检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2011年第1期24卷 30-39页

作者：麻文华黄磊刘昌平中国科学院自动化研究所汉王科技实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100190

人群密度等级估计是智能人群监控的核心技术之一.其主要应用是统计监控图像或视频中指定监控区域内的人群密度量化等级.文中提出一种基于置信度分析的人群密度等级分类模型.首先设计基于二叉树分类思想的纠错输出编码,优化组合多个二分... 详细信息

人群密度等级估计是智能人群监控的核心技术之一.其主要应用是统计监控图像或视频中指定监控区域内的人群密度量化等级.文中提出一种基于置信度分析的人群密度等级分类模型.首先设计基于二叉树分类思想的纠错输出编码,优化组合多个二分类器.然后提取置信样本,训练SVM二分类器.最后利用信道传输模型进行解码,依据后验概率最大法则得到样本所属的人群密度等级.该模型在样本集和特征相同的前提下分类正确率和泛化性能均优于传统分类模型,为以人群密度估计为代表的多类分类问题求解提供一种思路.

关键词：置信度分析支持向量机(SVM) 统计学习人群密度

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基于置信度分析的差分隐私保护参数配置方法研究

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网络与信息安全学报 2019年第4期5卷 29-39页

作者：李森有季新生游伟国家数字交换系统工程技术研究中心

为了解决数据发布和分析过程中用户真实数据信息被披露的问题,降低攻击者通过差分攻击和概率推理攻击获取真实结果的概率,提出了一种基于置信度分析的差分隐私保护参数配置方法。在攻击者概率推理攻击模型下对攻击者置信度进行分析,使... 详细信息

为了解决数据发布和分析过程中用户真实数据信息被披露的问题,降低攻击者通过差分攻击和概率推理攻击获取真实结果的概率,提出了一种基于置信度分析的差分隐私保护参数配置方法。在攻击者概率推理攻击模型下对攻击者置信度进行分析,使之不高于根据数据隐私属性所设置的隐私概率阈值。所提出的方法能够针对不同查询用户查询权限的差异配置更加合理的隐私保护参数,避免了隐私披露的风险。实验分析表明,所提出的方法根据查询权限、噪声分布特性以及数据隐私属性分析攻击者置信度与隐私保护参数的对应关系,并据此推导出隐私保护参数的配置公式,从而在不违背隐私保护概率阈值的情况下配置合适的ε参数。

关键词：差分隐私置信度分析概率推理攻击模型隐私保护

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不同城市服装店火灾荷载调查和置信度分析

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消防科学与技术 2012年第11期31卷 1219-1221页

作者：何学超王经伟张文华邓玲公安部四川消防研究所四川成都610036

通过对国内5大区域代表性城市服装店火灾荷载的实地调查,统计分析了服装店的火灾荷载基础数据和火灾荷载密度的基本分布规律。结果表明,深圳和上海平均火灾荷载密度较大,其余依次为成都、沈阳和西安;火灾荷载密度平均值为566.6MJ/m2,最... 详细信息

通过对国内5大区域代表性城市服装店火灾荷载的实地调查,统计分析了服装店的火灾荷载基础数据和火灾荷载密度的基本分布规律。结果表明,深圳和上海平均火灾荷载密度较大,其余依次为成都、沈阳和西安;火灾荷载密度平均值为566.6MJ/m2,最大为2 490MJ/m2,最小为140 MJ/m2,且火灾荷载调查结果能够达到90%置信度以上。

关键词：火灾荷载服装店置信度分析

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天文光变信号的周期提取算法及其置信度分析研究

天文光变信号的周期提取算法及其置信度分析研究

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作者：陆相龙桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息科学技术的迅猛发展，信号处理技术已经广泛应用于网络通信、生物医学和天文等领域。特别是在天文领域中，由于受到科技水平和天体自身特性的影响，天文学家多数情况下无法通过直接观测的手段来获取研究天体内部结构和辐射机制... 详细信息

