TA-BAC:基于有向无环图的访问控制模型

为解决传统访问控制模型存在有效期内策略获取困难、传输过程安全性低等问题,研究更细粒度、更具适用性的基于属性权能的访问控制模型(token attribute based access control, TA-BAC)。构建一种基于DAG区块链的TA-BAC访问控制模型;实现轻量化区块链存储,设计灵活的策略获取流程;引入基于属性的加密算法实现访问控制流程中凭证token的安全性增强机制。对优化后的访问控制模型进行分析验证,其结果表明,该模型具有较好的安全性和更高的性能,面对不同规模的访问控制场景具备良好的适用性。

一种可证安全的权益有向无环图共识机制

给出了一个可证明安全性的共识机制。该机制主要由委员会协议和交易确认算法构成。委员会协议用于从共识节点中选出主动性强且权益较大的节点组成动态迭代的委员会,以并行处理区块链中用户产生的常规净交易。交易确认算法基于委员会成员所发出的链交易形成的有向无环图,通过有向无环图的直接和间接引用计算常规净交易被委员会成员确认的次数,当某个常规净交易被不少于委员会成员数量的2/3确认后,该常规净交易就被写入链中。在一些公认的假设下,证明了共识机制具有一致性和可结束性。进一步,初步搭建了基于该共识的区块链系统,测试了系统的性能,测试结果与理论估计相符。在部署16个委员会成员,交易批量为106时,测试系统的交易吞吐量约17000个交易每秒;对比目前较为高效的Honey Badger BFT共识协议,在相同配置下,该协议的交易吞吐量约2600个交易每秒,相差约6倍。

基于深度学习与有向无环图SVM的局部调整年龄估计

为了进一步提高年龄估计的精度,提出一种基于深度学习与有向无环图SVM的局部调整年龄估计算法。在训练阶段,将经过VGGFace2数据集预训练的SE-ResNet-50网络进行微调,待到收敛时提取出全连接层,将其首尾相连形成的向量作为表征并训练出多个One-Versus-One SVM。在测试阶段,将待估计人脸图像送入SE-ResNet-50以得到一个较为粗略的年龄估计值;设定具体邻域;将训练而成的SVM组合为一个有向无环图SVM并以全局估计值为中心进行精准的年龄估计。为了表明算法的普适性,在不同种族的MORPH和AFAD图像集中进行实验,结果验证了算法的有效性。

关于自环图的能量的下界

设图G=(V(G),E(G))是阶为n的简单图。令S⊆V(G)且|S|=σ,设图GS是对图G中属于S的每个顶点增加一个自环所得到的图。图GS的能量定义为,其中λ1(GS),…,λn(GS)是图GS的邻接矩阵的特征值。在本文中,我们利用自环图的邻接矩阵的特征值的性质构造了满足不等式条件的实数序列。运用分析不等式的技巧,我们得到了自环图GS的能量E(GS)的下界。

基于最小生成树算法构造有向无环图在工业控制的应用

最小生成树算法是解决带权无向图中生成最小生成树的重要方法.探讨了最小生成树算法在工业控制领域仪表回路图中的应用,即在有向图中,找出有向的最小生成树.介绍了应用Kruskal算法、Prim算法和Boruvka算法、破圈法构造最小生成树过程.对比分析了四种算法在构造最小生成树的时间复杂度和空间复杂度.应用结果表明:该算法可在仪表回路图中,找到其最小生成树,不仅可以以最小的代价得到仪表数据反馈的完整路径,而且还可以去掉多余的路径分支,减少存储空间,提高仪表回路图的展示性能.

基于有向无环图的滑坡-堰塞湖-洪水灾害链模型服务动态编排方法

现有地质灾害模型多以单灾种为主,部署于各类孤立的业务系统中,较少考虑不同灾害之间的复杂链式关系,难以满足多灾种或复杂灾害链等耦合场景数据-模型资源交互运算的综合分析需求。针对上述问题,本文介绍了一种基于改进有向无环图的滑坡-堰塞湖-洪水灾害链模型服务动态编排方法,设计了显式描述灾害链模型的统一描述模型,提出了灾害链有向无环图构建方法,动态构建面向多任务的灾害信息服务链。最后,以白格滑坡-堰塞湖-洪水灾害链复杂场景为例,验证了本文方法的有效性。

