR,preinstalling flow-tables&filtering redundant-packets)机制。PFFR通过预装转移流表项限制UDP控制分组的初始速率,并通过按路径安装流表和冗余分组滤除算法快速消除冗余控制分组。实现了基于PFFR的原型系统并进行了测试,结果表明,PFFR方法能够有效提升控制器的性能。 展开更多

关键词 OpenFlow 控制器 UDP流 冗余分组 预安装流表

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基于改进句子相似度算法的释义识别研究 被引量：12

4

作者 陈俊月 郝文宁 +3 位作者 张紫萱 唐新德 康睿智 莫斐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期76-82,共7页

针对现有句子相似度算法无法处理同义词、准确率低和复杂度高等不足,结合词向量技术改进Levenshtein相似度算法和Jaccard系数,提出一种新的句子相似度算法用于释义识别,并对多种句子相似度算法的优劣进行分析,设计多相似度特征组合的应... 针对现有句子相似度算法无法处理同义词、准确率低和复杂度高等不足,结合词向量技术改进Levenshtein相似度算法和Jaccard系数,提出一种新的句子相似度算法用于释义识别,并对多种句子相似度算法的优劣进行分析,设计多相似度特征组合的应用模式。基于MRPC释义识别数据集的实验结果表明,使用该算法的释义识别模型准确率与F1值分别达到74.4%和83.1%,与使用TF-IDF算法、词袋算法等传统算法的模型相比识别性能更优。 展开更多

关键词 句子相似度 Jaccard系数 Levenshtein距离 词向量 释义识别 多特征组合

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使用Nesterov步长策略投影次梯度方法的个体收敛性 被引量：17

5

作者 陶蔚 潘志松 +1 位作者 储德军 陶卿 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期164-176,共13页

很多机器学习问题都可以最终转换为优化问题来进行求解,凸优化算法已经被成功用于各种机器学习优化问题中,而在优化算法的研究中是否能获得最优的收敛速率是一个最基本问题.此外,稀疏性是稀疏学习问题中关注的另一个目标.目前,人们已经... 很多机器学习问题都可以最终转换为优化问题来进行求解,凸优化算法已经被成功用于各种机器学习优化问题中,而在优化算法的研究中是否能获得最优的收敛速率是一个最基本问题.此外,稀疏性是稀疏学习问题中关注的另一个目标.目前,人们已经提出了大量的随机优化方法求解大规模机器学习优化问题,但大部分的研究只是针对平均输出方式获得了最优收敛速率.个体输出方式显然比平均方式的输出具有更好的稀疏性,但使个体收敛速率获得最优具有一定的难度,人们已经将强凸情形下的最优个体收敛性作为公开问题进行广泛研究.对于光滑目标函数的优化问题,著名学者Nesterov提出了一种步长策略,使得梯度方法的收敛速率获得了数量级形式的加速,并且获得了最优的个体收敛速率.目前,Nesterov加速算法已经应用于各种具有光滑损失函数机器学习优化问题中,研究者基于该加速策略提出了大量的随机优化算法.能否将这种技巧推广至非光滑情形获得最优的个体收敛速率显然是有意义的问题.文中考虑在非光滑优化算法中引入这种步长策略.特别地,我们聚焦经典的一阶梯度方法,提出了一种嵌入加速算法步长策略的投影次梯度算法,证明了这种算法在求解非光滑损失函数学习问题时具有最优的个体收敛速率.这是比标准投影次梯度方法只有在平均输出方式下才具有最优收敛速率更强的结论,也是一阶梯度方法在个体最优收敛速率方面比较接近于大家期待的研究成果.与平均方式输出以及线性插值的投影次梯度方法相比,该文所提方法的梯度运算在插值策略之后,因此在求解l1范数约束的hinge损失函数学习问题时具有更好的稀疏性.人工数据集上的实验验证了所提方法的正确性,基准数据集上验证了该方法在保持稀疏性方面具有良好的性能. 展开更多

关键词 机器学习 非光滑损失函数问题 投影次梯度方法 Nesterov步长策略 个体收敛速率 稀疏学习

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深度逆向强化学习研究综述 被引量：19

6

作者 陈希亮 曹雷 +2 位作者 何明 李晨溪 徐志雄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期24-35,共12页

深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新的研究热点,它针对深度强化学习的回报函数难以获取问题,提出了通过专家示例轨迹重构回报函数的方法。首先介绍了3类深度强化学习方法的经典算法;接着阐述了经典的逆向强化学习算法,包括基于学... 深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新的研究热点,它针对深度强化学习的回报函数难以获取问题,提出了通过专家示例轨迹重构回报函数的方法。首先介绍了3类深度强化学习方法的经典算法;接着阐述了经典的逆向强化学习算法,包括基于学徒学习、最大边际规划、结构化分类和概率模型形式化的方法;然后对深度逆向强化学习的一些前沿方向进行了综述,包括基于最大边际法的深度逆向强化学习、基于深度Q网络的深度逆向强化学习和基于最大熵模型的深度逆向强化学习和示例轨迹非专家情况下的逆向强化学习方法等。最后总结了深度逆向强化学习在算法、理论和应用方面存在的问题和发展方向。 展开更多

