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基于多角度多区域特征融合的苹果分类方法 预览
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作者 刘媛媛 王晖 +1 位作者 江楠峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1309-1314,共6页
日常生活中人们分拣辨别不同种类的苹果需要消耗大量的人力物力,为解决这一问题,提出了一种基于多角度多区域特征融合的苹果图像分类方法。首先,收集五类总共329个苹果,使用手机摄像头从上面、下面和3个不同侧面共五个角度采集每个苹果... 日常生活中人们分拣辨别不同种类的苹果需要消耗大量的人力物力,为解决这一问题,提出了一种基于多角度多区域特征融合的苹果图像分类方法。首先,收集五类总共329个苹果,使用手机摄像头从上面、下面和3个不同侧面共五个角度采集每个苹果的图像,每个图像裁剪若干个(1~9)区域块;其次,每个区域块用颜色直方图向量来表示,多个区域块的直方图向量通过首尾相连进行融合,以此生成一个图像的表示;最后,将得到的329个样本数据用12种分类器进行分类比较。实验结果表明,当多角度多区域图像特征融合时,分类效果总是好于单角度单区域,而且越多越好;当使用5个角度的图像,每个图像裁剪9个区域时,偏最小二乘(PLS)分类器的分类精度达到97.87%,好于深度学习。所提方法操作简单、精度较高,算法复杂度为4n,n为图像裁剪区域块总数,可以推广成手机应用,并应用到更多水果和植物图像分类上。 展开更多
关键词 图像颜色直方图 多角度多区域分类 特征融合 苹果图像分类 水果和植物图像分类
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福建省人工智能学科发展研究报告 预览
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作者 福建省人工智能学会 周昌乐 +5 位作者 李绍滋 文忠 陈毅东 曹冬林 徐素霞 《海峡科学》 2018年第10期40-46,共7页
2006年以来,伴随着大数据、高性能并行计算、深度学习等技术的发展,数据快速积累,运算能力大幅提升,算法模型持续演进,人工智能迎来新的一次发展高潮,人工智能正在成为关系国民经济、社会发展和国家安全的一个重要领域。在此背景下,深... 2006年以来,伴随着大数据、高性能并行计算、深度学习等技术的发展,数据快速积累,运算能力大幅提升,算法模型持续演进,人工智能迎来新的一次发展高潮,人工智能正在成为关系国民经济、社会发展和国家安全的一个重要领域。在此背景下,深入研究国内外人工智能学科发展的状况和趋势,特别是梳理福建省人工智能学科的发展和产业情况,为政府决策提供建议参考,对于福建省进一步把握机遇,依靠新兴产业带动传统产业转型升级,推动经济发展具有重要意义。该研究报告从基础、方法以及应用三个不同层次介绍国内外人工智能学科发展现状,从科学研究、产业发展、教育教学等方面介绍福建省人工智能学科发展现状和存在的问题,预测人工智能学科发展趋势,并提出福建省人工智能学科发展的对策建议。 展开更多
关键词 人工智能 数据科学 深度学习 学科研究 产业发展 福建省
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基于量子漫步算法的地震震前异常挖掘 预览
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作者 孔祥增 江小英 +2 位作者 李南 林岭 《计算机系统应用》 2018年第10期154-160,共7页
