检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2016年第2期38卷 294-302页

作者：应宏微蒋刚毅郁梅彭宗举邵枫宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 宁波工程学院电子与信息工程学院宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

为了预测双目立体图像内容对视觉健康可能产生的危害,该文提出一种基于场景模式的立体图像舒适度客观评价模型。根据场景中前景目标和后景区域相对于显示屏幕的凹凸性以及是否处于舒适观看区,将自然场景抽象为多种场景模式。在模式选择... 详细信息

为了预测双目立体图像内容对视觉健康可能产生的危害,该文提出一种基于场景模式的立体图像舒适度客观评价模型。根据场景中前景目标和后景区域相对于显示屏幕的凹凸性以及是否处于舒适观看区,将自然场景抽象为多种场景模式。在模式选择阶段,从视差图中自适应分割出前景目标和后景区域,根据前、后景的视差角特征确定场景所属的模式;在建模阶段,采用前、后景的视差角特征结合前景的宽度角和曲折度特征对各个场景模式分别进行建模,并量化了前、后景视差因素对视觉舒适度的影响。在IVY数据库上的实验结果表明,所提出的模型与主观感知存在较好的一致性,Pearson相关系数高于0.91,Spearman相关系数高于0.90,Kendall相关系数高于0.74,平均绝对值误差低于0.24,均方根误差低于0.32,与现有的方法相比,该文所提出的模型的评价效果更好,更接近于主观测试结果。

关键词：立体图像舒适度评价场景模式双目视觉

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基于混沌蜂群算法的高耸结构振动信号小波阈值去噪方法研究

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建筑结构学报 2016年第S1期37卷 467-474页

作者：张迅李决龙邢建春王平杨启亮解放军理工大学国防工程学院江苏南京210007 海军海防工程研究中心北京100841 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为了有效去除实测振动信号中的噪声,改进了一种基于Kent混沌人工蜂群(KCABC)算法的振动信号小波阈值去噪方法。该算法采用Kent混沌映射初始化蜂群,引入锦标赛选择机制选择食物源,并结合混沌策略搜索最优解。基于广义交叉验证(GCV)阈值... 详细信息

为了有效去除实测振动信号中的噪声,改进了一种基于Kent混沌人工蜂群(KCABC)算法的振动信号小波阈值去噪方法。该算法采用Kent混沌映射初始化蜂群,引入锦标赛选择机制选择食物源,并结合混沌策略搜索最优解。基于广义交叉验证(GCV)阈值构造了目标函数,采用改进的KCABC算法搜索最优阈值,实现了不基于噪声先验知识的振动信号阈值去噪。通过对广州新电视塔4组实测振动信号的处理,比较了改进的KCABC算法与粒子群优化(PSO)算法、标准蜂群(SABC)算法以及Logistic混沌蜂群(LCABC)算法的去噪性能。结果表明:提出的KCABC算法具有较快的收敛速度和较高的搜索精度,能够有效去除高耸结构振动信号中的噪声部分。

关键词：高耸结构振动信号小波阈值去噪人工蜂群算法 Kent混沌

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基于分支相关性分析的不可达路径检测方法

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计算机研究与发展 2016年第5期53卷 1072-1085页

作者：姜淑娟韩寒史娇娇张艳梅鞠小林钱俊彦中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019

软件测试中,不可达路径的存在会导致测试资源浪费,有效地检测程序中的不可达路径有助于节约测试资源、提高测试效率.分支相关性的存在是不可达路径产生的主要起因.因此,确定分支的相关性在不可达路径的检测中占据十分重要的地位.提出了... 详细信息

软件测试中,不可达路径的存在会导致测试资源浪费,有效地检测程序中的不可达路径有助于节约测试资源、提高测试效率.分支相关性的存在是不可达路径产生的主要起因.因此,确定分支的相关性在不可达路径的检测中占据十分重要的地位.提出了一种利用关联分析和数据流分析确定分支相关性的方法,进而实现不可达路径的自动检测.首先,结合静态分析和动态分析,构建反映程序中各分支判断语句静态依赖关系和动态执行信息的数据集;然后,利用关联分析和数据流分析技术确定分支的相关性;最后,根据分支相关性信息检测不可达路径.基于一组基准程序和开源程序,开展不可达路径检测实验.实验结果表明,该方法能够准确地检测出程序中的不可达路径,可以有效地提高软件测试的效率.

