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体系仿真平台大样本仿真设计与验证

计算机测量与控制 2024年第6期32卷 307-312页

作者：武小平曹达董帅罗汝斌北京宇航系统工程研究所北京100074

大样本仿真推演对于提高仿真效率,支撑体系研究、效能评估等具有重要作用,针对大样本仿真推演面临的变量因子多、想定组合复杂、无法自动生成等关键问题,对体系仿真平台大样本仿真设计的总体架构、系统组成进行研究,对大样本仿真软件设... 详细信息

大样本仿真推演对于提高仿真效率,支撑体系研究、效能评估等具有重要作用,针对大样本仿真推演面临的变量因子多、想定组合复杂、无法自动生成等关键问题,对体系仿真平台大样本仿真设计的总体架构、系统组成进行研究,对大样本仿真软件设计核心功能模块进行设计,形成大样本仿真软件并进行仿真试验验证,经试验验证该系统能够连续稳定运行,批量生成仿真想定并完成仿真推演,支持仿真倍速,仿真总推进时长和并行仿真性能满足大样本仿真需求。

关键词：体系仿真平台大样本仿真设计试验验证

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大样本序列重叠碰撞统计检验方法

计算机学报 2023年第8期46卷 1636-1649页

作者：陈东昱范丽敏陈华王舰付一方中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

随机数发生器(RNG)产生的随机数质量直接关系到密码系统的安全性,而随机数统计假设检验是常用的随机数质量评测方法,在密码应用实践中发挥着重要作用.近年来,信息技术的发展极大提升了大数据处理能力,RNG的随机数统计检验也面临着更大... 详细信息

随机数发生器(RNG)产生的随机数质量直接关系到密码系统的安全性,而随机数统计假设检验是常用的随机数质量评测方法,在密码应用实践中发挥着重要作用.近年来,信息技术的发展极大提升了大数据处理能力,RNG的随机数统计检验也面临着更大数据量、更强检验能力和更快检验速度的迫切需求.本文针对现有检验方法在大数据量(GB级)检验适用性方面的问题,对大样本下的长模板重叠碰撞类检验进行了深入研究.首先,我们构造了碰撞对数统计量,并在此基础上通过理论推导给出了一种适用各种计数方式的新型碰撞统计模型.继而,我们得到了n比特长序列m比特模板的重叠碰撞对数的理论期望值,并基于该期望值通过统计分析,提出了两种序列重叠碰撞检验方法:(1)我们基于重叠碰撞数期望可作为碰撞出现概率上界的事实,利用极小非平凡碰撞期望拒绝较长碰撞出现这一小概率事件,给出了重叠碰撞拒绝检验;(2)基于大数定律,并通过多个样本构造样本方差,我们给出了无需已知理论方差的多样本t分布检验.针对现有碰撞搜索方法在重叠统计方式下的资源占用高、搜索效率低等问题,我们提出了一种资源受限下基于CUDA的快速搜索方法,即通过前缀分类、后缀排序等优化技术,能够降低内存等硬件资源1/2b倍(其中b为前缀比特长度),同时也提高算法并行性,再利用CUDA并行技术,实现了重叠碰撞搜索在通用计算机上的实际可行性.我们利用提出的优化算法进行具体实验,在我们的实验平台上4200 s左右可完成10GB数据的64比特以上的重叠碰撞搜索与碰撞信息存储.同时通过简单的数据构造实验展示了我们所提出的新方法的优势,即能够发掘现有NIST检验方法无法发现的长模板非随机因素.最后我们利用1000 GB随机数据给出了1GB随机数据的长模板统计特征,也验证了本文所提出的检验方法的有效性.本文提出的重叠碰撞检验方法结合快速搜索工具,能够满足实际大数据量随机数测评需求,更好地保障密码系统安全性.

