RPA：一种内存高效的度量空间recall@R近似最近邻搜索索引（英文）

现有的度量空间的近似最近邻搜索（approximate nearest neighbor search, ANNS）方法通常依赖于预选择的支撑点构成的序列,序列中的支撑点按照到数据元素的距离升序排列．然而,大多数现有的度量空间ANNS方法由于索引结构复杂、支撑点过多或者未能充分利用距离信息导致搜索时内存开销巨大．为此,提出精简排列阵（reduced permutation array, RPA）的度量空间recall@R近似最近邻搜索方法．对于全体数据元素,RPA预先选择k个支撑点,对每个数据元素仅存储离该数据元素最近的l个（l?k）,并将所有元素的支撑点序列构建为一个数组结构．在搜索过程中,利用一种得分函数,该函数基于查询对象到各个支撑点的距离来近似计算数据元素到查询对象的距离．同时,维护一个有界最小堆,以保存R个候选结果数据元素．RPA具有结构简单、内存效率高和可扩展性强等特点．实验结果表明,在相同召回率的情况下,与排列索引（permutation-based index, P-index）相比,RPA平均具有高达3倍的内存压缩比．研究结果可在内存资源有限的单机环境下提供一种有效的...     

乱序RFID数据流上的复杂事件检测方法

针对发生时间戳乱序的RFID原子事件流,文章提出了一种新的复杂事件检测方法.该方法采用在一种特殊的Hash表结构中进行局部排序的方法来解决时间戳乱序问题.文中首先建立了时间戳乱序问题的描述模型;提出了面向时间戳乱序数据流的复杂事件检测算法;在基本算法的基础上添加了基于双时间槽的滑动窗口处理;对Hash表大小等参数对算法效率的影响、基于双时间槽的滑动窗口处理方法的效果进行了实验验证.实验结果表明:算法是有效的;Hash表大小对算法效率影响较为明显;基于双时间槽的滑动窗口处理方法可以显著提高内存使用效率.     

电力时间序列的分布式索引算法

时间序列的研究已经被应用到越来越多的领域中.越来越多的领域应用需要索引和分析海量的时间序列,代表性的比如金融,电力,生物信息等等.这类应用往往面临数以亿计的时间序列的处理,然后从中识别出一些隐藏的模式来.然而目前对时间序列的索引技术都是单机版本,需要用漫长的时间来对大量的时间序列进行索引,限制了时间序列分析的产出率.提出了一种基于Isax表达的分布式时间序列索引算法,并在Spark分布式计算框架下实现算法.首先,给出了基于Isax的分布式索引算法的朴素实现想法,指明了其存在的问题.然后提出一种先建立索引结构,再将时间序列哈希到相应叶子节点的分布式索引算法.最终,构建了一个完整的电力时间序列的近邻近似查询系统,再保证查询精确率的前提下大大提高了计算效率.并在实验数据集上证明了算法的正确性、高效性和可扩展性.     

基于拓扑感知时间序列的动态路由仿真策略

分析了静态邻接索引向量策略,提出动态路由抽象模型,给出节点对拓扑变化感知时间的计算方法;设计了动态路由查找算法,以静态路由表为基础,辅以拓扑变化消息序列构成动态路由表,通过比较节点感知时间进行路由查找,减少了路由计算过程中的时间开销。实验结果表明,该算法能够更真实地对网络中的动态路由进行仿真,并具有较高的仿真效率。     

基于Spark平台的FP-Growth算法优化与实现

针对FP-Growth算法面对海量数据挖掘时串行操作机制出现内存瓶颈或者数据挖掘失效等问题,提出将基于Spark平台的FP-Growth算法在数据分组策略和项头表结构两方面进行优化。一方面提出一种S型的负载权值均衡分组的方式;另一方面,设计出一种新的项头表结构,此结构包含Hash查找表,能有效降低查找时间复杂度。实验证明,优化的基于Spark平台的FP-Growth算法(OptFP-Spark算法)具有更高的并行运算加速比、更好的并行挖掘效果及更高效的计算效率。     

