桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 
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研究主题：网络 卷积神经网络 卷积 神经网络 大数据
研究学科：自动化类 电子信息类 经济学类 机械类 环境科学与工程类
被引量：2,389H指数：17WOS: 24 EI: 76 北大核心: 354 CSSCI: 1 CSCD: 231
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排序方式：
- 基于深度卷积神经网络的网络流量分类方法 ( EI收录)
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- 《通信学报》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;桂林电子科技大学信息与通信学院;桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室;桂林理工大学信息科学与工程学院 王勇 周慧怡 俸皓 叶苗 柯文龙 出版年：2018
- 国家自然科学基金资助项目(No.61662018;No.61661015);中国博士后科学基金资助项目(No.2016M602922XB);广西自然科学基金资助项目(No.2016GXNSFAA380153);桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金资助项目(No.2018YJCX53;No.2018YJCX20);桂林理工大学科研启动基金资助项目(No.GUTQDJJ20172000019)~~
- 针对传统基于机器学习的流量分类方法中特征选取环节的好坏会直接影响结果精度的问题,提出一种基于卷积神经网络的流量分类算法。首先,通过对数据进行归一化处理后映射成灰度图片作为卷积神经网络的输入数据,然后,基于LeNet-5深...
- 关键词：流量分类 卷积神经网络 归一化 特征选择
- 云平台中MySQL数据库高可用性的设计与实现
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- 《计算机工程与设计》桂林电子科技大学信息与通信学院;桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;桂林电子科技大学广西云计算与复杂系统高校重点实验室;桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心 康文杰 王勇 俸皓 出版年：2018
- 国家自然科学基金项目(61662018;61661015;61163058);广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380153);广西云计算与大数据协同创新中心基金项目(2015209;15207;YD16E15)
- 为解决OpenStack云平台中单个节点的MySQL数据库在面临高并发访问和海量数据增长的情况下存在可靠性低、存储扩展性差、单点瓶颈等问题,设计并实现一种以Ceph分布式文件系统为存储后端的高可用MySQL数据库集群系统...
- 关键词：OpenStack云平台 MYSQL数据库 高可用性 Ceph分布式文件系统 故障切换
- 基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别
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- 《计算机工程与应用》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;桂林海威科技股份有限公司 缪裕青 邹巍 刘同来 周明 蔡国永 出版年：2019
- 国家自然科学基金(No.61763007);广西自然科学基金(No.2014GXNSFAA118395);广西高校图像图形智能处理重点实验室研究项目(No.GIIP201706);广西自然科学基金重点项目(No.2017GXNSFDA198028);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(No.2016YJCX72;No.2017YJCX50)
- 在语音情感识别研究中,已有基于深度学习的方法大多没有针对语音时频两域的特征进行建模,且存在网络模型训练时间长、识别准确性不高等问题。语谱图是语音信号转换后具有时频两域的特殊图像,为了充分提取语谱图时频两域的情感特征,提出...
- 关键词：语谱图 深度学习 参数迁移 卷积循环神经网络 语音情感识别
- 基于改进极端随机树的异常网络流量分类
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- 《计算机工程》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;桂林电子科技大学信息与通信学院;桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 韦海宇 王勇 柯文龙 俸皓 出版年：2018
- 国家自然科学基金(61662018;61163058);广西自然科学基金(2016GXNSFAA380153);广西高校云计算与复杂系统重点实验室研究课题(14103;15208);广西云计算与大数据协同创新中心研究课题(YD16303)
- 为更有效地识别网络流量中少量的异常流量样本,提出一种基于改进极端随机树的异常流量分类方法。计算数据中每个特征的信息增益率,获得较低维度的特征集。在此基础上,使用随机训练方法训练分类模型,对一部分基分类器使用全部样本进行训...
