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国家教育部博士点基金(20110092130002): 作品数：24 被引量：272H指数：10; 相关作者：罗军舟杨明李伟宋爱波东方更多>>; 相关机构：东南大学苏州科技学院南京财经大学更多>>; 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>

云计算环境下支持复杂查询的多维数据索引机制被引量：15: 2013年; 针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,提出了一种多维数据索引机制M-Index,采用金字塔技术(pyramid-technique)将数据的多维元数据描述成一维索引,在此基础上首次提出前缀二叉树(prefix binary tree,PBT)的概念,通过提取一维索引和PBT有效节点的前缀作为数据在存储系统中的主键.数据根据主键和一致性Hash机制发布到存储节点组成的覆盖网络.设计了基于M-Index的数据查询算法,将复杂查询请求转换成一维查询键值,有效支持多维查询和区间查询等复杂查询模式.理论分析和实验表明,M-Index在复杂查询模式下具有良好的查询效率和负载均衡.; 朱夏罗军舟宋爱波东方; 关键词：云计算数据索引多维查询

一种基于选择性协同学习的网络用户异常行为检测方法被引量：36: 2014年; 为了快速准确检测网络用户的异常行为,机器学习技术得到了广泛应用.但随着用户规模的扩大及用户行为的复杂化,基于机器学习的传统检测方法面临着大量标记训练样本而导致的巨大开销、实际网络用户异常行为数据非平衡性而导致的检测准确性不足等问题.因此,将选择性集成技术引入到协同学习过程中,提出了一种基于选择性协同学习的网络用户异常行为检测方法,使用基于多数类分布的改进EasyEnsemble方法将非平衡训练样本划分为平衡的样本子集,然后使用基于混合扰动的生成方法构造差异性成员分类器对样本子集进行协同学习,在学习过程中使用选择性集成进行置信度计算与数据更新以减少开销,并基于准确性选择构建集成分类器用于实际检测,使得检测方法在获得非平衡性复杂分布数据的处理能力的同时进一步提高检测准确性.实验结果表明,该方法较传统方法减少了对训练样本中标记数据的需求,同时在准确性评价指标上表现更好,能更快速准确地检测出网络用户的异常行为.; 陆悠李伟罗军舟蒋健夏怒; 关键词：支持向量机

OLAP聚集计算中的维存储技术被引量：2: 2012年; 为解决传统行存储结构导致OLAP聚集计算效率低下的问题,设计了基于维存储的OLAP数据存取技术.首先,将OLAP事实表中的维属性集和度量属性集定义为2个列族,每张维表的所有属性定义为1个列族.对维表进行二进制编码,生成维层次编码,从而保持了维的层次语义特性.以(维层次编码,度量值)对形式按列组织数据,消除查询时维表与事实表的复杂连接操作运算.然后,采用自底向上方法构建B+树,对维层次编码进行索引,加快了数据读取效率.通过增删事实表和维层次编码-度量表中相应的列,实现维和度量的增加和删除.性能分析结果表明,这种OLAP数据存取技术具有良好的可扩展性,能高效地管理和存取OLAP海量多维数据,有效支持上层OLAP聚集计算.; 宋爱波张若儒赵经华何战国; 关键词：OLAP HBASE B+树

一种基于波动类型识别的路由节点行为预测算法被引量：10: 2014年; 路由节点行为预测可以为网络安全管理以及路由行为评估机制等提供重要的决策依据,而现有的路由节点行为预测算法存在诸如依赖专家经验、对样本要求较高以及在节点行为波动较大的情况下预测准确度下降等问题.为克服上述问题,该文在灰色预测模型的基础上提出了一种路由节点行为预测算法,该算法将路由节点行为序列中的波动类型被分为突发波动和迁移波动,结合Markov预测模型实现波动类型识别,随后基于不同的波动类型设立相应的未来行为值预测方法:对于突发波动,预测方法基于平滑级比序列的灰色预测结果;对于迁移波动,预测方法基于路由节点行为序列的灰色预测结果.最后,使用Markov模型对预测结果进行修正.实验结果表明,相比于已有的节点行为预测算法,该文的预测算法在预测精度上有较大提升.; 夏怒李伟罗军舟于枫陆悠; 关键词：网络行为

无线Mesh网络中满足带宽需求的路由器部署方法被引量：17: 2014年; 无线Mesh网络是移动互联网的一种重要接入方式,如何合理、高效地部署Mesh路由器(Mesh Router,MR),从而以较低的部署成本获得较好的网络性能,是当前的研究热点.文中首先给出一种分层的部署场景模型及相关假设,并在此基础上利用混合整数线性规划方法对MR部署问题进行形式化描述;然后提出一种基于网络流的MR部署贪心算法NF Greedy,该算法以迭代的方式从MR候选位置集中选择权重最大的节点进行相应的节点部署,其中节点权重定义为当前网络可满足的最大用户带宽需求的平均增量,可利用网络流方法进行求解;最后通过一系列仿真实验将NF Greedy算法与现有算法进行对比,实验结果表明该算法与基于MILP的算法相比,虽然所部署的MR数量略多,但是能适用于较大规模的WMN;而与启发式的ILSearch算法相比,则大大减少了所部署MR的数量.; 吴文甲杨明罗军舟; 关键词：无线MESH网络最大流

