Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于多尺度密集网络的肺结节图像检索算法

现有基于内容的医学图像检索(CBMIR)算法存在特征提取的不足,导致图像的语义信息表达不完善、图像检索性能较差,为此提出一种多尺度密集网络算法以提高检索精度。首先,将512×512的肺结节图像降维到64×64,同时加入密集模块以解决提取的低层特征和高层语义特征之间的差距;其次,由于网络的不同层提取的肺结节图像信息不同,为了提高检索精度和效率,采用多尺度方法结合图像的全局特征和结节局部特征生成检索哈希码。实验结果分析表明,与自适应比特位的检索(ABR)算法相比,提出的算法在64位哈希码编码长度下的肺结节图像检索查准率可以达到91. 17%,提高了3. 5个百分点;检索一张肺切片需要平均时间为48μs。所提算法的检索结果在表达图像丰富的语义特征和检索效率方面,优于其他对比的网络结构,适用于为医生临床辅助诊断提供依据、帮助患者有效治疗。
基于密度峰值与密度聚类的集成算法

针对快速搜索和发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法需人工在决策图上选择聚类中心的问题,提出一种基于密度峰值和密度聚类的集成算法。首先,借鉴CFSFDP思想,将局部密度最大的数据作为第一个中心;接着,从该中心点出发采用一种利用Warshall算法求解密度相连改进的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法进行聚类,得到第一个簇;最后,在尚未被划分的数据中找出最大局部密度的数据,将它作为下一个簇的中心后再次采用上述算法进行聚类,直到所有数据被聚类或有部分数据被视为噪声。所提算法既解决了CFSFDP选择中心需人工干预的问题,又优化了DBSCAN算法,即每次迭代都是从当前最好的点(局部密度最大的点)出发寻找簇。通过可视化数据集和非可视化数据集与经典算法(CFSFDP、DBSCAN、模糊C均值(FCM)算法和K均值(K-means)算法)的对比实验结果表明,所提算法聚类效果更好,准确率更高,优于对比算法。
混合的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类(DP)算法是一种新的基于密度的聚类算法,当它处理的单个聚类包含多个密度峰值时,会将每个不同密度峰值视为潜在聚类中心,以致难以在数据集中确定正确数量聚类,为此,提出一种混合的密度峰值聚类算法C-DP。首先,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为子簇;然后,借鉴代表点层次聚类算法(CURE),从子簇中选取分散的代表点,将拥有最小距离的代表点对的类进行合并,引入参数收缩因子以控制类的形状。仿真实验结果表明,在4个合成数据集上C-DP算法比DP算法聚类效果更好;在真实数据集上的Rand Index指标对比表明,在数据集S1上,C-DP算法比DP算法性能提高了2. 32%,在数据集4k2_far上,C-DP算法比DP算法性能提高了1. 13%。由此可见,C-DP算法在单个类簇中包含多密度峰值的数据集中能提高聚类的准确性。
基于谱分析的密度峰值快速聚类算法

针对密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法对不同数据集聚类效果的差异,利用谱聚类对密度峰值快速聚类算法加以改进,提出了一种基于谱分析的密度峰值快速聚类算法CFSFDP-SA。首先,将高维非线性的数据集映射到低维子空间上实现降维处理,将聚类问题转化为图的最优划分问题以增强算法对数据全局结构的适应性;然后,利用CFSFDP算法对处理后的数据集进行聚类。结合这两种聚类算法各自的优势,能进一步提升聚类算法的性能。在5个人工合成数据集(2个线性数据集和3个非线性数据集)与4个UCI数据库中真实数据集上的聚类结果显示,相比CFSFDP算法,CFSFDP-SA算法的聚类精度有一定提升,在高维数据集的聚类精度上最多提高了14%,对原始数据集的适应性更强。
基于子序列全连接和最大团的时间序列模体发现算法

