• 基于Neo4j对西藏领域本体的存储方法研究

    王飞;易绵竹;谭新;陈永升;向一帆

    基于本体语义理论构建的西藏领域本体定义了一种多属性值对的语义表示框架,建立了语义关联数据模型,将文本中的对象和事件通过语义属性联系起来,可以为多种应用提供支持。该语义表示框架可以表示成多维度的RDF数据,采用传统的关系型数据库存储会带来空间浪费和数据管理困难等问题。在大数据存储技术的推动下,产生了非关系型数据库用以存储复杂关系数据。本文主要研究了将西藏领域本体数据按照节点和边的形式存储在图数据库Neo4j中的方法,使数据库能够更有效地存储语义数据,并提供可视化的查询与处理,与传统的关系型数据库相比提高了操作效率。

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  • 融合钻孔与地质剖面的三维地质混合插值方法

    李健;王心宇;刘沛溶;马玉荣;王广印

    针对传统三维地质建模中多源数据融合精度不高、插值算法单一,无法满足高精度地下三维地质建模等问题,提出了一种融合钻孔与地质剖面的三维地质混合插值方法。首先通过钻孔分层节点的提取与地质剖面的离散转换实现两种数据的无缝融合,并作为三维地质建模的基础数据;然后利用探索性空间分析判定空间数据间的自相关特性,通过交叉验证对比多种插值算法在各个地层中的适用性,选取每个地层拟合精度高、效果最佳的插值算法进行插值加密;最后利用郑州市实测钻孔与剖面数据进行实验,证明了该方法能够提升插值精度,插值后的数据既能满足三维地质空间的精细建模要求、适应不同的地质状况,也能为后续的地质空间分析与应用提供支撑。

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  • 基于粗糙集约简与狮群优化算法的机器人路径规划研究

    万仁霞;高艳龙

    为了解决机器人路径规划冗余数据多、寻优质量差和收敛速度慢等问题,提出一种粗糙集约简技术与狮群优化算法相结合的寻找机器人最优路径算法。首先,采用栅格法对机器人工作环境建模;其次,用粗糙集知识约简和核对初始决策表进行简化,获得最小化决策表,用于训练初始狮子种群;最后,用改进的狮群算法寻找最优路径。实验结果表明,所提算法路径寻优质量高、收敛速度快,且具有较高的寻优稳定性。

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  • 基于原始单通道脑电图的高效睡眠自动分期方法

    陶雨洁;杨云

    提出一种基于单通道脑电数据的睡眠自动分期方法。利用多个并行的卷积操作学习脑电的多尺度空间特征,使用长短期记忆网络挖掘局部时不变特征中的时间信息。针对类别不平衡问题,采用时移滚动方法和加权交叉熵损失函数。在公开数据集Sleep-EDF上的实验结果表明,所提方法仅使用单通道数据实现了端到端的高效睡眠自动分期,缓解了不平衡数据集的分类问题。

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  • 基于QoS驱动的多目标优化用户动态关联研究

    牟洁茹;何华;刘聪;李琳

    为实现5G通讯网络自组织自优化发展,提出一种混合控制多目标优化用户动态关联算法。在满足用户服务质量和基站成本效益的需求下,同时考虑吞吐量、能耗、基站效用等因素,基于QoS需求实现用户和基站的动态关联,从而解决因用户动态变化带来的网络拥塞、资源浪费、负载增加等问题。并引入随机梯度下降算法优化传输功率,提高网络吞吐量与基站利用率。仿真结果表明,该算法在提高网络吞吐量和基站利用率的基础上能有效缓解基站负载不均衡现象,为进一步研究奠定了理论基础。

