基于ST-LSTM网络的位置预测模型

关键词：位置预测长短期记忆模型时空信息个性化行为轨迹

针对现有位置预测研究多数忽略时间和空间之间关联性的问题,提出一种基于时空特性的长短期记忆模型(ST-LSTM)。基于LSTM网络添加单独处理用户移动行为时空信息的时空门,并考虑用户签到的时间及空间因素,从而使模型具有时空特性。在ST-LSTM网络中引入个人修正因子,对每类用户的输出结果进行修正,在确保基本特性的基础上突出个性化,更好地学习每类...
R2GPipe:一种从关系到属性图的声明式数据管道

关键词：属性图图构建领域特定语言关系数据模型转换

为充分利用新兴图系统探索关系数据库中实体或对象之间的隐式互联结构,将关系数据转换为图数据,设计并实现一个数据管道工具R2GPipe。给出一种简洁的声明式领域特定语言,指定关系元素和图元素之间的对应关系。用户根据分析需求以声明式的方法使用R2G映射语言编写从关系到属性图的映射。R2GPipe通过解析R2G映射语言,生成向源系统和目标系统发送的...
服务质量感知的云系统数据副本恢复算法

关键词：数据中心数据管理服务质量副本分布副本恢复安全规则

针对云数据中心环境下的数据副本丢失问题,提出2种服务质量感知的数据副本恢复算法。基于数据副本的分布情况,在考虑数据副本安全规则的前提下,对数据安全等级进行划分,给出分阶段数据副本恢复算法。在此基础上,依据数据冷热程度,建立数据副本稀有度模型,设计稀有度感知的分阶段数据副本恢复算法。实验结果表明,与直接数据副本恢复算法相比,所提...
基于GPU的稀疏矩阵存储格式优化研究

关键词：稀疏矩阵向量乘计算统一设备架构图形处理器存储格式浮点运算

稀疏矩阵存储格式中的稀疏矩阵向量乘(SpMV)计算效率低下,且分块行列(BRC)存储格式的计算结果缺少再现性和确定性。为此,提出一种改进的BRCP存储格式。采用不同的二维分块策略,根据矩阵各行非零元素分布的统计特性自适应调节分块参数,提高SpMV在GPU平台上的并行性,并设计基于快速分段求和算法的GPU内核函数,保证计算结果的确定性及其在不同GPU平...
基于聚类的连续型数据缺失值充填方法

关键词：缺失值预充填聚类递归充填平方误差

在大数据应用中,多数建模方法是在完备数据集基础上进行的,但在数据采集过程或存储过程中容易出现数据缺失的现象,导致无法建模。为此,提出一种基于聚类的递归充填方法。使用同类簇的均值对不完备数据进行预填充,形成初始完备数据集,针对得到的完整数据进行聚类,并运用同类簇的均值修正初始充填值。根据充填效果误差判定充填稳定性,并进行多次递...
云环境下基于预算分配的科学工作流调度研究

关键词：云计算科学工作流预算分配工作流调度资源调度

云环境下的科学工作流部署不同于传统的独立任务调度,需同步考虑调度代价与时间问题。为此,提出基于预算分配的科学工作流调度方法,将工作流任务与虚拟机资源间的映射求解分为预算分配和资源提供与调度 2个阶段。为优化预算使用,设计基于快优先的预算分配算法(FFTD)和基于慢优先的预算分配算法,实现预算在各任务间的子分配。基于任务最早完成时...
基于用户序列相位旋转的非正交多址接入方案

关键词：非正交多址接入相位旋转非相关性误码率公平性

为解决非正交多址接入(NOMA)下行链路中因配对用户间的数据干扰导致系统误码率过高的问题,提出一种基于配对用户数据相关性的NOMA方案。发射端根据配对用户数据序列的非相关性估计用户序列的相位旋转角度,设计阈值自适应选择的信号处理方法,将用户比特序列的相位旋转标记以及叠加信号通过高斯信道下发至用户,并在接收端使用下行控制信息携带的旋...
总体最小二乘波达方向估计方法

关键词：到达时间差测向总体最小二乘奇异值分解克拉美罗下界

在到达时间差定位技术中,当传感器位置坐标存在误差时,最小二乘法(LS)所得估计值不再具有最优无偏性,导致测向精度下降。针对该问题,提出基于总体最小二乘的测向方法。将非线性的观测方程转化为伪线性方程,构成增广矩阵并对其进行奇异值分解,从而得到目标位置。理论分析和仿真结果表明,与经典的LS法和 LS-Tylar法相比,该方法的定位精度较高。
基于簇的全IP无线传感器网络地址配置方案