面向子图同构的高效索引构建算法

针对子图同构中索引构建方法效率低、内存占用大而影响查询效率的问题,本文提出基于2次排序查找等价顶点的数据图索引构建算法。该算法采用不同邻接链表表示类别不同的语法等价顶点的邻居集合,并依此设计2次排序的方法快速查找数据图中两两互连和两两互不相连的等价顶点,然后依据语法等价和语法包含关系为数据图构建索引来提高子图同构查询的效率。最后,基于不同规模的数据集,通过实验验证了本文提出索引构建算法的高效性和可扩展性。     

集值和区间值的多元时间序列

研究集值多元时间序列的一些初步的理论,这为拓广经典的多元时间序列模型提供了理论基础.首先,基于集值理论,进一步提出集值向量、集值随机向量的定义,并给出集值随机向量的期望向量、交叉协方差阵与交叉相关阵的定义与性质.然后,在此基础上,给出集值多元时间序列的定义,并研究关于集值多元时间序列的平稳性,期望向量、交叉协方差阵和交叉相关阵的定义及性质,讨论平稳的集值多元时间序列的最优线性预测问题.最后,在集值多元时间序列的基础之上,讨论区间值多元时间序列,并建立区间值多元自回归模型.模拟研究与实证分析验证了该模型与所提出方法的合理性.     

一类改进的基于证书签名方案

给出杨波等基于证书签名方案的一个伪造攻击,攻击显示诚实但好奇的认证中心可在不知用户秘密值的情况下,仅通过选取随机参数便能成功伪造任意用户对任意消息的有效签名. 分析发现原方案不安全的原因在于证书生成阶段计算的承诺值R并没有作为签名阶段Hash函数的输入之一,通过将R增加为Hash函数的输入,给出了一个改进方案. 改进方案在效率上与原方案是同等的,在离散对数困难性假设下可证明是安全的.     

基于混沌的协同商务数据完整性验证方法

针对目前协同商务系统具有多方协同合作、实时数据传输和信息安全性高的要求,构建了协同商务系统数据完整性的实现模型,提出了一种基于混沌动态S盒的带密钥的Hash函数的数据验证方法。利用混沌动态S盒和函数查找表来生成具有混沌特性的Hash散列值,提高了系统的实时性能。理论与实验结果表明,该方法不仅具有很好的单向性、初值和密钥敏感性,而且运行速度快,易于实现。     

一类新的多变量灰色MNGM(1,n,k)模型及其优化

原始序列矩阵中各序列近似服从非齐次指数增长律,采用传统的多变量灰色MGM(1,n)模型预测时效果并不理想,为此首次提出了一种新的多变量灰色MNGM(1,n,k)模型,给出了模型的时间响应式.为进一步提高新模型的预测精度,对其背景值进行了优化.最后以一个算例进行了验证,结果表明,传统的MGM(1,n)模型,MNGM(1,n,k)模型和优化MNGM(1,n,k)模型的模拟预测精度依次递增,从而证实了新模型及其优化模型的有效性和实用性.     

XOR-MAC的结构分析和安全性证明

为了研究XOR消息认证码（XOR-MAC）的结构,从泛Hash函数和伪随机函数的视角,使用共享随机函数模型对其进行了分析.将XOR-MAC拆分为伪随机函数和泛Hash函数两部分,然后证明这两部分满足一定的性质,最后将其看成是一种将伪随机函数应用到泛Hash函数上的Carter-Wegman类型的消息认证码,并基于信息论给出了简洁的XOR-MAC安全性证明.借助这一思想可以非常容易地设计新的消息认证码.     

基于时滞混沌系统的带密钥Hash函数的设计与分析

提出了一种基于时滞混沌系统的带密钥Hash函数算法,该算法利用时滞混沌系统非线性动力学特性,将需要传送的明文信息调制在时滞混沌迭代的轨迹中,并通过HMAC-MD5算法计算得出Hash值,Hash值的每个比特都与需传送的明文信息相关.该算法使Hash值对明文信息及时滞混沌迭代初始条件的微小变化高度敏感.理论分析和仿真结果...     

