Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种新的分类受限玻尔兹曼机改进模型

分类受限玻尔兹曼机(classification restricted boltzmann machine,ClassRBM)在各种分类问题中得到了广泛应用.ClassRBM是一种自带标签信息的神经网络模型,它使用一个神经元标识某类数据的类标.标签神经元总是稀疏的,一个神经元仅能为网络模型参数提供有限的信息.论文在ClassRBM现有的网络结构上,增加标签神经元个数,使每个类标用K个神经元标识,为网络模型参数提供更多的信息,提升模型表达能力,进而改善ClassRBM的分类性能.论文在不同数据集上进行了测试,结果表明改进模型的分类效果可以优于ClassRBM.
一种遗传学习人工蜂群算法

在人工蜂群算法及其变种中,侦察蜂采用随机初始化的方法生成新食物源,容易造成前期计算资源的浪费和陷入局部最优解.解决这个问题的一个重要方法是引入新的操作算子,弥补算法的不足.最近提出的遗传学习算子(GL)是遗传算法(GA)的最新改进版本,较好的平衡了全局搜索能力与加速收敛之间的矛盾,对比GA具有较大优势,可以作为一个较好的选择.本文将GL算子引入到多种人工蜂群算法变种的侦察蜂阶段,通过有效组合多个优秀个体的信息产生更有希望的新实物源,防止算法早熟.通过在多个精英解上完成GL算子的交叉、变异与选择操作,新产生的食物源具有较高的多样性和较高的质量.在著名的CEC2014函数集上的实验结果表明,GL算子可以作为一种通用框架嵌入到多种最新提出的改进ABC算法中,显著提高这些算法的收敛速度与搜索精度.
基于循环神经网络的时序fMRI数据分类方法研究

针对现有分类模型未充分利用fMRI数据时序特性的问题,提出了一种基于循环神经网络(RNN)的时序fMRI数据分类模型.首先,使用任务态有标注数据训练卷积神经网络模型,得到相应网络参数.然后,将有标注数据和无标注数据按时序组合,共同输入到上一步训练好的模型中,以提取全连接层特征.最后,将提取的特征以一个标签一个时间序列的方式组成有序对输入到RNN中,通过训练得到最终的分类模型.在Haxby数据集上的实验结果表明,使用RNN提取fMRI数据时序特征可有效提升模型分类准确率,并且加入休息态无标注数据后,模型分类性能得到了进一步提升.
一种面向高维相交多流形的识别算法D-MPPCA

流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域的一个重要的研究课题.经典的流形学习算法总假设所研究的高维数据存在于同一个单流形上,然而现实世界中的数据往往位于不同的流形且交叉重叠.当前的流形学习算法并不能有效应用于这种高维多流形数据.基于MPPCA模型提出一种面向相交多流形数据的识别算法D-MPPCA.该算法首先通过动态邻域算法计算出每个样本点的近邻关系和切空间,然后通过MPPCA模型将相交多流形数据分解成若干"不相交块",最后通过切空间扩展分解和识别多流形数据.实验结果表明,该算法能有效地应用于人工数据和实际的高维图像数据,相较于其他算法极大的提高了子流形识别精度.
面向链路层比特流数据频繁统计的AC-IM算法

当前,国内外运用经典模式匹配算法及其改进算法进行数据处理的相关研究很多,但面向链路层比特流数据进行频繁统计的算法研究却很少.针对经典的多模式匹配算法如AC算法等计算复杂度高、效率低,同时不能适用于具有二元性的比特流数据这些问题,该文采用一种基于AC-IM(Improved AC)算法的链路层比特流数据频繁统计方法,算法能在避免漏检的情况下,使模式树的最大跳跃距离为最短模式串长度加3.该文先从算法构造原理上进行了理论分析,再通过大量实际数据作对比实验发现该算法能够较好地适应二进制比特流数据环境,准确地提取出频繁序列,效果明显.同时相比于经典的AC改进算法,AC-IM算法具有更大跳跃距离和耗时更少的特点.
Device-to-Device移动社交网络多维度用户影响力分析方法

本文主要关注以文件共享为目标的D2D移动社交网络中的影响力分析,提出了一种基于文件类型的多维用户影响力计算模型,并依据该模型对真实网络中的用户影响力进行了评价分析.分析结果表明:1)用户对不同类型文件的影响力不同;2)用户的影响力值成长尾分布.
多特征融合的花卉图像深度学习分类算法

许多图像分类问题具有类内相似而类间差异的特点,然而花卉图像的分类往往存在着类间相似和类内差异的现象,因此,基于传统人工设计的图像特征进行花卉图像分类效果一般不够理想.针对这个问题,本文提出融合深度特征和人工特征的花卉图像特征提取方法并在此基础上实现花卉图像的分类.首先构建基于卷积神经网络CNN的特征提取框架,然后利用CNN模型从颜色、亮度多特征角度提取目标对象特征,并利用CNN低层级上的特征图设计了一种基于卷积神经网络的纹理特征,最后将上述多个特征与传统的人工设计图像特征经过融合得到一组花卉图像特征.分类实验结果表明,本文提取的融合特征不仅维度低于传统的人工设计特征,而且具有更好的分类准确性.
均匀局部搜索和高斯变异的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法是一种简单易实现的全局优化算法,但也存在局部搜索能力弱,求解精度不高的问题.为了克服这些问题,提出一种新的均匀局部搜索和高斯变异的布谷鸟搜索算法.该算法在基于Levy飞行产生新解后执行均匀局部搜索,从而提高算法的局部开采能力,并对被宿主发现的鸟巢采用高斯变异进行重新更新,从而提高算法的寻优精度以及收敛能力.通过对包括单峰函数、多峰函数的13个基准测试函数的仿真实验和分析,验证了新算法的有效性和可靠性,实验结果表明新算法具有较好的收敛速度和收敛精度,是一种具有竞争力的算法.
在线多任务学习的骨干网网络流量分类研究

网络流量分类是机器学习与网络安全领域中的一个研究热点.针对高速骨干网上网络流量的高速性与演化特性,基于在线稀疏学习算法FTPRL,提出一种在线多任务特征选择学习算法-MT-FTPRL.使用了Per-Coordinate学习率,对每个特征的学习率分别考虑,与全局学习率相比更具优势;提出一个在线多任务学习的网络流量分类框架,通过多个网络流之间的信息共享,提取一组拥有良好判别能力的共同特征子集;在实验部分构造了一个基于真实的骨干网网络流量的MAWI数据集,并通过对比实验对提出的算法及分类框架进行验证.实验表明,算法有着满意的分类准确性和检测效率,且能在多个网络流中提取一组共同的特征子集,提高分类系统的鲁棒性,更适应网络流量动态演化的特点.
语义社交网络中用户信息提取与影响力分析

语义网技术为传统社交网络提供一种新的模式,如何高效地提取用户的语义信息,计算并分析站点的重要度对理解网络中用户行为和优化网站系统具有重要意义.提出一种语义社交网络中信息提取与分析的方法,根据语义社交网络的链接模型定义了语义信息的通用特征模式,据此来识别、发现以及验证有效的用户信息,并使用RDF解析器进行提取和筛选;最后提出一种语义加权算法计算用户在网络中的影响力并进行排序.最终的实验结果验证了该方法的有效性和准确性.
面向深度学习的多维度中文网络舆情分析

