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基于灰盒模型的Hadoop MapReduce job参数性能分析与预测
被引量：
6
1
作者
周世龙
陈兴蜀
罗永刚
《四川大学学报（工程科学版）》
CSCD
北大核心
2014年第S1期146-154,共9页
针对传统使用统计机器学习对Hadoop MapReduce job参数性能预测时完全基于黑盒模型,预测精度不高且不具有扩展性等问题,提出一种结合黑盒和白盒的灰盒预测方法。定性分析了MapReduce job配置参数对job性能的影响;基于局部加权线性回归...
针对传统使用统计机器学习对Hadoop MapReduce job参数性能预测时完全基于黑盒模型,预测精度不高且不具有扩展性等问题,提出一种结合黑盒和白盒的灰盒预测方法。定性分析了MapReduce job配置参数对job性能的影响;基于局部加权线性回归分别对job的map task和reduce task性能进行预测;实现Hadoop调度器模拟器,并利用调度器模拟器对预测的job map task和reduce task进行调度,计算job执行时间,达到预测job性能目的。实验通过对比传统基于黑盒方法的预测效果,表明灰盒模型有更好的预测精度,并且可以完成集群规模变化后的job性能预测。
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关键词
HADOOP
调度器模拟
配置参数
灰盒模型
局部加权线性回归
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职称材料
一种基于数字孪生的灰盒单相PWM整流器建模与健康参数监测方法
2
作者
张思慧
宋文胜
+2 位作者
唐涛
邹宇超
张志伟
《电工技术学报》
北大核心
2025年第2期463-476,共14页
基于单相两电平脉宽调制(PWM)整流器工作原理及其闭环控制策略,建立其离散化数学模型,并考虑实际工程应用中控制参数未知的情况,结合整流器外特性实验数据,依托优化粒子群算法(PSO),构建单相PWM整流器数字孪生灰盒模型。该模型可依据当...
基于单相两电平脉宽调制(PWM)整流器工作原理及其闭环控制策略,建立其离散化数学模型,并考虑实际工程应用中控制参数未知的情况,结合整流器外特性实验数据,依托优化粒子群算法(PSO),构建单相PWM整流器数字孪生灰盒模型。该模型可依据当前实测外特性数据,准确地监测控制参数和表征健康状态的关键参数,进而实现对实际整流系统的运行特性跟踪与模拟,该方法可为整流系统的非侵入式健康状态监测提供可能,并可用于指导实际系统中控制参数优化。为验证数字孪生灰盒模型及监测方法的正确性与有效性,该文在不同参数和多种工况下开展了模型验证与监测实验。结果表明,所建模型具有对实际整流器外部运行特性的模拟能力,监测误差小于5%且能够识别参数变化趋势。同时也探究了不同智能优化算法对监测性能的影响,论证了优化粒子群算法在此应用条件下的优越性。
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关键词
单相PWM整流器
数字孪生
灰盒模型
状态监测
IGBT
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职称材料
基于随机森林的流量多特征提取与分类研究
被引量：
10
3
作者
韦泽鲲
夏靖波
+2 位作者
张晓燕
付凯
申健
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第12期55-59,共5页
网络流量的多样化和复杂化以及高实时性要求对流量识别技术带来了巨大挑战,而通过基于机器学习的网络流量分类中,流量统计特征选择能够快速准确对流量进行识别,具有重要的研究意义。随机森林(RF)作为近年较热门的灰盒算法,对当前的网络...
