动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

基于矩阵的关联规则增量更新及其改进算法

为了解决大数据环境下如何高效地挖掘关联规则并进行增量更新,在原有的fast updating pruning(FUP)算法基础上,首先提出一种基于矩阵的关联规则增量更新方法(MFUP),该方法将数据集转化成布尔矩阵,减少对数据集的扫描次数以及数据集的存储量;然后将MFUP与Hadoop分布式计算框架结合,提出一种分布式环境下的新算法Cloud MFUP(CMFUP);最后通过设计实验进行对比分析。结果表明,在挖掘相同数据量的关联规则并进行增量更新时,MFUP算法相比FUP算法执行时间更少,且随着数据集的增加,其增速更慢;对比CMFUP与MRFUP算法表明,随着分布式环境下数据集的增加,前者较后者执行时间更短增速更慢。     

基于Youla参数化的高速磁浮列车悬浮系统控制与优化设计

为了解决高速磁浮列车悬浮系统长期运行过程中面临的性能退化问题，通过悬浮系统的复杂动态特性分析，基于控制器Youla参数化形式，提出了一种即插即用的悬浮系统控制与优化模块化架构，并设计了基于残差驱动的在线优化算法。仿真结果表明，设计的控制与优化架构以及在线优化算法有效地提高了悬浮系统对未知扰动的鲁棒性和适应能力。     

基于残差网络的红外与可见光图像融合方法

图像融合利用了红外与可见光图像在时空上的相关性及信息上的互补性，让图像更有利于人眼的识别和机器的自动探测。现有的方法许多都存在伪影或目标信息模糊的情况，针对这些问题本文提出了一种带有残差块的编码器融合框架以提取红外与可见光图像中的深层特征；为了更好地融合红外光图像的目标信息和可见光图像所包含的细节信息，在特征融合阶段加入注意力机制得到注意力图对深层特征进行融合；最后通过跳跃连接将第一二层得到的特征图，即浅层特征传递到相应的反卷积层进行处理，得到融合图像。实验结果表明，本文方法的融合结果在主观感觉上更清楚，且在平均梯度、空间频率、结构相似性和峰值信噪比等客观指标上取得了比现有方法更好的结果。     

FrFT-Bark域特征提取与CNN残差收缩网络心音分类算法

为充分挖掘心音信号的生理、病理信息，提高心音自动分类的准确率，提出一种不依赖于分割和去噪的心音自动分类新算法.首先提取心音信号Bark域分数傅里叶变换的时频特征，然后将深度残差收缩网络引入卷积神经网络中构建新的分类模型，该模型能够自动去除与当前任务无关的特征信息，提高模型预测的准确率及稳定性.研究所用心音样本5 000例，其中1 000例用于测试.实验结果表明，提出算法的准确率、灵敏度、特异度分别为0.925、0.902、0.948,F1值为0.923.该方法整体性能较以往方法有明显提升，具有较强的鲁棒性和泛化能力，有望应用于先心病的临床筛查.     

华中科技大学学报(自然科学版) 2017年 第45卷 总目次

将最大团求解算法融入到极大团枚举算法中,提出了两种带极大团下限的极大团枚举算法及多种预处理筛选策略,通过迭代将不可能包含在极大团中的部分点与边删除,使得搜索空间大幅减小.在搜索策略上,将求解最大团问题的贪心染色算法、增量MaxSAT推理算法与极大团枚举算法相融合,并结合最佳筛选策略,提出了染色-关键点融合算法BKFC(Bron-Kerbosch with filtering and coloring)和基于增量MaxSAT推理的枚举算法BKFS(Bron-Kerbosch with filtering and MaxSAT).结果表明:在多个大型算例上,BKFC算法平均时间仅为加入预处理的改进经典算法的68.8%;由于经典算法无法在大型算例上运行,在小数据测试中,BKFC算法平均时间仅为没有预处理策略的经典算法的2.2%.     

基于数据仓库的库存分析应用架构

在数据仓库项目实际开发时,由于要分析的历史性数据量非常庞大,如何有效提高系统性能是关注的焦点,其中着重要解决数据增量更新与预计算之间的矛盾,此外,一般数据分析系统只能对历史性数据分析和预测,而在实际需求中可能需要对实时数据进行分析。本文以广东某集团公司信息系统建设为研究背景,以钢材库存分析为主题,提出一种高性能数据仓库架构,有效解决以上矛盾,具有较好应用价值。     

钢筋混凝土结构的动力增量分析

结合钢筋混凝土的材料特性,介绍了基于ANSYS软件对钢筋混凝土结构进行非线性分析的重要问题,探讨了ANSYS在预处理模块、分析计算模块和后处理模块中的具体技术要点。文章重点介绍了动力增量分析方法的原理,通过与push-over方法的对比,得出了该方法所具有的优势,并通过针对钢筋混凝土结构来具体介绍增量动力分析法的应用。     

基于划分融合的非平衡SVM分类算法

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种公认有效的分类算法,在处理小规模二分类问题时表现出较好的性能,但在处理非平衡数据的分类问题时能力有限,针对非平衡数据的分类问题,文章提出一种基于划分融合的非平衡SVM算法(Imbalanced SVM Algorithm based Divisio...