皮建勇
- 作品数：22 被引量：93H指数：5
- 供职机构：贵州大学更多>>
- 发文基金：四川省应用基础研究计划项目科技型中小企业技术创新基金国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程更多>>
- 区域网络化制造系统安全体制研究
- 2007年
- 针对目前区域网络化制造系统的完全分布式运行模式对信息安全的需求,本文提出了一个基于离散对数的身份认证和密钥协商方案。该方案不依赖于在线用户证书管理中心,因此能很好地适应区域网络化制造系统现有的完全分布式服务模式。通过将现有IPSec框架的内部功能模块进行改造,进而将该安全体制融入到虚拟私有网络(VPN)的服务模块中。安全分析表明,该方案能有效地抵御消息重放攻击和中间人攻击。同时,性能测试表明,该安全体制方案有较高的通信效率,因而能较好地保障区域网络化制造系统的信息安全。
- 皮建勇刘心松吴艾符青云刘丹
- 关键词：区域网络化制造身份认证密钥协商IPSEC
- 一种基于完全分布式系统的密码安全体制研究被引量：2
- 2006年
- 提出了一个基于有限域上离散对数的身份认证和密钥协商体制,该体制不仅克服了传统的基于PKI/CA密码体制的公钥管理复杂性,也消除了CA认证中心带来的通信瓶颈问题。同时,该体制能很好地适用于AdHoc和DPLinux等完全分布式系统环境。对该密码安全体制进行安全分析后表明:该体制能有效地抵御网络中的消息重放攻击和中间人攻击,并在实际应用中有较高的可行性。
- 皮建勇刘心松符青云吴艾
- 关键词：身份认证密钥协商中间人攻击
- 基于自生成深度神经网络的4D航迹预测被引量：4
- 2021年
- 针对四维(4D)航迹预测的实时性不强和存在迭代误差的问题,提出了一种自动生成的条件变分自动编码器(AutoCVAE)。它以编码-解码的形式直接对未来一段时间的航迹进行预测,并能灵活选取观测点个数和预测步长。该方法以处理后的广播式自动相关监视(ADS-B)数据为引导,以减小预测误差为目标,通过贝叶斯优化的方法,在预定义的搜索空间内进行模型结构搜索,每一次的超参数取值都会参考之前的评估结果,使得每一次的模型结构都能向目标更靠近一点,最终实现了一个基于ADS-B数据的高精度的4D航迹预测模型。实验得出,所提模型能快速准确地进行航迹的实时预测,其中经纬度平均绝对预测误差(MAE)均小于0.03°,高度MAE小于30 m,各时刻点的时间误差也不会超过10 s,每次批量预测轨迹的延迟时间不超过0.2 s。
- 李旭娟皮建勇黄飞翔贾海朋
- 关键词：数据挖掘广播式自动相关监视
- 802.11b无线网络环境下视频会议系统的流量特性研究被引量：5
- 2006年
- 本文通过对MPEG4IP软件包的修改,测量了802.11b与802.3混和网络环境下视频会议系统的分组流量特性,包括不同视频码率和不同网络结构的组合。并与计算机系统和网络性能评价中常用的负指数分布假设的流量特性进行了比较,表明使用负指数分布与泊松到达模型对于描述无线网络环境下的视频会议系统存在很多不足。本文的测量结果对于设计WLAN环境下视频会议系统具有重要的参考价值。
- 符青云刘心松皮建勇
- 关键词：抖动
- 基于MapReduce的SON算法实现被引量：7
- 2014年
- 在挖掘频繁项集的算法中,SON算法能够有效地降低CPU和I/O负载,但是SON算法在单节点上运行时仍然受限于内存和CPU;并且随着海量数据的来临,单节点也无法满足数据的存储。在深入研究SON算法的基础之上,提出了MapReduce编程模型实现SON算法的方法。算法的执行需要两轮MapReduce迭代,第一轮迭代求出局部频繁项集,第二轮迭代求出全局频繁项集。实验结果表明:SON算法采用MapReduce编程模型并行化后,部署在Hadoop集群上运行,随着分区数目的增加能够获取较好的加速比。
- 郭进伟皮建勇
- 关键词：数据挖掘频繁项集MAPREDUCEHADOOP
- 基于MapReduce的序列规则在推荐系统中的研究被引量：1
- 2014年
- 目前常用的个性化推荐系统模型通常是基于协同过滤或者是基于内容的,也有部分基于关联规则的。这些算法没有考虑事务间的顺序,然而在很多应用中这样的顺序很重要。文章提出了一种简易的基于序列模式的推荐模型,并且考虑到大规模数据的处理,结合了MapReduce编程模型。这种简易的推荐模型可以用来辅助通常的个性化推荐系统。
- 元二菊郭进伟皮建勇
- 关键词：推荐系统MAPREDUCE
- 一种针对名义型属性数据聚类中属性赋权的方法
- 2018年
- 在面向名义型属性的聚类问题中,各个属性权重的选择对于聚类效果至关重要。在实践中,常常赋予各个属性相同的权重或者根据领域专家的意见赋予经验权重。在缺乏领域专家意见时,充分考虑各个属性对聚类结果贡献程度的不同,引入监督学习的思想对部分标记数据进行训练,设计遗传算法寻找各个属性更优的权重,以期获得更好的聚类效果。
- 秦飞皮建勇
- 关键词：聚类遗传算法
- 聚集度相关的网络节点搜索算法
- 网络结构及属性对节点搜索的影响是复杂网络研究中的一个重要内容。很多实际网络具有高聚集特性,文章研究了这一类网络中的节点搜索问题。改进现有的高聚集度网络生成算法,分析网络的度分布、聚集度特性及其对节点搜索的影响。采用无历史...
- 吴艾刘心松皮建勇刘克剑
- 关键词：复杂网络
- 文献传递
- 基于自编码器的评分预测算法被引量：1
- 2015年
- 评分预测是推荐系统的一个组成部分,通过一个实数表达对用户的偏好进行预测,在学术界被广泛研究。神经网络具有很强的特征提取能力,能获取数据深层次的特征。使用神经网络中的一种网络即自编码器,通过扩展使其具有处理像评分矩阵这种有缺失数据的矩阵的能力,并通过实验证明其预测结果与当前主流的评分预测算法SVD的性能接近。
- 韩伟森皮建勇
- 关键词：推荐系统神经网络评分预测
- 基于MapReduce和分布式缓存的KNN分类算法研究被引量：2
- 2015年
- 随着大数据时代的到来,K最近邻(KNN)算法较高的计算复杂度的弊端日益凸显。在深入研究了KNN算法的基础上,结合Map Reduce编程模型,利用其开源实现Hadoop,提出了一种基于Map Reduce和分布式缓存机制的KNN并行化方案。该方案只需要通过Mapper阶段就能完成分类任务,减少了Task Tracker与Job Tracker之间的通信开销,同时也避免了Mapper的中间结果在集群任务节点之间的通信开销。通过在Hadoop集群上实验,验证了所提出的并行化KNN方案有着优良的加速比和扩展性。
- 涂敬伟皮建勇
- 关键词：KNN分类算法并行化HADOOP分布式缓存
