检索结果-内蒙古大学图书馆

中国惯性技术学报 2023年第3期31卷 213-221页

作者：徐庚李宁何永旭张勇刚哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080 哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨150001

针对传统的基于计算参数的传递对准算法在大失准角下的强非线性问题以及杆臂误差导致的传递对准精度下降问题,提出了一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法。首先,基于快速传递对准模型,设计了全状态闭环反馈机制,通过对主、子... 详细信息

针对传统的基于计算参数的传递对准算法在大失准角下的强非线性问题以及杆臂误差导致的传递对准精度下降问题,提出了一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法。首先,基于快速传递对准模型,设计了全状态闭环反馈机制,通过对主、子惯导的姿态矩阵不断进行修正,实现大安装误差角估计值的快速收敛;然后,采用线性卡尔曼滤波对状态进行估计。仿真实验结果表明,相比于非线性滤波方法,所提算法在大、小安装误差角下均可以保持较高的对准精度,对准误差基本可以达到0.02°。车载试验结果也验证了所提算法具有更好的传递对准性能。

关键词：惯性导航系统传递对准大失准角闭环反馈杆臂误差

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空间最近邻及其变体查询研究综述

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计算机科学与探索 2025年

作者：王璐琦高继勋唐昊李松赵媛媛河南理工大学计算机科学与技术学院河南工程学院计算机学院中原工学院计算机学院哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院郑州工程技术学院宣传部

空间最近邻查询及其扩展的变体查询是空间数据库研究领域中的重要内容，被广泛地应用于地理信息系统，模式识别，决策支持，城市规划等众多领域。近年来许多空间最近邻及其变体查询算法被提出，对现有的空间最近邻查询工作进行综合分析... 详细信息

空间最近邻查询及其扩展的变体查询是空间数据库研究领域中的重要内容，被广泛地应用于地理信息系统，模式识别，决策支持，城市规划等众多领域。近年来许多空间最近邻及其变体查询算法被提出，对现有的空间最近邻查询工作进行综合分析和梳理。针对最近邻查询索引结构，从基于网格的空间索引结构、基于树的空间索引结构和混合空间索引结构详细介绍目前空间索引结构的研究进展，分析索引结构的优缺点；针对最近邻查询算法的变体查询算法，重点研究分析了以下几种最近邻变体查询：反最近邻查询算法、连续最近邻查询算法、最近对查询算法、障碍最近邻查询算法和基于最近邻的空间Skyline查询算法等几种，对于每种变体详细分析其算法的特点、研究现状和核心技术，并归纳出变体算法的优缺点和适用范围等。最后，阐明了当前研究工作面临空间数据量大量增加、空间数据维度高和数据查询需求的多样性等问题，并对其未来的发展趋势进行了展望，为空间数据库理论的进一步研究提供参考和借鉴。

关键词：空间索引结构最近邻查询反最近邻查询连续最近邻查询最近对查询障碍最近邻查询空间Skyline查询

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一种加密域鲁棒图像哈希算法

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软件学报 2023年第2期34卷 868-883页

作者：秦川郭梦琦李欣然钱振兴张新鹏上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

随着云计算的发展,越来越多的多媒体数据存储在云端,出于安全需要,往往需要对其加密后再上传至云端进行存储或运算等操作.针对加密图像,在不具备图像明文内容的情况下,为了认证图像内容的完整性和真实性,提出了一种基于Paillier同态加... 详细信息

随着云计算的发展,越来越多的多媒体数据存储在云端,出于安全需要,往往需要对其加密后再上传至云端进行存储或运算等操作.针对加密图像,在不具备图像明文内容的情况下,为了认证图像内容的完整性和真实性,提出了一种基于Paillier同态加密的鲁棒图像哈希算法.该算法主要由3个部分构成:图像所有者端图像加密,云服务器端密文图像哈希计算以及接收者端明文图像哈希生成.具体地,图像所有者对图像进行Paillier加密,并将加密图像上传至云服务器,由云服务器利用Paillier密码系统的运算法则执行加密域DCT与Watson人眼视觉特征等的计算,并利用密钥控制的伪随机矩阵增加哈希的随机性,接收者解密并分析接收到的密文哈希,生成明文图像哈希.实验结果表明,所提算法在鲁棒性、唯一性和安全性上具有较理想的性能.