关键词：随机性统计检验大样本重叠碰撞并行搜索分类排序

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大样本线性回归模型的子抽样及变量选择

统计与决策 2022年第2期38卷 5-9页

作者：徐礼文廖丹北方工业大学理学院北京100144

文章考虑了大样本下线性回归中同时进行快速估计和变量选择的问题,即针对一个存在稀疏解的大样本线性模型,根据重要性抽样分布从全数据集抽取少量子样本,对该子样本进行自适应Lasso估计。通过随机模拟研究,将该算法分别应用在几种不同... 详细信息

文章考虑了大样本下线性回归中同时进行快速估计和变量选择的问题,即针对一个存在稀疏解的大样本线性模型,根据重要性抽样分布从全数据集抽取少量子样本,对该子样本进行自适应Lasso估计。通过随机模拟研究,将该算法分别应用在几种不同的数据集中,并从模型预测精度和可解释性两个方面比较了四种子抽样方法在该算法下的表现。模拟结果表明,所提出的算法具有良好表现,在计算开销上也具有一定优势。

关键词：大样本数据降维子抽样算法变量选择

基于逻辑回归监督学习的大样本日志异常检测优化方法

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高技术通讯 2022年第8期32卷 789-800页

作者：申罕骥付翔李俊中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049 北京蓝天前沿科技创新中心北京100085

传统基于日志的异常检测方法依赖于人工分析,适用于数据量小的系统,而对于复杂且庞大的日志系统,其检测效率往往很低,无法满足要求。随着机器学习的发展,检测手段发生了根本的转变,检测效率及性能也大幅提高。对于同一个日志系统,针对... 详细信息

传统基于日志的异常检测方法依赖于人工分析,适用于数据量小的系统,而对于复杂且庞大的日志系统,其检测效率往往很低,无法满足要求。随着机器学习的发展,检测手段发生了根本的转变,检测效率及性能也大幅提高。对于同一个日志系统,针对不同的日志预处理方法及机器学习算法,尤其对日志模板及特征的提取目前还没有统一的成熟模型,导致最后得到较大差异的检测准确率、性能等指标。本文基于监督学习方法提出大样本日志异常检测优化方法,将数据集进行日志解析得到精确的日志模板,再进行日志序列的向量化处理,使用逻辑回归监督学习算法进行分类训练与测试,结合不同的测试指标来选取最佳的参数,最终得到最优模型。实验结果证明,经此方法获取的模型能够达到较优的检测结果。

关键词：监督学习大样本日志处理异常检测

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基于大样本的电动汽车行驶工况构建方法研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2022年第8期36卷 45-55页

作者：陈宝黄春谢光毅付江华黄泽好重庆理工大学车辆工程学院重庆400054

就目前缺乏针对电动汽车性能进行评估的行驶工况,对电动汽车行驶工况构建方法展开研究。收集了成都市30辆电动汽车3个月的道路行驶数据,提取了8 599条运动学片段,采用主成分分析对特征参数降维处理,通过轮廓系数和肘部法确定聚类数目,... 详细信息

就目前缺乏针对电动汽车性能进行评估的行驶工况,对电动汽车行驶工况构建方法展开研究。收集了成都市30辆电动汽车3个月的道路行驶数据,提取了8 599条运动学片段,采用主成分分析对特征参数降维处理,通过轮廓系数和肘部法确定聚类数目,并结合粒子群算法的全局搜索能力优化K均值聚类算法的聚类中心,构建了基于大样本、时长为1 502 s的电动汽车行驶工况。结果表明,构建的工况与样本数据库特征参数的相对误差不超过5%,平均相对误差为2.28%;与国内外城市行驶工况对比,存在较大差异,有必要对电动汽车行驶工况展开研究。

关键词：电动汽车行驶工况大样本粒子群算法 K均值聚类

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大样本岩土参数概率分布的正态信息扩散推断

岩土力学 2015年第11期36卷 3275-3282页

作者：朱唤珍李夕兵宫凤强中南大学资源与安全工程学院湖南长沙410083

在重要的岩土工程中,确定大样本岩土参数的概率分布对岩土工程稳定性和可靠性分析有着极其重要的意义。为此,基于积分均方误差最小计算得到的最优窗宽,提出了推断大样本岩土参数概率密度函数的正态信息扩散法。该方法基于信息扩散原理,... 详细信息

在重要的岩土工程中,确定大样本岩土参数的概率分布对岩土工程稳定性和可靠性分析有着极其重要的意义。为此,基于积分均方误差最小计算得到的最优窗宽,提出了推断大样本岩土参数概率密度函数的正态信息扩散法。该方法基于信息扩散原理,从试验样本和信息论的角度出发,充分利用样本提供的数据信息,而不是先假定成经典的概率分布曲线拟合检验,数学意义和物理意义更加充分和严密。以推断压缩指数Cc的概率密度函数为例,分析了窗宽对信息扩散估计结果的影响规律,说明了该方法在大样本岩土参数概率密度函数推断方面的合理性。用该方法推断了大样本岩土抗剪强度参数的概率密度函数,通过K-S检验,验证了该方法的正确性和实用性。

