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动态SVDD算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前SVDD算法由于过大的优化规模导致检测计算时间过长的问题,提出了动态SVDD算法.通过分析在进行检测工作时新加入检测对象对正域边界的影响,提出:采用核方法形成的边界可近似替代折线所形成的边界.这样,加入新检测对象后,新的边界就只与新的样本点和之前的边界有关,从而可以大大减小优化规模,提高检测的效率. 相似文献
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为了增强模型检测工具的检测能力,拓宽模型检测技术的应用范围,对基于时间自动机的LTL性质模型检测进行了研究,对自动机的状态空间的存储方式和状态空间的展开过程进行了分析,讨论了LTL性质模型检测工具的检测流程和检测算法的实现策略对工具检测性能的影响,针对制约模型工具的检测能力和检测效率的因素,采取了一些相应的优化改进策略.采用了BDD(二叉决策图)共享存储技术和位编码压缩存储,较有效地减小了空间消耗,缓解了模型检测中状态爆炸引起的内存空间不足问题.与DTSpin等著名的模型检测工具进行了实验比较,取得了较好的实验结果. 相似文献
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在语义Web环境下,单一和分散的知识库会引发数据的冗余和不一致性,且严重影响知识库智能化查询,降低知识库中数据的重用性和可操作性.文中提出一种基于范畴论的多TBox整合方法来整合知识库,旨在解决上述者类问题.此方法具有高度抽象性和强大表达能力的范畴论是多知识库整合的理想工具.将TBox作为操作对象,范畴论中"态射"功能可实现TBox的映射,"外推"功能可实现TBox的整合,最后通过实验验证方法的可行性和有效性,实验结果基本符合要求. 相似文献
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移动自组网中非完全信息节点风险评估 总被引:1,自引:0,他引:1
移动自组网是一种无中心、自组织以及多跳的无线网络,能否有效可靠地对通信节点进行风险评估是保障节点高质量通信的重要因素.当前基于可信度或是信誉的评估方法对评估样本都有特殊的要求,对评估对象提出种种假设,无法辨别间接样本的恶意推荐问题,在实际移动自组网中各个节点尤其是恶意节点对外暴漏的信息往往偏少,样本数量有限,无法明确判断其状态,大部分是非完全信息,从而导致评估结果缺乏客观性与可靠性.文中提出采用灰色系统理论描述通信节点非完全信息状态,根据灰类白化以及灰色聚类思想进行节点风险评估.方案针对自组网络通信需求对节点行为进行多关键属性划分,采用味集群方法收集原始样本,避免恶意推荐;将难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰聚类的概念和计算方法,将实体的通信风险水平定义为实体关键属性值序列针对各评估灰类的聚类评估值,从而得到该实体通信风险水平的相对参考值.分析与实际计算表明该方法是一种适合移动自组网中非完全信息节点风险评估的有效方法. 相似文献
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针对当前低速组播业务请求与光网络高速波长传输容量的问题,基于光网络组播业务疏导模型,提出动态组播业务疏导算法,将新的组播业务请求疏导到已建立的光组播树上,达到提高网络资源的利用率、降低组播业务连接阻塞概率的目的。仿真结果表明,该算法可有效地改善网络性能。 相似文献
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