检索结果-内蒙古大学图书馆

基于ARM9的Rijndael算法的高效实现

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计算机与现代化 2008年第7期 23-25页

作者：李国斌宋杰卜奎昊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

介绍了分组密码Rijndael算法,比较了两种高效实现Rijndael算法中列混淆变换方法,并对基于32位ARM9微处理器提出了有效的改进方法。对这两种方法实现的空间与时间效率进行了实验比较,测试结果表明列混淆变换结果正确且高效。

关键词： Rijndael加密算法列混淆变换 ARM920T 32位平台

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非高斯噪声下输出残差或状态估计误差的熵研究

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计算机技术与发展 2008年第6期18卷 54-56,59页

作者：吴刚王爱平赵凯安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

基于非Gaussian噪声线性定常控制系统,通过控制滤波器输出残差或状态估计误差的条件概率密度函数形状来建立有效的滤波设计算法,创建滤波器输出残差或状态估计误差的条件概率密度函数的统一表现形式。利用复合概率密度函数的关系对残差... 详细信息

基于非Gaussian噪声线性定常控制系统,通过控制滤波器输出残差或状态估计误差的条件概率密度函数形状来建立有效的滤波设计算法,创建滤波器输出残差或状态估计误差的条件概率密度函数的统一表现形式。利用复合概率密度函数的关系对残差或状态估计误差的条件概率密度函数的近似来实现非高斯残差的高斯化或相应的熵最小化。

关键词：输出残差熵非高斯噪声条件概率密度函数 Kalman滤波方法

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一种基于概率推理的邮件过滤系统的研究与设计

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计算机技术与发展 2008年第8期18卷 76-79页

作者：汤伟程家兴纪霞安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

分类问题是机器学习与数据挖掘研究中最重要的问题之一,其中文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展。设计了一种基于贝叶斯概率推理方法的垃圾邮件过滤系统。它用概率测试的权... 详细信息

分类问题是机器学习与数据挖掘研究中最重要的问题之一,其中文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展。设计了一种基于贝叶斯概率推理方法的垃圾邮件过滤系统。它用概率测试的权重来描述数据间的相关性,从而解决了数据间的不一致性,甚至是相互独立的问题。作为互联网的第一大应用,电子邮件一直受到广大网民的青睐,但近些年来,垃圾邮件问题日益严重。将上述研究的结果应用到目前互联网上垃圾邮件的过滤工作中,实验证明了方法的有效性。

关键词：机器学习文本分类垃圾邮件贝叶斯方法

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基于DCT的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法

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石油化工高等学校学报 2008年第4期21卷 87-90页

作者：徐沁陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

为了快速有效地实现实值离散Gabor变换,利用离散余弦函数的正交性将原求解分析窗函数的双正交条件式简化,把原求解方程组分解成若干独立的子方程组,给出了一种基于DCT的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法。通过算法实验比较,验证... 详细信息

为了快速有效地实现实值离散Gabor变换,利用离散余弦函数的正交性将原求解分析窗函数的双正交条件式简化,把原求解方程组分解成若干独立的子方程组,给出了一种基于DCT的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法。通过算法实验比较,验证了此算法的有效性和在计算时间方面的优越性。

关键词：实值离散Gabor变换分析窗离散余弦变换(DCT)

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基于Laplace谱的图像分类

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计算机技术与发展 2008年第5期18卷 73-75,78页

作者：张江王年梁栋唐俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

利用谱能够反映图像的结构特性,提出了一种运用Laplace谱进行图像分类的算法。首先对图像中的特征点构造Laplace矩阵,通过SVD分解得到该矩阵的特征值,再由协方差矩阵,将高维的Laplace特征值投影到低维的特征空间中,最后分别采用BP算法和... 详细信息

利用谱能够反映图像的结构特性,提出了一种运用Laplace谱进行图像分类的算法。首先对图像中的特征点构造Laplace矩阵,通过SVD分解得到该矩阵的特征值,再由协方差矩阵,将高维的Laplace特征值投影到低维的特征空间中,最后分别采用BP算法和SVM算法对图像进行分类。通过模拟实验和真实实验,表明不同类序列图像的结构不同,其Laplace谱也不同,而同类序列图像的结构相似,其Laplace谱也相近,因此,Laplace谱与图像的结构之间存在着直接联系,能够作为图像分类的特征样本。实验结果说明,利用Laplace谱表示的图像特征对图像进行分类,具有较高的识别率。

关键词： Laplace矩阵特征值图谱图像分类

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四类运动想象任务的脑电特征分析及分类

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计算机技术与发展 2008年第10期18卷 23-26页

作者：王璐吴小培高湘萍安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

对多通道的四类运动想象脑电进行了研究。提出了采用表面拉普拉斯对多通道脑电进行预处理,消除各导联之间的相关性,提高信号的信噪比。实验证明表面拉普拉斯对分类正确率的提高有极大的帮助。然后使用OVR-CSP(OneVersus the Rest Common... 详细信息