针对目前中文网络舆情中的情感分类方法过于依赖人工特征选择,以至于其分类精度难以提升等问题,本文通过拟合人脑对具有较大复杂非线性的中文文本的理解,借助深度学习的方法构建多维度的网络舆情分析模型.在本文所提出的方法中,通过构造中文文本词向量解析模型和RAE深度学习模型来实现文本信息的高层特征提取和情感分类;而后结合LDA主题分析模型和时间序列模型实现多主题的舆情情感分析和舆情情感走势预测;最后,通过对"魏则西事件"的实证分析,验证了本文深度学习模型对中文文本舆情分析处理的优越性和合理性.
融合似然比相似度的协同过滤推荐算法研究

在基于用户的协同过滤推荐算法中,用户相似度计算准确与否直接影响推荐系统的质量.目前,传统的相似度计算方法虽广泛使用,但仍存在较大的局限性,尤其在数据稀疏的情况下很难准确计算出用户相似度,容易出现过分放大或缩小的歧变,从而影响推荐算法的运行.因此,本文使用似然比相似度并结合欧几里得距离加以调整的方法计算用户的相似度,藉此解决推荐系统中在每个用户只有少量评分的情况下计算两个用户间相似度的问题.最后,在Movie Lens数据集上,将本文所提计算方法与其他传统计算方法应用到同一基于用户的协同过滤推荐算法中进行对比实验,结果表明,本文所提方法能够更加准确、有效地识别相似用户,从而提高了推荐的准确性.
差分扰动的均衡增量近邻查询位置隐私保护方法

基于k-匿名的位置隐私保护方法已被广泛研究,但该方法需要可信第三方且无法防止有背景信息对手的攻击,容易泄露位置隐私.针对这一难题,提出一种差分扰动的均衡增量近邻查询位置隐私保护方法.向用户的真实位置添加可控的拉普拉斯噪声,生成干扰位置,并将其作为锚点发送给位置服务商.采用均衡增量近邻查询算法,解决Space Twist算法中兴趣点围绕真实位置分布不均匀的问题,提高查询准确度.实验结果表明,在考虑数据通信量的情况下,该方法比Space Twist方法在查询相似度和响应时间上均具有较高优势,实现了隐私保护度与服务质量的平衡.
基于相似度的双向合并社区发现算法研究

自底向上的社区发现算法中大多利用局部相似度对网络进行划分,其结果会导致一些节点的错误划分、子社区划分数目比较多以及出现社区结构不稳定等问题.针对这些问题,提出一种基于相似度的双向合并社区发现算法PMCD(Pairwise M erging Community Detection).在PM CD算法中,考虑社区节点间的相似度属性,利用节点之间的共同邻居为节点间的边分配权重,通过边权重将网络划分成小社区;计算未分配社区的节点与小社区之间的相似度,对小社区进行扩展,形成子社区;结合社区结构特性,计算模块度的变化值来判断子社区是否进行双向合并,直到形成最终社区.将PMCD算法在不同的数据集上进行比较与分析,实验结果表明,PMCD算法发现的社区接近真实结果,并且在获取高质量社区及运行时间方面具备一定的优势.
区间数多属性决策的云服务信任评估方法

针对云服务信任评估问题,提出一种区间数多属性决策的云服务信任评估方法.该方法先将云服务评估问题层次化,形成一个包括目标层、服务层和指标层的多层次结构模型;对于服务质量指标层,监测云服务运行的实时指标数据并用区间数表示,构建决策矩阵;基于不同层次间指标影响程度的不同,计算云服务层和目标层的指标权重体系;最后,结合决策矩阵和权重体系进行云服务综合评价和优劣排序.实验结果表明,该方法能够客观、有效地对云服务信任做出评估,避免了信任评估中常见的滞后、串谋和恶意评价问题.
CDED:支持加密数据去重的云数据审计方案

云存储中云数据的安全和效率问题正广受关注.解决云数据安全问题的方法一般是审计,而解决云数据效率问题(即重复问题)的方法是去重.为了避免暴露隐私,数据一般以密文的形式存储在云服务器上,所以,我们应该考虑加密数据的去重和审计.为了保证云数据存储的既安全又高效,我们需要支持加密数据去重的审计方案.然而目前同时考虑加密数据去重和数据完整性验证的方案存在缺点,如(1)用户端存储和计算开销大;(2)需要用户一直在线参与审计过程,并且用户和云服务器计算量大.针对这些问题本文提出了CDED,一种新的同时支持加密数据去重和数据完整性验证方案:(1)加密数据去重时,采用了代理重加密的方法来保证数据安全,这样用户端不需要保存大量加密密钥,且省去了上传重复数据之前加密数据的计算量;(2)在数据完整性验证中,采用了新的公开审计和代理重签名方法,保证用户不用一直在线参与审计过程,也减少了用户端和云服务器的计算量.通过理论和实验分析,CDED克服了现有方案的缺点.不需要用户一直在线,并且用户端和服务器端的计算量都减少了.
IPv6物联网中灰洞攻击的检测方法

物联网环境下,由于部分节点的移动性使合法节点的丢包概率增加,当使用丢包概率阈值对灰洞攻击进行检测时,合法节点易被误判为恶意节点.为此,基于RPL协议,提出一种能够在节点移动情况下检测灰洞攻击的方法.采用预期传输次数计算节点丢包概率的动态阈值,将每个路由节点的丢包概率与动态阈值相比较,从中筛选出可疑的灰洞节点,将其标记到隔离区.当路由节点被标记的次数达到上限时,汇聚节点对该节点进行序贯概率比检验,进一步确定该节点是否为灰洞节点.最后,通过RPL协议中的全局修复机制将灰洞节点剔除网络.仿真实验结果和分析表明,在节点移动的情况下,本方案能够有效地检测出灰洞节点,且误检率较低.
一种抵御逆向工程的安卓应用混淆技术研究

针对安卓应用容易被恶意逆向工程,引起代码注入、隐私数据泄露和侵害知识产权等安全问题.提出一种结合Java方法抽离和映射的代码混淆技术.其中,Java方法抽离利用了安卓Native化特性,将Java方法从DEX中抽离后封装到SO中.此外,Java方法映射对其指令操作码进行映射混淆构造不透明指令.随后通过Java方法注册和映射解释执行环境,对抽离映射混淆后的Java方法进行Native层的映射解释执行,确保混淆后的安卓应用运行逻辑的正确性.最后,从抗逆向工程有效性和运行性能两方面对安卓应用混淆效果进行实验.实验结果表明本文技术在不影响正常运行性能的情况下,具有良好的抵御逆向工程分析效果.
一种新的RAID-4容量扩展布局研究

随着网络技术与社会各行各业的深度融合与发展,现代企业数据中心面临海量数据的存储,因此需要在现有存储系统中加入新的磁盘以提升I/O并行性及容量扩展.在扩容过程中为了获得I/O负载的均衡性,需要将旧磁盘中的部分数据迁移到新加入的磁盘,然而现有的RR扩容布局算法需要迁移大量的数据,Semi-RR算法在多次扩容后存在数据布局不均匀性等问题.本文提出了一种新的RAID4容量扩展算法USR4,该算法在扩容过程中体现出均匀数据布局性、最小化数据迁移量和快速扩容等特性.相比于RR扩容算法,性能评价结果表明,USR4算法减少了80%-88.9%的数据迁移量,缩短了40%-62.23%总扩容时间.
群智感知环境下支持激励机制实施的匿名身份认证协议研究