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  • 基于混合相似度度量的跨语言舰船实体匹配算法

    孟卓鹏;吴继冰;刘丽华;王懋;邓苏;黄宏斌

    由于装备信息的敏感性,军事领域的跨语言实体匹配问题会面临缺乏标注好的平行语料、依赖机器翻译质量等问题。从这些问题出发,提出了一种跨语言舰船实体匹配算法。首先归纳匹配规则,通过融合机器翻译和词典短语释义取得语言转换结果,设计了检测后缀相同字符串的相似度度量suffix-matter优化候选集,提高了算法的效率。还设计了捕捉字符和发音特征的混合相似度度量MixSim协助寻找匹配的实体。利用从互联网上爬取各国舰船活动事件的新闻报道和简式舰船数据进行实验,结果表明算法取得了较好的效果,而且证明了两种相似度度量在字符串比对中的有效性。

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  • 基于VMD分解与MIC特征分析的风电功率组合预测

    甄成刚;张争鹏

    风力出电预测结果的准确性直接影响电力系统的调度安全,故提出一种基于变分模态分解(VMD)和最大信息系数(MIC)的风电功率组合预测方法。针对风力发电功率时间序列的随机性和波动性,利用VMD将原始风电功率序列分解为具有不同波动特性的模态分量;然后考虑气象信息与风电机组运行条件,采用MIC在考虑时间尺度后对各分量进行特征选择;基于诱导有序加权平均(IOWA)算子建立组合模型分项进行预测,最后将各模态分量的预测结果叠加获得最终预测值。基于风电场实测数据进行实验,结果表明所提组合预测模型能有效提高预测精度。

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  • 基于时频融合卷积神经网络的股票指数预测

    姜振宇;黄雁勇;李天瑞;蔡福旭

    传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降。为了解决这个问题,提出了一种基于时频融合卷积神经网络的股指预测方法。首先通过引入变分模态分解(VMD)将原始序列数据分解到频域特征上,使得分解后的股指数据具有低信噪比,同时具有更明显的趋势性和平稳性。进一步结合时序卷积神经网络(TCN),构建了时频融合的卷积神经网络模型。最后在6个实际数据集上与8个基准方法进行比较,实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的解释性。

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  • 广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本分析

    马占有;李健祥;李召恺;郭昊

    为解决广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本问题,提出了带成本的广义可能性计算树逻辑模型检测方法。首先,引入带成本的广义可能性决策过程模型,该模型不仅能刻画系统的非确定选择和可能性转移,还能定量刻画系统的能耗、开销等成本。其次,在带成本的广义可能性决策过程模型下,给出了带成本的广义可能性计算树逻辑的语法及语义。然后,在已有文献基础上给出了第k步瞬时期望成本算子、前k步累积期望成本算子以及可达期望成本算子的模型检测算法。最后,通过一个实例说明了该模型检测算法的实际应用。

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  • 一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法

    白雪飞;韩晓静;王文剑

    传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类来实现图像的分割,容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果。针对这两个问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法。首先使用显著性检测对图像进行初始化分割,得到带有区域级标注信息的引导图,然后将引导图作为指导信息,引导模糊聚类算法对图像进行细分割。在公共数据集上的实验结果表明,本文方法与其他改进的FCM算法和深度网络分割模型相比,可以取得较好的分割效果,有效减少了分割时间。

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  • 基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法

    刘晶;高立超;孙跃华;冯显宗;季海鹏

    传统设备故障诊断方法通常基于单一的机理知识或运行数据,难以解决多复杂工况、多故障类型的设备故障问题。针对以上问题,提出了一种基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法,从单纯依赖机理知识或运行数据到两者融合驱动,进一步形成故障图谱诊断系统,不仅通过优化的双向长短时记忆网络模型对设备运行数据进行故障分类,而且可以展示详细故障信息以及相似故障。经实验分析验证,故障诊断准确率平均达到95.03%,同时系统通过基于融合故障链的知识图谱进行辅助决策,返回故障相关信息。对比传统分类模型准确率表现突出,并实现了机理知识与数据驱动相融合的设备故障领域图谱构建。

