检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2008年第3期34卷 174-177页

作者：张弘王颖中科院研究生院计算与通信工程学院北京100049

脆弱性数字水印能为多媒体内容完整性认证和篡改检测提供有效的解决方案。该文对用于图像认证的脆弱性数字水印技术的研究现状、一般原理、基本特征、典型算法进行了综述,并对4种典型算法进行了实验研究,分析比较它们在经过剪切、缩放、... 详细信息

脆弱性数字水印能为多媒体内容完整性认证和篡改检测提供有效的解决方案。该文对用于图像认证的脆弱性数字水印技术的研究现状、一般原理、基本特征、典型算法进行了综述,并对4种典型算法进行了实验研究,分析比较它们在经过剪切、缩放、JPEG压缩、局部修改等处理时的脆弱性,给出脆弱性数字水印技术的发展方向。

关键词：数字水印脆弱性半脆弱性内容认证篡改定位

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实时网络安全监控系统的设计和实现

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计算机工程 2005年第13期31卷 209-211页

作者：王旭仁毕学尧许榕生李雪滢曹爱娟于通河中科院高能物理所计算中心首都师范大学信息工程学院北京100037 中科院研究生院

提出了一种实时网络安全监控系统(Real-time Network Security Monitoring System,RNSMS), 讨论了RNSMS的工作模式、实现功能、关键技术等问题。RNSMS能实时地对网络活动进行监控,对常见网络数据包(HTTP,FTP,Telnet,POP,SMTP,SSL,UDP)内容进行实时分析还原,并加入OPSEC接口,加强与其他网络安全工具的协作互动。应用表明RNSMS是一种有效的网络安全工具。

关键词：网络安全网络监控 TCP/IP协议协议分析 OPSEC

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保障监测时延的无线传感器网络感知调度算法

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电子与信息学报 2010年第7期32卷 1591-1596页

作者：姚道远张宝贤刘海涛中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050 中科院研究生院计算与通信工程学院北京100049

针对重点区域事件监测应用中,无线传感器网络需要满足不同监测时延要求,该文首先分析了点目标监测应用的时延下界,设计了多项式的最优自适应占空比分布式感知调度算法。在此基础上,设计了一个面向局部重点区域的事件监测分布式感知调度... 详细信息

针对重点区域事件监测应用中,无线传感器网络需要满足不同监测时延要求,该文首先分析了点目标监测应用的时延下界,设计了多项式的最优自适应占空比分布式感知调度算法。在此基础上,设计了一个面向局部重点区域的事件监测分布式感知调度算法(LDSS)。LDSS具有较低的计算复杂度和通信复杂度。仿真结果显示,与现有的随机调度算法相比,LDSS能获得监测时延更接近于理论时延下界的性能。

关键词：无线传感器网络事件监测感知调度监测时延分布式算法

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基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊

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电子学报 2012年第8期40卷 1503-1508页

作者：王静吕科何宁王茜中国科学院研究生院计算与通信工程学院北京100049 北京联合大学信息学院北京100101

针对全变差图像去模糊问题,提出一种基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法,利用分裂Bregman方法来优化其求解问题模型.首先,利用辅助变量及其二次惩罚泛函把全变差去模糊优化问题转化为一个等价的无约束优化问题;其次,基于Bregma... 详细信息

针对全变差图像去模糊问题,提出一种基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法,利用分裂Bregman方法来优化其求解问题模型.首先,利用辅助变量及其二次惩罚泛函把全变差去模糊优化问题转化为一个等价的无约束优化问题;其次,基于Bregman迭代将其分解为两个子优化问题采用交替最小化方法进行求解;最后,根据子问题结构特点,采用离散傅立叶变换及收缩技术实现子优化问题的快速计算.实验结果表明,在不同尺寸模糊核条件下本文算法能获得有效、稳定的图像复原结果,相比FTVd、IRN去模糊方法,本文算法复原效果更好,计算更加快速.

