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Cryptocurrency Transaction Network Embedding From Static and Dynamic Perspectives: An Overview 被引量:3
1
作者 Yue Zhou Xin Luo MengChu Zhou 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2023年第5期1105-1121,共17页
Cryptocurrency, as a typical application scene of blockchain, has attracted broad interests from both industrial and academic communities. With its rapid development, the cryptocurrency transaction network embedding(C... Cryptocurrency, as a typical application scene of blockchain, has attracted broad interests from both industrial and academic communities. With its rapid development, the cryptocurrency transaction network embedding(CTNE) has become a hot topic. It embeds transaction nodes into low-dimensional feature space while effectively maintaining a network structure,thereby discovering desired patterns demonstrating involved users' normal and abnormal behaviors. Based on a wide investigation into the state-of-the-art CTNE, this survey has made the following efforts: 1) categorizing recent progress of CTNE methods, 2) summarizing the publicly available cryptocurrency transaction network datasets, 3) evaluating several widely-adopted methods to show their performance in several typical evaluation protocols, and 4) discussing the future trends of CTNE. By doing so, it strives to provide a systematic and comprehensive overview of existing CTNE methods from static to dynamic perspectives,thereby promoting further research into this emerging and important field. 展开更多
关键词 Big data analysis cryptocurrency transaction network embedding(CTNE) dynamic network network embedding network representation static network
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基于图神经网络的学业表现预测方法研究综述
2
作者 翟洁 陈乐旋 庞智玉 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期16-30,共15页
