区块链技术综述

关键词：区块链密码学共识机制智能合约隐私保护

基于区块链整体架构介绍技术栈层级,以比特币为例分析区块链工作原理,从分布式账本的角度描述区块链账本存储模型和账本分类情况。区块链中的数据通过共识算法在全网传播、达成共识并存储。在不存在可信第三方的情况下,利用智能合约实现交易、事务及分布式应用的独立运行,保证区块链数据的完整性、安全性及合法性。同时将哈希算法与默克尔树相结...
基于区块链的可信日志存储与验证系统

关键词：可信日志存储与验证系统区块链数据指纹完整性

为满足计算机操作系统中日志数据的完整性保护需求,基于区块链技术,设计并实现可信日志存储与验证系统。存储阶段将本地日志的数据指纹上传至区块链,并保存区块链返回的存储凭证。验证阶段将本地日志的数据指纹与从区块链中获取的数据指纹进行比对,实现日志的完整性验证。分析结果表明,该系统具有去中心化、不可篡改、公开透明等特点,可有效检测...
面向学分银行的区块链学习成果管控模型

关键词：区块链学分银行共识机制智能合约密码学

针对学分银行模式下所存在的学习记录不透明、学分易篡改、学习成果认证和转换效率低等问题,提出一种区块链学习成果管控模型。设计模型结构并介绍相关原理,给出改进的实用拜占庭容错共识机制,以实现高效、低耗和可扩展的学习成果管控方式。通过建立学习成果认证和转换标准的智能合约,保证模型在自动化与透明环境下执行。实验结果表明,该模型能...
一种优化的权益证明共识策略

关键词：区块链比特币共识机制区块链分叉无风险

区块链作为一种去中心化的分布式账本技术,主要功能是在无信任的节点之间达成共识。在区块链中合适的共识机制能提高区块链性能,保证交易数据安全。针对权益共识机制中存在的“无风险”问题,提出一种新的权益证明共识策略。该策略允许投票节点投出支持票和反对票,若节点对某一分叉投支持票且该分叉最后胜出,则节点获得收益,若节点对某一分叉...
基于区块链审计的公钥分发方案

关键词：区块链公钥分发实用拜占庭容错点对点加密分布式网络

点对点加密是一种应用于在线通信软件的加密方式,多数的点对点加密通过非对称加密实现,但公钥分发的方案需要依赖于中心化的服务器,如果中心化的服务器攻击或被攻击则可能造成中间人攻击,从而导致聊天信息被泄露的风险。为此,提出采用区块链技术进行审计的方式,构建一个去中心化的公钥分发方案。该方案所有公钥修改记录的摘要通过智能合约被保存...
基于统计数据的超级计算机内存故障分析

关键词：超级计算机内存故障内存失效统计数据失效模型关联关系协同分析

基于神威太湖之光和神威蓝光超级计算机的巨量内存故障统计数据,建立P级超级计算机的内存失效时间模型。采用序列规则挖掘方法,分析内存失效序列模式,得到CPU节点上内存失效序列与后续内存失效的关联关系。通过协同分析方法研究并行应用的内存故障与内存失效特征,结果表明计算-访存-I/O密集型应用对内存故障影响较大,而应用类型对内存失效的影响...
基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

关键词：命名数据网络缓存节点中心性流行度缓存决策网络边缘

针对命名数据网络(NDN)架构中多数缓存策略的冗余与低效问题,提出一种基于节点介数与边缘内容流行度的缓存放置策略BEP。结合节点的介数中心性与内容的动态流行度,同时考虑缓存的过滤作用,将最流行的内容放置在最重要的节点上,以高效利用稀缺的缓存资源。仿真结果表明,与经典NDN缓存策略LCE、LCD相比,BEP能有效提高缓存命中率,降低服务器负载。
基于预测缓存的OpenFlow虚拟流表高效查找方法

关键词：网络虚拟化 openflow网络虚拟交换机预测缓存流表查找

OpenFlow支持通配符查找,会造成严重的流表查找性能瓶颈。为此,基于网络流量局部性,提出一种OpenFlow虚拟流表查找方法。通过缓存在数据包流中近期频繁出现的连接和对应的掩码,对大部分数据包直接定位其掩码,进而查找流表,无需逐个探测掩码数组。理论分析和实验结果表明,相比于目前主流虚拟交换机中的流表查找方法OFT-OVS,该方法的平均查找长度...
基于任务复制与冗余消除的多核调度算法

