云计算环境下关联节点的异常判断 被引量：4

1

作者 雷阳 姜瑛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期295-300,共6页

当前,越来越多的用户选择将服务部署到云计算环境中。然而,云计算服务的多样性以及部署环境的动态性,会导致云计算节点出现异常。传统的节点异常检测方法只针对异常的单一节点,忽略了异常节点对关联节点的影响,从而造成异常传播和关联... 当前,越来越多的用户选择将服务部署到云计算环境中。然而,云计算服务的多样性以及部署环境的动态性,会导致云计算节点出现异常。传统的节点异常检测方法只针对异常的单一节点,忽略了异常节点对关联节点的影响,从而造成异常传播和关联节点失效等问题。文中提出了一种云计算环境下关联节点的异常判断方法。首先,将Agent部署在各节点上,并通过Agent以特定时间间隔采集节点运行数据,根据节点之间的关联关系建立节点关系图;其次,使用运行数据训练异常检测模型,计算运行数据的权值和综合评分,通过基于滑动时间窗口的方法判断单一节点是否出现异常;最后,在单一节点出现异常的情况下,使用基于标准互信息的方法找出受异常节点影响的其他关联节点。在搭建的云计算平台上,通过模拟各类异常情况,并观察注入异常下节点的状态,验证了文中单一节点异常判断方法和关联节点判断方法的有效性。实验结果表明,该方法在判断单一节点异常的正确率和特异度时都优于其他方法,且在多节点结构下可以准确找到关联的异常节点,具有较高的准确率和稳定性。 展开更多

关键词 云计算环境 单一节点 关联节点 异常判断 标准互信息

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基于社区结构的复杂网络鲁棒性优化策略 被引量：4

2

作者 刘迪洋 张震 张进 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期84-92,共9页

为在复杂网络鲁棒性优化过程中尽可能保留网络初始社区结构,分析重连边策略对网络社区结构的影响,提出一种结合社区结构的复杂网络鲁棒性优化策略。采用Louvain算法确定复杂网络社区结构,利用模拟退火算法提升复杂网络中单个社区的内部... 为在复杂网络鲁棒性优化过程中尽可能保留网络初始社区结构,分析重连边策略对网络社区结构的影响,提出一种结合社区结构的复杂网络鲁棒性优化策略。采用Louvain算法确定复杂网络社区结构,利用模拟退火算法提升复杂网络中单个社区的内部鲁棒性,使用改进的智能重连边策略(Smart Rewiring)提升社区间的连接鲁棒性,并通过标准化互信息指标评价鲁棒性优化过程中社区结构的保留程度。在BA、WS和WU-PowerGrid网络中的实验结果表明,与Smart Rewiring和MA策略相比,该策略能在提升网络鲁棒性的同时尽可能保留网络初始社区结构。 展开更多

关键词 复杂网络 社区结构 鲁棒性优化 模拟退火算法 标准互信息

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基于改进关联分析的行业短期电力负荷预测

3

作者 虞殷树 陈东海 +2 位作者 朱耿 贺旭 白文博 《浙江电力》 2023年第11期29-38,共10页

行业短期电力负荷的准确预测对于地区电网的安全经济运行具有重要意义。为此,提出一种基于关联分析和卷积神经网络的行业短期电力负荷预测模型。首先,对k-means聚类算法进行优化,并对行业负荷和外部影响因素的原始数据进行聚类处理,以... 行业短期电力负荷的准确预测对于地区电网的安全经济运行具有重要意义。为此,提出一种基于关联分析和卷积神经网络的行业短期电力负荷预测模型。首先,对k-means聚类算法进行优化,并对行业负荷和外部影响因素的原始数据进行聚类处理,以改善后续关联分析的准确性;然后,提出一种基于标准互信息的改进关联分析方法,对各种外部影响因素和行业负荷的关联性进行定量分析;最后,基于卷积神经网络设计一种计及外部影响因素关联性的负荷预测网络,网络在经过训练后可用于行业短期电力负荷的预测。对照实验结果表明,所提模型在各行业的短期电力负荷预测中都具有更好的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 负荷预测 关联分析 标准互信息 K-MEANS聚类 卷积神经网络

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基于光流法与特征统计的鱼群异常行为检测 被引量：29

4

作者 于欣 侯晓娇 +3 位作者 卢焕达 余心杰 范良忠 刘鹰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期162-168,共7页

