钱权
- 作品数：36 被引量：213H指数：8
- 供职机构：上海大学计算机工程与科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术金属学及工艺理学更多>>
- 一种探索高熵合金相形成的端到端机器学习框架
- 2023年
- 探索高熵合金(HEAs)的相形成规则对于新型合金的设计具有明确的指导意义。提出一种端到端的框架用来从特征池和模型池中分别选择特征子集和机器学习(ML)模型。在该框架中,模型池中的模型基于其获得的特征重要性来选择适合自身的特征子集;通过评估每个模型和其对应的特征子集的拟合结果,用于建立目标任务的预测模型;最终,获得影响HEAs相形成的重要因素。研究结果显示,建立的相预测模型可将430种HEAs分成5种相,测试准确度达到87.8%,并且通过分析模型发现,当原子尺寸差异大于8.295%时,HEAs的单相固溶体的形成受到抑制。
- 张惠然胡瑞刘茜李盛洲张光捷钱权钱权钱权
- 关键词：高熵合金
- 一种序列挖掘模型用于异常检测的研究被引量：3
- 2004年
- 应用序列挖掘方法对用户命令序列进行分析 ,建立用户行为概貌 ,并针对用户使用的高频命令序列用统计分析的方法对其进行独特性评价 .实验结果表明 ,该方法稳定可靠 。
- 钱权罗菲菲黄国锐蔡庆生
- 关键词：数据挖掘异常检测
- 基于XML的入侵检测统一表达与安全传输被引量：1
- 2003年
- 基于 XML 的入侵检测表达在大规模分布式网络入侵检测中 ,不同 IDS间或 IDS内部各部件间信息共享和协作有着十分重要作用 .本文结合作者开发的入侵检测系统 ,阐述了预警信息的表达。
- 钱权张春阳章曙光蔡庆生
- 关键词：XML入侵检测
- Markov链模型在异常检测上的应用研究被引量：4
- 2003年
- Markov链模型作为一种统计分析方法是异常检测的重要分析手段 ,论文分别从单步、多步Markov链和基于Markov链的序列预测三个方面 ,研究了Markov链模型在异常检测检测上的应用 .实验表明 ,该方法在不需要任何攻击领域知识的情况下 ,能很好检测出SendMail系统调用的异常行为 .
- 钱权蔡庆生安景琦
- 关键词：入侵检测系统网络安全异常检测MARKOV链模型
- 材料基因组工程专用数据库被引量：5
- 2022年
- 材料数据具有多源、异构、高维等特点,收集纷繁复杂的材料数据,建立材料基因工程专用数据库,是实现数据驱动的新材料研发的基础.以材料数据的规范化表示、机器学习建模及模型跨域部署、材料数据隐私保护下的机器学习、利用知识图谱从材料数据库到知识库等材料基因专用数据库的若干核心技术为基础,介绍了材料基因数据库平台的系统架构及实现、平台超算部署及运行.最后以反钙钛矿负膨胀材料为例,介绍了材料基因工程数据库平台从数据归档到机器学习建模,再到逆向设计,以及最终实验验证的整个流程.
- 岳溪朝冯燕刘健于烨泳席慷杰钱权
- 关键词：数据库知识图谱
- 基于区块链的数据版权保护与组合竞拍被引量：1
- 2022年
- 基于区块链、数字水印以及密封递价拍卖的组合竞拍算法,设计并实现了一套数据版权保护与组合竞拍系统.首先,采用去中心化的区块链技术,结合智能合约来存储数据版权的上链记录、版权交易记录等,通过共识机制使得网络中的各个节点在互不信任的情况下达成共识,提升了版权管理系统的公信力.其次,数字水印作为一种特殊的编码,能够将水印信息隐藏在数据中,通过验证水印信息就可甄别版权归属.结果表明,所设计的数字水印模块对原始数据大小增加很少,且可高效地实现数字水印的嵌入和提取.最后,设计了一种组合竞拍算法来自动化地为版权拥有者挑选出最优的出价组合,实现数据版权的价值交换.