关键词：分布式计算任务调度任务复制冗余消除贪心策略

在分布式计算中常把任务之间的协同和通信关系转换为任务图模型,而任务调度是决定分布式计算性能的关键因素之一。为解决OSA、TDCS、RECS等传统经典算法处理器个数消耗多且存在大量冗余任务等问题,提出一种改进的任务图调度算法。该算法基于贪心策略复制任务的前驱以及前驱的前驱,减少调度长度和处理器空闲时间,并在不增加调度长度的前提下,通过...
基于极点配置的随机时延网络控制器设计

关键词：网络控制系统随机时延切换系统极点配置特征根

针对网络控制系统(NCS)的随机短时延问题,在传感器和执行器由时间驱动、离散控制器由事件驱动方式下,将NCS描述为切换系统模型。结合极点配置和特征根连续变化原理,根据时延与增广矩阵特征根最大模长之间的关系,将切换系统进行简化并设计相应的状态反馈控制器。实验结果表明,该控制器求解简单、易于实现,且可根据实际系统性能要求选择控制参数。
面向国产平台的二进制翻译库函数替换优化处理机制

关键词：二进制翻译库函数解析基本块合并 qemu翻译器国产平台

在二进制翻译中,库函数本地化处理是指不直接翻译源文件中的库函数而是使用本地目标机的库函数进行替换,以此提高翻译性能。针对国产平台二进制翻译中库函数处理翻译模式的相关特性,提出一种库函数解析处理机制,借助helper函数实现库函数替换操作。通过修改基本块划分规则,将库函数替换部分翻译的基本块进行合并,构建超级块,减少源程序中基本块...
基于Actor模型的软总线设计

关键词：网络化嵌入式系统 actor模型分布式全数字仿真强实时性并发性

为提高网络化嵌入式系统的安全性与可靠性,提出一种基于Actor模型的软总线设计方法,以解决分布式全数字仿真测试中系统及组件间的通信问题。采用以Actor模型为中心的/订阅机制,实现分布式节点之间的同步、异步通信。在此基础上,提出一种基于线程池技术的任务调度方法,实现Actor模型的协同工作,并通过规则链表进行Actor消息的处理及转发。实验结...
基于位置的自动化网络流协议逆向分析方法

关键词：协议逆向网络流二进制协议位置属性关键词提取

现有自动化网络流协议逆向分析方法处理含有大量二进制报文数据的协议时难以准确推断报文格式。为此,提出一种改进的自动化网络流协议逆向分析方法(PoKE)。通过为关键词添加位置属性,提取出二进制报文数据中长度较短的关键词。利用关键词对报文进行标记,根据标记序列建立协议状态转移模型,同时采用基于报文分割和关键词提取的递归循环方式,实现...
适用于多星座精密单点定位的性能评估优化方法

关键词：多星座精密单点定位定位精度性能评估模糊度

为减少多星座精密单点定位(PPP)数据处理过程中待估参数数量并提高定位精度,提出基于模糊度整数解的无电离层组合PPP性能评估方法。使用在线单点定位服务进行仿真建模,通过组合双频观测值消除电离层待估参数延迟并简化数据处理模型,利用模糊度固定技术实现PPP解算以降低定位误差。仿真结果表明,与单GPS系统PPP性能评估方法相比,静态模式下的GPS/...
应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

关键词：蚁群算法拓扑生成卫星网络快速收敛归一化

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因...
FlexRay总线静态段消息重传调度策略

关键词：flexray总线车载网络汽车安全需求等级消息重传调度策略可靠性

FlexRay总线协议具有较强的错误检测机制,但缺少相应的重传机制,对于功能安全需求较高的应用,通信系统难以达到相应的安全等级要求。为此,提出一种静态段消息重传调度策略。该策略以满足全局可靠性目标为前提,减小静态段报文重传对带宽的占用,建立消息重传次数最优化数学模型,对所有消息通过消息传输总延迟时间最小化为目的建立混合整数线性规划...
基于Markov模型的接入网络选择算法

关键词：物联网网络选择异构网络 markov模型阻塞率

针对异构环境下不同业务类型的终端对于接入网络的不同质量需求,提出一种基于改进Markov模型的网络选择算法。利用Markov模型的预测能力对即时类业务与非即时类业务终端构建相应的收益函数,应用数学迭代求解法得到长期期望收益最高的网络选择策略。仿真结果表明,该算法能有效提高网络资源利用率,降低网络阻塞率及终端网络切换次数。
基于分簇的小基站用户资源分配方案