群智感知系统在实际部署中还存在着感知数据泄露、用户参与积极性低等问题.为提升用户积极性,适当的激励是必须的.然而,在实施激励过程中,往往需要用户身份信息来完成奖励发放,而用户一般不愿意泄露身份隐私.为了解决这一矛盾,提出一种基于随机假名和安全哈希函数的匿名认证协议.该认证协议利用随机假名的随机性切断用户真实身份与假名之间的关联.利用安全哈希函数的单向性,防止攻击者从截获的数据包中提取与用户身份以及奖励相关的信息.最后的安全分析和性能分析表明,本文提出的匿名认证协议在安全和计算性能方面符合群智感知环境的要求.
利用改进粒子群优化的软件模块划分算法

软件模块划分是软件工程领域一个重要并且非常复杂的问题,通过软件模块划分可以将规模庞大的复杂软件系统分解为易于理解和维护的子系统.针对现有软件模块划分算法收敛速度慢、划分效果不佳的问题,提出了一种基于复杂网络和群体智能算法的软件模块划分算法.首先对软件系统抽象形成复杂网络图,然后改进粒子群优化算法,使用最短路径初始化种群,使用概率选择的方式更新粒子位置,最后给出概率选择粒子群算法的全局收敛性证明.采用六个典型复杂软件项目实证结果表明,新算法稳定性更好,收敛速度更快,为软件模块划分问题提供了一个有效的工程化方法.
协同空间关键词Top-k查询

定位技术和文本处理技术的结合使空间关键词查询处理技术成为研究热点.传统空间关键词查询由单用户提出,包含一个查询位置和一组查询关键词.协同空间关键词Top-k查询(TKCSKQ)返回离多个查询位置近、文本与多组查询关键词相关度高的Top-k对象.针对TKCSKQ中多组查询关键词存在重复和近义关键词,设计了基于查询关键词权重的关键词相关度计算公式.对IR-tree进行了扩展,提出了支持近义关键词匹配的SKNIR-tree索引,并基于SKNIR-tree提出了高效的协同空间关键词Top-k查询处理算法(TKCSK).通过维护一个优先队列以及计算每个节点与查询的最小空间文本相关度来达到剪枝目的,快速识别结果对象.实验结果表明,TKCSK算法的性能相比基础算法平均提高3倍.
最优正则化参数的核FCM聚类算法

模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-mean,FCM)因随机选取初始聚类中心,造成算法求解过程不稳定(即存在不适定性问题).针对此问题,提出一种最优正则化参数的核FCM算法,首先在核FCM的目标函数中引入正则化项和正则化参数;然后推导出用L曲线法寻优正则化参数所需的迭代更新公式;最后用迭代更新公式设计最优正则化参数的核FCM算法.在UCI测试数据集上的实验结果表明:本文所提算法的平均稳定性较传统FCM提高了5倍,平均准确率和平均召回率也分别提高了30%和33%.本文用L曲线法寻优核FCM的正则化参数是可行的,能有效地抑制FCM的不适定性.
面向大数据实体识别的超图分割算法

当前信息系统中存在海量复杂异构数据,极大地降低了数据可用性.为有效地"清洗"数据、提高数据实体同一性,借助云计算平台Hadoop设计并实现了基于超图模型的实体识别算法.算法共分为数据预处理、构造超图模型和实体识别三个阶段:在预处理阶段,通过建立属性-值倒排索引表、挖掘频繁项集来对数据进行初步处理;在构造超图模型阶段,改进超边权重的定义,建立超边带权重的超图模型,将所有数据转化为超图模式;在实体识别阶段,改进超图分割算法并基于云平台来完成对同一实体的识别.在Hadoop平台上对真实数据集的实验结果表明该算法在实体识别方面具有良好的准确性和高效性.
考虑社区结构稳定度的增量社区并行发现算法

传统的动态网络社区发现方法是对每个时刻的网络分别通过静态算法进行社区检测,进而分析各个社区之间的关系,可能导致较高的时间开销.根据相邻时刻之间的拓扑结构变化不大的特点,提出一种考虑社区结构稳定度和增量相关节点相结合进行社区发现的方法 IPCSCDA(Incremental Parallel Community Detection Algorithm Considering The Stability Of Community Structure).算法以前一个时刻得到的社区结构为基础,通过基于Jaccard系数的社区归属判定条件来调整增量相关节点的社区归属,同时考虑每个社区的结构稳定度,以发现动态网络社区.通过增量方法分析相邻时刻网络的变化,避免了对整个网络进行重新划分,从而大大减少了算法的时间开销.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,提出的算法具有良好的动态社区发现能力.
一种面向云环境虚拟机部署的粒子群优化策略

随着数据中心规模的扩大,提升资源利用率的问题日益凸显.如何合理部署虚拟机到数据中心的物理机上是提升数据中心资源利用率的关键问题之一.首先提出相应的资源利用率和响应时间模型,并提出一种结合变异算子的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization with Mutation Operator,MOPSOM)用于解决虚拟机部署问题.该算法以提高资源利用率和减少响应时间为优化目标,采用线性递减惯性权重寻找最优的虚拟机分配方案.仿真实验结果表明,MOPSOM能够在减小响应时间下提高资源利用率,同时在负载均衡度和能耗之间达到了更好的平衡.
基于Ranking的贝叶斯序列推荐算法

针对用户行为转移特性和缓解用户行为数据的稀疏性问题,提出了基于Ranking的贝叶斯序列推荐算法(SR-BPR).SR-BPR算法利用用户与商品的历史交互序列关系,构造行为转移三维张量,基于用户的转移概率,为每个用户构建商品偏好的偏序关系,最后利用贝叶斯Ranking优化算法进行张量分解,将用户和商品映射到高维空间,生成用户和商品的潜因子向量,通过用户和商品的潜因子向量内积预测用户对商品的喜好程度.利用Book Crossing数据集进行实验,实验结果表明,相比于传统的推荐算法,本文提出的SR-BPR算法在准确度上提升了26%,在20%的训练样本,0.93%的数据稠密度上,SR-BPR算法RM SE误差率相比于传统算法降低了11.23%.
利用QoS相关性求解任意粒度服务流程

对一些复杂应用,有时需要从大量候选Web服务中选出符合需求的原子服务,并组合成增值的服务。在过去的几年时间内,涌现出了很多关于服务组合的研究.然而,所有这些研究,几乎都没有涉及到服务QoS的相关性,但在现实生活中服务之间的QoS相互关联非常普遍,正如商品的捆绑销售,捆在一起的商品可能在价格属性上非常优惠,有时可能赠送.在此研究背景下,本文首先提出了服务筛检准则;接着借鉴CKY(Cocke-Kasami-Younger)算法,本文介绍了服务流程片段的存储和处理过程;最后,本文通过effectiveness和efficiency评估实验,验证了本文提出的SC_CKY方法的可靠性和高效性.
手指静脉图像的概率分割方法研究

由于光在生物组织内部会产生严重衰减,手指静脉特征的图像质量往往较差,这十分不利于实现静脉区域的稳定分割.为了较为精确地获取手指静脉网络,本文提出了一种新的基于卷积神经网络的手指静脉区域分割方法.首先,利用韦伯定律去除光照变化实现对手指静脉图像的增强.然后,通过自动粗略标注静脉区域与非静脉区域,获得带有标签的像素训练集.利用训练集,训练一个可产生像素属于静脉区域和非静脉区域概率的卷积神经网络模型.最后,利用概率图,通过概率运算实现对手指静脉图像的分割.实验结果表明,通过该方法能够得到较为理想的静脉网络.
一种基于改进ACF特征的手部检测方法