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  • 机会网络中基于节点效用和能量的路由算法

    袁培燕;黄笑妍

    在不具备完整传输路径的机会网络中,为进一步提高投递率和传输速度,一般使用效用和冗余混合的路由机制,但该机制仍存在较高网络开销以及高效用节点能量消耗过快等问题。基于上述情况,提出了一种基于节点效用和能量的路由方案,考虑到节点关系的自身差异性和动态变化性对路由的影响,充分利用节点的社会关系计算节点效用,并综合节点的剩余能量判断节点的转发能力,实现在多备份路由中进一步降低网络开销和均衡节点能量消耗的目标。最后,通过仿真实验与其他算法进行对比,实验结果表明,提出的路由方案在获得较优投递率和传输延时的同时,在网络开销和能量均衡性两方面有较大的改善。

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  • 自适应网格在水平集方法中的优化与应用

    任宇佳;马朝青

    在水平集方法对运动界面进行追踪的过程中,利用自适应笛卡尔网格可以在水平集演化的关键区域对网格进行自动细化。水平集方程每个时间步求解后,细化区域和粗化区域的选择是决定迭代求解效率的一个重要因素,由于不同细化级别边界处的节点部分地缺少同级别的邻接点,加大了求解水平集演化方程中偏微分近似解的复杂度。提出一种优化后的笛卡尔自适应网格方法,引入了窄带法对细化区域进行自动选择,使用了red-green混合细化策略,在窄带的边界处对T节点进行消除。加入了优化笛卡尔自适应网格的水平集方法被应用于模拟血管内血栓生长的计算模型中,提高了血栓仿真实验的计算效率。

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  • 基于层次标签数据的模糊决策树构造算法

    王忠;折延宏;郑逸

    决策树分类算法在数据挖掘领域是一种高效且应用普遍的分类算法。传统的决策树算法难以处理数据中存在的模糊性等不确定性信息,模糊决策树作为经典决策树在模糊集理论上的扩展,可有效克服这一缺陷,然而,现有的模糊决策树算法在处理具有层次结构的标签数据时,一般选取层次结构的某一层标签去分类数据,导致当分类准确率高时,标签不具体;标签具体时,分类准确率低,无法有效做到在分类准确率尽可能高的情况下,层次标签也尽可能具体。提出了一种基于层次标签数据的模糊决策树构造算法来解决以上问题,结合模糊ID3算法和层次信息增益思想对数据进行分类,并在构建过程中充分考虑了标签的层次。最后通过实验与传统模糊决策树算法对比,说明了所提算法的有效性。

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  • 复杂零件点云的高精度鲁棒配准方法

    王素琴;姚奕伸;石敏;朱登明

    点云配准是三维测量中的关键一步,但由于零件点云表面相似特征多,误匹配几率大,导致配准结果难以保证高精度。为此,提出了一种具有高鲁棒性、高精度的点云配准方法。首先使用FPFH特征描述子来计算点云特征向量,产生初始匹配点对集。然后,依据具有旋转平移不变性的精确几何结构特征对初始匹配点对集进行筛选,剔除误匹配点对。最后,利用列文伯格-马夸尔特(L-M)算法计算点云之间的变换矩阵。实验结果表明,与其他方法相比,其配准精度评价指标RMSE降低80%以上,结合精配准方法可进一步将RMSE值降低86%,从结果可看出本文方法配准精度高且具有较高的鲁棒性。

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  • 基于CPM和亲和度向量的服装关键点检测方法

    汤启凡;黄晋;何儒汉;彭涛;陈佳

    服装关键点检测是时尚大数据分析和应用的关键技术之一,受到工业界和学术界的共同关注。对多类别、姿态复杂、遮挡等服装关键点检测难点进行了研究,使用目标检测方法,对服装分类并消除背景干扰,提出基于亲和度向量的卷积姿态机实现服装关键点检测,利用关键点间空间约束以提高检测的准确度,实现了一个两阶段的服装关键点检测框架。实验表明,该框架能够更准确地检测服装关键点,并对服装关键点分散性、遮挡和重叠都具有较强鲁棒性。

