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基于深度学习的通用本地图像检索系统设计
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作者 张浩东 田春岐 《计算机科学与应用》 2024年第1期123-133,共11页
随着大量数字图像数据的产生,高效准确的图像检索技术变得尤为重要。本文提出了一种结合深度学习和磁盘向量检索技术的通用本地图像检索系统,采用了深度神经网络模型作为特征提取的主要工具,通过深层网络结构捕获图像的高层语义信息,实... 随着大量数字图像数据的产生,高效准确的图像检索技术变得尤为重要。本文提出了一种结合深度学习和磁盘向量检索技术的通用本地图像检索系统,采用了深度神经网络模型作为特征提取的主要工具,通过深层网络结构捕获图像的高层语义信息,实现对图像内容的精细描述,旨在提升检索的准确性和效率,图像数据库的容量。由具体的实例数据验证说明了系统可用性,证明了其在实际应用中的广泛适用性,文中研究可对图像检索系统的进一步发展起到积极的参考作用。 展开更多
关键词 图像检索 深度学习 磁盘向量检索 检索方法
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一种基于异步I/O的磁盘向量检索算法
2
作者 吴松林 田春岐 毕枫林 《计算机科学与应用》 2024年第1期68-77,共10页
在机器学习与深度学习等领域中,近似最近邻搜索(ANNS)扮演着至关重要的角色,在近十多年来受到越来越多研究者的关注。传统的ANNS算法需要将向量原始数据和索引数据全部存储在内存中,这限制了其处理大数据的能力。本文提出了一种创新的... 在机器学习与深度学习等领域中,近似最近邻搜索(ANNS)扮演着至关重要的角色,在近十多年来受到越来越多研究者的关注。传统的ANNS算法需要将向量原始数据和索引数据全部存储在内存中,这限制了其处理大数据的能力。本文提出了一种创新的基于异步I/O的磁盘向量近似最近邻搜索算法(AIO-ANN),该算法通过生成非阻塞I/O请求并即刻处理完成的请求,有效提升了搜索效率并降低了高延迟I/O请求的负面影响。在搜索过程中,AIO-ANN生成一批非阻塞I/O请求,并立即处理每个完成的I/O请求,而不是等待整批请求完成。同时为了最大化I/O等待时间的利用,算法将大部分计算任务转移到了I/O等待期间。此外,算法还整合了其他优化措施,如数据缓存与结果初始化。在大规模数据集上的实验,证明了AIO-ANN在搜索速度上超越了主流的ANNS算法DiskANN。 展开更多
关键词 向量检索 异步I/O
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一种基于信誉和风险评价的分布式P2P信任模型 被引量:47
3
作者 田春岐 邹仕洪 +2 位作者 田慧蓉 王文东 程时端 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1628-1632,共5页
针对目前大规模P2P系统不能有效处理恶意节点攻击的问题,该文提出一种新的基于信誉与风险评价的P2P系统信任模型,该模型考虑到节点的动态行为影响信任度计算的不确定性,引入风险因素,并提出采用信息熵理论来量化风险,将实体之间的信任... 针对目前大规模P2P系统不能有效处理恶意节点攻击的问题,该文提出一种新的基于信誉与风险评价的P2P系统信任模型,该模型考虑到节点的动态行为影响信任度计算的不确定性,引入风险因素,并提出采用信息熵理论来量化风险,将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来。仿真试验及分析表明,该信任模型能够有效识别恶意节点,相比已有的一些信任模型较大程度地提高了系统成功交易率,可以使节点之间更有效地建立信任关系。 展开更多
关键词 PEER to Peer网络 信任 信誉 局部信任度
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一种基于聚集超级节点的P2P网络信任模型 被引量:39
4
作者 田春岐 江建慧 +1 位作者 胡治国 李峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期345-355,共11页
针对对等网(Peer-to-Peer,P2P)中节点之间由于兴趣爱好差异大、相互发生重复交易的可能性较小从而难以有效建立信任关系的现状,文中提出一种新的基于超级节点的P2P网络信任模型.该模型中节点以兴趣相似而聚簇,节点之间信任关系被划分为... 针对对等网(Peer-to-Peer,P2P)中节点之间由于兴趣爱好差异大、相互发生重复交易的可能性较小从而难以有效建立信任关系的现状,文中提出一种新的基于超级节点的P2P网络信任模型.该模型中节点以兴趣相似而聚簇,节点之间信任关系被划分为3种类型并被给予了各自的解决方案.同时,对于推荐信任信息中存在的虚假的、误导性的和不公正反馈的问题,文中还提出基于节点相似性的反馈信息过滤算法予以有效解决.最后的仿真实验结果表明,该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的强壮性,同时在资源查询时具有较低的查询开销和失败率. 展开更多