如何在存在噪声和类肤色背景的环境中进行高效精确的手部检测,是手部检测研究的一大问题.提出一种基于改进ACF的检测方法.该算法在基于多色彩空间肤色模型和边缘直方图基础上对ACF特征进行改进,以多色彩空间肤色模型来突出肤色物体与非肤色物体之间的差异,以边缘直方图来描述物体间的边界信息.同时为提高算法性能,对物体检测算法框架进行了改进.一方面改进特征计算过程,对于每个图像只进行一次特征计算;另一方面利用Edge Boxes获取候选窗口,以此减少候选窗口的数量.最后使用Xgboost对每个候选窗口对应的特征进行判别.实验证明,在存在高斯噪声和受人脸干扰的情况下,该方法可以有效地进行手部检测.
一种图像场景的独立子空间ISA分类方法

随着计算机应用和多媒体的不断发展与应用,数字图像变得越来越多,内容越来越丰富.如何在海量的图像数据中获得想要的和有用的信息也变得越来越重要.图像场景分类就是其中一种重要的技术.本文采用了基于独立子空间分析(ISA)网络模型的特征提取方法并结合空间金字塔匹配(SPM)模型和支持向量机(SVM)分类器实现对图像场景的分类.基于ISA(独立子空间分析)网络模型的特征提取方法是一种无监督学习方法,能够获取图像中结构化的特征基元,并在规则网格划分的策略下利用所得的结构化的特征基元获取图像块描述子.然后结合空间金字塔匹配(SPM)模型构建金字塔结构式的整幅图像特征表示.实验在Scene-15图像场景数据集的基础上进行,并将本文方法与基于尺度不变特征转换(SIFT)特征提取方法的几种常用经典方法进行对比实验,实验结果表明本文方法在选取了合适的特征基元个数后,提高了提取图像特征的速度和时间以及图像场景的分类准确率.
一种提取反向协同显著区域特征的表情识别算法

针对单幅表情图像识别缺乏表情间关联性及单分类器的局限性问题,提出一种基于反向协同显著区域特征的人脸表情识别方法.该方法首先对数据库进行预处理,获取表情图像的纯人脸区域,再选取相同的人七张不同表情图像,利用反向协同显著区域算法对选取图像提取表情之间的变化区域并作为显著区域,然后利用纹理和形状特征对显著区域进行描述,最后采用多分类器决策机制进行分类.在JAFFE和CK人脸表情库的实验结果表明,该方法在降低特征维度的同时,能挖掘出表情的显著区域部分并能对表情进行有效的描述,与其他近似的人脸表情识别方法对比,识别率平均提高了2.5%.
《小型微型计算机系统》机器学习专栏征文

[正文]机器学习作为人工智能的核心技术,已经在许多领域得到应用,发挥重要作用.近年深度学习在语音识别与计算机视觉领域取得巨大成功.目前,机器学习研究者大多致力于特定场景特定任务的数据变换、聚类发现或者是分类回归建模.然而,随着机器学习技术的不断发展,人们对它的期望也不断提高,人们不再满足于场景固定、目标明确的学习任务,开始尝试开放环境下、复杂场景中的探索式学习、多任务协同学习等等更具有挑战性的任务,并且在无人驾驶、机器人、大系统优化、大数据建模等
基于遗传算法与全卷积网络的遥感影像像素级分类方法

针对高分辨率遥感影像像素级分类任务中的样本不均衡与召回率低两个问题,提出基于遗传算法和全卷积网络的分类方法.该方法通过遗传算法对训练数据集进行取样,同时结合全卷积网络,对高分辨率遥感影像进行基于光谱-空间-语义特征的分类.实验结果表明,在影像像素级分类问题中,使用遗传算法均衡化取样的全卷积网络分类器相较标准卷积神经网络分类器,对不同类别样本的分类精度普遍较好;相较标准全卷积网络分类器,能够更加均衡地训练每一类样本数据,进一步提升召回率,解决样本不均衡所带来的问题,并最终达到89.4%的加权平均召回率,增加了遥感影像分类器的性能,减少了作业中的人工干预程度.
多目标服装图像的协同分割方法

针对目前多目标服装图像存在复杂的背景以及遮挡,导致分割准确率较低的问题,提出一种多目标服装图像的协同分割方法.首先结合辅助数据集提取输入的多目标服装图像的显著区域特征,并对多目标服装图像进行初步分割.然后,对初步分割结果、包含同类对象的小型图像集构建可能区域图结构,并进行协同分割,得到候选多区域服装特征;最后,通过多区域服装特征之间的相似度计算以及共同对象分割,输出图像分割结果.实验结果表明,该方法具有较高的效率和准确率,能有效分割出多目标服装图像.
《小型微型计算机系统》计算机安全专栏征文

[正文]随着网络信息技术的迅猛发展和广泛应用,网络信息系统的基础性、全局性作用日益增强.网络安全和信息化相辅相成,信息化发展的同时必须解决好安全问题.坚定不移实施创新驱动发展战略,抓住基础技术、通用技术、非对称技术、前沿技术、颠覆性技术,把更多精力投向核心技术研发,集合精锐力量,推动我国网信事业发展,让互联网更好地造福社会.热忱欢迎从事网络信息安全领域组织机构及个人踊跃投稿.凡属于网络安全和信息安全领域的各类学术论文均可投稿.所
多特征融合的匹配代价与视差优化算法研究

针对现有算法对光照变化敏感、非连续区域与纹理区域易出现误匹配的问题,本文提出了一种多特征融合的匹配代价与视差优化算法.该方法首先分两阶段计算匹配代价,第一阶段联合使用三种特征:颜色特征、WCCT特征、LBP特征.基于上述三种特征的互补性,通过加权融合计算初始匹配代价;第二阶段使用SIFT特征代价修正初始匹配代价.然后,使用改进最小生成树聚合匹配代价与初始视差图计算.最后,使用置信度聚合与传播策略进行视差图优化,得到高质量的视差图.实验结果表明,在多种复杂场景中,该算法都能够提高立体匹配精度.
线性回归的渡船精准定位方法研究

由于渡船检测过程中,船只的形状与尺度会不断发生变化,所处的动态背景环境也比较复杂.为实现对渡船准确而快速的检测定位,提出采用基于线性回归的方法,根据对渡船进行初定位所得检测框与真实框(ground truth)之间的偏置信息进行回归训练,进一步调整检测框的位置,实现精确定位;另一方面利用上下文帧间信息,采用序列NMS重打分步骤进行置信度分数调整,减少错漏检问题.实验结果表明,经过线性回归与序列NMS重打分后的检测结果在保证实时性的基础上,提高了检测的准确率.
一种新的多样本扩充协同表示分类人脸识别算法

由于人脸库中人脸样本的数目有限,远远不能够满足实际生活中人脸识别的需要.新算法提出一种新的多样本扩充的协同表示分类人脸识别算法,首先利用人脸的镜面性生成镜面图像,分别对同一类中任意的两个原始样本与镜像样本,取它们的平滑中值样本构造新的虚拟样本,然后用欧式距离选择出接近测试样本的训练样本.以往的多样本扩充的人脸算法,是将新生成的虚拟训练样本与原始训练样本结合在一起,作为总的训练样本进行人脸识别,新算法是将不同途径构成的训练样本分别进行参数加权融合,采用基于协同表示的分类算法进行人脸识别.实验结果表明,新算法能够在ORL和FERET人脸数据库上获得更好的人脸识别率,具有较好的人脸描述能力.
动态预约模式下车辆路径规划的实用拓展问题研究