关键词：密集网络基站分簇层内干扰资源分配系统容量

为降低密集网络系统层内干扰并提高系统容量,提出一种基于分簇的用户资源分配方案。在分簇阶段,根据小基站到簇头的最大距离方差与簇头间最小距离对初始分簇结果进行消除、合并及分裂操作,实现网络拓扑变化情况下的自适应分簇。在资源分配阶段,通过用户剩余资源有效利用及资源块微调,保障用户业务速率。仿真结果表明,与现有用户资源分配方案相比...
基于语义结构的迁移学习文本特征对齐算法

关键词：迁移学习特征对齐词向量词网文本挖掘

特征对齐在源域和目标域空间不一致时会导致负迁移现象。为此,提出一种基于GloVe和WordNet模型的迁移学习文本特征对齐算法。根据数据样本词性和类别对分类任务进行特征筛选,选择源域和目标域的领域共有词作为枢纽词,使用GloVe模型对齐源域和目标域中最相似的非枢纽特征。在此基础上,根据源域和目标域的非共有特征,通过WordNet模型对领域独立特...
基于GMM-FMs的广告点击率预测研究

关键词：广告点击率高斯混合模型因子分解机数据稀疏性逻辑回归模型

传统单一模型对广告点击率(CTR)的预测效果较片面,且广告日志数据存在稀疏性问题。为此,将高斯混合模型(GMM)与因子分解机(FM)相结合,建立一种广告点击率预测模型GMM-FMs。对原始数据集进行高斯聚类,在聚类后得到的数据子集上分别建立CTR预测模型,将多个预测模型的结果进行有效加权得到最终结果。实验结果表明,相比传统逻辑回归与FM模型,该模型...
面向时间依赖路网的空间索引方法

关键词：时间依赖路网多类型poi 网格划分 k近邻查询

在兴趣点(POI)呈稀疏分布时,现有时间依赖路网中的k近邻查询方法效率较低,且无法高效支持多类型的POI查询。为此,建立基于POI分布的空间索引结构TDG。根据路径权值上、下界对预计算路径进行剪枝优化,在此基础上,提出一种索引更新策略与基于TDG的k近邻查询算法。实验结果表明,与启发式查询算法相比,该算法的扩展节点数量平均减少87.5 %,查询响应...
一种基于机器学习的虚拟机放置方法

关键词：虚拟机放置机器学习能耗负载均衡服务等级协议

为改善云数据中心的能耗、负载均衡性和服务等级协议(SLA)违背率,对虚拟机放置策略进行优化。基于IaaS环境,提出一种基于机器学习的虚拟机迁移调整方法。根据资源消耗的互补性和不均衡性对虚拟机进行预放置,使用深度神经网络预测物理机负载等级,并利用深度Q网络调整物理机数量。实验结果表明,该方法能够有效均衡负载分布,降低能源开销和SLA违背...
基于深度自编码多维特征融合的慢动目标检测

关键词：目标检测深度自编码特征提取多维特征融合时频变换脉冲压缩

针对强杂波环境下慢动目标检测存在的多普勒频移低、杂波干扰强、特征提取困难等问题,提出一种多维特征融合的检测算法。利用时频变换和脉冲压缩解析回波信息,提取目标回波时频域和距离像的特征,将特征串联输入到深度自编码网络中进行融合。深度自编码网络通过自主学习提取目标不同维度的特征,增强多维特征联合检测性能。仿真结果表明,与直接利...
基于改进随机森林算法的智能环境活动识别

关键词：自动识别集成学习惩罚项因子分类精度噪声鲁棒性

为使智能家居系统从传感器网络返回的数据中自动识别用户行为并生成个性化服务策略,提出一种引入惩罚项的随机森林算法。对每次迭代过程中使用的属性集设置不同的惩罚项因子,生成尽可能不同的决策树,从而兼顾集成算法的多样性与分类精度。在UCI、CASAS数据集上的实验结果表明,与传统集成分类算法Bagging、Adaboost相比,该算法具有更高的分类精度...
基于分段损失的生成对抗网络

关键词：生成对抗网络模式崩溃特征级损失分段损失半监督学习

生成对抗网络(GAN)在训练过程中未能有效进行生成器与鉴别器间的同步更新,导致模型训练不稳定并出现模式崩溃的现象。为此,提出一种基于分段损失的生成对抗网络PL-GAN。生成器在不同的训练时期采用不同形式的损失函数,同时引入真实样本与生成样本之间的特征级损失,从而使鉴别器提取的特征更具有鲁棒性。MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,...
基于自适应邻域策略的改进型MOEA/D算法

