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摘要:研究IBGP路由反射网络的健壮性问题.分析了IGP路由恢复时间对IBGP会话的影响,提出一种新的基于IGP路由恢复时间概率分布的IBGP会话故障概率计算方法.分析了已有的各种IBGP网络设计测度,提出一种新的测度:流量敏感度.基于该测度定义了路由反射器可冗余及会话约束的IBGP拓扑设计问题,讨论了路由反射器冗余度和流量敏感度的关系,给出该问题的优化下界.对每一个簇内都有一个冗余路由反射器的拓扑设计问题给出可解条件,证明其是一个NP难问题.
摘要:提出了一种抗差分功耗分析攻击的先进密码算法(AES)的低成本的VLSI实现方案.采用屏蔽(masking)技术来抗差分功耗分析攻击.为了降低抗攻击技术对原有运算单元速度面积的影响,在分析改进的AES算法的基础上,用优化运算次序、复用相应模块、采用复合域计算等方法实现了以极小的硬件代价获得了较高的抗攻击性能.采用HHNEC0.25μm标准CMOS工艺,单元面积约48×10^3等效门;在70MHz工作频率下,数据吞吐率达到380Mbps.
摘要:构造了一个基于协同服务器组的志愿者计算环境P2HP.P2HP把平台中的所有节点按照角色划分为监控服务器节点、调度服务器节点、计算节点和数据服务器,进而形成一个可扩展的层次网络拓扑架构.P2HP具有开放性、容易使用、容错能力好、可扩展、跨平台等特点,并提供一套简单方便的API(application programming interface)函数调用来支持并行应用程序开发.测试结果表明,P2HP是处理高性能并行应用的一个可行的方法.
摘要:寻求一种稳定、位置透明的移动Agent通信策略,目前仍然是一个热门的研究课题.将推和拉两种消息传递的基本模式进行了详细分析,给出了两种模式性能比较的临界条件.该理论结果对无线网络中快速移动设备之间的消息传递同样具有借鉴意义.最后在基于邮箱的通信算法基础上,引入区域划分的思想,成功实现了推模式通信算法,算法能有效地进行移动Agent透明通信,大大降低了消息由邮箱到达Agent的时延,并降低了网络通信负载.
摘要:把统计学中的多维标度技术应用到无线传感器网络节点定位是一种新的思路.提出了NMDS—RSSI(nonmetric multidimensional scaling and received signal strength indication)定位算法,它利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来进行节点的定位,省去了以往利用无线信号强度的定位算法中先把强度转换为距离再进行定位所带来的计算误差和计算量.无线信号强度受实际环境影响存在反射、多径传播等问题,理论和实验分析表明算法对此具有较好的适应性.仿真与真实传感器节点的实验结果显示算法取得了较好的定位效果.
摘要:在Web目录页面中,向用户推荐其感兴趣的链接有助于用户高效地访问网络资源.然而,用户往往不愿花费很多时间来标记训练样本,其提供的数据可能只能说明某个目录网页是否包含其感兴趣的内容,而不能明确标示出其感兴趣的具体链接.由于训练数据中缺乏对链接的标记,但预测时却需要找出用户感兴趣的链接,这就使得Web目录页面链接推荐问题相当困难.CkNN—ROI算法被提出用于解决该问题.实验表明,CkNN—ROI算法在解决这一困难的链接推荐问题上比其他一些算法更为有效.
摘要:贝叶斯网是不确定性问题知识表达和推理中最重要的一个理论模型.迄今为止人们提出了许多贝叶斯网结构学习算法,基于约束满足和评分搜索相结合的混合方法是其中的一个研究热点.以I—B&B—MDL为基础,提出了一种快速的学习算法.新算法不仅利用约束知识来压缩搜索空间,而且还用它作为启发知识来引导搜索.首先利用0阶和少量的1阶测试有效地限制搜索空间,获得网络候选的连接图,减少了独立性测试及对数据库的扫描次数,然后利用互信息作为启发性知识来引导搜索,增加了B&B搜索树的截断.在通用数据集上的实验表明:快速算法能够有效地处理大规模数据,且学习速度有较大改进.