车辆路径规划问题(VRP)是一个具有现实意义的著名问题.本文提出了一个新颖且在生活中常见的VRP拓展问题,在该问题中客户有自己的道路网络,这些道路是车辆无法行驶的,而且和正常车辆行驶的道路网络共享几种常见的节点.在这种情况下,VRP的任务就转化为一个依赖于车辆和客户方之间信息共享机制的协同运输问题.我们研究的核心目标是当上述情况发生或要满足某些客户的特殊需求时能为提供服务的公司及客户推荐一个最佳的路径规划.为此我们设计了一个改进型遗传算法,显著地优化了我们的实验结果.实验结果表明,本研究能对这个新颖的VRP拓展问题进行很好地求解.
一种面向机场货站的WSN拥塞控制调度方法

针对机场货站货物信息采集系统中数据传输的可靠性低、实时性弱和丢包率高等问题,提出了一种面向机场货站货物信息采集的WSN拥塞控制调度方法.首先为避免网络拥塞的发生,该方法采用基于滑动窗口的分组控制思想限制分组的大小,并根据机场货站采集的信息类型不同,动态赋予不同优先级,优先发送缓存队列中优先级较高的分组.若根据动态拥塞预测机制判断出拥塞即将发生,即采用基于"垂面"距离的TOPSIS法--正交投影法构建选择模型,选择合适的下一跳节点建立分流路径,缓解节点拥塞问题.相关实验结果表明本文算法可较好的应用于机场货站信息采集传输系统中,有效提升和确保信息传输的可靠性和实时性,降低信息传输的丢包率.
基于自适应密度聚类非线性流形学习降维方法研究与实现

针对传统降维方法降维后对流形产生扭曲导致流形展开后的结构发生“畸形”、正确率较低、可信度较差等不足.本文提出了一种基于自适应密度聚类的非线性流形学习降维方法,用分段线性模型来近似流形.利用MATLAB设计并实现了算法,通过实验证明在人造和现实图像数据集上,本流形学习降维算法与现有最先进的流形学习算法相比,产生良好的降维效果.
一种自适应参数调整的水波优化算法

水波优化算法(Water Wave Optimization,WWO)是受浅水波理论启发而提出的一种新兴群体智能算法,其具有控制参数少、种群规模小、实现简单、计算开销小等优点,但依然存在局部搜索能力不强、收敛速度较慢等缺陷.首先,通过对水波优化算法在执行全局和局部搜索阶段控制参数变化进行分析的基础上,提出了一种自适应参数调整策略改进的水波优化算法;最后,对改进的算法和包括原WWO、SCA、DA等在内的四种算法在10个标准测试函数上的寻优性能进行试验.结果表明,所提出的策略有效提升了水波优化算法的整体性能,无论在收敛精度还是收敛速度上,改进的水波算法相较于其他三种算法优化结果更加稳定.
考虑内部外部共因失效的SBS系统可靠性分析方法

随着分布式系统和云计算系统的快速发展,基于服务的软件系统(Service-based software systems,SBS系统)得到了广泛的应用.系统可靠性作为SBS系统服务质量中最重要的维度之一,已经成为SBS系统必须保证的指标.现有SBS系统可靠性的相关研究大都假设服务失效之间相互独立.但是,服务之间的共享资源以及消息依赖关系的存在挑战着这一假设.系统内多个元素同时失效(共因失效)时,可分为由外部共享资源引起的外部共因失效和由传播失效引起的内部共因失效.忽略考虑上述两种因素将严重影响对于系统可靠性的评估.为了解决上述问题,本文提出了一种基于二元决策图的考虑共因失效的SBS系统可靠性分析方法.该方法同时考虑了内部和外部失效因素,可以高效的估算SBS系统的可靠性,并且能够有效避免当系统规模过大时可能出现的状态爆炸问题.为了分析提出方法的应用范围及优势,本文的最后给出示例SBS系统在出现各种共因失效情况下的可靠性分析,并将结果与传统基于决策图的可靠性分析方法进行比较.
基于动态域等值线的多目标环绕跟踪方法研究

针对运动多目标环绕跟踪问题,提出一种基于动态域等值线的目标环绕跟踪方法,实现了较好的跟踪效果.通过人工建造的距离测量等值线标量场构建动态多目标的环绕飞行跟踪路径,并利用当前位置值的逐点访问,获得该动态未知标量场的等值线;同时,对该等值线跟踪路径进行跟踪控制策略设计,相对于传统磁场梯度跟踪方式优点是无需任何字段衍生工具,并给出跟踪过程的收敛性证明.最后,给出所提算法严格的收敛性理论证明,并通过实验室模拟对算法有效性进行了验证,获得较好的动态跟踪效果.
DF-MAP:一种基于概率图模型的案件判决路径挖掘算法

通过获取案件的判决路径,法院判决系统可以轻松地对案件进行判决.然而,随着司法资源的迅猛增加以及案情特征的多样性,为快速获取案件判决路径提出了挑战.论文利用Rete算法在分析已有法律法规中可能存在的规则集合基础上,根据案件判决路径的有向性,提出了结合案情描述关键字和适用法律规则的概率图模型—Rete-PGM.根据Rete-PGM特征,利用有向图理论及最大后验概率查询算法,提出了适合于Rete-PGM特征的最有可能的路径挖掘算法—DF-MAP(Deep First Max A Posterior),并用实验验证了该算法的性能.通过将所提算法运用于真实的法律文书数据集,实现了真实案件的判决路径挖掘.该模型的提出以及案件判决路径的发现,为创建高效的法院判决系统提供了保障.
采用个体进化状态判定策略的分解类多目标进化算法

多目标进化算法应用非常广泛,但易陷入局部Pareto前沿.为了提高多目标进化算法平衡全局探索与局部开发的能力,使算法收敛到完整的Pareto前沿,本文提出采用个体进化状态判定策略的分解类多目标进化算法(MOEA/D＿PE),MOEA/D＿PE算法采用个体进化状态判定策略,判定个体当前的进化状态,然后为个体选择适合其进化状态的变异算子,从而提高算法平衡全局探索与局部开发的能力,使算法收敛到完整的Pareto前沿.实验研究表明,MOEA/D＿PE算法在测试函数中表现出,比非支配排序多目标遗传算法和分解类多目标进化算法更好的收敛性和多样性,能够更好地收敛到完整的Pareto前沿.
一种卷积神经网络的稀疏性Dropout正则化方法

Dropout是卷积神经网络中经典的正则化方法,能有效防止过拟合现象的产生.基于Dropout的卷积神经网络在训练时以完全随机的方式删除部分节点,产生的局部网络缺少对不同样本的区分性.针对上述问题,提出一种稀疏性Dropout正则化方法,该方法在训练时对节点引入稀疏性限制,根据激活值的大小选择节点被删除的概率,使网络以更高的概率删除激活值较低的节点,以保留更多激活值较高的节点,增强模型的特征提取能力.测试时恢复所有被删除的节点并保留训练时的参数,达到组合多个局部网络的目的.在公开数据集上的实验结果表明,将稀疏性与Dropout相结合的方法相较于传统方法具有更好的泛化能力.
本刊检索与收录

[正文]国内中文核心期刊中国学术期刊文摘(中英文版)收录中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊中国科技论文统计源期刊中国期刊全文数据库(CJFD)收录期刊中国科技期刊精品数据库收录期刊中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)收录期刊中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊中文科技期刊数据库收录期刊
中文微博情感分析模型SR-CBOW

中文微博情感分析旨在挖掘文本中用户所要表达的观点及情感倾向,被应用于政治、商业等诸多领域.考虑到微博数据的口语化和不规范性等特点以及中文标注数据相对匮乏的现状,对词向量训练模型CBOW进行拓展,提出情感分析模型SR-CBOW.首先利用基于语义相似度的数据平衡方法来均衡数据集;然后采用否定扩散的手段,协助模型对包含否定词的微博进行情感转移;最后模型利用大量无标注的微博语料进行无监督的词向量训练;同时对构建的微博的向量表示进行情感分类.在细粒度的情绪识别和粗粒度的情感倾向性分析中,都取得了较好的结果,较于NLP&CC2013情绪识别评测任务中最好的结果,其微平均F值提高了14.9%.
移动平台下实时协同关联图文档模型一致性维护算法研究

