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序列事件周期性检测模型优化及应用

序列事件周期性检测模型优化及应用

作者：白梦娜电子科技大学

学位级别：硕士

周期模式挖掘是在时间序列数据中寻找重复出现的序列模式的方法,主要用来刻画变化较小或者稳定的用户行为模式,在许多应用场景下,时间序列数据的周期模式挖掘都具有重要意义。本文在基于交叉熵的序列事件周期性检测方法CEPD(Cross-Entro... 详细信息

周期模式挖掘是在时间序列数据中寻找重复出现的序列模式的方法,主要用来刻画变化较小或者稳定的用户行为模式,在许多应用场景下,时间序列数据的周期模式挖掘都具有重要意义。本文在基于交叉熵的序列事件周期性检测方法CEPD(Cross-Entropy based Periodicity Detection)的基础上,针对该方法存在的三个问题,做了进一步改进和拓展研究,并结合电子商务和移动互联网环境下的用户行为进行了推荐应用。本文的主要内容包括三个方面,第一,实现了基于交叉熵的序列事件周期性检测方法的对比研究,并给出了该方法理论上的时间复杂度,在构造数据集和实际数据集上,将基于交叉熵的序列事件周期性检测方法与其他已有方法在运行效率、抗噪音性能和周期检测结果的准确率这三个方面进行了对比,从实验和理论两个方面证明了该方法的可用性。第二,使用机器学习中的正则化技术对周期检测方法的目标函数进行优化,解决了交叉熵随划分周期的增大而系统性下降的问题,提高了方法的可用性以及周期检测结果的可用性,并使用构造数据和实际数据进行实验验证。在具有明显周期的数据集上,添加了正则化项之后的模型更容易检测到合适的周期值。第三,挖掘用户行为模式的周期性,结合周期性检测的结果进行推荐应用。加入周期性信息一方面引入了用户行为的时间信息,另一方面刻画了用户自身的规律性特征。CEPD算法效率分析从理论和实验两个方面验证了基于交叉熵的序列事件周期性检测方法的可用性,正则化技术的引入解决了交叉熵随划分周期的增大而系统性下降的问题,提高了方法的可用性,为下一步的推荐应用奠定了基础。本文的贡献在于以下三个方面,第一从理论上证明了该算法的时间复杂度优于其他算法,从实验和理论两个方面证明了该方法的可用性。第二引入机器学习中的正则化技术,对基于交叉熵的序列事件周期性方法进行优化处理,解决了交叉熵随划分周期的增大而系统性下降的问题,提高了该方法的可用性以及周期检测结果的可用性。第三结合基于交叉熵的序列事件周期性检测结果,构建了基于用户行为周期性的推荐策略,同时考虑了用户意图和推荐时间,一定程度上提升了推荐的效果。

关键词：时间序列数据周期性检测正则化技术推荐应用

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道路地下空洞周期性检测工作探讨

市政设施管理 2017年第4期 44-46页

作者：王继伟北京国电经纬工程技术有限公司

2016年12月，住房和城乡建设部标准定额研究所颁布了我国第一部道路塌陷隐患检测的技术规范《道路塌陷隐患雷达检测技术导则》（RISN-TG024-2016），标志着我国城市道路塌陷隐患检测进入了有规可依阶段，为进一步加强城市道路安全管理... 详细信息

2016年12月，住房和城乡建设部标准定额研究所颁布了我国第一部道路塌陷隐患检测的技术规范《道路塌陷隐患雷达检测技术导则》（RISN-TG024-2016），标志着我国城市道路塌陷隐患检测进入了有规可依阶段，为进一步加强城市道路安全管理奠定了坚实的基础。

关键词：周期性检测地下空洞探地雷达

基于周期性最大功率点检测的风电机组功率备用控制方法

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电力自动化设备 2024年第2期44卷 103-109,116页

作者：辛悦彭乔刘天琪印月韩华春王扬王祖峰四川大学电气工程学院四川成都610065 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院江苏南京211103 贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州贵阳550007 贵州电网有限责任公司六盘水供电局贵州六盘水553537