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  • 基于最大匹配的移动众包任务分配研究

    徐巧枝;张俊星

    通过在piFogBedII中引入移动众包资源,解决了雾计算实验平台用户层设备多样性和移动性问题,但也带来移动众包任务分配的问题,而现有移动众包任务分配机制不适合该平台。基于双向拍卖机制,设计了基于最大匹配的任务分配算法MTM,考虑移动用户的偏好,以最大化任务匹配数为目标,并满足诚实性、个体理性和预算平衡性。实验表明,该算法在任务匹配数上有很大提高,同时,具有计算高效性。

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  • 融合软奖励和退出机制的WGAN知识图谱补全方法

    张得祥;王海荣;钟维幸;郭瑞萍

    基于强化学习的方法在知识图谱补全任务中虽然具有较好的表现,但存在智能体得到的指导奖励质量偏低、关系路径判定易错等问题。为此,提出一种融合软奖励和退出机制的对抗学习推理方法(WGAN reward and exit,WGAN-RE),在生成式对抗网络中引入软奖励和动作退出机制。利用知识嵌入模型构建外部软奖励机制,增强强化学习过程中的奖励机制;利用动作退出机制对路径上的中间实体随机掩盖外向边,并强制搜索路径集,稀释无意义路径的影响。在FB15K-237和NELL-995数据集上与多种强化学习方法进行对比实验,结果表明,所提方法的路径搜索成功率最高,在事实预测和链接预测任务上性能均有显著提升。

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  • HPV23 L1蛋白的表达、纯化及活性鉴定

    栗宁;陈玉梅;周景明;陈玉阁;祁艳华;殷佳佳;李昱雅;王爱萍

    为了制备人乳头瘤病毒(human papillomavirus,HPV)23亚型的L1蛋白,结合大肠杆菌密码子偏好性,经密码子优化合成HPV23的L1蛋白编码区序列,并将其分别克隆至原核表达载体,成功构建了4种原核表达载体pET28a-23L1、pET30a-23L1、pET32a-23L1和pESUMO-23L1,随后转化大肠杆菌BL21 (DE3)感受态细胞,经SDSPAGE鉴定发现,pESUMO-23L1和pET32a-23L1均能表达可溶性重组蛋白,且pESUMO-23L1的可溶性表达量较高。利用Ni-NTA亲和层析法纯化重组SUMO-23L1蛋白,纯度约为90%。血凝实验结果表明,重组SUMO-23L1蛋白具有类似天然病毒的血凝活性。

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  • 一种求解旅行商问题的信息传播算法

    程亚南;王晓峰;刘凇佐;刘子琳

    针对旅行商问题求解精度较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种新的求解旅行商问题的信息传播算法。根据旅行商问题的特征,将线性方程嵌入信息传播算法方程中得到旅行商问题的势函数,进而将其转换为因子图,在因子图上利用信息传播算法的迭代方程进行迭代计算。在迭代过程中选择边际信念的最小值,从而得到旅行商问题的初始解,在算法达到设定的迭代次数后,引入局部搜索算法进行求解。在若干数据集上的实验结果表明,新算法能够有效求解旅行商问题。

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  • 基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型研究

    薛占熬;荆萌萌;姚守倩;张艳娜

    针对经典的Pawlak粗糙集模型容易受到噪音数据影响的问题,在覆盖概念的基础上,对变精度粗糙直觉模糊集进行研究。首先,通过设定变精度中的两个约束条件(α,β),将其引入到覆盖粗糙直觉模糊集模型中,从而提出基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型,又考虑到元素邻域、规则置信度及元素与最小描述之间的关系,定义了有关该模型的4种类型,并且证明了该模型的相关性质,分析了该模型与现有模型之间的关系以及4种模型之间的关系。其次,在所给模型的基础上定义了基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型的近似质量和粗糙性测度。最后,通过信用卡申请的实例分析证明,该模型在实际应用中的有效性,并通过改变两个约束条件(α,β)的取值,分析得出较合理的α和β取值范围。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 942K]
  • 基于复值谱图的重参数化结构声源分离条件网络