改进的哈希表查找算法

哈希表查找作为一种快速的数据查询算法被广泛应用。为了更好地查找和解决哈希冲突,在构建哈希表时常选用链地址法来解决冲突。由于在查找哈希表时需要遍历链表,大大降低了查找效率。该文在结合链地址法和二分查找的基础上,提出了一种提高哈希表查找效率的改进方法。实验结果表明,该方法降低了冲突时执行查询的查找长度,从而降低了查询所需的时间。     

CAM的设计与应用研究

计算机通常以顺序比对的方式进行查找,内容可寻址存储器（CAM）作为一种特殊的高速存储器,只需一次并行比对即可直接得到匹配的结果,速度远远大于顺序查找。介绍了CAM的电路结构,提出了一种基于FPGA的内容可寻址存储器（CAM）的设计方法,使用锁存器对CAM进行设计,并应用于MAC地址的查询。经仿真证明该CAM运行频率能够达到245.42MHz,满足现行网络吞吐率的要求,且配置灵活,易于扩展.     

哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪算法

针对现有的目标跟踪算法过于复杂、计算量大和遮挡无法跟踪等缺点,提出了基于哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪改进算法.采用哈希算法对图像感兴趣的区域进行编码,将二维图像变为一维数字摘要,大大地减少了匹配运算量;采用Kalman滤波算法进行目标搜索,并预测目标在下一帧图像中的位置,再以预测位置为起点进行搜索,从而缩小了搜索范围,加快了跟踪速度.通过对多组视频中的目标进行跟踪实验,结果说明所提出的改进算法在背景复杂、目标快速运动、完全遮挡的环境下具有较强的抗干扰能力,跟踪效果较好,跟踪速率高达12帧/s.     

基于函数cot(x~α)变换及背景值优化的灰色建模

灰色模型的精度很大程度上取决于待建模序列的光滑度,满足级比条件是灰色建模的前提.针对因陡变而不满足灰色建模条件的离散序列x(k),从理论上证明了经f(x)=cot(xα)变换且在满足0.2125≤f(x)≤π/2的条件下,序列F(k)=f(x(k))能够满足非畸形灰色模型建模级比条件,对光滑度的改善程度较现有的其他变换更有效.根据非负序列的一次累加生成单调递增序列,提出一种背景值优化重构的方法,利用矩形面积加梯形面积之和,实现背景值重构时正负误差相抵消,使重构后的背景值更加趋近于真值,进一步提高了模型精度.提出基于函数cot(xα)变换及背景值优化的灰色建模步骤,通过实例验证了本方法的有效性.     

面向NDN中名字查找的哈希布鲁姆过滤器

该文设计了一种面向NDN中名字查找的哈希布鲁姆过滤器（HBF）。HBF由位于片内存储器中的g个计数器布鲁姆过滤器（CBF）、g个计数器和位于片外存储器中的g个哈希表组成，每个哈希表与1个CBF和1个计数器关联。为了避免因部分CBF存入名字过多而导致HBF的高误判率，HBF通过二次哈希选择算法将NDN路由器中FIB/CS/PIT表项完整信息均匀分散保存于g个CBF和g个哈希表中，同时也利于数据包转发的并行处理。理论分析和实验结果表明在名字查找过程中，HBF利用片内存储器中CBF的定位与过滤作用，大幅度减少片外存储器的访问开销，提高数据包转发速率，有效避免泛洪攻击。     

DHT网络规模估计算法的定量分析与设计

为准确而高效地估计分布式哈希表(DHT)的网络规模,提出一种基于平均间距的估计算法.该算法利用节点之间的间距服从指数分布这一特性,通过测量平均间距长度估计网络规模.从最简单情况入手,逐渐增加估计的间距个数,定量分析了网络规模估计值的概率分布和置信区间.根据分析,如果采用多条间距估计网络规模,估计值将服从参数为(k,k)...     

基于耦合动态整数帐篷映象格子模型的轻量级 Hash 函数

基于耦合动态整数帐篷映象格子模型构造了一种适用于 RFID 认证系统的轻量级 Hash 函数。该算法具有输出任意字节长度散列值的能力,定义在整数集上,克服了目前主流混沌密码算法需要进行浮点运算的缺陷,适用于硬件资源有限的系统。实验及仿真分析结果表明,该 Hash 函数具有较高的安全性,能够满足 RFID 认证系统的安全需求。     

一个高效散列排序算法

文中给出一个Ｈａｓｈ函数及在２Ｎ空间中进行散列排序的算法。证明最该Ｈａｓｈ函数的存在和单调性,算法在装载因子为１／２的条件下具有Ｏ（Ｎ）的时间复杂性。给出一组随机数据和用不同算法进行排序的比较,测试结果表明,该算法是高效的。