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水下声学无线传感器网络的设计和性能分析 预览
1
作者 陈秋丽 何明 +2 位作者 陈希亮 黄亮 王立辉 《电子工程学院学报》 2019年第4期52-56,共5页
为了分析水下声学无线传感器网络在受到干扰情况下的性能,介绍了影响网络性能的相关干扰因素,设计了物理层水声通信干扰模型,建立了基于频率相关的路径损耗和Ricean衰减的信道模型,研究了可作为网络连通标志的覆盖范围、端到端帧误差概... 为了分析水下声学无线传感器网络在受到干扰情况下的性能,介绍了影响网络性能的相关干扰因素,设计了物理层水声通信干扰模型,建立了基于频率相关的路径损耗和Ricean衰减的信道模型,研究了可作为网络连通标志的覆盖范围、端到端帧误差概率、功率和带宽需求之间的关系,分析了节点受同层其他节点通信干扰下的网络性能。通过仿真实验验证了所设计模型的可行性。实验数据表明,通过优化通信工作功率和节点密度,能够确保网络正常运行,提高网络的可靠性。 展开更多
关键词 水下声学无线传感器网络 抗干扰 可靠性
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基于FindBugs的函数返回值缺陷检测模式的改进 预览
2
作者 吕增援 黄松 惠战伟 《电子工程学院学报》 2019年第4期101-106,共6页
为了发现代码中可能存在的潜在错误,通过探究一种典型的开源Java静态代码分析工具FindBugs的实现原理,分析此工具在函数返回值缺陷检测模式的实现机制,进而发现其在检测自定义函数返回值上的不足。通过分析FindBugs源代码并且针对此函... 为了发现代码中可能存在的潜在错误,通过探究一种典型的开源Java静态代码分析工具FindBugs的实现原理,分析此工具在函数返回值缺陷检测模式的实现机制,进而发现其在检测自定义函数返回值上的不足。通过分析FindBugs源代码并且针对此函数返回值缺陷模式具有的不足进行相应地改进,并将改进后的检测工具对被测代码进行检验。通过检验发现,改进前的检测工具无法对自定义的函数返回值进行检测,改进后能够检测到忽略自定义函数返回值问题,且提供一些错误提示信息。改进后的代码分析工具能够有效地检测到此类函数返回值问题,避免了潜在bug的发生,一定程度上提高了代码的质量。 展开更多
关键词 FindBugs 静态分析工具 检测器 返回值 字节码
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基于本体的操作系统安全策略生成模型 预览
3
作者 彭飞 张涛 +2 位作者 徐伟光 赵敏 秦恒加 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期114-118,148共6页
随着操作系统安全问题增多,用户对于操作系统的安全需求不断涌现,但是目前能够将用户的安全需求转换成现有操作系统上可配置的安全策略的方法很少。通过建立安全属性和系统调用的匹配关系,将安全属性作为授权系统调用的约束,提出一种基... 随着操作系统安全问题增多,用户对于操作系统的安全需求不断涌现,但是目前能够将用户的安全需求转换成现有操作系统上可配置的安全策略的方法很少。通过建立安全属性和系统调用的匹配关系,将安全属性作为授权系统调用的约束,提出一种基于本体的面向目标的操作系统安全策略生成模型。该模型可支持以白名单形式描述的安全需求的细化,将安全分析者的经验加入到模型中,在推理机的支持下,帮助执行从用户安全需求到具体安全策略的推理,和安全策略一致性检测。具体应用案例说明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 安全需求 操作系统 安全策略 本体 访问控制
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正态云模型研究回顾与展望 预览 被引量:4
4
作者 杨洁 王国胤 +4 位作者 刘群 郭毅可 刘悦 淦文燕 刘玉超 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期724-744,共21页