    杨道武;陈文洁;陈爱斌

    通过改进频率变换块以适应多源任务,并扩展了标准的U-Net进行多源分离。首先,提出一种基于复值谱图的条件机制网络,以捕获与源相关的时频模式;其次,采用潜在源注意力机制提取全局时频信息,建立长距离和层级化的时频依赖关系,根据重参数化结构丰富卷积块的特征空间,在不大量增加参数的前提下可以保持相同的性能;最后,在MUSDB源分离任务上的实验结果表明,所提方法和一些已有方法性能相当。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 971K]
  • 基于知识图谱的儿童病问答模型构建

    张兴;王海荣;李明亮;王栋

    为解决医疗问答系统精准度不高和深层语义匹配不准确的问题,提出了融合TF-IDF、BERT和DSSM的问答模型(TIBD-QA)。在妈妈网中抓取儿童病护理的相关数据,构建了儿童病护理问答数据集ChildQA,使用DSSM算法解决人工特征转换效率低的问题;利用BERT中的多头注意力机制使模型可以关注不同方面的信息,使得到的上下文信息更加准确。对比实验结果表明,所提方法在ChildQA数据集和WebQA公开数据集上的精确率分别达到83.6%和84.3%,且在构建的儿童病问答系统上取得较好效果。

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  • 基于多尺度编解码网络的道路交通模糊图像盲复原

    吴兰;范晋卿;文成林

    提出一种多尺度编解码深度卷积神经网络结构,使用生成对抗的思想对模糊图像直接进行盲复原。首先,设计一种优化多尺度残差块应用在编解码器内部,在减少参数量的同时提高了网络非线性表达能力;其次,分别计算多尺度网络每层对应的L2损失,确保逐级去模糊后的图像更加接近真实图像;最后,在GoPro数据集和真实道路交通模糊图像上进行仿真,结果表明,所提方法能够得到清晰度更高的复原结果。

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  • 基于深度学习模型的MOOC视频依赖关系识别方法

    白友恒;肖奎;张;陈智军

    如今,MOOC学习平台上可用的视频资源呈指数级增长,帮助学习者推荐视频学习顺序成为研究热点。MOOC视频依赖关系可以用于MOOC视频排序和先验知识回顾。首先,提出了一种基于词向量和深度学习模型相结合的MOOC视频依赖识别模型;然后,使用该模型预测MOOC视频依赖关系。实验结果表明,BERT-LSTM模型可以从字幕中有效提取更多的隐含语义特征,完成MOOC视频依赖关系识别。在四个领域中,BERT-LSTM的平均F1值比其他模型高6.19%以上。此外,通过特征提取自动识别MOOC依赖关系方法也具有良好的推广性。

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  • 基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测

    刘旭丽;莫毓昌;吴哲;严珂

    太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的新型域融合深度模型(DWT-CNN-LSTM),以准确地完成预测。提出的模型具有两个通道:原始通道和DWT通道。CNN分别从原始通道和DWT通道提取时域和频域特征,LSTM则用以挖掘具有长期依赖性的特征,从而形成具有长期依赖性的时域和频域的融合特征,可用于功率预测。

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  • 基于AFSA-PSO-LSSVM的风电机组齿轮箱故障诊断

    王一宁;甄成刚;韩瑶瑶

    针对LSSVM算法参数优化选取的问题,提出一种结合人工鱼群(AFSA)和粒子群优化(PSO)的混合智能算法,优化LSSVM的参数,利用AFSA算法进行全局寻优搜索参数初值,PSO算法局部更新最优解、加速跳出局部最优。最后通过对风电机组齿轮箱振动加速度数据进行模拟实验,建立了PSO-LSSVM、AFSA-LSSVM和AFSA-PSOLSSVM算法模型。实验结果表明,AFSA-PSO-LSSVM相较于PSO-LSSVM和AFSA-LSSVM模型,收敛速度更快、精度更高,验证了方法的有效性。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 799K]
  • 基于时空特征融合的语音情感识别

