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曹腾飞: 作品数：26 被引量：87H指数：5; 供职机构：青海大学计算机技术与应用系更多>>; 发文基金：国家自然科学基金青海省自然科学基金青海大学中青年科研基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信金属学及工艺更多>>

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基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择被引量：2: 2016年; 针对HEVC中帧内预测模式选择算法复杂度问题,提出了一种基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择算法.首先,通过改进的Canny边缘检测算子提前分析预测块的方向,将此方向相应的角度预测模式加入到候选模式集中;其次,利用图像空间相关性,将相邻预测单元的最优帧内预测模式添加到候选模式集中,最后,通过RDO代价进行帧内模式选择.实验结果表明,与粗选择模式相比,该算法将候选模式数目从35种减少到不超过9种,算法编码时间平均减少32%,而BD-Rate损失仅为0.096%,并且编码后的主观图像质量基本没有变化.; 史媛媛曹腾飞梁亚舒; 关键词：帧内预测

青海大学三江源数据分析中心高性能计算集群的构建与设备管理被引量：5: 2014年; 青海大学三江源数据分析中心的主要设备是由128个节点、采用10GB InfiniBand网络进行互连组成的高性能计算集群系统,峰值计算速度达1.331万亿次/秒。作为校内主要的科技服务平台之一,将为盐湖化工、材料科学、计算机科学与技术、机械电子、生命科学、自动化、农业工程等多个学科以及科研创新平台提供的高性能计算环境。从基础环境的建设、集群的构建、设备管理、开放服务等方面对数据分析中心做了概述,为高性能计算集群的系统管理与维护人员提供有价值的参考。; 黄建强孟永伟曹腾飞王晓英; 关键词：集群构建

西部高校大型线上考试方案的实验与探索: 2024年; 5G时代来临,线上教学逐渐成为教学改革与考核模式探索的热点。疫情期间为保证考试顺利进行,大部分高校通过线上进行考试,积累了丰富的经验,但对西部高校大多数学生而言,由于经济条件等原因,尚且无法满足线上考试所需的设备要求。为此,以线下考试要求为原则,通过基于模板化命题为基础的雨课堂考试平台,结合腾讯会议监考平台开展大规模线上考试。该方案对硬件设备的要求并不苛刻,将考试过程分为考前、考中、考后3个阶段,各阶段衔接紧密且整体模式成熟可行。通过大规模考试检验表明,该方案实施效果良好,对开展西部地区高校大规模线上考试模式与教育多元化改革具有重要意义。; 曹腾飞安文浩刘志强王晓英

融合用户偏好与差分隐私模型的位置隐私保护方法: 2024年; 位置社交网络(LBSN)将社交网络与地理位置相结合,为用户提供了新颖的个性化体验,而用户的位置隐私保护对LBSN系统的安全运行至关重要。针对位置隐私保护方法僵硬导致数据效用低、位置服务(LBS)体验质量下降的问题,提出一种融合用户偏好与差分隐私模型的位置隐私保护(UPDP-LPP)方法。首先,使用停留点提取算法获得用户的停留点集合;其次,使用特征融合方法标注停留点的类型;最后,在通过用户偏好来动态地获取隐私预算和噪声敏感度后,为隐私半径添加拉普拉斯噪声,从而保护用户的敏感位置信息。在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,当隐私预算相同时,所提方法较TLDP (Trajectory Location Data Protection)、DPLPA (Differential Privacy-based Location Privacy protection Algorithm)和LPPM(Location Privacy Protection Mechanism)在隐私保护的数据效用上提高了10%以上。可见,UPDP-LPP不仅能保护用户位置隐私,而且提高了数据效用。; 朱亮穆金巧曹腾飞蔡增玉张建伟; 关键词：用户偏好位置隐私保护

基于SVM的视频用户需求预测算法被引量：1: 2021年; 移动互联网的不断成熟和智能终端设备的普及推动了视频行业的发展,视频用户喜好的不同使得用户对视频内容的需求也不相同,精准的用户需求预测有利于从大量视频中寻找用户所需的视频内容,节约用户寻找其喜爱视频内容的时间,提升用户体验。为实现用户需求预测,该文基于支持向量机(support vector machine, SVM)理论构建不同核函数下的用户需求预测模型,并利用迭代特征消除法对小波去噪后的数据进行降维处理,降低预测模型的复杂度。通过对不同核函数下SVM用户需求预测模型的对比分析,得到参数优化后的SVM用户需求预测模型具有最佳的预测效果,验证了参数优化对预测模型的重要性。优化后的SVM用户需求预测模型的预测结果均方误差(mean square error, MSE)为0.012 5,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为0.075 5,准确率(Accuracy)为90.23%。; 江翠丽曹腾飞李长哲王晓英; 关键词：支持向量机核函数小波去噪

