国家高技术研究发展计划(2008AA01Z402)
- 作品数：3 被引量：18H指数：1
- 相关作者：付忠良范明钰蒋海波肖宜龙王晓京更多>>
- 相关机构：中国科学院成都计算机应用研究所电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划四川省科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 无人值守传感器网络的低通信成本存储算法被引量：1
- 2013年
- 针对无人值守传感器网络的数据存储问题,提出了一种低通信成本的分布式数据存储算法。算法采用步数为cn的定向随机游走机制,将网络中的k个源数据包按照一定的接收概率分散存储到了网络中所有的n个节点,在每个节点形成了一个存储数据包。实验表明,基于该算法的存储过程完成之后,即使有部分传感器节点损坏,sink节点只要随机收集到k+ε(ε≥10)个存储数据包,就能成功计算出原来的k个源数据包。与具有代表性的基于LT码方法相比,该算法在节约sink节点访问成本的同时,也将网络的通信时间复杂度从O(n ln n)降到了O(n),具有良好的应用潜质。
- 肖宜龙王晓京吴跃范明钰蒋海波
- 关键词：数据存储随机游走
- 不平衡多分类问题的连续AdaBoost算法研究被引量：17
- 2011年
- 现有AdaBoost系列算法一般没有考虑类的先验分布.针对该问题,基于最小化训练错误率,通过把符号函数表示的训练错误率的极值问题转变成一种指数函数的极值问题,提出了不平衡分类问题连续AdaBoost算法,给出了该算法的近似误差估计.基于同样的方法,对二分类问题连续AdaBoost算法的合理性给出了一种全新的解释和证明,并推广到多分类问题,得到了多分类问题连续AdaBoost算法,其具有与二分类连续AdaBoost算法完全类似的算法流程.经分析该算法与Bayes统计推断方法等价,并且其训练错误率随着训练的分类器个数增加而减小.理论分析和基于UCI数据集的实验结果表明了不平衡多分类算法的有效性.在连续AdaBoost算法中,不平衡分类问题常被转换成平衡分类问题来处理,但当先验分布极度不平衡时,使用提出的不平衡分类问题连续AdaBoost算法比一般连续AdaBoost算法有更好效果.
- 付忠良
- 关键词：连续ADABOOST代价敏感学习先验分布
- 基于安全E-mail协议的电子选举研究
- 2009年
- 在安全邮件协议PGP中引入公正机构(CA),设计了一个适合大规模选举的电子选举方案。该方案不仅能满足电子选举的安全要求,而且不要求选民在固定地点投票;此外,新方案在一定程度上解决了电子选举中权威机构权力过大及绝对匿名性引发问题,可以在不泄露选票内容的情况下使选举的结果具有可验证性。
- 牛项须崔喆代翔
- 关键词：电子选举