    彭涛;郑传锟;张自力;刘军平;胡新荣;何儒汉

    语音情感识别在人机交互中有重要的作用。在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息。考虑到AlexNet网络中的参数来自于图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络提取时序信息,并进行时空特征融合;针对语音中含有大量与情感无关的特征,通过将对数梅尔频谱图的三个通道作为输入,减少情感无关因素的影响,并添加注意力机制选取情感权重大的时域信号。用公开数据集实验证明了方法的有效性,在WAR和UAR上都有提升。

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  • 求解Hamilton-Jacobi方程的四阶WENO格式

    程晓晗;封建湖

    提出一种四阶WENO重构,该重构通过非线性权机制在不同模板之间自动切换:在光滑区域选择中心模板从而达到最优的四阶精度;在间断区域选择某一最光滑子模板从而保证间断附近的基本无振荡特性。将其与全局Lax-Friedrichs通量相结合,对半离散格式采用三阶Runge-Kutta方法在时间方向上推进,得到了一种求解Hamilton-Jacobi方程的高阶有限差分格式。数值算例验证了该方法的四阶精度和基本无振荡特性。

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  • 模糊Kripke结构的子模型修复算法

    王辉;石铁柱;钱俊彦;潘海玉

    在模糊模型检测,如果模糊Kripke结构不满足性质规约,模型检测工具会给出模型中违反性质规约的反例,这往往需要设计人员手工修复,会导致效率低下,因此如何对模糊Kripke结构进行自动修复具有极大的研究意义。由此,提出一个基于模糊tableaux方法的子模型修复算法,从而将经典的模型修复算法提升到模糊系统中,使得模糊Kripke结构能够自动修复。通过一个医疗诊断的例子来阐述该算法在实际中的价值。

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  • 云中支持抗合谋攻击的批验证方案

    袁文勇;易铮阁;李瑞峰;杨晓元

    存储数据的完整性问题是云计算安全的重要问题。针对撤销用户与云服务器或者第三方审计机构可能存在的合谋问题,提出一种能够抵抗合谋攻击并且满足数据批验证的方案,可提高存储数据的安全性和验证完整性的效率。方案首先结合虚拟用户思想和代理重签名技术,把撤销用户的签名转化为虚拟用户的签名,以此抵抗撤销用户与CSP的合谋攻击。其次在审计阶段利用随机掩码技术盲化证据,使得TPA即使有撤销用户的合谋,也无法获得当前用户的隐私。方案不仅支持单个数据块的完整性验证,也支持多个数据的批验证,可同时检验多个群用户的审计请求。安全分析表明,该方案能够有效抗合谋攻击,保护用户数据隐私。

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  • 基于主从时空预测网络的闪电临近预警方法

    郑黎明;耿阳李敖;姚雯;郑栋;周心源;吕伟涛;李清勇

    精细时空分辨率下的闪电临近预警对闪电灾害预防具有重要意义。提出了一个主从时空预测网络模型(MSTNet)实现闪电的临近预警。模型的输入包括两种时空数据:历史闪电观测与雷达回波。MSTNet利用主从时空预测网络分别对两种数据特有的时空规律进行挖掘,主从预测网络提取得到的特征通过一个融合模块实现信息互补,基于融合特征完成对闪电有无以及强度的临近预警。在我国华南地区实际采集的数据集上进行了实验,结果表明MSTNet相比于其他先进的时空序列天气预报模型具有明显优势。

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  • 三维片上网络(3D NoC)热感知路由算法研究

    刘玉玲;宋国治

    近年来,堆叠结构的三维片上网络(3D NoC)逐渐兴起,然而,其高集成度导致了大的功率密度和高的系统温度,也可能会导致系统中出现局部过热节点。3D NoC散热不平衡影响着芯片性能和可靠性。提出将改进后的A*算法用于3D NoC热感知路由,A*算法能够保证跨过节流节点找到一条相对最短且最冷路径。显然,在解决系统热问题上有显著的优势。