风电机组通常运行于最大功率输出模式,无法为受扰电网提供紧急功率支撑。稳态时预留部分出力可提高风电机组主动电网支撑能力,为此提出一种基于周期性最大功率点(MPP)检测的风电机组功率备用控制(PRC)方法。通过周期性执行最大功率点跟... 详细信息

风电机组通常运行于最大功率输出模式,无法为受扰电网提供紧急功率支撑。稳态时预留部分出力可提高风电机组主动电网支撑能力,为此提出一种基于周期性最大功率点(MPP)检测的风电机组功率备用控制(PRC)方法。通过周期性执行最大功率点跟踪程序检测风电机组实时MPP,一旦检测到MPP即可确定PRC模式参考值并切换为直接功率控制。设置伪单调转速-机械功率曲线使风电机组稳定运行在超速功率备用点,并通过储能装置平抑MPP检测产生的峰值功率波动。仿真结果表明提出的控制方法在定风速和变风速情况下均可以准确控制检测风电机组MPP并实现PRC,并且使得风电机组一次调频效果优于传统PRC。

关键词：风电机组功率备用控制周期性检测最大功率点跟踪伪单调曲线峰值功率抑制

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有砟铁路路基层位变形智能识别方法

铁道建筑 2024年第4期64卷 90-95页

作者：詹绍佳杜翠张栋徐天新宋玉中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所北京100081 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 北京天立秀科技有限公司北京100192

针对探地雷达单期数据无法获取路基层位变化情况的问题,提出了一种基于周期性检测的铁路路基层位变形智能识别方法。首先采用YOLO v5模型识别雷达图像中的桥梁设备,通过与设备表模糊匹配实现多时相数据的里程配准,再基于U‐Net模型对多... 详细信息

针对探地雷达单期数据无法获取路基层位变化情况的问题,提出了一种基于周期性检测的铁路路基层位变形智能识别方法。首先采用YOLO v5模型识别雷达图像中的桥梁设备,通过与设备表模糊匹配实现多时相数据的里程配准,再基于U‐Net模型对多期数据中的路基层位线进行准确识别,最后根据年变形量提取路基显著变形的里程范围,为养护维修决策提供数据支撑。采用实测数据进行了测试试验。结果表明:多期数据配准精度满足应用需求,自动识别的层位线与人工追踪结果相近,有效提升了探地雷达周期性检测数据的处理效率和精度,为铁路路基层位变形检测提供了一种新方法。

关键词：铁路路基层位变形周期性检测层位识别探地雷达机器学习

针对视频运动补偿帧率提升篡改的主动混噪取证算法

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电子与信息学报 2018年第3期40卷 713-720页

作者：李然梅腊腊邬长安朱秀昌信阳师范学院计算机与信息技术学院信阳464000 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

运动补偿帧率提升(MC-FRUC)是常见的视频时域篡改手段。现有方法依靠被动分析视频统计特征发现MC-FRUC篡改,然而,视频统计特性的非平稳性影响了取证性能的稳定性。该文提出一种主动混噪取证算法,通过预先混入统计特性已知的高斯白噪声,... 详细信息

运动补偿帧率提升(MC-FRUC)是常见的视频时域篡改手段。现有方法依靠被动分析视频统计特征发现MC-FRUC篡改,然而,视频统计特性的非平稳性影响了取证性能的稳定性。该文提出一种主动混噪取证算法,通过预先混入统计特性已知的高斯白噪声,提高MC-FRUC取证的准确度。首先,利用伪随机序列生成高斯白噪声,加入原始视频序列。接着,由小波系数的绝对中位差预测各视频帧中混入高斯噪声的标准差。最后,检测高斯噪声标准差的时域变化周期性,通过硬阈值判决,自动甄别MC-FRUC篡改。实验结果表明,针对不同的MC-FRUC伪造方法,提出算法均表现出良好的取证性能,尤其是当采用去噪、压缩等操作后处理视频后,提出算法仍能确保较高的检测准确度。