关键词：基于分解的多目标进化算法邻域更新能力进化状态判断机制自适应邻域策略

为避免传统MOEA/D算法使用固定领域规模易造成种群进化效率降低的情况,提出一种基于自适应邻域策略的改进算法。设计一种能够反映子问题进化幅度和种群进化状态的判断机制。针对进化过程中的收敛性和分布性需求,提出基于进化状态判断的自适应邻域策略,从而根据种群和子问题的进化状态设定不同的邻域规模。使用WFG系列测试函数进行实验,结果表明,...
基于Top-k的高效用模式挖掘算法

关键词：高效用模式扩展效用值剩余效用值数据库投影

通过用户设定阈值获取高效用模式的算法效率较低且挖掘结果不一定满足用户需求。针对这一问题,基于EFIM算法提出一种高效用Top-k模式挖掘算法。由用户指定高效用模式个数来代替人为阈值设定。采用基于扩展效用和剩余效用的双重剪枝策略,有效控制模式的增长。在数据库投影过程中,应用事务排序及合并策略减少运行时间和内存消耗。实验结果表明,该...
基于多重图排序的用户冷启动推荐方法

关键词：推荐方法异构信息冷启动多重图模型多元关系网络

为使用户-物品评分、社会网络和社会化标签等异构信息融合到协同过滤推荐方法的最近邻寻找过程中,弥补冷启动用户单一维度信息的不足,提出一种多重图排序的冷启动推荐方法。通过分析用户之间可能存在的信任度构建关系网络,利用多重图排序模型得到目标用户的最近邻集合,进而产生目标用户的推荐列表。实验结果表明,与基于用户的协同过滤推荐方法相...
基于改进CNN的铝轮毂背腔字符识别

关键词：卷积神经网络 inception结构网络构架背腔字符损失函数优化

铝轮毂背腔字符分辨率较低、背景噪声较大,对其进行识别时不易提取几何特征和纹理特征。为此,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)的字符识别方法。在原始CNN的基础上引入改进的inception结构对网络构架进行优化,以提升计算资源的利用率,并在保持网络计算资源不变的前提下增加网络的宽度和深度,降低字符识别时间。实验结果表明,该方法训练准确率...
修正的带限相位相关指静脉识别算法

关键词：生物识别指静脉带限相位相关频谱图识别速度

基于带限相位相关的指静脉识别算法通常忽略带限窗口的影响,其识别精度和速度有待提高。为此,提出一种修正的带限相位相关算法。根据指静脉频谱图及其成像特征设计并提取带限和遍历参数,利用相关系数峰值完成图像的匹配识别。在SDU-MLA、THU-FV和NUST-FV 3个指静脉数据库上进行实验,结果表明,该算法的指静脉识别速度和精度得到提高。
锚点领域回归与稀疏表示的图像超分辨率方法

关键词：图像超分辨率字典学习稀疏表示锚点邻域回归图像放大

结合锚点领域回归与稀疏表示方法,提出一种改进的图像超分辨率方法。通过对高分辨率图像采用模糊和下采样操作生成低分辨率图像,基于锚点邻域回归的线性映射函数训练投影矩阵,利用稀疏表示的方法训练和学习稀疏字典对。在图像放大阶段,根据训练好的投影矩阵重建主要高频特征,利用稀疏字典对补充残差高频特征。实验结果表明,该方法能较好地保持图...
ILBP算子在浓雾天气形势图识别中的应用

关键词：改进的局部二值模式纹理特征特征提取图像匹配天气形势图

纹理是天气形势图的突出特征,有效地从天气形势图提取并表示其纹理是实现雾型实时在线预报的基础。基于此,提出一种改进的局部二值模式算法,通过调整局部二值模式(LBP)算子中二进制多项式的权重,实现其提取特定方向上纹理特征的目标。将江苏地区2010年-2017年500张浓雾天气形势图作为数据集,采用Chi统计法匹配测试数据与基准数据的相似度进行天...
递归深度混合关注网络的细粒度图像分类方法

