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    文献检索:
  • 频繁项集挖掘的研究进展及主流方法 免费阅读 下载全文
  • 关联分析作为数据挖掘的主要研究??橹?主要用于发现隐藏在大型数据集中的强关联特征。而多数关联规则挖掘任务可分为频繁模式(频繁项集、频繁序列、频繁子图)的产生和规则的产生。前者发现数据集中满足最小支持度阈值的项集、序列与子图;后者从上一步发现的频繁模式中提取高置信度的规则。频繁项集挖掘是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心。十几年来,学者们致力于提高频繁项集的生成效率,从不同的角度进行改进以提高算法效率,大量的高效可伸缩性算法被提出。文中对频繁项集挖掘进行深入分析,对完全频繁项集、闭频繁项集、极大频繁项集的典型算法进行介绍和评述,最后对频繁项集挖掘算法的研究方向进行简要分析。
  • 面向查询的自动文本摘要技术研究综述 免费阅读 下载全文
  • 对面向查询的自动文本摘要技术进行系统梳理,分析所用方法的基本思想、优缺点,并总结未来的发展方向。通过分析梳理,总结出了四大类面向查询的自动文本摘要技术:基于图模型的方法、基于机器学习的方法、基于聚类的方法和其他方法。在今后的研究过程中,基于神经网络和多模型融合的方法将成为未来研究的热点,在应用层面上,与实际应用场景相结合的算法研究将成为趋势。
  • 卷积神经网络在目标检测中的应用综述 免费阅读 下载全文
  • 深度学习作为机器学习的一个分支,在各个领域的应用越来越广,已经成为语音识别、自然语言处理、信息检索等方面的一个主要发展方向;其在图像分类、目标检测等方面更是不断取得新的突破。文中首先梳理了卷积神经网络在目标检测中的典型应用;其次,对几种典型卷积神经网络的结构进行了对比,并总结了各自的优缺点;最后,讨论了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展方向。
  • 物联网架构研究综述 免费阅读 下载全文
  • 物联网自提出以来,就引起了政府、企业、学者的广泛关注。相关标准组织或研究机构一直试图制定统一的标准来规范物联网应用,但由于物联网涉及范围广、涵盖内容多,其概念和融合技术也在不断更新和发展,因此目前物联网尚未有统一的标准。文中以3种思路总结了物联网架构的演变,并在此基础上分析了不同的物联网架构的设计模式及其优势,最后推测了物联网架构的研究热点。
  • 机器学习算法在中医诊疗中的研究综述 免费阅读 下载全文
  • 机器学习算法包括传统机器学习算法和深度学习算法。传统机器学习算法在中医诊疗领域中的应用研究较多,为探究中医辩证规律提供了参考,也为中医诊疗过程的客观化提供了依据。与此同时,随着其在多个领域不断取得成功,深度学习算法在中医诊疗中的价值越来越多地得到业界的重视。通过对中医诊疗领域中使用到的传统机器学习算法与深度学习算法进行述评,总结了两类算法在中医领域中的研究与应用现状,分析了两类算法的特点以及对中医的应用价值,以期为机器学习算法在中医诊疗领域的进一步研究提供参考。
  • 社会化推荐研究综述 免费阅读 下载全文
  • 社会化推荐系统正随着互联社交网络的快速发展逐渐成为人们关注的热点问题。首先,介绍了社会化推荐的基础理论,阐述了社会化推荐的概念及基本框架,并在此基础上将其分类为面向个体的社会化推荐和面向群组的社会化推荐。接着,分别给出了面向个体和面向群组的社会化推荐的形式化定义,从个体和群组两个角度对社会化推荐系统的研究现状进行了综述。面向个体的社会化推荐主要包括基于评分预测的推荐方法和基于排序学习的推荐方法;面向群组的社会化推荐主要包括推荐方法的融合和推荐结果的融合。
  • 深度学习在智能机器人中的应用研究综述 免费阅读 下载全文
  • 机器人发展的趋势是人工智能化,深度学习是智能机器人的前沿技术,也是机器学习领域的新课题。深度学习技术被广泛运用于农业、工业、军事、航空等领域,与机器人的有机结合能设计出具有高工作效率、高实时性、高精确度的智能机器人。为了增强智能机器人在各方面的能力,使其更智能化,介绍了深度学习与机器人有关的研究项目与深度学习在机器人中的各种应用,包括室内和室外的场景识别、机器人的工业服务和家庭服务以及多机器人协作等。最后,对深度学习在智能机器人中应用的未来发展、可能面临的机遇和挑战等进行了讨论。
  • 模式驱动的软件架构设计研究综述 免费阅读 下载全文
  • 在目前的软件开发理论和实践过程中,软件生产从需求获取到代码完成都需要人工完成。从需求分析到体系结构的对应与转换依然依赖于软件设计者的技能、经验和创造力;大多数软件代码的生产仍然需要依靠程序员来人工完成。这种传统的软件生产方式为软件产业带来了许多问题。随着软件工程理论和case工具的发展,突破传统软件开发方式的方法论逐步被提出?;谀J降娜砑远绞侥芄辉诖尤砑橄竽P偷饺砑胱远傻墓讨薪谑〈罅咳肆?提高软件开发效率,增加软件的自适应性。通过介绍基于模式的软件自动化生产方式来重点研究软件架构的设计。
  • 区块链技术对人工智能的影响 免费阅读 下载全文
  • 区块链是比特币的支撑技术,具有去中心化、不可篡改、可追溯的特点,在金融、数字版权、公证、物联网、文档存储等领域开始逐步应用并取得了较大成果,已成为与人工智能、大数据、云计算等比肩的热门技术。人工智能建立在海量数据和强大计算力的基础上,区块链技术的特点可以很好地融入到人工智能应用中,从而推动人工智能的进一步发展。文中在介绍了区块链基本概念与工作机制的基础上,重点介绍区块链技术的发展对人工智能的影响,分析了区块链技术应用于人工智能领域的可行性,最后提出展望。
  • 基于大数据平台的企业画像研究综述 免费阅读 下载全文
  • 随着国民经济的发展,企业的数量不断增加?;谄笠翟擞辈暮A渴?可以利用大数据技术结合企业画像的理论来对企业进行全面分析,为企业成长、行业发展、政府监管等各方面提供可靠的数据分析。文中首先对当前国内外企业画像构建及其技术进行总结和分析,构建了基于大数据平台的企业画像标签体系模型和建??蚣?然后根据企业数据的特点,结合比较热门的用户画像技术,提出了几种处理企业的数据方法;最后提出使用大数据技术处理企业数据时值得讨论的几个问题。
  • P2P环境中的skyline查询综述 免费阅读 下载全文
  • 随着数据规模的增长以及网络技术的发展,对等网络(P2P)作为一种分布式信息共享与搜索的平台引起了越来越广泛的关注?;诙缘韧绺叨榷?、高度分散、扩展性强等特点,P2P上的skyline计算方法不仅需要满足集中式skyline计算方法的各种要求,还需要考虑减小网络通讯量、减少平均节点访问数、保持负载平衡等。文中对这个发展领域的最新技术进行了研究,并且描述了分布式skyline方法的目的和主要原理,概括了适用于P2P环境中的现有方法,并进行了性能比较分析。最后,给出了P2P环境skyline计算的未来发展方向。
  • 大数据时代——从冯·诺依曼到计算存储融合 免费阅读 下载全文
  • 海量数据的出现和硬件计算能力的提升,催生了第三次人工智能的发展热潮,大数据时代来临。首先,分析了拥有冯·诺依曼体系结构的计算机在大数据时代遭遇的存储墙、带宽墙和功耗高问题,引出为适应和满足大数据处理需求的计算机体系结构的发展趋势;接着,分析计算机体系结构层面的计算存储融合技术、软硬件结构、offloading算法的设计思路与技术特点,以及在商业系统中的应用,为高性能计算、数据中心建设和智能SSD产品设计等提供启发意义;分析微观层面基于硅穿孔的3D堆叠封装技术和最新的产业动态;最后,阐述代表计算存储一体化发展目标的类脑计算和最新的研究进展。
  • 软件成本评估方法综述 免费阅读 下载全文
  • 如何做好软件项目预算一直是政府机关、企事业单位进行信息化建设的难题之一。软件成本评估是通过一套流程或模型对软件项目开发的工作量、工期和成本进行评估的行为,可以提高软件预算的精确度,有利于保障软件项目的交付周期,合理安排和调度研发人员。首先,对软件成本评估方法进行分类介绍和对比,分析其优缺点;然后,采用软件项目样本数据,对功能点、用例点、神经网络、类推4种评估方法进行实验分析;最后,指出现有的软件成本评估方法存在的问题和进一步研究的方向。
  • SDN性能优化技术研究综述 免费阅读 下载全文
  • 软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)是一种新兴的网络架构,完全解耦了数据平面与控制平面??刂破矫婕兄贫ú⑾路⑷霾?数据平面单纯负责数据转发。通过控制平面的开放接口,SDN实现了网络的可编程性。在未来SDN大面积部署应用的过程中,各个平面的性能优化技术将面临诸多挑战。首先,分析了SDN架构中控制平面和数据平面的性能优化技术的发展现状。其次,总结了各平面性能优化过程中所面临的问题。最后,展望了SDN性能优化方面的未来研究趋势。
  • 基于改进粒子群算法的电动汽车停车场V2G策略研究 免费阅读 下载全文
  • 为解决电动汽车大规模并网带来的一系列问题,国内外逐步在城市商业停车场内提供电动汽车充电服务。在此背景下,提出一种基于电动汽车并网技术的电动汽车充放电停车场模型。该模型响应实时电价,对电动汽车的充电并网行为进行动态调度,继而与电网进行能量交互。在求解电动汽车最优调度策略时采用粒子群优化算法,从可行性编码、自适应搜索半径、边界变异修正等方面进行改进,以提高算法的效率及收敛精度。仿真实验采用美国PJM公司的实时电价数据及主流电动汽车的型号参数,对比分析了3种不同情景下电动汽车停车场的运营过程及结果,验证了所提模型的合理性以及改进算法的有效性。
  • 室内环境下基于最优路径规划的PSO-ACO融合算法 免费阅读 下载全文
  • 为了使移动机器人在室内障碍物环境下寻找到达指定目的地的最优路径,提出了一种基于粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO)的改进路径规划的PSO-ACO融合算法。PSO-ACO融合算法针对粒子群算法中粒子容易早熟引起的局部最优问题,采用蚁群算法获得全局最优解;同时有效地解决了粒子群算法中粒子多样性、种类少,以及蚁群算法中初始化信息素匮乏及耗时过多的问题。仿真结果表明,与粒子群算法和蚁群算法相比,PSO-ACO融合算法在提高算法的全局搜索能力和搜索速度的前提下,极大地改善了算法寻找最优解的能力,实现了最优路径的规划。
  • 基于PAGA的RTS游戏多单元控制方法研究 免费阅读 下载全文
  • 实时战略游戏(RTS)中的单元控制在人工智能(AI)领域是一个具有挑战性的问题。这类游戏是实时约束的,并且具有庞大的状态和行动空间,智能算法已不能很好地解决这类问题。在脚本空间搜索策略对战斗场景中的多单元进行控制,可以有效地克服巨大的分支因子带来的不利影响。文中运用自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)在脚本空间进行搜索,为战斗场景中的多单元提供良好的行动序列,实现了对单元的有效控制。实验结果表明,提出的PAGA(Portfolio Adaptive Genetic Algorithm)是可行且有效的,在大规模单元控制中的性能优于现行算法。
  • 基于字词融合特征的微博情绪识别方法 免费阅读 下载全文
  • 文本情绪识别是自然语言处理问题中的一项基本任务。该任务旨在通过分析文本判断该文本是否含有情绪。针对该任务,提出了一种基于字词融合特征的微博情绪识别方法。相对于传统方法,所提方法能够充分考虑微博语言的特点,充分利用字词融合特征提升识别性能。具体而言,首先将微博文本分别用字特征和词特征表示;然后利用LSTM模型(或双向LSTM模型)分别从字特征和词特征表示的微博文本中提取隐层特征;最后融合两组隐层特征,得到字词融合特征,从而进行情绪识别。实验结果表明,该方法能够获得更好的情绪识别性能。
  • 决策系统中几种约简之间的关系 免费阅读 下载全文
  • 不可区分关系是粗糙集理论的基础。首先,刻画了λ约简与最大分布约简、分布约简之间的相互关系,证明了λ协调集是最大分布协调集,也是分布协调集;其次,针对λ约简设计了一种基于区分矩阵中属性频率的启发式约简算法,可以降低约简计算的复杂度;最后,通过实例验证了所提算法的可行性与有效性。
  • WDS:基于词向量的文本相似函数 免费阅读 下载全文
