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基于BP神经网络的异常轨迹检测方法

俞庆英; 李倩; 陈传明; 林文诗 安徽师范大学计算机与信息学院; 安徽芜湖241002; 安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室; 安徽芜湖241002

摘要:为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3 %和100 %。

  • 异构计算环境下一种新型的多DAG任务调度算法

    作者:焦一鸣; 周川; 郭健; 崔玉伟 期刊:《计算机工程》 2019年第07期

    随着计算机技术的发展与用户需求的不断提升,多有向无环图(DAG)共享一组异构计算资源的问题受到广泛的关注。但由于实际任务的复杂多变,多个DAG之间存在一定的差异,导致多DAG调度策略存在公平性问题。为此,提出一种改进的启发式公平调度算法IFairness。在选择待调度DAG阶段采用一种新的评判指标DAG完成度,代替原Fairness算法中的剩余 Makespan 作为DAG选择依据,在计算每个DAG的滞后程度阶段,采用“向后看”一步的原则,解决某些DAG在初期得不到调度的问题。仿真结果表明,与原Fairness算法相比,IFairness算法不公平程度降低了7.28 %,资源利用率提升了11.97 %,有效提高了调度算法的公平性及资源利用率。

  • 基于维度加权的残差LSTM短期交通流量预测

    作者:李月龙; 唐德华; 姜桂圆; 肖志涛; 耿磊; 张芳; 吴骏 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    基于神经网络的交通流量预测由于嵌入了部分手工设计的特征,使得提取的网络特征功能单一,存在适应性及鲁棒性差、数据局部特征刻画不准确等问题。为此,提出基于残差长短期记忆网络(LSTM)的交通流量预测方法,利用集成学习思想将空间分布的数据端到端训练到残差LSTM网络中,同时在每个LSTM单元后引入维度加权单元,显式建模特征维度之间的相互依赖关系。实验结果表明,该方法能实现短期交通流量数据的自适应建模分析。

  • 求解复杂交通流模型的低耗散中心迎风格式

    作者:杨苗苗; 封建湖; 程晓晗; 冯娟娟 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    针对非均匀道路上的多车种LWR交通流模型,提出一种低耗散中心迎风格式。以4阶中心加权基本无震荡重构和低耗散中心迎风数值通量为基础,通过构造不同形式的全局光滑因子及增大非光滑模板对应的非线性权重优化数值格式的耗散特性,并采用Runge-Kutta方法对半离散数值格式在时间方向上进行离散使其保持4阶精度。对非均匀道路上多车种LWR交通流模型的车道数变化和交通信号灯控制问题进行数值模拟,结果表明该格式具有4阶求解精度,且分辨率高。

  • 基于ARM V8平台的向量算法库实现与优化

    作者:王晶; 张云泉; 梁军 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    基于ARMV8架构的VecOp向量算法库,提出一种基础向量算法在ARMV8平台上实现和优化的方案。从访存对界优化、指令集优化、基本块优化以及向量分支优化4个方面进行精细调优,提升向量算法函数在ARMV8平台上的性能,以实现VecOp算法库在ARMV8平台上的优化。实验结果表明,该方案在ARMV8计算平台上实现的向量算法库性能提升可达到10%~300%。

  • 基于聚类优化的SDN多域自适应管理方法

    作者:姚蓝; 兰巨龙; 胡涛 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    针对软件定义网络(SDN)多域网络中存在子域规划及控制器部署不合理的问题,提出一种新的SDN多域自适应管理方法。基于改进的节点聚类思想,设计SDN子域划分优化算法,依据网络中的吸引度和归属度对节点进行聚类,完成子域规划。面向子域中不同网络代价,给出控制器自适应部署算法,并通过代价加权求和得到子域网络总开销,完成控制器部署。仿真结果表明,与控制器自适应部署算法、负载均衡算法等相比,该方法网络子域划分和控制器部署更加合理,可节约23%的备份控制器空间,改善网络的综合性能。