关键词：细粒度图像分类卷积神经网络通道关注空间关注递归网络

在细粒度图像的大量局部特征中,只有少量特征具有判别性,其提取较为困难。为此,提出递归深度混合关注网络方法。通过在卷积结构单元中添加通道关注模块和空间关注模块,实现网络的混合关注。以第1路网络输出特征的空间响应值为依据切割原图,并将切割后的图像放大输入第2路网络,进行由粗到细的网络递归。将 2路网络提取的特征进行级联融合。在公开...
基于HVS的空中红外小目标快速检测算法

关键词：人类视觉系统局部对比度测量尺度空间多尺度响应自适应阈值红外小目标

针对传统目标检测算法实时性较差且在面对复杂云层干扰时虚警率高的问题,提出一种基于人类视觉系统的小目标快速检测算法。利用局部对比度测量方法计算候选目标,根据拉普拉斯高斯尺度空间理论,计算候选目标处的多尺度滤波响应,进而通过自适应阈值分割获取真实目标。实验结果表明,该算法的检测率高达97 %,虚警率低于3 %,且能够在5 ms内完成目标位...
基于对称性区域过滤的显著性区域检测方法

关键词：显著性检测超像素吸收马尔科夫链对称性检测图像分割

为获得精确、完整的目标区域分割图,提出一种基于对称性区域过滤的检测方法来进行图像分割。利用改进的简单线性迭代聚类算法将图像分割成若干超像素,并以超像素为节点建立吸收马尔科夫链。计算转移节点到吸收节点的被吸收时间,将其作为显著值来获取显著图。根据图像目标区域的对称性特征,对显著图进行对称性检测,获取对称轴,通过两侧像素点到对...
基于稀疏自编码的无监督图像哈希算法

关键词：哈希算法图像检索稀疏自编码无监督 kl差异

哈希方法因快速及低内存的特点广泛应用于大规模图像检索中,但在哈希函数构造过程中对数据稀疏性缺乏研究。为此,提出一种无监督稀疏自编码的图像哈希算法。在哈希函数的学习过程中加入稀疏构造过程和自动编码器,利用稀疏自编码的KL差异对哈希码进行稀疏约束,以增强局部保持映射过程中的判别性。在CIFAR-10 数据集和YouTube Faces数据集上进行实...
基于节点能力度的P2P流媒体资源调度算法

关键词：节点能力度资源节点数据段优先级媒体码率贡献因子

传统流媒体网络因流媒体数据量较大的特点,使服务器的负载重、主干网压力大,从而导致网络吞吐量降低。为此,提出P2P流媒体资源调度算法。通过引入节点能力度和数据块优先级概念,构建多层管理流媒体系统模型。在此基础上,给出多源节点协同调度算法。实验结果表明,与基于数据块优先级的资源调度算法、先来先服务算法相比,该算法能有效缩短系统启动...
软件定义无线Mesh网络中的可伸缩视频传输系统

关键词：无线mesh网络可伸缩视频传输软件定义网络自适应视频传输大偏差理论

为使无线Mesh网络(WMN)中的视频实现自适应传输,提出一种软件定义网络(SDN)架构下的可伸缩视频传输系统。通过SDN架构将WMN的控制平面分离出来并由控制器负责集中控制和优化。将视频传输问题建模为拥塞概率约束下的视频质量最大化问题,并给出一种基于大偏差理论的线上自适应算法对该问题进行求解。实验结果表明,相比基线算法,该算法的PSNR值、MO...
基于深度强化学习的流媒体边缘云会话调度策略

关键词：流媒体边缘云会话调度会话迁移深度学习强化学习确定性策略梯度

在流媒体边缘云资源调度中,传统启发式方法或规划方法多数存在自适应性不足、时间复杂度高等问题。基于迁移代价、负载均衡等约束,提出一种流媒体边缘云会话调度策略。以流媒体边缘云系统的状态信息作为属性特征,结合深度学习与确定性策略进行梯度强化学习,以解决用户请求接入问题。实验结果表明,该策略具有较好的请求接入效果,且能够降低迁移代...
基于SRU的时域金字塔构建方法

关键词：时域金字塔时间依赖性分层结构多层次多粒度级联sru

现有基于时域金字塔的特征提取方法不能学习视频帧和视频段各自之间的时间依赖性信息以及未充分利用视频时域的分层结构信息,造成视频分类特征提取不充分。为此,提出一种基于SRU的多层次多粒度时空域深度特征提取方法。利用卷积神经网络提取视频的低、中、高3个层次的帧特征,构建时域金字塔,同时采用级联SRU学习视频时间依赖性和时域的分层结构...

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