关键词：运动补偿帧率提升主动取证高斯噪声绝对中位差周期性检测

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基于I/O特征分析的云存储性能优化

基于I/O特征分析的云存储性能优化

作者：韩宇潇中山大学

学位级别：硕士

随着数据规模的爆发式增长,云计算因其高可靠性、高可用性和可扩展性而成为越来越多用户的首选。云存储作为云计算的基础设施,其性能对云计算服务质量具有重要影响。然而,云存储面临着存储节点负载不平衡和云存储资源管理困难等诸多挑战... 详细信息

随着数据规模的爆发式增长,云计算因其高可靠性、高可用性和可扩展性而成为越来越多用户的首选。云存储作为云计算的基础设施,其性能对云计算服务质量具有重要影响。然而,云存储面临着存储节点负载不平衡和云存储资源管理困难等诸多挑战,这些因素对云存储性能的影响也越来越显著。因此,如何充分发挥云存储性能是当前亟待解决的问题。存储节点负载不平衡是一种常见的问题,其主要来源于多租户场景下的负载叠加现象,这会导致高尾延迟以及降低服务质量等不良后果。这一现象的根本原因在于块存储的设计思路,即将租户使用的云盘分割成多个片段,并存储于不同的节点上。由此,单个节点的资源可能会被多个租户同时访问,从而导致负载叠加问题的出现。云计算环境中的云存储资源管理困难主要源于工作负载的多样性和复杂性,这使得工作负载难以被准确识别。进而增加了资源管理、资源优化以及性能预测等功能的设计难度,最终导致整个系统难以充分发挥云存储性能。本文针对以上两个问题提出解决思路,主要贡献如下:(1)本文针对云存储节点负载不平衡的问题,提出了一种基于周期性检测的负载均衡调度策略。该策略基于对云存储负载特性的深入分析,利用周期性信息来调度节点间负载,以缓解负载叠加问题。该策略由两个步骤组成:首先提出高精度周期性检测算法——Precise Period,该算法改进了现有的频率-时间联合域方法,并引入了针对云环境设计的数据预处理和周期性验证过程,保证结果准确率的同时极大提升精确率。其次提出基于周期性检测的负载均衡调度策略——Precise Scheduling,该策略根据周期性检测结果实现精准调度,保证少量调度次数下降低峰值负载。最后基于真实数据实验验证了两种算法的性能,相比与其他最优算法,Precise Period算法精确率平均提升20.1%-79.1%,F1值平均提升19.7%-27.7%;Precise Scheduling算法使峰值流量下降比例提升了10.2%-30.1%,使99.99%尾延迟峰值下降比例提升了20.5%-40.7%。(2)本文针对工作负载识别困难问题,提出了一种基于细粒度I/O特征的高精度工作负载识别算法——PWI(Precise Workload Identification)。现有的资源管理方法多数基于工作负载识别,本文通过对云存储工作负载的I/O特征分析,对现有工作负载识别算法进行改进。该算法提取工作负载I/O的时间、空间、时序特征,并通过Cat Boost分类器进行分类,通过对大量I/O细节特征的提取,保证了分类结果的稳定性和可扩展性。最后通过真实云计算工作负载数据实验验证了算法的性能,通过消融实验验证了PWI算法中各步骤的有效性,相比与其他最优算法,PWI算法精确率平均提升5.0%-6.0%,F1值平均提升7.1%-8.6%,展现了优异的工作负载分类效果。基于周期性检测的负载均衡调度策略,可以缓解云存储存储节点负载不平衡的问题;基于细粒度I/O特征的高精度工作负载识别算法,可以为云存储资源管理提供分类依据,二者对云存储性能优化均有一定的研究意义。

关键词：云存储性能优化周期性检测多租户负载均衡工作负载识别

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基于噪声水平估计的帧复制篡改取证算法

山东大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 23-29页

作者：梅腊腊李然邬长安信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000

基于视频噪声的时域变化规律,提出一种可鉴别帧复制篡改的噪声水平检测方法。对各视频帧实施小波变换,利用小波系数的绝对中位差估计各视频帧中混入高斯噪声的标准差,并对标准差时域序列进行快速傅立叶变换,计算幅频谱的峰均比,再通过... 详细信息

