检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

物化视图选择的预处理算法

计算机研究与发展 2004年第10期41卷 1645-1651页

作者：张柏礼孙志挥孙翔东南大学计算机科学与工程系南京210096

现有的静态物化视图选择算法的视图搜索代价较大 ,而导致算法的时间复杂度偏高 ,不能用于对物化视图进行在线动态调整提出了一种物化视图选择的预处理算法———PMVS ,其中包括用户查询集动态调整算法QSDM、候选视图格构造算法CVLC和... 详细信息

现有的静态物化视图选择算法的视图搜索代价较大 ,而导致算法的时间复杂度偏高 ,不能用于对物化视图进行在线动态调整提出了一种物化视图选择的预处理算法———PMVS ,其中包括用户查询集动态调整算法QSDM、候选视图格构造算法CVLC和候选视图筛选算法CVF ,该算法可用做预处理过程对视图数量进行在线压缩 ,从而降低了静态算法的视图空间搜索代价和时间复杂度

关键词：物化视图预处理算法多维数据集数据仓库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多分类及特征融合的静默活体检测算法

浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 263-270页

作者：黄新宇游帆张沛张昭张柏礼吕建华徐立臻东南大学计算机科学与技术学院江苏南京211189 智能电网保护和运行控制国家重点实验室江苏南京211189 南瑞集团江苏南京211189

现有的静默活体检测研究忽略不同非活体攻击方式之间的差异,以及不考虑活体和非活体样本类别不均衡对模型学习的不利影响.本研究将非活体攻击类别细分成打印攻击和展示攻击,将静默活体检测由传统的二分类问题转变为多分类问题,并提出采... 详细信息

现有的静默活体检测研究忽略不同非活体攻击方式之间的差异,以及不考虑活体和非活体样本类别不均衡对模型学习的不利影响.本研究将非活体攻击类别细分成打印攻击和展示攻击,将静默活体检测由传统的二分类问题转变为多分类问题,并提出采取交叉熵作为损失函数对网络模型进行训练的方案,用以克服二分类和类别不均衡问题,使得模型训练中能更准确发现和抽象出非活体人脸样本共同的欺诈特征,提高网络模型对非活体识别的精准度.构建双流特征融合网络模型,采取注意力机制对从RGB和YCrCb这2种不同色彩空间提取到的特征向量进行自适应加权融合,以进一步提升网络模型的特征表示能力.在CASIA-FASD、 Replay-Attack、MSU-MFSD和OULU-NPU 4个公开数据集进行大量的对比实验,实验结果表明,采取多分类策略以及特征融合的静默活体检测模型能够有效降低分类错误率并提升泛化能力.

关键词：人脸活体检测多分类类别不均衡交叉熵损失特征融合

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种不确定图中最可靠最大流问题的解决方案

计算机学报 2014年第10期37卷 2084-2095页

作者：张柏礼吕建华生衍田伟东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京2111893 南京弘毅电气自动化有限公司南京210039

最可靠最大流是不确定图中可靠性最高的最大流,它是传统最大流问题在不确定图上的自然延伸.现有的最可靠最大流算法SDBA时间复杂性较高,无法满足实际中不同应用的需求,为此,文中提出一种具有普遍适用性的最可靠最大流解决方案.该方案包... 详细信息

最可靠最大流是不确定图中可靠性最高的最大流,它是传统最大流问题在不确定图上的自然延伸.现有的最可靠最大流算法SDBA时间复杂性较高,无法满足实际中不同应用的需求,为此,文中提出一种具有普遍适用性的最可靠最大流解决方案.该方案包含面向不同需求的3种算法:基于负权群落消去的NWCE算法、基于时间约束优先单环消去的SPEA-t算法和基于概率阈值约束优先单环消去的SPEA-p算法.其中,NWCE算法借鉴最小费用最大流的"流平移"思想并基于文中提出的负权群落概念,在辅助剩余图中不断地消去可使可靠性增加而流量不变的负权群落,可证当消去所有负权群落时对应的最大流即为最可靠最大流.根据负权群落中由单环组成的群落占很高比例且相对于多环组成的群落更易查找和消去的性质,同时考虑到NWCE算法为了获得最优解,往往为了消去最后少数几个对概率提高贡献很小的负权群落却花费了很长时间的现象,提出SPEA-t和SPEA-p两种快速近似算法,前者是以规定时间内尽可能逼近最优解为目标,后者是以最少时间达到预设的概率阈值为目标,它们都采用了优先消去概率-时间效益较好的单环群落的策略,加快对最优解的逼近速度,减少或放弃时间开销较大的多环群落的消去,以满足那些对算法时间性能要求很高而结果以近似最优即可的应用需求.实验表明,相对于SDBA算法,NWCE算法结合概率剪枝策略在时间性能上有了数量级的提高,而SPEA-t算法和SPEA-p算法则具有更高的性能和更好的适用性.

