国家自然科学基金(61170072)
- 作品数：5 被引量：32H指数：3
- 相关作者：陈力王永吉丁丽萍吕荫润吴敬征更多>>
- 相关机构：中国科学院软件研究所中国科学院大学中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院知识创新工程国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于混合搜索的含逻辑“与”“或”的RM优化算法
- 2017年
- 相对于标准约束优化问题,广义约束优化问题(或称析取优化问题)的等式或不等式约束条件中不仅包含逻辑"与"关系,还含有逻辑"或"关系.单调速率(RM)优化问题是广义约束优化问题的一个重要应用.目前RM优化问题已有的解法包括函数变换、混合整数规划、线性规划搜索等算法.随着任务数的增多,这些算法的求解时间较长.提出一种基于线性规划的深度广度混合搜索算法(LPHS),将广义约束优化问题拆分成若干子问题,建立线性规划搜索树,合理选择搜索顺序,利用动态剪枝算法减小子问题的规模,最终求得最优解.实验结果表明,LPHS算法比其他方法有明显的效率提升.研究成果与计算机基础理论中的可满足性模理论的研究相结合,有助于提高可满足性模理论问题的求解效率,促进该理论在程序验证、符号执行等领域的进一步应用.
- 吕荫润陈力陈力吴敬征王翀
- 关键词：约束优化问题实时系统线性规划搜索算法
- 基于树状线性规划搜索的单调速率优化设计被引量：6
- 2015年
- 改善单调速率（rate monotonic，简称RM）可调度性判定算法的效率，是过去40年计算机实时臣统设计的重要问题。最近，研究人员把可调度性判定问题扩展到了更一般的优化设计问题，即，如何调节在区间可选择情况下的任务运行时间，使得：（1）系统RM可调度；（2）系统的某个性能（如CPU利用率）达到最优。在已有的求解实时系统RM优化设计问题的方法中，都是先把原问题建模成广义约束优化问题，然后再对广义约束优化问题进行求解，但现有方法的求解速度较慢，任务数较多时不再适用。提出一种求解优化问题的方法——基于树状的线性规划搜（1inear programming search，简称LPS）方法。该方法先将实时系统RM优化设计问题建模成广义约束优化问题，再将其分拆成若干线性规划子问题，然后构造线性规划搜索树，利用剪枝搜索算法求解部分线性规划子问题，最后得到优化解。实验结果表明：LPS方法相比于已有的方法能够节省20％～70％的求解时间，任务数越多，节省时间越多。该研究成果可以与计算机可满足性模定理（satisfiability modulo theories，简称SMT）领域的多个研究热点问题联系起来，并可望改善SMT问题的求解效率。
- 陈力王永吉吴敬征吕荫润
- 关键词：实时系统搜索算法线性规划
- ICFF:一种IaaS模式下的云取证框架被引量：16
- 2013年
- 分析了云取证技术所面临的挑战,提出了一种基础设施即服务(IaaS)云模型下的取证框架ICFF,并在开源IaaS云平台Eucalyptus中进行了实现,最后通过实验的方法对ICFF进行了验证分析。实验结果表明,该框架能够有效并快速地获取云平台中的证据数据。
- 谢亚龙丁丽萍林渝淇赵晓柯
- 关键词：云计算数字取证
- 带有空间上下文信息的细粒度Android安全强化机制的设计
- 2014年
- Android操作系统广泛应用于手机等移动设备,但并未根据移动设备的空间移动特性加入有针对性的访问控制,从而带来安全隐患。通过对现有Android权限模型的形式化分析,证明其无法针对空间位置信息进行有效的访问控制。给出一种将空间访问控制集成至Android权限模型的实现方法,并给出其有效性的形式化证明。经过实验分析发现该方法能够有效地根据空间位置信息对系统中的敏感操作做出保护,同时并不影响系统的可用性。
- 任桂超丁丽萍贺也平
- 关键词：权限模型
- 科技查新中检索词智能抽取系统的设计与实现被引量：10
- 2016年
- 【目的】解决科技查新领域检索词选择时的主观性强、手工工作量大、不规范、费时费力的问题。【应用背景】为了实现检索词抽取过程的自动化、智能化、规范化,本文提出利用科技查新过程检出的实时相关语料作为领域知识的来源,并对语料组成类型与关键词抽取效果之间的关系进行讨论。【方法】通过关键词抽取、领域特征扩展相结合的递进式迭代抽取方式实现科技查新领域检索词的智能抽取。【结果】通过与实际查新案例所采用的检索词对比,发现使用本方法两次迭代后抽取10个检索词,召回率达到80%。【结论】基于查新过程中检出文献构成的动态相关语料进行检索词的迭代抽取有助于快速、准确锁定绝大部分检索词,提高检索的效率和效果。
- 王培霞余海陈力王永吉
- 关键词：检索词关键词抽取网络爬虫