移动平台下实时协同图形编辑系统是协同交互式应用的重要分支.在图形编辑系统中,不同图形对象之间往往存在某些约束和关联关系,而传统文档一致性维护算法的研究大多是在无约束关系的线性文档下展开的,且仅支持基本的插入(Insert)、删除(Delete)、更新(Update)操作.本文在传统操作转换算法所能支持的基本操作(Create、Delete、Update)的基础上,拓展了位移(Move)操作,关联操作(Relate)和关联解除操作(Relieve),使得图形对象间的位置属性之间可以出现联动的效果.对象间位置关系被映射成关联图文档模型,根据非线性模型下不同操作类型之间产生的并发冲突类型,分别设计相应的冲突消解策略,维护实时协同编辑下共享图形文档的一致性.当包含多操作类型的图形编辑系统应用于移动平台下,由于移动网络的不稳定性,会导致现有的以稳定网络为研究前提的乐观并发控制算法不能适用于新的应用场景下.所以针对移动网络环境下信号不稳定的特点,本文亦对传统操作转换控制算法进行适当改进,基于客户端对丢失操作提出重发请求和服务器端处理该重发请求的机制,设计了不稳定移动网络平台下并发控制算法.最后本文在Android平台下开发了移动协同图形编辑系统Co-Paint,并通过相关仿真试验进一步验证了以上控制算法和转换函数的正确性与可行性.
网络编码集群存储系统基于锁机制的热数据重建策略

在数据规模与日俱增的背景下,网络编码成为了替代传统三副本机制的一种数据冗余机制.网络编码优势在于减少了存储成本,劣势在于节点失效时增加了系统重建带宽和响应延迟.基于热数据优先的网络编码分布式存储系统重建策略(HDFR)根据用户I/O负载优先重建热数据,使用户可以提前访问替换节点中已重建的失效热数据,这一定程度地使数据重建性能和系统响应性能得到了优化.该策略中,替换节点同时服务于重建数据流的同步写操作和用户访问数据流的读操作,这两种操作在替换节点中交替进行.相对于传统的重建策略(TR)中替换节点只服务于重建数据流的写操作,这种策略使替换节点中的I/O等待时间变长,使重建性能一定程度上削弱了.系统发生节点失效时,缩小重建窗口对于保障系统数据可靠性和可用性很有必要.本文基于上述热数据重建策略,提出了网络编码集群存储系统中基于锁机制的热数据重建策略(LHDFR),利用锁机制将写操作和读操作分割开来,使重建数据流的写操作具有更高优先级,而由此阻塞的读操作则由解码操作来代替.实验表明,相较于HDFR,LHDFR将重建性能优化了59.4%,用户访问性能优化了36.2%.
软件定义数据中心网络基于分支界限法的多路径路由算法

数据中心网络中大、小数据流分布不均、传输性能要求各异,已有算法往往片面强调大、小流各自性能要求,而忽视全网性能优化.为此,综合考虑数据流的特点以及链路时延和剩余带宽两种因素的影响,提出一种基于分支界限法的多路径路由算法.该算法首先利用分支限界法获取链路剩余带宽尽可能大、链路时延尽可能小的网络子集;随后,提出最小网络连通子集、瓶颈时延、瓶颈带宽等概念,给出软件定义数据中心网络连通条件,在此基础上,依据大、小流各自性能要求在网络子集中利用不同策略为它们选择合适路径;最后,通过Mininet和Floodlight进行仿真测试.仿真结果表明:与文献中已有算法相比,所提算法具有更低的分组端到端时延、更高的网络吞吐量和平均链路利用率.
考虑节点多社区属性的机会网络高吞吐量路由算法

针对现有机会网络中根据兴趣划分社区的路由算法没有考虑节点多社区属性、统计节点相遇次数不够准确以及相遇节点控制信息交互存在冗余的问题,提出一种机会网络高效路由算法——HRCMA(High-throughput Routing Algorithm Considering M ulti-Community Attribute of Nodes for Opportunistic Netw orks).HRCM A算法增加了节点多社区属性的消息转发策略,统计相遇次数时去除了无效相遇次数;并在节点控制信息交互时,缩短了消息的长度来减小资源的浪费.仿真结果与分析表明,HRCM A算法与现有基于兴趣划分社区的BEEINFO算法相比,在网络吞吐量上提高了至少3.26%,投递成功率至少提高2.85%,归一化控制开销至少降低6.1%,平均时延减小了0.5%.
聚类中心自动确定的谱聚类算法研究

目前的谱聚类算法主要存在难以选取合适的尺度参数,需要人工确定聚类个数,参数依赖性大等问题.针对这些问题,本文提出了聚类中心自动确定的谱聚类算法(ADNC-SC).针对难以确定合适的尺度参数来反映数据结构的问题,ADNC-SC算法依据数据点与临近点的距离均值定义局部尺度参数,充分利用数据点的局部特征来反映数据结构;针对谱聚类算法需要预先设定聚类个数的困难,本文采用了一种自动确定聚类个数的策略,通过分析数据对象的密度和距离的分布规律自动确定聚类中心;针对参数依赖性大的问题,ADNC-SC算法设计了一个Fitness函数作为评价不同临近点个数所对应的聚类结果的指标,选取最优临近点个数,并依据算法的时间复杂度和空间复杂度的关系确定划分区间个数.最终将所提出算法与部分较优秀算法在多个数据集上展开聚类效果比较,验证提出的ADNC-SC算法的有效性,并将其应用于人脸识别.
一种支持撤销的双策略属性基加密方案

针对于目前云数据访问控制研究中存在单一策略属性基加密的应用局限性和属性撤销不够灵活等问题,本文提出了一种支持撤销的双策略属性基加密方案.首先对属性撤销中的密文策略和密钥策略的综合应用进行定义并给出安全模型;其次构建逻辑二叉树,利用哈希函数不可逆的性质,从每个用户对应的叶子节点开始自下往上地进行哈希运算得到父节点直到根节点,使其计算方向单一.利用每个属性对应的最大覆盖子树的根节点所生成的组密钥对密文和私钥进行更新,从而能够保证组密钥能够被合法用户获得;最后通过安全性分析和复杂性对比表明,该方案满足选择明文攻击安全且在计算复杂度方面是最优的.
一种模糊评判的非均匀分簇路由优化算法

针对非均匀分簇路由协议中簇首选取质量较低和簇间路由能耗较大的问题,从提升簇首选取质量和簇间路由效率出发,提出一种模糊评判的非均匀分簇路由优化算法.在簇首选举阶段,利用优化的模糊评判方法进行簇首选举.将节点的相对剩余能量、传输距离、邻居节点密度作为簇首选举的指标隶属函数,其次引入信息论中的熵权法确定各指标权重,最后由节点综合评判值确定簇首.在簇间路由阶段,通过层与层簇首间的链路评估值确定相对最优的下一跳簇首节点,通过单跳与多跳相结合的方式完成信息的传输.实验结果表明该算法延长了网络生命周期,有效的降低了网络能耗.
一种自适应Trie树的云数据完整性验证方案

