基于聚类和流量传播图的P2P流量识别方法

为有效监管网络,快速精确识别P2P流量,通过分析P2P网络流量中节点与节点、节点与链路之间的交互和行为特征,将聚类方法与流量传播图方法相结合,提出了一种基于网络行为特征的P2P流量识别方法。该方法首先通过采集网络流的包级和流级统计特征对不同种类的网络应用的流量进行聚类,然后利用流量传播图对P2P流量进行识别。实验结果表明,提出的方法在骨干网络数据上能够有效识别P2P网络应用流量,◢F◣▼1▽-measure达到95%以上。     

基于相对熵和K-means的形状相似差分隐私轨迹保护机制

为解决绝大多数研究未充分考虑位置对隐私预算的敏感程度以及轨迹形状带来的影响,使发布的轨迹可用性较差的问题,提出了基于相对熵和K-means的形状相似差分隐私轨迹保护机制。首先,根据地理空间的拓扑关系,利用相对熵计算真实位置对隐私预算的敏感程度,设计了位置敏感的隐私级别实时计算算法,并与差分隐私预算结合建立了一个新的隐私模型。其次,通过K-means算法对发布位置进行聚类,得到与真实位置方向最相似的发布位置集合,并引入Fréchet距离衡量发布轨迹与真实轨迹的相似性,提升发布轨迹的可用性。通过对真实数据集的实验表明,所提轨迹保护机制与其他方法相比在轨迹可用性方面有明显的优势。     

面向云计算的花朵差分授粉工作流多目标优化算法研究

为解决云计算环境下工作流多目标难于优化的问题,本文提出了一种花朵差分授粉工作流多目标调度优化算法.该算法将工作流中任务和虚拟机建模成花粉,将完整的调度序列建模成花朵.依据任务的偏序关系进行离散花朵授粉过程.仿真结果表明较算法NSGA-Ⅱ和MEOA/D,该算法能在限定的截止期和预算的条件下具有更高的资源利用率.     

面向视角非对齐数据的多视角聚类方法

如何在视角对齐关系错位时有效进行非对齐多视角学习是一类新的挑战性问题。针对这一问题,提出面向视角非对齐数据的多视角聚类方法。一方面,为了捕获多视角异构特征的跨视角相似度信息,基于多视角非负矩阵分解进行表示学习,将原始特征嵌入一个可度量的低维同构空间。另一方面,在低维同构空间中,以二部图最优匹配模型建模视角对齐关系,并提出参考视角概念将模型推广至多视角情形。将表示学习和视角对齐关系学习整合到统一的Bi-level优化框架,使其在迭代中相互促进,进一步提高模型对视角非对齐数据的学习能力。在视角非对齐数据聚类应用上的大量实验结果表明,相比于8种先进的多视角聚类方法,所提方法在3个数据集上的多项性能指标均取得了较优的性能。     

语音特征增强方法综述

经过数十年的发展语音识别取得了长足进步,但各种语音识别系统的性能仍然难以满足现实应用的需求.造成这种情况的一个重要原因在于目前的系统仍然难以适应各种噪声环境.因此,增强语音识别系统的噪声鲁棒性是推动其走向现实应用的关键.系统地阐述了特征增强类方法的国内外研究现状,介绍了信号增强、从听觉层面或可区分层面的提取特征、特征归正和特征补偿等方法,分析了他们存在的局限性.在此基础上,分析了稀疏编码与语音特征增强的基本问题和研究现状,提出了稀疏编码在语音特征增强方面的需要解决的问题,为从事鲁棒语音识别的研究者提供参考.     

基于朴素贝叶斯模型的邮件过滤技术

针对朴素贝叶斯算法应用于反垃圾邮件过滤时,其有效性十分依赖于对邮件内容的有效建模,而邮件内容建模方面研究尚不成熟限制了贝叶斯方法在垃圾邮件过滤中的性能.采用了三种概率分布对邮件内容进行建模,据此提出了3种概率分布下的朴素贝叶斯算法.为了提高训练效率,算法采用了一种增量式的垃圾邮件过滤方法.在trec05p-1、trec06p两个公开数据集上对这3种贝叶斯算法进行了实验对比,分析出三种贝叶斯分布的适用范围.从不同分布的邮件内容建模角度出发,为过滤垃圾邮件的方法选择提供了有效依据.     

基于低秩表示的鲁棒判别特征子空间学习模型

特征子空间学习是图像识别及分类任务的关键技术之一,传统的特征子空间学习模型面临两个主要的问题。一方面是如何使样本在投影到特征空间后有效地保持其局部结构和判别性。另一方面是当样本含噪时传统学习模型所发生的失效问题。针对上述两个问题,该文提出一种基于低秩表示(LRR)的判别特征子空间学习模型,该模型的主要贡献包括:通过低秩表示探究样本的局部结构,并利用表示系数作为样本在投影空间的相似性约束,使投影子空间能够更好地保持样本的局部近邻关系;为提高模型的抗噪能力,构造了一种利用低秩重构样本的判别特征学习约束项,同时增强模型的判别性和鲁棒性;设计了一种基于交替优化技术的迭代数值求解方案来保证算法的收敛性。该文在多个视觉数据集上进行分类任务的对比实验,实验结果表明所提算法在分类准确度和鲁棒性方面均优于传统特征学习方法。     

面向服务性能的认知网络理论及形式化建模方法

认知网络是解决复杂异构网络系统自我管理的一个新途径,其模型与分析方法研究是亟待解决的关键问题.提出一种基于多元π演算的认知网络形式化建模方法,首先分析认知网络的基本特征,然后结合认知问题本质,构建认知网络理论参考模型,并将多元π演算为描述语言建立认知网络系统形式化模型,把自感知、上下文感知和动作调用的过程抽象成一系列进程,利用进程动作及其运算分别严格地刻画认知单元和系统全局认知过程,最后以自配置为例说明了模型应用.该方法以逻辑精确性为特色,能够应用于系统实现的任何阶段,为认知网络的设计提供理论指导.     

基于改进蚁群算法的SDN数据中心流调度研究

目前在软件定义数据中心网络中,基于蚁群算法的流调度策略在对路径进行选择时存在收敛过慢和搜索停滞等缺点,容易导致数据中心网络时延过高和资源利用率低等问题.为此,提出一种基于蚁群改进的流调度算法.该算法以最大化平均链路带宽利用率为优化目标,将流调度问题抽象为整数线性规划模型,通过重定义蚁群算法中的信息素更新方式对大流的重路...     

条件随机域模型及在语言分析系统中的应用

分析了判别式模型的标记偏置问题对序列化标记的影响,利用条件随机域模型的全序列概率归一思想解决标记偏置问题.在条件随机域模型和特征选择的基础上,将语言分析任务转化成序列化标记问题进行求解,建立了由分词、词性标注和组块分析组成的语言分析系统.实验表明,条件随机域模型有效地克服了标记偏置问题,在语言分析系统中取得的性能优于其他判别式模型.