  • 为进一步提高文本相似度计算的准确性,在系统相似函数的架构下,提出了基于词向量的文本相似函数WDS(Word Documents Similarity)及其优化算法FWDS(Fast Word Documents Similarity)。该函数将文本词语集合对应的词向量集合看作系统,将词语对应的词向量看作系统的元素,则两个文本相似度就是两个向量集合的相似度。在具体计算时,以第一个向量集合为标准进行两个向量集合的对齐操作,同时计算相似元与非相似元的多个参数。实验结果表明,随着文本长度的增加,与WMD和WJ算法相比,WDS表现出了较高的命中率。
  • 基于加权平均值的一种分支启发式方法 免费阅读 下载全文
  • 在可满足性(Satisfiability,SAT)问题算法中提出有效的分支策略可以提高求解器的效率,文中主要从冲突分析的角度出发,依据变量是否发生冲突和冲突的次数,提出一种基于加权平均值的分支启发式方法。该方法首先采用一组序列来记录变量是否参与冲突;其次赋予一个加权平均函数,依据变量的序列和决策层求出函数值;最后选择具有最大的函数值变量赋值,执行实例分析比较。由于该方法是对控制编码方法的改进,因此在进行例子分析时,采用了比较法和分析法,同时分析比较了所提方法、SUM(Sum in experiment)策略和ACIDS(Average Conflict-index Decision Score)策略。对SATLIB(SAT Little Information Bank)中的实例进行分析,结果表明所提方法能够实现更多子句被满足或最新冲突子句优先满足。
  • 梯度优化决策树的集成学习及其应用 免费阅读 下载全文
  • 集成学习通过构建具有一定互补功能的多个分类器来完成学习任务,以减少分类误差。但是当前研究未能考虑分类器的局部有效性。为此,在基于集成学习的框架下,提出了一个分层结构的多分类算法。该算法按预测类别分解问题,在分层的基础上,集成多个分类器以提高分类准确度。在美国某高校招生录取这一个实际应用的数据集及3个UCI数据集上进行实验,实验结果验证了该算法的有效性。
  • 基于LSTM的船舶航迹预测模型 免费阅读 下载全文
  • 针对海上日趋复杂的情形,提高船舶交通服务系统(Vessel Traffic Service,VTS)的决策水平迫在眉睫。针对船舶航行轨迹多维度的特点以及对船舶轨迹预测的精确度和实时性的需求,提出了结合船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据和深度学习的船舶航行轨迹预测方法。构造基于AIS数据的航行轨迹特征,提出了循环神经网络-长短期记忆(Recurrent Neural Networks-Long Short-Term Memory,RNN-LSTM)模型,利用广州港内的船舶AIS数据对模型进行训练,并对未来船舶航行轨迹进行预测。实验结果表明,利用RNN-LSTM模型的预测方法具有精确度高、易实现的特点,并且与传统处理方法相比,其在处理序列数据方面更具优越性。
  • 一种基于信誉机制的科学文献影响力评价方法 免费阅读 下载全文
  • 学术影响力评价一直是文献计量学领域的一个研究热点。已有的大多基于数据挖掘的学术影响力评价方法忽略了恶意活动产生的影响,导致评价结果欠佳。为解决这一问题,提出了一种名为ReputeRank的新方法,该方法采用信誉机制来评估引文网络中出版物的有效性。信誉机制包括3个阶段:种子集选择阶段、信誉传播阶段和集成计算阶段。首先,ReputeRank利用SCI期刊分区信息选择引文网络中潜在的好种子和坏种子;然后,根据信誉传播思想,信誉度良好的种子指向的论文通常具有更高的可信度,而信誉度不好的种子指向的论文通常具有较低的可信度,该方法使用TrustRank和Anti-TrustRank评价公式在引文网络中迭代传播信任值和不信任值;最后,根据引文网络中的信任值和不信任值,利用综合集成公式对每篇论文计算评分,并根据评分结果对所有论文降序排列。在KDD cup 2003数据集上的实验结果表明,与3种影响力评价方法PageRank,CountDegree和SPRank相比,ReputeRank能够获得更优的效果。
  • 一种并行ACS-2-opt算法处理TSP问题的方法 免费阅读 下载全文
  • 针对基本ACS算法模型求解TSP问题的缺陷,对ACS算法添加2-opt邻域搜索策略,增强算法对TSP问题解的构造能力,提高算法对TSP问题的求解精度。同时,根据ACS算法易于并行化的特点,使用并行化ACS算法与算法参数优化混合方案,提高ACS算法求解TSP问题的速度。最终实现了对中等规模TSP问题具有较好求解性能的并行ACS-2-opt算法。实验结果表明,2-opt策略对于提升ACS算法的求解精度具有明显的效果;采用不同参数设定信息素启发因子时,求解时间具有较大差异;在采用节点距离倒数作为期望启发值时,ACS算法模型呈现退化性;在并行条件下,ACS-2-opt算法处理TSP问题时具有良好的并行性能。
  • 用于交通信号灯控制的特征表示近似Q学习 免费阅读 下载全文
  • 强化学习通过与环境的交互来学习行为策略。强化学习方法是在线的增量学习,易于实现。文中提出了基于函数近似的强化学习算法,并将其用于自适应交通信号灯控制?;诒砀竦那炕靶枰耆淖刺碚?随着车道数和路口数的增加,计算复杂度呈指数增长,即使中小规模的交通网络也很难实现,从而不能应用于实际的交通信号灯控制。因此文中使用基于特征的状态表征来有效地解决维数灾难问题;通过简便的方法获取车流的拥塞等级以及红灯的时长,使用函数近似定义Q值,进而实现高效的自适应控制。在GLD上的仿真实验结果验证了该自适应控制方法的有效性和可行性。
  • 基于灰狼算法的主题爬虫 免费阅读 下载全文
  • 为了解决主题爬虫在全局搜索中难以实现最优解的问题,提高主题爬虫的准确率和召回率,文中设计了一个结合灰狼算法的主题爬虫搜索策略。实验结果表明,与传统的广度优先搜索策略以及同样是群体智能算法的遗传算法相比,基于灰狼算法的主题爬虫的性能有了很大的提高,能爬取到更多的主题相关的网页。
  • 基于战场热点图的MOBA类游戏战术分析研究 免费阅读 下载全文
  • 随着电子竞技产业不断发展,除了经验、天赋、技巧等决胜因素外,数据分析对MOBA游戏的胜负手影响越来越大。针对某些MOBA类游戏无法直接通过接口获得准确数据的问题,提出根据官方提供的热点图来对核心人物的位置数据进行预处理,利用原型聚类算法思想的PNN(Probabilistic Nearest Neighbor)算法对热点图进行战术分析,最后以概率的形式导出战术:对战方核心人物去往战场核心点的移动概率。本算法加入了加权距离以改善KNN利用欧氏距离计算样本点之间差异的不足,并利用最小二乘法来取得最优的常数解;同时对所有的距离数据进行归一化处理,提高了算法准确度。最终实验表明了所提方法预测战场核心人物去往核心点的概率的有效性。
  • 基于卷积神经网络的柴油发电机健康评估 免费阅读 下载全文
  • 柴油发电机是水面无人艇(USV)的核心设备之一,其健康状态直接影响USV的航行状态。为了保证USV的健康航行,提出了一种基于卷积神经网络的健康评估方法。该方法以发电机基本参数作为特征参数,建立健康评估模型,得出发电机健康评估状态。以百吨级电力推进USV柴油发电机为实例进行模型验证,得出发电机的健康状态转换关系及健康阈值为0.03。与常用的BP神经网络进行对比,该模型的收敛速度、识别速度、评估准确率都有明显提升。
  • 深度学习优化算法研究 免费阅读 下载全文
  • 深度学习是机器学习领域热门的研究方向,深度学习中的训练和优化算法也受到了较高的关注和研究,已成为人工智能发展的重要推动力?;诰砘窬绲幕窘峁?介绍了网络训练中激活函数和网络结构的选择、超参数的设置和优化算法,分析了各算法的优劣,并以Cifar-10数据集为训练样本进行了验证。实验结果表明,合适的训练方式和优化算法能够有效提高网络的准确性和收敛性。最后,在实际输电线图像识别中对最优算法进行了应用并取得了良好的效果。
  • 基于种群多样性的可变种群缩减差分进化算法 免费阅读 下载全文
  • 为了更有效地避免早熟收敛,提高算法的全局搜索能力,提出了基于种群多样性的可变种群缩减差分进化算法(Dapr-DE)。首先,Dapr-DE使用群体多样性指标控制种群规模缩减;然后,使用聚类将种群分为不同类簇,在类簇中根据适应度值删除个体,既维持了种群的多样性,又减少了由于存在过多相似个体而导致的局部收敛。最后在CEC14测试集的30个函数优化问题上进行了实验比较,验证了所提算法的有效性。
  • 面向FMS基于改进的混合PSO-GA的多AGV调度算法研究 免费阅读 下载全文
  • 在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)中,自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)常被用于搬运物料或产品,因此AGV的优化调度成为提高生产效率的关键。AGV的调度除了要考虑AGV的任务分配问题,还需要参考每个操作的花费时间、小车的运行时间等因素。相比于单AGV调度算法,多AGV多任务调度算法需要一个更加复杂的模型来支撑。在考虑AGV的电量状况下,以最小完成时间与调度最少AGV数量作为优化目标,提出了一种改进的混合遗传算法与粒子群算法(PSO-GA),并基于该算法给出了多AGV调度模型,在此基础上进行了仿真实验。结果表明,相较于单一的GA或PSO算法,所提算法在全局寻优收敛与运行时间上有明显的优化效果,而相比于现有的混合PSO-GA算法,其在搜索精度和收敛速度上有进一步提高。
  • 多特征融合红外舰船尾流检测方法研究 免费阅读 下载全文
  • 针对舰船热尾流红外图像易受海杂波干扰、对比度偏低,传统方式无法对其进行识别的问题,提出一种基于Gabor滤波组和局部信息熵特征融合的红外舰船尾流检测算法。首先,应用灰度共生矩阵计算尾流与海面背景的对比度,判断该区域是否存在舰船尾迹,并提取出感兴趣区域以提高算法后续处理速度;其次,将多方向Gabor滤波器和局部信息熵两种纹理进行特征融合,实现舰船尾流特征增强;最后,经阈值分割、Hough变换实现红外舰船尾迹检测。实验结果表明,该方法能够有效地保留舰船尾流的纹理特征和细节,准确地提取完整的尾流边缘,从而大大提高检测率。
  • 基于计算机视觉的原木高出材率的研究 免费阅读 下载全文
  • 计算机能模拟人眼视觉环境来甄别、测量视野中的事物,随着精度的不断提高,计算机视觉能代替人眼实现简单、重复的人工操作。计算机视觉结合原木剖料可以提高原木的出材率,减少木材损耗。凭借计算机的高效性、准确性,计算机视觉能实现原木的最大利用,最大程度减少生成方木浪费的原料,提高原木出材率。将所提算法应用于自动化带锯原木切割系统的基本流程是通过图像预处理来消除图像噪声,通过颜色分割去除背景,通过边缘检测给出感兴趣区域的轮廓,应用形态学运算连接和填补被误处理的轮廓边缘,计算最大面积的拟合椭圆。实验结果表明,该算法可以满足实际生产的需要,实验精度达到95%以上。
  • 一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法 免费阅读 下载全文
  • 针对增量式运动恢复结构算法在多视图几何三维重建算法中运行效率低的问题,提出了一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法。首先对利用摄像机获得的目标图像使用AKAZE算法检测特征并匹配,并使用随机抽取一致性算法和三视图约束剔除弱匹配图像。然后根据匹配图间的相对位姿参数,通过最小二乘法解算全局旋转参数,并利用三视图约束关系求解全局位移参数。最后进行一次光束法平差优化。实验结果表明,该算法在改善重建效果的基础上提高了处理效率,能够满足快速处理的需求。
  • 基于GA-BP神经网络的双摄像机位姿视觉调节方法 免费阅读 下载全文
  • 文中提出了双摄像机模组位姿调节参数计算的GA优化BP神经网络模型,根据目标模板上的特征点在双摄像机上的成像坐标,计算两个摄像机之间的位姿偏离参数。为弥补BP神经网络的不足,采用GA算法对BP神经网络进行了优化。利用训练样本数据集对所提出的模型进行了训练,并利用测试样本数据集对模型进行了测试;最后将训练好的模型用于双摄像机模组位姿调节的实际生产中。实际应用结果表明,基于所提出的方法设计的双摄像机模组位姿调节装置,调节精度和调节时间都能满足实际生产的要求。
  • 连续复杂手语中关键动作的提取算法 免费阅读 下载全文
