检索结果-南通市图书馆

面向配电网故障数据的BIC评估后向选择方法

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北京邮电大学学报 2017年第3期40卷 104-109页

作者：曾兴东林荣恒邹华张勇北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 中国电子科技集团公司第五十四研究所通信网信息传输与分发技术重点实验室石家庄050081 国家电网上海电力公司上海200122

10 kV配电网所处环境复杂,引发故障的原因很多,在使用数据挖掘方法对配电网故障进行分析时,太多的特征会对挖掘模型造成负面影响.为了防止挖掘模型考虑过多无用信息,需首先对数据进行特征选择来实现降维,因此提出了基于贝叶斯信息准则(B... 详细信息

10 kV配电网所处环境复杂,引发故障的原因很多,在使用数据挖掘方法对配电网故障进行分析时,太多的特征会对挖掘模型造成负面影响.为了防止挖掘模型考虑过多无用信息,需首先对数据进行特征选择来实现降维,因此提出了基于贝叶斯信息准则(BIC)的模型评估后向选择算法,对故障因素进行降维.BIC评估准则能够尽可能地简化模型,降低维度,而后向选择算法可以快速得到最优的简化模型,两者的结合提升了降维的速度,并能够得到更加简化的模型.实验结果表明,采用基于BIC评估的后向选择算法有助于后续模型准确性的提升,可提高训练效率.

关键词：配电网故障分析降维 BIC模型评估后向选择算法

面向SNS用户访问行为的Web缓存预测替换

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北京邮电大学学报 2012年第1期35卷 111-114页

作者：林荣恒章晖邹华北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

为了提高web缓存性能,在已有缓存替换算法的基础上加入预测机制,提出了一种面向社交网站(SNS)用户访问行为特征的预测替换算法.通过研究SNS的用户行为模型,引入预测对象集,减小了替换风险,提高了缓存命中率.为了验证所提算法的性能,进... 详细信息

为了提高web缓存性能,在已有缓存替换算法的基础上加入预测机制,提出了一种面向社交网站(SNS)用户访问行为特征的预测替换算法.通过研究SNS的用户行为模型,引入预测对象集,减小了替换风险,提高了缓存命中率.为了验证所提算法的性能,进行了大量仿真实验,结果表明,该算法在基于SNS使用行为的缓存方面,具有提高命中率的优越性.

关键词：社交网站 web缓存中心性替换算法用户访问行为分析

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一种基于决策层融合的多模态情感识别方法

南京师范大学学报（工程技术版） 2022年第2期22卷 35-40页

作者：韩天翊林荣恒北京邮电大学计算机学院国家示范性软件学院北京100876 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

设计了一种软硬结合的多模态情感识别系统,使用语音和面部表情两个模态,通过梅尔频率倒谱系数与卷积神经网络对情感进行识别和分类,同时将语音情感识别迁移到神经网络计算棒以降低环境负载.在模态融合时,采用决策层融合的方式来提高识... 详细信息

设计了一种软硬结合的多模态情感识别系统,使用语音和面部表情两个模态,通过梅尔频率倒谱系数与卷积神经网络对情感进行识别和分类,同时将语音情感识别迁移到神经网络计算棒以降低环境负载.在模态融合时,采用决策层融合的方式来提高识别准确率.实验结果表明,系统拥有较高的识别准确率,且能够在性能较差的运行环境中保持运行速度.

关键词：情感识别卷积神经网络软硬结合多模态决策层融合

融合小波分解的Lasso光伏净负荷预测方法

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电力信息与通信技术 2023年第5期21卷 9-16页

作者：迟捷邹华林荣恒北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)网络与交换技术国家重点实验室北京市海淀区100876

为实现碳达峰、碳中和的目标,有必要对光伏净负荷进行预测,辅助电网根据不同用户的用电需求进行智能分配用电。文章提出了一种小波分解结合Lasso回归模型的预测模型,其中小波分解将时间序列数据的时频域进行对调,聚焦到数据的细节,更适... 详细信息

为实现碳达峰、碳中和的目标,有必要对光伏净负荷进行预测,辅助电网根据不同用户的用电需求进行智能分配用电。文章提出了一种小波分解结合Lasso回归模型的预测模型,其中小波分解将时间序列数据的时频域进行对调,聚焦到数据的细节,更适合描述光伏净负荷的内在特性,而在Lasso回归模型中引入该方法将原始数据映射到合适的高维特征空间,使得Lasso回归模型应用于非线性的光伏净负荷数据。在实验验证中首先根据已有的10个台区的光伏净负荷数据进行分析,然后通过这些光伏净负荷数据使用预测模型进行训练和预测,实验结果表明该预测模型具有较高的准确性。

关键词：光伏净负荷小波分解 Lasso回归模型负荷预测

基于K-means的云化分布式BPEL引擎放置机制

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通信学报 2014年第5期35卷 49-56页

作者：林荣恒吴步丹赵耀杨放春北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

针对分布式BPEL引擎在云中的放置问题开展研究,提出了一种基于K-means的分布式BPEL引擎放置机制,该机制将BPEL引擎放置问题模型化为相关最优化数学模型,并且将该模型映射到K-means算法进行求解。该机制还讨论了算法在不同网络拓扑随机... 详细信息