关键词：软件测试不可达路径分支相关性关联分析数据流分析

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基于RDDs的分布式聚类集成算法

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小型微型计算机系统 2016年第7期37卷 1434-1439页

作者：王韬杨燕滕飞冯晨菲西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

在大数据时代,数据规模的不断扩大,数据的多样性愈发突出,提高分布式聚类算法的结果质量逐渐成为关注的焦点.针对多数分布式聚类算法在处理海量数据时采用的并行策略不合理以及聚类结果不理想等缺陷,提出一种基于弹性分布式数据集(Resil... 详细信息

在大数据时代,数据规模的不断扩大,数据的多样性愈发突出,提高分布式聚类算法的结果质量逐渐成为关注的焦点.针对多数分布式聚类算法在处理海量数据时采用的并行策略不合理以及聚类结果不理想等缺陷,提出一种基于弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets,RDDs)的分布式聚类集成算法(Dis CE).该算法首先设计一个基于RDDs的分布式邻接表,解决关联数据在分布式环境中的表示和存储;其次利用分布式的共识函数模型,综合几个海量基聚类结果并用分布式邻接表表示;最后运用改进的分布式近邻传播算法(MDAP),划分分布式邻;接表为最终的聚类结果.实验结果表明,新提出的算法对数据规模有很好的适应性,在有效提高聚类结果质量的同时可大幅减少运行时间.

关键词：聚类集成分布式计算弹性分布式数据集

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基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法

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模式识别与人工智能 2016年第4期29卷 341-349页

作者：林玲廖德高阳杨琬琪南京大学计算机科学技术系计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 伊犁师范学院电子与信息工程学院伊宁835000 南京大学软件新技术与产业化协同创新中心南京210023 Department of Computer Science University of Illinois

随着日益突出的公共安全问题,视频监控异常行为检测成为计算机视觉的一个研究热点.文中结合视频异常检测数据集,提出基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法.根据视频监控数据集的分布特性,选择合适的权重值消除不平衡数据... 详细信息

随着日益突出的公共安全问题,视频监控异常行为检测成为计算机视觉的一个研究热点.文中结合视频异常检测数据集,提出基于加权样本选择与主动学习的视频异常行为检测算法.根据视频监控数据集的分布特性,选择合适的权重值消除不平衡数据集对分类器的影响,通过主动学习的方式选取少量异常不确定样本,不断迭代更新检测模型,适应复杂多变的异常事件.实验表明,在UCSD异常行为检测数据集上,相比传统方法,文中方法具有更好的检测性能.

关键词：视频监控异常行为检测主动学习

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基于相似度传播的二分网络链接预测

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计算机科学 2016年第4期43卷 86-91页

作者：姚飞亚陈崚扬州大学信息工程学院扬州225009 南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093

链接预测是复杂网络分析中的重要研究问题。提出了一个基于链接相似度传播的二部图链路预测算法。该算法将链接相似度得分通过随机游走在网络中进行传播和更新。在该算法中,网络里的每一条边都被分配一个基于相似度的传播概率。不同部... 详细信息

链接预测是复杂网络分析中的重要研究问题。提出了一个基于链接相似度传播的二部图链路预测算法。该算法将链接相似度得分通过随机游走在网络中进行传播和更新。在该算法中,网络里的每一条边都被分配一个基于相似度的传播概率。不同部分的节点之间的链接相似性得分根据它们的边的传播概率来传播。在不同大小的真实社交网络上的实验结果证明,该算法可以取得比其他算法更精确的预测结果。

关键词：二分网络链接预测随机游走相似度

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不确定场境下近似Skyline查询处理算法

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小型微型计算机系统 2016年第4期37卷 670-675页

作者：王永阁郑吉平王海翔南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

近年来,不确定Skyline查询成为当前不确定数据查询研究的一个重要方面.Skyline查询结果通常与用户的偏好相关,而用户的偏好往往受当前场境的影响,并且现实中的场境往往来源于感知设备,具有不确定性.首次提出了不确定场境偏好可能世界语... 详细信息

