检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2008年第11期18卷 1187-1194页

作者：孙萍蒋昌俊同济大学计算机科学与工程系上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

从有助于实现 Web 服务的自动发现及最优选择的角度,从聚类分析和关联挖掘两个方面研究了数据挖掘技术在 Web 服务组合领域中的应用。仿真研究表明:根据服务之间的语义相似性,包括基本描述相似性、功能属性相似性以及社会关系相似性,对... 详细信息

从有助于实现 Web 服务的自动发现及最优选择的角度,从聚类分析和关联挖掘两个方面研究了数据挖掘技术在 Web 服务组合领域中的应用。仿真研究表明:根据服务之间的语义相似性,包括基本描述相似性、功能属性相似性以及社会关系相似性,对服务注册库中的原子服务进行聚类分析,在此基础上进行服务的自动查找,可在很大程度上降低服务的查找空间,提高服务的匹配效率;对服务执行日志中的历史记录进行分析,挖掘服务组合的模式以及服务之间的关联关系,结合服务质量进行服务的最优选择,可在一定程度上提高合成服务的执行成功率。

关键词：聚类分析关联挖掘服务发现选择相似性关联度

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一种基于线程关系的软件水印算法

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电子学报 2012年第5期40卷 891-896页

作者：许金超曾国荪同济大学计算机科学及技术系上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

针对目前基于线程顺序的软件水印算法存在的隐藏信息量小效率不高的不足,提出了一种新的基于线程间关系的软件水印算法.其主要思想是通过修改程序的源代码控制程序运行中线程间的相互关系,从而在线程关系中隐藏软件水印.文中给出了关系... 详细信息

针对目前基于线程顺序的软件水印算法存在的隐藏信息量小效率不高的不足,提出了一种新的基于线程间关系的软件水印算法.其主要思想是通过修改程序的源代码控制程序运行中线程间的相互关系,从而在线程关系中隐藏软件水印.文中给出了关系和关系矩阵等概念的形式化定义,描述了软件水印的嵌入和提取过程.文章对该算法的不易觉察性和数据率进行分析比较,总结了有针对性的攻击方式,并对攻击下软件水印的安全性进行实验验证.

关键词：数字版权软件水印线程关系水印算法

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深度融合频域和空间域特征的多粒度动态场景图像去模糊网络

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模式识别与人工智能 2024年第6期37卷 557-569页

作者：陈姿含张红云苗夺谦蔡克参同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

动态场景下的图像去模糊具有高度的不适定性,相机与被拍摄目标之间的相对运动使模糊呈现非均匀性.现有深度学习方法大多集中于空间域而忽略频域对于结构及细节恢复的潜在贡献,导致去模糊效果欠佳.为了解决此问题,文中重新审视频域信息... 详细信息

动态场景下的图像去模糊具有高度的不适定性,相机与被拍摄目标之间的相对运动使模糊呈现非均匀性.现有深度学习方法大多集中于空间域而忽略频域对于结构及细节恢复的潜在贡献,导致去模糊效果欠佳.为了解决此问题,文中重新审视频域信息在图像去模糊中的作用,提出深度融合频域和空间域特征的多粒度动态场景图像去模糊网络.首先,提出频域门控的频空特征深度融合模块,充分挖掘空间域和频域信息间的相关性,减少融合后特征的冗余,增强两域之间的互补.然后,构建多粒度去模糊网络,充分利用空间域和频域中的不同粒度信息进行从粗到细的图像去模糊.最后,针对训练和测试时输入特征图尺寸不同导致的频域特征图分辨率不匹配问题,采用频域分辨率自适应的测试策略,保持频率变化的一致性.在合成数据集GoPro、HIDE和真实数据集RealBlur上的实验表明文中网络在重建清晰图像方面表现较优,同时参数量及效率具有一定的竞争力.