关键词：全ip无线传感器网络地址配置簇 ipv6地址结构分层机制

为实现无线传感器网络(WSN)与IPv6互联网的全IP通信,提出一种全IP WSN地址配置方案。将WSN分为多个簇,设计分布式IPv6地址配置方案,簇首节点采用有状态地址分配方式并引入接入节点动态树获取IPv6地址,簇成员节点通过无状态地址分配方式从一跳范围内的簇首节点处获取IPv6地址,且仅在本簇范围内进行重复地址检测。仿真结果表明,与6LoWPAN WSN分层...
基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制算法

关键词：无线传感器网络势博弈拓扑控制能量均衡基站

针对无线传感器网络中节点能量有限以及消耗不均衡的问题,运用势博弈理论,设计一种考虑节点剩余能量、信息传输成功率以及节点到基站之间距离的效用函数,构建博弈模型,在此基础上,提出基于势博弈的非均匀拓扑控制算法BLTC。仿真结果表明,与DIA算法、VGEB算法相比,BLTC算法能够均衡节点的能量消耗,延长网络的生命周期。
异构传感器网络中基于差分进化的调度算法

关键词：学习自动机差分进化算法有向传感器网络节点调度异构网络

为提高异构有向传感器网络的节点调度效率,基于学习自动机提出一种参数自适应的差分进化算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题,利用学习自动机与环境的交互实现差分算法控制参数的自适应选择,同时采用自适应的变异策略增强算法解决集合覆盖问题时的寻优能力。仿真结果表明,相比原始差分进化算法,该算法拓展了参数自适应性,优化能力更强,并且...
一种基于蒙特卡洛的快速极化码构造方法

关键词：两阶段蒙特卡洛高维核矩阵极化码构造连续消去译码高斯近似

为快速构造高维核矩阵极化码,提出一种基于蒙特卡洛(MC)的两阶段极化码构造方法TPMC。在第1阶段,利用具有线性复杂度的高斯近似方法获取最可靠和最不可靠的2种位。在第2阶段,将上述2种位固定为冻结位并执行MC方法,以衡量剩余位信道的差错概率,从剩余位中挑选差错概率较低的位并与第1阶段中最可靠的位组成极化码的信息位集合。仿真结果表明,与MC...
无线能量收集协作系统的节能中继选择方法

关键词：协作系统能量收集中继选择能量效率中断性能信道容量

在无线能量收集协作通信系统中,针对中继处可能出现的能量瓶颈,提出优化源节点和中继的传输功率的节能中继选择方法。利用源节点与中继之间发射功率的比例关系计算源节点的发射功率,选择信道容量最大的中继链路进行数据转发,并考虑源节点与中继的发射功率约束。在此基础上,推导系统的平均信道容量和中断性能。仿真结果表明,该方法可显著提高系统...
业务驱动的密集移动终端网络资源预留方法

关键词：密集移动终端异构网络接入业务驱动运动轨迹预测资源预留

为提高密集移动终端商圈区域的终端服务质量,提出一种基于业务驱动资源预留的密集移动终端网络接入方法。根据网络属性、终端运动预测轨迹和业务类型,为高优先级业务终端预留资源量,在尽可能少牺牲低优先级业务服务质量的前提下,使高优先级业务终端获得稳定可靠的网络服务,并通过时间触发公平机制保障低优先级业务终端的网络接入资源。仿真结果...
LoRa无线网络MAC层TDMA时隙分配协议研究

关键词：lora无线网络介质访问控制层时分多址时隙分配无线抄表

轮询协议是一种经典的介质访问控制(MAC)层时分多址(TDMA)时隙分配协议,具有无冲突数据通信且功耗低的特点,但无法保证通信可靠性及实现有区别服务。为此,研究一种具有动态重传和差异服务机制的TDMA时隙分配协议。重新设计帧结构,根据终端节点数据包信息完成静态时隙分配,在数据传输失败时,利用重传时隙提高通信可靠性,通过影子时隙实现有区别服...
Femto网络中基于自适应定价的功率控制算法

