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题名针对WSN异常数据检测改进的孤立森林方法
被引量：14
- 1
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作者
吴志强
张胜
包晓玲
田纪彪
戴维凯
张士进
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机构
南昌航空大学信息工程学院
南昌航空大学物联网研究所
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期127-131,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61661037)资助
江西省教育厅科技项目(GJJ170575)资助。
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文摘
异常数据检测一直是无线传感器网络安全的重要防护手段.针对现有方案计算复杂度高和检测精度低等问题,提出一种离散二进制粒子群优化孤立森林算法(BPSO-iForest).依据选择性集成思想,利用离散二进制粒子群算法改进由孤立森林算法生成的初始森林,选取初始森林中精度高、差异性大的隔离树,构建最优孤立森林,提升异常数据的检测精度和算法的执行效率.在无线传感器网络数据集上,与传统孤立森林、随机森林算法及其改进算法进行对比实验,结果表明本算法的检测精度和执行效率有明显的提升.
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关键词
异常数据检测
孤立森林
选择性集成
BPSO-iForest
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Keywords
abnormal data detection
isolated forest
selective ensemble
BPSO-iForest
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度编码器的复杂网络社区发现算法
被引量：3
- 2
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作者
张士进
张胜
田纪彪
吴志强
戴维凯
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机构
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第9期1640-1648,共9页
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基金
国家自然科学基金(61661037)
江西省教育厅科技资助项目(GJJ170575)
江西省研究生创新专项基金(YC2018-S370)。
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文摘
复杂网络是复杂系统的典型表现形式,社区结构是复杂网络最重要的结构特征之一。针对目前社区发现算法精确度低以及不适合大规模网络的问题,提出一种新的算法DA-EF和用于度量节点之间相似度的影响力扩散指标。DA-EF利用多层自动编码器与森林编码器构成二级级联模型,相似度矩阵进行降维和表征学习处理,转化成低维高阶特征矩阵,最终使用K-means得到准确的社区划分结果。级联结构在保持算法同等深度的情况下,大幅降低了算法时间复杂度。在人工合成数据集和真实数据集上的实验表明,DA-EF与同类算法K-means、DA-EML和CoDDA相比,其标准互信息NMI和模块度Q值高,而且聚类运行时间最少,具有精确度高和效率快的优势。在算法性能实验中,验证了算法的级联结构、自动编码器的深度以及影响力扩散指标的合理性和有效性。
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关键词
复杂网络
自动编码器
森林编码器
社区结构
社区发现
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Keywords
complex network
auto-encoder
EForest
community structure
community detection
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名加权网络的体积维数
被引量：2
- 3
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作者
黄毅
张胜
戴维凯
王硕
杨芳
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机构
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2018年第3期47-55,共9页
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基金
国家自然科学基金(61661037
61162002)
+2 种基金
江西省自然科学基金(20151BAB207038)
江西省教育厅基金(GJJ170575)
江西省南昌航空大学研究生创新专项资金(YC2017023)
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文摘
分形维数是度量复杂网络分形特性的最重要的一个指标,其中体积维数被广泛应用于度量无权网络的分形特性。沿着无权网络体积维数的思想进一步考虑,以在给定盒子长度下覆盖到的节点强度和来定义加权网络体积维中"体积"的概念,提出了基于节点强度的加权网络体积维数,并称这种度量加权网络分形特性的维数为强度体积维。首先,利用强度体积维分析了两类具有规则分形结构的谢尔宾斯基(Sierpinski)加权分形网络和康托三角尘(Cantor Dust)加权分形网络,结果表明强度体积维数的值与理论计算的维数值具有非常小的误差。然后,利用强度体积维分析了3个实际加权网络的分形特性,并将结果与利用盒维数得到的结果进行比较,结果表明强度体积维也能够较好地度量实际加权网络的分形特征。
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关键词
加权网络
分形
体积维数
盒子覆盖法
-
Keywords
weighted networks
fractal
volume dimension
box-covering method
-
分类号
N94
[自然科学总论—系统科学]
-
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题名嵌入空间的复杂网络关联维数研究
被引量：2
- 4
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作者
戴维凯
张胜
吴峰
蓝文祥
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机构
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《南昌航空大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第3期25-33,共9页
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基金
国家自然科学基金(61661037)
江西省教育厅科技项目(GJJ170575)
南昌航空大学研究生创新专项资金(YC2018018)
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文摘
关联维数是定量分析复杂网络分形特性的一种重要指标。现有的关联维数方法在嵌入空间后通过节点的遍历随机游走来重构高维的节点向量,游走过程仅考虑邻居节点,导致重构的向量中元素之间包含了相似的节点信息,这并不利于恢复系统的动力学特性。针对这一问题提出了一种新的复杂网络关联维方法,将混沌理论中嵌入空间的延迟时间概念引入复杂网络,扩大游走对象的距离,降低了节点向量内元素之间的相关性。同时定义了在非欧氏空间的复杂网络关联和,解决了现有方法在传统度量空间不能直接使用的问题。通过3个具有分形维数的网络进行分析,结果表明了该方法在分析动力系统维数时是有效的,比原方法计算的维数更容易趋向真实值。
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关键词
复杂网络
分形特性
关联维数
嵌入空间
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Keywords