  • 文中提出了一种在手语动作中提取关键动作的算法。在连续复杂的手语动作中,关键动作数量少且状态相对稳定,因此利用关键动作构造手语的数据模型,将会减少不稳定因素,提高准确率。因此文中提出了一种自适应的分类算法,利用关键动作之间时间的先后关系,以及动作上的不相关性,逐步提取关键动作。实验证明,该算法不仅可以面向非特定人群,而且无论是对单独的手语词汇,还是连续的手语语句,均可以提取到全部的关键动作。关键动作可以看作是手语的基元,因此关键动作的提取对于构造新的手语数据模型以及识别手语都具有重要意义。
  • 融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测 免费阅读 下载全文
  • 针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。
  • 基于时序特征的草图识别方法 免费阅读 下载全文
  • 草图识别是一项很具有挑战性的工作。目前,大部分草图识别的工作都将草图当作普通的纹理图像,忽视了草图的时序性。因此,文中通过挖掘草图的时序性,将草图笔画按照时间分组。为进一步利用时序特征在草图识别过程中的作用,使用了循环神经网络将笔画分组按照时间序列作为输入,最后使用联合贝叶斯将各个时序下获得的草图特征进行整合,完成草图的识别工作。在公开标准数据集上对所提算法进行了测试,实验结果显示该算法的识别准确率明显高于其他算法。
  • 深度卷积神经网络实现硬性渗出的自动检测 免费阅读 下载全文
  • 为实现硬性渗出的自动检测,构建糖网病计算机辅助诊断系统,文中提出了一种基于深度卷积神经网络的硬性渗出提取方法。该方法主要分为两个部分:线下训练硬性渗出分类模型和在线检测硬性渗出。线下训练分类模型是利用深度卷积神经网络自动提取特征训练出硬性渗出的分类模型;在线检测硬性渗出使用训练好的分类模型对眼底影像中的硬性渗出进行检测,并获取硬性渗出的概率图以及伪彩色图。利用文中方法在标准数据集DIARETDB1和自选数据集上进行验证,结果表明所提方法行之有效,鲁棒性较好,具有很强的临床实践意义。
  • ?;凡执⒅屑す獠饩嗟淖允视Ψ植憔劾嗳ピ胨惴ㄑ芯?/a> 免费阅读 下载全文
  • 为实现?;凡执踩ぞ?采用激光测距、编码器等进行库内五距的监测。针对测距数据的噪声问题,设计了一种分层去噪、反馈补偿的自适应调节阈值的聚类去噪算法。针对噪声特点及距离的不同,以被测实物为中心将其由远及近划分为3类,第一层、第二层使用峰值去噪,第三层使用夹角分段拟合,同时进行层间的反馈纠错实现闭环去噪。实验表明,与拟合去噪算法相比,所提方法的方差降低了0.83;与差值去噪算法相比,所提方法解决了小部分噪点集中出现而不能去除所带来的灾难性影响的问题,方差值降低了1.93。该算法可准确去除噪点并还原监测物体位置。
  • 相对颜色空间下梯度分层重构的分水岭分割 免费阅读 下载全文
  • 为了改善传统分水岭算法中的过分割现象,考虑到反射亮光对图像的干扰,提出了一种相对颜色空间下的梯度分层重构的分水岭分割算法。首先将彩色图像由RGB空间转换到与反射亮光无关的相对颜色空间;其次结合图像信息熵获得彩色图像的梯度图像;然后根据梯度直方图的分布信息,对梯度图像进行分层重构;随后采用形态学极小值标定技术对合并后的梯度图像进行强制标定;最后对修正后的图像进行分水岭分割。对不同类型的图像进行分割实验,实验结果显示该算法相比其他3种典型的分水岭算法在分割区域个数、运行时间及区域间差异性指标(DIR)上的表现都较为突出。该算法更符合人眼对图像的感知,分割效果和性能较好,具有较高的鲁棒性和实用性。
  • 一种后处理式的改进抗锯齿算法 免费阅读 下载全文
  • FXAA算法是一种后处理式的抗锯齿算法,由于它是基于图像像素的边缘检测算法,在很多情况下边缘检测的不准确会造成许多不必要的抗锯齿计算,导致图像过度模糊。为了提高抗锯齿的性能,提出了一种基于FXAA算法的改进抗锯齿算法(IAAFXAA)。该算法将相对视点的深度和法线保存到纹理中,当使用深度和法线信息时从G-buffer中提取。该算法能利用深度、法线信息进行较为精确的边缘检测。大量的实验结果与分析表明,该算法在保证抗锯齿效果的同时,能更加精确地确定抗锯齿区域,生成高质量的边界,避免图像的过度模糊,提升图像质量。
  • 一种基于四叉树的改进的ORB特征提取算法 免费阅读 下载全文
  • 文中提出了一种基于四叉树的改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征提取算法,它能够解决图像特征提取过程中特征点过于集中而导致的图像局部特征信息丢失的问题。首先,将图片构造成图像金字塔来解决尺度不变性问题;然后,在每一层金字塔图像上检测角点来提取特征点;接着,引入四叉树算法来均匀化分布特征点并计算特征点的方向和描述子;最后,以华硕深度摄像头(Xtion PRO)为实验工具,在室内环境下提取周边特征点,并将提取效果与其他方法进行对比,实验证明了所提算法在图像特征均匀化处理方面的快速性以及准确性。
  • 基于区域卷积神经网络的农业害虫检测方法 免费阅读 下载全文
  • 当前农业害虫综合防治中,农业害虫检测主要通过专业人员手动收集和分类实地样本,这种手动分类方法既昂贵又耗时。现有的通过计算机实现的自动农业害虫检测对害虫所处背景环境的要求较高,并且无法实现农业害虫的定位。针对这些问题,文中基于深度学习的思想,提出了一种新的农业害虫自动检测方法,它由区域提取网络和Fast R-CNN两个部分组成。区域提取网络在任意大小且背景繁杂的图像上的某一个或多个区域进行特征提取,得到农业害虫的初步位置候选区;将农业害虫的初步位置候选区作为Fast R-CNN的输入,Fast R-CNN通过学习农业害虫种类的种内差异和种间相似性,判定初步位置候选区中的目标类别并计算精准坐标。文中同时建立了一个已标注标签的实际场景的农业害虫数据库,将提出的农业害虫检测方法在此数据库上进行测试,识别精度的均值可达到82.13%。实验结果表明,提出的方法能够有效地提升农业害虫类别判断的准确度,得到农业害虫的精准定位,优于以往的自动化农业害虫检测方法。
  • 一种基于核相关滤波的视觉跟踪算法 免费阅读 下载全文
  • 视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著。但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标。文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型。实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度。通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性。
  • 高斯过程下的CMA-ES在医学图像配准中的应用 免费阅读 下载全文
  • 为了改进协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)的性能,提出了一种高斯过程协助下的协方差矩阵自适应进化策略(GPACMA-ES)。该策略利用CMA-ES中的协方差矩阵构建核函数,引入高斯过程,在线学习历史经验,并根据历史经验预测全局最优解的最有前景区域,有效地降低了适应度函数的评价次数。同时,为了提高群体的搜索效率,引入了置信区间。群体在置信区间内更高效地采样,使得算法具备更快的收敛速度和全局寻优能力。最后,将GPACMA-ES算法应用于医学图像配准中,配准精度和效率均高于标准的CMA-ES算法。
  • 多层前向人工神经网络图像分类算法 免费阅读 下载全文
  • 传统人工神经网络的输入均为向量形式,而图像由矩阵形式表示,因此,在用人工神经网络进行图像处理时,图像将以向量形式输入至神经网络,这破坏了图像的结构信息,从而影响了图像处理的效果。为了提高网络对图像的处理能力,文中借鉴了深度学习的思想与方法,引进了具有矩阵输入的多层前向神经网络。同时,采用传统的反向传播训练算法(BP)训练该网络,给出了训练过程与训练算法,并在USPS手写数字数据集上进行了数值实验。实验结果表明,相对于单隐层矩阵输入前向神经网络(2D-BP),所提多层网络具有较好的分类效果。此外,对于彩色图片分类问题,利用所提出的2D-BP网络,给出了一个有效的可行方法。
  • 一种基于复杂网络的图像形状及纹理描述方法 免费阅读 下载全文
  • 文中提出了一种基于复杂网络的图像特征描述方法。将图像的关键点作为复杂网络节点,利用最小生成树分解法完成初始网络的动态演化过程,由不同演化阶段下的复杂网络特征实现对图像的形状描述;根据图像像素和周围邻域的距离与灰度的相似度,由不同的阈值生成度矩阵,统计不同阈值下网络节点的度分布,完成图像的纹理描述。实验证明,该算法具有较强的鲁棒性和旋转不变性,并且在分类实验中也有较好的表现。
  • 结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法 免费阅读 下载全文
  • 采用传统的模糊C均值聚类(FCM)算法进行彩色图像分割存在聚类数的选取、初始聚类中心的确定、迭代过程中的大计算量及后处理等问题。在对上述问题进行研究的基础上,针对传统FCM聚类分割时初始值选取方法的盲目性和随机性,为了更准确地自动获取待分割图像聚类的初始参数,提出了一种结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法(HFCM),该方法可根据待分割图像的三维颜色直方图自适应地获取FCM算法的初始聚类中心及聚类数目,同时提出一种最频滤波与区域合并相结合的新的后处理策略,有效消除了小的空间区域。实验表明,相对于传统FCM,该图像分割方法的速度较快,并且分割结果更接近人类分割效果。
  • 基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法 免费阅读 下载全文
  • 为了充分利用三维模型的颜色、形状、纹理等特征,提出以三维模型渲染图像为数据集,利用渲染图像角度结构特征实现三维模型检索。首先,该方法以三维模型渲染图像为测试集,利用已有类别标记的自然图像作为训练集,通过骨架形状上下文特征对渲染图像进行分类,提取角度结构特征,建立特征库;然后,对输入的自然图像提取角度结构特征,与特征库中的角度结构特征进行相似度匹配计算,实现三维模型检索。实验结果表明,充分利用渲染图像的颜色、形状和空间信息是实现三维模型检索的有效方法。
  • 基于NL-Means的双水平集脑部MR图像分割算法 免费阅读 下载全文
  • 针对脑部MR图像中通常伴有灰度不均、高噪声的缺点,且传统水平集无法有效分割的问题,提出了一种基于NL-Means的双水平集算法。首先,利用改进型NL-Means算法对带有噪声的医学图像进行去噪处理,再通过双水平集算法对图像进行分割,提取多目标区域,为了去除医学图像中灰度不均对分割效果的影响,所提算法引入了偏移场拟合项,进一步改进了双水平集模型,进而对去噪图像分割效果进行了优化处理。实验结果表明,所提算法能有效地解决灰度不均与高噪声的问题,能够将伴有灰度不均的高噪声脑部MR图像完全分割出来,从而获得预期的分割效果。
  • 局部自相关函数在基于内容的图像检索中的应用 免费阅读 下载全文
  • 在图像检索领域中,为了更加方便、高效地进行图像检索,文中提出了一种新的图像检索特征——局部自相关特征,为基于内容的图像检索提供了新的工具,它兼具方向特征和纹理特征。利用提出的局部自相关特征在Corel10K图像库上进行了大量的实验,实验结果表明局部自相关特征的平均检索精确度和召回率虽然低于颜色特征,但高于方向特征,是除颜色特征之外又一个高效的图像检索特征。
  • 基于深度学习的胃癌病理图像分类方法 免费阅读 下载全文
  • 针对深度卷积神经网络能够有效提取图像深层特征的能力,选择在图像分类工作中表现优异的GoogLeNet和AlexNet模型对胃癌病理图像进行诊断。针对医学病理图像的特点,对GoogLeNet模型进行了优化,在保证诊断准确率的前提下降低了计算成本。在此基础上,提出模型融合的思想,通过综合不同结构和不同深度的网络模型,来学习更多的图像特征,以获取更有效的胃癌病理信息。实验结果表明,相比原始模型,多种结构的融合模型在胃癌病理图像的诊断上取得了更好的效果。
  • 基于形态Snake模型的遥感影像的单木树冠检测算法 免费阅读 下载全文