地震特别是大震前会产生一些异常,但这些异常信息难以识别,导致无法充分利用这些异常信息预测地震的发生时间,减少地震带来的灾害影响.针对这个问题,提出一种基于量子漫步算法的震前异常挖掘方法,提取汶川地震和芦山地震的震前射出长波... 地震特别是大震前会产生一些异常,但这些异常信息难以识别,导致无法充分利用这些异常信息预测地震的发生时间,减少地震带来的灾害影响.针对这个问题,提出一种基于量子漫步算法的震前异常挖掘方法,提取汶川地震和芦山地震的震前射出长波辐射(Outgoing Long-wave Radiation, OLR)异常,进而计算地震前后的P值,异常值CD等数据,通过统计分析方法,探索OLR异常与地震的关系.并且通过实验将该算法扩展到最近十年左右全球发生的8.0级及以上地震,验证该算法的有效性.实验结果表明,该算法能够有效的反映在地震前后会出现OLR异常,而且越大的地震异常越明显.因此,该算法适用于震前异常挖掘. 展开更多
关键词 地震 量子漫步算法 射出长波辐射异常 异常挖掘
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符号序列多阶Markov分类 预览
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作者 程铃钫 陈黎飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期1977-1982,共6页
针对基于固定阶Markov链模型的方法不能充分利用不同阶次子序列结构特征的问题,提出一种基于多阶Markov模型的符号序列贝叶斯分类新方法。首先,建立了基于多阶次Markov模型的条件概率分布模型;其次,提出一种附后缀表的n-阶子序列后缀树... 针对基于固定阶Markov链模型的方法不能充分利用不同阶次子序列结构特征的问题,提出一种基于多阶Markov模型的符号序列贝叶斯分类新方法。首先,建立了基于多阶次Markov模型的条件概率分布模型;其次,提出一种附后缀表的n-阶子序列后缀树结构和高效的树构造算法,该算法能够在扫描一遍序列集过程中建立多阶条件概率模型;最后,提出符号序列的贝叶斯分类器,其训练算法基于最大似然法学习不同阶次模型的权重,分类算法使用各阶次的加权条件概率进行贝叶斯分类预测。在三个应用领域实际序列集上进行了系列实验,结果表明:新分类器对模型阶数变化不敏感;与使用固定阶模型的支持向量机等现有方法相比,所提方法在基因序列与语音序列上可以取得40%以上的分类精度提升,且可输出符号序列Markov模型最优阶数参考值。 展开更多
关键词 符号序列 MARKOV链模型 多阶模型 贝叶斯分类 后缀树
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软件代码的恶意行为学习与分类 预览
5
作者 范宇杰 陈黎飞 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期612-620,共9页
传统的静态特征码检测方法无法识别迷惑型恶意代码,而动态检测方法则需要消耗大量资源;当前,大多数基于机器学习的方法并不能有效区分木马、蠕虫等恶意软件的子类别。为此,提出一种基于代码恶意行为特征的分类方法。新方法在提取代... 传统的静态特征码检测方法无法识别迷惑型恶意代码,而动态检测方法则需要消耗大量资源;当前,大多数基于机器学习的方法并不能有效区分木马、蠕虫等恶意软件的子类别。为此,提出一种基于代码恶意行为特征的分类方法。新方法在提取代码恶意导向指令特征的基础上,学习每种代码类别特有的恶意行为序列模式,进而将代码样本投影到由恶意行为序列模式构成的新空间中。同时基于新特征表示法构造了一种近邻分类器对恶意代码进行分类。实验结果表明,新方法可以有效地捕捉代码的恶意行为并区分不同类别代码之间的行为差异,从而大幅提高了恶意代码的分类精度。 展开更多
关键词 恶意代码分类 序列模式 恶意行为 特征提取 分类方法
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特定话题传播网络中的意见领袖检测方法 预览 被引量:1
6
作者 兰天 《计算机系统应用》 2016年第12期9-15,共7页