鱼类群体行为的异常检测能够为鱼类健康监控与预警提供重要的方法和手段,对研究鱼类行为的机理,提升水产养殖过程中的信息化水平具有非常重要的意义。该文通过计算机视觉和图像处理技术,基于鱼群运动特征统计方法,对鱼群异常行为检测进... 鱼类群体行为的异常检测能够为鱼类健康监控与预警提供重要的方法和手段,对研究鱼类行为的机理,提升水产养殖过程中的信息化水平具有非常重要的意义。该文通过计算机视觉和图像处理技术,基于鱼群运动特征统计方法,对鱼群异常行为检测进行研究。利用Lucas-Kanade光流法得到目标鱼群的运动矢量,并对目标运动的行为特征进行统计,得到速度与转角这2个行为特征的联合直方图与联合概率分布。最后,在联合概率分布的基础上,基于标准互信息(normalized mutual information-NMI)和局部距离异常因子(local distance-based outlier factor-LDOF)2种方法对鱼群行为进行异常检测。试验结果表明,2种异常检测方法均达到99.5%以上的准确率。 展开更多

关键词 水产养殖 鱼群检测 光流法 标准互信息(NMI) 局部距离异常因子(LDOF)

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基于盖格-雪崩光电二极管的光子计数成像 被引量：20

5

作者 何伟基 司马博羽 +2 位作者 程耀进 成伟 陈钱 《光学精密工程》 CSCD 北大核心 2012年第8期1831-1837,共7页

考虑用传统的成像技术检测光生电荷信号时易受模数转换噪声干扰,本文提出了一种基于单光子灵敏雪崩光电二极管(GM-APD)的光子计数成像方法。该方法以单光子灵敏GM-APD作为探测单元,以全数字化方式实现微弱光学信号的有效检测。建立了GM-... 考虑用传统的成像技术检测光生电荷信号时易受模数转换噪声干扰,本文提出了一种基于单光子灵敏雪崩光电二极管(GM-APD)的光子计数成像方法。该方法以单光子灵敏GM-APD作为探测单元,以全数字化方式实现微弱光学信号的有效检测。建立了GM-APD光子流响应模型,利用马尔科夫更新过程分析了光子探测盲区对GM-APD瞬态响应的影响,得到了GM-APD输出的数字脉冲频率与光子流密度之间的关联表达式。搭建了二维扫描成像实验验证装置,通过实验得到了不同密度光子流条件下的光子计数图像。采用标准化互信息量分析得到,在光子流密度为3.0×104count/s的条件下,该实验装置仍然可以实现可视成像;当光子流密度达到2.7×105 count/s时,标准化互信息量大于0.5;实现了在低光子流密度时采用光子计数方式对目标物体的有效成像。 展开更多

关键词 单光子雪崩二极管 光子计数成像 马尔科夫更新 标准互信息量

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基于互信息和遗传算法的两阶段特征选择方法 被引量：14

6

作者 裘国永 王娜 汪万紫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2903-2905,共3页

为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法。该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使得遗传算法的初始种... 为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法。该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使得遗传算法的初始种群中含有较好的搜索起点,从而遗传算法只需较少的进化代数就可搜寻到较优的特征子集。实验显示,所提出的特征选择方法在特征约简和分类等方面具有较好的效果。 展开更多

关键词 标准化互信息 遗传算法 特征选择 特征约简

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具有强化学习策略的决策树算法 被引量：10

7

作者 于安池 储茂祥 +1 位作者 杨永辉 董秀 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第5期616-620,共5页

传统决策树在对不平衡数据进行分类时,提高正类的权重和舍弃部分负类的信息,造成负类的预测精度较低。文章引入强化学习思想,提出一种基于马尔可夫决策过程的改进决策树方法。根据马尔可夫决策过程、当前分裂特征的标准化互信息和马修... 传统决策树在对不平衡数据进行分类时,提高正类的权重和舍弃部分负类的信息,造成负类的预测精度较低。文章引入强化学习思想,提出一种基于马尔可夫决策过程的改进决策树方法。根据马尔可夫决策过程、当前分裂特征的标准化互信息和马修斯相关系数作为信息增益率的奖励或者惩罚,形成新的特征选择标准。实验结果表明,与其他传统方法相比,改进的马尔可夫决策树对非平衡数据整体的预测精度及负类预测精度均有提高。 展开更多