针对时间序列模体发现算法计算复杂,并且无法发现多实例模体的问题,提出基于子序列全连接和最大团的时间序列模体发现(TSSJMC)算法。首先,使用快速时间序列子序列全连接算法求得所有子序列之间的距离,生成距离矩阵;然后,设置相似性阈值,将距离矩阵转化为邻接矩阵,构造子序列相似图;最后采用最大团搜索算法从相似图中搜索最大团,最大团的顶点对应的时间序列为包含最多实例的模体。在公开的时间序列数据集上进行实验,选用已有的能够发现多实例模体的Brute Force和Random Projection算法作为对比对象,分别从准确性、效率、可扩展性和鲁棒性对TSSJMC算法进行分析并获得了客观的评判结果。实验结果表明,与Random Projection算法相比,TSSJMC算法在效率、可扩展性和鲁棒性法方面均有明显优势;与Brute Force算法相比,TSSJMC算法发现的模体实例数量虽略低,但其效率和可扩展性都优于Brute Force算法。因此,TSSJMC是质量和效率相平衡的算法。
基于时滞特征的时序依赖情节发现

对于事件序列中的时序依赖发现,传统的频繁情节发现方法一方面使用时间窗口机制挖掘事件之间简单的关联依赖,另一方面无法有效处理事件的交叉时序关联。针对以上问题,提出了时滞情节发现的概念,在频繁情节发现的基础上,设计了一种基于相邻事件匹配集(AEM)的时滞情节发现算法。首先,引入时滞的概率统计模型进行事件序列匹配,避免预先设定时间窗口,处理可能存在的交叉关联;然后,将时滞挖掘转化为最优化问题,使用迭代的方式得到时滞情节之间的时间间隔分布;最后,利用假设检验区分串行时滞情节和并行时滞情节。理论分析与实验结果表明,与目前最新的时滞挖掘方法迭代最近事件(ICE)算法相比,基于AEM的时滞情节发现算法模拟的时滞分布与真实时滞分布的平均KL距离为0. 056,缩短了20. 68%。基于AEM的时滞情节发现算法通过时滞的概率统计模型衡量事件多种匹配情况的可能性,获得一对多的相邻事件匹配集,比ICE算法中的一对一匹配更加有效地模拟了实际情况。
基于Spark与粒子滤波算法的公交到站时间预测系统

针对公交车到站时间预测准确性不高的问题,选用具有流式计算特点的粒子滤波(PF)算法,建立了一个公交到站时间预测模型。为更好地解决使用PF算法过程中存在的预测误差及粒子优化选择问题,通过引入上一趟公交车的行驶速度和构造观测值的方法对预测模型进行改进,使之具有更贴近实际路况的公交到站时间预测精度,并且能同时预测多个公交到达时间。基于该模型和Spark平台实现了一套公交到站时间实时预测软件系统,所有到站时间预测结果与实际相比,平峰的最大绝对误差为207 s,平均绝对误差为71. 67 s;高峰的最大绝对误差为270 s,平均绝对误差为87. 61 s,而预测结果的平均绝对误差在2 min以内是公认的理想结果。实验结果表明,所提模型及实现系统能准确预测公交到站时间,满足乘客实际需求。
基于SparkR的水文传感器数据的异常检测方法

为了高效地从海量的水文传感器数据中检测出异常值,提出一种基于SparkR的水文时间序列异常检测方法。首先,对数据进行清洗后,采用滑动窗口配合自回归积分滑动平均模型(ARIMA)在SparkR平台上进行预测;然后,对预测的结果计算置信区间,将在区间范围以外的判定为异常值;最后,基于检测结果,利用K均值算法对原数据进行聚类,同时计算其状态转移概率,对检测出的异常值进行质量评估。以在滁河获取的水文传感器数据为实验数据,分别在运行时间和异常值检测效果这两个方面进行了实验。结果显示:利用SparkR对百万级数据进行计算时,利用双节点计算的时间要长于单节点;但是对千万级数据进行计算时,双节点比单节点计算时间上更少,最多减少了16. 21%,且评估过后的灵敏度由之前的5. 24%提高到了92. 98%。实验结果表明,在SparkR下,根据水文数据的特点并结合预测检验和聚类校验的方法对千万级水文时间序列进行检测时,能有效提高传统方法的计算效率,并且在灵敏度方面相比传统方法也有显著提升。
基于重构的改进自然排序树算法