  • 单木树冠检测可以辅助林业统计获取诸如树冠位置、冠幅、胸径等信息,对发展精准林业具有重大意义。针对单木树冠检测中树冠轮廓描绘不精确的问题,文中提出了一种基于形态Snake模型的遥感影像的单木树冠检测算法。该算法首先对林区特征进行了分析,然后使用局部极值法对林区特征图和距离变换图提取树冠顶点,最后根据树冠顶点为所有树冠初始化形态Snake模型轮廓,并迭代进行轮廓演变,得到最终的树冠轮廓。为了验证方法的有效性,对比分析了区域生长法、模板匹配法、分水岭法和所提出的形态Snake模型法。实验结果表明,所提方法的检测结果更准确,树冠轮廓更接近实际形状,与其他已有方法相比,整体检测得分提高了6%,面积平均差降低了0.5 m 2。
  • 智能钢轨磨耗检测方法的研究 免费阅读 下载全文
  • 在分析了目前国内外钢轨磨耗检测方法及技术特点的基础上,结合实际需求,提出了基于一字线激光图像处理的钢轨磨耗检测方法。利用一字线激光图像在磨耗钢轨上的弯曲程度检测钢轨磨耗的宽度与深度,通过屋脊形边缘检测法寻找激光图像的中心点和边缘点,并拟合直线;确定磨耗检测的特征量组,利用特征量间的相关系数,去除冗余特征,选择最优特征组合。实验测试结果表明,该方法能够有效提取特征量值,并准确计算钢轨磨耗的宽度和深度值,具有计算信息量小、算法简便、精度高的特点,为钢轨磨耗检测装置的开发奠定了基础。
  • 基于伪PCA的手写数字识别算法 免费阅读 下载全文
  • PCA(Principal Component Analysis)是最重要的数据降维算法之一,针对降维过程出现的信息丢失问题,学术界说法不一?;诖?文中提出了一种新的改进算法(Similar Principal Component Analysis,SPCA),新算法在处理过程中保留了部分细节信息。以手写数字(MNIST)数据库为例,将原始向量组进行临近特征筛选,得出多维复合非正交特征向量组;将训练库所得的向量组与测试集的向量组进行比对,识别出所测试的手写数字。结果表明,该算法能够以较少量的训练样本实现对测试样本的较为完全的识别。
  • 全双工CSMA网络中的隐藏终端问题研究 免费阅读 下载全文
  • 同时同频全双工技术允许节点在同一频带内同时发送和接收信号,理论上可以将频带利用率提高一倍。该技术虽然可以有效缓解传统CSMA网络中的隐藏终端问题,但是全双工CSMA网络中的隐藏终端问题仍然缺少全面且深入的研究。对半双工CSMA网络中隐藏终端问题及其解决方案进行了分析,介绍了全双工CSMA网络中的4种传输模式,理论分析和实验仿真说明了全双工CSMA网络中的隐藏终端问题。最后进一步分析了一些现有的全双工媒体访问控制(Medium Access Control,MAC)协议,并提出了几个在设计全双工MAC协议时为解决隐藏终端问题而应该考虑的问题。
  • 基于时间、空间和规则的无线网络告警关联方法 免费阅读 下载全文
  • 无线网络应用的普及使网络故障管理成为网络运维的关键。为了从大量的网络告警数据中快速准确地找到告警、定位根源故障,提出了一种基于时间、空间和规则的无线网络告警关联方法。该方法基于专家规则库、网络拓扑结构,以及告警的时间序列,将时间、空间、传统单一的规则告警关联方法相结合,综合定位根源告警;针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法,针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法,先找到产生告警的子网,再从该子网的节点间找到产生告警的节点;同时,通过动态维护网络拓扑结构和专家规则库,能够适应无线网络的动态变化特点。实验结果表明,提出的基于时间、空间和规则的告警关联方法的准确率为86.6%。
  • 基于相对熵的节点影响力测量方法 免费阅读 下载全文
  • 识别中心节点是复杂网络分析的一个关键问题。文中结合现有的中心性测度方法,提出了一种利用TOPSIS法的相对熵,以此识别网络中的中心节点。现有的中心性测度方法可以被看作在复杂网络中确定各节点属性的排名。因此,提出的方法可以利用各种中心性测度方法的优点,获得一个更优的排名结果。最后用数值实验验证了所提方法的有效性。
  • 基于MIMO系统的容量最大化资源分配算法 免费阅读 下载全文
  • 多输入多输出(MIMO)技术可以提高系统传输速率、增大系统容量。针对应急通信中短时间内用户激增,传统资源分配算法的系统容量无法满足用户需求的问题,提出一种基于MIMO-OFDM系统用户最小速率的系统容量最大化资源分配算法。该算法考虑了应急场景内通话类等低速率业务剧增的情况,首先根据用户速率由低到高依次分配子载波,然后根据分得的子载波数之比将剩余子载波按照用户速率由高到低分配;对于有盈余带宽的子载波,采用子载波分组的方法再分配,从而最大化系统服务用户数。为了补偿信道衰弱和抑制信道间干扰,提出一种对子载波信道矩阵分组的功率分配方法,减少了迭代次数,降低了复杂度。从吞吐量、服务用户数和计算复杂度等方面评估了容量最大化算法的性能。仿真结果表明,相对于传统的资源分配算法,所提算法增加了系统服务用户数,减小了计算复杂度。
  • 能量捕获无线传感器网络中高可靠数据收集策略 免费阅读 下载全文
  • 能量捕获无线传感器网络(EH-WSN)具有从环境中捕获能量的能力,可以无限期持续工作,因此具有非常广泛的应用前景。目前已有的大多数EH-WSN路由方案往往侧重于如何提高能效性,而可靠性作为EH-WSN中的重要性能指标却很少被考虑到。文中利用能量捕获网络特性,对节点的链路成功收包率和节点重传次数期望进行推导,建模网络可靠性最大化问题,基于能量捕获速率、链路质量、节点间距离,提出了一种生成高可靠性数据收集树的方案。实验结果表明,相比于其他数据收集方案,该路由方案能显著提高网络可靠性。
  • 基于拓扑路径的网络演化传播机制研究 免费阅读 下载全文
  • 现有的社会网络信息传播模型主要分析传播的途径,将传播过程与节点的度相结合,而传播媒介常常被忽略。在现实世界的网络中,传播源作为一个物理传播媒介通常由特定的路径从一个节点传播到另一个节点(基于路径的传播)。本研究不再局限于节点的总体行为分析,而是分别考虑每个节点的状态转换,用连续状态的马尔科夫链分析来模拟传播源和路径对传播行为的影响。该方法通过引入平均场近似,将基于路径的传播机制的计算复杂度从指数级别降低到多项式级别;定义了同时包含路由选择和交通信息的传播特性矩阵,并得出了基于路径传播的关键传播阈值。当有效传播率低于关键传播阈值时,传播就会逐渐消亡,因此可以运用该关键传播阈值来促进或抑制基于路径的传播。最后,除了随机无标度网络,引入了现实世界网络交通作为研究案例来对比基于连接和基于路径的传播行为,结论表明所提模型在社交网络中的传播具有高度持续性和极强的稳定性。
  • 无线可充电传感网的高能效移动充电策略 免费阅读 下载全文
  • 采用无线能量传输技术的移动充电在无线可充电传感网的能量供给中扮演着重要角色。现有相关研究通常忽略了节点在等待充电时的能耗,简化对节点剩余能量阈值的假设,容易使节点耗尽能量而暂停工作。针对这一问题,文中提出一种新的移动充电策略,建立一种节点剩余能量预测模型以匹配节点的充电需求,分别构建了带权路径最小化以及基于带权路径的能量分配最大化问题,并分别采用遗传算法与线性规划对两者进行求解。通过仿真对所提移动充电策略进行了评估并与现有研究进行了对比。结果显示,所提移动充电策略有更高的移动充电能效,可维持网络长期正常工作。
  • 基于多通信半径加余弦定理的DV-Hop算法的改进 免费阅读 下载全文
  • 为了提高DV-Hop定位算法的定位精度,提出了一种基于多通信半径加余弦定理的DV-Hop改进算法。该算法的改进体现在两个方面:1)采用多通信半径广播位置,多次广播,细分跳数,使得未知节点与信标节点之间的最小跳数更加准确;2)在估计未知节点与对应信标节点的距离后,根据余弦定理调整和校正了估计跳距。在同样的仿真环境下将改进算法与经典算法进行了对比,仿真结果表明改进算法有效地提高了传感器节点的定位精度。
  • 基于符号执行技术的网络程序漏洞检测系统 免费阅读 下载全文
  • 网络程序由运行在不同物理节点上的服务器端和客户端组成。与普通二进制程序不同,网络程序在运行过程中,其服务器端和客户端会进行实时的通信和数据传输,二者之间的交互过程会对彼此的程序运行产生影响,因此,仅对服务器端程序进行分析?;岬贾侣┒吹穆┍ɑ蛭蟊?。首先以对网络程序进行自动化漏洞检测为目标,基于软件虚拟机的动态二进制翻译机制和选择性符号执行技术,对符号化数据的引入、符号执行过程中程序双端的状态同步技术进行了研究。然后通过重点函数挂钩的方式监控程序执行过程,确定了双端状态同步的判定模型,构建了一个自动化的网络程序漏洞检测系统。通过实验验证了该系统在实际网络程序漏洞发现过程中的有效性,并针对商业软件中存在的CVE漏洞进行了测试性检测,进一步证明了该系统的可推广性。
  • 信息隐藏中伪随机序列碰撞问题的算法改进 免费阅读 下载全文
  • 将秘密信息嵌入到有限大的载体图片的过程中,一般利用伪随机序列来选取要嵌入信息的像素点的位置。当秘密信息足够大时,伪随机数发生器产生的伪随机序列会重复出现,从而产生碰撞。如果选择跳过重复的位置,嵌入到有限大的载体图片中的秘密信息量将受限。因此,提出了一种改进算法,当伪随机数发生器产生的序列重复出现时,不跳过重复位置,正常进行嵌入操作,并将该重复位置上的操作过程以某种形式记录并保存;逆向提取时,通过密钥和该操作记录提取密文。该改进算法结合了密码学与信息隐藏技术,极大地扩展了嵌入到有限大的载体图片中的秘密信息的隐藏量,提高了信息隐藏过程的安全性。
  • 基于改进的BP神经网络的网络空间态势感知系统安全评估 免费阅读 下载全文
  • 文中利用BP神经网络算法建立了网络态势感知等级与感知参数之间的关系,定量评估了态势感知状况。神经网络在这一领域的研究最为成熟,但传统的BP神经网络算法在反馈误差方面速度较慢,且存在易收敛到局部极值的缺点,因此使用变步长学习策略和模拟退火法进行优化,搭建虚拟HoneyNet模拟网络环境,然后利用Matlab软件进行算法仿真,获得的结果与实际情况接近。
  • 基于空样式的网页水印方法 免费阅读 下载全文
  • 网页水印在网页版权?;ず头婪旅按鄹牡确矫婢哂兄匾τ?现有的网页水印技术主要是利用HTML对一些格式变化的不敏感性进行水印信息的嵌入,这类方法嵌入的水印信息与网页内容严重分离,水印的隐蔽性不强,容易受到攻击。文中提出一种新的基于空样式的网页水印方法,利用HTML对于没有定义的样式不做任何操作的性质,将水印信息转换为没有内容定义的空样式,并嵌入到网页的HTML代码中,使得水印信息与HTML代码联系紧密,隐蔽性强,不易被检测和攻击,同时拥有较大的水印信息容量。与现有方法相比,所提方法具有较大的优越性。
  • 基于奇异值分解的二维码加密算法 免费阅读 下载全文
  • 随着移动互联网和智能手机的快速发展,人们对网络中信息传输的安全性的要求越来越高。二维码作为一种存储和识别信息的技术已经在很多领域有着广泛的应用。但是二维码编码算法是公开的且未实现信息加密,在一些领域中存在信息安全问题。文中通过研究二维码编码规则及加密算法,提出一种基于奇异值分解的改进算法来对编码数据信息加密。通常,计算机存储数字化的图像文件是通过矩阵的方式,因此,图像对应的坐标像素的值都可以用矩阵的元素表示,计算机对数字图像的处理过程就是对这些非负矩阵进行运算。解密是加密的逆过程,即对图片矩阵进行奇异值分解加密,以及加密解出明文信息。实验证明,所提方法加、解密的效率高,安全性好。
  • 基于直觉模糊集理论的IDS方法研究 免费阅读 下载全文
  • 入侵检测是网络系统安全维护过程中的有效方法之一,主要指通过对网络系统中的各种数据进行收集、分析,进而发现其中存在的可能对系统安全构成威胁的入侵攻击行为,并迅速作出响应的过程。但由于网络空间中的攻击形式多样,具有许多未知和不确定性,因此如何对其中的不确定性进行描述并采取相应的措施成为了构建入侵检测模型的重要一环。直觉模糊理论就是一种针对系统中存在的不确定性问题进行研究的理论。因此,通过对基于直觉模糊集理论的入侵检测方法进行深入研究发现,其对于处理入侵检测系统中大量不确定性问题具有重要的作用和意义。文中对现有文献中3种典型的基于直觉模糊集理论的入侵检测方法进行了相对全面的分析介绍,并进行了适当的对比总结,指出了目前各种方法仍存在的不足和未来的研究方向,这对其进一步的发展具有一定的参考价值。
  • 基于Spark平台的并行KNN异常检测算法 免费阅读 下载全文