有向无环图在构建Logistic预测模型中的应用研究

传统的回归模型难以推断变量间的真实因果关系,可能导致研究结果偏离真实值。有向无环图(DAG)将变量间的因果路径可视化,根据后门原则可以定性分析变量间的因果关系。应用线性非高斯无环模型(LiNGAM)方法从观察数据中生成DAG分析变量间因果关系。从不同角度出发,提出两种基于DAG的Logistic预测模型变量选择方法,通过实验验证了新方法的有效性。

基于边被收缩图的有向有环图有向割集求解算法

为了提高有向有环图有向割集生成算法的效率,通过收缩有向有环图环路中的边将有向有环图转换成带收缩顶点的有向无环图,并使得生成有向无环图有向割集的算法可以生成有向有环图的有向割集.在理论上分析了本文提出的算法的时间复杂度和空间复杂度,并进行了实验测试.理论分析和实验测试的结果表明本文提出的算法是很高效的.

基于结点优化的决策导向无环图支持向量机及其在故障诊断中的应用

支持向量机(Support vector machine,SVM)是利用离在线数据自动建立故障诊断模型的智能方法,它在多故障诊断时,必须先进行多分类扩展.决策导向无环图(Decision directed acyclic graph,DDAG)法是一种性能优秀的多分类扩展策略,但该方法的决策结果与结点的排部密切相关,而其结点的排部却是主观的,影响了诊断的正确率.本文提出一种根据故障数据的空间分布来优化结点排部的方法,它能够提高支持向量机诊断的正确率.采用该方法扩展的多分类支持向量机在变压器故障诊断中获得良好效果.

有向无环图的多类支持向量机分类算法

为研究基于有向无环图的支持向量机分类算法以及在故障诊断问题中的应用,考虑到有向无环图的结构运算相当于一个表操作,且分类结果依赖于有向无环图中节点的排列顺序,提出一种分类算法,该算法引入基于类分布的类间分离性测度,估计各类训练数据间的分布性质,建立初始操作表单,将样本所有可能的类别按照一定顺序排列在表单中,从而重新组合有向无环图中的节点顺序,构造基于分离性测度的有向无环图的拓扑结构。通过对3个典型数据集的数值仿真研究,结果表明所提算法的性能优于传统算法。

基于优化有向无环图支持向量机的多变量过程均值异常识别

针对多变量过程均值异常模式类型数量太大、一般模式识别工具难以适应的问题,提出优化有向无环图支持向量机。该方法识别效率高,并通过启发式方法生成优化的拓扑结构,即先根据定义在核空间的模式类型平均差异测度对类型编号排序,再依序提取对应两分类支持向量机组成有向无环图结构,使越易区分类型间的支持向量机越靠上层布置,由此缓解分类误差累积效应和弥补上层出现类型分类容错能力的不足,保证相对较高的总体分类准确度。仿真实验表明,优化有向无环图支持向量机用于多变量过程均值异常模式的识别相比其他几种多分类支持向量机在识别精度和效率上具有综合优势。基于优化有向无环图支持向量机构建了多变量过程均值异常识别模型,并在实际齿轮生产中进行了应用实验,验证了模型的有效性和实用性。

基于有向无环图的两层网格监测系统

资源监测系统是网格实现中的重要一环 ,Global Grid Forum已提出用网格监测体系结构 (grid monitor-ing architecture,GMA)来解决这些问题 .在其基础上 ,提出一种基于有向无环图的两层资源监测系统 (DTGMS) .该系统使用有向无环图来描述资源间的依赖关系 ,把它作为该系统的逻辑基础 .总体结构分为维护层和工作层 ,维护层存储管理监测元数据和控制工作层的运行 ,工作层依据维护层提供的元数据 ,负责实际的数据采集、处理、输出等与被监测动态数据直接相关的工作 .工作层的监测代理实现为控制核心和扩展模块两部分 ,有利于实现功能动态扩展 .还比较详细地介绍了系统各模块间的交互协议与通信优化 .与 GMA相比 ,新系统更好地满足了网格监测的需求 。

面向对象的流程工业系统有向无环图建模

提出流程工业系统中有向无环图的面向对象的建模方法。介绍使用面向对象的技术对流程工业系统模进行建模的关键要素的技巧,定义描述流程工业系统中有向无环图模型的建模机制,扩展流程工业系统模型所具有的特性。以流程工业系统出现异常时的诊断实例说明系统模型解决问题的有效性。