关键词 对等网 信任 信誉 超级节点 局部信任度
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一种基于推荐证据的有效抗攻击P2P网络信任模型 被引量:42
5
作者 田春岐 邹仕洪 +1 位作者 王文东 程时端 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期270-281,共12页
提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信... 提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信息引起的性能下降问题,同时,RETM采取推荐证据预处理措施,在合成之前有效过滤了无用的以及误导性的推荐信息,使得该模型具有一定的抗攻击性能.在推荐信息的查找问题上,RETM提出了基于反馈信息的概率查找算法,该算法在降低了网络带宽开销的情况下,提高了信息查询的准确率.实验证明RETM较已有的信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进. 展开更多
关键词 D—S证据合成规则 对等网 信任 信誉 局部信任度
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面向P2P网络应用的基于声誉的trust管理模型 被引量:15
6
作者 田春岐 邹仕洪 +1 位作者 王文东 程时端 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期63-70,共8页
提出一种新的面向P2P网络应用的信任管理模型,该模型根据节点的历史交易情况和系统中其他节点的推荐计算节点的信任度,给出了普遍适用的、具体量化和更新推荐者可信度的数学表达形式,同时考虑到节点的自主性动态行为影响信任度计算的不... 提出一种新的面向P2P网络应用的信任管理模型,该模型根据节点的历史交易情况和系统中其他节点的推荐计算节点的信任度,给出了普遍适用的、具体量化和更新推荐者可信度的数学表达形式,同时考虑到节点的自主性动态行为影响信任度计算的不确定性,引入风险因素,提出了采用信息熵理论来量化风险,将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来。仿真实验及分析表明,该信任模型能够有效识别恶意节点,相比已有的一些信任模型在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进,可以使节点之间更有效的建立信任关系。 展开更多
关键词 对等网 信任 可信度 局部信任度
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一种新的基于改进型D-S证据理论的P2P信任模型 被引量:13
7
作者 田春岐 邹仕洪 +1 位作者 王文东 程时端 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1480-1484,共5页
在大规模对等网(P2P)文件共享环境中,节点之间信任问题亟需解决。该文提出一种基于改进型D-S证据理论的P2P信任模型,给出了该模型的数学分析和抑制各类恶意节点攻击的措施。实验证明该算法较已有的一些信任机制在系统成功交易率、模型... 在大规模对等网(P2P)文件共享环境中,节点之间信任问题亟需解决。该文提出一种基于改进型D-S证据理论的P2P信任模型,给出了该模型的数学分析和抑制各类恶意节点攻击的措施。实验证明该算法较已有的一些信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进。 展开更多
关键词 对等网 D-S证据理论 信任 局部信任度
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IPSec VPN的研究和分析 被引量:16
8
作者 田春岐 王立明 +1 位作者 蔡勉 周凯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第4期163-166,共4页
在扼要介绍虚拟专用网VPN安全机制的基础上,详细研究和分析了VPN系统中的四项主要安全技术;然后,在提出IPSec协议体系结构的同时,重点分析了IPSec协议以及实现问题,最后,指出了用IPSec协议实现VPN的优越性。
关键词 虚拟专用网 因特网安全协议(IPSec) 隧道 认证 访问控制
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构造分布式P2P环境下抗攻击信任管理模型 被引量:6
9
作者 田春岐 邹仕洪 +1 位作者 王文东 程时端 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期62-65,共4页