目前,学业表现预测作为个性化教育支持系统的核心环节,已成为教育数据挖掘领域的研究热点,在教学决策优化与学生发展指导中发挥重要作用。然而,传统预测方法难以有效应对教育场景中多源异构数据的复杂关联、时序演化及群体依赖等挑战,... 目前,学业表现预测作为个性化教育支持系统的核心环节,已成为教育数据挖掘领域的研究热点,在教学决策优化与学生发展指导中发挥重要作用。然而,传统预测方法难以有效应对教育场景中多源异构数据的复杂关联、时序演化及群体依赖等挑战,导致预测精度与泛化能力受限。图神经网络凭借强大的关系建模与表示学习能力,为应对上述问题提供了新范式。因此,许多学者致力于将图神经网络应用于学业表现预测的研究中。针对当前基于图神经网络的学生学业表现预测任务的研究工作进行系统性综述,首先从问题定义出发,解析学业表现预测的核心挑战;接着梳理了图神经网络的基础知识和常用模型;然后分类综述了静态特征建模、融合静态和动态特征建模以及新兴大模型技术赋能等学业表现预测方法的代表性模型及应用场景,在此基础上,系统性总结和分析了基于图神经网络的学业表现预测方法的评估相关数据集及指标;最后从模型的可扩展性、可解释性、多模态语义信息融合以及动态图预训练等维度展望未来研究方向。 展开更多
关键词 图神经网络 学业表现预测 静态特征 动态特征 大模型 教育数据挖掘
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Android恶意软件检测方法综述 被引量:10
3
作者 王思远 张仰森 +1 位作者 曾健荣 黄改娟 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第9期1-9,共9页
Android系统是市场占有率最高的移动端操作系统,然而Android系统上的恶意应用种类和数量疯狂增长,对用户构成极大的威胁,因此对Android系统恶意软件检测方法的研究具有非常重要的意义。分析Android系统的安全机制,介绍Android恶意软件... Android系统是市场占有率最高的移动端操作系统,然而Android系统上的恶意应用种类和数量疯狂增长,对用户构成极大的威胁,因此对Android系统恶意软件检测方法的研究具有非常重要的意义。分析Android系统的安全机制,介绍Android恶意软件的分类,总结恶意软件的攻击技术,研究目前的检测方法,比较各类方法的典型系统,列举当前主流厂商的安全软件技术,分析当前研究中存在的问题,对未来恶意软件的检测方向进行展望。 展开更多
关键词 andROID 恶意软件检测 静态检测 动态检测 网络数据特征检测
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基于自适应辨识技术的高空接触网静/动态数据测量
4
作者 欧志新 郁明 《福建技术师范学院学报》 2025年第5期1-11,94,共12页
接触网系统是轨道交通和高速铁路电力列车主要的供电设备,稳定电流传输和高精度的数据检测是安全重要基础。目前对高空接触网数据测量主要有静态和动态两种检测方式。首先,文中分析传统的接触网高空测量设备,包括摄像相机图像成像、超... 接触网系统是轨道交通和高速铁路电力列车主要的供电设备,稳定电流传输和高精度的数据检测是安全重要基础。目前对高空接触网数据测量主要有静态和动态两种检测方式。首先,文中分析传统的接触网高空测量设备,包括摄像相机图像成像、超声波和激光测距方式。其次,建立数据管理和处理软件,发现数据存在归类困难、波动辨识度低、自动区分误差数据精准度低等缺点。最后,通过实验室模拟计算,将基于自适应算法的模糊辨识理论引入数据管理系统软件,建立接触网辨识模型,现场测量数据自主修正误差率提高约17%,测量数据响应时间提升20%,具有较强的实践应用意义。 展开更多
关键词 接触网动静态数据 激光测距 摄像机图像采集 自适应算法 数据管理软件
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高速铁路轨道不平顺动静态数据反演研究
5
作者 何庆 马玉松 +3 位作者 孙华坤 李晨钟 何红宇 王平 《铁道学报》 北大核心 2025年第4期94-102,共9页
依据轨道不平顺检测数据进行超限等级划分和扣分评定是铁路工务部门对轨道几何状态进行评价的重要管理办法。现有研究中针对动静态检测数据反演的模型较少且适用性相对较弱,利用动静数据间的映射关系,建立一种基于双向长短期记忆网络的... 依据轨道不平顺检测数据进行超限等级划分和扣分评定是铁路工务部门对轨道几何状态进行评价的重要管理办法。现有研究中针对动静态检测数据反演的模型较少且适用性相对较弱,利用动静数据间的映射关系,建立一种基于双向长短期记忆网络的峰值预测模型。模型以动态检测数据为输入,实现静态检测数据预测反演。同时,提出数据三步变换法和多步长匹配机制改进模型性能。结合某高速铁路线路不同区段的轨道几何检测数据进行案例分析,结果表明:改进后模型精度提高70%以上,可实现对不同区段的垂、横向检测数据的准确预测,预测结果的平均绝对误差和均方根误差分别降低了75.27%和71.21%。 展开更多