针对中文微博目前已有的意见领袖识别模型存在的不足,提出一种特定话题转播网络中的意见领袖检测方法.识别模型通过转发关系建立信息传播网络,以用户自身权威值和转发用户的支持力来评价用户的影响力.通过对微博两周以来特定话题下意见... 针对中文微博目前已有的意见领袖识别模型存在的不足,提出一种特定话题转播网络中的意见领袖检测方法.识别模型通过转发关系建立信息传播网络,以用户自身权威值和转发用户的支持力来评价用户的影响力.通过对微博两周以来特定话题下意见领袖的检测实验,结果表明该方法能够有效地识别特定话题下的意见领袖. 展开更多
关键词 意见领袖 舆情监控 传播网络 识别模型
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一种匹配全局结构的图相似性度量 被引量:1
7
作者 范宇杰 陈黎飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第7期1488-1492,共5页
相似性度量是许多机器学习方法的基础,由于包含难以量化的结构,衡量图的相似性成为一项困难的任务.现有的基于图结构的直接型度量着重于图顶点或边等局部信息进行局部结构匹配,大大降低了许多实际应用中度量的有效性.提出一种新的图相... 相似性度量是许多机器学习方法的基础,由于包含难以量化的结构,衡量图的相似性成为一项困难的任务.现有的基于图结构的直接型度量着重于图顶点或边等局部信息进行局部结构匹配,大大降低了许多实际应用中度量的有效性.提出一种新的图相似性度量方法,通过匹配两个图的全局结构来衡量它们的相似性,称之为全局结构匹配法.新方法通过顶点匹配和路径匹配两个步骤分别捕捉顶点和边的信息并以此来刻画图的全局结构.结合近邻分类器,在实际应用图数据上对新方法的性能进行了评估,实验结果表明,该方法大幅提高了分类精度. 展开更多
关键词 相似性度量 全局结构 匹配
融合速度特征的压缩感知目标跟踪算法 预览 被引量:2
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作者 田健 王开军 +1 位作者 陈黎飞 《南京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期149-158,共10页
现有基于快速压缩感知的目标跟踪算法采用固定尺寸的搜索框搜索目标,当遇到目标快速移动时容易超出算法的搜索范围,导致跟踪失败.为解决此问题,提出加入目标位移速度特征的快速压缩感知跟踪算法使得搜索目标的范围自适应变化.新方法的... 现有基于快速压缩感知的目标跟踪算法采用固定尺寸的搜索框搜索目标,当遇到目标快速移动时容易超出算法的搜索范围,导致跟踪失败.为解决此问题,提出加入目标位移速度特征的快速压缩感知跟踪算法使得搜索目标的范围自适应变化.新方法的思路是首先利用目标在帧间的位移表示出目标的位移速度,然后将当前帧内的目标位移速度与前几帧的平均速度相比较,再根据目标位移速度变化自适应改变搜索范围,即当目标运动速度保持稳定则保持搜索框尺寸,目标运动速度加快则增大搜索框尺寸,目标运动速度变慢则缩小搜索框尺寸,以适应目标移动速度的变化.在目标快速移动的视频集上的实验结果显示,新方法自适应地改变搜索范围,一直都能跟踪到目标,特别是当现有的压缩感知跟踪算法丢失目标时,新方法仍能比较好地跟踪到目标. 展开更多
关键词 目标跟踪 压缩感知 位移速度 自适应 搜索范围
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基于词共现关系和粗糙集的微博话题检测方法 预览
9
作者 兰天 《计算机系统应用》 2016年第6期17-24,共8页
为解决传统词共现方法在微博中检测话题时计算复杂度大、查全率不高、查准率低的情况,提出一种基于粗糙集原理的改进词共现算法(RSCW).通过词共现关系形成词共现矩阵,并由共现矩阵找出极大完全子图作为话题簇中心,最后由粗糙集原理找... 为解决传统词共现方法在微博中检测话题时计算复杂度大、查全率不高、查准率低的情况,提出一种基于粗糙集原理的改进词共现算法(RSCW).通过词共现关系形成词共现矩阵,并由共现矩阵找出极大完全子图作为话题簇中心,最后由粗糙集原理找出每个话题的关键词集合.在NLPIR微博内容语料库和实时获取的微博数据集上的实验结果表明,该方法能够有效地从大规模微博信息中检测突发新闻,提高突发新闻的识别率. 展开更多