近年来,不确定Skyline查询成为当前不确定数据查询研究的一个重要方面.Skyline查询结果通常与用户的偏好相关,而用户的偏好往往受当前场境的影响,并且现实中的场境往往来源于感知设备,具有不确定性.首次提出了不确定场境偏好可能世界语义建模下启发式算法和基于Monte Carlo思想的近似Skyline查询算法.首先,采用可能世界语义模型对不确定场境下偏好进行建模,并提出不确定场境下Skyline查询语义;其次,由于不确定场境下偏好构成的可能世界实例过于庞大,精确Skyline算法ESA是#P问题,提出LHSA和C&T两种启发式Skyline算法,从而大量裁减不满足最终结果的可能世界实例;进而,为了在保证用户指定精度的基础上提高Skyline查询效率提出了两种Monte Carlo近似算法:两阶段Monte Carlo近似算法PMA和改进的两阶段Monte Carlo近似算法MPMA;最后,通过实验对比5种算法,表明LHSA和C&T可以裁减大量可能世界实例,同时在确保精度的前提下,PMA和MPMA比启发式算法更有效,并且MPMA算法优于PMA算法.

关键词： Skyline概率不确定场境定量偏好可能世界语义 Monte Carlo近似

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基于投影的二分网络链接预测

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计算机科学 2016年第2期43卷 118-123,154页

作者：高曼陈崚徐永成扬州大学信息工程学院扬州225009 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

提出基于投影的二部网络链接预测算法。算法首先将二部图投影为一个单部图,在此基础上定义了潜在边的概念,使得对二分网络链接的预测仅在潜在边中进行,大大降低了预测算法的复杂度。定义了潜在边所覆盖的模式以及模式的权重,通过潜在边... 详细信息

提出基于投影的二部网络链接预测算法。算法首先将二部图投影为一个单部图,在此基础上定义了潜在边的概念,使得对二分网络链接的预测仅在潜在边中进行,大大降低了预测算法的复杂度。定义了潜在边所覆盖的模式以及模式的权重,通过潜在边所覆盖的模式的权重来计算潜在边的可信度,并将其作为该潜在边上存在实际链接的评分。实验结果表明,所提算法能够有效地提高链接预测的速度和结果的精度。

关键词：二部网络链接预测投影潜在边

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软件缺陷预测中基于聚类分析的特征选择方法

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中国科学：信息科学 2016年第9期46卷 1298-1320页

作者：刘望舒陈翔顾庆刘树龙陈道蓄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023 南通大学计算机科学与技术学院南通226019

软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但有时候搜集到的缺陷预测数据集中含有的冗余特征和无关特征会影响到缺陷预测模型的性能.提出一种基于聚类分析的特征选择方法 FECAR.具体来... 详细信息

软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但有时候搜集到的缺陷预测数据集中含有的冗余特征和无关特征会影响到缺陷预测模型的性能.提出一种基于聚类分析的特征选择方法 FECAR.具体来说,首先基于特征之间的关联性(即FFC),将已有特征进行聚类分析.随后基于特征与类标间的相关性(即FCR),对每个簇中的特征从高到低进行排序并选出指定数量的特征.在实证研究中,借助对称不确定性(symmetric uncertainty)来计算FFC,借助信息增益(information gain)、卡方值(chi-square)或Relief F来计算FCR.以Eclipse和NASA数据集等实际项目为评测对象,重点分析了应用FECAR方法后的缺陷预测模型的性能,FECAR方法选出的特征子集冗余率和比例.结果验证了FECAR方法的有效性.

关键词：软件质量保障缺陷预测数据挖掘特征选择聚类分析

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利用全局方法进行泊松前景提取

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计算机科学与探索 2016年第5期10卷 688-698页

作者：曹春红王庆敏东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学医学影像计算教育部重点实验室沈阳110819 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

图像前景提取是运用图像处理算法快速准确地提取出图像中人们感兴趣的目标。图像前景提取的精度直接影响了对目标图像的后续处理。为了提高图像前景提取的精度,提出了一个新的利用全局方法进行Poisson前景提取的算法。为了能够更快更好... 详细信息

图像前景提取是运用图像处理算法快速准确地提取出图像中人们感兴趣的目标。图像前景提取的精度直接影响了对目标图像的后续处理。为了提高图像前景提取的精度,提出了一个新的利用全局方法进行Poisson前景提取的算法。为了能够更快更好地得到最优采样点,提出了扩散、搜索的方法,并对该方法的有效性和精确性进行了分析。扩散方法是通过在较小的邻域内计算各采样点的代价寻找代价最小的采样点,它能够得到邻近区域的最优解;搜索方法是通过一定的规则跳跃式地寻找最优采样点,它能够加快寻找最优采样点的速度。实验表明,基于全局的Poisson前景提取算法会得到更精确的前景提取结果。

关键词：泊松算法前景提取全局算法

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