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经典、量子及其混合场景下的经典关联生成协议
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作者 林小蝶 魏朝晖 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期2-7,共6页
在信息处理任务中,多方共享的随机变量和量子纠缠都是重要的计算资源,其中共享的随机变量也被称为经典关联。经典关联生成问题研究的是生成目标关联所需消耗的最少随机性或量子纠缠的数量。该文综述性地介绍了在经典场景、量子场景以及... 在信息处理任务中,多方共享的随机变量和量子纠缠都是重要的计算资源,其中共享的随机变量也被称为经典关联。经典关联生成问题研究的是生成目标关联所需消耗的最少随机性或量子纠缠的数量。该文综述性地介绍了在经典场景、量子场景以及经典、量子混合场景下的经典关联生成协议。其中,非负秩和半正定秩分别刻画了生成目标关联所需共享的最少随机性与量子纠缠的量。基于这一结果,事先共享量子纠缠相比于事先共享随机性展示出了指数级优势。考虑到近期可实现的量子设备规模有限,经典、量子混合场景下的经典关联生成协议是一个现实的选择。在可操控的量子系统大小有限的前提之下,可用k区块半正定秩来量化完成经典关联生成任务所需通讯的最少经典比特。在这一混合协议中,量子资源仍能表现出相对经典资源而言的巨大优越性。由此可见,经典关联生成问题提供了一个新的视角来对比量子资源和经典资源之间的差别。 展开更多
关键词 通讯复杂度 关联复杂度 关联生成 混合协议 量子优势
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一种基于One-Class SVM和GP安全事件关联规则生成方法研究 被引量：7
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作者 杜栋栋 任星彰 +3 位作者 陈坤 叶蔚 赵文 张世琨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1793-1803,共11页
随着信息技术的快速发展,网络安全威胁造成的危害日愈严重.安全信息和事件管理(SIEM)在查找组织内部威胁,可疑行为及其它高级持续攻击(APT)中发挥了重要作用.SIEM的检测能力主要依赖于准确,可靠的关联规则.然而,传统的规则生成方式主要... 随着信息技术的快速发展,网络安全威胁造成的危害日愈严重.安全信息和事件管理(SIEM)在查找组织内部威胁,可疑行为及其它高级持续攻击(APT)中发挥了重要作用.SIEM的检测能力主要依赖于准确,可靠的关联规则.然而,传统的规则生成方式主要基于专家知识人工编写检测规则,因此成本高,效率低.本文给出了一种具备自适应能力的规则生成框架来自动生成关联规则.首先为了更好地识别未知攻击,提出一种基于单类支持向量机(OneClass SVM)的安全事件分类算法对安全事件进行有效分类,实验分类效果准确率高达97%.其次为了提高规则生成准确率,通过重新定义个体结构,交叉与变异方式,优化了基于遗传编程(GP)的规则生成算法,规则适应度高达94%.实验结果表明,本文提出的框架具备自适应能力来识别未知攻击,具备较高的检测准确率,可有效减少人工参与.同时该框架已经部署在实际生产环境中,和原系统相比可以检测更多攻击类型. 展开更多
关键词 安全事件 关联规则生成 日志管理 安全信息和事件管理(SIEM) 单类支持向量机 遗传编程
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基于中智模糊关联规则生成的大数据挖掘分析算法 被引量：7
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作者 梁凡 赵丽 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期285-292,298,共9页
关联规则挖掘作为一种大数据挖掘方法,被用于确定不同项目间存在的内在联系,并以大于某一阈值作为评判不同项间存在关联的依据。传统关联规则挖掘方法仅能建立不同项间的布尔型关联规则,存在硬化数据“尖锐边界”问题导致关联规则挖掘... 关联规则挖掘作为一种大数据挖掘方法,被用于确定不同项目间存在的内在联系,并以大于某一阈值作为评判不同项间存在关联的依据。传统关联规则挖掘方法仅能建立不同项间的布尔型关联规则,存在硬化数据“尖锐边界”问题导致关联规则挖掘性能下降的缺点。为克服经典数据挖掘算法的这一缺陷,提出一种新型中智关联规则挖掘算法。基于专家知识对语言学术语进行量化预处理,得到不同指标的量化数据资料库;基于关联规则支持度定义计算不同指标项集合的支持度;通过考虑不同项间的隶属度、不确定度和非隶属度函数生成关联规则。将该中智挖掘算法与模糊挖掘算法进行对比,结果表明,该算法能够增加生成关联规则数量,有助于提高数据挖掘的准确性。 展开更多
关键词 大数据 数据挖掘 中智关联规则生成 模糊化理论 隶属度函数
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一种复杂交通环境下的毫米波雷达目标跟踪方法 被引量：6
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作者 周小钧 高利 赵亚男 《公路交通科技（应用技术版）》 CSCD 北大核心 2019年第10期332-338,共7页
车载毫米波雷达是智能驾驶环境感知系统中重要的传感器,为实现车载毫米波雷达目标跟踪的稳定性、实时性和精确性,本文设计了一种基于联合概率数据关联(JPDA)的雷达目标跟踪算法,并提出了一种对传统JPDA算法的改进方式,该方式考虑了车载... 车载毫米波雷达是智能驾驶环境感知系统中重要的传感器,为实现车载毫米波雷达目标跟踪的稳定性、实时性和精确性,本文设计了一种基于联合概率数据关联(JPDA)的雷达目标跟踪算法,并提出了一种对传统JPDA算法的改进方式,该方式考虑了车载毫米波雷达运行的实际工况,通过改进点迹的选取方式以及利用生命周期理论简化关联事件的生成两个步骤,对传统JPDA算法进行了简化,解决了传统JPDA算法在密集目标环境下的组合爆炸问题,以及毫米波雷达虚警和漏检带来的数据不连贯、不稳定问题,实现了跟踪的稳定性和实时性;同时本文采用常加速度模型结合Kalman滤波对雷达目标运动状态进行了估计,解决了前后帧雷达目标运动状态不连续以及雷达信息中的噪声问题,实现了跟踪的精确性。实验结果表明:在复杂交通环境下,该毫米波雷达跟踪算法相较于传统JPDA算法,运算速率提升了50.5%,稳定性提升了78.46%。 展开更多
关键词 汽车安全 毫米波雷达目标跟踪 联合概率数据关联 点迹选取 关联实现生成 生命周期理论 卡尔曼滤波
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源关联规则生成算法 被引量：2
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作者 李学明 张伟 +3 位作者 彭军 刘用国 吴中福 廖晓峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第4期61-63,共3页
一、引言 IBM科学家Rakesh Agrawal于1993年提出了用于交易的关联规则数据挖掘[1]算法,该算法把基于关联规则的数据挖掘分为两大步,第一步,从交易中发现频繁项目集;第二步,从已发现的频繁项目集中生成所需的关联规则.由于第二步相对简单... 一、引言 IBM科学家Rakesh Agrawal于1993年提出了用于交易的关联规则数据挖掘[1]算法,该算法把基于关联规则的数据挖掘分为两大步,第一步,从交易中发现频繁项目集;第二步,从已发现的频繁项目集中生成所需的关联规则.由于第二步相对简单,且Rakesh Agrawal已给出了一个有效算法来生成所需的关联规则,因此人们对基于关联规则的数据挖掘进行的大量的研究都集中在第一步,即如何从交易集中快速生成频繁项目集. 展开更多
关键词 数据库 数据挖掘 频繁项目集 关联规则生成算法
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