  • 随着大数据时代的到来,异常检测受到了广泛关注。针对传统KNN异常检测算法处理速度和计算资源的瓶颈,以及Hadoop平台上的MapReduce不能友好支持迭代计算和基于内存计算等问题,提出了一种基于Spark平台的并行KNN异常检测算法。该算法首先对数据集进行分区和广播,然后用map函数计算数据集在每个分区的K近邻,使用reduce函数归并map函数的输出计算全局K近邻得到异常度,将异常度前n个对象视为异常。与传统KNN异常检测算法相比,在保证检测精度的前提下该算法的性能与计算资源呈近似线性关系;与其他并行异常检测算法相比,该算法无需额外扩展数据,支持迭代,而且通过在内存中缓存中间结果来减少I/O花销。实验结果证明,该算法可以提高KNN算法在大规模数据上的异常检测效率。
  • 基于大数据的网络日志分析技术 免费阅读 下载全文
  • 传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题,研究了基于大数据技术的日志分析方案:由多台计算机完成日志文件的存储、分析、挖掘工作,建立了一个基于Hadoop开源框架的并行网络日志分析引擎,在MapReduce模型下重新实现了IP统计算法和异常检测算法。实验证明,在数据密集型计算中使用大数据技术可以明显提高算法的执行效率和增加系统的可扩展性。
  • 基于SVM分类器的XSS攻击检测技术 免费阅读 下载全文
  • Web应用高速发展的同时产生了大量安全漏洞,跨站脚本攻击(XSS)就是危害最为严重的Web漏洞之一,而基于规则的传统XSS检测工具难以检测未知的和变形的XSS。为了应对未知的和变形的XSS,文中提出了一种基于支持向量机(SVM)分类器的XSS攻击检测方案。该方案在大量分析XSS攻击样本及其变形样本和正常样本的基础上,提取最具代表性的五维特征并将这些特征向量化,然后进行SVM算法的训练和测试。通过准确率、召回率和误报率3个指标来对分类器的检测效果进行评价,并优化特征提取方式。改进后的SVM分类器与传统工具和普通SVM相比性能均有所提升。
  • 基于游程性序列的双重混沌的图像加密算法 免费阅读 下载全文
  • 图像加密在生活中有着重要地位,在互联网传递中是比较有趣的话题。文中提出一种改进的H-L混沌图像加密算法;以游程性序列为基础,将改进的H-L算法应用于图像加密;最后,对所提算法进行仿真实验。仿真结果表明,改进算法达到了比较好的加密效果,增强了抗攻击性能,在图形信息安全方面具有一定的应用价值。
  • 基于区块链的RFID大数据安全溯源模型 免费阅读 下载全文
  • 近年来,区块链技术不断发展,受到了广泛重视,被普遍视为解决数据安全问题的重要工具。RFID大数据是物联网中重要数据的来源,对数据的安全性要求也非常高。数据溯源追踪是RFID物联网技术的重要应用领域之一,目前广泛应用于农牧产品原产地追溯、工业生产的原材料和零配件追溯,以及消费品防伪等方面。区块链在改善大数据溯源安全性方面发挥着重要作用。文中提出了一种基于区块链技术的RFID大数据溯源安全模型,并在RFID大数据的追踪溯源过程中应用区块链技术,形成了多方参与且信息透明、共享、保真的溯源链;在RFID溯源物品的生产、加工、销售等多个环节建立区块链账本,建立起RFID大数据的溯源全程链式路径,路径直达终端使用者,从而实现RFID大数据的溯源安全管理。
  • 一种全新的RFID标签所有权转移协议 免费阅读 下载全文
  • RFID标签在所有权转移过程中面临安全和隐私泄露的风险。针对这一问题,提出了一种带有转移开关并基于Hash函数的新型标签所有权转移协议。原所有者和新所有者分别拥有不同的通信密钥,前者的密钥用于原所有者与标签之间的认证,后者的密钥用于标签与新所有者之间的所有权转移。由于存在转移开关(OwnershipTransferSwitch,OTS),因此可以通过对OTS的设置来实现抵抗去同步化攻击。对该协议的安全性分析结果表明,该协议能够满足标签所有权转移的安全需要,并能抵抗常见的主被动攻击,使标签的所有权实现完全转移。最后对协议进行了性能分析,结果表明所提协议在效率性能方面比已有的RFID标签所有权转移协议有明显提高。
  • 基于网点形状的半色调信息组合防伪算法 免费阅读 下载全文
  • 研究基于不同网点形状的半色调信息组合防伪算法,获取能实现最佳防伪效果的网点形状组合。将圆形、方形、菱形网点两两组合形成6种结合方案;对防伪信息部分作二值化处理,提供调制信号作为加网过程中网点选择的依据,获取带有隐藏信息的半色调图像;利用模板匹配法生成网点匹配模板,提取防伪信息并进行主客观评价。研究结果表明,圆形-菱形网点组合生成的半色调图像与原图更为接近,且其防伪信息的隐蔽性好,提取的防伪信息与原信息的结构相似度较高。网点形状组合的择优选取保障了图像信息的准确再现,并提高了防伪性能。
  • 新型网络空间防御体系的构建及效能评估 免费阅读 下载全文
  • 当前的网络空间中,防御方往往在攻防博弈中处于被动地位,这种现状可以通过构建动态赋能的网络空间防御体系来改变。通过研究基于动态赋能的网络空间防御体系,从网络、软件、平台、数据4个方面梳理提升传统网络空间安全性的关键动态技术,以及构建动态赋能的网络空间的方法;通过结合攻防两方面对动态赋能网络进行安全效能评估,证明了动态赋能网络空间防御体系在提高系统安全防御能力方面的贡献。
  • 基于群签名的前向安全VANET匿名认证协议 免费阅读 下载全文
  • 车载自组织网络在提高交通安全和效率方面得到广泛应用。然而,其中仍然存在着通信信任和用户隐私?;の侍?。许多现有认证协议都需要验证者从远程机构下载最新的撤销列表,这大大增加了远程中心的负担。为了解决这些问题,基于群签名方案,利用分散群模型和完全子树方法提出了新的认证协议。提出的协议在验证阶段无需获取最新的撤销列表,只需获取最新的时间即能验证,具有前向安全性、撤销高效性、匿名性、不可伪造性、不可诬陷性、可追踪性等特点。
  • 基于对合矩阵的复合图像加密算法 免费阅读 下载全文
  • 随着互联网在经济社会和国家安全中扮演着越来越重要的角色,近年来,网络数据传输安全引起了学界的重视,其中数字图像信息的加密传输是研究的热点问题之一。传统的图像加密方法形式较为单一,存在一定的漏洞,容易被破解。针对该问题,研究了基于对合矩阵、矩阵分解和信息隐藏的复合加密算法。利用对合矩阵对原始图像进行加密,将加密图像分解成若干低像素值的图像后分别隐藏到公开的信息中。实例说明,此种方法的安全性能较高,效果良好。
  • 基于分数阶Fourier的双混沌加密算法 免费阅读 下载全文
  • 图像加密在生活中有着重要地位。针对传统的自然混沌系统安全性较低的问题,提出了改进的H-L双混沌和分数阶Fourier变换的图像加密算法。以穷举法解出的最优解序列的顺序为基础,将混沌映射与分数阶Fourier变换结合起来,实现了空间域和频域的置乱,使明文信息得到了隐藏。仿真实验结果表明,通过改进的算法达到了较好的加密效果,其密钥空间大、计算复杂度低、敏感性强,能有效地抵抗统计攻击等,在图形信息安全方面有一定的应用价值。
  • 基于PageRank和谱方法的个性化推荐算法 免费阅读 下载全文
  • 传统的PageRank推荐算法的可扩展性较差。针对这一问题,提出融合PageRank和谱方法的个性化推荐算法。通过在PageRank算法迭代过程中加入候选集节点数来控制迭代的次数,同时利用阈值来修剪参与迭代的节点个数,从而得到候选节点集;采用谱聚类对候选集进行排序,归一化候选节点邻接矩阵,使用矩阵的特征值与特征向量来评估图中节点与目标节点之间的距离,从而产生最终的推荐列表。实验结果表明,所提推荐算法在保证推荐质量的前提下,提高了处理效率。
  • 基于社交网络信任关系的服务推荐方法 免费阅读 下载全文
  • 随着服务型计算的兴起,大量跨领域电子服务应运而生。用户要从众多服务中挑选出适合自己且可信的服务十分困难,因而提出高效的服务推荐算法十分必要。传统的协同推荐方法存在冷启动、数据稀疏以及实时性不好等问题,在评分数据较少时推荐效果不佳。为获得更好的推荐结果,文中在社交网络中使用信任传递机制,建立信任传递模型,由此获取任意用户间的信任度。另一方面,设计了相似性判定指标,凭借系统评分数据,求得用户间的偏好相似度。在得到用户间信任度和偏好相似度的基础上,根据社交网络的特性,动态结合两部分指标以获得综合推荐权重,再以此权重替代传统相似度衡量标准进行基于用户的协同过滤推荐。所提方法能在解决传统推荐算法问题的基础上进一步提升推荐效果,并以准确率、覆盖率为标准在Epinions数据集上进行验证,获得了较好的效果。
  • 一种基于Hadoop的关联规则挖掘算法 免费阅读 下载全文
  • 传统的并行关联规则算法对每一次迭代都定义一个MapReduce任务,以实现候选项集的生成和计数功能,但多次启动MapReduce任务会带来极大的性能开销。文中定义了一种并行关联规则挖掘算法PST-Apriori,该算法采取分治策略,在每个分布式计算节点定义一个前缀共享树,通过递归调用的方式将事务T生成的候选项集逐层压缩到前缀共享树(PST)中。然后广度遍历PST,逐层将每个节点对应的〈key,value〉作为map函数的输入,并由Map-Reduce框架自动按照key值进行聚集。最后调用reduce函数对多个任务的处理结果进行汇总,得到满足最小支持度阈值的频繁项集。算法只使用两个MapReduce任务,且PST按照key值排序便于Mapper端的shuffle操作,提高了运行效率。
  • 融合用户对项目和属性偏好的协同过滤算法 免费阅读 下载全文
  • 协同过滤推荐算法是目前推荐系统领域中十分常用的方法。余弦相似度和Pearson相关系数是目前协同过滤推荐算法中计算相似度的两种常用算法。为提高协同过滤推荐算法的准确性,对相似度计算问题进行了研究,针对目前常用的余弦相似度和Pearson相关系数这两种相似度计算方法的不足,通过设计和引入调节因子,分别考虑用户在评分习惯和项目选择上的差异性,以对这两种传统的相似度算法进行优化和改进。另外,考虑到用户的偏好往往与项目所具有的属性有关,设计了衡量用户对属性偏好的参数,通过加权的方式将其与改进后的相似度算法进行融合,提出了一种融合用户评分习惯、项目选择差异及属性偏好的协同过滤推荐算法。在MovieLens数据集上进行的实验表明,相比于传统算法,提出的改进算法更为精确,平均绝对误差和均方根误差得到了明显的降低。
  • 基于词项聚类的文本语义标签抽取研究 免费阅读 下载全文
  • 关键语义信息的问题。文本是自然语言的信息载体,在分析和处理文本信息时,由于目标与方式不同,对文本信息的特征表达方式也各不相同。已有的语义抽取方法往往是针对单篇文本的,忽略了不同文本间的语义联系。为此,文中提出了基于词项聚类的文本语义标签提取方法。该方法以语义抽取为目标,以Hinton的分布式表示假说为文本信息的表达方式,并以最大化语义标签与原文本数据间的语义相似度为目标,使用聚类算法对语义标签进行聚类。实验表明,所提方法由于是基于全体词汇表对语义信息分布进行聚类计算的,因此在语义丰富度和表达能力上相比很多现有方法具有更好的表现。
  • 基于在线学习行为分析的个性化学习推荐 免费阅读 下载全文
  • 随着在线课程和线上学习的普及,大量的在线学习行为数据被积累。如何利用数据挖掘技术分析积累的大数据,从而为教学决策和学习优化提供服务,已经成为新的研究重点。文中分析了在线学习的行为特征,挖掘学习者的性格特征与学习效率的关系,实现个性化学习方法推荐。首先,提取在线学习行为特征,并提出了一种基于BP神经网络的学习成绩预测方法,通过分析在线学习行为特征,预测其相应的线下学习成绩;其次,为了进一步分析学习者的在线学习行为与成绩的关系,提出了基于实际熵的在线学习行为规律性分析,通过分析学习者的在线学习行为,定义并计算相应的实际熵值来评估个体的学习行为规律性,从而分析规律性与最终成绩的关系;再次,基于Felder-Silverman性格分类法获得学习者的性格特征,对学习者实现基于K-means的聚类分析获得相似学习者的类别,将学习成绩较优的学习者的在线学习习惯推荐给同一类别的其他学习者,从而提高学习者的在线学习效率;最终,以某在线课程平台的实际数据为实验对象,分别实现在线学习行为特征提取、线下成绩预测、学习规律性分析和个性化学习推荐,从而验证了所提方法的有效性和应用价值。
  • 基于信息熵的半监督特征选择算法 免费阅读 下载全文
  • 诸多实际应用中,由于确定数据集的类信息通常比较“昂贵”,因此研究者只能为其中很少量的数据标记类信息。针对上述“少量标记数据问题”,文中基于粗糙集理论和信息熵的概念,提出了一种基于信息熵的粗糙特征选择算法。通过分析给定数据集上有标记数据集和无标记数据的信息熵,重新定义了整个数据集上的信息熵。在此基础上定义了半监督意义下基于信息熵的特征重要度,设计了一种基于信息熵的可有效处理含有少量标记数据的半监督粗糙特征选择算法。实验结果进一步验证了所提算法的可行性和高效性。