- 关键词：异常网络流量 流量分类 特征选择 随机训练 极端随机树
- 改进Kmeans算法的海洋数据异常检测
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- 《计算机工程与设计》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 蒋华 季丰 王慧娇 王鑫 罗一迪 出版年：2018
- 2016广西高校中青年教师基础能力提升基金项目(ky2016YB150);桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金项目(2017YJCX48)
- 为解决Kmeans算法随机指定初始点聚类和海洋Argo浮标数据异常问题,提出一种改进Kmeans算法的海洋数据异常检测方法。提出一种改进Kmeans算法DMKmeans(density mathematics Kmean...
- 关键词：Kmeans算法 初始聚类中心点 离群点 海洋监测数据 异常检测
- 基于2D Chebyshev-Sine映射的图像加密算法
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- 《浙江大学学报（理学版）》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;桂林电子科技大学信息与通信学院 钟艳如 刘华役 孙希延 蓝如师 罗笑南 出版年：2019
- 国家自然科学基金资助项目(61562016)
- 混沌系统因对初始条件和参数具有极度的敏感性、遍历性和不可预测性,被广泛应用于图像加密领域。提出了一种二维映射——二维Chebyshev-Sine映射。通过分析轨迹图得到映射,与其他混沌映射相比,此映射拥有更宽广的混沌范围...
- 关键词：二维Chebyshev-Sine映射 中国剩余定理 图像加密 行移位 列混合
- 基于C-GRU的微博谣言事件检测方法
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- 《山东大学学报（工学版）》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;桂林凯歌信息科技有限公司 李力钊 蔡国永 潘角 出版年：2019
- 桂林市科学研究与技术开发计划项目(20170113-6)
- 提出基于卷积-门控循环单元(convolution-gated recurrent unit, C-GRU)的微博谣言事件检测模型。结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)...
- 关键词：谣言事件检测 深度学习 卷积-门控循环单元 窗口特征序列
- 基于深度学习特征的图像检索方法
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- 《计算机工程与设计》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 任夏荔 陈光喜 曹建收 蔡天任 出版年：2018
- 广东省数学教育软件工程技术研究中心开放基金项目(LD16124X);广西自然科学基金项目(2013GXNSFC019330);广西图像处理重点实验室基金项目(LD15042X);广西学位与研究教育改革基金项目(JGY2014060)
- 针对图像高维特征占用巨大存储空间的问题,考虑到其中一些特征存在高度相关性,提出一种基于深度学习特征的图像检索方法。利用卷积神经网络,提取基于深度学习的图像特征;通过分析特征本身存在的相关性,采用主成分分析算法,对特征降维...
- 关键词：图像检索 卷积神经网络 深度学习 主成分分析 哈希编码
- LoRa无线网络MAC层TDMA时隙分配协议研究
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- 《计算机工程》上海电机学院电子信息学院;桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;广西信息科学实验中心 李民政 资文彬 王浩 出版年：2019
- 国家自然科学基金(61362007);广西信息科学实验中心项目(YB1407);广西可信软件重点实验室基金(KX201414)
- 轮询协议是一种经典的介质访问控制(MAC)层时分多址(TDMA)时隙分配协议,具有无冲突数据通信且功耗低的特点,但无法保证通信可靠性及实现有区别服务。为此,研究一种具有动态重传和差异服务机制的TDMA时隙分配协议。重新设...
- 关键词：LoRa无线网络 介质访问控制层 时分多址 时隙分配 无线抄表
- 基于KL距离的自适应阈值网络流量异常检测
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- 《计算机工程》桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 蒋华 张红福 罗一迪 王鑫 出版年：2019
- 广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016YB150);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2017Y JCX48);广西可信软件重点实验室基金(kx201724)
- 针对现有网络流量异常检测方法检测精度低且对网络环境动态变化适应性差的问题,根据网络流量在相邻时间周期内的强相关性特性,提出一种自适应阈值的网络流量异常检测方法。利用滑动窗口控制KL距离值数量,建立指数加权移动平均模型获取...
- 关键词：网络流量 异常检测 自适应阈值 KL距离 指数加权移动平均模型 滑动窗口