关键词 深度学习 强化学习 深度逆向强化学习

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数据包络分析研究热点综述 被引量：12

7

作者 张宏军 徐有为 +2 位作者 程恺 张睿 尹成祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期219-228,共10页

数据包络分析是面向多输入多输出决策单元的有效性评估方法。在介绍数据包络分析的基本思想和模型基础之上,总结了近年来国内外的研究热点,包括两阶段DEA、效率排序DEA、随机DEA和相关扩展问题,旨在围绕以上研究热点,对DEA近年来的理论... 数据包络分析是面向多输入多输出决策单元的有效性评估方法。在介绍数据包络分析的基本思想和模型基础之上,总结了近年来国内外的研究热点,包括两阶段DEA、效率排序DEA、随机DEA和相关扩展问题,旨在围绕以上研究热点,对DEA近年来的理论研究及其扩展模型进行梳理和分类。最后对数据包络分析进一步研究提出展望。 展开更多

关键词 数据包络分析 决策单元 相对有效性

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基于动态融合目标的深度强化学习算法研究 被引量：7

8

作者 徐志雄 曹雷 +2 位作者 张永亮 陈希亮 李晨溪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期157-161,共5页

针对深度强化学习算法中存在的过估计问题,提出了一种目标动态融合机制,在Deep Q Networks(DQN)算法基础上进行改进,通过融合Sarsa算法的在线更新目标,来减少DQN算法存在的过估计影响,动态地结合了DQN算法和Sarsa算法各自优点,提出了DTD... 针对深度强化学习算法中存在的过估计问题,提出了一种目标动态融合机制,在Deep Q Networks(DQN)算法基础上进行改进,通过融合Sarsa算法的在线更新目标,来减少DQN算法存在的过估计影响,动态地结合了DQN算法和Sarsa算法各自优点,提出了DTDQN(Dynamic Target Deep Q Network)算法。利用公测平台OpenAI Gym上Cart-Pole控制问题进行仿真对比实验,结果表明DTDQN算法能够有效地减少值函数过估计,具有更好的学习性能,训练稳定性有明显提升。 展开更多

关键词 深度强化学习 过估计 更新目标 动态融合

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稳定特征选择的多目标蚁群优化 被引量：7

9

作者 刘艺 曹建军 +1 位作者 刁兴春 张磊 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期118-123,共6页

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,... 为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。 展开更多

关键词 多目标蚁群优化 特征选择 特征选择稳定性 高维数据

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基于Bottom-hat频谱方法的运动模糊参数估计方法 被引量：5

10

作者 方正 曹铁勇 付铁连 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期36-40,共5页

运动模糊是由于物体与成像系统间的相对运动而形成的,匀速直线模糊图像的复原需要得到精确的模糊参数。根据理论,匀速直线运动模糊的模糊参数与频谱中的零点有关,其频谱暗线数目与模糊尺度有关,且频谱暗线与角度垂直。在检测频谱暗线时... 运动模糊是由于物体与成像系统间的相对运动而形成的,匀速直线模糊图像的复原需要得到精确的模糊参数。根据理论,匀速直线运动模糊的模糊参数与频谱中的零点有关,其频谱暗线数目与模糊尺度有关,且频谱暗线与角度垂直。在检测频谱暗线时,由于受到图像结构或者噪声影响,难以准确定位频谱暗线;同时,图像长宽比的不同也会影响频谱结构。针对以上问题,文中利用形态学中的Bottom-hat操作对模糊图像频谱进行处理,并对处理后的频谱采用霍夫变换得到模糊角度,再利用模糊角度和中心零点距离得出模糊尺度。实验结果表明,该方法检测模糊尺度的误差小于0.25个像素,角度小于0.6°,且拥有较好的稳定性,可以正确检测不同尺度和内容模糊图像的模糊参数。 展开更多

关键词 运动模糊 傅里叶频谱 底帽变换 模糊尺度 模糊角度 霍夫变换

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基于区块链的公平多方不可否认协议 被引量：5

11

作者 苑博奥 刘军 李戈 《密码学报》 CSCD 2018年第5期546-555,共10页

多方不可否认协议有着广泛的应用场景,诸如多方电子支付和视频会议等.在这些应用场景中,各参与方互不信任,有着事后否认曾参与协议的可能,多方不可否认协议便是为解决这一问题而产生的一类密码协议.为实现协议的公平性,现有的多方不可... 多方不可否认协议有着广泛的应用场景,诸如多方电子支付和视频会议等.在这些应用场景中,各参与方互不信任,有着事后否认曾参与协议的可能,多方不可否认协议便是为解决这一问题而产生的一类密码协议.为实现协议的公平性,现有的多方不可否认协议都依赖于可信第三方TTP的参与,中心化的TTP成为了协议的性能瓶颈,同时,在现实中很难保证TTP的完全可信,给协议带来了潜在的安全威胁.在区块链中,所有的节点通过共识算法共同维护一个公开链结构,提供了类似去中心化TTP的功能,有助于解决由中心化TTP带来的性能和安全问题.本文基于公开链结构,提出一个完全无TTP参与的多方不可否认协议,并用形式化分析方法证明了协议满足不可否认性、公平性和时限性.与经典协议进行对比,所提协议在各项指标中均显示了良好的性能. 展开更多