- 徐宇钦钱权
- 关键词：数字版权数字水印区块链
- 基于卡尔曼滤波的含噪声小样本数据处理方法被引量：8
- 2022年
- 提出一种基于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的小样本噪声数据处理方法.首先,通过物理模型或经验公式建立系统模型.然后,利用系统模型预测模型数据.最后,采用观测数据修正模型数据,达到平滑数据噪声的效果.实验结果表明,对于BC500耐候钢腐蚀增重数据,用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和随机森林(random forest,RF)模型进行腐蚀增重预测时,经卡尔曼滤波降噪后,决定系数R^(2)平均提升6.4%,而经扩展卡尔曼滤波降噪后,R^(2)平均提升4.9%,验证了本方法的有效性.
- 刘芬范洪强吕涛李谦钱权
- 关键词：卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波小样本
- 融合材料领域知识的数据准确性检测方法被引量：1
- 2022年
- 材料数据由于小样本、高维度、噪音大等特性,用于机器学习建模时常常会产生与领域专家认知不一致的结果。面向机器学习全流程,开发材料领域知识嵌入的机器学习模型是解决这一问题的有效途径。材料数据的准确性直接影响了数据驱动的材料性能预测的可靠性。本研究针对机器学习应用过程中的数据预处理阶段,提出了融合材料领域知识的数据准确性检测方法。该方法首先结合材料专家认知构建了材料领域知识库。然后,将其与数据驱动的数据准确性检测方法结合,从数据和领域知识两个角度对材料数据集进行基于描述符取值规则的单维度数据正确性检测、基于描述符相关性规则的多维度数据相关性检测以及基于多维相似样本识别策略的全维度数据可靠性检测。对于每一阶段识别出的异常数据,结合材料领域知识进行修正,并将领域知识融入到数据准确性检测方法的全过程以确保数据集从初始阶段就具有较高准确性。最后该方法在NASICON型固态电解质激活能预测数据集上的实验结果表明:本研究提出的方法可以有效识别异常数据并进行合理修正。与原始数据集相比,基于修正数据集的6种机器学习模型的预测精度都有不同程度的提升。其中,在最优模型上R2提升了33%。
- 施思齐施思齐马舒畅邹欣欣钱权钱权
- 关键词：数据质量领域知识
- 一种新的基于虚拟队列的无线多播网络编码调度策略被引量：8
- 2020年
- 网络编码由于其传输效率高的特性,近年来在无线多播网络中得到广泛的应用。针对无线多播网络中丢包自动重传效率低的问题,该文提出一种新的基于虚拟队列中数据包到达时间的编码调度策略(CSAT)。在CSAT策略中,为了提高编码效率,采用虚拟队列来存放初始以及未被所有接收者接收到的数据包。考虑到队列的稳定性,CSAT策略按照一定的比率从主次队列选择发送;在次队列发送数据包时,结合了编码和非编码两种方式,根据数据包到达队列的先后,选取能够使较多数据包参与编码的方式发送。仿真结果表明,该文所提的CSAT编码调度策略在有效提高了数据包传输效率的同时,提高了网络的吞吐量并降低了平均等待时延。
- 张瑞占友钱权
- 关键词：网络编码自动重传吞吐量
- 基于随机数同步更新的RFID安全协议被引量：6
- 2013年
- 针对无线射频识别(RFID)应用的安全问题,提出一种基于随机数同步更新的RFID安全协议。利用RFID后端系统生成的随机数实现标签认证,每次认证完成后对标签和随机数做同步更新。从理论上分析协议的执行性能和安全性,并利用BAN逻辑对协议的安全性进行形式化证明。结果表明,该协议能够实现标签和阅读器之间的相互认证,同时可抵抗重放、位置跟踪、流量分析、伪装、拒绝服务、非法读取等攻击。在实现上该协议仅使用哈希和异或运算,降低了标签的计算复杂性,适合低成本标签应用。
- 钱权贾彦龙张瑞
- 关键词：无线射频识别安全协议随机数BAN逻辑
