检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第23期59卷 73-85页

作者：陈迪杜韬周劲仵匀政王心耕济南大学信息科学与工程学院济南250024 山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南250024

经典的密度峰值聚类算法在计算局部密度时过分依赖截断距离,在分配非中心点时易出现连锁效应,且人工选取聚类中心点的方式难以识别出密度不均匀簇的聚类中心。针对该问题,提出一种自适应多密度峰值子簇融合聚类算法。考虑样本的邻域信息... 详细信息

经典的密度峰值聚类算法在计算局部密度时过分依赖截断距离,在分配非中心点时易出现连锁效应,且人工选取聚类中心点的方式难以识别出密度不均匀簇的聚类中心。针对该问题,提出一种自适应多密度峰值子簇融合聚类算法。考虑样本的邻域信息,将自然邻居的思想引入密度峰值聚类中,实现了样本点局部密度的自适应计算;为发现稀疏密度簇的中心,提出一种簇中心自动选取策略用于确定初始子簇中心,并使用一种两阶段分配策略降低连锁效应发生的概率;提出一种基于K近邻相似度的度量准则,将相似度高的子簇进行融合,得到最终的聚类结果。在二维合成数据集以及UCI数据集上,相较经典的密度峰值聚类算法以及近年来对其改进的算法,该算法表现出更优异的性能。

关键词：自然邻居密度峰值聚类多子簇融合分配策略

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基于共享最近邻的自适应密度峰值聚类算法

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计算机科学 2024年第8期51卷 97-105页

作者：王心耕杜韬周劲陈迪仵匀政济南大学信息科学与工程学院济南250024 山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南250024

密度峰值聚类算法(DPC)是一种简单高效的无监督聚类算法,该算法虽能自动发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类,但依然存在一些缺陷。针对密度峰值聚类算法在定义相关度量值时未考虑数据的位置信息、聚类中心数目需要人工预先设定且分... 详细信息

密度峰值聚类算法(DPC)是一种简单高效的无监督聚类算法,该算法虽能自动发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类,但依然存在一些缺陷。针对密度峰值聚类算法在定义相关度量值时未考虑数据的位置信息、聚类中心数目需要人工预先设定且分配样本点时易出现连锁反应这3个缺陷,提出一种基于共享最近邻的自适应密度峰值聚类算法。首先,利用共享最近邻重新定义局部密度等度量值,充分考虑了数据分布的局部特点,使样本点的空间分布特征得以更好地体现;其次,通过引入密度衰减现象让样本点自动聚集成微簇,实现了簇个数自适应确定和簇中心自适应选取;最后,提出一种两阶段的分配方法,先将微簇合并形成簇的主干部分,再用上一步分配好的簇主干指导剩余点的分配,避免了链式反应的发生。在二维合成数据集以及UCI数据集上的实现表明,相较于经典的密度峰值聚类算法及近年来对其提出的改进算法,在大多数情况下,所提算法表现出更优异的性能。

关键词：共享最近邻密度峰值聚类分配策略聚类中心密度衰减

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基于知识蒸馏双分支结构的视网膜病变辅助诊断方法

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计算机应用 2025年第5期45卷 1410-1414页

作者：牛四杰刘昱良济南大学信息科学与工程学院济南250022 山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 济南250022

利用传统模型对糖尿病肾病(DN)高风险患者的视网膜疾病进行早期诊断时,由于糖尿病患者的视网膜图像数据少且类别不平衡,诊断精度不高。因此,提出一种基于知识蒸馏双分支结构的视网膜病变辅助诊断方法,以提高对少数类别的识别能力。该方... 详细信息