关键词 多方不可否认协议 区块链 无TTP 不可否认性 公平性 时限性

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一种可靠的多方不可否认协议的逻辑分析方法 被引量：2

12

作者 苑博奥 刘军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期143-149,共7页

多方不可否认协议需要满足不可否认性、公平性和时限性三大安全目标,但是现有的对多方不可否认协议的形式化分析方法大多是对两方协议分析方法的简单扩展,单一方法不能完整覆盖所有的安全目标分析;同时,对单一安全目标的分析能力有限,... 多方不可否认协议需要满足不可否认性、公平性和时限性三大安全目标,但是现有的对多方不可否认协议的形式化分析方法大多是对两方协议分析方法的简单扩展,单一方法不能完整覆盖所有的安全目标分析;同时,对单一安全目标的分析能力有限,分析结果不可靠。首先,综合比较现有的分析技术,选定SVO逻辑进行扩展,显式引入时间因素,给出对应的语法定义和时间演算公理。然后,对改进逻辑的语义模型进行介绍,并证明了逻辑系统的可靠性,使得改进后的逻辑系统支持对多方不可否认协议三大安全目标的分析。最后,选取一个典型的多方不可否认协议,分别对其时限性和公平性进行分析,发现了其中存在的时限性和公平性缺陷,并给出了对应的攻击方法。其中,公平性缺陷是首次被发现。 展开更多

关键词 多方不可否认协议 SVO逻辑 时限性 公平性

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基于语义要素组合的知识库问答方法 被引量：1

13

作者 刘飞龙 郝文宁 +2 位作者 余晓晗 陈刚 刘冲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期46-55,共10页

为进行知识库问答系统中的问题语义分析,提出基于语义要素组合的问答方法。采取词库识别和规则识别提取问题语义要素并依据预定义模式识别函数,结合问题依存分析树结构和函数类型组合语义要素,生成问题语义表达式后利用映射和联合消歧... 为进行知识库问答系统中的问题语义分析,提出基于语义要素组合的问答方法。采取词库识别和规则识别提取问题语义要素并依据预定义模式识别函数,结合问题依存分析树结构和函数类型组合语义要素,生成问题语义表达式后利用映射和联合消歧组成知识库语义表达式,然后将知识库语义表达式转换为SPARQL语句后执行问答。实验结果表明,该方法的F1平均值为0. 841,能够有效理解并分析问题语义。 展开更多

关键词 问答系统 问题理解 语义要素组合 联合消歧 语义表示

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一种基于TOPSIS的卫星资源选择模型 被引量：1

14

作者 袁伟伟 孟繁伦 +2 位作者 彭钧 孙宵 刘日初 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期275-278,共4页

资源选择是卫星资源规划和分配中的一个重要问题,选择不同的资源会影响到系统资源的使用效率和用户资源的使用体验。在对卫星资源选择问题分析、调研的基础上,提出了卫星资源选择指标体系,该体系具有覆盖全面、客观性强、易于自动化测... 资源选择是卫星资源规划和分配中的一个重要问题,选择不同的资源会影响到系统资源的使用效率和用户资源的使用体验。在对卫星资源选择问题分析、调研的基础上,提出了卫星资源选择指标体系,该体系具有覆盖全面、客观性强、易于自动化测量的优点;针对卫星资源选择问题的特征,构建了基于TOPSIS的卫星资源选择模型,实现了候选资源的全序排列,在实际应用中取得了较好的效果。 展开更多

关键词 卫星通信 资源规划 多属性决策 频率

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相变存储器写寿命延长关键技术研究进展

15

作者 张震 付印金 胡谷雨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第9期1546-1555,共10页

随着大数据分析应用时效性提升和"存储墙"问题日益突出,存储系统已成为当前计算机系统整体性能的瓶颈。以相变存储器(PCM)为代表的新型非易失性存储器(NVM)具有集成度高、功耗低、读写访问速度高、非易失、体积小和抗震等优... 随着大数据分析应用时效性提升和"存储墙"问题日益突出,存储系统已成为当前计算机系统整体性能的瓶颈。以相变存储器(PCM)为代表的新型非易失性存储器(NVM)具有集成度高、功耗低、读写访问速度高、非易失、体积小和抗震等优良特性,已成为最具潜力的下一代存储设备。然而,写寿命有限是PCM实用化的一道障碍,如何通过减少写操作和磨损均衡以提升PCM使用寿命是当前的研究热点。从减少PCM写操作、均匀写操作分布以及在混合内存中的页面迁移等三个方面介绍了当前PCM写寿命延长技术的研究现状以及优缺点,最后探讨未来进一步改进PCM寿命可能的研究方向。 展开更多

关键词 相变存储器 混合内存 写寿命 磨损均衡

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