检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生信息管理杂志 2025年第1期22卷 136-142页

作者：陈庆华滨海县人民医院江苏省盐城市224500

目的为解决当前数字化医院非结构化数据管理过程中利用Mapreduce算法实现目标数据检索时面临的数据冲突碰撞问题,提出基于哈希学习算法的数字化医院非结构化数据智能检索方法。方法以多层Transformer(变换网络)编码单元为核心搭建预... 详细信息

目的为解决当前数字化医院非结构化数据管理过程中利用Mapreduce算法实现目标数据检索时面临的数据冲突碰撞问题,提出基于哈希学习算法的数字化医院非结构化数据智能检索方法。方法以多层Transformer(变换网络)编码单元为核心搭建预训练网络模型,将海量非结构化数据输入其中进行学习,抽取数据实体知识,并通过深度卷积神经网络提取数据包含的特征;利用哈希学习函数处理非结构化数据特征,为其匹配二进制哈希码;最后,依托哈希学习算法构建非结构化数据智能检索模型,依次分析所有哈希码样本与输入信息之间的相似性,找到最相似数据样本,即可完成非结构化数据智能检索。结果应用该方法对两个数据集展开检索,最终得到的检索结果曲线下面积分别达到了0.81和0.8。结论该方法能够满足数字化医院非结构化数据智能检索的质量要求。

关键词：哈希学习算法非结构化数据数字化医院特征提取数据检索

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基于哈希学习算法的非结构化数据检索方法

引用

电气技术与经济 2023年第3期 95-97页

作者：廖祟阳余少锋严鑫钟建栩席凌之南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司

常规的数据检索方法主要根据数据语意划分检索类别,不完整的数据很难根据语意划分,导致检索mAP值降低。因此,设计了基于哈希学习算法的非结构化数据检索方法。提取非结构化数据的关键词,剔除多余符号与停用词,并对数据中的词频进行分析... 详细信息

常规的数据检索方法主要根据数据语意划分检索类别,不完整的数据很难根据语意划分,导致检索mAP值降低。因此,设计了基于哈希学习算法的非结构化数据检索方法。提取非结构化数据的关键词,剔除多余符号与停用词,并对数据中的词频进行分析,便于后续检索。利用哈希学习算法,构建非结构化数据检索模型,将非结构数据按照固有结构检索,并根据相似数据表征剔除相似数据,最大限度地提高数据检索精准度。采用对比实验的方式,验证了该检索方法的mAP值更高,检索效果更佳,能够应用于实际生活中。

关键词：哈希学习算法非结构化数据检索方法关键词检索模型 mAP值

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基于哈希学习算法的专业课程资源库安全检索方法

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计算机应用文摘 2024年第17期40卷 191-194页

作者：谢颖安徽水利水电职业技术学院建筑工程学院合肥231603

建筑管理专业具有课程资源多样、专业性强以及不断更新变化的特性,导致在资源库进行检索时的mAP值较低。为此,提出了一种基于哈希学习算法的专业课程资源库安全检索方法。该方法系统地整理、分类并描述课程资源,形成建筑管理专业课程资... 详细信息

建筑管理专业具有课程资源多样、专业性强以及不断更新变化的特性,导致在资源库进行检索时的mAP值较低。为此,提出了一种基于哈希学习算法的专业课程资源库安全检索方法。该方法系统地整理、分类并描述课程资源,形成建筑管理专业课程资源本体,建立检索索引,并编码存储资源信息、属性及关联。通过哈希学习算法提取特征,生成哈希函数,将高维数据映射为低维哈希码,从而建立检索模型。当用户查询时,系统能够快速定位相关资源,并高效、安全地返回结果,实现了专业课程库的安全检索。实验结果表明,该方法能够适应课程资源的特性,使在检索时的mAP值较高,提升了用户体验,同时确保了课程资源库的安全性和稳定性。

关键词：哈希学习算法专业课程课程资源库安全检索方法

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基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法