摘要:言语行为是多主体系统中一个有趣而重要的问题.该文从实际推理主体(practical reasoning agents)研究的角度对语用学中的言语行为进行了探讨.在多主体系统中言语行为的研究主要集中在3个方面:1)言语行为的本体描述;2)主体如何推理出合理的言语行为;3)主体如何正确处理其他主体发出的言语行为.这3个方面侧重点不同,但是相互间又紧密关联.重点讨论上述2)和3)两方面的内容,建立了一个主体认知过程的模型,并用可信主体逻辑LOBA(logic of believable agents)进行形式化表示.在主体认知过程的模型中,考虑包括主体的感知、信念、情绪、期望、目标、意图、承诺在内的各种认知成分,通过引入相应的认知动作来考虑这些认知成分之间的动态关系,并在此基础上描述主体如何产生和处理言语行为.在逻辑系统的构建上,LOBA逻辑扩展了KARO逻辑和LORA逻辑,将主体的情绪和认知动作都作为模态算子进行处理,并构建了3层语义模型以解释主体的认知动作.利用上述方法,LOBA可以在更细的粒度上来刻画主体的动态的实际推理过程.
摘要:在开放动态多Agent网络环境中,不同平台下的移动Agent希望就某个领域的问题进行通信,就需要避免出现逻辑意外现象,也就是必须使描述这一领域的术语取得一致.给出一个具有协作性和社会性的通信方法LOSCM(layer ontology services communication model).LOSCM具有以下特点:1)Agent通信实体中包含的概念采用本体方法进行描述,对本体作分层松散的社会性管理.2)假设本体不隶属于公共数据源且相互之间也没有公共本体,LOSCM给出一种基于概念替代遗失度和概念间替代相关度的有效的分层树状转换方法,有效避免了逻辑意外,确保了通信实体概念的正确理解,解决了在概念转换时的一致性问题.
摘要:MAS中许多分布式推理问题可以建模为分布式约束优化问题(DCOP),解决DCOP的分布式算法已经成为MAS中的重要基础.已有的Adopt等算法通过对等的Agent之间的平等协商完成求解,强调了异步通信、分布计算与对解质量的保证,在求解问题的组织结构方面仍有改进余地.可以采用一种基于分散与集中相结合的思路,基于对约束图分片的方法及核心结点、通信主干道等概念,构造新颖的Agent组织结构,完成DCOP问题的异步、分布求解.在该组织结构下求解DCOP的算法可在效率、适应动态性方面得到改善,并将一个Agent一个变量和一个Agent多个变量的DCOP求解方法统一起来.
摘要:支持向量分类时,由于样本分布的不均匀性,单宽度的高斯核会在空间的稠密区域产生过学习现象,在稀疏区域产生欠学习现象,即存在局部风险.针对于此,构造了一个全局性次核来降低高斯核产生的局部风险.形成的混合核称为主次核.利用幂级数构造性地给出并证明了主次核的正定性条件,进一步提出了基于遗传算法的两阶段模型选择算法来优化主次核的参数.实验验证了主次核和模型选择算法的优越性.
摘要:挖掘最大频繁项集是多种数据挖掘应用中的关键问题.在以往的最大频繁项集挖掘算法中,为了更新最大频繁候选项集集合,需要反复地扫描整个数据库,而且大部分算法是单机算法,全局最大频繁项集挖掘算法并不多见.为此提出MGMF算法,该算法利用FP-树结构,类似FP-树挖掘方法,一遍就可以挖掘出所有的最大频繁项集,并且超集检测非常简单、快捷.另外MGMF算法采用了分布式PDDM算法播报消息的思想,具有很好的拓展性和并行性.实验证明MGMF算法是有效可行的.
摘要:在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.一个新的解决方法是按照图像的语义内容进行自动标注.为了缩小语义差距,采用基于支持向量机(SVM)的多类分类器为空间映射方法,将图像的底层特征映射为具有一定高层语义的模型特征以实现概念索引,使用的模型特征为多类分类的结果以概率形式组合而成.在模型特征组成的空间中,再使用核函数方法对关键词进行了概率估计,从而提供概念化的图像标注以用于检索.实验表明,与底层特征相比,使用模型特征进行自动标注的结果F度量相对提高14%.
摘要:提出一种基于Wold模型和支持向量机的纹理识别新方法,有效解决了方向和尺度变化给纹理识别带来的困难.该方法首先对纹理图像进行傅里叶变换和自适应谱分解,将确定域功率谱的扇形区域能量和环形区域能量分布参数作为纹理扩展特征.然后,利用能量分布特征把纹理的主方向旋转到0°,提取旋转后图像的共生矩阵和小波变换统计参数作为基本纹理特征.在两组分别包含25类单色自然纹理的图像库上进行的识别实验表明,该方法获得了良好的识别效果.