检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2016年第4期46卷 1232-1238页

作者：申铉京范子龙吕颖达陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学公共计算机教学与研究中心长春130012

为了实现图像篡改手段的定性分析,构造了基于图像统计特征的篡改评价模型。该模型提取图像的LTP三值模式特征、LBP纹理特征和WLD局部特征,利用SVM分类器,实现对自然图像、计算机生成图像、复制-粘贴图像、拼接篡改图像、重获图像的多分... 详细信息

为了实现图像篡改手段的定性分析,构造了基于图像统计特征的篡改评价模型。该模型提取图像的LTP三值模式特征、LBP纹理特征和WLD局部特征,利用SVM分类器,实现对自然图像、计算机生成图像、复制-粘贴图像、拼接篡改图像、重获图像的多分类。实验结果表明,该模型能够在盲环境下实现图像的有效分类,客观分析图像篡改手段,综合正确检测率为85%。

关键词：计算机应用盲鉴别篡改评价模型 LTP特征向量 LBP特征向量 WLD特征向量

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基于排序树的频繁项集挖掘算法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第4期46卷 1216-1221页

作者：王红梅党源源胡明刘大有长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

提出了排序树的概念以及用排序树存储频繁项集的思想,证明了末项剪枝性质,以O(1)的时间实现了与Apriori算法同样的连接和剪枝操作,采用祖先兄弟表示法存储排序树,在某事务不包含祖先时跳过具有共同祖先的所有兄弟结点,提高了计算支持度... 详细信息

提出了排序树的概念以及用排序树存储频繁项集的思想,证明了末项剪枝性质,以O(1)的时间实现了与Apriori算法同样的连接和剪枝操作,采用祖先兄弟表示法存储排序树,在某事务不包含祖先时跳过具有共同祖先的所有兄弟结点,提高了计算支持度的时间性能。理论分析和实验结果均表明,在时间性能方面本文算法与Apriori算法相比有较大提高。

关键词：人工智能频繁项集末项剪枝排序树祖先兄弟表示

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教学与科研关系的思考及其在数据结构课程建设中的实践

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计算机教育 2017年第2期 38-40页

作者：贾海洋杨博虞强源朱允刚刘大有吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

分析教学与科研对立与统一的关系问题,指出二者关系对于社会发展、高校发展以及教师个人发展的重要意义,结合国家级精品课数据结构的建设过程说明如何做到教学与科研的统一,介绍两则实验题目和创新实验的设计原则。

关键词：教学与科研数据结构实验教学

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高级语言程序设计课程的慕课建设与思考

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计算机教育 2017年第1期 9-13页

作者：陈娟张长海邓春燕李河吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

高级语言程序设计作为国家级精品和资源共享课程,率先完成慕课建设工作并持续推进课程建设。文章从大纲制订、视频资源制作和文本资源准备3方面,详细介绍慕课建设的具体措施和工作内容;针对课程实施,从慕课和传统课堂、慕课与实践教学... 详细信息

高级语言程序设计作为国家级精品和资源共享课程,率先完成慕课建设工作并持续推进课程建设。文章从大纲制订、视频资源制作和文本资源准备3方面,详细介绍慕课建设的具体措施和工作内容;针对课程实施,从慕课和传统课堂、慕课与实践教学两方面,讨论建立慕课与传统混合教学模式的必要性;最后说明高级语言程序设计课程建设和改革的未来规划。

关键词：慕课程序设计课程建设教学内容

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采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架

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计算机研究与发展 2016年第4期53卷 892-903页

作者：陈海鹏申铉京龙建武吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(TOF).本优化框架先利用全局阈值算法获得初始阈值,将图像粗分为背景和目标2个部... 详细信息

采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(TOF).本优化框架先利用全局阈值算法获得初始阈值,将图像粗分为背景和目标2个部分,然后分别计算各部分均值和方差来拟合出2个高斯分布.由于最佳阈值位于2个高斯分布的交点位置,为此本框架采用多次迭代方式来优化阈值,直至最终收敛到最佳阈值.为提高抗噪性能,结合三维直方图重建和降维思想,提出了一种鲁棒的采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(RTOF).实验结果表明,对于以上经典全局算法,采用本优化方法均能收敛到一个最佳阈值,同时本算法还具有鲁棒的抗噪性能和较高的执行效率.

关键词：图像分割阈值优化 Otsu算法最小误差算法最大熵算法高斯拟合

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具有几何不变性的图像复制-粘贴盲鉴别算法

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电子学报 2016年第11期44卷 2592-2599页

作者：吕颖达申铉京陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学公共计算机教学与研究中心吉林长春130012

提出一种具有几何不变性的复制-粘贴盲鉴别算法.该算法首先定义灰度级别和灰度结构,根据像素的灰度级别划分图像块,再结合其灰度结构定位可疑块对;然后对每一组可疑块对进行基于对数极坐标变换的相位相关,并粗略定位篡改区域;最后,精确... 详细信息

提出一种具有几何不变性的复制-粘贴盲鉴别算法.该算法首先定义灰度级别和灰度结构,根据像素的灰度级别划分图像块,再结合其灰度结构定位可疑块对;然后对每一组可疑块对进行基于对数极坐标变换的相位相关,并粗略定位篡改区域;最后,精确计算篡改区域之间的旋转角度、缩放尺度及平移量,从而定位复制-粘贴区域.实验结果表明,该算法不但具有旋转、缩放等几何不变性,而且具有较高检测效率及较强的鲁棒性.

