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

粒子群算法的交互性与随机性分析

自动化学报 2012年第9期38卷 1471-1484页

作者：刘建华刘国买杨荣华胡文瑜福建工程学院计算机与信息科学系福州350108 福建工程学院管理学院福州350108

在现有分析结论的基础上,分别采用优化的凸性理论和概率收敛理论,分析了粒子群(Particle swarm optimization,PSO)算法的交互性和随机性对算法的影响.分析得出,在不考虑随机性的条件下,当PSO算法优化单峰函数时,交互性使粒子最终收敛于... 详细信息

在现有分析结论的基础上,分别采用优化的凸性理论和概率收敛理论,分析了粒子群(Particle swarm optimization,PSO)算法的交互性和随机性对算法的影响.分析得出,在不考虑随机性的条件下,当PSO算法优化单峰函数时,交互性使粒子最终收敛于全局最优粒子位置;当PSO算法优化多峰函数时,交互性未必使粒子最终收敛于全局最优位置.但如果考虑随机性,算法优化的目标函数无论是单峰函数还是多峰函数,粒子都会依概率收敛于最优位置.通过基准函数的实验验证了分析的结论.

关键词：粒子群算法收敛性交互性随机性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向访问过程的动态访问控制模型研究

计算机技术与发展 2022年第4期32卷 92-96,108页

作者：胡文瑜陈金波福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

信息安全领域中的访问控制技术为信息安全增加了一道坚固的屏障,但现有的访问控制技术更注重在用户取得授权之前对用户进行合法性校验和信任度评估,合法用户一经授权便在整个访问周期里都拥有完整权限,合法用户拿到权限后即使进行非法... 详细信息

信息安全领域中的访问控制技术为信息安全增加了一道坚固的屏障,但现有的访问控制技术更注重在用户取得授权之前对用户进行合法性校验和信任度评估,合法用户一经授权便在整个访问周期里都拥有完整权限,合法用户拿到权限后即使进行非法操作也无法对其权限进行收回。该文提出了一种面向访问过程的动态访问控制(access process oriented dynamic access control,APODAC)模型,该模型在原有基于角色控制模型(RBAC模型)的基础上引入用户风险等级评估、权限动态调整等一系列方法,实现了用户基于角色取得最大权限的情况下对用户权限进行实时监控与调整。最后给出了APODAC模型的体系架构,同时还给出了用户行为序列的构建策略、用户风险等级模糊推理器架构以及动态授权算法。APODAC模型实现了访问过程的权限动态控制,为动态权限访问控制提供了新思路。

关键词：访问控制动态权限行为评估基于角色访问控制模型模糊推理

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

数据挖掘取样方法研究

计算机研究与发展 2011年第1期48卷 45-54页

作者：胡文瑜孙志挥吴英杰东南大学计算机科学与工程学院南京210096 福建工程学院计算机与信息科学系福州350108 福州大学数学与计算机科学学院福州350108

取样是一种通用有效的近似技术.在数据挖掘研究中,取样方法可显著减小所处理数据集的规模,使得众多数据挖掘算法得以应用到大规模数据集以及数据流数据上.通过对应用于数据挖掘领域的代表性取样方法的比较研究和分析总结,提出了一个取... 详细信息

取样是一种通用有效的近似技术.在数据挖掘研究中,取样方法可显著减小所处理数据集的规模,使得众多数据挖掘算法得以应用到大规模数据集以及数据流数据上.通过对应用于数据挖掘领域的代表性取样方法的比较研究和分析总结,提出了一个取样算法分类框架.在指出了均匀取样局限性的基础上阐述了某些应用场景中选用偏倚取样方法的必要性,综述了取样技术在数据挖掘领域的应用研究与应用发展,最后对数据流挖掘取样方法面临的挑战和发展方向进行了展望.

关键词：数据挖掘均匀取样偏倚取样数据流概要数据结构

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

基于区块链的微电网电力交易匹配机制

电力自动化设备 2021年第12期41卷 95-101页

作者：邓明辉唐郑熠黄达胡文瑜福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 湖南工商大学移动商务智能湖南省重点实验室湖南长沙410205 福建工程学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

针对分布式微电网新能源电力交易问题,基于主体的历史交易完成比提出一种适用于交易的匹配策略。将匹配度量化为对实体信用与电力售价的考察,并借助区块链实现信用数据的有效共享与周期评估。当消费者在进行购电行为收到不同生产者的电... 详细信息

针对分布式微电网新能源电力交易问题,基于主体的历史交易完成比提出一种适用于交易的匹配策略。将匹配度量化为对实体信用与电力售价的考察,并借助区块链实现信用数据的有效共享与周期评估。当消费者在进行购电行为收到不同生产者的电价信息时,可从区块链账本中得知该生产者的交易信用值,并筛选出合适的交易方。算例分析表明:所提策略能够有效量化信用,结合售电价格匹配到最适合的交易方。

