检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2008年第S2期38卷 198-201页

作者：朱建启刘衍珩殷柯欣宋双吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

利用中国剩余定理将水印信息转化为一组分存值,然后将这组分存值表示成一组图结构,动态地嵌入程序中,并在嵌入过程中使用了代码迷乱技术。提出了一种新颖的动态数据结构软件水印方案。该方案可根据部分水印信息恢复水印,具有较高的鲁棒... 详细信息

利用中国剩余定理将水印信息转化为一组分存值,然后将这组分存值表示成一组图结构,动态地嵌入程序中,并在嵌入过程中使用了代码迷乱技术。提出了一种新颖的动态数据结构软件水印方案。该方案可根据部分水印信息恢复水印,具有较高的鲁棒性及较好的隐蔽性特点。

关键词：计算机应用软件水印中国剩余定理水印分存图结构

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基于弹簧-质点模型的布料实时碰撞检测

基于弹簧-质点模型的布料实时碰撞检测

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全国第15届计算机辅助设计与图形学学术会议

作者：李文辉王祎易荣庆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

提出了一种用于弹簧质点布料模型仿真的实时碰撞检测方法。该方法通过把布料的碰撞检测问题转化为动态环境中多目标优化的问题,并采用基于密度聚类的粒子群智能技术进行求解.为了限制粒子运动始终不脱离设定的解空间,根据弹簧-质点布料... 详细信息

提出了一种用于弹簧质点布料模型仿真的实时碰撞检测方法。该方法通过把布料的碰撞检测问题转化为动态环境中多目标优化的问题,并采用基于密度聚类的粒子群智能技术进行求解.为了限制粒子运动始终不脱离设定的解空间,根据弹簧-质点布料模型的特点改进了粒子位置和速度的迭代过程.此外结合层次包围体树技术与活动对递归跟踪策略保证了检测的全面性与实时性。

关键词：布料仿真碰撞检测粒子群优化算法聚类

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基于客户端的网页预取模型

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计算机工程与应用 2008年第20期44卷 102-106,127页

作者：赵越刘衍珩李钊余雪岗顾剑赵洋吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 海南大学信息学院海口570206 中国民航大学电子信息工程学院天津300300

提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心,WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据,从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测,还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预... 详细信息

提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心,WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据,从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测,还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预取决策。此模型避免或简化了一般的网页预取模型对Web日志进行的复杂的预处理的一些步骤,其中包括数据净化,用户识别,用户会话识别和事务识别等,从而提高了预取效率。实验结果表明该模型能够达到较为理想的预取效果,具有较高的实用价值。

关键词：网页预取客户端访问模式模式匹配

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一种基于网格距离的融合式聚类算法

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计算机科学 2008年第11期35卷 160-163,231页

作者：凌萍周春光王喆吉林大学计算机科学与技术学院教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012 徐州师范大学计算机科学与技术学院徐州221116

提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法(Agglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance,ACGD)。为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格,并以此作为合并过程的起点。基于随机映射思想设计了网格之间... 详细信息

提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法(Agglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance,ACGD)。为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格,并以此作为合并过程的起点。基于随机映射思想设计了网格之间的距离定义并以此完成聚类任务。ACGD的参数以自适应学习策略确定。真实数据集上的实验表明,ACGD具有良好聚类效果,具有比同类算法更高的效率和算法鲁棒性。

关键词：网格距离融合聚类球状初始网格初始矩形网格数据粒单元

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一种新的可信修复网络模型及其实现

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解放军理工大学学报（自然科学版） 2008年第5期9卷 470-474页

作者：王健刘衍珩张瀛戈梅芳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

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法。仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性... 详细信息

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法。仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性的同时,实现了为不满足可信网络安全策略的终端用户提供及时可靠的修复服务.