complex networks
fractal properties
correlation dimension
embedded space
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分类号
O157.5
[理学—数学]
-
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题名基于MFC的弹幕射击游戏设计与实现
- 5
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作者
戴维凯
方芳
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机构
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《科技广场》
2016年第7期165-169,共5页
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文摘
弹幕射击游戏是在VS开发平台下利用MFC框架和GDI+的函数制作完成的。本文详细介绍了该游戏中脚本控制、人工智能、碰撞检测、物理引擎、场景渲染、电脑动画等功能实现的方法和技术。
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关键词
MFC
弹幕射击
游戏设计
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Keywords
MFC
Barrage
Game Design
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
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题名基于信息维数的加权网络分形特性分析
- 6
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作者
黄毅
张胜
戴维凯
王硕
杨芳
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机构
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2018年第2期26-33,70,共9页
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基金
国家自然科学基金(61162002
61661037)
+1 种基金
江西省自然科学基金(20151BAB207038)
江西省南昌航空大学研究生创新专项资金项目(YC2017023)
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文摘
复杂网络的分形特性被誉为复杂网络的第三大基本拓扑特性,对这一特性的研究有助于深入理解网络结构的复杂性。信息维数法是度量复杂网络分形特性的常用方法。然而,现有的信息维数法主要用于分析无权网络的分形特性,对加权网络分形特性的分析并不完全适用。受加权网络盒维数算法思想的启发,提出了一种基于信息维数的加权网络分形特性分析方法。首先,利用该方法分析了一类具有规则分形结构的谢尔宾斯基加权分形网络,结果表明该方法计算所得的信息维数值与该网络的理论维数值十分接近。然后,利用该方法分析了三个实际加权网络的分形特性,并将分析结果与利用加权网络盒维数算法所得结果进行比较,结果表明该方法同样能够较好地度量实际加权网络的分形特性。
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关键词
加权网络
分形
信息维数
盒子覆盖法
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Keywords
weighted networks
fractal
information dimension
box-covering method
-
分类号
N94
[自然科学总论—系统科学]
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题名复杂网络信息维数的推广
- 7
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作者
黄毅
张胜
戴维凯
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机构
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《南昌航空大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第1期17-24,共8页
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基金
国家自然科学基金(61661037,61162002)
江西省教育厅科技项目(GJJ170575)
江西南昌航空大学研究生创新专项(YC2017023)
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文摘
信息维数是从信息量的角度来度量复杂网络分形特性的常用指标。在现有的基于盒子覆盖法的复杂网络信息维数概念上,进一步考虑网络节点间的差异性,将每个盒子包含信息的概率定义为该盒子内节点度的总和与网络中所有节点度的总和之间的比值,提出了一种新的复杂网络信息维数计算方法。在5个真实网络数据集上进行分形分析,并将分析结果与利用基于盒子覆盖法的复杂网络信息维数法得到的结果以及利用盒维数法得到的结果进行对比。研究结果表明:新的信息维数法计算所得的信息维数值与网络的盒维数值相近,并且该方法同样能够较好的度量实际网络的分形特性。
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关键词
复杂网络
分形
信息维数
盒维数
盒子覆盖法
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Keywords
complex networks
fractal
information dimension
box dimension
box-covering method
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分类号
O157.5
[理学—数学]
-
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题名基于分形特性的复杂网络全局效率估计方法
- 8
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作者
张胜
戴维凯
吴锋
蓝文祥
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机构
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期204-212,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61661037)
江西省教育厅科技基金资助项目(No.GJJ170575)
南昌航空大学研究生创新专项资金资助项目(No.YC2018018)。
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文摘
针对大型网络中效率计算时间复杂度高、计算耗时长的问题,提出一种基于分形特性的网络效率估计方法。利用复杂网络拓扑结构的分形特性,分析网络效率与节点关联和的关系,用部分节点关联和来估计网络全局效率。此外,为了快速判断复杂网络的分形特性,提出基于节点关联和的分形特性判别方法。在构造网络和真实网络中进行实验分析,结果表明,所提方法能准确有效地估算网络全局效率,比原始的网络效率计算方法可缩减不低于90%的计算时间。
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关键词
复杂网络
网络效率
分形
关联和
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Keywords
complex network
network efficiency
fractal
correlation sum
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分类号
O157.5
[理学—数学]
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