随着信息科学技术的迅猛发展，信号处理技术已经广泛应用于网络通信、生物医学和天文等领域。特别是在天文领域中，由于受到科技水平和天体自身特性的影响，天文学家多数情况下无法通过直接观测的手段来获取研究天体内部结构和辐射机制所必需的重要参数——光变周期。这使得通过信号处理技术对天文光变信号进行周期分析成为了目前获取光变周期的唯一手段。但受到天体运动、观测条件和仪器状态等主客观因素的影响，观测获取的光变信号往往是非均匀采样的，并且都不同程度地受到随机噪声的影响。尽管前人已经提出一些有效的光变信号周期提取算法，但这些算法仍存在预处理方案不完善和周期轮廓恢复不够准确等方面的问题，其中特别是在置信度分析分析方面，缺少一套统一的置信度分析框架。因此，非常有必要对基于非均匀采样的天文光变信号周期提取算法及其置信度分析等问题进行更深入的研究。\n 本文以天文领域中具有非均匀采样特性的光变信号作为研究对象，旨在通过信号处理的方法从中提取出高置信度的周期成分。本文提出首先使用基于 Ornstein Uhlenbeck（OU）过程和Moving Average（MA）算法提出的预处理方案对光变信号进行预处理，接着将分别基于频域、时域和时-频域的Lomb-Scargle（LS）、Jurkevich（JK）和加权小波Z变换（Wavelet Weighted Z-transform，WWZ）周期提取算法用于光变信号的周期提取工作中实现多域分析，然后使用基于蒙特卡洛（Monte Carlo，MC）统计方法和一阶自回归（first-order autoregressive，AR(1)）过程构建的统一置信度分析框架对光变周期进行置信度分析，最后根据基于卡方检验和高斯拟合改进的Epoch Folding（EF）周期轮廓分析算法对周期轮廓进行复原，从而获取高置信度光变周期的方案。此外，运用该套方案对天体X射线双星SS433（S433）和极亮X射线源NGC5408 X-1（N5408）的光变信号进行周期分析，并最终获取了它们的光变周期。这为将来进一步研究这两个天体的内部结构、辐射机制以及中心天体质量估计提供了可靠的依据。论文的主要工作内容如下：\n （1）天文光变信号分析的预处理研究。针对天文光变信号分析领域中没有相对完善的预处理方案的问题，本文基于OU过程和MA算法提出一套天文光变信号分析的预处理方案。分析结果显示，基于黑洞吸积理论使用OU过程能从理论上模拟出真实的光变信号，MA算法则不仅可以很好的抑制随机误差的影响，还可以在低频分析中排除高频成分的影响。\n （2）基于统一置信度分析框架下的时域、频域和时-频域周期提取算法研究。尽管LS、JK和WWZ算法均可实现光变周期的提取，但有时会获得多个分析结果，然而目前并没有一套统一的置信度分析标准对这些结果给以判定。为此，本文提出一套基于MC统计方法和AR(1)过程的统一置信度分析框架，并在此基础上实现对光变信号的多域分析。这不仅可以定量地评估白噪声和红噪声对光变周期的影响，还可以实现对光变周期的交叉证认，从而排除虚假的光变周期。\n （3）EF算法的性能优化。EF算法可以恢复出光变周期的轮廓曲线，进而实现周期证认和分类，但该算法存在恢复周期轮廓不够准确的问题。为此，通过结合卡方检验和高斯拟合对EF算法的性能进行优化，并以原始轮廓值作为误差量。与原始的EF算法相比，改进后的算法能更加真实的逼近原始周期轮廓，误差的引入也为周期轮廓的估计提供了参考偏差范围。\n （4）天体S433和N5408光变信号的周期分析。使用由预处理、周期提取、置信度分析和周期轮廓分析组成的高置信度光变周期提取方案对天体S433和N5408的光变信号进行周期分析。该套方案分别从S433和N5408的光变信号中获取了5个和3个高置信度光变周期，这不仅很好的印证了前人的研究结论，为将来进一步研究这两个天体的内部结构、辐射机制以及中心致密天体质量估计提供了可靠的依据，同时也证明了该套方案的可靠性和可用性。