提出了一种基于推荐机制的抗攻击型对等网络信任管理模型,并给出了普遍适用的、具体量化推荐信息可信度的数学方法.考虑到节点的自主行为及恶意节点的存在,节点的信任度计算被分为信誉值和惩罚值2部分.实验证明,本模型较已有的信任机制... 提出了一种基于推荐机制的抗攻击型对等网络信任管理模型,并给出了普遍适用的、具体量化推荐信息可信度的数学方法.考虑到节点的自主行为及恶意节点的存在,节点的信任度计算被分为信誉值和惩罚值2部分.实验证明,本模型较已有的信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等方面有较大改进. 展开更多
关键词 对等网 信任 可信度 局部信任度
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构建自组网络中基于兴趣群组的激励机制 被引量:2
10
作者 田春岐 黄震华 邹仕洪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2466-2469,共4页
提出一种基于兴趣群组的有效抗攻击性自组网络信任激励模型IGTrust,通过采用经济学中收益与损失概念,屏蔽了不同评价主体对同一行为评价的差异性.IGTrust将信任关系划分为三种类型,以节点获得的相对收益作为信任评估依据,结合交易信息... 提出一种基于兴趣群组的有效抗攻击性自组网络信任激励模型IGTrust,通过采用经济学中收益与损失概念,屏蔽了不同评价主体对同一行为评价的差异性.IGTrust将信任关系划分为三种类型,以节点获得的相对收益作为信任评估依据,结合交易信息量、折扣因子、时间维度等参数给予了各自的解决方案.仿真实验结果表明,IGTrust在抗恶意节点攻击与资源查询性能等方面均有良好性能. 展开更多
关键词 对等网 信任 兴趣群组 信誉
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一种基于机器学习的Spark容器集群性能提升方法 被引量:2
11
作者 田春岐 李静 +1 位作者 王伟 张礼庆 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第4期11-19,共9页
目前基于Spark的应用十分广泛,合理的参数配置会使Spark作业具备较高的执行效率,很多学者对虚拟机集群上的Spark参数调优进行了深入研究。近年来,容器作为一种新兴的云计算基础设施越来越广泛地被应用于服务集群中,因而对基于容器集群的... 目前基于Spark的应用十分广泛,合理的参数配置会使Spark作业具备较高的执行效率,很多学者对虚拟机集群上的Spark参数调优进行了深入研究。近年来,容器作为一种新兴的云计算基础设施越来越广泛地被应用于服务集群中,因而对基于容器集群的Spark参数调优进行研究也具有重要意义。文章研究了Docker容器集群中Spark的参数配置问题,提出了一种新型的参数调优方法(ContainerOpt),使用机器学习方法学习并预测作业在不同参数组合下的性能,同时引入节点自动伸缩机制,使输入规模较大的作业可以获得更优的性能。文章还提出了由时间和资源共同决定的性能表示模型,代替传统的基于单一执行时间的性能表示模型,从而在作业执行时间和资源占用之间达到较好的平衡。实验结果表明,相较于默认配置,该参数调优方法可提升50%的执行效率。 展开更多
关键词 云计算 SPARK DOCKER 机器学习 参数调优
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基于排序学习的推荐算法研究综述 被引量:108
12
作者 黄震华 张佳雯 +2 位作者 田春岐 孙圣力 向阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期691-713,共23页
排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型... 排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,成为基于排序学习推荐算法的主要任务.对近些年基于排序学习的推荐算法研究进展进行综述,并对其问题定义、关键技术、效用评价、应用进展等进行概括、比较和分析.最后,对基于排序学习的推荐算法的未来发展趋势进行探讨和展望. 展开更多
关键词 排序学习 推荐算法 机器学习 兴趣模型 个性化服务
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IP网络性能测量研究现状和进展 被引量:19
13
作者 胡治国 田春岐 +2 位作者 杜亮 关晓蔷 曹峰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期105-134,共30页
网络性能测量是网络测量领域的核心分支,是指遵照一定的方法和技术,利用软、硬件工具来测试、验证及表征网络性能指标的一系列活动总和,是量化网络性能指标、理解和认识网络行为最基本和最有效的手段,在网络建模、网络安全、网络管理和... 网络性能测量是网络测量领域的核心分支,是指遵照一定的方法和技术,利用软、硬件工具来测试、验证及表征网络性能指标的一系列活动总和,是量化网络性能指标、理解和认识网络行为最基本和最有效的手段,在网络建模、网络安全、网络管理和优化等诸多领域均有广泛应用,是计算机网络领域持续的研究热点之一.介绍了该领域的研究现状与进展,重点讨论了带宽、丢包和时延测量等方面的代表性算法,从算法的基本思想、关键技术、实现机理入手,剖析了突发性背景流的时间不确性和多跳网络路径下的空间不确定性对带宽测量的影响、丢包测量中应用流丢包与探测流丢包的区别与联系、时延测量中时钟偏差与时钟频差的相互作用关系等问题,并在此基础上对网络性能测量面临的挑战、发展趋势和进一步研究的方向进行了讨论. 展开更多