不确定性信息的表达和处理是人工智能的一个重要研究问题.目前有多种理论模型从不同的角度研究不确定性问题,包括模糊集、粗糙集、概率论、证据理论等.1995年,李德毅院士在概率论和模糊集理论两者的基础上,提出了一种处理不确定性问题... 不确定性信息的表达和处理是人工智能的一个重要研究问题.目前有多种理论模型从不同的角度研究不确定性问题,包括模糊集、粗糙集、概率论、证据理论等.1995年,李德毅院士在概率论和模糊集理论两者的基础上,提出了一种处理不确定性问题的双向认知模型——云模型,即通过正向云变换和逆向云变换算法进而实现定性概念与定量数值的双向转换.经过20多年的研究与发展,该模型逐渐得到完善,并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用.该文回顾了正态云模型理论的研究现状和进展.并在此基础上分析了其存在的挑战和问题:(1)双向认知计算方面,虽然多步逆向云能够实现稳定的双向认知变换,但是它是基于单个云概念的,尚未有多粒度云模型双向认知变换的研究成果;(2)云模型相似性度量方面,由于不同的领域问题需要不同的评价标准,需要开展针对特定问题的云模型相似性度量研究;(3)粒计算机制方面,高斯云变换能够实现由细到粗的粒度变换以及多粒度概念的自适应生成,解决了云模型的变粒度问题.但是没有体现不同云概念以及不同粒度层次之间的关联;(4)多维云模型方面,目前在这方面的研究工作相对较少,缺乏较有效的多维云表示方法.该文针对以上问题,围绕当前的研究热点——大数据存在的挑战,进一步提出了大数据的云模型研究框架,深入探讨了未来的研究方向,并指出未来的工作需要以大数据为中心,结合粒计算、机器学习以及统计学的思想,进一步完善云模型的理论机制,该文的工作对于大数据和云模型理论的研究提供了重要的参考价值. 展开更多
关键词 云模型 双向认知 粒计算 不确定性 大数据
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网络空间实体信度演化模型及其仿真
5
作者 陶九阳 吴琳 +1 位作者 贺筱媛 荣明 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期3255-3263,共9页
"伪造"已经成为一种常见的网络攻击方式。研究针对"伪造"攻击的防御措施具有重要意义。"伪造"攻击依赖网络对伪造信息的信(任)度。提出了两种"伪造"攻击方式,并分析了"伪造"攻击的三个必要条件;根据D-S证据理论,建立了网络... "伪造"已经成为一种常见的网络攻击方式。研究针对"伪造"攻击的防御措施具有重要意义。"伪造"攻击依赖网络对伪造信息的信(任)度。提出了两种"伪造"攻击方式,并分析了"伪造"攻击的三个必要条件;根据D-S证据理论,建立了网络空间实体对事件的信度模型,设计了面向态势感知共享的网络空间信度合成算法,研究了"伪造"导致的网络实体信度的演化;仿真分析了"伪造"在无尺度网络和小世界网络上的信度合成和演化,得到了网络空间中信度演化的三个结论。 展开更多
关键词 网络空间 D-S证据理论 复杂网络 态势感知
基于云推理模型的深度强化学习探索策略研究 预览
6
作者 李晨溪 曹雷 +4 位作者 陈希亮 张永亮 徐志雄 彭辉 段理文 《电子与信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期244-248,共5页
强化学习通过与环境的交互学得任务的决策策略,具有自学习与在线学习的特点。但“交互试错”的机制也往往导致了算法的运行效率较低、收敛速度较慢。知识包含了人类经验和对事物的认知规律,利用知识引导智能体(agent)的学习,是解决上... 强化学习通过与环境的交互学得任务的决策策略,具有自学习与在线学习的特点。但“交互试错”的机制也往往导致了算法的运行效率较低、收敛速度较慢。知识包含了人类经验和对事物的认知规律,利用知识引导智能体(agent)的学习,是解决上述问题的一种有效方法。该文尝试将定性规则知识引入到强化学习中,通过云推理模型对定性规则进行表示,将其作为探索策略引导智能体的动作选择,以减少智能体在状态-动作空间探索的盲目性。该文选用OpenAI Gym作为测试环境,通过在自定义的“CartPole-v2”中的实验,验证了提出的基于云推理模型探索策略的有效性,可以提高强化学习的学习效率,加快收敛速度。 展开更多