一种基于有向无环图的组织知识度量模型

在分析组织中的知识存量和组织知识的构成形式的基础上 ,提出一种基于有向无环图的组织知识度量模型 ,并且从理论上给出模型中的有向无环图的顶点和弧的分析以及组织的知识存量的度量方法。依据提出的模型 ,易于实现组织知识的量化分析 ,并反映组织中的知识结构。最后给出一个实例分析。

基于任务执行截止期限的有向无环图实时调度方法

为了将任务映射到多个资源中运行,以提高任务的执行效率进而有效管理和组织一个业务流程。在传统有向无环图模型的基础上,首先给出一种新的模型,将调度任务分解成若干串行和可并行调度部分;然后在新的有向无环图模型基础上提取任务调度的一条有效主路径,按照有效主路径将任务并行展开;随后基于任务的执行完成时间和执行截止期限提出一种拉伸调度策略,使任务在满足执行截止期限的同时,尽可能减少对处理器资源的占用,使其他任务能有效地进行调度。通过仿真实例证明所提方法具有很好的适用性。

最优潮流中有向无环图的并行数值分解算法

多核架构的构成是包括云计算在内的多种并行模式的硬件基础,而早期数值分解的一些细粒度并行算法在这种新架构下的效果不够理想。文中基于有向无环图的思想,通过对超级节点分块,将数值分解拆成大量的小任务异步执行,减少了多核架构带宽的影响,提高了并行效率,充分利用了多核的计算能力。5个大规模系统的最优潮流计算结果表明,所提出的方法加速效果显著,具有广阔的应用前景。

系统建模中基于对象的有向无环图节点粒度的转换

针对化工系统模型难以确定的问题,提出了基于对象的有向无环图节点粒度的转换方法.通过引入嵌套节点实现了基于对象的初始化有向无环图模型,在分析模型组成结构形式的基础上定义了转换过程必须遵守的操作规则,并且详细描述了节点合并和展开的操作流程.同时,从一致性和计算复杂度方面对模型性能进行了评价.最后,使用化工燃油控制系统作为实例,证明了节点转换法能够保证模型形式上的一致性和功能上的完整性,以及操作简便高效的特点,可以比较好地满足系统建模的需要.

网树求解有向无环图中具有长度约束的最大不相交路径

对有向无环图中具有长度约束的最大不相交路径问题进行研究,该问题是求解图中两点间路径长度为k的最大不相交路径。为了对该问题进行求解,提出了贪婪搜索算法(GP,greedy path),该算法先将一个有向无环图转化为一棵深度为k+1的网树,然后计算每个网树节点的树根叶子路径数,并以此计算图中每个顶点的总路径数,之后从网树的第k+1层节点出发,在当前节点的双亲节点中选择未被使用且总路径数最小的双亲,以此形成一条优化的不相交路径,最后迭代这一过程,直到不再有新的不相交路径为止。GP算法的时间和空间复杂度分别为O(wkn(p+q))和O(kn(p+q)+n2)。为了测试GP算法的近似性,又建立了一种能够生成人工数据的算法,该算法能够准确地控制有向无环图中最大不相交路径的数量。通过该算法生成了大量测试用数据,实验结果表明GP算法较其他对比性算法具有良好的近似性且实际求解时间较短,验证了该方法的有效性和可行性。

兼顾费用与公平的带通信开销的多有向无环图调度

针对云环境下多有向无环图(DAG)工作流的调度算法应考虑执行时间、费用开销、通信开销、公平性等多个指标的问题,在模型带通信开销的DAG(CA-DAG)的基础上结合公平性算法提出一种优化完成时间的后向求异(BD)原则与兼顾费用和公平的多DAG调度策略CAFS。CAFS调度策略分为两个阶段:预调度阶段利用带通信开销的工作流费用优化(CACO)算法在考虑通信开销的同时求解所有任务的最优服务并优化费用,采用fairness算法得到较公平的调度顺序;调度阶段采用BD原则,根据在预调度阶段得出的调度顺序进一步优化整体的完成时间并执行调度。实验结果表明,CAFS调度算法具有较好的公平性,在不提高费用的基础上时间减少19.82%。

费用-时间优化的网格有向无环图调度算法

网格环境下,基于时间限制和费用最小的有向无环图(DAG)调度算法运用经济规律把网格用户中的任务映射到网格资源中运行,弥补了BuyyaR提出的算法中未考虑任务运行的优先关系.该算法有两个关键技术:DAG中有效路径的提取能够定位任务何时在资源上运行;DAG中在作业运行时间尽可能允许的情况下,把任务映射到价格便宜的资源上运行.通过仿真实例,论证了该算法的优越性.