检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2023年第9期44卷 2586-2592页

作者：李莉李涛杜慧娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对区块链溯源应用中ECDSA签名算法和群签名等签名算法产生的依赖可信中心和签名效率低等问题,提出一种适用于区块链溯源场景的动态Schnorr门限签名方案。该方案基于Pedersen可验证秘密共享方案,无需第三方可信中心。由签名成员之间相... 详细信息

针对区块链溯源应用中ECDSA签名算法和群签名等签名算法产生的依赖可信中心和签名效率低等问题,提出一种适用于区块链溯源场景的动态Schnorr门限签名方案。该方案基于Pedersen可验证秘密共享方案,无需第三方可信中心。由签名成员之间相互验证并生成子密钥,实现完全去中心化;使用Schnorr签名方案缩短签名时间和签名验证时间;根据签名成员具有变更性的特点建立成员加入和成员退出机制。实验结果表明,所提方案计算量较小,缩短了门限签名的签名时间和签名验证时间。

关键词：区块链溯源去中心化门限签名秘密共享签名验证签名时间

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SIFT算法在木材纹理分类上的应用

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哈尔滨理工大学学报 2016年第4期21卷 7-12页

作者：陈宇臧美英李红波东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于SIFT(scale-invariant feature transform),尺度不变特征转换的地板块纹理分类方法,该方法首先采用SIFT算法提取地板块图像特征值,并采用K-means聚类算法降低关键点数目,得到用于分类... 详细信息

为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于SIFT(scale-invariant feature transform),尺度不变特征转换的地板块纹理分类方法,该方法首先采用SIFT算法提取地板块图像特征值,并采用K-means聚类算法降低关键点数目,得到用于分类的特征行向量,最后构造DEELM分类器进行分类.实验结果表明,该方法不仅减少了描述图片的关键点数目便于分类,而且提高了木材纹理分类的准确性,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.

关键词：木材纹理分类 SIFT算法 K—means算法差分演化优化极限学习机

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一种新的电容层析成像边界灰度补偿算法

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哈尔滨理工大学学报 2016年第2期21卷 8-12,19页

作者：陈宇李红波黄仲洋东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

由于电容层析成像(ECT)图像重建典型病态问题的不稳定性,在传统的电容层析成像算法的基础上提出了一种基于遗传蚁群算法(GAAC)的边界灰度补偿算法.在阐述了电容层析成像基本原理的基础上,通过推导多项式加速算法的数学模型,进行该算法的... 详细信息

由于电容层析成像(ECT)图像重建典型病态问题的不稳定性,在传统的电容层析成像算法的基础上提出了一种基于遗传蚁群算法(GAAC)的边界灰度补偿算法.在阐述了电容层析成像基本原理的基础上,通过推导多项式加速算法的数学模型,进行该算法的ECT图像重建.但由于传统的电容层析成像算法在图像边界上表现出极大的误差和不稳定性,所以提出了GAAC的边界灰度补偿算法.仿真和数值实验的结果显示,GAAC的边界灰度补偿算法是一种有效的电容层析成像方法,在ECT图像重建算法的领域提出了一个新的尝试.

关键词：电容层析成像图像重建蚁群算法遗传算法补偿算法

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基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法

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中南林业科技大学学报 2014年第8期34卷 114-119页

作者：陈宇许莉薇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维... 详细信息

为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。

关键词：林业信息文本分类高斯混合模型参数估计

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基于生成对抗网络的眼底图像生成方法

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计算机应用与软件 2022年第5期39卷 197-203,252页

作者：郭继峰庞志奇李星杨帆岳琪东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

提出一种带出血病症的眼底图像生成方法,该方法可以丰富眼底图像样本,提升眼底出血检测系统的准确率。该方法用图像分割技术从现有图像中分割出血管树和出血块,利用GAN生成大量血管树和出血块,并经过预处理合并,把合并后的图片和真实眼... 详细信息

提出一种带出血病症的眼底图像生成方法,该方法可以丰富眼底图像样本,提升眼底出血检测系统的准确率。该方法用图像分割技术从现有图像中分割出血管树和出血块,利用GAN生成大量血管树和出血块,并经过预处理合并,把合并后的图片和真实眼底图片一起输入到改进的CycleGAN中,生成大量眼底图片。其中对CycleGAN进行改进:改进模型结构,引入Wassertein距离,并加入同一映射损失和感知损失。实验表明,用该方法生成图像的PSNR值比现有技术提高9.82%,SSIM值提高4.17%且收敛速度更快。把生成图像添加到出血检测系统的训练集中,系统的AUC值提升3.51%,证明该方法优于现有技术。

关键词：生成对抗网络图像分割图像生成出血检测

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基于LCS的逻辑重构算法的研究

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计算机应用与软件 2020年第4期37卷 280-284,308页