关键词 云推理 深度强化学习 知识 探索策略
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基于位平面分解的可逆图像水印算法 预览
7
作者 张正伟 吴礼发 高尚兵 《江苏大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第1期78-85,共8页
为了提高现有基于差值扩展可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种基于位平面分解的可逆图像水印算法.对载体图像进行位平面分解,选取其低6bit位平面组合在一起构成新图像.对构成的新图像进行互不重叠块划分,计算每块熵值,选取... 为了提高现有基于差值扩展可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种基于位平面分解的可逆图像水印算法.对载体图像进行位平面分解,选取其低6bit位平面组合在一起构成新图像.对构成的新图像进行互不重叠块划分,计算每块熵值,选取其熵值较小的图像块利用广义差值扩展算法嵌入水印.选取熵值较大的图像块所对应的原始图像块利用差值量化法嵌入溢出图等相关辅助信息.采用Lena,Barbara等标准的8bit灰度图像作为测试图像进行了可逆水印算法的试验.结果表明该算法不仅嵌入率高,而且有较高的视觉质量,能实现原始图像的完全恢复.以Lena为宿主图像时,其有效载荷可达0.93bpp.和其他算法相比,在维持较好视觉质量的前提下提高了水印嵌入率. 展开更多
关键词 位平面 可逆图像水印 差值扩展 差值量化 视觉质量
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遗传增强蚁群优化算法
8
作者 梁豪默 王智学 刘艺 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第8期101-104,108共5页
针对蚁群优化算法易陷入局部最优的问题,提出遗传增强蚁群优化算法.在算法迭代过程中,维护历史最优解,将历史最优解与当前部分较好解作为遗传算法的初始化染色体,采用遗传算法在更广阔的空间中搜索较好解.将蚂蚁搜索解与遗传算法搜索解... 针对蚁群优化算法易陷入局部最优的问题,提出遗传增强蚁群优化算法.在算法迭代过程中,维护历史最优解,将历史最优解与当前部分较好解作为遗传算法的初始化染色体,采用遗传算法在更广阔的空间中搜索较好解.将蚂蚁搜索解与遗传算法搜索解合并选择当前最优解,防止蚁群优化陷入局部最优.以二分类问题中的特征选择为例,与粒子群优化算法与差分进化算法进行对比,在3个标准测试数据上进行试验,结果表明算法的有效性及其优越性. 展开更多
关键词 蚁群优化算法 遗传算法 局部最优 粒子群优化 差分进化算法
数据结构MOOC课程的设计与建设 预览 被引量:2
9
作者 唐艳琴 陈卫卫 +3 位作者 鲍爱华 李志刚 吴永芬 李清 《计算机教育》 2018年第2期95-99,共5页
结合2016年秋季爱课程网上数据结构MOOC课程的开课实践,从对数据结构MOOC课程的认识、课程的内容组织和建设步骤3个方面对MOOC的建设之路进行梳理,以期为更多的MOOC课程建设者提供一些借鉴。
关键词 MOOC 实践教学 数据结构
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无线传感器网络的锚节点优化布设算法 预览 被引量:1
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作者 汪晗 王坤 +1 位作者 路文进 汪磊 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第8期105-111,共7页
在无线传感器网络中,为准确地定位待定位节点,需要合理地布设锚节点。为此,通过理论推导出锚节点与待定位节点构成的几何形状对定位精度的影响,提出区域定位误差均界这一布设性能评价指标。分析锚节点布设质心、几何形状、几何面积对区... 在无线传感器网络中,为准确地定位待定位节点,需要合理地布设锚节点。为此,通过理论推导出锚节点与待定位节点构成的几何形状对定位精度的影响,提出区域定位误差均界这一布设性能评价指标。分析锚节点布设质心、几何形状、几何面积对区域定位精度的作用,据此给出静态锚节点优化布设的启发式算法,并与传统的锚节点搜索布设算法进行比较,结果表明,启发式算法与搜索布设算法的定位精度几乎相同,但计算开销明显降低。 展开更多