关键词：岩土参数概率分布大样本正态信息扩散原理窗宽

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大样本库人脸识别的分级弹性匹配算法

光电子．激光 2004年第10期15卷 1238-1241页

作者：丁嵘戴琼海徐文立苏光大尹浩清华大学自动化系北京100084

提出了一种提高弹性匹配人脸识别算法速度的新算法。弹性匹配具有较高的识别率,但计算复杂度较高,影响了其在大样本库中的应用。为此提出分级弹性匹配:将弹性匹配的两个步骤(网格平移和网格变形)中的网格平移看作独立的匹配算法;对所有... 详细信息

提出了一种提高弹性匹配人脸识别算法速度的新算法。弹性匹配具有较高的识别率,但计算复杂度较高,影响了其在大样本库中的应用。为此提出分级弹性匹配:将弹性匹配的两个步骤(网格平移和网格变形)中的网格平移看作独立的匹配算法;对所有备选人脸图像先做网格平移计算出粗匹配度(CMS);根据CMS值将所有人脸图像降序排列,只对CMS值较高的部分图像做网格变形。在100180人的人脸图像库上的测试结果表明:相对于传统的弹性匹配,分级弹性匹配算法能在识别率的损失不大于0.5%的前提下,将网格变形的计算量降低1000倍或者更多。

关键词：弹性匹配网格人脸图像人脸识别识别率算法大样本分级法能影响

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大样本Gamma回归的最优子抽样

应用数学进展 2022年第4期11卷 1632-1649页

作者：尚建敏张齐青岛大学数学与统计学院山东青岛

随着计算机行业的迅猛发展,人类社会逐渐迈入大数据时代。面对大规模右偏性和厚尾分布的数据,Gamma回归模型发挥着非常重要的作用。然而如何快速并准确估计出Gamma回归中感兴趣参数成为值得思考的热点问题。在本文中,我们提出两种两步... 详细信息

随着计算机行业的迅猛发展,人类社会逐渐迈入大数据时代。面对大规模右偏性和厚尾分布的数据,Gamma回归模型发挥着非常重要的作用。然而如何快速并准确估计出Gamma回归中感兴趣参数成为值得思考的热点问题。在本文中,我们提出两种两步算法分别有效地逼近Φ已知Gamma回归和Φ未知Gamma回归在全数据下的最大似然估计,从而解决了单参数与双参数大样本Gamma回归估计问题。首先在Φ已知情况下,可证明出在给定全数据下一般子抽样估计量渐近服从正态分布,推导出使估计量渐近均方误差最小的最优子抽样概率。为了进一步降低计算量,我们还提出了另一种最优子抽样概率。由于最优子抽样概率取决于未知参数,我们还提出了单参数两步算法。其次在Φ未知情况下,我们基于单参数两步算法提出了双参数两步算法。最后使用数值模拟表明两种算法的计算效率高,也证实了通过单参数两步算法得到的估计量与双参数两步算法得到的估计量差距不明显。

关键词：大样本 Gamma回归最优子抽样抽样概率

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一般化最小包含球的大样本快速学习方法

自动化学报 2012年第11期38卷 1831-1840页

作者：胡文军王士同王娟应文豪江南大学数字媒体学院无锡214122 湖州师范学院信息与工程学院湖州313000

标准最小包含球(Minimum enclosing ball,MEB)模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机(Core vector machine,CVM)实现大样本的快速训练,但对于一般化MEB模型,对偶问题中的不等式约束发生了变化而不能视为MEB问题,不能方便... 详细信息

标准最小包含球(Minimum enclosing ball,MEB)模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机(Core vector machine,CVM)实现大样本的快速训练,但对于一般化MEB模型,对偶问题中的不等式约束发生了变化而不能视为MEB问题,不能方便地使用CVM来解决大样本的快速训练.为此,提出了一般化MEB快速学习方法(Fast learning of generalized MEB,FL-GMEB),首先放松对偶问题中的不等式约束条件,使其等价于中心约束的MEB问题,从而利用CVM获得其核心集(Coreset,CS);然后利用局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)的逆思想将CS扩充为拓展核心集(Extended core set,ECS);最后将ECS及其对应的优化权作为一般化MEB模型的逼近解.UCI和USPS数据集上的实验结果表明,FL-GMEB在大样本快速训练方面具有较好的性能优势.

关键词：一般化最小包含球大样本核心向量机核心集拓展核心集