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无线传感器网络研究进展 被引量：730
1
作者 崔莉 鞠海玲 +3 位作者 苗勇 李天璞 刘巍 赵泽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期163-174,共12页
无线传感器网络因其巨大的应用前景而受到学术界和工业界越来越广泛的重视.介绍了无线传感器网络的基本概念以及具有应用代表性的研究项目,总结提出了网络协议体系结构框架并简要介绍了各主要研究方向的最新进展,本文还针对最受关注的... 无线传感器网络因其巨大的应用前景而受到学术界和工业界越来越广泛的重视.介绍了无线传感器网络的基本概念以及具有应用代表性的研究项目,总结提出了网络协议体系结构框架并简要介绍了各主要研究方向的最新进展,本文还针对最受关注的数据链路层协议、网络层路由协议、协议栈优化、能耗管理以及网络仿真技术等几个研究热点做了比较详细的研究进展综述. 展开更多
关键词 无线传感器网络 网络协议栈 数据链路协议 能耗管理 网络仿真
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大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考 被引量：1611
2
作者 李国杰 程学旗 《中国科学院院刊》 2012年第6期647-657,共11页
近来,大数据引起了产业界、科技界和政府部门的高度关注。本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨了大数据的科学问题,介绍了大数据应用与研究所面临的问题与挑战。最后,对大数据发展战略提出了几点建议。
关键词 大数据 数据科学 数据工程 第四范式
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支持向量机理论与算法研究综述 被引量：925
3
作者 丁世飞 齐丙娟 谭红艳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期2-10,共9页
统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为... 统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点。该文系统介绍了支持向量机的理论基础,综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法,最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景。 展开更多
关键词 FSVM GSVM 统计学习理论 支持向量机 训练算法 TSVMs
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大数据系统和分析技术综述 被引量：745
4
作者 程学旗 靳小龙 +3 位作者 王元卓 郭嘉丰 张铁赢 李国杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1889-1908,共20页
首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了... 首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策. 展开更多
关键词 大数据 数据分析 深度学习 知识计算 社会计算 可视化
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网络大数据:现状与展望 被引量：717
5
作者 王元卓 靳小龙 程学旗 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1125-1138,共14页
网络大数据是指"人、机、物"三元世界在网络空间(Cyberspace)中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大... 网络大数据是指"人、机、物"三元世界在网络空间(Cyberspace)中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法.文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 大数据 网络大数据 网络空间感知 大数据存储 数据挖掘 社会计算
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物联网关键技术与应用 被引量：603
6
作者 刘强 崔莉 陈海明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期1-4,10,共5页
物联网因其巨大的应用前景而受到各国政府、学术界和工业界的广泛重视。介绍了物联网的概念、基本属性和特征,描述了物联网的体系构成、发展阶段及趋势。以传感器网络为例详细论述了物联网的关键技术,最后以环境监测为例,说明了物联网... 物联网因其巨大的应用前景而受到各国政府、学术界和工业界的广泛重视。介绍了物联网的概念、基本属性和特征,描述了物联网的体系构成、发展阶段及趋势。以传感器网络为例详细论述了物联网的关键技术,最后以环境监测为例,说明了物联网的典型应用。 展开更多
关键词 物联网 传感器网络 RFID 体系结构
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互联网推荐系统比较研究 被引量：546
7
作者 许海玲 吴潇 +1 位作者 李晓东 阎保平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期350-362,共13页
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对... 全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点. 展开更多
关键词 推荐系统 社会网络 信息过载 协同过滤 个性化
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Web挖掘研究 被引量：356
8
作者 韩家炜 孟小峰 +1 位作者 王静 李盛恩 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期405-414,共10页
因特网目前是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心 ,它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和许多其它信息服务 .Web包含了丰富和动态的超链接信息 ,以及 Web页面的访问和使用信息 ,这为数据挖掘提供了丰... 因特网目前是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心 ,它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和许多其它信息服务 .Web包含了丰富和动态的超链接信息 ,以及 Web页面的访问和使用信息 ,这为数据挖掘提供了丰富的资源 .Web挖掘就是从 Web文档和 Web活动中抽取感兴趣的潜在的有用模式和隐藏的信息 .对 Web挖掘最新技术及发展方向做了全面分析 ,包括 Web结构挖掘、多层次 Web数据仓库方法以及Web L 展开更多
关键词 数据挖掘 WEB 数据库 数据仓库 INTERNET
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基于Arnold变换的数字图像置乱技术 被引量：364
9
作者 丁玮 闫伟齐 齐东旭 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期338-341,共4页
针对近年来兴起的数字图像信息安全问题 ,从 Arnold变换出发 ,给出了在位置空间和色彩空间上对数字图像进行置乱的方法 .这些方法简便易行 。