关键词 无线传感器网络 锚节点布设 几何精度因子 定位精度 计算复杂度
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基于稀疏交界最大密度连通的模糊聚类方法 预览
11
作者 仇功达 何明 +2 位作者 祝朝政 杨杰 刘勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第14期82-88,共7页
为解决现有密度聚类算法中参数设置依赖经验、复杂密度环境下聚类精度不高等问题,提出了基于簇间最大密度连通点进行密度簇分割与合并的模糊聚类方法。基于高斯混合模型计算数据点密度,形成高维离散密度空间,通过低精度网格连续数据空间... 为解决现有密度聚类算法中参数设置依赖经验、复杂密度环境下聚类精度不高等问题,提出了基于簇间最大密度连通点进行密度簇分割与合并的模糊聚类方法。基于高斯混合模型计算数据点密度,形成高维离散密度空间,通过低精度网格连续数据空间,结合插值算法赋予空白网格相应密度,构建连续高维密度空间。对数据点按密度排序后,利用能否从大于当前密度的点集中连续可达识别密度极大值点,再以密度序实现极大值点的邻域扩张,以扩张矛盾实现稀疏交界处最大密度连通点识别、密度簇分割。最后基于最大密度连通点计算密度簇间隶属度,设定隶属度阈值,实现相关邻簇的合并,完成聚类。通过与多种密度聚类算法进行仿真对比验证,该算法大大降低了经验参数的依赖性,具有全局统一的合并隶属度,提升了多密度下的类识别能力。 展开更多
关键词 高斯混合模型 簇识别 隶属度 最大密度连通点
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基于集成分类的高维数据实体分辨 预览
12
作者 刘艺 刁兴春 +1 位作者 曹建军 尚玉玲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期689-693,共5页
针对高维数据实体识别问题,为了有效利用高维特征的富信息,提高分辨性能,提出一种随机组合集成分类器。定义基分类器的分类性能指标,将分类正确性和特征子集的个数作为设计基分类器两个目标,使用聚合函数将其转换为单目标优化问题... 针对高维数据实体识别问题,为了有效利用高维特征的富信息,提高分辨性能,提出一种随机组合集成分类器。定义基分类器的分类性能指标,将分类正确性和特征子集的个数作为设计基分类器两个目标,使用聚合函数将其转换为单目标优化问题。采用蚁群优化求解基分类器模型,提出利用最大信息系数度量特征的相关性作为蚁群优化启发式信息,使用谷元距离度量选择特征多样性差异最大的基分类器组合集成分类器,集成分类器的决策函数采用投票表决输出。在标准数据集上进行验证与对比,结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 实体分辨 高维数据 集成分类器 蚁群优化 最大信息系数
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特征选择稳定性研究综述 预览
13
作者 刘艺 曹建军 +1 位作者 刁兴春 周星 《软件学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期2559-2579,共21页
随着大数据的发展和机器学习的广泛应用,各行业的数据量呈现大规模的增长,高维性是这些数据的重要特点,采用特征选择对高维数据进行降维是一种预处理方法.特征选择稳定性是其中重要的研究内容,它是指特征选择方法对训练样本的微小扰动... 随着大数据的发展和机器学习的广泛应用,各行业的数据量呈现大规模的增长,高维性是这些数据的重要特点,采用特征选择对高维数据进行降维是一种预处理方法.特征选择稳定性是其中重要的研究内容,它是指特征选择方法对训练样本的微小扰动具有一定鲁棒性.提高特征选择稳定性有助于发现相关特征,增强特征可信度,进一步降低开销.在回顾现有特征选择稳定性提升方法的基础上对其进行分类,分析比较各类方法的特点和适用范围,总结特征选择稳定性中的相关评估工作,并通过实验剖析其中稳定性度量指标的性能,进而对比4种集成方法的效用.最后讨论当前工作的局限性,指出未来的研究方向. 展开更多