关键词：网络能效自适应定价功率控制定价因子功率分配

为提高Femto网络的系统能效,提出一种自适应定价的功率控制算法。定义自适应定价因子为家庭基站每增加单位功率时网络能效的边缘下降幅度,每个家庭基站根据收集到的其他家庭基站发射功率信息计算自适应定价因子,以能效优先原则对家庭基站分配发射功率。在此基础上,采用分布式功率控制方法为每个家庭基站进行功率分配,并通过多次迭代求得系统的平...
基于事件驱动与定时迁移的平台动态防御策略

关键词：动态目标防御平台动态防御事件驱动定时迁移入侵检测

为解决入侵检测系统漏检后的网络安全防御问题,利用平台层动态目标防御技术,设计一种新的平台动态防御(PDD)策略。结合隔离区PDD系统,分析PDD运行原理,考虑平台响应入侵检测告警的随机选择平台迁移以及漏检情况下固定时间间隔的主动迁移,给出PDD策略和防御效能评估指标。仿真结果表明,该策略在异常事件和入侵检测系统漏报率增多的情况下能够始终...
针对AES密钥扩展的电压故障注入攻击

关键词：故障注入电压密钥扩展循环语句密文

针对高级加密标准(AES)算法,提出一种简单高效的故障注入攻击方法。通过瞬时降低密码芯片供电电压产生低压毛刺,使芯片在密钥扩展函数中进行密钥赋值时跳过赋值循环语句,造成密钥赋值错误,从而缩短参与运算密钥的未知字节长度。结合注入故障后输出的错误密文,可通过穷举猜测的方式恢复初始密钥未知字节。攻击测试结果表明,通过该方法执行一次有...
在线社交网络恶意信息多源定位算法

关键词：在线社交网络恶意信息多源定位

针对恶意信息源覆盖范围重叠导致基于全网拓扑的定位算法复杂度高的情况,提出基于社区结构的子图划分算法,将恶意信息多源定位问题分解为多个单源定位问题。在此基础上,利用基于Jordan中心的在线社交网络多源定位算法,实现多个子图内的恶意信息单源定位。在随机数网络和UCIonline网络上的仿真结果表明,该算法能够有效识别恶意信息源,定位准确率...
有限域上置换多项式的研究进展

关键词：密码学有限域逆置换多项式 agw准则分段方法

AGW准则和分段方法是构造有限域上置换多项式的两种主要方法。介绍有限域上置换多项式在密码学和编码理论中的应用,总结利用AGW准则和分段方法构造有限域上置换多项式和逆置换的研究进展,阐述置换多项式存在的问题,并对下一步研究工作进行展望。
基于BNAG模型的脆弱性评估算法

关键词：攻击图贝叶斯网络状态变迁可达概率脆弱性

为准确评估计算机网络的脆弱性,结合贝叶斯网络与攻击图提出一种新的评估算法。构建攻击图模型RSAG,在消除攻击图中环路的基础上,将模型转换成贝叶斯网络攻击图模型BNAG,引入节点攻击难度和节点状态变迁度量指标计算节点可达概率。实例分析结果表明,该算法对网络脆弱性的评估结果真实有效,能够体现每个节点被攻击的差异性,并且对于混合结构攻击...
无线传感器网络中的分簇安全数据汇聚方案

关键词：无线传感器网络分簇结构数据汇聚动态切片隐私保护

为在无线传感器网络(WSN)的数据收集、处理和传输过程中降低能耗,提高数据的安全性与机密性,提出一种动态分簇安全数据汇聚算法CDSDA。对基于分簇的WSN安全数据汇聚算法CSDA进行改进,依据节点所采集数据的重要程度与节点的剩余能量,对数据进行动态切片,在此基础上,进行簇内汇聚和簇间汇聚以得到最终结果。仿真结果表明,与CSDA算法相比,CDSDA算法...
基于cuFHE的同态比较运算器

关键词：密态计算全同态加密并行加速 cufhe软件库同态比较运算器

为在密态计算中实现高效的比较操作,设计一种支持并行加速的多比特同态比较运算器。基于cuFHE软件库构造单比特同态数值比较器,在并行运算模式下调用该同态数值比较器,通过GPU硬件实现可比较任意比特明文的多比特同态比较运算器。利用cuFHE同态算法库编写同态比较运算函数并进行测试,结果表明,该比较运算器效率较高,对 100 bit 的明文进行一次比...
针对51步RIPEMD-160区分攻击的复杂度分析