作者：黄玉林刘丹东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

在逆向工程的研究中,逻辑重构中的等级簇聚合算法计算效率较低。为了改进计算效率,基于最长公共子序列(LCS)与高内聚的思想提出改进的逻辑重构算法。利用组件和数据表的关系以及存在交集的组件之间的相似程度来生成模块,并循环迭代,从... 详细信息

在逆向工程的研究中,逻辑重构中的等级簇聚合算法计算效率较低。为了改进计算效率,基于最长公共子序列(LCS)与高内聚的思想提出改进的逻辑重构算法。利用组件和数据表的关系以及存在交集的组件之间的相似程度来生成模块,并循环迭代,从而可以得到清晰的组件关系。与现有的等级簇聚合算法相比,该算法无需反复计算距离,时间复杂度更低,计算效率更高。

关键词：逆向工程逻辑重构模块化最长公共子序列等级簇聚合算法

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Huang族校正电容层析成像图像重建算法

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哈尔滨理工大学学报 2018年第5期23卷 80-85页

作者：陈宇李洪宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对电容层析成像(ECT)技术中的"软场"效应和病态问题,提出了一种Huang族校正的电容层析成像图像重建算法。首先依据ECT系统的基本原理,推导出ECT问题中Huang族校正的校正公式,其次给出校正后用于ECT反问题求解仿真实验的迭... 详细信息

针对电容层析成像(ECT)技术中的"软场"效应和病态问题,提出了一种Huang族校正的电容层析成像图像重建算法。首先依据ECT系统的基本原理,推导出ECT问题中Huang族校正的校正公式,其次给出校正后用于ECT反问题求解仿真实验的迭代公式。最后,采用数字仿真模拟实验方式,验证提出方法的有效性。实验结果表明,Huang族校正方法对于极低位、低位、核心流而言,图像误差分别降到24. 39%、25. 81%和40. 91%,均低于LBP、Landweber、SD和CG方法;对于极低位、低位及柱状流而言,迭代次数分别为12、12、27次,比Landweber算法和SD法都要低,综合分析,可知Huang族校正方法实验效果良好。

关键词：电容层析成像 Huang族校正图像重建

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基于自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法

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哈尔滨理工大学学报 2010年第3期15卷 44-49页

作者：陈宇孙帆张健东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的.为了对这个不适定问题进行求解,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法.该算法通过引入粒子群的平均绝对速度与... 详细信息

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的.为了对这个不适定问题进行求解,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法.该算法通过引入粒子群的平均绝对速度与理想速度,自适应调整粒子群优化算法中的参数,对成像后图像边界周围的灰度进行补偿.数值实验结果表明,同线性反投影和共轭梯度算法相比,进行边界灰度补偿后的图像兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新思路.

关键词：电容层析成像图像重建自适应粒子群

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融合释义与双向交互的成语阅读理解方法研究

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广西师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期41卷 70-79页

作者：温雪岩谷训开李祯黄英来黄鹤林东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

中文成语有着独特的抽象语义。在机器阅读理解任务中,为了解决模型不能充分理解成语含义的问题,本文提出一种完形填空式匹配网络。匹配网络将成语与其词典释义以注意力交互的方式融入模型,使成语得到更好的向量表征,并且在段落与候选答... 详细信息

中文成语有着独特的抽象语义。在机器阅读理解任务中,为了解决模型不能充分理解成语含义的问题,本文提出一种完形填空式匹配网络。匹配网络将成语与其词典释义以注意力交互的方式融入模型,使成语得到更好的向量表征,并且在段落与候选答案之间采用双向交互的策略。将匹配网络与语言模型(BERT、ERNIE等)相结合,本文设计出一个针对完形填空式阅读理解任务的模型。实验结果表明,该模型优于传统模型、SKER模型以及结合增强型全局注意力的BERT模型,在中文成语数据集CHID上达到77.0%的准确率。

关键词：机器阅读理解中文成语匹配网络完形填空双向交互

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一种深度学习的信息文本分类算法

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哈尔滨理工大学学报 2017年第2期22卷 105-111页

作者：吕淑宝王明月翟祥陈宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对传统文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了基于深度学习的文本分类算法。深度信念网络具有强大的学习能力,可以从高维的原始特征中提取高度可区分的低维特征,不仅能够更全面的考虑到文本信息量,而且能够进行快速分... 详细信息

针对传统文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了基于深度学习的文本分类算法。深度信念网络具有强大的学习能力,可以从高维的原始特征中提取高度可区分的低维特征,不仅能够更全面的考虑到文本信息量,而且能够进行快速分类。采用TF-IDF方法计算文本特征值,利用深度信念网络构造分类器进行精准分类。实验结果表明,与支持向量机、神经网络和极端学习机等常用分类算法相比,该算法有更高的准确率和实用性,为文本的分类研究开拓了新思路。

关键词：文本分类深度信念网络分类器

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