对多通道的四类运动想象脑电进行了研究。提出了采用表面拉普拉斯对多通道脑电进行预处理,消除各导联之间的相关性,提高信号的信噪比。实验证明表面拉普拉斯对分类正确率的提高有极大的帮助。然后使用OVR-CSP(OneVersus the Rest Common Spatial Patterns)的方法,对四类运动想象任务的脑电信号进行特征提取。最后,应用设计的BP神经网络对提取的特征数据进行了分类,取得了较高的分类正确率。对基于不同频带脑电特征的分类情况进行了分析比较,得出了一些有参考价值的结论。

关键词：运动想象脑电信号脑机接口共同空间模式神经网络

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基于XML Schema的数据匹配方法的研究

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计算机技术与发展 2008年第6期18卷 28-31页

作者：王大刚谢荣传彭俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

由于XML Schema自身所包含的丰富的结构和语义信息,针对基于XML schema的文档匹配,设计了一个框架结构,把利用结构信息的基于路径的匹配和利用语义信息的宽松标识方法结合在一起,充分利用了XML schema中所包含的各种信息,来实现XML sch... 详细信息

由于XML Schema自身所包含的丰富的结构和语义信息,针对基于XML schema的文档匹配,设计了一个框架结构,把利用结构信息的基于路径的匹配和利用语义信息的宽松标识方法结合在一起,充分利用了XML schema中所包含的各种信息,来实现XML schema文档之间的匹配。实验验证对文档的匹配具有较好的精度,最后对模式匹配这个领域的研究方向做出展望。

关键词：匹配路径宽松标识模式匹配

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统计学理论在邮件分类中的应用研究

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计算机技术与发展 2008年第12期18卷 231-234页

作者：汤伟程家兴纪霞安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

分类问题,尤其是文本自动分类一直是机器学习与数据挖掘研究中的研究热点与核心技术,其中如朴素贝叶斯、KNN等近年来得到了广泛的关注和快速的发展。文中在统计学理论的基础上给出了一种基于支持向量机方法的文本分类算法,并设计出了相... 详细信息

分类问题,尤其是文本自动分类一直是机器学习与数据挖掘研究中的研究热点与核心技术,其中如朴素贝叶斯、KNN等近年来得到了广泛的关注和快速的发展。文中在统计学理论的基础上给出了一种基于支持向量机方法的文本分类算法,并设计出了相应的垃圾邮件过滤系统。实验证明与朴素贝叶斯方法相比,该算法极大地提高了分类准确率和查全率,具有应用推广的价值。

关键词：机器学习文本分类垃圾邮件

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一种简单的无收据电子投票系统

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计算机技术与发展 2008年第9期18卷 155-158页

作者：徐杰仲红耿波李锡娟闫娜娜安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

在现有的电子投票系统中,无收据行(receipt-freeness)与可验证性(verifiability)是电子投票协议中一对十分重要而又矛盾的属性。无收据性要求任何人不能得到或生成能证明选票内容的证据,其往往以牺牲可验证性为代价;可验证性提供给对选... 详细信息

在现有的电子投票系统中,无收据行(receipt-freeness)与可验证性(verifiability)是电子投票协议中一对十分重要而又矛盾的属性。无收据性要求任何人不能得到或生成能证明选票内容的证据,其往往以牺牲可验证性为代价;可验证性提供给对选票及选举结果的验证,提供给投票人与选票的某种联系,这又经常被用来作为证明选票的收据。选择常用的Mix-net模式,利用TRR和1-out-of-L加密证据,re-encryption ELGamal同时实现无收据型与实现可验证性,避免了在投票人与管理机构有特殊的信道假设,减少了系统的通信代价。

关键词：电子投票无收据性可验证性 TRR 1-OUt—of—L加密证据再加密

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覆盖算法下文本分类特征选择的研究

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计算机技术与发展 2008年第11期18卷 29-31页

作者：段震王倩倩张燕平张铃安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

文本分类是信息检索和数据挖掘的基础,被广泛应用于网络数据挖掘及搜索引擎等方面。首先对文本进行分词,对分词的结果分别使用x2统计量(CHI)方法与相关系数法(CC法)进行降维,并使用维数调节的思想进行特征提取。在得到特征集后,使用覆... 详细信息

文本分类是信息检索和数据挖掘的基础,被广泛应用于网络数据挖掘及搜索引擎等方面。首先对文本进行分词,对分词的结果分别使用x2统计量(CHI)方法与相关系数法(CC法)进行降维,并使用维数调节的思想进行特征提取。在得到特征集后,使用覆盖算法作为文本分类器进行学习。实验结果表明,通过结合相关系数法、覆盖算法以及维数调节方法,可实现一个效果较好的文本分类器。

关键词：文本分类 x^2统计量覆盖算法特征选择

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