利用传统模型对糖尿病肾病(DN)高风险患者的视网膜疾病进行早期诊断时,由于糖尿病患者的视网膜图像数据少且类别不平衡,诊断精度不高。因此,提出一种基于知识蒸馏双分支结构的视网膜病变辅助诊断方法,以提高对少数类别的识别能力。该方法首先使用在大型医学数据集上训练的教师网络指导学生网络学习,将教师网络所学得的信息传递给学生网络,以提升学生网络的泛化能力,缓解数据少的问题。其次,在学生网络中提出一种双分支结构:分支一使用重平衡策略,引入Focal Loss函数,通过调节损失函数的权重使模型更关注难分样本;分支二利用类别注意力模块(CAM)学习每个类别的判别性特征,使模型在训练中不会偏向数据多的类别。这2个分支分别促进分类器学习和特征学习,可缓解类别不平衡。使用临床上收集的视网膜图像数据对所提方法进行评估,实验结果表明,所提方法在66例(89眼) DN高风险患者筛查任务上的准确率和特异度比病变感知注意力模型(LAM)分别提高了1.05和1.53个百分点。所提方法可以提高DN识别精度,实现视网膜疾病的辅助诊断。

关键词：深度学习知识蒸馏类别不平衡视网膜病变图像分类

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基于多维度事件特征融合和语义特征交互的事件匹配算法

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数据分析与知识发现 2025年第4期 111-122页

作者：张秀纪科马坤陈贞翔高源邬俊济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 北京交通大学计算机与信息技术学院

【目的】为实现在海量互联网新闻中快速准确地找到特定事件的相关报道，提出一种基于多维度事件特征融合和语义特征交互的事件匹配算法。【方法】通过依存句法分析，概括新闻事件；通过低秩张量特征融合的方式，融合BiLSTM、DPCNN、多... 详细信息

【目的】为实现在海量互联网新闻中快速准确地找到特定事件的相关报道，提出一种基于多维度事件特征融合和语义特征交互的事件匹配算法。【方法】通过依存句法分析，概括新闻事件；通过低秩张量特征融合的方式，融合BiLSTM、DPCNN、多头注意力机制提取的多维度事件特征；最后，通过注意力机制进行语义特征交互，共同参与事件匹配的判断。【结果】在来自搜狐的真实数据上进行不同算法的对比实验，结果表明，在新闻长短不一的三个数据集上，本文方法均有较好的匹配效果，F1值分别提升0.7个百分点、0.69个百分点和0.23个百分点。【局限】目前公开的语料库规模较小，可制作更大的语料库进一步实验。【结论】本文模型可以更好地对文本特征进行抽取和交互，有效提升了新闻事件的匹配性能。

关键词：事件匹配依存句法分析多维度特征提取低秩张量语义特征交互

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基于累积灰度模型和随机灰度涨落场的无间隔棒输电线舞动检测

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：刘军李小雨刘华董子昊夏英杰李金屏济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室(济南大学)

输电线舞动会对电力系统造成危害,目前主要通过检测间隔棒的摆动来判定舞动幅度。但对于没有间隔棒的输电线,尚无实用的检测方式。为此,提出了一种简便、有效、新颖的输电线舞动检测方法。首先,根据灰度随时间变化的统计信息进行背景建... 详细信息

输电线舞动会对电力系统造成危害,目前主要通过检测间隔棒的摆动来判定舞动幅度。但对于没有间隔棒的输电线,尚无实用的检测方式。为此,提出了一种简便、有效、新颖的输电线舞动检测方法。首先,根据灰度随时间变化的统计信息进行背景建模;然后,提出随机灰度涨落场以描述由相机内外部因素引起的随机灰度涨落现象,结合3σ准则消除其对背景差分的影响,实现输电线区域的准确分割;最后,对输电线的运动进行映射,得到累积灰度模型,并计算其短时间内在不同位置的运动幅度,通过与输电线自身线宽对比设置阈值判定舞动。利用杆塔摄像头采集的现场数据验证算法,达到了95.5%的检测准确率、5.7%的误报率和2.0%的漏报率,具有较强的鲁棒性和适用性。