关键词 网络性能 带宽 瓶颈定位 丢包 时延
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一种动态环境下的互联网服务故障诊断算法 被引量:4
14
作者 褚灵伟 邹仕洪 +2 位作者 程时端 田春岐 王文东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2520-2530,共11页
服务环境中的动态性会对故障诊断算法性能造成影响.为了降低这种影响,分析了服务环境中的动态性,提出多层管理模型建模服务系统:二分贝叶斯网络建立依赖模型和二元对称信道建模噪声.针对故障自动修复机制导致的动态故障集环境,在故障持... 服务环境中的动态性会对故障诊断算法性能造成影响.为了降低这种影响,分析了服务环境中的动态性,提出多层管理模型建模服务系统:二分贝叶斯网络建立依赖模型和二元对称信道建模噪声.针对故障自动修复机制导致的动态故障集环境,在故障持续时间统计的基础上修正当前窗口内先验故障概率;针对动态模型环境,基于当前窗口内原始模型和观察症状时间建立期望模型.仿真结果显示,算法可以有效地诊断动态环境下的互联网服务故障. 展开更多
关键词 动态系统 故障管理 故障诊断 依赖模型 二分贝叶斯网络
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多域服务环境下的分布式故障诊断算法 被引量:3
15
作者 褚灵伟 邹仕洪 +3 位作者 程时端 田春岐 王文东 胡博 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期836-840,共5页
多域服务环境下,域间故障传播导致的跨域症状会对故障诊断算法性能造成影响。该文提出了多域服务环境下的分布式依赖模型,在该模型基础上提出分布式故障诊断算法,并从减小通信开销、更准确的症状引发评估函数和虚假症状概率3个方面对算... 多域服务环境下,域间故障传播导致的跨域症状会对故障诊断算法性能造成影响。该文提出了多域服务环境下的分布式依赖模型,在该模型基础上提出分布式故障诊断算法,并从减小通信开销、更准确的症状引发评估函数和虚假症状概率3个方面对算法进行了改进。仿真结果显示,该文算法可以有效诊断多域环境下的服务故障。 展开更多
关键词 故障管理 故障诊断 分布式诊断 分布式依赖模型
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数据驱动的开源软件供应链可维护性风险分析方法 被引量:2
16
作者 孙晴 梁冠宇 +3 位作者 武延军 武斌 田春岐 王伟 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期90-99,共10页
软件供应链的使用始终穿插在软件系统研发过程当中,近年来关于软件供应链的安全事件频发,软件供应链安全已然成为了一个全球性问题.软件可维护性作为软件质量的重要属性之一,反映了软件维护活动的难易程度.软件供应链的开源趋势逐渐流行... 软件供应链的使用始终穿插在软件系统研发过程当中,近年来关于软件供应链的安全事件频发,软件供应链安全已然成为了一个全球性问题.软件可维护性作为软件质量的重要属性之一,反映了软件维护活动的难易程度.软件供应链的开源趋势逐渐流行,但对开源软件供应链的可维护性研究还处于起步阶段.基于以上考虑,本文结合传统软件维护性风险研究方法,探究了开源软件维护性风险特有的分析视角,并提出了一个开源软件供应链维护性质量模型.该模型通过16种度量指标分别对团队健康、软件活跃度、依赖影响力、测试完整度、外部依赖度和可理解性等9种软件属性类进行度量以反映开源软件供应链的可维护性.同时基于GitHub托管平台和npm (Node.js标准的软件包管理器)子生态数据(包括软件信息、依赖关系、各个软件在开发过程中产生的行为数据等),对同一时间内不同软件的可维护性指标进行对比计算,验证了本文所提出方法的合理性.因此,使用本文所提出的可维护性质量模型可以有效地对开源软件供应链进行可维护性评估,帮助和指导软件的设计与重构,进而开发出更高质量的软件系统. 展开更多
关键词 开源软件供应链 风险评估 可维护性 评估模型
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基于单向函数树的多播密钥管理方案安全性分析 被引量:1
17
作者 陈璟 杨波 田春岐 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期959-962,共4页
对SMuG的草案之一的基于单向函数树(OFT)的密钥管理方案的安全性进行了详细的分析,指出了OFT方案在实现前向安全和后向安全上的漏洞,提出了可以实现完整的前向安全和后向安全的OFT改进方案.