车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略: 2022年; 随着车联网的快速发展,服务提供商通过将5G基站型路侧单元(RSU,road side unit)部署在靠近车辆的位置,能够迅速为车辆用户提供缓存服务。然而,由于恶意攻击者的存在,其通过控制基站获取权限使基站变为恶意基站,达到身份伪造攻击的目的,并以恶意基站的名义发送消息干扰车辆与可信基站之间的通信链路,容易造成严重的行车安全问题。提出了车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略,通过部署蜜罐基站混淆攻击者,从而降低车联网中身份伪造攻击的风险,提高车联网数据传输的可靠性。将车联网场景中可信基站与恶意基站之间的交互问题建模为攻防博弈模型,在此基础上可信基站与蜜罐基站联合作为防守方来抵御恶意攻击。可信基站和恶意基站作为攻防博弈双方选择各自相应的策略,构建双方效益函数模型,并结合车辆时延反馈机制,防守方与恶意基站动态调整各自策略。通过调整蜜罐基站与车辆的交互性和IP随机化程度,使防守方的整体效益得到有效提升,并利用混合策略纳什均衡理论得出最优解。大量的仿真实验结果表明,所提出的策略能够在恶意攻击者存在的情况下,提高车联网服务的安全传输性能,对比无蜜罐防御方案,防守方期望效益提升了48.9%,数据传输时延降低了57.1%。; 易杰曹腾飞郜帅黄建强; 关键词：车联网博弈论

融合遗传蚁群算法的Web服务组合研究被引量：4: 2012年; 为了提高Web服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS的Web服务组合问题。本文首先将Web服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁群算法中初始路径的信息素分布,再通过改进蚁群算法来求得最优解。仿真实验结果表明,该改进算法能在较少的进化代数下得到最优路径,提高了Web服务组合的快速全局搜索能力。; 曹腾飞符云清钟明洋; 关键词：WEB服务组合蚁群算法遗传算法 QOS 全局最优

超边约束的异质超网络表示学习方法: 2023年; 与普通网络相比,超网络具有复杂的元组关系(超边),然而现有的大多数网络表示学习方法并不能捕获元组关系。针对上述问题,提出一种超边约束的异质超网络表示学习方法(HRHC)。首先,引入一种结合团扩展和星型扩展的方法,从而将异质超网络转换为异质网络;其次,引入感知节点语义相关性的元路径游走方法捕获异质节点之间的语义关系;最后,通过超边约束机制捕获节点之间的元组关系,从而获得高质量的节点表示向量。在3个真实世界的超网络数据集上的实验结果表明,对于链接预测任务,所提方法在drug、GPS和MovieLens数据集上都取得了较好的结果;对于超网络重建任务,当超边重建比率大于0.6时,所提方法在drug数据集上的准确性(ACC)优于次优的Hyper2vec(biased 2nd order random walks in Hyper-networks),同时所提方法在GPS数据集上的ACC超过其他基线方法中次优的基于关联图的超边超边约束的异质超网络表示学习方法(HRHC-关联图)15.6个百分点。; 王可可朱宇王晓英黄建强曹腾飞; 关键词：超网络链接预测

Hadoop集群部署实验的设计与实现被引量：20: 2015年; 阐述了Hadoop软件框架中的两大核心技术——HDFS分布式文件系统架构和MapReduce分布式处理机制,设计了Hadoop集群部署实验的具体方案,主要包括实验目的、实验区域的划分、节点的规划等,并且以一组实验设备为例,详细说明了配置方法,给出了实现过程。通过该实验能够让学生从理论和实践上掌握Hadoop有关的技术知识。; 孟永伟黄建强曹腾飞王晓英; 关键词：HADOOP 集群部署 HDFS MAPREDUCE

融合思政元素的网络攻防实验教学研究与探索被引量：2: 2022年; 为进一步培养学生的爱国主义情怀和提高计算机专业学生的网络安全及责任意识,教师要积极挖掘网络攻防课程中的思想内涵,在授课过程中将思政教育与网络安全知识点进行有机融合,通过思政教育引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观,提高学生专业素养。以网络攻防课程为例,通过提出如何在抽象化的网络安全知识点中融合思政教育方法,使学生在掌握网络安全知识的同时,树立网络安全家国情怀,进一步有效提升教师的教学效果和教学质量,可为其它课程融合思政元素提供参考与借鉴。; 曹腾飞牛国清刘薇刘志强; 关键词：网络攻防网络安全课程改革实验教学

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