检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2021年第3期58卷 609-623页

作者：李松胡晏铭郝晓红张丽平郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对现有的高维空间近似k近邻查询算法在数据降维时不考虑维度间关联关系的问题,首次提出了基于维度间关联规则进行维度分组降维的方法.该方法通过将相关联维度分成一组进行降维来减少数据信息的损失,同时针对Hash降维后产生的数据偏移... 详细信息

针对现有的高维空间近似k近邻查询算法在数据降维时不考虑维度间关联关系的问题,首次提出了基于维度间关联规则进行维度分组降维的方法.该方法通过将相关联维度分成一组进行降维来减少数据信息的损失,同时针对Hash降维后产生的数据偏移问题,设置了符号位并基于符号位的特性对结果进行精炼;为提高维度间关联规则挖掘的效率,提出了一种新的基于UFP-tree的频繁项集挖掘算法.通过将数据映射成二进制编码来进行查询,有效地提高了近似k近邻查询效率,同时基于信息熵筛选编码函数,提高了编码质量;在查询结果精炼的过程,基于信息熵对候选集数据的编码位进行权重的动态设定,通过比较动态加权汉明距离和符号位碰撞次数返回最终近似k近邻结果.理论和实验研究表明,所提方法能够较好地处理高维空间中近似k近邻查询问题.

关键词：近似k近邻高维数据关联规则 Hash 熵

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考虑多工序设备权重的资源协同综合调度算法

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电子与信息学报 2022年第5期44卷 1625-1635页

作者：周伟谢志强哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对多品种、小批量复杂产品综合调度研究中,没有考虑加工较多工序设备上的工序间调度空隙会对调度结果产生重要影响的问题,该文提出考虑多工序设备权重的资源协同综合调度算法。该算法在综合调度中首先提出多工序设备和工序权重值的定... 详细信息

针对多品种、小批量复杂产品综合调度研究中,没有考虑加工较多工序设备上的工序间调度空隙会对调度结果产生重要影响的问题,该文提出考虑多工序设备权重的资源协同综合调度算法。该算法在综合调度中首先提出多工序设备和工序权重值的定义,其次提出以权重值为主的调度策略,提高了工序纵向连续加工的紧密度;最后提出最佳调度时刻的调整策略,提高了工序横向并行优化的力度。实验结果表明,该算法在提高综合调度设备整体利用率和减少复杂产品时间成本等方面,具有更优性。

关键词：综合调度资源协同设备多工序权重

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实值n维混沌映射否定选择算法

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计算机研究与发展 2013年第7期50卷 1387-1398页

作者：张凤斌王天博哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对传统的基于二进制的混沌否定选择算法在检测器生成阶段对混沌映射产生的混沌序列离散化生成的候选检测器,不利于知识和数据的分析,也会造成检测器集生成速度慢及检测效率低等问题,提出了基于实值的混沌否定选择算法.引入混沌理论,... 详细信息

针对传统的基于二进制的混沌否定选择算法在检测器生成阶段对混沌映射产生的混沌序列离散化生成的候选检测器,不利于知识和数据的分析,也会造成检测器集生成速度慢及检测效率低等问题,提出了基于实值的混沌否定选择算法.引入混沌理论,采用混沌特性更好的自映射构造n维混沌映射生成候选检测器中心点,改进了传统的检测器生成机制,更适合处理高维空间问题;对原有的V-detector算法进行了优化,通过定向移动与计算几何中心相结合的思想确定检测半径.旨在满足预期覆盖率条件下尽量使半径取值最大化,扩大检测器集的覆盖范围,减少检测器数量.实验结果表明,该算法提高了检测器集的生成速度和检测效率.