关键词：图像哈希加密域鲁棒性唯一性安全性

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基于CNN与BLS的滚动轴承故障诊断方法

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振动．测试与诊断 2024年第5期44卷 1017-1022,1044页

作者：官源林刘贵林于春雨杨熙鑫井陆阳青岛理工大学机械与汽车工程学院青岛266520 青岛大学计算机科学技术学院青岛266071

针对传统滚动轴承故障诊断方法训练时间长和效率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)和宽度学习系统(broad learning system,简称BLS)的故障诊断方法,实现了端到端的快速准确模式识别。首先,建立... 详细信息

针对传统滚动轴承故障诊断方法训练时间长和效率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)和宽度学习系统(broad learning system,简称BLS)的故障诊断方法,实现了端到端的快速准确模式识别。首先,建立CNN与BLS结合的宽度卷积学习系统(broad convolutional learning system,简称BCLS),利用CNN提取信号特征和BLS进行分类,获得系统输出;其次,通过残差学习增加BLS层数,形成堆叠宽度卷积学习系统(stacked broad convolutional learning system,简称SBCLS),优化预测输出与真实标签的误差,对轴承故障模式进行识别;最后,通过试验将所提方法与3种BLS方法的预测结果进行了比较验证。结果表明,与几种常见故障诊断方法相比,所提方法诊断效果更佳,具有更高的准确率和训练效率,在边缘端的智能故障诊断中具有较好的应用前景。

关键词：堆叠宽度卷积学习系统卷积神经网络故障诊断滚动轴承

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基于HM-OLS逐步回归模型的学生网络学习成绩关联因素分析

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吉林大学学报(工学版) 2024年第12期54卷 3755-3762页

作者：刘俊杰董佳怡杨勇刘丹曲福恒吕彦昌长春理工大学计算机科学技术学院长春130022 吉林工程技术师范学院数据科学与人工智能学院长春130052

针对现有回归分析模型容易估计失真或难以估计准确的问题,本文提出了一种HMOLS逐步回归分析模型。首先,通过主成分分析(PCA)方法对数据进行压缩降维,解决多重共线性问题;其次,利用经过处理的数据构建矩阵,通过最小二乘法估计模型参数,... 详细信息

针对现有回归分析模型容易估计失真或难以估计准确的问题,本文提出了一种HMOLS逐步回归分析模型。首先,通过主成分分析(PCA)方法对数据进行压缩降维,解决多重共线性问题;其次,利用经过处理的数据构建矩阵,通过最小二乘法估计模型参数,完成模型的拟合,并进行异方差检验与多重共线性检测;最后,以AIC值为参考,采用向前逐步回归法筛选影响因素,重新拟合模型,完成关联性分析。实验结果表明:本文提出的HM-OLS逐步回归分析模型有效消除了量纲的差异,解决了多重共线性问题,其稳定性和拟合效果明显优于传统的OLS、岭回归分析模型,并且能够准确分析出网络学习空间中与学生成绩关联性较强的影响因素。

关键词： HM-OLS逐步回归模型网络学习空间数据学生成绩关联性分析

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基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

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计算机学报 2023年第1期46卷 17-30页

作者：秦川李蓉受钱振兴张新鹏上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根... 详细信息

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块,在宋词生成阶段,需要向生成模型输入该格律模块,并通过符号集设计、编码等综合作用,生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中,对格律模块进行重构,通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择,有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程,且提取过程不需要利用宋词生成模型,仅需根据模板和词典库来进行索引即可,提高了信息提取的效率.实验结果表明,本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词,且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高,整体性能优于已报道的主流算法.

关键词：文本生成构造式信息隐藏宋词格律控制隐藏容量

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覆盖率制导的灰盒模糊测试研究综述

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计算机学报 2024年第7期47卷 1665-1696页

作者：崔展齐张家铭郑丽伟陈翔北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

由于部署简单、可扩展性强、挖掘到大量真实漏洞等原因,模糊测试得到了科研和工程人员的广泛关注。其中,覆盖率制导的灰盒模糊测试(Coverage-guided Greybox Fuzzing,简称CGF)以被测程序代码覆盖率为反馈信息,可对软件进行较为充分的自... 详细信息

由于部署简单、可扩展性强、挖掘到大量真实漏洞等原因,模糊测试得到了科研和工程人员的广泛关注。其中,覆盖率制导的灰盒模糊测试(Coverage-guided Greybox Fuzzing,简称CGF)以被测程序代码覆盖率为反馈信息,可对软件进行较为充分的自动化测试,有效地保障软件质量,是目前最为流行的一类模糊测试技术.研究人员为改进CGF投人了大量精力,产生了许多研究成果.然而,目前并未有研究针对CGF的已有研究工作进行系统性综述.为此,本文分析了近年来CGF的相关重要研究成果,将CGF流程划分为4个阶段:预处理、测试用例选择、测试用例演化和测试用例评估,并系统地分阶段分析了已有研究进展.此外,针对现有工作中评估分析设置不一致的问题,本文整理了CGF领域中常用的测试对象、实验设置及评估指标。最后,基于对已有研究进展的分析,阐述了CGF目前在预处理、测试用例选择等阶段存在的局限性、可能的解决方案以及未来的研究方向。