关键词：动态场景图像去模糊多粒度去模糊网络频域门控频空特征深度融合自适应测试

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基于内存操作的动态软件水印算法

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通信学报 2013年第2期34卷 128-137页

作者：许金超曾国荪同济大学计算机科学及技术系上海201804 教育部嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

提出了一种基于内存操作的动态软件水印算法,算法通过控制本地代码程序中的内存分配释放和使用等行为隐藏软件水印。定义了动态簇、簇间内存关系、内存关系矩阵等概念,详细描述了软件水印的嵌入和提取过程。分析了算法的平台依赖性、可... 详细信息

提出了一种基于内存操作的动态软件水印算法,算法通过控制本地代码程序中的内存分配释放和使用等行为隐藏软件水印。定义了动态簇、簇间内存关系、内存关系矩阵等概念,详细描述了软件水印的嵌入和提取过程。分析了算法的平台依赖性、可信性、数据率、开销,并通过实验对该算法的隐蔽性和抗攻击能力进行了探讨。

关键词：数字版权软件水印内存操作水印算法

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基于三支决策的二阶段图像分类方法

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模式识别与人工智能 2021年第8期34卷 768-776页

作者：陈超凡张红云蔡克参苗夺谦同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

针对深度学习单一模型不能有效处理不确定性预测结果的问题,文中从三支决策出发,将阴影集理论引入图像分类中,构建两阶段图像分类方法.首先,使用卷积神经网络分类样本,获得隶属度矩阵.然后,使用基于阴影集的样本划分算法处理隶属度矩阵... 详细信息

针对深度学习单一模型不能有效处理不确定性预测结果的问题,文中从三支决策出发,将阴影集理论引入图像分类中,构建两阶段图像分类方法.首先,使用卷积神经网络分类样本,获得隶属度矩阵.然后,使用基于阴影集的样本划分算法处理隶属度矩阵,获得分类结果中存在不确定性的部分,即不确定域,进行延迟决策.最后,使用特征融合技术,将SVM作为分类器进行二次分类,降低分类结果的不确定性,提高分类准确率.在CIFAR-10、Caltech 101数据集上的实验验证文中方法的有效性.

关键词：三支决策阴影集卷积神经网络图像分类深度学习

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基于应用驱动的异构体系结构模型

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清华大学学报（自然科学版） 2013年第2期53卷 234-241页

作者：沈来信杨帆王伟同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海200092 黄山学院信息工程学院黄山245041

科学计算应用问题在计算模型、处理过程以及对处理器、存储器和通信的要求方面存在巨大的差异。同一种结构难以适应差异巨大的应用,造成效率低下。解决途径在于可变的体系结构,让体系结构去适应不同的应用,而不是让应用去适应单一的体... 详细信息

科学计算应用问题在计算模型、处理过程以及对处理器、存储器和通信的要求方面存在巨大的差异。同一种结构难以适应差异巨大的应用,造成效率低下。解决途径在于可变的体系结构,让体系结构去适应不同的应用,而不是让应用去适应单一的体系结构。不同的应用决定了不同的应用程序结构,对于不同的应用程序结构,采用最适合的体系结构去匹配,实现应用决定体系结构的模型。结果表明,基于应用驱动的异构体系结构异构模型能够达到使运算高效率、低能耗的目的。最后给出了从不同应用得到最适应体系结构的方法。

关键词：异构体系结构匹配应用驱动效率

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基于粒计算的概念格拓展模型

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同济大学学报（自然科学版） 2016年第7期44卷 1113-1120页

作者：康向平苗夺谦同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展... 详细信息

将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展也不失为一种有效手段.