关键词：人工免疫混沌映射否定选择算法检测效率检测器

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基于卷积神经网络的词义消歧

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北京邮电大学学报 2019年第3期42卷 114-119页

作者：张春祥赵凌云高雪瑶哈尔滨理工大学软件与微电子学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

为了提高词义消歧性能,提出了一种基于卷积神经网络的消歧方法.以歧义词为中心,向左右两侧连续扩展4个邻接词汇单元,选取其中的词形、词性和语义类作为消歧特征.以消歧特征为基础,使用卷积神经网络来确定歧义词的语义类别.利用Sem Eval-... 详细信息

为了提高词义消歧性能,提出了一种基于卷积神经网络的消歧方法.以歧义词为中心,向左右两侧连续扩展4个邻接词汇单元,选取其中的词形、词性和语义类作为消歧特征.以消歧特征为基础,使用卷积神经网络来确定歧义词的语义类别.利用Sem Eval-2007:Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学语义标注语料来优化卷积神经网络.使用Sem Eval-2007:Task#5的测试语料来测试词义消歧分类器的性能,所提方法的消歧平均准确率有提高.实验结果表明,该方法在词义消歧中是可行的.

关键词：词义消歧卷积神经网络消歧特征语义类别

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基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法

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电子与信息学报 2023年第4期45卷 1374-1382页

作者：罗智勇宋伟伟张文博王建明李杰哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

全面准确地感知区块链网络中各节点所遭受的日蚀攻击情况是一个难题,该文针对该难题提出一种基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法。该方法结合区块链网络各节点以及日蚀攻击的特点建立Markov攻击图模型,随后将该模型进... 详细信息

全面准确地感知区块链网络中各节点所遭受的日蚀攻击情况是一个难题,该文针对该难题提出一种基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法。该方法结合区块链网络各节点以及日蚀攻击的特点建立Markov攻击图模型,随后将该模型进行量化从而计算各攻击路径的转换概率,选择较高概率的攻击路径进行多阶段攻防博弈并计算双方的最大目标函数值。通过分析这些函数值,完成对整个区块链网络节点的安全态势感知,达到对未来安全情况的预测和系统维护的目的。实验对比表明,该模型方法不但具有较低的入侵成功次数,还具有较好的确保系统完整性等方面的优势。

关键词：马尔科夫攻击图博弈论区块链日蚀攻击安全态势

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基于云群的高维差分进化算法及其在网络安全态势预测上的应用

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吉林大学学报（工学版） 2016年第2期46卷 568-577页

作者：胡冠宇乔佩利哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

提出了一种基于云群的高维差分进化算法(CPDE),并将其应用在网络安全态势预测领域。该算法所提出的云群和分布链概念增加了种群的多样性。算法中的入侵算子将获胜个体的分布植入给其他个体,使得在进化的过程中,个体的形态呈现多样性。... 详细信息

提出了一种基于云群的高维差分进化算法(CPDE),并将其应用在网络安全态势预测领域。该算法所提出的云群和分布链概念增加了种群的多样性。算法中的入侵算子将获胜个体的分布植入给其他个体,使得在进化的过程中,个体的形态呈现多样性。协作算子在个体之间引入了合作机制并执行差分操作。局部搜索算子增加了算法的搜索精度。实验结果显示CPDE是一个有效的高维进化算法,它在优化网络安全态势预测模型中具有一定的优势。

关键词：计算机应用技术差分进化算法云模型云群分布链网络安全态势预测

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障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法

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计算机研究与发展 2019年第5期56卷 977-991页

作者：万静崔美玉何云斌李松哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题,引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分,提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质,提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发... 详细信息

为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题,引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分,提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质,提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发生变化,提出了静态障碍环境下和动态障碍环境下的不确定数据聚类算法.理论研究和实验表明:静态障碍物环境中的不确定精炼聚类算法(简称STAO_RVUBSCAN算法)、障碍物动态增加情况下的不确定聚类算法(简称DYNOC_VUBSCAN算法)、障碍物动态减少情况下的不确定聚类算法(简称DYNOR_VUBSCAN算法)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(简称DYNOM_VUBSCAN算法)都具有较高的效率.