针对云计算环境中用户数据的完整性检测方案计算和检测效率较低且无法支持数据动态更新的问题,本文设计了一种自适应Trie树的云存储数据完整性审计方案.在自适应Trie树引入新的辅助节点和编码方式,有效地控制验证树的深度,能够支持高效的全动态数据更新,并有效降低系统的通信开销和计算开销,明显改善云存储数据完整性验证机制的性能,有效抑制重放攻击和Do S攻击.仿真实验结果表明,在动态数据完整性验证中该方案能够显著降低审计者的计算开销,高效实现云存储数据完整性验证,为云计算安全提供了新的方法.
《小型微型计算机系统》机器学习专栏征文

[正文]机器学习作为人工智能的核心技术,已经在许多领域得到应用,发挥重要作用.近年深度学习在语音识别与计算机视觉领域取得巨大成功.目前,机器学习研究者大多致力于特定场景特定任务的数据变换、聚类发现或者是分类回归建模.然而,随着机器学习技术的不断发展,人们对它的期望也不断提高,人们不再满足于场景固定、目标明确的学习任务,开始尝试开放环境下、复杂场景中的探索式学习、多任务协同学习等等更具有挑战性的任务,并且在无人驾驶、机器人、大系统优化、大数据建模等场景下进行验证.为了应对这些挑战,有必要根据待建模任务的复杂性,提出更灵活、更自主的学习机制.
机会网络中计算节点间相似度的路由算法

选择合适的邻居节点进行信息传递是机会网络实现高效转发的关键因素.由于节点的移动性带来的邻居节点选择困难、传输过程不稳定以及网络拓扑结构变化等因素,使得机会网络的传输成功率比较低.针对这一问题,利用节点之间的社会属性进行邻居节点的选择,提出一种基于节点相似度的路由算法(Opportunistic Network Routing Algorithm Based on Node Similarity)(ONNS).首先计算节点之间数据分组的编辑距离,再计算出两个节点的相似度,并按照一定的约束规则对节点间的相似度进行筛选,最终可以得到一条或多条相对比较可靠的传输路径.与传统的路由算法比较,仿真实验表明,相似度算法能够有效地提高传输成功率,降低传输延迟以及路由开销.
软件系统攻击面研究综述

攻击面度量可以用来测量软件系统的安全风险,是当前软件安全度量中的一个研究热点.以软件系统攻击面为研究对象,综合现有研究对其进行一般化定义,并在一般化定义的基础上总结了软件系统攻击面研究的几个主要工作.首先从现有攻击面模型研究中归纳出枚举模型、关联模型和图模型三种模型,对它们进行了详细的介绍和比较,然后阐述了识别和测量攻击面的相关研究,对减小、操纵和移动攻击面三种增强系统安全性的应用进行了介绍,并列举了评估攻击面度量的一些观点和方法,最后对未来研究工作进行了展望.
加密算法优化对无人机的CPU功耗影响研究

数据安全传输和功率消耗问题是无人机自组织网络(Unmanned Ad Hoc Network,UANET)中不容忽视的研究主题.在UANET环境中,现有的数据传输加密算法的应用越来越广泛.本文首先介绍了Blow fish、AES、GOST R 34.12-2015这3种加密算法;接着在保证算法安全性能的前提下,分别对Blowfish和GOST算法进行了优化,减小Blowfish算法的迭代次数,降低GOST算法的预处理数据的运算表数量;然后通过NS-3仿真平台模拟各种算法的执行时间、吞吐量及功率消耗情况,并对比了无人机CPU模块和无线电模块的功耗情况.对比结果表明:优化后的算法在处理数据传输时,加密和解密时间明显缩短,吞吐量均有显著提升,各无人机节点的CPU功率消耗均明显下降.可见,优化后的加密算法使UANET更节能.
一种使用索引式备份的范围查询方法

范围查询是数据库支持的重要功能之一.在分布式数据库中,范围查询具有结果不唯一且数据量大的特点,因而中间结果的传输成本较高;同时,在以唯一主键散列存储的数据上查询非主键列上的范围条件,得到的命中数据较为分散,造成传输开销大和计算复杂度的问题.针对以上问题和基于高可用系统中数据存在多个备份的观察,本文设计了一种使用索引式备份的范围查询方法,通过将备份数据依据索引列重构实现范围查询友好的索引式备份,优化基于非主键列的范围查询任务.使用索引式备份的范围查询具有数据聚集的特点,能够有效减少数据传输成本、提高计算效率.实验结果显示,在TPC-H基准测试中,本方法相对于传统B+树索引方法具有8.4至16.7倍的性能提升,且具有较好的可扩展性.
基于用户分组的多用户偏好查询

越来越多的用户希望能在满足自身需求的前提下,通过共享资源以提升资源使用性价比,如拼车等.在此类多用户偏好查询应用中,用户分组起到至关重要的作用.现有的分组算法在对用户进行分组时,未考虑用户对组内其他成员的偏好,导致用户满意度较低.本文提出一种基于用户分组的多用户偏好查询算法PQBG,算法将查询分为四个步骤:首先基于欧氏距离从全体查询用户中产生预选结果集;然后依据用户对查询对象的偏好相似度降序排列生成预选队列;接着利用组属性集合与组偏好集合筛选出最终的同组用户;最后为该组用户生成查询结果集.利用真实数据集对PQBG算法与其他三种查询算法进行比较,结果表明PQBG算法在查询时间和用户满意度上具有更高的查询性能.
基于时间因子的个性化新闻混合推荐研究

互联网的爆发式发展带动了信息的增长,人类社会已由信息匮乏阶段转变为信息过载阶段,这也间接导致了互联网用户每天接收的数据信息质量参差不齐,同时用户也不再满足于只查看大众类的信息,而是更希望能够收到符合自己阅读兴趣的信息.个性化推荐帮助用户从海量数据中筛选出符合用户阅读兴趣的文章,帮助用户节省大量的时间和精力.但是传统的个性化推荐并不能高效合理地为用户生成推荐列表,因此本文提出基于时间因子的个性化新闻推荐算法,研究用户在不同时段的兴趣分布,提高了推荐精度.实验结果表明,考虑时间因子的混合推荐算法相比传统算法提高了推荐结果的精度.
基于MapReduce的改进CHI文本特征选择机制

文本分类是一种有效组织和管理文本信息的数据挖掘方法.其中,特征选择是文本分类过程中最重要的环节之一.本文针对传统CHI特征选择算法忽略高频特征词和放大外围特征词权重的问题,提出一种基于MapReduce的CHI文本特征选择机制.一方面引入类内频率和类间方差,优化CHI方法的性能,从而提高文本分类精度.另一方面基于MapReduce模型对文本分类进行并行处理,提高了文本分类的执行效率.实验结果表明,基于MapReduce的CHI文本特征选择机制不仅能有效提高文本分类精度,也提升了文本分类的效率.
融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法研究

K-means算法随机选取初始簇中心易导致聚类不稳定、准确率低等问题.为了解决上述问题,提出融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法.该方法首先选取距离最远的两个样本点进行贪心策略的密度聚类,形成两个临时初始簇,接着不断选取距临时初始簇质心距离乘积最大值点进行密度聚类,直到形成K个临时初始簇,最后在每个簇中选取核心点作为初始簇中心.在Letter数据集进行实验,证明所选取初始簇中心进行K-means聚类具有更好的稳定性、更高的准确率.
一种面向社区发现的高鲁棒性标签传播算法

