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数据流技术在金融分析、网络监控等诸多领域得到了广泛应用,而已有的子序列匹配算法主要针对静态序列,难于直接应用到海量、高速和连续的流数据。本文在动态时间规整技术的基础上,提出了一种新颖的TopKSM算法,能渐进、实时地获取Top-K相似子序列。算法完全符合数据流"单遍扫描"的性能要求。大量的实验表明,与现有的SPRING算法相比,该算法具有更高的性能。 相似文献
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提高冗余服务性能的动态容错算法 总被引:12,自引:0,他引:12
针对分布式应用的性能要求,引入了负载平衡机制,以便对activere plication和primary backup容错算法进行权衡.提出一种基于冗余服务的动态容错算法RAWA(read-any-write-any),能根据系统负载状况动态改变请求的quorum,不但提高了请求的处理速度,而且以一种简单、有效的方式实现了负载平衡.结合所提出的一致性维护和互斥访问机制,该算法可以适用于嵌套访问和状态服务.另外,还分析了RAWA算法的性能,并通过在CORBA平台上与其他容错算法的对比测试,证明RAWA算法在 相似文献
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295.
网络流量异常检测中分类器的提取与训练方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着网络安全领域研究的不断深入,研究者提出了各种类型的流量异常检测方法,基于分类的方法是其中很重要的一类.但是因为网络环境的多样性和动态变化性,在训练数据集上具有很高精度的检测系统实际部署时可能出现大量的误报.文中针对训练模型难于获取以及部署环境的动态变化性问题,对分类器的选择、使用和训练方法进行了研究.首先把网络流量数据投影到不同维度的Hash直方图上构建检测向量,在检测向量的基础上对比了各类分类器,选用能够处理高维数据、泛化能力强的SVDD进行异常检测;采用增减式在线训练算法对分类器进行不断训练,提高异常检测系统的精度并减少训练成本;最后采用多步关联检测算法优化检测精度,并在新增样本中剔除明显的异常样本,减少训练成本提高分类精度.通过大量的真实网络流量数据验证了上述方法具有较高的检准率和较低的误报率,并能够有效减少训练成本. 相似文献
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由于水体本身的特性以及水中悬浮颗粒对光的吸收和散射作用,水下图像普遍存在信噪比(SNR)低、分辨率低等一系列问题,但大部分方法传统处理方法包含图像增强、复原及重建,都依赖退化模型,并存在算法病态性问题。为进一步提高水下图像恢复算法的效果和效率,提出了一种改进的基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法。该方法网络中引入了改良的密集块结构(IDB),能在有效解决深度卷积神经网络梯度弥散问题的同时提高训练速度。该网络对经过配准的退化前后的水下图像进行训练,得到水下低分辨率图像和高分辨率图像之间的一个映射关系。实验结果表明,在基于自建的水下图像作为训练集上,较卷积神经网络的单帧图像超分辨率重建算法(SRCNN),使用引入了改良的密集块结构(IDB)的深度卷积神经网络对水下图像进行重建,重建图像的峰值信噪比(PSNR)提升达到0.38 dB,结构相似度(SSIM)提升达到0.013,能有效地提高水下图像的重建质量。 相似文献
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300.
岩滩水电站扩建工程进水口预留岩(土)坎围堰位于一期工程水库中,进水明渠底板高程低于水位正常蓄水位,降低水库水位来保证施工全过程的安全,则会对一期工程造成较大的电量损失。针对工程的实际情况,进行了进水口预留岩(土)坎围堰设计。文章介绍了进水口预留岩(土)坎围堰设计方案。该方案于2006年通过相关部门审查,扩建工程于2010年10月开工,进水口预留岩(土)坎围堰已通过了2011年枯水期和2012年洪水期的检验,进水口的开挖和混凝土浇筑顺利,说明进水口预留岩(土)坎围堰的设计方案是合理、可行的。 相似文献