关键词 微博 词共现图 粗糙集 话题检测
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基于词共现和情感元素的突发话题检测算法 预览 被引量:1
10
作者 兰天 《计算机系统应用》 2016年第8期101-108,共8页
随着自媒体的迅速发展,微博中的舆情监控和舆情疏导成为一项重大的研究课题.为了解决传统话题检测方法对于微博中大数据的分析往往具有复杂度高、实时性低、影响力小等问题,提出一种基于词共现和情感分析的突发话题检测方法.通过研究微... 随着自媒体的迅速发展,微博中的舆情监控和舆情疏导成为一项重大的研究课题.为了解决传统话题检测方法对于微博中大数据的分析往往具有复杂度高、实时性低、影响力小等问题,提出一种基于词共现和情感分析的突发话题检测方法.通过研究微博中情感的突发和共现关系,从而建立情感子空间模型;通过该模型对微博中的信息流进行分类,最后对每个类别中的微博进行主题词提取,实现话题检测的目的.在NLPIR微博内容语料库上的实验结果表明,该方法能够有效地从大规模微博信息中检测突发新闻,提高突发新闻的识别率. 展开更多
关键词 话题检测 情感 共现关系 微博
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一种基于顺序特性的子空间聚类方法 预览 被引量:1
11
作者 陈丽萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期72-74,88共4页
受到Tierney的序列稀疏子空间聚类方法的启发,提出了一种新的基于顺序特性的子空间聚类方法.该方法先通过提升小波变换处理得到信号的低频信息;然后通过强调相邻样本之间的连续性来设置特殊的惩罚项,并根据噪声的大小自动调节惩罚因子;... 受到Tierney的序列稀疏子空间聚类方法的启发,提出了一种新的基于顺序特性的子空间聚类方法.该方法先通过提升小波变换处理得到信号的低频信息;然后通过强调相邻样本之间的连续性来设置特殊的惩罚项,并根据噪声的大小自动调节惩罚因子;最后过滤系数矩阵中一些小的干扰系数.在人工合成和实际应用的数据集上的实验结果表明,与当前最具代表性的几种稀疏子空间聚类方法相比,所提方法具有较好的实验效果. 展开更多
关键词 稀疏子空间聚类 顺序特性 惩罚因子
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基于一维三态量子游走的量子聚类算法 预览 被引量:2
12
作者 徐永振 +1 位作者 蔡彬彬 林崧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期80-83,共4页
量子游走具有与经典随机游走不同的特性,因此它已经被用来解决包括元素区分、组合优化、图同构等问题.考虑量子游走和聚类两个领域,提出了一个基于一维三态离散量子游走的聚类算法.在该算法中,将数据点看作游走粒子;然后,这些粒子执行... 量子游走具有与经典随机游走不同的特性,因此它已经被用来解决包括元素区分、组合优化、图同构等问题.考虑量子游走和聚类两个领域,提出了一个基于一维三态离散量子游走的聚类算法.在该算法中,将数据点看作游走粒子;然后,这些粒子执行三态量子游走,接着根据粒子的测量结果更新数据点的属性值;最后,属于同一簇的数据点将会聚集,而属于不同簇的数据点将会分离.仿真实验结果表明了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 量子游走 无监督学习 数据聚类 量子计算
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基于符号熵的序列相似性度量方法 预览 被引量:1
13
作者 张豪 陈黎飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期201-206,212共7页