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  • 构筑高性能的二氧化锰/石墨烯超级电容器

    孙海斌;梁双双;韩朝阳;王媛;王远

    三维泡沫镍(Ni)基石墨烯(graphene)结构具有理想的自支撑特性,但却受制于有限的容量。以三维Ni基graphene为催化基底,通过一步水热法,在三维Ni基graphene骨架上形成二氧化锰/石墨烯/泡沫镍(MnO_2/graphene/Ni)的异质结电极。MnO_2的形貌随着水热反应温度的增加而呈现出纳米花状、纳米花与纳米棒的混合结构以及纳米棒状。通过循环伏安、恒电流充放电等研究方法,发现具有纳米花状与纳米棒状混合结构的MnO_2/graphene/Ni异质结电极,在电流密度为0.1 A·g~(-1)时达到最大比电容193 F·g~(-1),并且,在电流密度为1 A·g~(-1)时,经过1 000次恒电流充放电后,依然保持104%的初始容量,是一种潜在的电化学性能稳定的超级电容器电极材料。

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  • 多用户多边缘的公平卸载及优化策略研究

    赵梦远;郝万明;杨守义;王芳

    针对物联网设备计算密集和时延敏感的特点,边缘云可为物联网设备提供计算资源,对多个物联网设备在多个边缘云中的计算卸载进行研究。通过优化细粒度的卸载决策,解决时延敏感设备的计算卸载问题,在降低时延的同时考虑用户公平性,即优化物联网设备的时延并最小化其最大用户的任务完成时间。该优化问题是一个混合整数非线性规划问题,为了解决这个NP-hard问题,提出了基于潜在博弈论的分布式算法来降低运算复杂度。仿真结果验证了所提算法的收敛性,而且对公平性有显著提升的同时,对物联网时延影响较小。

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  • 基于滑动窗口的含负项高效用模式挖掘方法

    张妮;韩萌;王乐;李小娟;程浩东

    现有的面向数据流的高效用模式挖掘方法局限性之一在于假定数据都带有正的效用值,且在挖掘过程中使用效用列表会消耗大量的时间和内存。为了解决以上问题,首次提出在数据流中挖掘含负项的高效用模式挖掘算法,在算法中设计了一种新颖的列表索引结构(list index structure, LIS),LIS包括数据段和索引段,依据索引段中的索引值以及项集中的正负效用值,在滑动窗口中可快速访问或更新数据段并及时剪枝,有效挖掘含负项的高效用模式,以此来提升算法的时空性能。进行了广泛的实验评估来验证算法的效率,实验结果表明,提出算法在内存消耗及运行时间方面均表现出良好的性能。

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  • 一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法

    宋威;郑川龙

    通过指定期望结果项集数量挖掘top-k频繁项集,可解决频繁项集挖掘中支持度阈值难于设定的问题。由于能在较短的时间内得到足够多的精确结果,因此利用启发式方法挖掘项集的工作受到了越来越多的关注,但利用启发式方法来挖掘top-k频繁项集却鲜有研究。提出了一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法KCE。首先,给出了将交叉熵应用于top-k频繁项集挖掘的建模方法;其次,提出了基于过滤支持度的搜索空间剪枝策略;第三,设计了利用按位交叉来产生下一代项集的策略,以提高样本的多样性。实验结果表明,KCE算法在运行时间和空间消耗上都有优势,且挖掘结果的平均精度在95%以上。

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  • 医疗云环境下访问控制增强模型

    陈英杰;沈济南;梁芳;许振武;胡俊鹏

    医疗云平台以数据的整合、交换、共享为目的,构建健康档案数据库、电子病历数据库及公共卫生数据库,提供便捷的云端服务。医疗应用迁移到云端,用户失去了数据的控制权。随着应用场景发生了根本性改变,平台的访问控制模型也需要随之变化,以应对云平台下数据未经授权访问及信息未加密等产生的数据安全威胁。由此,需要将传统的访问控制策略与加密机制结合,保障云环境下数据的安全访问。基于RBAC的访问控制增强模型,实现对系统合法用户的访问控制及授权;同时采用加密方法以确保云平台中数据的机密性。