关键词 高速铁路 动静轨检数据 双向长短期记忆网络 多步长匹配机制 数据反演
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基于残差神经网络模型的水驱油井产量预测技术研究
6
作者 徐涵 张纪伟 +3 位作者 李倩茹 李洋 赵昕宇 郭强 《油气井测试》 2025年第5期1-7,共7页
针对多数低渗透油田进入开发中后期,常规注水开发方案调整方法难以满足全井网调整精度、局部井网调整时效及分层注水等要求的问题,开展了基于残差神经网络模型的水驱油井产量预测技术研究。以某油田区块为目标区域,基于油水井的动态生... 针对多数低渗透油田进入开发中后期,常规注水开发方案调整方法难以满足全井网调整精度、局部井网调整时效及分层注水等要求的问题,开展了基于残差神经网络模型的水驱油井产量预测技术研究。以某油田区块为目标区域,基于油水井的动态生产数据和静态地质参数,分析提取影响油井产量的主要特征参数,据此构建了融合分层注水信息、笼统注水约束、静态地质参数及特征数据的全连接残差神经网络模型(ANN-Res)。通过与支持向量机、随机森林等机器学习算法对比,结果表明,残差神经网络模型预测稳定性良好,误差小于10%;且对油井产量的中长期预测效果佳,预测值与实际值趋势贴合。该研究形成了基于深度学习的水驱油井产量智能预测技术,构建的智能配注模型可为水驱油井产量预测及注水方案优化提供技术支撑,对提高油田开发效果具有重要意义。 展开更多
关键词 残差神经网络 水驱油井 产量预测 动态生产数据 静态地质参数 分层注水 智能配注
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多因素水淹强度指数在剩余油评价中的应用 被引量:2
7
作者 王婧慈 郭海敏 +2 位作者 令狐松 单沙沙 李婷婷 《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期103-106,155-156,共4页
针对常规测井解释方法确定水淹层剩余油饱和度时参数难以确定、测井资料缺失等问题,选用合理的水淹评价因素,利用基于椭圆基函数的动态模糊神经网络方法对水淹强度指数进行多因素预测,得到由多因素水淹强度指数划分的水淹级别和剩余油... 针对常规测井解释方法确定水淹层剩余油饱和度时参数难以确定、测井资料缺失等问题,选用合理的水淹评价因素,利用基于椭圆基函数的动态模糊神经网络方法对水淹强度指数进行多因素预测,得到由多因素水淹强度指数划分的水淹级别和剩余油平面分布规律。实例证明,水淹级别预测正确率为100%,剩余油饱和度计算相对误差在10.7%以内,具有现场应用意义。 展开更多
关键词 水淹层段 动静态测井资料 剩余油 水淹强度指数 动态神经网络
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多维度iOS隐私泄露评估模型研究 被引量:2
8
作者 邢月秀 胡爱群 +1 位作者 王永剑 赵然 《网络与信息安全学报》 2016年第4期73-79,共7页
针对目前iOS平台隐私泄露检测缺乏系统性的评估方法,提出了一种多维度iOS隐私泄露评估模型。该模型分为综合静态分析、动态分析和网络数据分析方法,从多维度对应用程序隐私泄露行为进行特征抽取和评估。实验测试了30款来自苹果App Stor... 针对目前iOS平台隐私泄露检测缺乏系统性的评估方法,提出了一种多维度iOS隐私泄露评估模型。该模型分为综合静态分析、动态分析和网络数据分析方法,从多维度对应用程序隐私泄露行为进行特征抽取和评估。实验测试了30款来自苹果App Store不同类型的应用程序,发现超过50%的应用程序会读取用户位置信息,约40%的应用程序存在未经用户同意发送数据到服务器的情况。该模型弥补了单一使用静态分析或动态分析方法的局限性,有效解决了隐私泄露的量化问题。 展开更多
关键词 IOS 隐私泄露 静态分析 动态分析 网络数据分析
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基于复杂网络的电信大数据处理研究 被引量:1
9
作者 张瑞 《现代情报》 CSSCI 2014年第6期66-69,74,共5页
文章针对目前电信运营商在大数据处理中的实际需求,全面分析研究了关于复杂网络在大数据处理中的关键技术和具体应用,深入讨论了复杂网络在静态数据、动态数据和社团挖掘等方面的实用,为目前电信大数据的处理提供了一种比较实用的方法。
关键词 复杂网络 电信大数据 静态数据 动态数据 社团划分
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图神经网络在异常检测中的应用综述 被引量:11