  • 基于knnVAR模型的地理传感数据预测 免费阅读 下载全文
  • 地理传感数据的预测在经济、工程、自然科学和社会科学中被广泛应用。数据中不同站点的空间相关性和同一站点的时间相关性给传统的预测方法带来了极大的挑战。文中提出了一种将数据中时间信息和空间信息有效融合,同时考虑了各传感序列独特性的knnVAR模型,来对地理传感数据进行预测。该模型通过计算时空距离量化数据中的时间信息和空间信息,并基于时空距离寻找K近邻,最后再将近邻结果应用于向量自回归模型中完成预测。knn-VAR模型采用寻找时空近邻的方式将数据中时间维度和空间维度的相关性进行有效融合,同时使用在时空上具有高度相关性的近邻对传感序列进行预测,充分考虑了各地理序列的独特性。实验结果表明,knnVAR模型能有效提高地理传感数据的预测精度。
  • 基于RFA模型和聚类分析的百度外卖客户细分 免费阅读 下载全文
  • 针对百度外卖行业具有的客户数量大、消费数据多、维度多等特点,提出一种基于客户消费行为视角的改进RFM模型。采用层次分析算法确定模型中各个变量的权重,并在此基础上采用K-Means聚类算法进行客户细分,计算确定客户对于商家的个人价值。数据分析结果表明,基于改进RFM模型的客户细分方法可以使商家对不同价值的客户采取针对性的策略。
  • 基于局部模型加权融合的Top-N电影推荐算法 免费阅读 下载全文
  • 为了解决传统推荐算法使用单一模型无法准确捕获用户偏好的问题,将稀疏线性模型作为基本推荐模型,提出了基于用户聚类的局部模型加权融合算法来实现电影的Top-N个性化推荐。同时,为了实现用户聚类,文中利用LDA主题模型和电影的文本内容信息,提出了语义层次用户特征向量的计算方法,并基于此来实现用户聚类。在豆瓣网电影数据集上的实验验证结果表明,所提局部加权融合推荐算法提升了原始基模型的推荐效果,同时又优于一些传统的经典推荐算法,从而证明了该推荐算法的有效性。
  • 利用粒计算的符号型数据分组算法 免费阅读 下载全文
  • 在数据挖掘领域,基于符号型数据分组的数据预处理是一个极富挑战性的问题,它给人们提供了一种更加简化的数据表现形式。在已往的研究中,相关学者提出了许多解决方案,例如,运用粗糙集的方法来解决这一问题。文中提出了一种基于粒计算的符号型数据分组算法,主要分为粒度生成和粒度选择两个阶段。在粒度生成阶段,对于每一条属性,以对应属性值的聚类为叶子节点,自底向上以二进制树的形式构建粒层,形成属性树森林。在粒度选择阶段,以信息增益为基础,对每棵树进行全局考虑,选取最优的粒层,选层结果就是符号型数据的分组结果。实验结果表明,本算法呈现出比已有算法更加平衡的层次结构和更加优秀的压缩效率,具有较好的应用价值。
  • 大型多人在线角色扮演游戏的下一地点预测 免费阅读 下载全文
  • 近年来,大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)已经成为最流行的网络娱乐活动之一。MMORPG在游戏环境中形成虚拟社会,其中每个玩家扮演某个虚构角色,并控制该角色的大多数活动。游戏的迅猛发展累积了海量数据,其中包含游戏虚拟社会的语义和拓扑信息。研究者针对游戏数据开展了一系列研究工作,如玩家退出预测、游戏服务器整合等。游戏角色的下一地点预测对提升游戏体验、改善游戏设计和检测游戏机器人均有十分重要的意义。目前,该项预测任务主要使用统计分析完成。然而,由于游戏数据具有海量特征,因此需要一种自动化的计算方法。文中提出了基于隐马尔科夫模型的游戏角色下一地点预测模型,该模型能够考虑与位置特性相关的不可观测的属性,同时兼顾游戏角色前期行为的影响。实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有建模直观的特点,在稠密分布的MMORPG数据中能够得到更准确的下一地点预测结果。
  • 一种基于SimRank得分的谱聚类算法 免费阅读 下载全文
  • 传统的谱聚类算法在建立相似度矩阵时仅考虑数据点与点的距离,忽略了数据点之间隐含的内在联系。针对这一问题,提出了一种基于SimRank的谱聚类算法。该算法首先用无向图数据建立邻接矩阵,并计算出基于SimRank的相似度矩阵;然后根据相似度矩阵建立拉普拉斯矩阵表达式,对其进行归一化后再进行谱分解;最后对分解得到的特征向量进行k-means聚类。在Zoo等UCI标准数据集上的实验结果表明,所提算法在聚类精确度、标准互信息和纯度3个评价指标上均优于现有的LRR(Low Rank Rrepresentation)等基于距离相似度的谱聚类算法。
  • 顾及事件地理位置的新闻推荐方法研究 免费阅读 下载全文
  • 为研究新闻事件发生地对新闻推荐系统性能的影响,提出了一种顾及事件地理位置的新闻推荐算法。首先,设计了提取新闻事件发生地的相关算法;其次,结合向量空间模型、TF-IDF算法和word2vec工具构建了新闻特征向量;接着,着重讨论了用户兴趣模型的构建问题;最后,运用余弦相似度方法计算用户兴趣模型与候选新闻集之间的相似性,从而完成推荐。实验结果表明,设计的新闻事件发生地抽取算法的性能较好,准确率达到93.6%,以此为基础构建的新闻推荐算法与协同过滤推荐算法相比仅考虑新闻内容的推荐算法在F值上有所提高。
  • 基于MapReduce的多级特征选择机制 免费阅读 下载全文
  • 特征选择是文本分类的关键步骤,分类结果的准确度主要取决于选择得到的特征词的优劣。文中提出一种基于MapReduce的多级特征选择机制,一方面利用改进的CHI特征选择算法进行初次筛选,再通过互信息方法对初选结果进行噪声词过滤、优质特征词前置等操作;另一方面将本机制载入MapReduce模型中,以减少多级特征选择作用于海量数据的时间消耗。实验结果表明,该机制能在较短的时间内处理大规模数据,同时也提升了文本分类的精度。
  • 基于启发式确定类数的NJW谱聚类算法 免费阅读 下载全文
  • 基于图论理论的NJW谱聚类算法的核心思想是将数据点映射到特征空间后再利用K-means算法进行聚类,从而得到原始数据的聚类结果。NJW算法是K-means算法的推广,并且在任意形状的数据上都具有较好的聚类效果,从而有着广泛的应用。但是,类数C和高斯核函数中的尺度参数σ较大程度地影响着NJW的聚类性能;另外,K-means对随机初始值的敏感性也影响着NJW的聚类结果。为此,一种基于启发式确定类数的谱聚类算法(记为DP-NJW)被提出。该算法先根据数据的密度分布确定类中心点和类数,这些类中心点作为特征空间中K-means聚类的初始类中心,然后用NJW进行聚类。文中通过实验将DP-NJW算法和经典聚类算法在7个公共数据集上进行测试和对比,其中DP-NJW算法在5个数据集上的聚类精度高于NJW的平均聚类精度,在另2个数据集上二者持平。对比DPC算法,所提算法在5个数据集上也有不俗的聚类精度,而且DP-NJW的计算消耗较小,在较大的数据集aggregation上表现更为突出。实验结果表明,文中所提的DP-NJW算法更具优势。
  • 基于类推和灰色模型的软件阶段成本预测 免费阅读 下载全文
  • 准确预测软件成本是软件工程领域最具挑战性的任务之一。软件开发固有的不确定性和风险性,使得仅仅在项目早期预测总成本是不够的,还需要在开发过程中持续预测各个阶段的成本,并根据变化趋势重新分配资源,以确保项目在规定的时间和预算内完成。由此,提出一种基于类推和灰色模型的软件阶段成本预测方法——AGSE(Analogy&Grey Model Based Software Stage Effort Estimation)。该杂交方法通过合并两种方法的预测值得到最终的预测结果,避免了单独使用其中一种方法预测时存在的局限性。在真实的软件项目数据集上的实验结果表明,AGSE的预测精度优于类推方法、GM(1,1)模型、GV方法、卡尔曼滤波和线性回归,显示出较大的潜力。
  • 基于模型检测技术的变异测试用例生成方法 免费阅读 下载全文
  • 为了进行基于模型的软件测试变异分析,文中提出了一种基于模型检测的变异测试用例生成方法?;谀P图觳夤ぞ遀PPAAL的形式化分析与测试框架,首先用符合规范的时间自动机模型描述被测系统;然后基于时间自动机模型的基本结构和语法,对系统模型进行一组变异操作,并模拟实现时可能出现的一些错误;对变异后的模型分别使用UPPAAL Yggdrasil工具,生成一组能覆盖变异区域的测试用例;在系统变异模型上执行生成的测试用例,根据测试执行结果(是否能“杀死”变异体)筛选出一组有效的测试用例。通过实例验证,所提方案生成的测试用例是有效的,且测试用例集变异分数优于现有的基于状态机复制的变异测试用例自动生成方法和基于模型中变换覆盖的变异测试用例生成方法。
  • 基于软硬系统综合方法的软件失效问题分析 免费阅读 下载全文
  • 文中综合硬、软系统方法论,提出了软硬系统综合方法,并应用该方法寻找软件失效问题的解决方案。通过逐步分析发现,基于软件体系结构开发软件可靠性与维护性测试系统是确保软件质量的有效途径,最终确定了问题的研究方向——软件可靠性与维护性测试系统的软件体系结构设计。
  • 基于代价敏感集成分类器的长方法检测 免费阅读 下载全文
  • 长方法(Long Method)是由于一个方法太长而需要重构的软件设计的问题。为了提高传统机器学习方法对长方法的识别率,针对代码坏味数据不平衡的特性,提出代价敏感集成分类器算法。以传统决策树算法为基础,利用欠采样策略对样本进行重采样,进而生成多个平衡的子集,并将这些子集训练生成多个相同的基分类器,然后将这些基分类器组合形成一个集成分类器。最后在集成分类器中引入由认知复杂度决定的误分类代价,使得分类器向准确分类少数类倾斜。与传统机器学习算法相比,此方法对长方法检测结果的查准率和查全率均有一定提升。
  • 基于加权类比的软件成本估算方法 免费阅读 下载全文
  • 软件成本估算是软件项目开发周期、管理决策和软件项目质量中最重要的问题之一。针对软件研发成本估算在软件行业中普遍存在不准确、难以估算的问题,提出一种基于加权类比的软件成本估算方法,将相似度距离定义为具有相关性的马氏距离,通过优化的粒子群算法优化后得到权值,并用类比法估算软件成本。实验结果表明,该方法具有比非加权类比、神经网络等非计算模型方法更高的精确度。实际案例测试表明,该方法在软件开发初期基于需求分析的软件成本估算比专家估算有更精确的评估结果。
  • 带磨损均衡的小粒度非易失性内存管理机制 免费阅读 下载全文
  • 非易失性内存以其卓越的特性被视作具有巨大潜力的下一代存储设备。然而,非易失性存储单元存在写耐受度低的缺点,使其难以承受频繁的小粒度数据更新操作。文中针对非易失性存储器,提出带磨损均衡的小粒度内存分配管理系统(IWMM)。IWMM将单个内存页分割为多个基本存储单元以适应小粒度的内存分配和数据更新操作。IWMM采用定向顺序分配算法轮流地使用单个内存页中的基本存储单元,从而将小粒度写操作均衡地分布到内存页内的各个存储单元中。实验表明,对比同样致力于磨损均衡的小粒度内存管理系统NVMalloc,IWMM能将内存页的写次数降低52.6%;同时,在内存回收率高于50%的应用场景中,性能比glibc malloc高27.6%。
  • 时态实体依赖关系与度量方法研究 免费阅读 下载全文
  • 实体间存在各种各样的依赖关系,尤其是在软件开发过程中,软件实体间的依赖关系对软件的变更影响分析以及风险分析等都具有重大影响。依赖图作为最常用的依赖关系表示方法,其节点与边的定义与属性计算不尽相同,且大部分方法中并没有考虑到节点与边的时态属性。针对时态实体依赖图,文中系统地提出了时态实体依赖关系的形式化定义并分析了其特性,然后分析了时态实体依赖图的节点中心性、节点重要性、节点依赖度和边的重要性等4个度量指标,同时,针对MAVEN数据集分析了上述各个指标随时间变化的规律。
  • 软件测试过程模型研究 免费阅读 下载全文
  • 在对现有模型进行系统研究的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行“与”模型,并详细描述了各阶段的具体活动。该模型贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分体现出了软件测试活动与开发活动之间的层次性、并行性、时序性和迭代性。