关键词：不确定图最大流流可靠性

面向变电设备金属锈蚀检测的分层嵌套标注方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

云南大学学报（自然科学版） 2022年第1期44卷 57-63页

作者：张昭张沛曹勇杨莎黄树欣孙瀚张柏礼智能电网保护和运行控制国家重点实验室江苏南京211106 南瑞集团江苏南京211106 国网山东省电力公司枣庄供电公司山东枣庄277099 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189

金属锈蚀对变电设备会造成持续性的破坏,形成安全隐患.基于深度学习的金属锈蚀自动检测方法是目前一种可行的方法.然而金属锈蚀形状的不规则性和可拆分性导致在训练样本标注时,标注者面临很多歧义,存在难以实现标注过程标准化和标注结... 详细信息

金属锈蚀对变电设备会造成持续性的破坏,形成安全隐患.基于深度学习的金属锈蚀自动检测方法是目前一种可行的方法.然而金属锈蚀形状的不规则性和可拆分性导致在训练样本标注时,标注者面临很多歧义,存在难以实现标注过程标准化和标注结果一致性的问题.为此,提出一种新的训练样本分层嵌套标注方法.首先,采用较大的矩形框对锈蚀区域进行大面积标注;其次,在第一步的标注框内,对那些特征非常明显并具有相对独立性的区域进行二次标注,形成第二层的内部嵌套标注,这种标注方法不存在标注歧义,易于统一和标准化,容易获得稳定的标注质量,另外,这种标注方法突出了锈蚀特征,并一定程度上增加了被标注锈蚀的样本数量,实现了数据增强;最后,通过一系列实验表明,采用分层嵌套标注方法后,YOLOv5召回率从50.79%提升至59.41%,Faster R-CNN+VGG16召回率从66.50%提升至78.94%,Faster R-CNN+Res101召回率从78.32%提升至84.61%.

关键词：深度学习金属锈蚀检测分层嵌套标注

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

不确定图最可靠最大流算法研究

计算机学报 2012年第11期35卷 2371-2380页

作者：蔡伟张柏礼吕建华东南大学计算机科学与工程学院南京210096 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096

文中首先基于可能世界模型提出了不确定图的最可靠最大流问题和可靠性计算模型,这对于构建可靠性网络、可靠传输路径选择以及系统薄弱环节分析等一系列实际问题具有重要意义;然后基于简单路径组合思想提出了一种求解最可靠最大流的算法S... 详细信息

文中首先基于可能世界模型提出了不确定图的最可靠最大流问题和可靠性计算模型,这对于构建可靠性网络、可靠传输路径选择以及系统薄弱环节分析等一系列实际问题具有重要意义;然后基于简单路径组合思想提出了一种求解最可靠最大流的算法SPCA,通过简单路径流量的组合,在无需求得所有最大流分布的情况下获得最可靠最大流,并在组合过程中引入概率剪枝与约束剪枝策略,对无效组合进行过滤,从而显著地提高了算法效率;接着文中针对SPCA算法易受路径数量及瓶颈容量影响的问题,又提出一种基于状态空间划分的最可靠最大流算法SDBA,该算法的主要思想是将不确定图所蕴含的子图空间划分为互不相交且满足最大流值的闭合区间集合,进而寻找所有闭合区间中概率最大的下界状态,经证明这个下界状态对应子图中的最大流分布为最可靠最大流;最后通过实验,比较了两种算法的性能.实验结果表明SDBA算法相对于SPCA算法其空间复杂度有一定的增加,但时间复杂度方面具有较大的优势,能够很好地解决SPCA算法性能受制于容量的问题,具有更好的性能与适用性.

