检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2008年第5期32卷 116-120页

作者：廖年冬田盛丰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.本文提出了一种针对网络入侵检测事务流的实时动态规则生成方法.该方法解决了当前主流关联规则生成算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规... 详细信息

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.本文提出了一种针对网络入侵检测事务流的实时动态规则生成方法.该方法解决了当前主流关联规则生成算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规则和频繁集产生等问题.实验结果表明,文中所提出的方法在规则动态生成和对网络异常情况的检测方面都显示出比较好的性能,相对Snort入侵检测系统,平均提高10%左右的检测精度,克服了Snort系统在异常检测方面的局部缺陷.

关键词：规则生成入侵检测关联规则 FP-Tree算法

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多尺度模型与矩描绘子相结合的手势识别算法

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北方交通大学学报 2004年第2期28卷 41-45页

作者：丁海洋阮秋琦北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出了一种基于单目视觉的手势识别算法.通过用户初始化过程获取基本识别参数,结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域,在该区域内采用矩描绘子与多尺度模型相结合的方法进行特征提取,对于提取出的特征采用分类识别规则,实现对手势1～1... 详细信息

提出了一种基于单目视觉的手势识别算法.通过用户初始化过程获取基本识别参数,结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域,在该区域内采用矩描绘子与多尺度模型相结合的方法进行特征提取,对于提取出的特征采用分类识别规则,实现对手势1～10的正确识别.经过试验证明,该算法可以适用于不同用户,识别正确率达到93.5%.

关键词：模式识别手势识别视频跟踪矩描绘子多尺度模型

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一种基于任务划分的启发式网格调度策略

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北京交通大学学报 2007年第5期31卷 72-76页

作者：丁丁罗四维高瞻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

网格环境下的任务调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题,目前存在的调度策略大多数忽略了任务执行调度算法的顺序这个重要因素.针对这一问题,本文提出任务划分(task-partition)的概念,结合任务存取数据的位置信息,给出了一种以任务级... 详细信息

网格环境下的任务调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题,目前存在的调度策略大多数忽略了任务执行调度算法的顺序这个重要因素.针对这一问题,本文提出任务划分(task-partition)的概念,结合任务存取数据的位置信息,给出了一种以任务级别的忍耐度(task-sufferage)作为启发规则的网格调度策略.实验结果表明,该策略消除了任务的重新调度,降低了任务总的完成时间,能够有效地保证负载均衡,具有较好的综合性能.

关键词：网格任务调度任务划分启发式算法

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非平衡数据集Fisher线性判别模型

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北京交通大学学报 2006年第5期30卷 15-18页

作者：谢纪刚裘正定北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

非平衡数据是指两类问题中正类样本与负类样本个数不相等,甚至相比悬殊.非平衡数据集会导致许多分类器的性能下降,这与分类器的构造原理有关.本文首先阐述了Fisher线性判别的分类机制,指出当两类样本的协方差矩阵不同时,样本不平衡会导... 详细信息

非平衡数据是指两类问题中正类样本与负类样本个数不相等,甚至相比悬殊.非平衡数据集会导致许多分类器的性能下降,这与分类器的构造原理有关.本文首先阐述了Fisher线性判别的分类机制,指出当两类样本的协方差矩阵不同时,样本不平衡会导致Fisher线性判别的性能下降.在此基础上,提出了一种加权Fisher线性判别(WFLD),以减小样本不平衡的影响.然后,从UCI中选择了8个非平衡数据集,并采用ROC曲线下面积作为评估指标进行比较,实验结果证明了WFLD模型的有效性.

关键词：非平衡数据集 Fisher线性判别 ROC曲线下面积(AUC)

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基于独立分量分析的普适人脸识别系统

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北京交通大学学报 2006年第5期30卷 6-9,14页

作者：安高云阮秋琦北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏... 详细信息

在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏感的算法作后续处理.为此作者提出了一种基于独立分量分析的普适人脸识别系统,并与传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统进行了比较分析,重点讨论在光照方向大幅度变化和人脸图像不完整情况下两种系统性能的优劣.理论分析和实验结果均证实,在这两种情况下,基于独立分量分析的普适人脸识别系统的性能优于传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统的性能.

关键词：人脸识别 fisher线性判别独立分量分析主分量分析

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医学超声波图像的边界保护滤波及特征映射补偿

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北方交通大学学报 2004年第2期28卷 34-37页

作者：方敬肖扬北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出的补偿方法不依赖于对组织数据的初始化分类,而是从原始数据中抽取组织特征映射到二维可视化平面.首先对图像进行边界保护滤波,然后归纳出4种基于图像灰度信息的特征映射补偿方法.实验结果表明,通过补偿方法得到的图像可以辅助医生... 详细信息

提出的补偿方法不依赖于对组织数据的初始化分类,而是从原始数据中抽取组织特征映射到二维可视化平面.首先对图像进行边界保护滤波,然后归纳出4种基于图像灰度信息的特征映射补偿方法.实验结果表明,通过补偿方法得到的图像可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性分析,从而提高临床诊断的准确性.