关键词：图像去模糊全变差分裂Bregman方法变量分离交替最小化方法

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基于树突神经网络的低轨卫星智能感知路由算法

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工程科学学报 2023年第3期45卷 465-474页

作者：刘洋王丽娜北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院佛山528300

在低轨卫星网络中,卫星运行速度快、运行周期较短,星间链路动态变化.为了及时感知星间链路状态并选择正确的路由,提出一种基于树突神经网络的低轨卫星智能感知路由算法,通过卫星之间的可视性约束分析星间建链情况,实现星间链路态势感知... 详细信息

在低轨卫星网络中,卫星运行速度快、运行周期较短,星间链路动态变化.为了及时感知星间链路状态并选择正确的路由,提出一种基于树突神经网络的低轨卫星智能感知路由算法,通过卫星之间的可视性约束分析星间建链情况,实现星间链路态势感知;通过实时构造训练集,利用树突神经网络自动调整全局卫星网络链路的权值,进而优化传统迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,实现星间链路质量感知,给出智能路由决策;通过周期性监测卫星网络拓扑,实时修正初始路由路径.仿真结果表明,基于树突神经网络的路由算法复杂度低,路径时延、时延抖动及丢包率均低于传统启发式路由算法和Dijkstra路由算法.

关键词：低轨卫星路由智能感知树突神经网络机器学习星间链路

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基于误差椭圆重采样的粒子滤波跟踪算法

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仪器仪表学报 2020年第12期41卷 76-84页

作者：徐诚王鑫鑫段世红万家旺北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院佛山528399

实时可靠的导航定位是无线传感器网络的关键技术。在实际的应用环境中,定位系统误差模型一般是非线性非高斯的,传统的卡尔曼滤波算法无法提供长时间高精度的定位服务。现有研究中,粒子滤波可以处理复杂的系统模型和测量模型,但在实际应... 详细信息

实时可靠的导航定位是无线传感器网络的关键技术。在实际的应用环境中,定位系统误差模型一般是非线性非高斯的,传统的卡尔曼滤波算法无法提供长时间高精度的定位服务。现有研究中,粒子滤波可以处理复杂的系统模型和测量模型,但在实际应用中往往面临粒子退化和贫化问题。针对这一问题,提出了一种基于误差椭圆重采样的粒子滤波算法,用于无线传感器网络的目标定位跟踪问题。为提高粒子滤波算法在状态估计中的有效精度,在重采样过程中根据粒子的误差协方差矩阵建立不同置信水平的误差椭圆,按照粒子的几何位置进行分层,进而对不同层级的粒子进行筛选与优化,并对比计算后验克拉美罗下界性能验证该方法在累积误差优化中的有效性。实验结果表明,误差椭圆重采样粒子滤波算法精度达到1.05 m,有效改善了粒子退化和贫化问题。

关键词：粒子滤波器误差椭圆重采样后验克拉美罗下界累积误差优化

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基于多级离散余弦变换的鲁棒数字水印算法

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计算机学报 2009年第5期32卷 1055-1061页

作者：肖俊王颖中国科学院研究生院计算与通信工程学院北京100049

将多级离散小波变换的"多级"思想引入到离散余弦变换中,并对多级离散余弦变换的特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于多级离散余弦变换的数字水印算法,该算法从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息.实验结... 详细信息

将多级离散小波变换的"多级"思想引入到离散余弦变换中,并对多级离散余弦变换的特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于多级离散余弦变换的数字水印算法,该算法从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息.实验结果表明文中算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.此外,该文对多级离散余弦变换中变换系数和变换级数的选择进行了研究,实验结果表明合理选择变换系数进行二级变换可以获得最佳性能.