关键词：输电线舞动累积灰度模型随机灰度涨落场背景建模 3σ准则

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基于Cut-and-Choose技术的安全多方计算

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1800-1818页

作者：赵川徐俊济南大学信息科学与工程学院济南250022 山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 济南250022 山东省软件工程重点实验室(山东大学) 济南250101

Cut-and-Choose技术是密码学中一种被广泛使用的密码学工具,对安全多方计算协议的设计起着重要的作用.其主要思想是一方在协议中构造多份混淆电路,另一方要求打开其中一部分电路进行检查,若检查通过则计算剩余的电路,决定电路的最终输出... 详细信息

Cut-and-Choose技术是密码学中一种被广泛使用的密码学工具,对安全多方计算协议的设计起着重要的作用.其主要思想是一方在协议中构造多份混淆电路,另一方要求打开其中一部分电路进行检查,若检查通过则计算剩余的电路,决定电路的最终输出.在早期工作中,Cut-and-Choose技术主要应用于恶意模型下的安全两方计算,并由此产生了许多优秀的工作.尽管该技术在隐蔽安全模型中的工作也很早提出,但在当时并没有引起太多的关注.近年来,随着学者对于隐蔽敌手的深入研究,Cut-and-Choose技术以及基于该技术的思想也开始被用于实现公开可验证的隐蔽安全协议,涌现出一些代表性的工作.首先介绍了Cut-and-Choose技术在恶意安全模型和隐蔽安全模型中的研究进展;其次重点介绍其应用于公开可验证隐蔽安全模型中的研究成果;最后通过对该领域的研究成果进行详细的总结与分析,并指出后续可能的发展方向.

关键词： Cut-and-Choose技术安全多方计算混淆电路恶意模型隐蔽模型公开可验证隐蔽模型

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基于改进YOLOv5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪

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济南大学学报（自然科学版） 2024年第5期38卷 556-563页

作者：李志安林道程姜晓凤夏英杰李金屏济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 济南大学信息处理与认知计算山东省高校重点实验室山东济南250022

针对因受水面波纹、反光及目标外观特征相似而导致的游泳池中目标检测跟踪困难的问题,提出一种基于改进YOLOv5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪方法;通过引入注意力机制改进YOLOv5算法,增强算法对目标特征的提取能力;将检测结果输... 详细信息

针对因受水面波纹、反光及目标外观特征相似而导致的游泳池中目标检测跟踪困难的问题,提出一种基于改进YOLOv5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪方法;通过引入注意力机制改进YOLOv5算法,增强算法对目标特征的提取能力;将检测结果输入到DeepSort算法中,在级联匹配中引入K邻域限制筛选目标检测框,减少因目标外观特征不明显引起的身份切换问题;利用匈牙利算法对检测框和预测框进行匹配,对未匹配成功的检测框采用距离交并比代替交并比进行二次匹配,提高DeepSort算法的跟踪性能;通过对比实验和消融实验验证所提出的多目标检测跟踪算法的性能。结果表明:改进的YOLOv5算法平均精准度提高2%,结合DeepSort算法跟踪检测,身份切换平均减少58次,多目标跟踪精确率为80.26%,比原始YOLOv5算法和Deepsort算法跟踪准确率提升了3.85%。

关键词：目标检测目标跟踪 YOLOv5算法 DeepSort算法注意力机制 K邻域限制

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基于高分辨率网络的全钢子午线轮胎钢丝圈区域边界分割

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济南大学学报（自然科学版） 2024年第6期38卷 778-786页

作者：李喃刘华郝晋一夏英杰李金屏济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 济南大学信息处理与认知计算山东省高校重点实验室山东济南250022

针对全钢子午线轮胎中纹理复杂、结构多变的钢丝圈区域边界分割困难的问题,提出一种基于高分辨率网络的轮胎钢丝圈区域边界分割方法;根据垂直投影曲线信息实现轮胎X射线衍射图像各区域的划分;利用直方图均衡化提高图像的明暗对比度,增... 详细信息