现有序列相似性度量算法在子序列相似性度量中仅考虑其局部相似度,忽略了其所属序列的整体结构信息。为此,提出一种以单个符号的熵为基础的序列相似性度量方法,根据同一序列中相同符号的位置及个数信息得出符号熵。通过凝聚型层次聚... 现有序列相似性度量算法在子序列相似性度量中仅考虑其局部相似度,忽略了其所属序列的整体结构信息。为此,提出一种以单个符号的熵为基础的序列相似性度量方法,根据同一序列中相同符号的位置及个数信息得出符号熵。通过凝聚型层次聚类结果验证序列相似性度量方法,在多个领域的符号序列数据集上的实验结果表明,与现有的基于子序列局部相似性方法相比,该相似性度量方法有效提高了聚类结果质量。 展开更多
关键词 符号序列 相似度 层次聚类 序列聚类
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DNA序列的二阶隐马尔科夫模型分类 预览 被引量:1
14
作者 彦明 陈黎飞 《计算机系统应用》 2015年第9期22-28,共7页
隐马尔可夫模型是对DNA序列建模的一种简单且有效的模型,实际应用中通常采用一阶隐马尔可夫模型.然而,由于其一阶无后效性的特点,一阶隐马尔科夫模型无法表示非相邻碱基间的依赖关系,从而导致序列中一些有用统计特征的丢失.本文在分析DN... 隐马尔可夫模型是对DNA序列建模的一种简单且有效的模型,实际应用中通常采用一阶隐马尔可夫模型.然而,由于其一阶无后效性的特点,一阶隐马尔科夫模型无法表示非相邻碱基间的依赖关系,从而导致序列中一些有用统计特征的丢失.本文在分析DNA序列特有的生物学构造的基础上,提出一种用于DNA序列分类的二阶隐马尔可夫模型,该模型继承了一阶隐马尔可夫模型的优点,充分表达了蕴涵在DNA序列中的生物学统计特征,使得新模型具有明确的生物学意义.基于新模型,提出一种DNA序列的贝叶斯分类新方法,并在实际DNA序列上进行了实验验证.实验结果表明,由于二阶隐马尔可夫模型充分反映了DNA序列碱基间的结构信息,新方法有效地提高了序列的分类精度. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 二阶隐马尔科夫模型 DNA序列 贝叶斯分类算法 分类
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基于Greenberger-Horne-Zeilinger态的量子公平盲签名方案 被引量:1
15
作者 王宁 林崧 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第3期520-523,共4页
通过使用Greenberger-Horne-Zeilinger态和经典哈希函数,提出一个量子公平盲签名方案.在该方案的初始化阶段,可信的仲裁者分别与盲签名者和接收者共享一个GHZ态序列和秘钥序列.在签名阶段,根据签名者和接收者对各自手中的GHZ态粒子的测... 通过使用Greenberger-Horne-Zeilinger态和经典哈希函数,提出一个量子公平盲签名方案.在该方案的初始化阶段,可信的仲裁者分别与盲签名者和接收者共享一个GHZ态序列和秘钥序列.在签名阶段,根据签名者和接收者对各自手中的GHZ态粒子的测量结果,签名者产生一个经典信息的盲量子签名.在验证阶段,根据GHZ态的关联性,仲裁者能够验证盲签名的合法性.最后,如果签名者和接收者对之前签订的消息有争议,仲裁者将在链接恢复阶段通过对签名的追溯来解决这个问题.本文还对该方案的安全性进行分析,结果表明它能满足公平盲签名的安全性要求,即不可伪造性、不可否认、盲性和可追踪性. 展开更多
关键词 公平盲签名 Greenberger-Horne-Zeilinger态 哈希函数
基于PCOJ的数据结构实验教学探索 预览 被引量:5
16
作者 张仕 吴闻 +2 位作者 严宣辉 严晓明 《计算机教育》 2015年第3期30-32,36共4页
针对数据结构课程实践教学中的若干问题,在自主开发的程序设计竞赛在线测试平台上有针对性地提出平台改进、试题设计和教学改革的方法,阐述这些方法应用到实际教学工作中对数据结构课程教学的促进作用,最后说明取得的良好效果.
