ISSN 1000-1239 CN 11-1777/TP

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    1. 无线传感器网络研究进展
    崔 莉, 鞠海玲, 苗 勇, 李天璞, 刘 巍, 赵泽,
    计算机研究与发展    2005, 42 (1): 163-174.  
    摘要896)   HTML11)    PDF (543KB)(2114)   
    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.
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    2. 无线传感器网络的研究进展
    李建中 高 宏
    计算机研究与发展    2008, 45 (1): 1-15.  
    摘要482)   HTML4)    PDF (680KB)(2188)   
    随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术的迅速发展,无线传感器网络应运而生.由于无线传感器网络的广阔应用前景,它已经成为21世纪的一个新研究领域,在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量挑战性问题.从2000年开始,国内外无线传感器网络的研究日趋热烈,取得了大量研究成果.从无线传感器网络的网络通信技术、基础设施技术、中间件技术、数据管理技术、节点及其嵌入式软件技术等5个方面系统综述了无线传感器网络的研究进展,讨论目前存在的问题和需要进一步研究的方向,并提供了广泛的参考文献.
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    3. 深度学习的昨天、今天和明天
    余 凯 贾 磊 陈雨强 徐 伟
    计算机研究与发展    2013, 50 (9): 1799-1804.  
    摘要3555)   HTML62)    PDF (873KB)(9075)   
    机器学习是人工智能领域的一个重要学科.自从20世纪80年代以来,机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来,机器学习领域中一个叫“深度学习”的课题开始受到学术界广泛关注,到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮.深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对输入数据逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系.近年来,谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发,在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展.从对实际应用的贡献来说,深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向.将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍,并讨论深度学习所面临的挑战,以及将来的可能方向.
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    4. 适应用户兴趣变化的协同过滤推荐算法
    邢春晓, 高凤荣, 战思南, 周立柱,
    null   
    摘要717)   HTML11)    PDF (325KB)(1389)   
    协同过滤算法是至今为止最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中.但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化.针对这个问题,提出两种改进度量:基于时间的数据权重和基于资源相似度的数据权重,在此基础上将它们有机结合,并将这两种权重引入基于资源的协同过滤算法的生成推荐过程中.实验表明,改进后的算法比传统协同过滤算法在推荐准确度上有明显提高.
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    5. 水下无线传感器网络的研究进展
    郭忠文, 罗汉江, 洪锋, 杨猛, 倪明选,
    计算机研究与发展    2010, 47 (3): 377-389.  
    摘要761)   HTML7)    PDF (1600KB)(1779)   
    随着世界各国对海洋权益的日益重视、发展海洋经济热潮的兴起和陆地无线传感器网络研究的迅速发展,水下无线传感器网络的研究已经成为新的研究热点.首先对水下传感器网络通信技术、传感器网络节点、网络体系结构和水下声学传播特征作了介绍;进而重点对物理层、数据链路层、网络层、传输层、跨层设计、网络信息处理技术、水下定位和仿真平台8个方面的研究进展作了系统的综述;最后介绍了国内外主要研究机构的情况,并讨论了水下无线传感器网络研究存在的一些问题和需要进一步研究的方向.
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    6. 挖掘数据流中的频繁模式
    刘学军, 徐宏炳, 董逸生, 王永利, 钱江波,
    null   
    摘要437)   HTML0)    PDF (417KB)(760)   
    发现数据流中的频繁项是数据流挖掘中最基本的问题之一.数据流的无限性和流动性使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用.针对数据流的特点,在借鉴FP-growth算法的基础上,提出了一种数据流频繁模式挖掘的新方法:FP-DS算法.算法采用数据分段的思想,逐段挖掘频繁项集,用户可以连续在线获得当前的频繁项集,可以有效地挖掘所有的频繁项集,算法尤其适合长频繁项集的挖掘.通过引入误差ε,裁减了大量的非频繁项集,减少了数据的存储量,也能保证整个数据集中项目集支持度误差不超过ε. 分析和实验表明算法有较好的性能.
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    7. 基于谱图理论的流形学习算法
    罗四维 赵连伟
    null   
    摘要875)   HTML0)    PDF (374KB)(1295)   
    流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结和对进一步的研究做了展望.
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    8. 入侵检测系统报警信息聚合与关联技术研究综述
    穆成坡 黄厚宽 田盛丰
    计算机研究与发展    2006, 43 (1): 1-8.  
    摘要513)   HTML0)    PDF (355KB)(983)   
    报警的聚合与关联是入侵检测领域一个很重要的发展方向.阐述了研发报警聚合与关联系统的必要性通过对报警的聚合与关联可以实现的各项目标;重点讨论了现有的各种报警聚合与关联算法,并分析了各算法的特点;介绍了在开发入侵报警管理系统(IDAMS)中如何根据算法特点选择算法的原则;总结了现有聚合与关联系统的体系结构;简要介绍了IDMEF标准数据格式以及它在报警关联中的作用;最后,介绍了现有聚合与关联系统的发展现状,并提出了研发入侵报警聚合与关联系统所面临的重要技术问题和发展方向.