  • 融入区块链技术的大数据征信平台的设计与应用研究 免费阅读 下载全文
  • 信用是一笔无形资产,良好的信用记录不仅可以带来更高的借款成功率和更低的借款利率,还可以让人们享受信用服务带来的便利。未来信用红利将会突显,但也伴随着个人隐私泄露、信用数据篡改、大数据征信商业化的合法边界不明确等问题。为营造一个良性的互联网信用生态环境,首先总结了现有征信平台中存在的问题,探讨并分析了采用新兴技术解决这些问题的可行性;然后融入区块链技术设计了一种辅助未来征信系统的多源数据共享框架;接着以区块链的多源数据共享为基础,应用人工智能、数据挖掘、智能合约等方法建立了多源异构数据融合的大数据征信平台;最后以互联网借贷为例,设计了一款基于大数据征信平台的去中心化借贷应用。
  • 基于Kubernetes的分布式TensorFlow平台的设计与实现 免费阅读 下载全文
  • 文中介绍了基于Kubernetes的分布式TensorFlow平台的设计与实现,针对分布式TensorFlow存在的环境配置复杂、底层物理资源分布不均、训练效率过低、模型研发周期长等问题,提出了一种容器化TensorFlow的方法,并基于Kubernetes容器PaaS平台来统一调度管理TensorFlow容器。文中将Kubernetes和TensorFlow的优点相结合,由Kubernetes提供可靠、稳定的计算环境,以充分发挥TensorFlow异构的优势,极大地降低了大规模使用的难度,同时建立了一个敏捷的管理平台,实现了分布式TensorFlow资源的快速分配、一键部署、秒级启动、动态伸缩、高效训练等。
  • 基于WiFi物联网的图书馆环境监测系统 免费阅读 下载全文
  • 针对图书馆环境监测的特点,设计了一种基于WiFi的馆舍环境监测系统。传感器节点采用STM32处理器搭载多种环境传感器和ESP8266 WiFi?????榈腁P+STA模式使得节点既可以作为终端,也可以作为路由器。处理器负责将各种传感器检测到的环境参数进行编码,并向WiFi??榉⑺涂刂浦噶詈徒邮帐?。通过一种可靠、实用的自动组网方法,实现了环境参数在无线传感器网络中的多跳数据传输。实验表明,系统能够进行馆舍多种环境指标的监测,具有一定的实用价值。
  • 序列模式挖掘在通信网络告警预测中的应用 免费阅读 下载全文
  • 告警预测是保证整个网络的稳定性和可靠性的技术之一。现有的告警预测技术存在未考虑告警数据的时间顺序、难以获取先验知识等缺陷。由此,提出了一种基于拓扑约束的序列模式挖掘方法以发现有意义的告警序列模式。该方法主要考虑网络节点之间的拓扑连接关系,将其作为告警序列模式挖掘的约束条件;并且为了发现非频繁重大告警模式,改进了序列模式挖掘的剪枝操作,将包含重大告警的序列模式直接保留。实验结果表明,采用基于拓扑约束的序列模式挖掘方法挖掘出的告警序列模式可以提高网络告警预测的精度和效率,并能较准确地预测非频繁的“重大”告警。
  • 基于拐点的网络舆情预测研究 免费阅读 下载全文
  • 舆情预测是实现网络舆情监控最重要的一个环节,针对舆情演化过程中的拐点会影响舆情预测的情况,在ARIMA和灰色预测的基础上,提出了一种基于拐点的预测方法,建立了分段和镜像处理的数学模型。最后用实例对模型进行对比验证,并总结了模型的优缺点。实验表明,该方法能够减小拐点的影响,提高舆情预测的准确度。
  • 典型系统基于架构的层级化建模技术研究 免费阅读 下载全文
  • 随着工业化与信息化的深度融合,计算机建模与仿真技术已广泛应用于系统或产品的研发过程中,但其存在模型混乱、碎片化、层次不清晰、复用性差的问题?;诙韵低臣芄沟睦斫?提出了一种基于系统架构开展系统层级化建模的方法。在建立模型时将整个系统分解为系统层、子系统层和部件层的多层次模型;各层级模型的接口均与系统架构定义的接口关系保持一致,实现设计的连续性,为基于模型的设计提供有效的支撑。该方法能清晰表述模型的目的、层级和颗粒度。文中以典型伺服作动系统为例进行了验证,结果证明了方法的有效性。
  • 基于多元线性回归的空腹血糖影响因素分析方法 免费阅读 下载全文
  • 通过分析空腹血糖影响因素的关系,提出了一种基于多元线性回归分析的空腹血糖影响因素分析方法。首先,收集影响空腹血糖的主要因素数据,包括血清总胆固醇、甘油三酯、空腹胰岛素、糖化血红蛋白;然后,通过散点图对这些影响因素进行分析和确定,利用收集到的数据构建基于最小二乘法的多元线性回归模型,并通过逐步回归分析得到修正后的模型;最后,运用此模型确定了影响空腹血糖的关键因素,以为糖尿病患者的平时饮食给予指导以及为医生的临床治疗提供参考。
  • 新一代指挥控制系统信息化能力分析与评估 免费阅读 下载全文
  • 随着信息技术的快速发展,传统指挥控制系统由于信息化能力严重滞后,已不能满足现代战争的作战需求。因此,文中开展了新一代指挥控制系统信息化能力分析与评估的研究。首先,构建了信息化能力指标体系;其次,针对传统系统评估不涉及指标建模、难以保证指标值有效性的问题,结合每个指标的特性,建立了可量化的数学模型;最后,运用经典评估方法实现了信息化能力的评估,发现了系统建设中存在的不足,为系统性能的改进与完善提供了重要参考。
  • 导架爬升式工作平台远程监控系统研究与设计 免费阅读 下载全文
  • 为了实现导架爬升式工作平台的信息化升级和提高安全性,使用了传感网络技术,以Windows CE和PLC为处理单元,以GPRS DTU为通信???使用TCP协议连接云服务器,利用PHP和HTML5技术搭建远程导架爬升式工作平台以实现实时监控网络平台。该系统能够实现超高报警、超重报警、触底报警和倾斜报警等功能,利用优化的限幅平均滤波算法解决绝对值编码器受到脉冲干扰引起的误报警问题。云平台网页消息基于HTML5的Web Socket技术进行实时推送,实现了在线实时监控、历史数据查询和报警功能。测试结果表明,该系统能够长时间运行,实时性好,性价比高,能满足多种场合的实时监控需求。
  • BPMN2.0过程模型的语义和分析 免费阅读 下载全文
  • BPMN 2.0已成为了建模业务过程事实上的标准。BPMN 2.0过程模型中建模元素的混用会产生控制流方面的语义错误。首先,建立了BPMN 2.0过程模型到工作流网的映射,并使用Petri网来形式定义过程模型的语义;其次,借助Petri网的分析技术,使用这种定义的语义对BPMN 2.0过程模型进行了合理性分析。实验结果表明,这种形式化可以识别BPMN 2.0过程模型中的语义错误。
  • 基于EEMD-RobustICA和Prony算法的谐波和间谐波检测方法 免费阅读 下载全文
  • 针对经验模态分解存在的模态混叠现象和Prony算法对噪声敏感的问题,将总体经验模态分解与鲁棒性独立分析法和Prony算法进行有机的结合,应用到谐波和间谐波的检测中。首先将含有噪声的谐波信号进行总体经验模态分解,得到不同阶数的固有模态函数,然后将其作为鲁棒性独立分量分析法的输入,对得到的独立分量进行软阈值去噪后进行逆变换得到重构后的固有模态函数,叠加得到去噪后的信号,最后用Prony算法对谐波和间谐波信号进行参数辨识,得到谐波和间谐波的参数。仿真结果表明,该方法具有较好的抗噪性,克服了Prony算法对噪声敏感的缺点,有效地提高了谐波和间谐波检测的精度。
  • 脉搏传播时间与血压关系的长时记忆性分析 免费阅读 下载全文
  • 相对于柯氏音法,通过脉搏传播时间估算血压不仅更为便携,还可以实现血压的连续测量。但是因为现有研究建立的线性方程的有效时间较短,所以脉搏传播时间随血压变化的机制有待进一步的分析。文中以MIMIC数据库中的10例数据为研究对象,从长时记忆的角度,以符号化和复杂网络为主要研究手段分析了血压与脉搏传播时间的关系。对网络的度分布进行了分析,结果显示收缩压网络度分布具有幂率性,验证了收缩压脉搏波传播时间关系序列的长时记忆。对血压网络节点变化的分析显示,相对于舒张压,收缩压网络的节点数能较快达到饱和,反映了某种核心状态对血压脉搏传播时间关系的持续影响。研究结果可以为通过脉搏波传播时间更精确地无创连续测量血压提供支持。
  • 基于CUDA架构的改进MarchingCubes算法 免费阅读 下载全文
  • Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法,但生产的网格质量差、算法执行速度慢成为阻碍其用于数值分析的两个主要缺点。文中提出一种基于硬件加速的Marching Cubes改进算法。该算法采用统一设备架构(CUDA)充分发挥MarchingCubes算法分而治之的优点,利用CUDA的可编程性并行分类体数据,加快了活跃体素和活跃边的提取;同时,该改进算法将得到的活跃边按照中点投影方式进行偏移,从而达到了改善网格质量的目的。最后通过实验表明,该算法可以保证在阈值未知的情况下,进行交互式的高质量网格建模。
  • 基于区块链的数字化指挥控制系统信息传输与追溯模式研究 免费阅读 下载全文
  • 文中阐述了数字化指挥控制业务场景下的信息传输与追溯模式,典型的数字化指挥控制系统通常以对等网络拓扑运行,且能够详尽记录交互指令事务。提出了基于区块链的具备高效数据传输及关键事务追溯能力的系统设计方案,借助其加密、去中心化、防篡改的技术属性完善数据一致性、业务时效及信息安全,在持续追加数据区块的共识协议约束下实现指挥控制交互指令在系统控制端、受控端、观察端之间的完整传输及有序追溯。
  • 多区块链交易分发和事件处理的系统方案 免费阅读 下载全文
  • 在基于拜占庭容错协议设计的区块链系统中,系统的效率和性能较低,限制了区块链的应用与发展。提出了一种基于多区块链系统支持交易分片和事件处理的系统方案。该方案中,系统被划分为应用客户端、处理系统、各区块链3个层面。应用客户端用于发送交易请求和接收感兴趣的事件,处理系统进行交易的分发和事件处理,各区块链用于区块链内部处理交易请求和事件。处理系统适配区块链数量可变和不可变的两类多区块链系统,设计了选择区块链的两种策略,即映射关系表和哈希一致性,两种策略在交易分发时依据负载均衡、单调性和一致性的原则,并基于交易的业务类型和业务类型内部ID号把交易请求分发到合适的区块链。每个区块链与处理系统内部的交易调用客户端、事件和消息流客户端建立一一对应关系;每个应用客户端与处理系统内部的交易应用调用服务端、交易应用事件连接服务端、事件消息流服务端交互,发送交易的请求并获取交易的结果。对交易分发的方案和事件处理进行具体的设计,并对系统的整体方案进行了基本的测试和验证。
  • 基于新型遗传算法的碳酸盐岩油气藏布井研究 免费阅读 下载全文
  • 塔河油田隶属碳酸盐岩油田,由于缝洞发育的随机性,因此需要在开发初期进行合理的井位确定,以最大限度地提高开发效果。通过对传统的遗传算法进行多角度的改进,提出了一种新型遗传算法,并将其率先应用于油气田开发领域,相继引入淘汰算子、精英档案,改进了种群之间协同进化过程中的共生伙伴确定策略,大幅度提高了寻优性能。最后借助塔河油田某区块的实际开发地质模型,进行相关模拟与计算,得到了比传统算法高5%的采收率和累产油量,效果良好。
  • 基于二维码的数据传输系统设计 免费阅读 下载全文
  • 基于二维码的数据传输系统面向涉密场景,旨在实现涉密信息系统之间的自动数据传输。文中设计了涉密信息系统之间的数据通信流程,即发送端将传输数据按二维码帧容量切分为多帧,按序合成并显示二维码图像序列,接收端使用摄像头等设备采集二维码图像信息,合成传输数据,并按预定规则对接收情况进行反馈,完成收发两端之间的数据通信。与现有采用人工交互或安全铰链设备的方案相比,基于二维码的数据传输系统解决了自动化程度低、传输效率低、设备昂贵等问题,实现了网络隔离条件下自动高效的数据传输,适用于涉密信息系统中具有较高时效性要求的信息交互。
  • SOM算法在申威众核上的实现和优化 免费阅读 下载全文
  • 自组织神经网络(SOM)是一种被广泛使用的经典机器学习算法,但在处理复杂数据时其执行时间将急剧延长。并行化是解决这个问题的有效途径?;谀壳癟OP500上排名第一的“神威·太湖之光”超算平台,从模型并行和数据并行的角度出发,设计了SOM在申威众核处理器上的单核组和多核组的并行。一方面,通过程序重构将主要计算步骤转换为矩阵运算并利用高性能扩展数学库实现向量计算的并行化;另一方面,针对超算硬件的特性使用多种优化手段进行进一步的性能优化,使算法的性能得到了极大的提升。实验中,当使用64个核组时,所提算法的总加速比超过10000倍,同时最高可达900多倍的从核加速比也证明了所提算法有效发挥了申威核组中众核的能力。
  • 协同业务过程建模与行为验证 免费阅读 下载全文