关键词：可信网络修复网络可信接入可信属性

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自适应多分类器集成学习算法

自适应多分类器集成学习算法

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第二十五届中国数据库学术会议

作者：关菁华刘大有贾海洋吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

数据的概念漂移特性是广泛存在的.提出一种挖掘概念漂移数据的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifiers ensemble,AMCE).该算法通过给每个分类器分配独立的权重调整参数,增强自适应能力;并且利用基于KL距离的剪枝策略删除集... 详细信息

数据的概念漂移特性是广泛存在的.提出一种挖掘概念漂移数据的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifiers ensemble,AMCE).该算法通过给每个分类器分配独立的权重调整参数,增强自适应能力;并且利用基于KL距离的剪枝策略删除集成中存在的冗余个体分类器.实验结果表明,该算法能够有效地改善发生概念漂移时的分类预测结果,同时减少存储空间的使用,提高算法速度,并且其对噪音数据具有较强的鲁棒性.

关键词：集成学习概念漂移 KL距离朴素贝叶斯分类器

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自适应多分类器集成学习算法

自适应多分类器集成学习算法

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第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)

作者：关菁华刘大有贾海洋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

关键词：集成学习概念漂移 KL距离朴素贝叶斯分类器数据挖掘分类预测

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基于Shamir门限和分支结构的动态水印方案

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吉林大学学报（工学版） 2008年第S2期38卷 221-225页

作者：殷柯王执铨朱建启董刚南京理工大学自动化学院南京210094 南京工程学院电力仿真与控制工程中心南京211167 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

提出了一种新颖的基于Shamir门限和分支结构的动态软件水印方案。通过Shamir门限策略将水印信息分解为一组值,然后分组加密这组值,并结合密码表得到一组分存值,再根据分支结构的动态行为把这组分存值嵌入到程序的不同方法中。该方案有... 详细信息

提出了一种新颖的基于Shamir门限和分支结构的动态软件水印方案。通过Shamir门限策略将水印信息分解为一组值,然后分组加密这组值,并结合密码表得到一组分存值,再根据分支结构的动态行为把这组分存值嵌入到程序的不同方法中。该方案有效地抵抗了大多数语义保持变换攻击,并可根据部分水印信息恢复原始水印。仿真结果表明,该方法比其他方案具有较好的鲁棒性及隐蔽性。

关键词：通信技术软件水印门限方案分组加密分支结构

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基于分离包围盒对的通用碰撞检测算法

基于分离包围盒对的通用碰撞检测算法

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全国第15届计算机辅助设计与图形学学术会议

作者：王祎李文辉易荣庆韩成柱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 91550部队 240研究所辽宁大连 116000

提出了一种新型的包围盒:分离包围盒对(SBVPs).SBVPs的空间形态和位置由两个模型的相对位置所决定,这使得它不仅可以快速检测出分离模型,而且在模型相交情况下有效的缩小求精的范围.本文将给出计算凹体模型的近似SBVPs方法及一种适用于... 详细信息

提出了一种新型的包围盒:分离包围盒对(SBVPs).SBVPs的空间形态和位置由两个模型的相对位置所决定,这使得它不仅可以快速检测出分离模型,而且在模型相交情况下有效的缩小求精的范围.本文将给出计算凹体模型的近似SBVPs方法及一种适用于穿刺区域的详细检测算法。实验证明,基于SBVPs的碰撞检测算法能高效平衡的处理无拓扑信息物体的分离、碰撞、尤其是穿刺等复杂情况.

关键词：碰撞检测包围盒分离平面支撑向量机

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贝叶斯网等价类学习算法

贝叶斯网等价类学习算法

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2008年全国理论计算机科学学术年会

作者：贾海洋刘大有陈娟关淞元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

贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一.贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响... 详细信息

贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一.贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响学习效率;(2)在等价结构之间进行打分搜索,影响收敛速度;(3)假设每个结构具有相同的先验概率,造成等价类中包含结构越多则先验概率越高.本文提出一种学习马尔科夫等价类算法,该算法基于骨架空间进行状态转换,利用从骨架空间到等价类空间的映射关系实现学习贝叶斯网等价类.实验数据证明,该方法可有效缩小搜索空间规模,相对于在有向图空间搜索的算法加快了算法的收敛速度,提高了执行效率。

关键词：贝叶斯网结构学习马尔科夫等价类链图学习算法人工智能学习效率

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