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物联网技术 2024年第11期14卷 82-84页

作者：马秀梅兰州现代职业学院甘肃兰州730300

传统的数据库数据检索方法索引次数较多而导致效率受限,为此提出基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法。首先,提取分布式物联网数据关键词,构造物联网数据库索引结构;随后,过滤检索结点,剔除数据库中的重复数据。在此基础... 详细信息

传统的数据库数据检索方法索引次数较多而导致效率受限,为此提出基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法。首先,提取分布式物联网数据关键词,构造物联网数据库索引结构;随后,过滤检索结点,剔除数据库中的重复数据。在此基础上,建立哈希学习算法数据检索模型,利用损失函数强化数据检索。实验结果表明,基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法在不同检索半径下的索引次数均最少,检索效果较好,具有实际的应用价值。

关键词：哈希学习算法分布式物联网数据检索物联网数据库数据库索引损失函数

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基于感知哈希的图像篡改检测技术研究

基于感知哈希的图像篡改检测技术研究

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作者：陈振天津工业大学

学位级别：硕士

随着多媒体信息处理技术与计算机网络的迅速发展,人们通过网络获取的多媒体资源越来越多,也越来越方便。数字图像因其直观易懂的特点,成为人们工作和生活中最主要的获取、发布信息的方式之一。然而,随着互联网技术的发展,大量图像处理... 详细信息

随着多媒体信息处理技术与计算机网络的迅速发展,人们通过网络获取的多媒体资源越来越多,也越来越方便。数字图像因其直观易懂的特点,成为人们工作和生活中最主要的获取、发布信息的方式之一。然而,随着互联网技术的发展,大量图像处理软件的功能也在不断的完善,人们可以轻易的对图像进行编辑、制作,在给予人们方便的同时,也将图像内容的真实性、完整性等安全问题暴露出来。因此,图像的真实性、完整性认证已成为一个亟待解决的问题。图像感知哈希在理解图像内容的基础上,通过简短的感知摘要来完成图像内容识别和认证,为解决与图像认证相关的管理问题提供了一种更加便捷的方式。本文对目前国内外基于感知哈希的图像篡改检测算法进行了调研,并根据算法不同的特点进行了细致的分类。另外,针对目前现有方案存在的问题提出了一种新的感知哈希算法。具体研究工作内容如下:1.提出了一种基于图像多视角特征及感知显著性的感知哈希学习算法(Multiview Semi-supervised Hashing with Perceptual Saliency,MV-SHPS)。算法首先将图像从RGB颜色空间转换到更加符合人眼视觉特征的CIE LAB颜色空间,并提取其L分量执行小波变换并提取其系数矩阵做进一步的处理。其次,提取图像多个视角下的特征,并利用学习到的哈希映射矩阵对多视角图像特征进行融合,从而得到一个长度更短、性能更优的感知哈希。最后,在感知哈希相似性匹配阶段,利用图像显著性特征辅助篡改检测提高算法的整体性能。大量实验验证,提出的一种新的多视角图像特征融合算法具有良好的鲁棒性与区分性。2.在图像多视角特征融合学习算法的基础上,提出了一种二值多视角感知哈希学习算法。具体地,提出的哈希学习算法主要包含两个核心的部分:离线学习以及在线哈希匹配。其中离线学习用于学习哈希函数,主要包括两个阶段,协作二值表示学习(Collaborative Binary Representation Learning,CBRL)以及感知内容取证学习(Perpetual Content Authentication Learning,PCAL),能够将图像多视角的特征融合到公共的海明空间中。在线哈希主要使用学习到的哈希函数将待验证图像的多视角特征映射成二值感知哈希,最后通过相似性度量方法进行图像取证。实验结果表明,提出的二值多视角感知哈希算法能够对多种类别的保持图像内容处理操作具有良好的鲁棒性能,包括:加性噪声、图像滤波、图像模糊、JPEG压缩以及光照调整等。

关键词：图像篡改检测二值感知哈希多视角特征嵌入哈希学习算法

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