关键词：图像补偿超声波图像边界检测最大值映射均值映射重心映射梯度映射

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一种围数为八的低密度校验码校验矩阵设计

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北京交通大学学报 2007年第2期31卷 10-14页

作者：范俊肖扬李门浩北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出了一种低密度校验(LDPC)码的规则校验矩阵设计算法．首先设计3个不同的子矩阵,每个子矩阵通过对单位矩阵进行不同的移位运算后组合生成,然后将这3个子矩阵组合生成所需要的低密度校验矩阵,最后利用文中提到的短环检验算法搜索出使... 详细信息

提出了一种低密度校验(LDPC)码的规则校验矩阵设计算法．首先设计3个不同的子矩阵,每个子矩阵通过对单位矩阵进行不同的移位运算后组合生成,然后将这3个子矩阵组合生成所需要的低密度校验矩阵,最后利用文中提到的短环检验算法搜索出使得生成的校验矩阵四环数、六环数均为零的移位算子．用该校验矩阵所对应的生成矩阵对随机信息进行编码,AWGIN信道下的仿真结果表明,具有逼近MacKay随机码的误码率性能．

关键词：通信低密度校验码四环六环树图检验算法

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鲁棒的模糊C均值和点云双边滤波去噪

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北京交通大学学报 2008年第2期32卷 18-21页

作者：王丽辉袁保宗北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出了一种将模糊C均值(FCM)聚类算法与双边滤波方法结合进行三维点云数据的去噪算法.该算法首先用模糊C均值聚类算法对大尺度噪声进行去除,并对小尺度噪声进行一定程度的光顺;然后用点云双边滤波器对小尺度噪声进行光顺.该算法将噪声... 详细信息

提出了一种将模糊C均值(FCM)聚类算法与双边滤波方法结合进行三维点云数据的去噪算法.该算法首先用模糊C均值聚类算法对大尺度噪声进行去除,并对小尺度噪声进行一定程度的光顺;然后用点云双边滤波器对小尺度噪声进行光顺.该算法将噪声分成大尺度和小尺度分步处理,不需迭代计算,提高了计算效率,也避免了光顺过程中产生过光顺问题.实验结果表明,本文方法可以在较好地保留尖锐特征的同时,有效地去除噪声.

关键词：双边滤波模糊C均值三维点云数据去噪尖锐特征

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带专业词库的特征选择

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北京交通大学学报 2006年第2期30卷 97-100页

作者：刘晓志黄厚宽尚文倩北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在经典特征选择算法的基础上,提出一种带专业词库的特征选择方法.在训练分类模型的时候,适当加重属于专业词汇的特征的权重.这种方法能够有效地避免特征选择时误删有用的低频词,因此,适合用于短文本的分类(电子邮件等).实验结果表明,本... 详细信息

在经典特征选择算法的基础上,提出一种带专业词库的特征选择方法.在训练分类模型的时候,适当加重属于专业词汇的特征的权重.这种方法能够有效地避免特征选择时误删有用的低频词,因此,适合用于短文本的分类(电子邮件等).实验结果表明,本方法在抽取特征维数较少时,分类准确率提高约3%.

关键词：文本分类特征选择权重 K-近邻支持向量机专业词库

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直推式可信最邻近分类器在文本分类中的应用研究

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北京交通大学学报 2008年第5期32卷 121-124页

作者：杜秋超赵宏北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

直推式可信最邻近分类器是基于算法随机性理论提出的一种新的分类算法,它不仅能够判断样本的类别,还能够为每一个判断提供可信度,这对于分类机器的应用是很有意义的.但这种分类器需要将每一个待分类样本逐一在所有的类别中进行计算,使... 详细信息

直推式可信最邻近分类器是基于算法随机性理论提出的一种新的分类算法,它不仅能够判断样本的类别,还能够为每一个判断提供可信度,这对于分类机器的应用是很有意义的.但这种分类器需要将每一个待分类样本逐一在所有的类别中进行计算,使得计算量大大的增加.这一点对于多类别和大数据量的文本分类尤为明显.本文在深入研究该算法的基础上,对其利用聚类分析进行了改进,并将这一算法及其改进后的算法用在文本分类中.实验表明改进后的算法和原算法相比准确率相近,但在计算速度上提高了近40%.

关键词：文本分类可信度 K_近邻聚类

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