关键词：boomerang区分器模减差分充分条件消息修改

SASAKI Y等人使用消息修改技术对51步RIPEMD-160算法进行区分攻击时(Lecture Notes in Computer Science,Vol.7341),未考虑模减差分对差分路线的影响,不能保证左右操作前半部分成立的概率为1,导致所得到的复杂度有误。为此,通过 2-dimension sums方法构建RIPEMD-160区分器,在此基础上提出一种改进的区分攻击复杂度分析方法。给出保证差分路线中...
一种增强的移动互联网身份基认证密钥协商协议

关键词：双线性对攻击 eck模型基于身份的密码学认证密钥协商

针对双线性对运算耗时较多和PKI证书管理负担重的问题,王真等人提出基于身份的移动互联网高效认证密钥协商协议(通信学报,2017年第8期),但该协议不能抵抗临时私钥泄露攻击,不具备eCK安全性。为此,提出一种不使用双线性对运算的身份基认证密钥协商协议,并在GDH假设和随机预言机模型下,证明其具备eCK安全性。分析结果表明,该协议密钥协商阶段仅需4...
隐马尔可夫模型在恶意域名检测中的应用

关键词：恶意域名隐马尔可夫模型 viterbi算法 spark大数据处理平台

提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的恶意域名检测方法。分析善恶域名在DNS通信中的各类特征,利用Spark大数据处理平台的高效计算能力对属性特征进行统计,在此基础上,通过HMM中的Baum-Welch算法和Viterbi算法对恶意域名进行准确分类。实验结果表明,与随机森林模型相比,HMM对恶意域名分类的准确率与召回率均较高。
带延迟调整的脉冲神经元梯度下降学习算法

关键词：脉冲神经元脉冲序列梯度下降神经元突触延迟学习

脉冲神经元有监督学习算法通过梯度下降法调整神经元的突触权值,但目标学习序列长度的增加会降低其精度并延长学习周期。为此,提出一种带延迟调整的梯度下降学习算法。将每个突触的延迟作为学习参数,在学习过程中调整权值,同时对突触的延迟时间进行梯度下降调整,从而使神经元激发出目标脉冲序列。实验结果表明,该算法在不增加算法复杂度的情况下...
基于注意力机制与评论文本深度模型的推荐方法

关键词：推荐系统特征提取注意力机制卷积神经网络因子分解机

传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取,对评论文本内容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题,融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进,提出一种对评论文本深度建模的推荐方法。使用词嵌入模型表达数据集评论中的语义,引入注意力机制对输入内容进行重新赋权,通过并行的卷积神经网络挖掘用户和项目评论数据中的隐含特征,将两...
基于IG_CDmRMR的二阶段特征选择方法

关键词：信息增益最大相关最小冗余类差分度特征选择文本分类

为提高特征提取方法的文本分类精确度,结合信息增益(IG)和改进的最大相关最小冗余(mRMR),提出一种IG_CDmRMR二阶段文本特征选择方法。通过IG提取与类别相关性较强的特征集合,利用类差分度动态改变mRMR中特征与类别之间的互信息值权重,并筛选最优特征子集,从而得到文本分类结果。实验结果表明,与IG方法、IG_mRMR方法相比,在特征数量相同的情况下,...
基于LZW编码的卷积神经网络压缩方法

关键词：卷积神经网络 lzw编码浮点转定点模型剪枝

针对卷积神经网络(CNN)因参数量大难以移植到嵌入式平台的问题,提出基于LZW编码的CNN压缩方法。通过浮点转定点和剪枝2种方法来压缩模型容量。对权值进行k-means聚类量化,并在此基础上进行LZW编码。在MNIST数据集上进行实验,结果表明,剪枝效果优于浮点转定点的压缩效果,在进行剪枝、量化后使用LZW编码,其压缩比可达25.338。
结合XGBoost的树突状细胞改进算法

关键词：树突状细胞算法 xgboost算法决策树特征提取计算机免疫

树突状细胞算法(DCA)要求输入3类信号,需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征,提出一种基于XGBoost的DCA。通过使用XGBoost算法迭代生成决策树,根据决策树的特征节点对数据集的特征指标进行提取与分类,并作为DCA的信号输入以实现算法优化。使用KDD99数据集进行实验,结果表明,与基于粗糙集的改进算法相比,该算...
一种用于Slater与Kemeny选举求解的ASP方法