针对分布式BPEL引擎在云中的放置问题开展研究,提出了一种基于K-means的分布式BPEL引擎放置机制,该机制将BPEL引擎放置问题模型化为相关最优化数学模型,并且将该模型映射到K-means算法进行求解。该机制还讨论了算法在不同网络拓扑随机图、树形网络拓扑的应用。最后利用统计软件R进行了相关实验仿真,仿真结果显示该放置机制可优化服务调用所占用的带宽资源。

关键词： BPEL 服务引擎 K-means 分布式计算云计算

基于马尔科夫决策过程的可适变业务流程建模及分析

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电子与信息学报 2013年第7期35卷 1760-1765页

作者：张红霞邹华林荣恒杨放春北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 中国石油大学计算机与通信工程学院青岛266580

研究移动网络的适变业务流程的建模和模型分析对于部署和执行Web服务应用有着重要的意义。该文通过定义业务流程的相似性及数据类型的相容性,为可适变应用提供了候选集合,使得业务流程能够根据环境的变化动态地进行适变。为了有效地对... 详细信息

研究移动网络的适变业务流程的建模和模型分析对于部署和执行Web服务应用有着重要的意义。该文通过定义业务流程的相似性及数据类型的相容性,为可适变应用提供了候选集合,使得业务流程能够根据环境的变化动态地进行适变。为了有效地对适变业务流程实例进行分析,该文提出基于马尔科夫决策过程模型的适变业务流程建模方法,采用随机模型检测技术对模型的合理性进行验证和预测。针对具体实例,采用该文提出的方法对视频传输应用进行建模和分析验证,实验结果表明,该文为适变业务流程的建模和分析验证提供了一种有效的方法。

关键词：移动网络业务流程马尔科夫决策过程概率计算树逻辑随机模型检测

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一种辅助用户搜索的聚类可视化搜索服务

华中科技大学学报（自然科学版） 2013年第S2期41卷 100-105页

作者：林荣恒吴步丹赵耀朱光楠北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

针对用户搜索聚类的需求,以描述优先聚类算法为中心,利用提取高频短语获取候选聚类标签,并结合用户行为,提出一种基于搜索引擎的搜索结果可视化服务的实现机制.该机制包括聚类、可视化、用户反馈三个方面的算法,通过将用户的搜索结果动... 详细信息

针对用户搜索聚类的需求,以描述优先聚类算法为中心,利用提取高频短语获取候选聚类标签,并结合用户行为,提出一种基于搜索引擎的搜索结果可视化服务的实现机制.该机制包括聚类、可视化、用户反馈三个方面的算法,通过将用户的搜索结果动态转化及总结为相关聚类形态,基此进行可视化搜索呈现,引导用户快速获得搜索结果,并统计用户的使用习惯.实验表明:该机制可有效将用户搜索的结果进行汇聚,减少用户选择的选项,利用聚类等呈现手段辅助用户搜索.

关键词：搜索服务可视化聚类用户行为统计增强搜索引擎

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基于粒子群优化的负载均衡的虚拟网络映射

电子与信息学报 2013年第7期35卷 1753-1759页

作者：黄彬彬林荣恒彭凯邹华杨放春 f北京邮电大学智能交换与控制国家重点实验室北京100876

虚拟网络映射忽略通信路径上中间节点的资源消耗,以底层物理网络资源消耗最小或路径最短为目标,导致最优路径上中间节点资源不足而出现瓶颈,影响整个底层网络的性能及后续虚拟网络请求成功率。该文针对这一问题考虑物理路径上中间节点... 详细信息

虚拟网络映射忽略通信路径上中间节点的资源消耗,以底层物理网络资源消耗最小或路径最短为目标,导致最优路径上中间节点资源不足而出现瓶颈,影响整个底层网络的性能及后续虚拟网络请求成功率。该文针对这一问题考虑物理路径上中间节点资源消耗,以节点负载和链路负载同时达到均衡为目标,将路径跳数限制作为约束,建立虚拟网络映射的数学模型,并采用多目标负载均衡粒子群优化算法求解,记作LB-PSO。实验证明该算法有效地消除了资源瓶颈,为后续虚拟网络请求提供一个更为均衡的底层物理网络,从而提高了虚拟网络构建成功率、网络资源利用率以及基础设施提供商的收益。

关键词：云计算虚拟网映射节点资源负载均衡粒子群优化

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基于局部近似过滤的多约束服务选择方法

电子与信息学报 2013年第10期35卷 2314-2320页

作者：梁中军邹华郭静杨放春林荣恒北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

随着Web服务数量与用户需求的不断增长,如何在功能约束和QoS约束下选择Web服务去构建高质量的组合服务已成为Web服务领域的一项重要研究内容。然而,现有大多数Web服务选择方法仅仅解决了在多种QoS约束下选择服务的问题,忽略了服务间的... 详细信息

随着Web服务数量与用户需求的不断增长,如何在功能约束和QoS约束下选择Web服务去构建高质量的组合服务已成为Web服务领域的一项重要研究内容。然而,现有大多数Web服务选择方法仅仅解决了在多种QoS约束下选择服务的问题,忽略了服务间的功能性约束。为解决这一问题,该文提出一种基于局部近似过滤的多约束服务选择方法。该方法首先利用候选服务在多种约束下的被选关系,滤除部分不满足约束的服务,并估算每个剩余候选服务的局部适应度;然后,利用文中设计的有向粒子群算法,以候选服务的局部适应度为引导信息搜索出最优方案。实验结果表明了方法的有效性。

关键词：服务质量多约束服务选择粒子群局部近似过滤