关键词：概念格粒计算关系粒粒化概念格

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基于互信息的粒化特征加权多标签学习k近邻算法

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计算机研究与发展 2017年第5期54卷 1024-1035页

作者：李峰苗夺谦张志飞张维同济大学计算机科学与技术系上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804

传统基于k近邻的多标签学习算法,在寻找近邻度量样本间的距离时,对所有特征给予同等的重要度.这些算法大多采用分解策略,对单个标签独立预测,忽略了标签间的相关性.多标签学习算法的分类效果跟输入的特征有很大的关系,不同的特征含有的... 详细信息

传统基于k近邻的多标签学习算法,在寻找近邻度量样本间的距离时,对所有特征给予同等的重要度.这些算法大多采用分解策略,对单个标签独立预测,忽略了标签间的相关性.多标签学习算法的分类效果跟输入的特征有很大的关系,不同的特征含有的标签分类信息不同,故不同特征的重要度也不同.互信息是常用的度量2个变量间关联度的重要方法之一,能够有效度量特征含有标签分类的知识量.因此,根据特征含有标签分类知识量的大小,赋予相应的权重系数,提出一种基于互信息的粒化特征加权多标签学习k近邻算法(granular feature weighted k-nearest neighbors algorithm for multi-label learning,GFWML-kNN),该算法将标签空间粒化成多个标签粒,对每个标签粒计算特征的权重系数,以解决上述问题和标签组合爆炸问题.在计算特征权重时,考虑到了标签间可能的组合,把标签间的相关性融合进特征的权重系数.实验表明:相较于若干经典的多标签学习算法,所提算法GFWML-kNN整体上能取得较好的效果.

关键词：互信息特征权重粒化多标签学习 k-近邻

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双分支多粒度局部对齐的实例级草图图像检索

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模式识别与人工智能 2023年第8期36卷 701-711页

作者：韩雪昆苗夺谦张红云张齐贤同济大学电子信息与工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

实例级草图图像检索旨在使用草图检索图像.草图与真实图像之间存在模态差异大和特征不对齐问题,现有方法不能有效减小草图和图像之间模态差异,并且只在单个粒度上获取信息,无法有效进行特征对齐.因此,文中提出双分支多粒度局部对齐网络(... 详细信息

实例级草图图像检索旨在使用草图检索图像.草图与真实图像之间存在模态差异大和特征不对齐问题,现有方法不能有效减小草图和图像之间模态差异,并且只在单个粒度上获取信息,无法有效进行特征对齐.因此,文中提出双分支多粒度局部对齐网络(Two Stream Multi-granularity Local Alignment Network,TSMLA),引入双分支特征提取器,提取模态共享和模态特异的局部特征,同时利用这两种特征计算草图和真实图像间的距离,减少不同模态间的差异.同时,提出多粒度局部对齐模块,对距离矩阵进行不同粒度的池化操作,在不同尺度上对齐局部特征,进一步解决特征不对齐问题.TSMLA能够充分利用草图和真实图像的信息,同时有效利用不同粒度特征间的联系.在多个数据集上的实验验证TSMLA的有效性.

关键词：草图图像检索特征提取特征融合跨模态检索

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基于多粒度特征的行人跟踪检测结合算法

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计算机研究与发展 2020年第5期57卷 996-1002页

作者：王子晔苗夺谦赵才荣罗晟卫志华同济大学计算机科学与技术系上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804

对于一些较为流行的应用,例如视频场景监控,对行人的长期有效跟踪是应用的基础.尽管对目标检测与跟踪的相关技术研究已经有了很长的历史,但是如何实时并较为准确地实现目标行人跟踪目前仍然是一个活跃的研究领域.基于多粒度的思想,提出... 详细信息

对于一些较为流行的应用,例如视频场景监控,对行人的长期有效跟踪是应用的基础.尽管对目标检测与跟踪的相关技术研究已经有了很长的历史,但是如何实时并较为准确地实现目标行人跟踪目前仍然是一个活跃的研究领域.基于多粒度的思想,提出了一种改进的行人跟踪算法,将卷积特征与底层颜色特征结合,对基于深度学习的跟踪算法GOTURN(generic object tracking using regression networks)得到的跟踪结果进行判断决策,结合目标检测对跟踪结果进行修正.实验结果表明:与单一的跟踪算法相比,多粒度决策的跟踪算法能够更加准确地对目标行人进行跟踪,可以显著提高跟踪精度.

关键词：行人跟踪目标检测深度学习多粒度鲁棒性

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