针对自然排序树(CAN-tree)算法构建的树结构节点个数过多、压缩性不高等问题,提出一种基于重构的改进CAN-tree算法。首先,使用自然排序法直接构建树结构,将频繁项集挖掘算法实现中数据库扫描次数减少至1;然后,对构建的树结构以支持度降序方式结合剪枝操作实现树结构的重构,得到高压缩性的树结构;最后,对重构的树结构进行频繁项集挖掘。实验结果表明,基于重构的改进CAN-tree算法所构建的树结构节点个数减少至原来的20%以下,执行效率提高了4至6倍,在频繁项集挖掘中有效地压缩了树结构,缩短了算法的执行时间。
基于安全威胁预测的5G网络切片功能迁移策略

随着虚拟化技术的发展,同驻攻击成为窃取用户敏感信息的重要攻击手段。针对现有虚拟机动态迁移方法对同驻攻击反应的滞后性,在5G网络切片背景下,提出了一种基于安全威胁预测的虚拟网络功能迁移策略。首先,通过隐马尔可夫模型(HMM)对网络切片运行安全进行建模,利用多源异构数据信息对网络安全威胁进行威胁预测;然后,根据安全预测结果,采用相应的虚拟网络功能迁移策略迁移以使迁移开销最小。仿真实验结果表明:利用HMM能对安全威胁进行有效的预测,同时该迁移策略能够有效减少迁移开销与信息泄漏时间,具有较好的同驻攻击防御效果。
软件定义广域网中控制器部署与交换机动态迁移策略

在软件定义广域网(SD-WAN)部署中,由于广域网(WAN)覆盖范围极大这一特性,单控制器部署策略无论在容量、负载还是安全方面都无法满足其需求,多控制器的部署成为必然趋势。而多控制器部署后整体网络的静态配置很难适应动态的网络流变化,从而造成控制器的负载不均衡,整体网络性能降低。针对上述问题,提出一种多控制器部署算法SC-cSNN,以有效减小控制器和交换机之间的传播时延;并提出一种基于时延、控制器容量以及控制器安全等特征的交换机动态迁移算法,以有效解决控制器超负载问题。仿真实验结果表明,SC-cSNN控制器部署算法的平均最大时延优于现有的基于k-means和基于谱聚类的控制器部署算法,交换机动态迁移算法从多特征的角度有效地解决了SD-WAN控制器负载不均衡的问题。
基于区块链技术的物联网信息共享安全机制

针对物联网(IoT)信息共享中存在的源数据易被篡改、缺乏信用保障机制以及信息孤岛问题,提出一种基于区块链技术的轻量级物联网信息共享安全框架。该框架采用数据区块链和交易区块链相结合的双链模式:在数据区块链中实现数据的分布式存储和防篡改,并通过改进的实用拜占庭容错(PBFT)机制共识算法,提升数据登记效率;在交易区块链中实现资源和数据交易,并通过基于部分盲签名算法的改进算法,提升交易效率、实现隐私保护。仿真实验部分分别针对抗攻击能力、双链的处理能力和时延进行了验证分析,结果表明该框架具有安全性、有效性和可行性,可应对现实物联网中的大部分场景。
基于物联网设备指纹的情境认证方法

针对物联网设备中因非法设备接入带来的远程控制安全问题,提出一种基于设备指纹的情境认证方法。首先,通过提出的对交互流量中单个字节的分析技术,提取物联网设备指纹;其次,提出认证的流程框架,根据设备指纹在内的六种情境因素进行身份认证,设备认证通过才可允许访问;最后,对物联网设备进行实验,提取相关设备指纹特征,结合决策树分类算法,从而验证情境认证方法的可行性。实验中所提方法的分类准确率达90%,另外10%误判率为特殊情况但也符合认证要求。实验结果表明基于物联网设备指纹的情境认证方法可以确保只有可信的物联网终端设备接入网络。
卫星网络中支持策略隐藏的多授权访问控制方案

卫星网络具有信道开放、节点暴露、星上处理能力受限等独有特征,但现有的基于密文策略的属性加密(CP-ABE)的访问控制不支持策略完全隐藏且属性授权方式不适用于卫星网络,为此,提出支持策略隐藏的多授权访问控制方案。该方案采用更灵活的线性秘密共享(LSSS)矩阵访问结构,不仅能有效保证数据机密性,而且能通过混淆访问结构实现策略完全隐藏;采用多授权机构实现细粒度的属性管控,能消除中心授权机构的性能瓶颈;各属性授权机构独立工作且密钥生成分权,能有效抵抗合谋攻击。安全性及性能分析表明,所提方案满足数据机密性、抗合谋攻击和完全策略隐藏的安全需求,比对比方案更适合卫星网络。
面向Ad Hoc网络的无证书认证组密钥协商协议