洋葱路由追踪技术中时间特征的建模与分析被引量：14: 2014年; 针对洋葱路由匿名通信机制,现有研究工作提出了多种基于时间特征的追踪技术方案,但对如何从理论上解释时间特征可用于追踪的原因,以及如何确定为形成特定时间特征所需调制的报文延时幅度等问题缺乏相应研究.以目前广泛使用的第二代洋葱路由Tor匿名通信系统为研究对象,深入分析其数据包调度策略,建立相应数学模型,并提出数据包输入和输出缓冲区的平均队列长度和网络层报文数量估算方法.在此基础上,结合提出的时间特征差异度度量方法,解释说明能够借助时间特征来进行匿名通信追踪的原因,同时得出影响追踪效果的3个具体因素.进一步,针对ON/OFF流水印模型,推导出在满足一定水印检测率前提下应调制的报文延时幅度.通过Tor实验环境验证了理论分析的正确性.研究成果为后续匿名通信相关研究提供理论和实践指导.; 何高峰杨明罗军舟张璐马媛媛; 关键词：洋葱路由

面向网络状态的自适应用户行为评估方法被引量：9: 2013年; 用户复杂的行为往往会导致网络状态出现波动,破坏网络平稳运行,由于指标及权重的主观性和静态性,传统评估方法难以准确衡量用户行为对网络状态变化的影响程度。因此引入粗糙集理论,构建一种面向网络状态的自适应用户行为评估方法,使用属性约简和属性重要度方法对用户行为和网络状态数据进行挖掘,分析用户行为与网络状态变化的关联程度,以此自适应构建评估指标及权重,并随用户行为变化而动态调整,从而准确地量化用户行为对网络状态变化的影响程度。实验结果表明,该评估方法有助于准确发现造成网络状态变化的用户及其行为,能够为加强对用户行为的管控提供有效支持。; 陆悠罗军舟李伟于枫夏怒; 关键词：网络状态粗糙集

跨数据中心的动态资源联合预留研究被引量：4: 2014年; 如何有效保障服务质量(Quality of Service,QoS)是网格计算和云计算等网络计算平台面临的核心问题之一,资源可获得性和性能的动态变化使得将多媒体网络的资源提前预留机制直接应用到网络计算平台面临巨大挑战.为此提出了一种跨数据中心的资源联合预留体系架构,引入虚拟资源容器以适应资源的动态性,提出了资源预留协商算法以增加预留请求与资源的匹配率.在东南大学校园云计算平台的实验结果表明,在资源动态变化的网络计算环境中,所提出的体系架构能显著提高预留请求的成功率,且具有更强的稳定性.; 伍之昂罗军舟宋爱波东方; 关键词：网络计算数据中心

一种面向多用户的负载感知动态服务选择模型被引量：7: 2014年; 在面向多用户的动态环境中进行基于QoS的服务选择需要面临诸多挑战,而动态的服务负载就是其中之一.当前的服务选择方法难以在多用户多业务的开放环境下应对服务执行时的负载动态变化,缺乏实时感知负载的应变能力.针对这一问题,首先,提出一种基于负载等级的服务多维QoS模型(load level based multidimensional QoS,简称LLBMQoS);在此基础上,提出了一种面向多用户的负载感知的动态服务选择模型(load-aware dynamic service selection model,简称LADSSM)以实现动态负载环境下的服务优化选择.该模型采用两阶段服务选择:在组合服务规划阶段,生成候选服务队列;在组合服务执行阶段,依据当前负载状态实现服务的动态选择;最后,仿真实验的结果表明:该模型较好地适应了多用户动态环境下的服务负载变化,能够在保证用户端到端QoS需求的前提下,及时而有效地提供效用优化的服务选择方案.; 朱勇李伟罗军舟

基于网络编码的多射频Mesh网组播时延建模与分析: 2012年; 网络编码在提高多射频无线Mesh网组播吞吐量的同时也增加了组播传输时延.针对该问题,在建模分析基于网络编码的多射频无线Mesh网组播传输时延特征的基础上,设计了平均组播传输时延(AMTD)的计算方法并给出时延整体优化方案.首先提出1个由双排队系统串联构成的多射频组播模型.其次,运用该模型对组播传输时延特征进行分析,通过计算每个排队系统平均等待时间之和给出AMTD计算公式,得到时延与各网络参数之间的量化关系.最后通过理论分析和仿真实验指明如何调整多个网络参数以优化平均组播传输时延.结果表明,网络状态确定时,同样的射频比例在不同网络编码体积下未必总是最优,应用提出的AMTD公式恰当调整射频用于收?发的比值,可以最优化平均组播传输时延.; 王维杨明罗军舟吴文甲; 关键词：组播时延优化网络编码

国家教育部博士点基金(20110092130002)

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