基于视频噪声的时域变化规律,提出一种可鉴别帧复制篡改的噪声水平检测方法。对各视频帧实施小波变换,利用小波系数的绝对中位差估计各视频帧中混入高斯噪声的标准差,并对标准差时域序列进行快速傅立叶变换,计算幅频谱的峰均比,再通过对峰均比作硬阈值判决,判断标准差时域序列是否存在周期性,自动识别帧复制篡改。结果表明,噪声水平检测方法可确保伪造视频幅频谱具有较大的峰均比,检测准确度比较高,相比于现有检测方法,避免噪声干扰带来的性能损失,表现出较好的检测性能。

关键词：帧率提升帧复制视频取证噪声水平周期性检测

基于DNS时空特征的APT恶意域检测方法研究

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基于DNS时空特征的APT恶意域检测方法研究

作者：张茜玥电子科技大学

学位级别：硕士

网络与科技的高速发展,方便了人们日常的生活工作,但与此同时,部分网络攻击带来的安全问题也越来越多,其中高级持续威胁攻击已成为网络安全最大的威胁之一。高级持续威胁（APT）是指某些组织对特定对象展开的持续有效的攻击活动。这些... 详细信息

网络与科技的高速发展,方便了人们日常的生活工作,但与此同时,部分网络攻击带来的安全问题也越来越多,其中高级持续威胁攻击已成为网络安全最大的威胁之一。高级持续威胁（APT）是指某些组织对特定对象展开的持续有效的攻击活动。这些黑客组织具有较高的专业技术水平,且有足够的资源展开长期攻击。这种攻击不易被察觉,具有极强的针对性,且能绕过常见的安全策略,如防病毒、入侵检测系统等各种主流安全检测技术。现有有效的方法是通过分析C＆C通信期间生成的恶意行为来检测恶意软件。但是,APT恶意软件通常采用低流量攻击模式,在每个攻击步骤中都会混入大量正常流量,以避免病毒检查和查杀。因此,传统的恶意软件检测方法较难及时发现APT恶意软件。但是由于大多数APT攻击都使用DNS来定期定位恶意软件的C＆C服务器以进行信息传输,此行为将会在网络流和DNS日志中留下一些记录,这为我们提供了识别APT恶意域的机会。因此本文基于DNS检测恶意流量的相关研究,深入研究APT恶意域攻击特点,提出了一种基于DNS的时间特征和空间特征的检测方法。该检测方法将DNS的请求时间转化为字符串来进行流量的预处理,通过基于后缀树的字符串周期检测算法,提取DNS时间戳的周期置信度作为时间特征;再根据DNS数据包中域名以及服务器IP地址之间的关系生成DNS关联映射图,利用改良后的置信传播算法根据域名知识集,计算未知域名的恶意概率作为空间特征;将两种置信度整合为该域名的特征向量选取LightGBM算法对其进行训练检测。最后,本文采用Contagio等公开数据集以及本人收集的流量组成数据集,对本文提出的检测方法进行检测评估。实验结果显示,本文提出的检测方法与其他方法相比准确率和召回率上都有一定的提高,检测准确率达到96.6%,召回率达到97.2%;而且本文的方法能够处理由于数据包有效载荷独立而导致的加密和混淆流量。

关键词：高级持续威胁周期性检测 DNS流量图挖掘算法

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城市无桩共享单车空车量变化的模式挖掘研究

城市无桩共享单车空车量变化的模式挖掘研究

作者：许皓楠上海交通大学

学位级别：硕士

近些年,越来越多的无桩式共享单车如春笋遍地般出现在城市中,共享单车这种新兴的便捷式交通方式也在城市交通中得到了越来越广泛的运用,它成了沟通、代替、简化各种交通方式的便捷“桥梁”。共享单车大量分布在公交车站、地铁站、商圈... 详细信息