关键词：盲鉴别复制-粘贴篡改对数极坐标变换相位相关

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基于成功回溯的约束推理技术

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吉林大学学报（工学版） 2016年第5期46卷 1622-1626页

作者：王涛张乾李占山张良长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

提出了基于成功回溯的约束推理技术及其相应的约束求解算法MAC_BTS,并证明了该算法在一条分枝上回溯到网络相容状态的最坏时间复杂度是O（ned3）。实验结果表明：新的MAC_BTS算法在大多数问题的求解上较国际上流行的MAC3rm算法以及MAC_L... 详细信息

提出了基于成功回溯的约束推理技术及其相应的约束求解算法MAC_BTS,并证明了该算法在一条分枝上回溯到网络相容状态的最坏时间复杂度是O（ned3）。实验结果表明：新的MAC_BTS算法在大多数问题的求解上较国际上流行的MAC3rm算法以及MAC_LC算法取得了10%~20%的加速,甚至在某些问题上达到50%,可见该算法在效率上更优。

关键词：人工智能约束满足问题约束推理成功回溯

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基于DBSCAN与FSVM的半导体生产线成品率预测方法

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计算机集成制造系统 2016年第11期22卷 2594-2601页

作者：邱明辉曹政才刘民刘雪莲北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 清华大学自动化系北京100084

成品率是半导体生产线上的关键性能指标,对其进行预测分析能够有效控制芯片的生产成本、提高芯片质量,而芯片缺陷问题是制约成品率水平的关键因素。因此,研究一种密度聚类与模糊支持向量机相融合的半导体生产线成品率预测方法。首先,采... 详细信息

成品率是半导体生产线上的关键性能指标,对其进行预测分析能够有效控制芯片的生产成本、提高芯片质量,而芯片缺陷问题是制约成品率水平的关键因素。因此,研究一种密度聚类与模糊支持向量机相融合的半导体生产线成品率预测方法。首先,采用密度聚类方法对晶圆缺陷聚集特性进行分析,获取缺陷分布模式参数和密度参数,作为成品率预测模型的输入参数;然后,针对缺陷与成品率之间存在的模糊关系,利用模糊规则并结合支持向量机方法构建半导体生产线成品率预测模型;最后利用成品率预测结果对晶圆缺陷聚集特性进行定性分析,确定缺陷问题的来源,并提出相应的改善措施。通过仿真实验表明,所提方法的预测精度优于常用的泊松模型和二项式模型,具有更好的可行性。

关键词：半导体生产线成品率基于密度的聚类方法模糊支持向量机

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基于增长修剪型神经网络的半导体生产线动态瓶颈分析方法

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电子学报 2016年第7期44卷 1636-1642页

作者：曹政才邱明辉刘民北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 清华大学自动化系北京100084

瓶颈设备是制约半导体生产线在制品水平、生产周期及准时交货率的关键因素,对其进行有效地分析能够提高生产线多性能.现有的分析方法主要是将瓶颈设备视为静态瓶颈,未考虑到生产线不确定因素所带来的动态漂移问题,这样容易造成以瓶颈设... 详细信息

瓶颈设备是制约半导体生产线在制品水平、生产周期及准时交货率的关键因素,对其进行有效地分析能够提高生产线多性能.现有的分析方法主要是将瓶颈设备视为静态瓶颈,未考虑到生产线不确定因素所带来的动态漂移问题,这样容易造成以瓶颈设备控制为核心的调度算法缺乏柔性,降低算法实效性,因此,本文提出一种基于增长修剪型神经网络的动态瓶颈分析方法.该方法从设备相对生产负荷、利用率及缓冲区队列长度等方面,利用复合定义方法描述设备的综合瓶颈度,并结合瓶颈判定机制识别瓶颈;其次,通过构建增长修剪型神经网络模型预测生产线下一时刻瓶颈,借鉴闭环控制思想动态修正网络结构;再次,使用单因子试验法对影响瓶颈的关键参数进行分析以获得设备动态特性;最后,通过仿真验证方法的可行性和有效性.

关键词：半导体生产线动态瓶颈分析综合瓶颈度增长修剪型神经网络单因子试验法

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基于信道补偿的说话人识别算法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第3期46卷 870-875页

作者：申铉京翟玉杰卢禹彤王玉陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 香港理工大学工程学院香港999077 吉林大学应用技术学院长春130012

现有说话人识别算法普遍受信道因素的干扰,为了提高算法的准确率,在特征级利用特征弯折算法对语音特征参数进行处理,在模型级利用因子分析技术对说话人混合高斯模型(GMM)进行信道处理。对端点进行检测后,利用特征弯折算法对语音特征参... 详细信息

现有说话人识别算法普遍受信道因素的干扰,为了提高算法的准确率,在特征级利用特征弯折算法对语音特征参数进行处理,在模型级利用因子分析技术对说话人混合高斯模型(GMM)进行信道处理。对端点进行检测后,利用特征弯折算法对语音特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)进行处理,去除线性信道和背景噪声的影响,并建立说话人GMM。然后利用因子分析技术拟合说话人特征空间与信道空间的差异,去除信道因子的影响。最后提取高斯超向量并通过支持向量机(SVM)得到识别结果。实验结果证明了信道补偿算法与GMM-SVM相结合能获得更好的识别率,并能保证算法的鲁棒性。

关键词：计算机应用说话人识别支持向量机混合高斯模型特征弯折隐藏因子分析

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