  • 对协同业务过程进行建模和行为验证是确保业务过程正确实施的关键。文中提出了一种协同业务过程的建模和行为验证方法。首先,该方法使用有限状态自动机建模每个参与组织的业务过程,并通过集中式消息缓冲区,将业务过程异步组合为协同业务过程;其次,提出了行为约束的声明式模板,用于定义协同业务过程中的行为约束关系,并通过映射规则,将行为约束关系转换为LTL(Linear Temporal Logic)公式;最后,提出了行为验证框架,借助进程分析工具PAT,实现了对协同业务过程行为的自动验证。通过对电力突发公共事件应急处置系统的建模与行为验证,阐述了所提方法的可行性和有效性。
  • [综述研究]
    频繁项集挖掘的研究进展及主流方法(李广璞;黄妙华)
    面向查询的自动文本摘要技术研究综述(王凯祥)
    卷积神经网络在目标检测中的应用综述(于进勇;丁鹏程;王超)
    物联网架构研究综述(李冬月;杨刚;千博)
    机器学习算法在中医诊疗中的研究综述(张晓航[1,2];石清磊;王斌;王炳蔚;王永吉[1,3];陈力[1,2];吴敬征)
    社会化推荐研究综述(王刚;蒋军;王含茹)
    深度学习在智能机器人中的应用研究综述(龙慧;朱定局;田娟)
    模式驱动的软件架构设计研究综述(张英杰[1,2];朱雪峰[1,2])
    区块链技术对人工智能的影响(潘吉飞;黄德才)
    基于大数据平台的企业画像研究综述(田娟;朱定局;杨文翰)
    P2P环境中的skyline查询综述(孙志;孙雪姣)
    大数据时代——从冯·诺依曼到计算存储融合(邱赐云;李礼;张欢;吴佳)
    软件成本评估方法综述(赵小敏;费梦钰;曹光斌;朱李楠)
    SDN性能优化技术研究综述(孙涛[1,2];张俊星)
    [智能计算]
    基于改进粒子群算法的电动汽车停车场V2G策略研究(邵炜晖;许维胜;徐志宇;王宁;农静)
    室内环境下基于最优路径规划的PSO-ACO融合算法(刘俊;徐平平;武贵路;彭杰)
    基于PAGA的RTS游戏多单元控制方法研究(杨震;张万鹏;刘鸿福;魏占阳)
    基于字词融合特征的微博情绪识别方法(殷昊;徐健;李寿山;周国栋)
    决策系统中几种约简之间的关系(敬思惠;秦克云)
    WDS:基于词向量的文本相似函数(王路琪;龙军;袁鑫攀)
    基于加权平均值的一种分支启发式方法(胡忠雪;徐扬;胡容)
    梯度优化决策树的集成学习及其应用(王延斌[1,2];武优西[1,2];刘洪普[1,2])
    基于LSTM的船舶航迹预测模型(权波;杨博辰;胡可奇;郭晨萱;李巧勤)
    一种基于信誉机制的科学文献影响力评价方法(冯磊[1,2];冀俊忠[1,2];吴晨生)
    一种并行ACS-2-opt算法处理TSP问题的方法(李俊;童钊;王政)
    用于交通信号灯控制的特征表示近似Q学习(李旻朔[1,2];姚明海)
    基于灰狼算法的主题爬虫(萧婧婕;陈志云)
    基于战场热点图的MOBA类游戏战术分析研究(于诚;朱皖宁[1,2])
    基于卷积神经网络的柴油发电机健康评估(赵东明;程焱明;曹明)
    深度学习优化算法研究(仝卫国;李敏霞;张一可)
    基于种群多样性的可变种群缩减差分进化算法(单天羽;管煜旸)
    面向FMS基于改进的混合PSO-GA的多AGV调度算法研究(岳笑含;许晓健;王溪波)
    [模式识别与图像处理]
    多特征融合红外舰船尾流检测方法研究(邹娜;田金文)
    基于计算机视觉的原木高出材率的研究(钟平川;王娜;肖一荻;郑泽忠)
    一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法(周泩朴[1,2];耿国华[1,2];李康[1,2];王飘[1,2])
    基于GA-BP神经网络的双摄像机位姿视觉调节方法(杨风开;程素霞)
    连续复杂手语中关键动作的提取算法(徐鑫鑫;黄元元;胡作进)
    融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测(余小庆;陈仁文;唐杰;许锦婷)
    基于时序特征的草图识别方法(于美玉;吴昊;郭晓燕;贾棋;郭禾)
    深度卷积神经网络实现硬性渗出的自动检测(蔡震震;唐鹏;胡建斌;金炜东)
    ?;凡执⒅屑す獠饩嗟淖允视Ψ植憔劾嗳ピ胨惴ㄑ芯?/a>(刘学君;魏宇晨;袁碧贤[1,2];卢浩[1,2];戴波;李翠清)
    相对颜色空间下梯度分层重构的分水岭分割(贾新宇;江朝晖[1,2];魏雅鹛;刘连忠)
    一种后处理式的改进抗锯齿算法(邵鹏;周伟;李光泉;吴志健)
    一种基于四叉树的改进的ORB特征提取算法(禹鑫燚;詹益安;朱峰;欧林林)
    基于区域卷积神经网络的农业害虫检测方法(魏杨;毕秀丽;肖斌)
    一种基于核相关滤波的视觉跟踪算法(黄健;郭志波;林科军)
    高斯过程下的CMA-ES在医学图像配准中的应用(楼浩锋;张端)
    多层前向人工神经网络图像分类算法(顾哲彬;曹飞龙)
    一种基于复杂网络的图像形状及纹理描述方法(洪睿;康晓东;李博;王亚鸽)
    结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法(贾娟娟;贾富杰)
    基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法(刘志;潘晓彬)
    基于NL-Means的双水平集脑部MR图像分割算法(唐文杰;朱家明;徐丽)
    局部自相关函数在基于内容的图像检索中的应用(胡志军;刘广海;苏又)
    基于深度学习的胃癌病理图像分类方法(张泽中;高敬阳;吕纲[2,3];赵地)
    基于形态Snake模型的遥感影像的单木树冠检测算法(董天阳;周棋正)
    智能钢轨磨耗检测方法的研究(张秀峰;王娟;丁强)
    基于伪PCA的手写数字识别算法(韩旭;刘强;许瑾;谌海云)
    [网络与通信]
    全双工CSMA网络中的隐藏终端问题研究(刘圣波[1,2,3];付立群)
    基于时间、空间和规则的无线网络告警关联方法(万莹;洪玫;陈宇星;王帅;樊哲宁)
    基于相对熵的节点影响力测量方法(陈俊华;边宅安;李慧嘉;关闰丹)
    基于MIMO系统的容量最大化资源分配算法(刘春玲;马秋成;张然)
    能量捕获无线传感器网络中高可靠数据收集策略(赵冉;潘根梅)
    基于拓扑路径的网络演化传播机制研究(张林姿;贾传亮)
    无线可充电传感网的高能效移动充电策略(王自强;林辉)
    基于多通信半径加余弦定理的DV-Hop算法的改进(尼迎波;陈元琰;叶娟;王明)
    [信息安全]
    基于符号执行技术的网络程序漏洞检测系统(邓兆琨;陆余良;朱凯龙;黄晖)
    信息隐藏中伪随机序列碰撞问题的算法改进(刘忠义;沈祥辰;倪绿林;许春根)
    基于改进的BP神经网络的网络空间态势感知系统安全评估(陈维鹏[1,2];敖志刚;郭杰;余勤;童俊)
    基于空样式的网页水印方法(陈韦旭;陈建平;文万志;蔡亮)
    基于奇异值分解的二维码加密算法(葛娅敬;赵礼峰)
    基于直觉模糊集理论的IDS方法研究(邢瑞康;李成海)
    基于Spark平台的并行KNN异常检测算法(冯贵兰;周文刚)
    基于大数据的网络日志分析技术(应毅;任凯;刘亚军)
    基于SVM分类器的XSS攻击检测技术(赵澄;陈君新;姚明海)
    基于游程性序列的双重混沌的图像加密算法(汪乐乐;李国东)
    基于区块链的RFID大数据安全溯源模型(刘耀宗;刘云恒)
    一种全新的RFID标签所有权转移协议(甘勇;王凯;贺蕾)
    基于网点形状的半色调信息组合防伪算法(葛乃馨;曲一飞;王琪;韩雪莹)
    新型网络空间防御体系的构建及效能评估(靳骁;葛慧;马锐)
    基于群签名的前向安全VANET匿名认证协议(岳笑含;惠明亨;王溪波)
    基于对合矩阵的复合图像加密算法(臧睿;于洋)
    基于分数阶Fourier的双混沌加密算法(汪乐乐;李国东)
    [大数据与数据挖掘]
    基于PageRank和谱方法的个性化推荐算法(常家伟;戴牡红)
    基于社交网络信任关系的服务推荐方法(王佳蕾;郭耀;刘志宏)
    一种基于Hadoop的关联规则挖掘算法(丁勇;朱长水;武玉艳)
    融合用户对项目和属性偏好的协同过滤算法(王云超;刘臻)
    基于词项聚类的文本语义标签抽取研究(李雄;丁治明;苏醒;郭黎敏)
    基于在线学习行为分析的个性化学习推荐(陈晋音;方航;林翔;郑海斌;杨东勇;周晓)
    基于信息熵的半监督特征选择算法(王锋;刘吉超;魏巍)
    基于knnVAR模型的地理传感数据预测(廖仁健;周丽华;肖清;杜国王)
    基于RFA模型和聚类分析的百度外卖客户细分(包志强;赵媛媛;赵研;胡啸天;高帆)
    基于局部模型加权融合的Top-N电影推荐算法(汤颖;孙康高;秦绪佳;周建美)
    利用粒计算的符号型数据分组算法(杨烽)
    大型多人在线角色扮演游戏的下一地点预测(佟振明;刘志鹏)
    一种基于SimRank得分的谱聚类算法(李鹏清;李扬定;邓雪莲;李永钢;方月)
    顾及事件地理位置的新闻推荐方法研究(袁仁进;陈刚)
    基于MapReduce的多级特征选择机制(宋哲理;王超;王振飞)
    基于启发式确定类数的NJW谱聚类算法(陈俊芬;张明;何强)
    [软件工程与数据库技术]
    基于类推和灰色模型的软件阶段成本预测(王勇;李逸;王丽丽;朱晓燕)
    基于模型检测技术的变异测试用例生成方法(杨红;洪玫;屈媛媛)
    基于软硬系统综合方法的软件失效问题分析(刘凯;梁欣;张俊萍)
    基于代价敏感集成分类器的长方法检测(刘丽倩;董东)
    基于加权类比的软件成本估算方法(赵小敏;曹光斌;费梦钰;朱李楠)
    带磨损均衡的小粒度非易失性内存管理机制(孙强;诸葛晴凤;陈咸彰[1,3];沙行勉[1,2];吴林)
    时态实体依赖关系与度量方法研究(傅妤婧;张俊;王毅恒)
    软件测试过程模型研究(刘凯;梁欣;张俊萍)
    [综合、交叉与应用]
    融入区块链技术的大数据征信平台的设计与应用研究(琚春华[1,3];邹江波[1,2];傅小康[1,3])
    基于Kubernetes的分布式TensorFlow平台的设计与实现(余昌发;程学林;杨小虎)
    基于WiFi物联网的图书馆环境监测系统(王栋[1,2];袁伟;吴迪)
    序列模式挖掘在通信网络告警预测中的应用(张光兰;杨秋辉;程雪梅;姜科;王帅;谭武坤)
    基于拐点的网络舆情预测研究(郑步青;邹红霞;胡欣杰)
    典型系统基于架构的层级化建模技术研究(武仲芝)
    基于多元线性回归的空腹血糖影响因素分析方法(张福旺;苑会娟)
    新一代指挥控制系统信息化能力分析与评估(路云飞;李琳琳;张壮;和何)
    导架爬升式工作平台远程监控系统研究与设计(王文杰;贾文华;冯浩;殷晨波)
    BPMN2.0过程模型的语义和分析(赵莹;赵川;黄苾;代飞)
    基于EEMD-RobustICA和Prony算法的谐波和间谐波检测方法(杜伟静;赵峰;高锋阳)
    脉搏传播时间与血压关系的长时记忆性分析(李晗[1,2];赵海;陈星池;林川)
    基于CUDA架构的改进MarchingCubes算法(周筠;蒋富)
    基于区块链的数字化指挥控制系统信息传输与追溯模式研究(杜行舟;张凯;江坤;马昊伯)
    多区块链交易分发和事件处理的系统方案(刘雄文)
    基于新型遗传算法的碳酸盐岩油气藏布井研究(姜瑞忠;杨宜渤)
    基于二维码的数据传输系统设计(陶孙杰;余涛)
    SOM算法在申威众核上的实现和优化(姚庆[1,2];??璠1,2];刘垚[1,2];王肃[1,2];孙军[1,2];徐梦轩[1,2])
    协同业务过程建模与行为验证(赵莹;潘华;张云猛;莫启;代飞)
    《计算机科学》封面
      2018年
    • B11

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    主  编:朱宗元

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