关键词：模糊测试灰盒测试覆盖率测试用例

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基于多尺度注意力U-Net的医学肝脏计算机断层扫描图片分割算法

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哈尔滨工程大学学报 2025年第3期46卷 529-539页

作者：金涛王震李昭蒂哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔161006 齐齐哈尔医学院公共卫生学院黑龙江齐齐哈尔161006

针对传统肝脏分割方法十分依赖医生的经验,并且分割过程耗时,易出错的现象,本文提出适用于临床情景中医学肝脏计算机断层扫描的分割方法。基于多尺度残差混合注意力U-Net将多尺度注意力机制模块引入U-Net网络。该模块可以抑制不相关的区... 详细信息

针对传统肝脏分割方法十分依赖医生的经验,并且分割过程耗时,易出错的现象,本文提出适用于临床情景中医学肝脏计算机断层扫描的分割方法。基于多尺度残差混合注意力U-Net将多尺度注意力机制模块引入U-Net网络。该模块可以抑制不相关的区域,从多个角度提取图像特征,并突出显示分割任务;在标准卷积层中添加残差结构可以有效地避免梯度爆炸并增加网络深度;使用混合空洞注意力常规层来替换“U”形网络的底部,以获得上下文信息,避免空间信息的丢失。试验结果表明:在LiTS17和SLiver07数据集上与其他方法相比,本文方法具有更好的性能和最高的分割精度。

关键词：神经网络深度学习语义分割肝脏分割医学图像注意力机制空洞卷积

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基于对联载体的生成式信息隐藏方法

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 779-789页

作者：李欣然李蓉受秦川钱振兴张新鹏上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

为了提高信息隐藏算法的隐藏容量,同时保持生成文本的质量,提出一种基于对联载体的生成式信息隐藏方法.首先通过对对联文本数据进行预训练,在多流预训练和微调框架的基础上建立对联生成模型;其次将主题词作为输入生成上联,且模型可以在... 详细信息

为了提高信息隐藏算法的隐藏容量,同时保持生成文本的质量,提出一种基于对联载体的生成式信息隐藏方法.首先通过对对联文本数据进行预训练,在多流预训练和微调框架的基础上建立对联生成模型;其次将主题词作为输入生成上联,且模型可以在同一主题词上生成多个上联;然后将上联作为输入生成下联.通过对主题词、候选上联以及生成下联的候选词的不同选择,可有效地隐藏秘密信息.实验结果表明,该方法可获得较高的隐藏容量,7字对联的平均隐藏容量可达10.24 B,生成的对联结果满足对联严格的形式和内容要求,即字数相等、语义相对和语调相协,所提方法整体性能优于当前主流的生成式文本信息隐藏方案.

关键词：文本生成生成式信息隐藏对联载体文本质量隐藏容量

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改进模糊推理分类器进行木材树种近红外光谱开集分类识别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1868-1876页

作者：李振宇赵鹏王承琨东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 广西科技大学计算机科学与技术学院(软件学院) 广西柳州545006 黑龙江科技大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150022

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM... 详细信息

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM)和深度学习网络框架进行改进,并且主要应用在自然景物图像领域中;在光谱分析领域中还鲜有报道。将传统的闭集框架下的模糊推理分类器进行模型改进,提出了开集框架下的改进模糊推理分类器,并将其应用到木材树种近红外光谱分类识别中。首先,使用Flame-NIR近红外微型光谱仪采集木材样本横切面的近红外光谱曲线,采用Metric Learning算法进行光谱向量维度约简降维至4维(4D)。其次,改进闭集框架下的模糊推理分类器,根据模糊规则置信度和各维度隶属度概率的乘积构建Generalized Basic Probability Assignment(GBPA),再根据GBPA进行分类处理。在20个树种的具有不同的Openness指标下的近红外光谱数据集的分类识别对比实验表明,改进的开集模糊推理分类器(fuzzy reasoning classifier in an open set,FRCOS)优于现有的基于机器学习和深度学习的开集分类识别主流算法,具有较好的评价指标F-Score,Kappa系数及总体识别率。

关键词：开集分类识别木材树种识别模糊推理分类器近红外光谱分析

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