关键词 决策树 不平衡数据 强化学习 标准化互信息 马修斯相关系数

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基于数据集特点的增强聚类集成算法 被引量：5

8

作者 侯勇 郑雪峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2204-2207,2249,共5页

当前流行的聚类集成算法无法依据不同数据集的不同特点给出恰当的处理方案,为此提出一种新的基于数据集特点的增强聚类集成算法,该算法由基聚类器的生成、基聚类器的选择与共识函数构成。该算法依据数据集的特点,通过启发式方法,选出合... 当前流行的聚类集成算法无法依据不同数据集的不同特点给出恰当的处理方案,为此提出一种新的基于数据集特点的增强聚类集成算法,该算法由基聚类器的生成、基聚类器的选择与共识函数构成。该算法依据数据集的特点,通过启发式方法,选出合适的基聚类器,构建最终的基聚类器集合,并产生最终聚类结果。实验中,对ecoli,leukaemia与Vehicle三个基准数据集进行了聚类,所提出算法的聚类误差分别是0.014,0.489,0.479,同基于Bagging的结构化集成(BSEA)、异构聚类集成(HCE)和基于聚类的集成分类(COEC)算法相比,所提出算法的聚类误差始终最低;而在增加候基聚类器的情况下,所提出算法的标准化互信息(NMI)值始终高于对比算法。实验结果表明,同对比的聚类集成算法相比,所提出算法的聚类精度最高,可伸缩性最强。 展开更多

关键词 基聚类器 共识函数 聚类集成算法 聚类误差 自适应性 标准化互信息

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基于优化蚁群和标签传播的复杂网络社区检测

9

作者 付立东 郭亚鑫 宋进福 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1320-1327,共8页

标签传播算法被广泛应用于复杂网络中社区检测及其它工程领域,但由于其标签更新的随机性,降低了社区检测的稳定性,为此提出一种LPA-5SA(LPA-five step Ant)算法。使用蚁群优化算法的概率转移公式将标签传播算法的随机选择变为目标函数... 标签传播算法被广泛应用于复杂网络中社区检测及其它工程领域,但由于其标签更新的随机性,降低了社区检测的稳定性,为此提出一种LPA-5SA(LPA-five step Ant)算法。使用蚁群优化算法的概率转移公式将标签传播算法的随机选择变为目标函数高概率选择,通过5步更新法提高信息素选择权重,提高社区检测的稳定性和准确率。该算法在真实的网络和人工合成的网络中进行实验,结果用模块度和NMI指标进行评价,验证了该方法的准确率和稳定性。 展开更多

关键词 社区检测 蚁群算法 模块度 标签传播算法 5步蚁群算法 复杂网络 标准化互信息

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一种针对木马流量的特征选择方法 被引量：1

10

作者 张瑜 刘晓洁 李贝贝 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期59-67,共9页

针对现有基于会话流异常行为的木马检测方法中,普遍存在所选特征代表性不足、特征间信息冗余导致检测效果差的问题,提出一种特征选择方法.首先,通过捕捉流量对木马通信行为加以分析,根据各阶段提取相关的属性,并在每一属性上进行派生,... 针对现有基于会话流异常行为的木马检测方法中,普遍存在所选特征代表性不足、特征间信息冗余导致检测效果差的问题,提出一种特征选择方法.首先,通过捕捉流量对木马通信行为加以分析,根据各阶段提取相关的属性,并在每一属性上进行派生,得到足够充分的特征集合.然后,为了衡量特征的重要性和特征间的相关性,提出了改进的特征重要性评价系数和基于关联信息熵的联合相关性评价系数,并设计了基于序列后向选择策略的特征选择算法,以得到自适应规模的特征子集.算法通过每一轮迭代计算特征的评价系数,通过排序完成选择.为验证该算法有效性,采用朴素贝叶斯分类和支持向量机分类算法设计了与FCBF算法和IG算法的对比实验,相较于FCBF算法,在两种分类算法上的召回率分别提升3.76%、1.64%,F1值提升分别为1.04、0.99.相较于IG算法,召回率提升分别为6.46%、4.96%,F1值提升分别为3.56、3.18.实验结果表明,提出的特征选择算法能够有效选择木马流量各个属性上的特征,克服特征间关联性带来的影响,在缩减特征维度的同时提升木马通信流量的检测效果. 展开更多