网络流量的多样化和复杂化以及高实时性要求对流量识别技术带来了巨大挑战,而通过基于机器学习的网络流量分类中,流量统计特征选择能够快速准确对流量进行识别,具有重要的研究意义。随机森林(RF)作为近年较热门的灰盒算法,对当前的网络流量具有较好的识别能力。通过随机森林的节点选择算法,对流量特征进行选择,并结合物理意义进行优化,进行多次特征提取。实验结果表明:提出的算法在识别模型构建上性能更加优越,耗费时间大大减小,同时准确度等指标得到提高。
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关键词
流量统计特征
随机森林
灰盒模型
特征提取
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职称材料
基于改进残差网络的光通信网络漏洞自动辨识研究
被引量：
2
4
作者
任美丽
孟亮
李婷
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第12期133-138,共6页
光通信网络存在漏洞辨识时延较长等问题,提出基于改进残差网络的光通信网络漏洞自动辨识方法。根据覆盖度和畸变设计一种灰盒漏洞挖掘模型,实施光通信网络漏洞数据挖掘,模型可以分为符号执行、样本选择、运行时跟踪、畸变策略四部分。...
光通信网络存在漏洞辨识时延较长等问题,提出基于改进残差网络的光通信网络漏洞自动辨识方法。根据覆盖度和畸变设计一种灰盒漏洞挖掘模型,实施光通信网络漏洞数据挖掘,模型可以分为符号执行、样本选择、运行时跟踪、畸变策略四部分。通过对挖掘的光通信网络漏洞数据实施预处理,实现漏洞自动辨识之前的信息整合,具体预处理步骤包括反编译、代码切片、分词与向量化表示。基于卷积神经网络改进的残差网络构建残差池化识别模型,在模型中输入预处理后的光通信网络漏洞数据,实现光通信网络漏洞自动辨识。设置残差池化识别模型参数,通过matlab软件测试设计方法的性能。测试结果如下:设计方法特异度最高可达89.36%,查全率最高可达90.3210%,查准率最高可达89.2558%,准确率最高可达89.6325%,高于对比测试方法;设计方法的漏洞辨识时延与模型训练时间小于其他三种测试方法,表明设计方法的自动辨识性能良好。
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关键词
改进残差网络
光通信网络
灰
盒
漏洞挖掘
模型
漏洞辨识
反汇编
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职称材料
题名
基于灰盒模型的Hadoop MapReduce job参数性能分析与预测
被引量：
6
1
作者
周世龙
陈兴蜀
罗永刚
机构
四川大学计算机学院网络与可信计算研究所
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
CSCD
北大核心
2014年第S1期146-154,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272447)
科技部支撑计划资助项目(2012BAH18B05)
文摘
针对传统使用统计机器学习对Hadoop MapReduce job参数性能预测时完全基于黑盒模型,预测精度不高且不具有扩展性等问题,提出一种结合黑盒和白盒的灰盒预测方法。定性分析了MapReduce job配置参数对job性能的影响;基于局部加权线性回归分别对job的map task和reduce task性能进行预测;实现Hadoop调度器模拟器,并利用调度器模拟器对预测的job map task和reduce task进行调度,计算job执行时间,达到预测job性能目的。实验通过对比传统基于黑盒方法的预测效果,表明灰盒模型有更好的预测精度,并且可以完成集群规模变化后的job性能预测。
关键词
HADOOP
调度器模拟
配置参数
灰盒模型
局部加权线性回归
Keywords
Hadoop
scheduling simulation
configuration grey-box model
local weighted linear regression
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
一种基于数字孪生的灰盒单相PWM整流器建模与健康参数监测方法
2
作者
张思慧
宋文胜
唐涛
邹宇超
张志伟
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《电工技术学报》
北大核心
2025年第2期463-476,共14页
基金
国家自然科学基金-优秀青年基金(52022084)
四川省青年科技创新研究团队(22CXTD0055)
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(K2023J008)资助项目。
文摘
