論文元數(shù)據(jù)搜索，找到相關(guān)信息共 6 條：
2008, 30(6): 1485-1488.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01863
刊出日期：2008-06-19
該文在對(duì)CAN協(xié)議進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種采用由上、下行效率和成本效益函數(shù)導(dǎo)出的實(shí)際應(yīng)用層組播鏈路速率作為衡量標(biāo)準(zhǔn),對(duì)原始CAN協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化的分布式算法DFO。該算法通過(guò)在公平約束下,利用節(jié)點(diǎn)輸入效率向量評(píng)價(jià)P2P網(wǎng)絡(luò)的整體轉(zhuǎn)發(fā)壓力,為節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)搜索請(qǐng)求與接受搜索請(qǐng)求分別定義了成本和效用函數(shù),通過(guò)優(yōu)化全局成本效用降低了平均延遲和總帶寬消耗。仿真結(jié)果表明:DFO算法改進(jìn)了CAN中局部轉(zhuǎn)發(fā)壓力過(guò)高的不足,達(dá)到整體時(shí)延最低和節(jié)點(diǎn)壓力最大平衡的目的。
2017, 39(3): 743-748.
doi: 10.11999/JEIT160300
刊出日期：2017-03-19
微支付交易具有交易量極大且單次交易額極小的特點(diǎn)，使得復(fù)雜的認(rèn)證協(xié)議不適用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率選擇微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保證所有參與者的數(shù)據(jù)融入概率選擇結(jié)果的生成, 而且使得所有參與者可以驗(yàn)證結(jié)果的公平性。然而，Liu-Yan方案中銀行可能獲得額外利益，從而破壞了協(xié)議的公平性。該文首先分析了Liu-Yan方案的安全威脅，并且以1個(gè)用戶-1個(gè)商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個(gè)商家的模型，以數(shù)據(jù)承諾技術(shù)為基礎(chǔ)保障結(jié)果的公平性與可驗(yàn)證性。
2023, 45(7): 2432-2442.
doi: 10.11999/JEIT220692
刊出日期：2023-07-10
針對(duì)在有限的車載資源約束條件下，如何兼顧控制器域網(wǎng)絡(luò)(CAN)異常檢測(cè)準(zhǔn)確度和時(shí)效性的問(wèn)題，該文提出一種CAN網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)自適應(yīng)優(yōu)化方法。首先，基于信息熵建立了CAN網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)的準(zhǔn)確度和時(shí)效性量化指標(biāo)，并將CAN網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)建模為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題；然后，設(shè)計(jì)了求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的第二代非支配排序遺傳算法(NSGA-II)，將帕累托前沿作為CAN網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)模型參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整空間，提出了滿足不同場(chǎng)景需求的檢測(cè)模型魯棒控制機(jī)制。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，深入剖析了優(yōu)化參數(shù)對(duì)異常檢測(cè)的影響，驗(yàn)證了所提方法能夠在有限車載資源下適應(yīng)多樣化檢測(cè)場(chǎng)景需求。
2008, 30(5): 1206-1209.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01563
刊出日期：2008-05-19
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衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò); 切換策略; 時(shí)延; 負(fù)荷
Based on some basic handover rules, a new routing handover strategy is proposed and the performance is analyzed. The handover strategy is under considerations of handover, delay and load. Its performance is compared with other handover strategies The simulation results show that the new strategy performs better with less delay, lower handover frequency and can equipoise the network flux.
2006, 28(8): 1488-1491.
刊出日期：2006-08-19
內(nèi)容尋址網(wǎng)絡(luò)(Content Addressable Network，CAN)是P2P的一種，它利用分布式散列(hash)表(DHT)實(shí)現(xiàn)了文件信息和存放位置的有效映射，具有完全自組織和分布式的結(jié)構(gòu)，并且有良好的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。但對(duì)CAN在負(fù)載均衡方面存在的問(wèn)題并未提出有效的解決方法。該文首先介紹了內(nèi)容尋址網(wǎng)絡(luò)的基本工作原理，然后提出了幾種有效的負(fù)載均衡優(yōu)化方法：空間均衡劃分、文件密度劃分。最后通過(guò)仿真驗(yàn)證了這些方法的有效性。
2022, 44(8): 2949-2956.
doi: 10.11999/JEIT210537
刊出日期：2022-08-17
針對(duì)目前圖像隱寫檢測(cè)模型中線性卷積層對(duì)高階特征表達(dá)能力有限，以及各通道特征圖沒(méi)有區(qū)分的問(wèn)題，該文構(gòu)建了一個(gè)基于多層感知卷積和通道加權(quán)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)隱寫檢測(cè)模型。該模型使用多層感知卷積(Mlpconv)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線性卷積，增強(qiáng)隱寫檢測(cè)模型對(duì)高階特征的表達(dá)能力；同時(shí)引入通道加權(quán)模塊，實(shí)現(xiàn)根據(jù)全局信息對(duì)每個(gè)卷積通道賦予不同的權(quán)重，增強(qiáng)有用特征并抑制無(wú)用特征，增強(qiáng)模型提取檢測(cè)特征的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)模型針對(duì)不同典型隱寫算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，與最優(yōu)的Zhu-Net相比，準(zhǔn)確率提高1.95%～6.15%。