  • 基于分布式协作Q学习的信道与功率分配算法

    作者:徐琳; 赵知劲 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    为提高分布式认知无线网络认知用户信道与功率分配算法的能量效率和收敛速度,将单位能量的平均比特数作为通信效率指标,平衡用户通信质量和系统能量消耗,提出一种基于多Agent协作强化学习的分布式信道与功率分配算法。在多Agent独立Q学习的基础上引入协作学习,各用户通过独立Q学习后,共享Q值并进行融合再学习。仿真结果表明,与基于能效的独立Q学习算法、独立Q学习算法以及随机功率分配算法相比,该算法能够有效提高认知用户发射功率和信道分配时的收敛速度。

  • 一种可证安全高效无证书短签名方案

    作者:左黎明; 周庆; 陈兰兰 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    在无证书密码学体制中,公钥与持有者之间没有认证关系,可能产生恶意用户替换用户公钥的问题。为此,对无证书签名定义进行改进,提出一种可证安全的无证书短签名方案。方案的安全性基于Inv-CDH问题,并在随机预言机模型下给出完整的安全性证明,证明其在新敌手下的适应性选择消息攻击中抗存在性伪造。利用C语言实现此方案,并将其与经典短签名方案以及近年无证书短签名方案进行性能分析与比较。结果表明,在签名阶段该方案仅需1次倍点运算,在验证阶段需要2次倍点运算和2次双线性对运算,其签名长度短、运算效率高。

  • 联合耦合字典学习与图像正则化的跨媒体检索方法

    作者:刘芸; 于治楼; 付强 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    跨媒体检索方法多数将2个模态的原始特征映射到公共子空间,在子空间中执行跨媒体检索,忽略了判别特征的选择以及模态间的关系。为此,提出一种基于耦合字典学习和图形正则化的新型跨模态检索方法。通过关联和联合更新不同模态的字典,为不同的模态生成均匀的稀疏表示。将不同模态的稀疏表示投影到由类标签信息定义的公共子空间中,以执行跨模态匹配,同时对投影矩阵施加21范数项,选择特征空间的相关和辨别性特征。在此基础上,利用图正则化项保留模态间和模态内相似关系。实验结果表明,与典型相关分析方法相比,该方法跨媒体检索精度较高。

  • 基于事件本体的新闻个性化推荐

    作者:朱文跃; 刘炜; 刘宗田 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计算新闻事件之间的相似度,通过用户兴趣模型计算用户兴趣相似度,根据事件本体非层次结构的语义半径寻找相关新闻事件。综合事件本体相似度、用户兴趣相似度和非层次结构相似度3个方面得出新闻个性化推荐结果。实验结果表明,该算法的推荐结果优于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法。

  • 基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

    作者:戴志诚; 李小年; 陈增照; 何秀玲 期刊:《计算机工程》 2019年第06期

    针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965m,且定位误差波动小。

  • 区块链技术综述

    作者:张亮; 刘百祥; 张如意; 江斌鑫; 刘一江 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    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合降低区块链存储空间,基于数字签名算法为区块链参与者提供匿名身份证明,并使用加解密技术进一步保护区块链数据隐私。针对区块链安全、隐私保护、钱包管理等问题对当前研究的不足和未来的研究方向进行分析和展望。

  • 基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

    作者:陈劼博; 郑烇; 王嵩 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    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。

  • 基于位置的自动化网络流协议逆向分析方法

    作者:侯方杰; 王雷; 王嵩; 盛捷 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    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,实现更全面的关键词信息提取。实验结果表明,与Biprominer方法相比,PoKE方法能提取出更多的关键词信息,从而建立更精确的二进制协议模型。

  • 基于语义结构的迁移学习文本特征对齐算法

    作者:卢晨阳; 康雁; 杨成荣; 蒲斌 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    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模型对领域独立特征完成强语义对齐,同时利用含有枢纽特征的对齐三元组表示对齐特征。实验结果表明,该算法可有效降低特征维度,扩充特征空间,提高跨领域文本分类精度。

  • 基于分段损失的生成对抗网络

    作者:刘其开; 姜代红; 李文吉 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    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,与regular GAN、feature-wise GAN相比,PL-GAN具有更高的分类精度与运行效率。