10
作者 陈佳乐 陈旭 +1 位作者 景永俊 王叔洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期51-65,共15页
图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据... 图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据。传统异常检测方法在检测图数据时通常不考虑数据之间的关系,而使用GNN进行异常检测的模型可以利用图结构和图特征进行学习,从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。从三个方面对GNN在异常检测中的应用进行综述。介绍了GNN的基本框架,分别探讨了GNN在静态图异常检测、动态图异常检测和时序数据异常检测的最新研究进展,深入分析了该领域未来的研究方向。 展开更多
关键词 图神经网络 异常检测 静态图 动态图 时序数据
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基于配电网络自动化的网络拓扑建模分析 被引量:3
11
作者 乐乐 颜文俊 《机电工程》 CAS 2008年第8期90-93,共4页
为了提高配电网自动化的网络拓扑速度,针对配电网络的结构特点,提出了"在空间上将网络结构分为5层,对每层提供不同的数据存储方式"的思路,节约了数据的存储空间。并把各设备根据分层结构分类,将面向对象技术应用到配电网络的... 为了提高配电网自动化的网络拓扑速度,针对配电网络的结构特点,提出了"在空间上将网络结构分为5层,对每层提供不同的数据存储方式"的思路,节约了数据的存储空间。并把各设备根据分层结构分类,将面向对象技术应用到配电网络的建模中,同时采取将静态全局拓扑和动态局部拓扑相结合的网络生成方法,从而大大缩小了搜索的范围。试验结果表明,该拓扑生成方法使拓扑速度得到了极大的提高,具有广阔的推广应用前景。 展开更多
关键词 配电网 网络拓扑 多层数据结构 静态全局拓扑 动态局部拓扑
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动静结合的网络恶意代码检测技术研究 被引量:12
12
作者 邓兆琨 陆余良 黄钊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2159-2163,共5页
针对互联网服务器的攻击行为常利用程序存在的未知漏洞展开,且手法不断更新,使得防御技术的更新往往长时间滞后于攻击行为的发生。提出了一种动静结合的网络数据检测方法,在传统静态分析的基础上优化了检测算法,同时引入了动态模拟运行... 针对互联网服务器的攻击行为常利用程序存在的未知漏洞展开,且手法不断更新,使得防御技术的更新往往长时间滞后于攻击行为的发生。提出了一种动静结合的网络数据检测方法,在传统静态分析的基础上优化了检测算法,同时引入了动态模拟运行的检测方式;通过动静结合的双重检测提高了恶意代码的识别率,并能够在代码传入实际被保护程序运行前检测并确定其恶意性,实现防御系统策略的快速自动化更新,缩短了策略更新时间,提高了防御效果。结合该技术实现了一个N-A detecting(网络数据检测)防御系统,实验证明,该系统能够很好地防范针对网络程序的恶意代码攻击行为。 展开更多
关键词 恶意代码 数据检测 静态分析 动态运行 网络数据
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海运网络脆弱性研究综述 被引量:1
13
作者 袁佳祺 蒋柳鹏 +1 位作者 翁艳君 戚美和 《现代交通与冶金材料》 CAS 2024年第6期31-39,共9页
综述了海运网络脆弱性研究的主要方向,分析了基于复杂网络仿真与基于数据分析的两种研究方法。海运网络作为全球贸易的重要纽带,其脆弱性研究对于保障全球供应链的稳定至关重要。基于复杂网络仿真,研究者通过移除港口或航线节点模拟网... 综述了海运网络脆弱性研究的主要方向,分析了基于复杂网络仿真与基于数据分析的两种研究方法。海运网络作为全球贸易的重要纽带,其脆弱性研究对于保障全球供应链的稳定至关重要。基于复杂网络仿真,研究者通过移除港口或航线节点模拟网络受损后功能的变化,进一步探讨海运网络的静态和动态脆弱性;基于数据分析的研究则通过对冲击事件前后的网络数据变化,揭示了海运网络的实际脆弱性。本文通过文献检索和分类,分析了现有研究的成果和不足,并提出了未来研究中需要关注的方向,以期为进一步提升海运网络的韧性和稳定性提供理论支持。 展开更多
关键词 海运网络脆弱性 复杂网络仿真 静态脆弱性 动态脆弱性 级联失效 数据分析