关键词 ARNOLD变换 数字图像置乱 数字图像隐藏 预处理 计算机
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数字图像变换及信息隐藏与伪装技术 被引量：327
10
作者 丁玮 齐东旭 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第9期838-843,共6页
本文讨论的是数字图像变换及其在信息安全中的应用．首先介绍置乱变换，并提出按空间填充曲线、Arnold变换、幻方的图像置乱算法；其次介绍图像分存并提出了将灰度和彩色图像在计算机上进行分存和恢复的方法．
关键词 图像变换 信息隐藏 信息伪装 图像处理 计算机
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基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现 被引量：293
11
作者 庞剑锋 卜东波 白硕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2001年第9期23-26,共4页
随着网络信息的迅猛发展 ,信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具。文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向 ,它是指在给定的分类体系下 ,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。对文本分类中所涉及的关键技术 ,包括向量... 随着网络信息的迅猛发展 ,信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具。文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向 ,它是指在给定的分类体系下 ,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。对文本分类中所涉及的关键技术 ,包括向量空间模型、特征提取、机器学习方法等进行了研究和探讨 ,并且提出了基于向量空间模型的文本分类系统的结构 。 展开更多
关键词 中文信息处理 向量空间模型 文本自动分类系统 人工智能 计算机
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迁移学习研究进展 被引量：471
12
作者 庄福振 罗平 +1 位作者 何清 史忠植 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期26-39,共14页
近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1)用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2)... 近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1)用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2)必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型.最后介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等方面的应用工作,并指出了迁移学习下一步可能的研究方向. 展开更多
关键词 迁移学习 相关领域 独立同分布 生成模型 概念学习
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一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法 被引量：247
13
作者 吴斌 史忠植 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期1328-1333,共6页
群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优化算法的有力方法 .对以蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点 .该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法 ,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量 ,然后... 群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优化算法的有力方法 .对以蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点 .该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法 ,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量 ,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合 ,提出一种基于蚁群算法的 TSP问题分段求解算法 .实验结果表明该算法有较好的有效性 . 展开更多
关键词 蚁群算法 组合优化 旅行商问题 并行策略 群集智能 计算机
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边缘计算:现状与展望 被引量：340
14
作者 施巍松 张星洲 +1 位作者 王一帆 张庆阳 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期69-89,共21页
随着万物互联时代的到来,网络边缘设备产生的数据量快速增加,带来了更高的数据传输带宽需求,同时,新型应用也对数据处理的实时性提出了更高要求,传统云计算模型已经无法有效应对,因此,边缘计算应运而生.边缘计算的基本理念是将计算任务... 随着万物互联时代的到来,网络边缘设备产生的数据量快速增加,带来了更高的数据传输带宽需求,同时,新型应用也对数据处理的实时性提出了更高要求,传统云计算模型已经无法有效应对,因此,边缘计算应运而生.边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行,可以有效减小计算系统的延迟,减少数据传输带宽,缓解云计算中心压力,提高可用性,并能够保护数据安全和隐私.得益于这些优势,边缘计算从2014年以来迅速发展.旨在探讨3个问题:边缘计算从哪里来、它的现状如何、它要到哪里去.围绕这3个问题,首先梳理了边缘计算的发展历程,将其归纳为技术储备期、快速增长期和稳健发展期3个阶段,并列举了不同阶段的典型事件.随后,总结了推动边缘计算迅速发展的7项关键技术,并结合已经广泛采用边缘计算的6类典型应用进行了说明.最后,提出了边缘计算在未来发展中需要紧迫解决的6类问题. 展开更多
关键词 边缘计算 云计算 万物互联 功能缓存 边缘智能
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机会网络 被引量：324
15
作者 熊永平 孙利民 +1 位作者 牛建伟 刘燕 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期124-137,共14页
大量具备短距离通信能力的智能设备的出现推动了无线自组网应用的迅速发展.但在许多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因通常导致形成的网络大部分时间不连通.传统的移动自组织网络传输模式要求通信源和目标节点之... 大量具备短距离通信能力的智能设备的出现推动了无线自组网应用的迅速发展.但在许多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因通常导致形成的网络大部分时间不连通.传统的移动自组织网络传输模式要求通信源和目标节点之间存在至少一条完整的路径,因而无法在这类环境中运行.机会网络利用节点移动形成的通信机会逐跳传输消息,以"存储-携带-转发"的路由模式实现节点间通信,这种完全不同于传统网络通信模式的新兴组网方式引起了研究界极大的兴趣.首先介绍机会网络的概念和理论基础,并给出了当前机会网络的一些典型应用,然后详细阐述了机会网络研究的热点问题,包括机会转发机制、移动模型和基于机会通信的数据分发和检索等,并简要叙述了机会网络的通信中间件、协作和安全机制以及机会网络新的应用等其他研究问题,最后进行总结并展望了机会网络未来一段时间内的研究重点. 展开更多