安全和效率是影响无证书认证组密钥协商协议能否在Ad Hoc网络中得到实际应用的两个关键因素。针对这两个关键因素,以提高Ad Hoc网络安全组通信的安全性和效率为目标,提出一个无证书认证组密钥协商协议,基于椭圆曲线密码体制(ECC)点乘运算实现无配对的无证书认证组密钥协商和身份认证;并使用Huffman密钥树优化通信轮数,以降低计算量和通信量,提高组密钥协商效率。安全分析和性能分析表明,与现有基于无证书的组密钥协商协议相比,所提方案在组密钥协商时具有较高的效率和安全性,可以满足资源受限条件下组密钥建立以及组成员变动带来的密钥更新问题。
基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法

对于可逆水印技术在三维医学图像中的应用问题,提出一种基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法。首先根据像素间的三维梯度变化预测像素从而得到预测误差;然后结合磁共振成像生成的三维医学图像的特征,采用单向直方图位移与预测误差扩展相结合的方法将外部信息嵌入至三维医学图像;最后,重新预测像素,提取外部信息,恢复原始三维图像。实验结果表明,在MR-head和MR-chest测试数据体上,与二维梯度预测相比,所提算法预测误差的平均绝对偏差分别降低1. 09和1. 40,每个像素的最大嵌入容量分别增加0. 045 6比特和0. 129 1比特,从而能够更准确地预测像素值,嵌入更多的外部信息。该算法可应用于对三维医学图像的篡改检测以及患者隐私保护。
基于内容挖掘的广域信息管理系统业务数据安全

针对广域信息管理系统(SWIM)服务共享中的数据安全问题,分析了SWIM业务流程中的安全隐患,提出了一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型和内容挖掘的恶意数据的过滤方法。首先对SWIM四种业务数据进行大数据分析,然后通过LDA模型对业务数据进行特征抽取完成内容挖掘,最后利用KMP匹配算法在主串中查找模式串,从而检测出含有恶意关键字的SWIM业务数据。在Linux内核中对该检测方法进行测试,实验结果表明该方法能够有效地对SWIM业务数据进行内容挖掘,与潜在语义分析(LSA)和基于概率统计的潜在语义分析(p LSA)的方法相比也具有更好的检测性能。
基于李雅普诺夫优化的容器云队列在线任务和资源调度设计

为在保证任务服务质量(QoS)的条件下提高容器云资源利用率,提出一种基于李雅普诺夫的容器云队列任务和资源调度优化策略。首先,在云计算服务排队模型的基础上,通过李雅普诺夫函数分析任务队列长度的变化;然后,在任务QoS的约束下,构建资源功耗的最小化目标函数;最后,利用李雅普诺夫优化方法求解最小资源功耗目标函数,获得在线的任务和容器资源的优化调度策略,实现对任务和资源调度进行整体优化,从而保证任务的QoS并提高资源利用率。CloudSim仿真结果表明,所提的任务和资源调度策略在保证任务QoS的条件下能获得高的资源利用率,实现容器云在线任务和资源优化调度,并且为基于排队模型的云计算任务和资源整体优化提供必要的参考。
基于并行强化学习的云机器人任务调度策略

为了解决机器人完成大规模状态空间强化学习任务时收敛慢的问题,提出一种基于优先级的并行强化学习任务调度策略。首先,证明Q学习在异步并行计算模式下的收敛性;然后,将复杂问题根据状态空间进行分割,调度中心根据所提策略将子问题和计算节点匹配,各计算节点完成子问题的强化学习任务并向调度中心反馈结果,实现在计算机集群中的并行强化学习;最后,以CloudSim为软件基础搭建实验环境,求解最优步长、折扣率和子问题规模等参数,并通过对实际问题求解证明在不同计算节点数的情况下所提策略的性能。在使用64个计算节点的情况下所提策略相比轮询调度和随机调度的效率分别提升了61%和86%。实验结果表明,该策略在并行计算情况下有效提高了收敛速度,并进一步验证了该策略得到百万级状态空间控制问题的最优策略需要约1. 6×10~5s。