关键词：静态障碍动态障碍 KL距离不确定数据 Voronoi图

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基于内容的双字典学习及稀疏表示的图像重构

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仪器仪表学报 2013年第8期34卷 1690-1695页

作者：王小玉陈德运冉起哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

提出了一种基于内容的双字典学习和稀疏分解结合起来的算法。针对待复原图像内容间的差异性,将训练图像块采用聚类的方法得到多个分类式的字典,从中选择最合适的内容分类来进行图像的恢复,这样做使算法更具区分性,提升了图像的自适应能... 详细信息

提出了一种基于内容的双字典学习和稀疏分解结合起来的算法。针对待复原图像内容间的差异性,将训练图像块采用聚类的方法得到多个分类式的字典,从中选择最合适的内容分类来进行图像的恢复,这样做使算法更具区分性,提升了图像的自适应能力。在此基础上,将高频信息分为主要高频和次要高频,并训练双重字典,结合稀疏表示的方法对图像进行重构,这比传统的基于字典学习的算法捕获了更多的图像高频信息,进一步提升了图像重构的质量。方法采用了K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算效率。与其他方法相比,该算法获得了更为精细的图像细节,在PSNR测试数据和主观视觉上都获得了理想的提升。

关键词：超分辨率字典学习稀疏表示图像重构

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基于自适应人工鱼群FCM的异常检测算法

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计算机研究与发展 2019年第5期56卷 1048-1059页

作者：席亮王勇张凤斌哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

异常检测算法在诸多领域都发挥着重要的作用.基于模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)的异常检测是其代表方法之一.FCM对初始值的选取很敏感,而且容易陷入局部极值.基于此的异常检测算法检测效果也不甚理想.因此,引入具有较强全局搜索能力... 详细信息

异常检测算法在诸多领域都发挥着重要的作用.基于模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)的异常检测是其代表方法之一.FCM对初始值的选取很敏感,而且容易陷入局部极值.基于此的异常检测算法检测效果也不甚理想.因此,引入具有较强全局搜索能力的人工鱼群算法,对其加入自适应机制,自适应调整Visual取值范围,从而提高AFSA局部和全局寻优能力,减少算法迭代的次数.然后将其应用于FCM中,利用自适应人工鱼群算法得到的最优解进行FCM聚类分析,从而解决以上FCM存在的种种问题.最后,设计基于自适应人工鱼群FCM的异常检测算法,充分利用自适应人工鱼群的优势来提高异常检测算法的检测性能.实验表明:该算法在提高对数据的检测效率的基础上,检测性能也表现出了很好的水平,为解决异常检测模型中的检测率和虚警率相关问题提供了一种有效解决方案.

关键词：异常检测模糊C-均值人工鱼群算法自适应全局寻优

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基于卷积神经网络的彩色铅笔画算法

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北京邮电大学学报 2020年第1期43卷 129-134页

作者：王小玉胡鑫豪韩昌林哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

为了解决传统彩色铅笔画算法生成结果单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)生成彩色铅笔画的算法.采用分数阶微分获取原始图像轮廓信息,用卷积神经网络获取艺术家手绘铅笔画风格,利用直方图匹配获取与手绘铅笔画相似的色调,并使... 详细信息

为了解决传统彩色铅笔画算法生成结果单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)生成彩色铅笔画的算法.采用分数阶微分获取原始图像轮廓信息,用卷积神经网络获取艺术家手绘铅笔画风格,利用直方图匹配获取与手绘铅笔画相似的色调,并使用L-BFGS优化算法来合成具有铅笔画效果的图像.该算法能够生成具有不同风格的彩色铅笔画图像.实验结果表明,该算法生成的图像保留了更多原始图像的细节信息,风格更加灵活多样.

关键词：分数阶微分卷积神经网络直方图匹配 L-BFGS优化算法

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