关键词 高维数据 特征选择 稳定性 稳定性指标 集成选择 演化算法
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基于重抽样优选缓存经验回放机制的深度强化学习方法
14
作者 陈希亮 曹雷 +2 位作者 李晨溪 徐志雄 何明 《控制与决策》 CSCD 北大核心 2018年第4期600-606,共7页
针对深度强化学习算法中经验缓存机制构建问题,提出一种基于TD误差的重抽样优选缓存机制;针对该机制存在的训练集坍塌现象,提出基于排行的分层抽样算法进行改进,并结合该机制对已有的几种典型基于DQN的深度强化学习算法进行改进.通过对O... 针对深度强化学习算法中经验缓存机制构建问题,提出一种基于TD误差的重抽样优选缓存机制;针对该机制存在的训练集坍塌现象,提出基于排行的分层抽样算法进行改进,并结合该机制对已有的几种典型基于DQN的深度强化学习算法进行改进.通过对Open AI Gym平台上Cart Port学习控制问题的仿真实验对比分析表明,优选机制能够提升训练样本的质量,实现对值函数的有效逼近,具有良好的学习效率和泛化性能,收敛速度和训练性能均有明显提升. 展开更多
关键词 深度强化学习 缓存回放 重抽样
Web应用中的新型分布式大数据存储技术研究
15
作者 王俊 于爱荣 +2 位作者 牛彦杰 杨飞 李峰 《科研信息化技术与应用》 2018年第3期20-25,共6页
本文以大数据为研究背景,分析并研究了大数据存储的现状和存在问题,设计并提出一种适应于Web应用的分布式大数据存储架构,通过采用内存数据库与现有数据库的混合组网和数据分片存储等技术,提升大数据处理能力,为Web应用中的高效数据存... 本文以大数据为研究背景,分析并研究了大数据存储的现状和存在问题,设计并提出一种适应于Web应用的分布式大数据存储架构,通过采用内存数据库与现有数据库的混合组网和数据分片存储等技术,提升大数据处理能力,为Web应用中的高效数据存储提供支撑。 展开更多
关键词 大数据 数据存储 WEB应用 内存数据库
陆军作战指挥实体动态决策建模问题研究
16
作者 康凯 张永亮 +1 位作者 李晨溪 潘金堂 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期398-404,413共8页
为满足现代战争陆军各级各类指挥所开展方案模拟论证与计划仿真评估的需要,在领域专家经验以及军事规则的支持下,提出了一种基于动态贝叶斯网络的指挥实体动态决策建模方法。通过对动态决策规则的结构化描述,构建了陆战场态势的动态贝... 为满足现代战争陆军各级各类指挥所开展方案模拟论证与计划仿真评估的需要,在领域专家经验以及军事规则的支持下,提出了一种基于动态贝叶斯网络的指挥实体动态决策建模方法。通过对动态决策规则的结构化描述,构建了陆战场态势的动态贝叶斯网络模型,基于贝叶斯网络推理模型进行态势相关估计,实现对陆战场的实时变化态势动态分析、理解与判断,可以较好地体现作战系统的复杂自适应的特性,为解决陆军指挥实体动态决策建模问题提供了一种较好的解决办法。 展开更多
关键词 陆军作战 指挥实体 动态决策建模 贝叶斯网络
基于强化学习的无人坦克对战仿真研究 预览
17
作者 徐志雄 曹雷 陈希亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期166-171,共6页
对标准的强化学习进行改进,通过引入动机层,来引入先验知识,加快学习速度。策略迭代选择上,通过采用“同策略”迭代的Sarsa学习算法,代替传统的“异策略”Q学习算法。提出了基于多动机引导的Sarsa学习(MMSarsa)算法,分别和Q学习算法、Sa... 对标准的强化学习进行改进,通过引入动机层,来引入先验知识,加快学习速度。策略迭代选择上,通过采用“同策略”迭代的Sarsa学习算法,代替传统的“异策略”Q学习算法。提出了基于多动机引导的Sarsa学习(MMSarsa)算法,分别和Q学习算法、Sarsa学习算法在坦克对战仿真问题上进行了三种算法的对比实验。实验结果表明,基于多动机引导的Sarsa学习算法收敛速度快且学习效率高。 展开更多