基于单相两电平脉宽调制(PWM)整流器工作原理及其闭环控制策略,建立其离散化数学模型,并考虑实际工程应用中控制参数未知的情况,结合整流器外特性实验数据,依托优化粒子群算法(PSO),构建单相PWM整流器数字孪生灰盒模型。该模型可依据当前实测外特性数据,准确地监测控制参数和表征健康状态的关键参数,进而实现对实际整流系统的运行特性跟踪与模拟,该方法可为整流系统的非侵入式健康状态监测提供可能,并可用于指导实际系统中控制参数优化。为验证数字孪生灰盒模型及监测方法的正确性与有效性,该文在不同参数和多种工况下开展了模型验证与监测实验。结果表明,所建模型具有对实际整流器外部运行特性的模拟能力,监测误差小于5%且能够识别参数变化趋势。同时也探究了不同智能优化算法对监测性能的影响,论证了优化粒子群算法在此应用条件下的优越性。
关键词
单相PWM整流器
数字孪生
灰盒模型
状态监测
IGBT
Keywords
Single-phase PWM rectifier
digital twin
gray-box model
condition monitoring
IGBT
分类号
TM461 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于随机森林的流量多特征提取与分类研究
被引量：
10
3
作者
韦泽鲲
夏靖波
张晓燕
付凯
申健
机构
空军工程大学信息与导航学院
厦门大学嘉庚学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第12期55-59,共5页
基金
陕西省科技计划基金资助重点项目(2012JZ8005)
航空科学基金资助项目(20141996018)
文摘
网络流量的多样化和复杂化以及高实时性要求对流量识别技术带来了巨大挑战,而通过基于机器学习的网络流量分类中,流量统计特征选择能够快速准确对流量进行识别,具有重要的研究意义。随机森林(RF)作为近年较热门的灰盒算法,对当前的网络流量具有较好的识别能力。通过随机森林的节点选择算法,对流量特征进行选择,并结合物理意义进行优化,进行多次特征提取。实验结果表明:提出的算法在识别模型构建上性能更加优越,耗费时间大大减小,同时准确度等指标得到提高。
关键词
流量统计特征
随机森林
灰盒模型
特征提取
Keywords
traffic statistic feature
random forest（RF）
gray box model
feature extraction
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进残差网络的光通信网络漏洞自动辨识研究
被引量：
2
4
作者
任美丽
孟亮
李婷
机构
山西财经大学
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第12期133-138,共6页
基金
山西省自然科学基金项目(No.201801D121010)。
文摘
光通信网络存在漏洞辨识时延较长等问题,提出基于改进残差网络的光通信网络漏洞自动辨识方法。根据覆盖度和畸变设计一种灰盒漏洞挖掘模型,实施光通信网络漏洞数据挖掘,模型可以分为符号执行、样本选择、运行时跟踪、畸变策略四部分。通过对挖掘的光通信网络漏洞数据实施预处理,实现漏洞自动辨识之前的信息整合,具体预处理步骤包括反编译、代码切片、分词与向量化表示。基于卷积神经网络改进的残差网络构建残差池化识别模型,在模型中输入预处理后的光通信网络漏洞数据,实现光通信网络漏洞自动辨识。设置残差池化识别模型参数,通过matlab软件测试设计方法的性能。测试结果如下:设计方法特异度最高可达89.36%,查全率最高可达90.3210%,查准率最高可达89.2558%,准确率最高可达89.6325%,高于对比测试方法;设计方法的漏洞辨识时延与模型训练时间小于其他三种测试方法,表明设计方法的自动辨识性能良好。
关键词
改进残差网络
光通信网络
灰
盒
漏洞挖掘
模型
漏洞辨识
反汇编
Keywords
improved residual network
optical communication network
gray-box vulnerability mining model
vulnerability identification
disassembly
分类号
TN311 [电子电信—物理电子学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰盒模型的Hadoop MapReduce job参数性能分析与预测
周世龙
陈兴蜀
罗永刚
《四川大学学报（工程科学版）》
CSCD
北大核心
2014
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于数字孪生的灰盒单相PWM整流器建模与健康参数监测方法
张思慧
宋文胜
唐涛
邹宇超
张志伟
《电工技术学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于随机森林的流量多特征提取与分类研究
韦泽鲲
夏靖波
张晓燕
付凯
申健
《传感器与微系统》
CSCD
2016
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于改进残差网络的光通信网络漏洞自动辨识研究
任美丽
孟亮
李婷
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
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