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  • 保序序列快速挖掘算法:RSMM

    赵晓倩;武优西;王月华;李艳

    时间序列记录的是某一统计量按照时间推移而发生变化的数据,寻找合理的挖掘算法解决时间序列问题具有很强的现实意义。提出保序序列模式挖掘算法RSMM(read the sub-pattern matching for mining)挖掘时间序列中频繁出现的趋势变化,在计算支持度时根据子模式的匹配结果得到超模式的支持度,在一遍扫描时间序列的情况下挖掘出所有的频繁保序模式。从理论上证明了RSMM是满足Apriori性质的完备性算法。在真实数据集上进行的实验表明,与其他对比算法相比,运行时间显著减少,从而验证了RSMM算法的高效性。

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  • 基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法

    李海丰;潘梦梦;王怀超;李南莎;雒宇飞;桂仲成

    及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,在VGG16主干网络上设计具有更宽感受野的RFB模块,抑制了病害周围的噪声干扰,提取到更多原始雷达数据特征;然后,使用尺度融合的方式融合网络浅层特征,获取不同类型病害间的细微差异,形成高辨识度的病害细节纹理特征;最后,根据六种不同分辨率的特征图生成六种尺度先验框进行类别预测和位置回归,通过非极大值抑制的方式筛除冗余的先验框。在真实机场跑道地下病害数据集上进行了测试,并与目前五种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,SF-SSD算法可以较好地从辨识度低、噪声强度大的雷达数据中完成病害自动检测,并取得了最高的平均准确率,达到了82.18%。

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  • 基于改进TextRank的关键句提取方法

    陈梦彤;谷晓燕;刘甜甜

    在进行文本挖掘时,通常根据关键词分析文本,这种方式容易忽略词语之间的关联性,影响文本挖掘的准确性。TextRank算法是提取关键词或者摘要的主要方法,该算法基于网络图考虑了句子间相似性,但是忽略了词语的特征。基于此,提出了一种改进TextRank算法,将相似语句合并后,考虑多种词特征进行关键句选取。首先,计算语句相似度,并且去除文中相似性较高的语句;然后,根据词频、词义、词位置对词语打分,构建有向图;最后,计算语句平均得分进行排序,选出关键句。实验结果表明,改进后的算法准确性优于其他算法,算法的时间复杂度降低,并且解决了关键词对文本描述片面和摘要繁琐的问题。

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  • 基于粒化可拓决策的属性约简算法研究

    王君宇;杨亚锋;赵佳亮;代琪;李丽红

    针对传统属性约简算法利用等价关系计算过程繁琐、运行时间较长的问题,定义能体现属性间相关程度的绝对关联度,提出一种基于粒化可拓决策的属性约简算法。首先,利用K-means聚类算法,对原始数据集进行粒化,得到各簇中心;其次,运用可拓决策理论确定经典域、节域和待评物元,通过计算各簇中属性之间的关联度构建指示矩阵,并计算各属性的指示值;最后,根据指示值,从大到小依次选择属性,实现样本集属性约简。实验结果表明,算法运算速度较快,约简后对数据集分类精度影响小,部分数据集分类精度有所提升,验证了算法的有效性。

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  • 基于规则的中文组块内部关系分析

    王贵荣;荀恩东;饶高琦

    组块分析是浅层句法分析的典型任务,但目前的研究大多集中于组块边界识别和组块句法功能研究,缺少对组块内部关系的分析。采用基于规则的多结构融合方法进行块内关系分析,即将规则集与有限状态自动机、树结构、网格结构以及搭配知识进行有效融合,分析结果以三元组的形式表示。以宾州中文树库中goldstandard数据集,共计2005句作为测试集进行了实验,最终F1值达到了85.82%。所提方法加深了句法分析的深度,推动了传统组块分析向完全句法分析的发展。

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