关键词：不确定图可能世界模型最大流流可靠性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种时序数据局部相关对象聚类算法

东南大学学报（自然科学版） 2007年第5期37卷 793-797页

作者：闫雷鸣孙志挥张柏礼东南大学计算机科学与工程学院南京210096

针对高维时序数据中局部相关模式的聚类问题,建立了一种基于相关子模式的spCluster模型,讨论了该模型与平均平方残值的关系.并以此模型为基础,提出了适用于时序数据的确定性双聚类算法sp-TSC,该算法首先利用spCluster模型将局部相关的... 详细信息

针对高维时序数据中局部相关模式的聚类问题,建立了一种基于相关子模式的spCluster模型,讨论了该模型与平均平方残值的关系.并以此模型为基础,提出了适用于时序数据的确定性双聚类算法sp-TSC,该算法首先利用spCluster模型将局部相关的数据对象符号化,然后将字符序列插入到泛化后缀树中,利用后缀树的性质避免了穷举局部相关子模式的各种组合,有效减小了搜索空间,从而可以在数据矩阵尺寸的线性时间内发现全部最大δ-spCluster.理论分析和实验表明,该算法是高效可行的.

关键词：双聚类时间序列后缀树局部相关

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于不确定图的最可靠最大流的改进算法

东南大学学报（自然科学版） 2015年第2期45卷 241-246页

作者：张柏礼杨娟吕建华田伟东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 南京弘毅电气自动化有限公司南京210039

针对网络规模和稠密度的增大最可靠最大流SDBA算法性能下降较快的不足,提出了基于概率和割集双过滤的状态空间划分算法DF-SDBA.首先,在状态空间划分过程中使用概率约束,针对每一个待处理的区间,筛选掉下界分布概率值小于当前最可靠最大... 详细信息

针对网络规模和稠密度的增大最可靠最大流SDBA算法性能下降较快的不足,提出了基于概率和割集双过滤的状态空间划分算法DF-SDBA.首先,在状态空间划分过程中使用概率约束,针对每一个待处理的区间,筛选掉下界分布概率值小于当前最可靠最大流分布的未处理区间,有效地减少了算法迭代的次数;然后,针对不确定的区间使用割集约束,即在区间上界对应的子图中求出最大流,同时求出最小割集,根据最小割集中的边必须都出现在合格子区间上界向量中这一规则,对待划分的子区间进行筛选,从而进一步减少了划分区间的数量.实验结果表明,相对于SDBA算法,DF-SDBA算法有效地减少了需要划分的区间,很大程度上克服了网络规模和稠密度对算法性能的影响,具有显著的性能优势,有效地提高了算法的适用性.

关键词：不确定图最大流流可靠性最小割

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

分布式数据挖掘中的最优K相异性取样技术

东南大学学报（自然科学版） 2008年第3期38卷 385-389页

作者：胡文瑜孙志挥张柏礼东南大学计算机科学与工程学院

为了弥补基于集中式处理的分布式数据挖掘方法的不足,有效地实施分布式数据挖掘(DDM)任务,需要一种能从分布式数据源中获取多样化代表性取样集的技术.提出了一种新的适用于分布式数据挖掘环境的数据取样算法(OptiSim-DDM方法),算法核心... 详细信息

为了弥补基于集中式处理的分布式数据挖掘方法的不足,有效地实施分布式数据挖掘(DDM)任务,需要一种能从分布式数据源中获取多样化代表性取样集的技术.提出了一种新的适用于分布式数据挖掘环境的数据取样算法(OptiSim-DDM方法),算法核心是基于最优K相异性进行数据选择,采用移动Agent技术和扩展的最优K相异性数据多样化代表性子集选择方法,能在各分布式数据场地中轮转选择出全局数据集的多样化代表性取样集.该方法通过降低所挖掘的数据集的数据规模来降低数据挖掘算法的时空复杂度,降低网络通讯代价,提高数据挖掘的执行效率,适合于各场地数据是互相关联和互相依赖的分布式数据挖掘任务.实验结果证实该方法是可行、有效的.

关键词：分布式数据挖掘最优K相异性选择算法 Agent

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

无线传感网中能量优化的异常检测算法

南京航空航天大学学报 2011年第B7期43卷 109-113页

作者：吕建华张柏礼东南大学计算机科学与工程学院南京210096

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相... 详细信息

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相关测试结果表明,本文算法既保证了传感网异常检测精度又提高了网络能量利用效率。

关键词：无线传感器网络异常检测能量优化