近些年,越来越多的无桩式共享单车如春笋遍地般出现在城市中,共享单车这种新兴的便捷式交通方式也在城市交通中得到了越来越广泛的运用,它成了沟通、代替、简化各种交通方式的便捷“桥梁”。共享单车大量分布在公交车站、地铁站、商圈、住宅圈等城市地域,已经成为城市交通和人们生活中不可或缺的一部分。但同时,共享单车如洪水般的扩张趋势也为城市原本拥挤的交通带来了若干问题,首先它最主要的问题体现在它的供给分配和用户需求的不均匀性。例如,一些用户会在交通高峰时段难以找到一辆共享单车,而相反,在某些空闲时段,城市的某些区域会有大量无人使用的闲置的共享单车,这在一定程度上妨碍了行人的出行,同时也给道路带来了一定的阻塞。其次,由于城市活动的频繁性和人员的强流动性,导致运营商们需要想方设法对共享单车进行重分配(再平衡)操作。随着城市中各种共享单车的兴起,关于其的研究也成了近些年的热门,国内外的学者开始从不同的方向、切入点去研究共享单车及其带来的问题。有一些是关于共享单车自身特点的研究,他们的关注点集中在共享单车在城市中的空间分布、何如在各个站点进行分配来达到成本最优化、共享单车给城市生活带来了怎样的改变。另有一些论文是讨论共享单车系统给城市交通带来的一些启发,这些研究更加集中于关注共享单车系统给城市道路、交通规划带来的影响。本文的主要研究目的是挖掘城市共享单车时空数据中潜在的周期性特点,通过“时间-空间”双维度的视角对共享单车在城市中的数量变化特点做出抽象的提炼,从而为解决其供给需求不平衡、地域之间调度重分配提供一个新的解决思路。相比于之前对于共享单车自身特点的研究,我们的工作更加具有挑战性和创新性,如何去描述和准确定义时空数据内蕴含的一般性规律并且采用一般性的方法去挖掘这种的规律是在本课题需要解决的难点。针对以上研究目标,我们提出了一个叫做“忽略数量级的周期性模式(MagnitudeOblivious Periodical Patterns,以下简称MOPP)”的概念,这种模式可以用来描述共享单车空车量随时间变化的规律以及这种规律在地域之间的差异性。它反映了共享单车的供给需求在长时间内变化的趋势,同时这也是一种手段来帮助检测和平衡城市中不同区域上的共享单车供给和需求不平衡的现象。使用这种模式挖掘的解决方案的好处是可以抛开不同区域之间共享单车数量规模差异的影响,从本质上去挖掘这种普遍的周期性变化的共性规律,这样可以为解决共享单车不平衡分布问题提供一种普适的方法,而不是针对特定区域去寻求特殊的解决方案。针对城市共享单车数量变化在地域上的可能存在的固有的周期性特点,我们试图挖掘不同地域中存在的周期性规律,并归纳解释这种周期性规律和地域特点之间的关联,挖掘不同区域共享单车周期性规律的共性和差异性。论文的主要贡献如下:(1)研究了共享单车数量在城市中的“时间--空间”双维度上的变化特性,并提出了一种描述其在一定地域范围内周期性变化规律的一般性概念,即MOPP;(2)我们借鉴各种周期性检测算法,设计了一种基于时间间隔的周期性检测算法来检测其周期性特点。并且在此周期性特性的基础上,研究了如何通过模式挖掘算法挖掘出的共享单车MOPP,得出了一种较为合理的能找出不同地域共性周期性模式的方法。(3)我们以中国共享单车系统中覆盖面积最为广泛的“摩拜(Mobike)单车”为例,我们通过爬虫技术获取了相关GPS定位信息数据。在此基础上我们运用(1)(2)中的概念和算法研究了上海、北京、宁波三个城市中共享单车的情况,挖掘了这些城市中的周期性模式。实验表明,在我们所选取样本中大约有10%-13%的地域上的共享单车数量变化具有周期性的特点。以上海为例,我们挖掘了其中的超过150种的周期性模式。同时我们通过对若干周期性模式的实例分析了这些模式的存在的合理性以及它们的实际意义。

关键词：共享单车周期性检测模式挖掘