关键词 机会路由 机会网络 延迟容忍网络 自组织
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Rough集高效算法的研究 被引量：271
16
作者 刘少辉 盛秋戬 +2 位作者 吴斌 史忠植 胡斐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期524-529,共6页
深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种... 深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种完备的属性约简算法 .理论分析和实验结果表明 ,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高 . 展开更多
关键词 ROUGH集 高效算法 属性约简 人工智能
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大数据下的机器学习算法综述 被引量：330
17
作者 何清 李宁 +1 位作者 罗文娟 史忠植 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期327-336,共10页
随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界... 随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题.文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.此外,并行是处理大数据的主流方法,因此介绍一些并行算法,并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题.最后指出大数据机器学习的研究趋势. 展开更多
关键词 大数据 机器学习 分类 聚类 并行算法
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物联网体系结构与实现方法的比较研究 被引量：308
18
作者 陈海明 崔莉 谢开斌 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期168-188,共21页
构建物联网设计与实现的统一方法是目前物联网研究领域亟待解决的问题之一.物联网体系结构是设计与实现物联网系统的首要基础.文中从功能角度将目前已经提出的物联网体系结构分为"后端集中式"和"前端分布式"两种类... 构建物联网设计与实现的统一方法是目前物联网研究领域亟待解决的问题之一.物联网体系结构是设计与实现物联网系统的首要基础.文中从功能角度将目前已经提出的物联网体系结构分为"后端集中式"和"前端分布式"两种类型,并以水平性、可扩展性、环境感知性、环境交互性和自适应性等为指标对这两类体系结构进行了比较分析,指出了USN和IoT-A具有更多符合物联网特征的属性,对未来物联网的设计与实现具有更好的参考价值.文中还从物品连接模式、通信协议和服务机制3个方面对这两类物联网体系结构指导下的物联网实现方法进行了分层归纳,总结了目前建立后端集中式和前端分布式物联网系统的常用方法.最后还指出,为形成物联网设计与实现的统一方法,未来还需要在物联网体系结构的形式化说明与验证、物联网服务机制的实现方面,深入开展一些研究工作. 展开更多
关键词 物联网 体系结构 连接模式 通信协议 服务机制
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基于层叠隐马模型的汉语词法分析 被引量：198
19
作者 刘群 张华平 +1 位作者 俞鸿魁 程学旗 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1421-1429,共9页
提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法 ,旨在将汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别集成到一个完整的理论框架中 在分词方面 ,采取的是基于类的隐马模型 ,在这层隐马模型中 ,未登录词和词典中收录的普通词一样处理 ... 提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法 ,旨在将汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别集成到一个完整的理论框架中 在分词方面 ,采取的是基于类的隐马模型 ,在这层隐马模型中 ,未登录词和词典中收录的普通词一样处理 未登录词识别引入了角色HMM :Viterbi算法标注出全局最优的角色序列 ,然后在角色序列的基础上 ,识别出未登录词 ,并计算出真实的可信度 在切分排歧方面 ,提出了一种基于N 最短路径的策略 ,即 :在早期阶段召回N个最佳结果作为候选集 ,目的是覆盖尽可能多的歧义字段 ,最终的结果会在未登录词识别和词性标注之后 ,从N个最有潜力的候选结果中选优得到 不同层面的实验表明 ,层叠隐马模型的各个层面对汉语词法分析都发挥了积极的作用 实现了基于层叠隐马模型的汉语词法分析系统ICTCLAS ,该系统在 2 0 0 2年的“九七三”专家组评测中获得第 1名 ,在 2 0 0 3年汉语特别兴趣研究组 (ACLSpecialInterestGrouponChineseLanguageProcessing ,SIGHAN)组织的第 1届国际汉语分词大赛中综合得分获得两项第 1名、一项第 2名 这表明 :ICTCLAS是目前最好的汉语词法分析系统之一 。 展开更多
关键词 汉语词法分析 分词 词性标注 未登录词识别 层叠隐马模型 ICTCLAS
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图卷积神经网络综述 被引量：275
20
作者 徐冰冰 岑科廷 +2 位作者 黄俊杰 沈华伟 程学旗 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期755-780,共26页
过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用.然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在.将... 过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用.然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在.将卷积神经网络迁移到图数据分析处理中的核心在于图卷积算子的构建和图池化算子的构建.本文对图卷积神经网络进行综述,首先介绍了图卷积神经网络的背景并梳理了两类经典方法——谱方法和空间方法.针对图数据上平移不变性的缺失给图卷积算子的定义带来的困难,谱方法借助卷积定理在谱域定义图卷积,而空间方法通过在节点域定义节点相关性来实现图卷积.进而,本文介绍了图卷积神经网络的最新进展,这其中包括如何利用图卷积神经网络建模图上的复杂信息,如异质连接、高阶连接等,以及如何在大规模图上实现图卷积神经网络;此外,本文介绍了图卷积神经网络的相关应用,包括推荐系统领域、交通预测领域等;最后本文对图卷积神经网络的发展趋势进行了总结和展望. 展开更多
关键词 图卷积神经网络 卷积 池化 非欧空间
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