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    9. 话题识别与跟踪中的层次化话题识别技术研究
    于满泉, 骆卫华, 许洪波, 白 硕,
    计算机研究与发展    2006, 43 (3): 489-495.  
    摘要437)   HTML0)    PDF (387KB)(725)   
    话题识别与跟踪(topic detection and tracking,TDT)旨在发展一系列基于事件的信息组织技术,层次化话题识别(hierarchical topic detection,HTD)是其中一项全新的任务定义形式.通过连续的大规模评测,话题识别与跟踪已成为国际上自然语言处理尤其是信息检索领域的一个研究热点.为此,将自然语言处理与信息检索技术相结合,提出了针对事件特点的切实有效的单粒度话题识别方法,并提出了基于多层聚类的MLCS算法对话题进行层次化组织.所提出的方法具有很好的效果,在TDT2004的HTD评测中,该方法取得了第2名的成绩.
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    10. 体域网BSN的研究进展及面临的挑战
    宫继兵, 王 睿, 崔 莉,
    计算机研究与发展    2010, 47 (5): 737-753.  
    摘要983)   HTML0)    PDF (3056KB)(713)   
    作为WSN的分支和物联网的重要组成部分,BSN通过应用泛在计算、智能信息处理和新型网络化等技术来提高人民医疗保健的水平,并因此日益受到研究人员和企业的关注.已有的研究综述分别在BSN的生物传感器、无线通信架构和数据安全等方面给出了充分讨论.将着重在数据融合、情景感知和系统技术这3个方面总结BSN领域的技术挑战、研究现状和发展趋势.并给出了BSN基本概念和研究状况分析,讨论了BSN系统架构、代表性应用及项目研究,阐述了BSN未来研究展望和应用前景,提出了限制BSN发展的实际问题.虽然BSN还面临诸多挑战,但必然会朝着多种技术相结合的智能化方向发展,并成为未来医疗健康监护的必然选择.
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    11. 基于模糊逻辑的主观信任管理模型研究
    唐 文 胡建斌 陈 钟
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    摘要412)   HTML1)    PDF (329KB)(764)   
    在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础.通过考查主观信任的模糊性,首次将语言变量、模糊逻辑引入主观信任管理研究中,提出了信任的度量机制,运用模糊IF-THEN规则对人类信任推理的一般知识和经验进行了建模,提出了一种灵活直观,具有很强描述能力的形式化的信任推理机制,为主观信任管理研究提供了一种有价值的新思路.
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    12. 基于领域最近邻的协同过滤推荐算法
    李 聪, 梁昌勇, 马 丽,
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    摘要780)   HTML5)    PDF (1132KB)(1141)   
    协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战. 针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出“领域最近邻”方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性. 实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.
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    13. Grid与P2P混合计算环境下基于推荐证据推理的信任模型
    朱峻茂, 杨寿保, 樊建平, 陈明宇,
    null   
    摘要472)   HTML0)    PDF (412KB)(496)   
    在Grid与P2P混合计算环境(Grid & P2P)中,Grid节点提供有QoS保证的服务,而P2P节点的 计算资源属于自主贡献资源,不提供QoS保证,用户不为自己的行为承担任何责任,因此节 点间的信任关系很难通过传统的信任机制来建立.参考社会学的人际关系信任模型,通过在G rid & P2P中建立信任推荐机制,并利用D-S理论对推荐证据进行综合处理来解决该问题.分 析及仿真实验说明,基于推荐证据推理的信任模型可以简单有效地解决Grid & P2P中的信任 问题.
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    14. Flash存储技术
    郑文静, 李明强, 舒继武,
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    摘要695)   HTML0)    PDF (1320KB)(526)   
    Flash存储器具有非易失性、固态性、体积小、重量轻、抗震动、高性能、低能耗等特点.近年来,随着容量的提高和价格的降低,Flash存储器在通用计算环境中的应用技术迅速成为研究热点.研究的目的是对Flash存储技术研究现状进行分析、总结,以期为进一步的研究工作提供启发.首先介绍了Flash的存储特性,探讨了其在存储体系结构中地位,并讨论了管理Flash存储器的两种软件体系结构.然后重点分析、总结了Flash存储的各项关键技术的研究现状,包括地址映射机制、垃圾回收机制、磨损均衡策略、基于Flash的buffer cache管理策略、基于Flash的索引数据结构以及基于Flash的事务处理技术.最后对Flash存储技术的研究现状进行总结,提出可能的未来研究方向.