  • 锚点领域回归与稀疏表示的图像超分辨率方法

    作者:端木春江; 左德遥 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    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像的局部细节信息,减少块效应和伪影效应。

  • 基于节点能力度的P2P流媒体资源调度算法

    作者:潘向辉; 陈亚军; 吴学毅 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    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时延,提高播放连续度。

  • 基于信息增量特征选择的微表情识别方法

    作者:张延良; 卢冰 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    基于LBP-TOP、HOG-TOP、HIGO-TOP特征描述子的微表情识别方法通常提取到的特征向量维度较高,计算复杂度较大,运行时间较长,识别准确率较低。为此,提出一种基于信息增量(IG)特征选择的识别方法。运用IG特征选择方法对高维度特征向量进行降维,提高识别效率。运用支持向量机分类器的线性核、卡方核、直方图交叉核进行留一交叉验证,以完成分类任务。在SMIC和CASME2数据集上进行实验,结果表明,经IG选择后,特征向量在2个数据集上的识别准确率分别达到76.22 %和73.68 %,分类所需时间分别缩短为原方法的3.67 %和 3.64 %,验证了该方法的有效性。

  • 基于Event-B的自动化模块组合方法研究

    作者:陈金鑫; 苏雯 期刊:《计算机工程》 2019年第05期

    Event-B共享变量和共享事件方法可将大型系统分解成多个子系统,并独立建模开发,但其需要手工干预以实现模型间事件的组合。为提高组合效率,提出一种针对模型的自动化组合理论,并开发自动化组合工具原型。为在精化模型中逐步引入模块调用,改进PROG方法,开发自动精化工具原型。通过2个应用案例,验证了自动化组合工具能自动组合事件,自动精化工具能减少调用变量的数量,从而增强系统模型的可读性和可维护性。

  • 应用于JUNO实验的容器技术研究

    作者:谭宏楠; 石京燕; 邹佳恒; 杜然; 姜晓巍; 孙震宇 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    江门中微子实验(JUNO)是以测定中微子质量顺序、精确测量中微子混合参数为主要目的的一项物理科学前沿研究实验,其实验规模庞大,数据处理流程繁杂,需借助统一高效的离线计算平台对数据进行分析处理。为此,利用Docker容器分层的镜像技术将JUNO实验所需的环境依赖库打包在镜像文件中,为其制定针对不同操作系统作业的容器镜像,并将不同JUNO容器作业提交至作业调度器上运行,以实现资源共享。对物理机、容器、虚拟机3 种平台的CPU性能、I/O 性能及JUNO作业的实际运行效果进行对比测试,结果表明,Docker容器能够胜任JUNO离线数据处理,相比虚拟机具有更小的性能损耗。

  • 基于SDN的数据中心网络流概率路径选择方法

    作者:张钊; 李海龙; 董思歧; 胡磊; 马景仁 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    为提高数据中心网络(DCN)的链路带宽利用率和吞吐量,提出一种基于软件定义网络(SDN)的流概率路径选择方法。在最短路径选择方法的基础上,利用SDN控制器对网络流进行分类处理,同时计算每条数据流在调度过程中的带宽占用情况以减少数据链路碎片化,并优化DCN数据流量调度,从而实现网络负载均衡。实验结果表明,该方法能降低网络传输时延,提高链路利用率及负载均衡度。

  • 并行高吞吐率多模极化码编码器设计

    作者:刘丽华; 管武; 梁利平 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    为获得可以支持多种码长、具有更高吞吐率的极化码编码器,提出一种32 bit并行级联的多模极化码编码器结构。每时钟周期内更新生成矩阵的32行,进行32 bit并行编码,从而加快编码速度。通过两级编码结构的级联简化编码器结构,以支持64 bit~4 096 bit码长的极化码编码。实验结果表明,在Xilinx XC6VLX240t的FPGA上,该编码器主频为303.82 MHz,吞吐率为9.72 Gb/s,寄存器与查找表资源相比快速傅里叶变换结构分别降低了77.6%与63.3%,在65 nm CMOS工艺下主频可达0.796 GHz,吞吐率可达24.615 Gb/s。