关键词 多动机引导 Q学习 Sarsa学习 无人坦克 对战仿真
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基于合作作者与隶属机构信息的同名排歧方法 预览
18
作者 尚玉玲 曹建军 +1 位作者 李红梅 郑奇斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期220-225,260共7页
同名排歧是实体分辨领域的重要研究内容之一,其旨在分辨出相同姓名对应的不同人。针对传统同名排歧方法需要丰富的信息以及无法解决信息缺乏时的排歧问题,提出了一种基于合作作者和隶属机构信息的同名排歧方法。根据作者间的合作关系以... 同名排歧是实体分辨领域的重要研究内容之一,其旨在分辨出相同姓名对应的不同人。针对传统同名排歧方法需要丰富的信息以及无法解决信息缺乏时的排歧问题,提出了一种基于合作作者和隶属机构信息的同名排歧方法。根据作者间的合作关系以及作者与机构间的隶属关系构造实体关系图,采用广度优先搜索策略搜索图中两两同名作者间的有效路径;根据有效路径长度、数目及路径上边的类型,计算两个同名作者间的连接强度,并将其与阈值进行比较,实现同名排歧。实验结果表明,所提方法比当前最好的方法具有更好的同名排歧效果,且能够实现单一作者的同名排歧。 展开更多
关键词 数据质量 实体分辨 同名排歧 有效路径 连接强度
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基于GPU栅格化的任意多边形布尔运算 预览
19
作者 高艺 罗健欣 +1 位作者 裘杭萍 吴波 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期301-306,314共7页
任意多边形布尔运算大多基于CPU栅格化方法,而CPU的串行性会增加栅格化过程的耗时。为此,提出一种基于图形处理器(GPU)栅格化思想的多边形布尔运算算法。用GPU实现CPU中较耗时的二维图形栅格化过程并提取内外轮廓片元,构造GPU环境... 任意多边形布尔运算大多基于CPU栅格化方法,而CPU的串行性会增加栅格化过程的耗时。为此,提出一种基于图形处理器(GPU)栅格化思想的多边形布尔运算算法。用GPU实现CPU中较耗时的二维图形栅格化过程并提取内外轮廓片元,构造GPU环境下的栅格数据结构及与之空间映射相对应的CPU环境下的顶点数据结构,采用CPU与GPU相协调的方式交替访问内外轮廓进行顶点跟踪及轮廓片元压缩,最终得到正确的布尔运算结果多边形。实验结果表明,与现有多边形布尔运算算法相比,该算法能有效控制精度,且具有更高的执行效率。 展开更多
关键词 图形处理器 栅格化 顶点跟踪 轮廓片元压缩 布尔运算 交点精度
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基于属性安全值的强制访问控制模型 预览 被引量:1
20
作者 陈杰伟 关宇 刘军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期348-350,376共4页
通过对ABAC定义的细粒度属性进行量化映射,结合BLP和Biba强制访问模型的基本特点,试图定义一个与属性相关的安全值量化概念,然后以安全值为基础,构建一个可以计算的封闭环境。其次计算得到一个基于属性映射的安全值集合,从而符合BLP和B... 通过对ABAC定义的细粒度属性进行量化映射,结合BLP和Biba强制访问模型的基本特点,试图定义一个与属性相关的安全值量化概念,然后以安全值为基础,构建一个可以计算的封闭环境。其次计算得到一个基于属性映射的安全值集合,从而符合BLP和Biba强制访问控制模型的基本条件。再对BLP和Biba模型进行进一步优化,使其契合属性安全值的特点,形成一个灵活的基于属性安全值的强制访问控制模型。 展开更多
关键词 BLP BIBA ABAC 属性 访问控制 模型
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