关键词 单向函数树 多播安全 密钥管理 前向安全 后向安全
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基于ResNet的航空发动机制件表面缺陷分类研究 被引量:3
18
作者 闫雪 张瑜 +1 位作者 李光耀 田春岐 《计算机科学与应用》 2021年第5期1256-1263,共8页
针对现有航空发动机制件缺陷分类所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷,提出了一种基于ResNet-18算法的缺陷分类方法。该算法使用深度残差网络提取缺陷特征,并通过修改网络结构适应于不同的缺陷种类。在实验过程中,首先对原始的钢带... 针对现有航空发动机制件缺陷分类所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷,提出了一种基于ResNet-18算法的缺陷分类方法。该算法使用深度残差网络提取缺陷特征,并通过修改网络结构适应于不同的缺陷种类。在实验过程中,首先对原始的钢带表面图像进行预处理,使用裁剪、旋转角度等方法扩增数据集。然后使用PyTorch深度学习框架搭建卷积神经网络模型,并将增强后的图片数据输入到模型中进行训练,实现对缺陷的分类。最后,使用东北大学钢带表面缺陷公共数据集进行训练与评估。本文算法在东北大学钢带表面缺陷公共训练集上的分类准确率为97.33%,在测试集上的准确率达到95.36%,为真实工业场景下缺陷的分类提供了可能。 展开更多
关键词 缺陷分类 ResNet 钢材表面
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基于改进Faster R-CNN的航空发动机制件表面缺陷检测算法 被引量:2
19
作者 唐嘉鸿 黄颀 田春岐 《机床与液压》 北大核心 2022年第23期93-98,共6页
针对现有航空发动机制件缺陷检测所存在的检测准确率低、速度慢等问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的缺陷检测方法。该算法使用深度残差网络提取缺陷特征,采用含有内容感知重组的特征金字塔模型融合各层次特征图,并根据检测框尺... 针对现有航空发动机制件缺陷检测所存在的检测准确率低、速度慢等问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的缺陷检测方法。该算法使用深度残差网络提取缺陷特征,采用含有内容感知重组的特征金字塔模型融合各层次特征图,并根据检测框尺度选取相应层次的特征图进行检测和识别,在RCNN部分使用分层采样实现挖掘难例,增强模型对难例样本的学习。实验结果表明:所提算法具有较高的检测准确率,而且能够有效提升检测速度。 展开更多
关键词 制件缺陷检测 Faster R-CNN算法 内容感知重组 分层采样
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基于改进LSTM方法的安全态势感知模型研究
20
作者 于春光 孙远航 +1 位作者 李光耀 田春岐 《计算机科学与应用》 2021年第5期1411-1418,共8页
网络环境中的各种网络攻击行为给网络带来了很多挑战,导致网络故障和负载增加等突发网络安全事件发生的概率变大,网络安全预警的前提是安全态势。因此,针对网络安全态势的不确定性、波动性等特点,提出了改进的长短期记忆(LSTM)网络的安... 网络环境中的各种网络攻击行为给网络带来了很多挑战,导致网络故障和负载增加等突发网络安全事件发生的概率变大,网络安全预警的前提是安全态势。因此,针对网络安全态势的不确定性、波动性等特点,提出了改进的长短期记忆(LSTM)网络的安全态势感知模型。首先,针对神经网络训练过程中速度较慢和数据维度过高的问题,采用卷积神经网络进行降维,然后利用改进的循环神经网络进行预测态势值,最后通过计算均方根误差来评价模型的优势。通过仿真对比实验验证了改进的LSTM模型大大降低了模型预测误差,能够更加高效、准确地实现对网络态势的评估和预测。 展开更多
关键词 态势感知 深度学习 卷积神经网络 LSTM RNN
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