检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2015年第9期36卷 2112-2119页

作者：黄为勇王义田秀玲张艳华徐州工程学院徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室徐州221111 徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室徐州221111 徐州工程学院信电工程学院徐州221111

针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回... 详细信息

针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型,再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式,诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明,所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的缺陷,降低了建模的时间复杂度,有效地提高了发动机的故障诊断性能。

关键词：发动机故障诊断支持向量回归机(SVR) 聚类 Tent混沌映射量子粒子群优化算法

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基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2014年第4期28卷 392-394,402页

作者：孙天凯邵晓根鞠训光徐州工程学院信电工程学院江苏徐州221008 徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室江苏徐州221000

协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛应用.其中具有代表性的是基于有向图模型的矩阵分解法和基于无向图模型的受限玻尔兹曼机.文中提出了一种基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法,该算法充分考虑并利用了推荐系统中用户和物品的对称性... 详细信息

协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛应用.其中具有代表性的是基于有向图模型的矩阵分解法和基于无向图模型的受限玻尔兹曼机.文中提出了一种基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法,该算法充分考虑并利用了推荐系统中用户和物品的对称性,通过对用户和物品分别建立了一个受限玻尔兹曼机,最后,采用回归算法对二者的结果进行融合处理.实验结果显示该方法与其他相关算法相比具有明显的优越性.

关键词：协同过滤受限波尔兹曼机推荐系统回归

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基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法

基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法

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第六届江苏省计算机大会

作者：孙天凯邵晓根鞠训光徐州工程学院信电工程学院江苏省徐州市 221008 徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室江苏省徐州市 221000

协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛应用。其中具有代表性的是基于有向图模型的矩阵分解法和基于无向图模型的受限玻尔兹曼机。本文提出了一种基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法。该算法充分考虑并利用了推荐系统中用户和物品的对...

协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛应用。其中具有代表性的是基于有向图模型的矩阵分解法和基于无向图模型的受限玻尔兹曼机。本文提出了一种基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法。该算法充分考虑并利用了推荐系统中用户和物品的对称性，通过对用户和物品分别建立了一个受限玻尔兹曼机，最后，采用回归算法对二者的结果进行融合处理。实验结果显示该方法与其他相关算法相比具有明显的优越性。

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基于Contourlet变换的医学图像零水印算法

基于Contourlet变换的医学图像零水印算法

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第六届江苏省计算机大会

作者：孙天凯邵晓根王立文徐州工程学院信电工程学院江苏省徐州市 221008 徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室江苏省徐州市 221000

针对医学图像的性质特点，在不改变图像质量的前提下探讨了一种基于Contourlet 变换和奇异值(SVD)分解的零水印算法。该算法充分利用了Contourlet 变换域低频系数视觉稳定性以及奇异值几何稳定性的特点，借助混沌映射相关知识对认证信...

针对医学图像的性质特点，在不改变图像质量的前提下探讨了一种基于Contourlet 变换和奇异值(SVD)分解的零水印算法。该算法充分利用了Contourlet 变换域低频系数视觉稳定性以及奇异值几何稳定性的特点，借助混沌映射相关知识对认证信息进行置乱和混淆，增强了水印算法的安全性。提取过程应用概率统计知识，进一步提高了信息检测的准确度。通过对医学图像的集中测试以及同其它算法的比较，表明该算法具有较好的适用性和普及性。实验结果表明，该方法对JPEG 压缩、尺寸缩放、噪声、滤波、剪切、模糊、锐化、旋转等常见攻击表现出了较强的鲁棒性。

关键词：

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基于深度学习的大数据安全防护技术

基于深度学习的大数据安全防护技术

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第六届江苏省计算机大会

作者：孙天凯徐丹刘英铸王奎徐州工程学院徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室江苏省徐州市 221008 中国民航大连空中交通管理站技术保障部辽宁省大连市 116024 山东省泰安市技术监督情报所山东省泰安市271000

海量数据是进行数据挖掘的基础,而数据本身的准确性和安全性,对挖掘的结果至关重要。因此,提出了一种以DBN 作为智能分类的策略,通过多层的训练和调整,可以得到数据的分布式表示,从而对数据的篡改判断提供依据。同时,结合Hadoop 的海量...

海量数据是进行数据挖掘的基础,而数据本身的准确性和安全性,对挖掘的结果至关重要。因此,提出了一种以DBN 作为智能分类的策略,通过多层的训练和调整,可以得到数据的分布式表示,从而对数据的篡改判断提供依据。同时,结合Hadoop 的海量数据处理技术,利用多处理机、多线程的特点,进行海量数据的计算。实验表明,AI 和Hadoop 的结合,可以很好的对海量数据进行安全保护。

关键词：

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