关键词：区块链电力交易新能源匹配策略分布式

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种物化Web视图的在线选择算法

东南大学学报（自然科学版） 2007年第1期37卷 1-4页

作者：张柏礼孙志挥胡文瑜朱玉全东南大学计算机科学与工程学院南京210096 江苏大学计算机科学与通讯工程学院镇江212013

建立了一个考虑更新代价的Web视图置换测度模型,并以此为基础,提出一种物化Web视图在线选择算法DCR.该算法在简单的缓存算法基础上引入了选择置换机制,通过监测提交的用户查询,决定是否将其结果予以保存,必要时依据置换测度值的大小进... 详细信息

建立了一个考虑更新代价的Web视图置换测度模型,并以此为基础,提出一种物化Web视图在线选择算法DCR.该算法在简单的缓存算法基础上引入了选择置换机制,通过监测提交的用户查询,决定是否将其结果予以保存,必要时依据置换测度值的大小进行置换,实现Web视图物化总量的控制,防止视图过分物化,以降低动态缓存管理、索引和检索的开销.同时可结合适当的维护方式,提高更新效率,避免频繁的更新对查询性能产生太大的影响,使整个算法更具适用性.实验表明,在查询集较大、数据源更新比较频繁的场合,DCR算法可以降低视图检索开销,并可通过机会更新有效减少了失效视图的数量,使算法在用户查询响应性能方面显示出较大的优势.

关键词： Web视图物化视图在线选择

Outlier-DivideConquer:近似聚集查询中离群分治取样算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南京大学学报（自然科学版） 2011年第5期47卷 524-531页

作者：胡文瑜孙志挥张柏礼福建工程学院计算机与信息科学系福州350108 东南大学计算机科学与工程学院南京210096

取样是一种通用有效的近似技术,利用取样技术进行近似聚集查询处理是决策支持系统和数据挖掘实现技术中的常用方法.如何正确有效地给出近似查询结果并最小化近似查询误差是近似查询处理的关键和目标.在深入研究近似聚集查询取样方法的... 详细信息

取样是一种通用有效的近似技术,利用取样技术进行近似聚集查询处理是决策支持系统和数据挖掘实现技术中的常用方法.如何正确有效地给出近似查询结果并最小化近似查询误差是近似查询处理的关键和目标.在深入研究近似聚集查询取样方法的基础上,本文提出了一个有误差确界且只需单遍扫描数据集的离群分治取样Outlier-DivideConquer算法,该算法在聚集属性内部存在高方差分布时能克服随机均匀取样局限,可显著降低近似查询误差,且执行效率优于同类算法.最后通过与传统均匀取样算法的实验比较验证了Outlier-DivideConquer算法的有效性和正确性.

关键词：数据挖掘决策支持近似聚集查询均匀取样离群分治

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于区块链的电动汽车充电网络信任管理机制

贵州大学学报（自然科学版） 2022年第6期39卷 87-98页

作者：黄达刘传唐郑熠陈龙辉胡文瑜福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 湖南工商大学移动商务智能湖南省重点实验室湖南长沙410205 福建工程学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

充电网络建设的滞后已经成为制约电动汽车发展的关键因素,而C2C的商业模式则有望成为其强大的推动力,但由此也产生了为交易双方建立信任机制的问题。针对该问题,提出一种对充电网络的交易主体进行信任评估的方法,并设计了基于双层区块... 详细信息

充电网络建设的滞后已经成为制约电动汽车发展的关键因素,而C2C的商业模式则有望成为其强大的推动力,但由此也产生了为交易双方建立信任机制的问题。针对该问题,提出一种对充电网络的交易主体进行信任评估的方法,并设计了基于双层区块链的信任数据存储系统;同时,还提出了基于“轮盘赌”策略的共识算法,以改善工作量证明(proof of work, PoW)机制在算力损耗和共识效率上的缺陷。实验结果表明,提出的方法能够较好地识别恶意主体,并可以取得较高的共识效率。

关键词：双层区块链电动汽车充电站共识机制信任管理

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于最优K相异性的密度聚类算法研究

计算机工程与应用 2005年第22期41卷 171-173,201页

作者：胡文瑜孙志挥周晓云东南大学计算机科学与工程系

该文提出一种利用最优K相异性算法(OptiSim)的密度聚类算法,通过代表性子集选择技术与DBSCAN算法的结合,可显著降低I/O耗费和内存需求,使之能够有效地处理大规模空间数据库,并提出一种扩展的OptiSim代表性子集选择方法(EOptiSim),它在... 详细信息

该文提出一种利用最优K相异性算法(OptiSim)的密度聚类算法,通过代表性子集选择技术与DBSCAN算法的结合,可显著降低I/O耗费和内存需求,使之能够有效地处理大规模空间数据库,并提出一种扩展的OptiSim代表性子集选择方法(EOptiSim),它在处理组合数据库方面能弥补基本的OptiSim方法的不足。实验结果表明文章的算法是可行、有效的。

关键词：聚类分析代表性子集选择密度聚类算法