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    15. Android安全综述
    张玉清 王 凯 杨 欢 方喆君 王志强 曹 琛
    计算机研究与发展    2014, 51 (7): 1385-1396.  
    摘要2223)   HTML7)    PDF (1800KB)(1716)   
    Android是一款拥有庞大市场份额的智能移动操作系统,其安全性受到了研究者的广泛关注.介绍了Android的系统架构,分析了Android的安全机制,从系统安全和应用安全2个角度对其安全性能和相关研究进行了讨论.Android系统安全包括了内核层安全、架构层安全和用户认证机制安全3个方面.内核层和架构层的安全威胁主要来自于安全漏洞,内核层的安全研究集中于将SELinux引入内核层以增强安全性能,架构层的安全研究集中于权限机制的改进和应用编程接口(application programming interface, API)的安全实现、规范使用.用户认证机制直接关系到整个系统的隐私数据安全,实现方式灵活多样,得到了研究者的广泛关注.Android应用安全的研究包括了恶意应用检测和漏洞挖掘2项技术,对恶意应用的伪造技术、应用安装时恶意应用检测技术和应用运行过程中实时行为监控技术进行了讨论,对组件暴露漏洞和安全相关API的调用漏洞2类漏洞的相关研究进行了介绍.最后,总结了Android安全研究现状,讨论了未来的研究方向.
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    16. 大数据时代的个人隐私保护
    刘雅辉,张铁赢,靳小龙,程学旗,
    计算机研究与发展    2015, 52 (1): 229-247.   doi: 10.7544/issn1000-1239.2015.20131340
    摘要2063)   HTML49)    PDF (2350KB)(1646)   
    随着信息技术的发展,以Web2.0技术为基础的博客、微博、社交网络等新兴服务和物联网以前所未有的发展速度产生了类型繁多的数据,而云计算为数据的存储提供了基础平台,这一切造就了大数据时代的正式到来.大数据中蕴藏着巨大的价值,是企业的宝贵财富.但大数据同时也带来了巨大的挑战,个人隐私保护问题就是其中之一.迅速发展的互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分,人们在网络上留下了许多数据足迹,这些数据足迹具有累积性和关联性,将多处数据足迹聚集在一起,就可以发现个人的隐私信息.恶意分子利用这些信息进行欺诈等行为,给个人的生活带来了许多麻烦或经济损失,因此大数据的个人隐私问题引起了工业界和学术界的广泛关注.首先介绍了大数据时代个人隐私保护的相关概念,讨论了个人隐私保护面临的挑战和研究问题;然后从数据层、应用层以及数据展示层叙述了个人隐私保护所使用的技术,探讨了个人隐私保护的相关法律以及行业规范的几个重要方面;最后提出了大数据个人隐私保护的进一步研究方向.
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    17. 支持向量机最优模型选择的研究
    刘向东 骆 斌 陈兆乾
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    摘要497)   HTML0)    PDF (356KB)(669)   
    通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模 型选择的算法--OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参 数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该 算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参 数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择 提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值.
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    18. 上下文感知计算及系统框架综述
    李 蕊 李仁发
    计算机研究与发展    2007, 44 (2): 269-276.  
    摘要743)   HTML1)    PDF (348KB)(1186)   
    当人们在与其他人或周围的环境交互时,常常会无意识地利用到诸如手势、眼神、情境、环境状况等上下文信息.与之相反,计算机系统却很少能有效地利用这些信息.但自Mark Weiser提出普适计算以来,如何有效利用上下文信息开始得到充分重视并发展成为一种新的计算模式——上下文感知计算.通过对近10年来上下文感知计算尤其是系统框架的发展进行综述和分析,提出了一个新的上下文感知计算系统框架概念模型,同时对该概念模型所涉及的关键技术问题进行了深入探讨,这可为感知计算的进一步研究提供指导.
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    19. 以数据为中心的智慧城市研究综述
    王静远, 李 超, 熊 璋, 单志广,
    计算机研究与发展   
    摘要2556)   HTML11)    PDF (5584KB)(3941)   
    20. 基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘
    肖 辉 胡运发
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    摘要628)   HTML0)    PDF (472KB)(991)   
    在时间序列库中的数据挖掘是个重要的课题,为了在挖掘的过程中比较序列的相似性,大量的研究都采用了欧氏距离度量或者其变形,但是欧氏距离及其变形对序列在时间轴上的偏移非常敏感.因此,采用了更鲁棒的动态时间弯曲距离,允许序列在时间轴上的弯曲,并且提出了一种新的序列分段方法,在此基础上定义了特征点分段时间弯曲距离.与经典时间弯曲距离相比,大大提高了效率,而且保证了近似的准确性.
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