关键词：非均匀采样光变信号周期提取置信度分析

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基于置信度分析的半监督聚类集成及在异常流量识别中的应用

基于置信度分析的半监督聚类集成及在异常流量识别中的应用

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作者：李雅琪济南大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,互联网用户规模不断扩大,网络行为也日益多样化、复杂化,特别是互联网中恶意和异常行为的大量出现给网络空间安全和管理带来严峻挑战。从网络流量的角度对网络恶意与异常行为进行识别及检测是解决这一挑战的有效途径... 详细信息

随着互联网的发展,互联网用户规模不断扩大,网络行为也日益多样化、复杂化,特别是互联网中恶意和异常行为的大量出现给网络空间安全和管理带来严峻挑战。从网络流量的角度对网络恶意与异常行为进行识别及检测是解决这一挑战的有效途径。然而,对互联网中的恶意与异常行为进行识别面临有标记样本数据采集极其困难的问题,半监督聚类集成将聚类分析与集成学习和半监督学习的思想相结合,能够利用少量标记流量样本对大量无标记流量样本的分配进行指导,从而对网络流量数据进行细致和灵活的分析,为解决这一问题提供了有效解决方案。现有的半监督聚类集成算法通常只关注数据集内部样本之间已有的相互关系,而忽略了数据集在进一步的扩展过程中,可能出现的新样本。因此,对于数据集之外的未知样本无法延续性的进行聚类,或只能遵循空间中的距离度量对未知样本进行简单的预测。而在实际的互联网流量行为识别中,未知行为数据的出现是必然而且频繁的现象,因此要求识别模型具备对未知样本的分析能力。针对上述问题,本文提出了两种基于置信度分析的半监督聚类集成算法,通过探索数据集内部稳定的结构信息,充分挖掘数据分布在数据扩展过程中的潜在发展趋势,以实现面向复杂结构与分布的数据,以及数据动态扩展情况下更高性能的聚类分析,从而更好的应对网络行为分析和异常流量识别。本文的主要贡献总结如下: (1)提出了一种基于置信度分析的半监督聚类集成算法(D-CoA算法),算法主要包含两个部分:先验置信度部分和后验置信度部分。在先验置信度部分中提出了一种基于最小生成树的子簇合并方法,通过挖掘基础聚类算法中产生的子簇相关信息对子簇进行合并,减少集成过程中对于基础聚类算法的依赖,挖掘聚簇内部的核心成员。在后验置信度部分中提出了一种基于混合密度网络的聚簇概率密度拟合方法,进一步探索数据的分布和未来发展的潜在趋势。通过在11个数据集上的实验验证了D-CoA算法的稳定性和有效性,通过消融实验也验证了D-CoA算法各部分的有效性。 (2)提出了一种基于快速置信度分析的半监督聚类集成算法(QD-CoA算法)。通过聚簇融合和反卷积密度网络,对D-CoA算法进行了改进与优化,大大提升了算法的效率。在数据集标签信息缺失的情况下,也能识别标签信息外的聚簇样本或噪声样本。通过在11个数据集上的实验验证得出,QD-CoA算法在稳定性与鲁棒性方面,均较基本算法有显著的性能提升。此外,将D-CoA算法、QD-CoA算法与其它半监督聚类集成算法和半监督聚类算法进行对比,大量的实验证明了所提出的两种基于置信度分析的半监督聚类集成算法具有更优越的性能。 (3)提出了一种半监督流量识别框架,将所提出的两种半监督聚类集成算法应用到真实的网络流量识别中,实现对不同类别网络行为流量及异常流量的识别。实验结果表明,相比于其它半监督聚类集成算法及半监督聚类算法,本文提出的两种算法具有显著的性能优势。同时,通过实验也验证了该流量识别框架的可靠性和有效性。