社区结构是真实网络普遍具有的拓扑特征,已经成为社交网络分析与挖掘领域的重要研究课题之一.研究社区结构对理解网络功能、揭示网络模式、分析网络行为等具有重要的研究意义.标签传播算法是速度较快的社区发现算法之一,但存在明显的缺陷,譬如划分社区不稳定、鲁棒性差等.为解决上述问题,本文提出一种有效改善标签传播的高鲁棒性算法(LPA＿D＿CC),算法首先根据节点度和聚集系数对网络中所有节点做影响力排序,根据影响力将网络中节点做初始划分,并对划分后的所有节点有条件的赋标签,最后根据标签传播过程对网络进行划分得到社区结构.在四种真实数据集上对算法进行实验与比较分析,结果表明,与原始LPA算法相比,该算法具有更高的准确性和稳定性,同时能够减少传播过程中的迭代次数,能快速收敛得到结果.
上下文敏感的复杂事件预测方法研究

在智能交通系统流量预测的应用背景下,提出一种以复杂事件处理技术为基础的上下文敏感预测方法.首先采用模糊本体对历史事件上下文进行建模,再通过上下文聚类实现数据的划分,针对不同的数据学习对应的贝叶斯网络模型.实时预测时可根据当前事件上下文适应性选取贝叶斯网络模型或模型组合进行预测分析.实验结果显示该方法能有效的处理信息物理融合系统中事件数据流,并具有良好的预测性能.
基于服务情景的Ad Hoc网络服务发现

在分析现有的Ad Hoc网络服务发现方法基础上,提出一种基于服务情景的Ad Hoc网络服务发现方法.该Ad Hoc网络服务发现方法在基于语义进行功能匹配的基础之上,对满足功能匹配所得到的候选服务集,进一步执行了基于服务情景约束的服务筛选操作和基于服务情景评价的服务排序操作,不仅在一定程度上提高了Ad Hoc网络服务发现的查准率,其服务质量也得到了有效改善.通过实验证明,与同类的Ad Hoc网络服务发现方法比较,本文提出方法在不增加时延、消息开销的前提条件下,在查准率方面具有较好的优越性.
一种基于分治策略的Huffman-LBP多姿态人脸识别

局部二值模式(LBP)因计算简单以及对轻微光照、姿态变化的鲁棒性而被广泛应用于人脸识别领域,但其只能作用于一定的人脸姿态变化范围(-15°~15°).针对这一问题,本文提出一种利用分治策略进行人脸表达和分类的多姿态人脸识别框架.首先,区域选择因子(RSF)被用于对不同姿态的人脸图像进行划分并找到有效的人脸区域;其次,提出了一种基于Huffman编码的LBP特征提取方法,用于特征表达;最后,一种基于图像块(patch)的稀疏表达分类(patch-based SRC)策略被用于匹配和分类.本论文分别在CMU PIE和FERET人脸库上进行了实验,实验结果证明了所提方法对姿态变化的有效性.
自适应特征选取的鲁棒模糊聚类分割算法

面对模糊C-均值聚类仅适合单峰特征数据集且噪声敏感问题,将马尔科夫随机场与特征选取高斯混合模型结合,提出一种基于马尔可夫随机场特征选取模糊聚类算法.在特征选取高斯混合模型聚类目标函数基础上,利用聚类像素所对应邻域内所有像素的分类先验信息并结合马尔可夫随机场理论,确定像素分类先验概率,并通过KL散度将其作为尺度参数引入到特征选取高斯混合模型聚类目标函数,采用最优化方法获取迭代求解的隶属度、聚类中心等表达式,并以此给出相应的图像分割算法.通过对噪声干扰标准灰度图像与脑部CT图像等的分割测试结果表明,本文所建议的算法是有效且具有良好的抗噪鲁棒性.
一种基于粒子滤波的时空上下文视觉跟踪算法

为解决时空上下文视觉跟踪算法在目标处于遮挡及复杂背景情况下容易产生跟踪漂移的问题,提出了一种基于粒子滤波的时空上下文视觉跟踪算法.通过设置实验参数,自动选择第一帧目标所在的矩形区域,在后续帧跟踪的过程中,利用Bhattacharyya系数作为判断是否遮挡的依据,当目标发生遮挡时,引入粒子滤波对目标在后续帧中位置及运动轨迹进行估计和预测,实现了目标的精确跟踪.实验结果表明,该算法不仅能够适用于光照变化、目标旋转、背景区域干扰等复杂背景下的视觉目标跟踪,并且对目标的遮挡具有鲁棒性,满足实时性要求.
一种结合GMM和活动轮廓的混合型图像分割方法

图像分割是图像处理和计算机视觉中一个基本问题.高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和活动轮廓(Active contour models,ACM s)是两类典型的分割模型,它们在目标函数和分割效果上均表现出互补性.引入logistic函数来衡量ACM中前景归属的不确定性,并与GM M的隐变量后验概率建立对应关系,从而搭建了ACM和GM M的双向通信桥梁.分别利用期望最大算法(Expectation-Maximization,EM)和梯度下降流优化这两类目标,结合区域统计信息和轮廓曲线的几何信息,提出了一个新型分割方法.首先,GMM传递自身的状态至ACM中,用于初始化活动轮廓曲线并构建区域项,进一步协助重表达Dirac函数并用于活动轮廓的演化.然后,EM过程从当前梯度下降流中获得反馈信息,用于高斯分支先验分布的动态估计.实验结果表明,通过双向通信,该分割方法可以快速收敛,在分割效果上也表现良好.
深度图像与骨骼数据的多特征融合人体行为识别

运动人体的行为分析与识别是智能监控中的关键技术,研究有效的人体行为对智能视频推广与应用具有重要意义.为发挥深度图像与骨骼数据的优越性,将深度特征与骨骼特征结合进行人体行为识别,提出一种基于深度信息和骨骼数据的特征融合的人体行为识别方法.在深度图像方面捕捉行为线索,提取人体行为梯度、轮廓曲率的几何特征;在骨骼数据方面提取运动节点的多种特征,用人体行为轮廓比、角度差和距离差表征行为形态,达到结果只与行为分布有关的目的;运用一种多模型概率投票的识别分类机制,减小噪声对实验结果的影响.实验表明,该方法能够有效识别人体行为.
联合字典鲁棒稀疏表示的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中源图像未精确配准的问题,本文提出一种基于联合字典的鲁棒稀疏表示和形态学滤波相结合的多聚焦图像融合方法.该方法首先从源图像中分别得到不同的子字典,并将不同的子字典拼接成一个联合字典;接着使用联合字典对源图像进行鲁棒稀疏表示,分别得到稀疏系数X与重构误差E,并将两者的加权二范数和作为判别依据,以此得到初始的融合决策图;为了减少源图像未精确配准带来的融合误差,提高融合的鲁棒性,本文提出使用形态学滤波与高斯滤波对初始的融合决策图进行处理,从而获得最终的融合决策图;最后根据该融合决策图对源图像进行加权融合,获得融合图像.实验结果表明,该方法的融合结果无论从主观视觉效果还是客观定量评价,都优于一些主流的多聚焦图像融合方法.
一种改进粒子群的工业机器人时间最优轨迹规划算法

针对工业机器人运动轨迹的时间优化问题,对工业关节型机器人的运动轨迹进行分析与研究.依据机器人运动学特征,提出一种时间最优轨迹规划的算法.对采用动态变化学习因子策略的粒子群算法进行高次多项式插值,进而完成机器人运动轨迹的拟合.在保证运动轨迹时间最优的同时,优化了基本粒子群算法局部收敛的不足.最后,通过MATLAB对工业机器人关节运动轨迹进行仿真,实现了精确稳定的时间最优轨迹规划.本文提出的算法相比于其他路径规划算法更易于实现,同时还改善了粒子群算法易局部收敛的问题,能够实现工业机器人时间最优轨迹规划.