  • 基于KL距离的自适应阈值网络流量异常检测

    作者:蒋华; 张红福; 罗一迪; 王鑫 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    针对现有网络流量异常检测方法检测精度低且对网络环境动态变化适应性差的问题,根据网络流量在相邻时间周期内的强相关性特性,提出一种自适应阈值的网络流量异常检测方法。利用滑动窗口控制KL距离值数量,建立指数加权移动平均模型获取下一时刻的KL距离预测值,并采用滑动窗口划分的KL距离子序列与预测值确定自适应阈值范围,通过判断观测值是否在自适应阈值范围内实现网络流量异常检测。实验结果表明,该方法能有效检测网络流量异常,具有较高的检测精度。

  • 基于云模型与决策树的入侵检测方法

    作者:郭慧; 刘忠宝; 柳欣 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    针对入侵检测系统中传统决策树分类算法仅能处理离散化数据的情况,提出一种改进的入侵检测方法。通过云模型对数据集连续属性进行离散化,利用遗传算法引入加权选择概率函数,使得决策树分类算法能检测出DoS、R2L、U2R、PRB攻击。KDDCUP 99数据集上的实验结果表明,与基于贝叶斯、支持向量机与云模型离散化的检测方法相比,该方法具有更好的入侵检测与分类性能。

  • 基于一致性支持度的实体top-k扩展算法

    作者:孙伟娟; 王宁 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    现有的实体扩展技术返回单一结果,且只适用于扩展单个属性列,对于多属性列的实体扩展易产生实体不一致的问题。为此,提出2种实体top-k扩展算法。根据答案表之间的一致性匹配度,在众多网络表格中找到k个具有最高一致性支持度的答案表集合,以补充待扩展实体的缺失信息。实验结果表明,2种算法能够较好地实现实体的top-k扩展,并保持扩展结果的高一致性和高准确度。基于一致性匹配度的实体top-k扩展算法具有较高的多样性,而基于分支限界的实体top-k扩展算法在可信度方面有更好的表现。

  • 基于条件生成对抗网络的咬翼片图像分割

    作者:蒋芸; 谭宁; 张海; 彭婷婷 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    现有基于U型网络(U-Net)的咬翼片图像分割方法将咬翼片X射线图像分割成龋齿、牙釉质、牙本质、牙髓、牙冠、修复体和牙根管7个部分,但分割准确率偏低。为此,提出一种改进的咬翼片图像分割方法,将条件生成对抗网络与U-Net相结合对咬翼片进行分割,使判别器与生成器相互优化,获得具有更多上下文信息的分割特征图。实验结果表明,改进方法的Dice系数相比U-Net方法提升了0.133,分割准确率更高。

  • 基于低秩矩阵填充与全变分约束的HDR成像

    作者:余玛俐; 张海 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    基于低秩矩阵填充(LRMC)的高动态范围(HDR)成像模型通过恢复运动目标遮挡的背景信息,去除运动目标在结果图像中的鬼影。但该模型忽略图像的局部空间信息,不能有效恢复HDR图像的边缘。为解决该问题,将运动目标的空间分段平滑性作为额外约束,提出一种LRMC和全变分约束相结合的背景恢复模型,同时结合低动态范围背景图像的低秩性以及运动目标的稀疏性和分段平滑性给出模型的数值计算方法。实验结果表明,与基于LRMC的HDR成像方法相比,该方法能够提高边缘处理能力,较好地恢复图像的边缘。

  • 基于压缩采样脉搏信号的抗运动干扰心率提取算法

    作者:张爱华; 胡憬韬; 贾彬彬 期刊:《计算机工程》 2019年第04期

    针对使用脉搏信号进行长时间心率监测时存在高功耗和易受运动伪迹影响的问题,提出一种从压缩采样脉搏信号中提取心率的算法。利用Lomb-Scargle周期图法从压缩采样的脉搏信号和未压缩的加速度信号中提取频谱,采用最小二乘谱减法获得差分谱。在此基础上,通过谱峰追踪得到心率估计值。实验结果表明,在25倍压缩率下,与TROIKA算法相比,该算法能够降低功耗,且具有较强的抗干扰性和较好的心率估计性能。

计算机工程

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