关键词：数字水印多级变换离散余弦变换鲁棒性抖动调制

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基于最近邻链的车牌检测算法

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自动化学报 2011年第10期37卷 1272-1279页

作者：苗立刚中国科学院研究生院计算与通信工程学院北京100049 东北大学秦皇岛分校电子信息系秦皇岛066004

根据车牌字符的几何特征和空间排列规则,提出了一种基于最近邻链的自适应车牌检测算法,首先,采用自适应阈值分割算法消除光照变化的影响,并采用连通体分析方法消除部分干扰目标;其次,根据车牌字符连通体的区域特征,将宽度和高度都相近... 详细信息

根据车牌字符的几何特征和空间排列规则,提出了一种基于最近邻链的自适应车牌检测算法,首先,采用自适应阈值分割算法消除光照变化的影响,并采用连通体分析方法消除部分干扰目标;其次,根据车牌字符连通体的区域特征,将宽度和高度都相近的连通体构造为最近邻连通体对,并将最近邻对连接为最近邻链,从而检测出所有可能的车牌区域;最后,利用两组不同长度的方波模板分别对车牌的水平和竖直投影进行匹配,它能够验证候选车牌区域的有效性,并求解所有车牌字符的最佳切分位置实验表明,该算法能够自适应地处理光照不均匀、尺度变化、透视失真、背景干扰以及质量退化等因素的影响,可以有效地检测出复杂背景中的车牌区域.

关键词：车牌检测字符分割最近邻链连通体分析变长模板匹配

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面向边缘智能的协同推理综述

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计算机研究与发展 2023年第2期60卷 398-414页

作者：王睿齐建鹏陈亮杨龙北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528300

近年来,信息技术的不断变革伴随数据量的急剧爆发,使主流的云计算解决方案面临实时性差、带宽受限、高能耗、维护费用高、隐私安全等问题.边缘智能的出现与快速发展有效缓解了此类问题,它将用户需求处理下沉到边缘,避免了海量数据在网... 详细信息

近年来,信息技术的不断变革伴随数据量的急剧爆发,使主流的云计算解决方案面临实时性差、带宽受限、高能耗、维护费用高、隐私安全等问题.边缘智能的出现与快速发展有效缓解了此类问题,它将用户需求处理下沉到边缘,避免了海量数据在网络中的流动,得到越来越多的关注.由于边缘计算中资源性能普遍较低,通过资源实现协同推理正成为热点.通过对边缘智能发展的趋势分析,得出边缘协同推理目前仍处于增长期,还未进入稳定发展期.因此,在对边缘协同推理进行充分调研的基础上,将边缘协同推理划分为智能化方法与协同推理架构2个部分,分别对其中涉及到的关键技术进行纵向归纳整理,并从动态场景角度出发,对每种关键技术进行深入分析,对不同关键技术进行横向比较以及适用场景分析.最后对动态场景下的边缘协同推理给出值得研究的若干发展方向.

关键词：边缘计算边缘智能机器学习边缘协同推理动态场景

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深度矩阵分解推荐算法

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软件学报 2021年第12期32卷 3917-3928页

作者：田震潘腊梅尹朴王睿北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528300

协同过滤推荐算法中的矩阵分解因其简单、易于实现,得到了广泛的应用.但是矩阵分解通过简单的线性内积建模用户和物品之间的非线性交互关系,限制了模型的表达能力.为此,He等人提出了广义矩阵分解模型,通过非线性激活函数和连接权重,将... 详细信息

协同过滤推荐算法中的矩阵分解因其简单、易于实现,得到了广泛的应用.但是矩阵分解通过简单的线性内积建模用户和物品之间的非线性交互关系,限制了模型的表达能力.为此,He等人提出了广义矩阵分解模型,通过非线性激活函数和连接权重,将矩阵分解推广到广义矩阵分解,为模型赋予建模用户和物品间的二阶非线性交互关系的能力.但是广义矩阵分解模型是一个浅层模型,并不能很好地建模用户和物品间高阶交互关系,一定程度上可能会影响模型性能.受广义矩阵分解模型启发,提出了深度矩阵分解模型(deep matrix factorization,简称DMF),在广义矩阵分解模型的基础上引入隐藏层,利用深层神经网络来学习用户和物品间高阶交互关系.深度矩阵分解模型不仅解决了简单内积的线性问题,同时还能够建模用户和物品间的高阶交互,具有很好的表达能力.此外,在MovieLens和Anime两个数据集上进行了大量丰富的对比实验,验证了模型的可行性和有效性;同时,通过实验确定了模型的最优参数.

关键词：协同过滤线性内积广义矩阵分解隐藏层高阶交互

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