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无线传感器网络中低速移动的单目标数据融合研究
14
作者 邓绘梅 李敬兆 《计算机与现代化》 2013年第5期127-130,共4页
为了提高数据融合效率,减少无线传感器网络节点能量消耗,提出一种静、动态分簇技术相结合的网络策略。它克服了传统单独静态分簇、动态分簇的不足,通过对簇头选举及检测目标坏境等参数进行分析比较,可以减小网络跳数、减少数据传输量,... 为了提高数据融合效率,减少无线传感器网络节点能量消耗,提出一种静、动态分簇技术相结合的网络策略。它克服了传统单独静态分簇、动态分簇的不足,通过对簇头选举及检测目标坏境等参数进行分析比较,可以减小网络跳数、减少数据传输量,同时也实现了能量均衡利用,延长网络生命周期。在单目标低速移动状态下,其网络数据融合性能达到最佳。 展开更多
关键词 数据融合 无线传感器网络 静态分簇 动态分簇
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弓网接触力缺陷分析诊断及整治方法研究 被引量:2
15
作者 李艳龙 王文凤 +2 位作者 王涛 杨志鹏 张文轩 《电气化铁道》 2019年第6期56-59,94,共4页
对某处典型弓网接触力缺陷的分析诊断及整治方法进行了研究,分析了该处缺陷动态检测数据重复性规律,并与6C系统其他动静态检测数据进行横向对比分析,通过核对该缺陷位置设计资料及现场静态复核情况制定了维修整治方案,并通过动态检测复... 对某处典型弓网接触力缺陷的分析诊断及整治方法进行了研究,分析了该处缺陷动态检测数据重复性规律,并与6C系统其他动静态检测数据进行横向对比分析,通过核对该缺陷位置设计资料及现场静态复核情况制定了维修整治方案,并通过动态检测复核验证了整治效果,表明检测-分析-维修-销号流程的闭环弓网接触力缺陷分析诊断整治方案可行,可推广应用。 展开更多
关键词 弓网接触力 动静态数据 接触网几何参数 6C系统
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基于数据的任务规划在复杂网络中的应用
16
作者 董玮 毕于慧 +1 位作者 闫丽丽 张权 《计算机系统应用》 2015年第6期215-219,共5页
复杂网络中目标任务的变化能够引起网络的自身演化,如何对任务负载进行平衡是提高网络自身性能的关键问题之一,以区域快递网络为研究对象,提出了基于动态数据和静态数据对对象进行配置、拆分、添加和抛弃的负载平衡规则,研究了其在任务... 复杂网络中目标任务的变化能够引起网络的自身演化,如何对任务负载进行平衡是提高网络自身性能的关键问题之一,以区域快递网络为研究对象,提出了基于动态数据和静态数据对对象进行配置、拆分、添加和抛弃的负载平衡规则,研究了其在任务规划中对网络负载平衡起到的作用,实验结果表明,提出的规则能够有效提高类似网络的稳定性和网络资源的合理配置. 展开更多
关键词 复杂网络 任务规划 静态数据 动态数据
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混合碰撞建模方法及其试验验证 被引量:5
17
作者 刘茜 程靖 梁建勋 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期116-123,共8页
目前广泛采用的接触碰撞建模方法主要基于传统的物理碰撞模型,如赫兹碰撞模型和非线性弹簧阻尼碰撞模型等,但它们的仿真精度不够高,更适用于接触碰撞趋势的仿真分析。基于此,提出了基于传统物理碰撞模型和数据驱动误差模型的混合碰撞建... 目前广泛采用的接触碰撞建模方法主要基于传统的物理碰撞模型,如赫兹碰撞模型和非线性弹簧阻尼碰撞模型等,但它们的仿真精度不够高,更适用于接触碰撞趋势的仿真分析。基于此,提出了基于传统物理碰撞模型和数据驱动误差模型的混合碰撞建模方法,以更加准确地对接触碰撞现象进行动力学仿真分析。其中,物理碰撞模型对接触碰撞现象中已知的碰撞因素进行建模;基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的数据驱动误差模型对接触碰撞现象中的误差部分进行建模。小球自由落体碰撞试验对混合碰撞建模方法进行试验验证,试验结果验证了混合碰撞建模方法的可行性和混合碰撞模型的准确性。 展开更多
关键词 接触碰撞动力学 接触碰撞建模方法 数据驱动建模 径向基函数神经网络 基于遗传算法的改进粒子群(Partical swarm optimization PSO)优化算法
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