关键词 木马检测 特征选择 标准化互信息 关联信息熵

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基于节点相异性指标的网络社团检测算法

11

作者 刘亚东 覃森 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2020年第3期92-97,共6页

受三元闭包原理的启发,基于节点邻居的差异性定义了3种相异性指标即单层邻居相异性、2-邻居相异性和全局2-邻居相异性。由于节点相异性越大越可能出现在不同的社团中,故通过逐步移除网络中相异性最高的两节点之间边的方式,设计一种高效... 受三元闭包原理的启发,基于节点邻居的差异性定义了3种相异性指标即单层邻居相异性、2-邻居相异性和全局2-邻居相异性。由于节点相异性越大越可能出现在不同的社团中,故通过逐步移除网络中相异性最高的两节点之间边的方式,设计一种高效的社团检测算法——基于节点相异性指标的网络社团检测算法。算法中,模块度最大时对应于网络的最佳社团结构,并采用标准化互信息衡量检测结果的准确度。选用LFR基准网络、Zachary网络和Football网络作为测试数据,与GN算法和Fast Newman算法的检测结果进行对比发现:基于节点相异性指标的网络社团检测算法能更准确地检测出网络社团结构。 展开更多

关键词 相异性 社团检测算法 模块度 标准化互信息

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基于结巴分词的领域自适应分词方法研究 被引量：4

12

作者 邢玲 程兵 《计算机仿真》 北大核心 2023年第4期310-316,503,共8页

利用Jieba分词(结巴分词)对中文文本进行分词时,对于领域词组分词效果不是很理想,需要通过加载自定义词典解决这个问题。提出一种领域自适应分词方法,将结巴分词后相邻词语组合为词组,利用标准化点互信息(NPMI)及词频统计两种方法分别... 利用Jieba分词(结巴分词)对中文文本进行分词时,对于领域词组分词效果不是很理想,需要通过加载自定义词典解决这个问题。提出一种领域自适应分词方法,将结巴分词后相邻词语组合为词组,利用标准化点互信息(NPMI)及词频统计两种方法分别计算词组凝聚度,利用左右信息熵计算词组自由度,通过设定凝聚度与自由度阈值识别领域词组,利用文中提出的词性约束规则进一步筛选词组,将得到的词组作为自定义词典加入到结巴分词中,再次对文本进行分词。通过在自己构建的金融和法律领域语料库进行实验,证明了所提算法可以有效发现领域词组,利用该算法进行领域分词时,准确率和召回率高于只利用结巴分词的准确率和召回率。最后提出了一种基于区分不同领域的领域自适应分词算法评价方法。实验结果表明,上述算法能够有效区分不同领域,即可以有效实现领域分词。 展开更多

关键词 结巴分词 领域自适应 标准化点互信息 词频统计 左右信息熵 词性约束

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使用“分裂-合并'策略改进文本聚类集成算法的研究 被引量：1

13

作者 卢志茂 徐森 +1 位作者 刘远超 顾国昌 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期714-718,共5页

探讨了'分裂-合并'(DM)策略对文本聚类集成算法改进的效果。首先在聚类成员生成阶段运行使用DM策略的超球K均值(SKM)算法r次,每次生成较多的文本子簇,并根据子簇的相似性使用凝聚层次聚类方法合并这些子簇,得到r个聚类成员,随... 探讨了'分裂-合并'(DM)策略对文本聚类集成算法改进的效果。首先在聚类成员生成阶段运行使用DM策略的超球K均值(SKM)算法r次,每次生成较多的文本子簇,并根据子簇的相似性使用凝聚层次聚类方法合并这些子簇,得到r个聚类成员,随后在聚类集成阶段采用两个快速的谱聚类算法进行集成。在6组真实文本集上进行了实验,使用DM策略的两个聚类集成算法获得的平均标准化互信息(NMI)分别比改进前的算法提高了4.6和7.9个百分点,证明了DM策略可以有效提高文本聚类集成算法的聚类质量。 展开更多

关键词 聚类集成 谱聚类 文本聚类 分裂-合并(DM) 标准化互信息(NMI)

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