关键词：slater选举 kemeny选举 np难问题回答集程序设计锦标赛

针对求解复杂度为NP难问题的Slater选举,提出一种回答集程序设计(ASP)方法用于求解选举结果。通过ASP构造尽可能少的无回路锦标赛,找到与原锦标赛差别最小的一个并从中选出获胜者。实验结果表明,该方法的编码方式不依赖于候选人的数量,时间复杂度低,可读性强,并且适用于Kemeny选举。
基于方差权重因子选词的SIF句向量模型

关键词：平滑反频率句向量方差权重文本分类情感分析

针对平滑反频率(SIF)模型在文本分类和情感分析中性能较差的问题,在SIF模型的基础上,根据单词在不同分类任务类别中的分布情况,计算其对任务贡献度的方差权重(VW)因子,建立一种VW因子选词句向量模型CwVW-SIF。在标准文本分类数据集和情感分析数据集上进行测试,结果表明,CwVW-SIF相对SIF模型具有较高的分类精度。
权重模糊粗糙集的分类规则挖掘算法

关键词：知识发现分类粗糙集理论规则挖掘权重学习

针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM2剪枝条件过于严格的问题,提出一种权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面向混合数据的分类规则挖掘算法,引入粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参数,实现对规则集数量和规则形式复杂程度的调节。实验结果表明,与LEM2算法和DataSqueezer算法相比,该算法的平...
一种用于单目标跟踪的锚框掩码孪生RPN模型

关键词：孪生区域候选网络锚框掩码锚框掩码网络多尺度变换目标跟踪

针对孪生区域候选网络(RPN)易受干扰且目标丢失后无法跟踪的问题,引入锚框掩码网络机制,设计一种新型孪生RPN模型。设置多尺度模板图片,并将其与目标图片进行卷积操作,实现全图检测以避免目标丢失。通过对前三帧图片的IOU热度图进行学习,预测连续帧目标锚框掩码,简化计算并排除其他目标干扰。在VOT2016和OTB100数据集中的实验结果显示,该模型对V...
生成式对抗网络研究与应用进展

关键词：生成式对抗网络生成式模型对抗学习深度学习人工智能

基于零和博弈思想的生成式对抗网络(GAN)可通过无监督学习获得数据的分布,并生成较逼真的数据。基于GAN的基础概念及理论框架,研究各类GAN模型及其在特定领域的应用情况,从数据相似性度量、模型框架、训练方法3个方面进行分析,对GAN改进与扩展的相关研究成果进行总结,并从图像合成、风格迁移等应用领域展开讨论,归纳出GAN的优势与不足,同时对其...
透射率与场景亮度分块优化的图像去雾算法

关键词：图像去雾透射率分块优化场景亮度自适应优化大气散射模型

在图像去雾过程中,对大气光透射率估计不准确,会降低去雾图像场景亮度,并导致天空区域出现光晕现象。为此,提出一种基于分块优化透射率与自适应优化场景亮度的图像去雾算法。根据图像有雾程度评判标准对透射率进行分块优化,结合大气光强度求解大气散射模型获得无雾图像,并通过局部自适应调整图像灰度值来提高图像场景亮度。实验结果表明,相较于...
一种基于迁移学习的能见度检测方法

关键词：能见度检测深度神经网络迁移学习支持向量回归权重融合

为学习可有效反映能见度的视觉特征,解决大规模训练数据集构建困难的问题,提出一种将深度卷积神经网络应用于能见度检测的方法。将样本图像划分为多个子区域,利用预训练的VGG-16网络对其进行编码。通过编码特征集训练支持向量回归模型,并根据支持向量误差计算各子区域的融合权重,按权重融合子区域能见度估计值。实验结果表明,该方法检测正确率超...
基于图像显著性识别的自动抠图系统

关键词：显著性识别 slic分割区域对比度自动抠图三分图

RC算法引入区域级别的对比度,对颜色模型进行重新量化,能大幅提高处理速度、突出显著目标,然而其基于图的分割算法易出现分割区域不能较好地贴合物体边缘的问题。引入优化的SLIC算法代替基于图的分割算法,对RC算法进行改进,并实现一个基于图像显著性识别的自动抠图系统,克服传统抠图系统必须人工标记的缺点。实验结果表明,相比IT、MZ、GB、RC等...
Contourlet域下基于多尺度特征的声呐图像分割

关键词：contourlet变换高斯马尔科夫随机场模型水平集声呐图像分割纹理特征

水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别。为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过GMRF对各层纹理特征建模,以描述局部结构空间信息并降低对噪声的敏感度。根据各层纹理特征模型,对声呐图像进行...

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