关键词：聚类集成半监督学习置信度分析流量识别

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基于置信度分析的导弹目标距离像序贯识别

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雷达科学与技术 2007年第5期5卷 358-364页

作者：冯德军马梁陶华敏国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

分析了导弹目标的距离像特性,指出导弹目标距离像可作为识别的特征信号。阐述了置信度原理,根据导弹目标距离像识别的特点提出了一种适用于高分辨距离像识别的置信度函数,进而提出了距离像序贯识别方法。该方法通过相邻距离像的相关系... 详细信息

分析了导弹目标的距离像特性,指出导弹目标距离像可作为识别的特征信号。阐述了置信度原理,根据导弹目标距离像识别的特点提出了一种适用于高分辨距离像识别的置信度函数,进而提出了距离像序贯识别方法。该方法通过相邻距离像的相关系数鉴别错误关联数据,利用识别置信度分析降低误识概率。进行了相应的仿真实验,实验结果表明该方法能改善识别器的识别性能,尤其在低信噪比下有更明显的优势。

关键词：导弹防御高分辨距离像目标识别置信度分析

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基于置信度分析的脱机手写数字识别算法

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电脑知识与技术 2011年第7X期7卷 5202-5204页

作者：高建清陈星娥福建江夏学院电子信息科学系福建福州350007

该文主要研究了脱机手写数字识别中的特征选择与提取和分类器的设计问题,选取了网格特征和交叉点特征,采用了最小距离分类器和基于Fisher判别的线性分类器,并使用基于置信度分析的方法进行混合集成,提高了识别正确率。

关键词：手写数字识别 Fisher判别置信度分析

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飞航导弹系统仿真的逐层推进式置信度分析方法

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战术导弹技术 1999年第4期 50-54页

作者：张志刚中国航天工业总公司第三研究院三部北京100074

为了能够定量表示飞航导弹系统半实物仿真的置信程度以及回路中各个参试设备对系统仿真结果的影响程度,提出了逐层推进式的仿真置信度研究思路,并且开发了实用软件,从时域和频域两个方面对仿真结果进行了置信分析。通过对某重点型号仿... 详细信息

为了能够定量表示飞航导弹系统半实物仿真的置信程度以及回路中各个参试设备对系统仿真结果的影响程度,提出了逐层推进式的仿真置信度研究思路,并且开发了实用软件,从时域和频域两个方面对仿真结果进行了置信分析。通过对某重点型号仿真结果的应用实践,证实了该思路的合理性与该软件的实用性。最后,分析了面临的困难及进一步研究的方向。

关键词：飞航导弹系统仿真置信度分析逐层推进导弹

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归纳推理置信度分析

归纳推理置信度分析

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中国逻辑学会第五次代表大会暨学术讨论会

作者：于明晟中国人民大学哲学系

归纳推理置信度是对于结论可靠性程度的一种数学化描述。本文拟对正事例数量对结论的影响作一分析: 当事例数量为零时,即既无正事例来证实它,同样也无负事

关键词：归纳推理置信度分析

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概率数据库中图类型的不等式查询语句的置信度计算

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小型微型计算机系统 2015年第5期36卷 996-1001页

作者：余萝覃飙刘勇中国人民大学信息学院北京100872

在元组独立的概率数据库中根据不等式的结构特性,不等式查询语句被分为三类:路径类型、树类型和图类型,针对现有secondary-storage算法不能很好地处理图类型的查询语句,本文提出了一种Split算法来计算不等式查询语句的置信度,其将图类... 详细信息

在元组独立的概率数据库中根据不等式的结构特性,不等式查询语句被分为三类:路径类型、树类型和图类型,针对现有secondary-storage算法不能很好地处理图类型的查询语句,本文提出了一种Split算法来计算不等式查询语句的置信度,其将图类型的查询语句分解为多个路径类型的查询语句,并分别把这些路径类型查询语句的溯源表达式编译为有序二叉决策图(OBDD),最后将这些OBDD合并起来计算原溯源表达式最终的置信度.Split算法不仅可以处理图类型的查询语句,而且在处理树类型的查询语句时,也能够大大降低溯源表达式的大小,从而提高置信度计算的效率.

关键词：概率数据库置信度分析 OBDD 不等式查询语句

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