关键词 数据结构 实验教学 教学改革 程序设计竞赛在线测试平台
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基于RBLDA模型和交互关系的微博标签推荐算法 预览 被引量:1
17
作者 余勇 《计算机系统应用》 2015年第8期141-148,共8页
随着互联网技术的发展,个性化标签推荐系统在海量信息或资源过滤中起着重要的角色.在新浪微博平台中,用户可以自主的给自己添加标签来表明自己的兴趣爱好.同时,用户也可以通过标签来搜索与自己兴趣爱好相似的用户.针对新浪微博中大部分... 随着互联网技术的发展,个性化标签推荐系统在海量信息或资源过滤中起着重要的角色.在新浪微博平台中,用户可以自主的给自己添加标签来表明自己的兴趣爱好.同时,用户也可以通过标签来搜索与自己兴趣爱好相似的用户.针对新浪微博中大部分用户没有添加标签或添加标签数目较少的问题,提出了一种基于RBLDA模型和交互关系的微博标签推荐算法,它首先利用RBLDA模型来产生用户的初始标签列表,然后再结合用户的交互关系而形成的交互图来预测用户标签的算法.通过在新浪微博真实数据集上的实验发现,该方案与传统的标签推荐算法相比,取得了良好的实验效果. 展开更多
关键词 个性化标签 标签推荐 主题模型 交互网络 新浪微博
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具有双向认证功能的多方量子密钥分发
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作者 林崧 王宁 +1 位作者 刘晓芬 《中国科学:物理学、力学、天文学》 CSCD 北大核心 2015年第4期47-54,共8页
基于Greenberger—Home—Zeilinger态的纠缠特性,设计一个具有双向认证功能的多方量子密钥分发协议.在协议中,量子网络中的任意两个用户均可在一个半可信第三方的帮助下,共享一个安全的会话密钥.其中,利用带密钥的单向hash函数技... 基于Greenberger—Home—Zeilinger态的纠缠特性,设计一个具有双向认证功能的多方量子密钥分发协议.在协议中,量子网络中的任意两个用户均可在一个半可信第三方的帮助下,共享一个安全的会话密钥.其中,利用带密钥的单向hash函数技术对每个用户的身份进行认证.最后,对协议的安全性进行分析,表明该协议在理论上是安全的. 展开更多
关键词 量子密码 多方量子密钥分发 Greenberger.Horne—Zeilinger态 身份认证 半可信第三方
基于特定话题的微博意见领袖在线检测方法 预览 被引量:1
19
作者 卢伟胜 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第5期70-74,96共6页
针对目前已有的微博意见领袖识别模型存在的不足以及意见领袖在线检测方法研究的缺乏,提出一种基于特定话题的微博意见领袖在线检测方法。对某一话题进行约一周的微博意见领袖在线检测实验,结果表明该方法能够在线收集与指定话题有关的... 针对目前已有的微博意见领袖识别模型存在的不足以及意见领袖在线检测方法研究的缺乏,提出一种基于特定话题的微博意见领袖在线检测方法。对某一话题进行约一周的微博意见领袖在线检测实验,结果表明该方法能够在线收集与指定话题有关的微博信息并且能够动态计算出参与该话题讨论的用户的影响力,从而检测出其中的意见领袖。 展开更多
关键词 意见领袖 在线检测 舆情监控 微博 识别模型
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规范化相似度的符号序列层次聚类 预览
20
作者 张豪 陈黎飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期114-118,141共6页
符号序列由有限个符号按一定顺序排列而成,广泛存在于数据挖掘的许多应用领域,如基因序列、蛋白质序列和语音序列等。作为序列挖掘的一种主要方法,序列聚类分析在识别序列数据内在结构等方面具有重要的应用价值;同时,由于符号序列间相... 符号序列由有限个符号按一定顺序排列而成,广泛存在于数据挖掘的许多应用领域,如基因序列、蛋白质序列和语音序列等。作为序列挖掘的一种主要方法,序列聚类分析在识别序列数据内在结构等方面具有重要的应用价值;同时,由于符号序列间相似性度量较为困难,序列聚类也是当前的一项开放性难题。首先提出一种新的符号序列相似度度量,引入长度规范因子解决现有度量对序列长度敏感的问题,从而提高了符号序列相似度度量的有效性。在此基础上,提出一种新的聚类方法,根据样本相似度构建无回路连通图,通过图划分进行符号序列的层次聚类。在多个实际数据集上的实验结果表明,采用规范化度量的新方法可以有效提高符号序列的聚类精度。 展开更多
关键词 符号序列 聚类 相似度 规范化因子
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