针对全钢子午线轮胎中纹理复杂、结构多变的钢丝圈区域边界分割困难的问题,提出一种基于高分辨率网络的轮胎钢丝圈区域边界分割方法;根据垂直投影曲线信息实现轮胎X射线衍射图像各区域的划分;利用直方图均衡化提高图像的明暗对比度,增强纹理信息;根据高分辨率网络输出的热图,基于自适应阈值方法进行边界分析,通过计算热图不同区域的阈值得到对应的二值图,统计热图中边界区域面积并筛除过小的部分,根据剩余区域重构热图并利用边界上下文信息填补被筛除的位置,从而得到整体边界分布均匀、精细的热图;在自建数据集上测试所提出方法的检测性能,通过消融实验探讨所提出的方法及其优化模块对最终边界分割结果的影响,并将所提出的方法与2种常用方法进行定量和定性对比。结果表明,钢丝圈区域的包布、反包边界分割准确率分别达到98.94%、97.23%,相对于2种常用方法,所提出的方法具有较强的稳健性和适用性。

关键词：模式识别区域边界分割高分辨率网络全钢子午线轮胎直方图均衡化边界优化

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面向溺水救援机器人平稳跟踪的模糊比例微分控制视觉伺服方案

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济南大学学报（自然科学版） 2024年第2期38卷 227-233页

作者：郭英厉广伟刘宗尚 MOUNZEO Breit Hilley 李金屏济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 济南大学“信息处理与认知计算”山东省高校重点实验室山东济南250022 济南大学自动化与电气工程学院山东济南250022

针对溺水救援机器人的平稳跟踪需求,提出一种基于模糊比例微分控制的视觉伺服方案,通过场馆顶部安装的俯视摄像头获取机器人的坐标位置,使用虚拟导航线设计动态行走路径,计算偏移方向、偏移角并制定转弯规则;利用三角隶属度函数制定模... 详细信息

针对溺水救援机器人的平稳跟踪需求,提出一种基于模糊比例微分控制的视觉伺服方案,通过场馆顶部安装的俯视摄像头获取机器人的坐标位置,使用虚拟导航线设计动态行走路径,计算偏移方向、偏移角并制定转弯规则;利用三角隶属度函数制定模糊比例、微分控制规则表,根据2种规则表中的比例、微分系数分别控制机器人的偏移角、距离偏移量及其变化率,实现机器人的跟踪与避障的平稳性调整;机器人采用核相关滤波跟踪算法对溺水人员进行跟踪,在溺水人员位置变化时调整运动方向,依靠实时、稳定的声呐信息设置偏移角,实现避障功能;对所提出的方案在先锋P3DX型机器人上进行实验验证。结果表明:机器人能及时应对目标变化,没有跟错、跟丢现象;在不同工况时的横滚角均小于1°,避障率达到100%,能够快速、稳定、准确地到达目标位置,达到溺水救援机器人的前期应用要求。

关键词：溺水救援机器人平稳跟踪模糊比例微分控制视觉伺服

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基于特征距离切尾均值的新型指纹密钥生成方法

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网络与信息安全学报 2023年第5期9卷 178-187页

作者：贾忠田秦庆龙马莉彭立志济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 济南大学科技处山东济南250022

近年来,生物特征识别技术在访问控制领域得到了广泛应用,有效解决了身份认证过程中的口令管理问题。但传统的基于生物特征的身份认证方法需要在应用系统中保存用户的生物特征模板,容易造成用户生物特征数据的丢失和泄露。学术上主要采... 详细信息

近年来,生物特征识别技术在访问控制领域得到了广泛应用,有效解决了身份认证过程中的口令管理问题。但传统的基于生物特征的身份认证方法需要在应用系统中保存用户的生物特征模板,容易造成用户生物特征数据的丢失和泄露。学术上主要采用两种技术路线:一是对提取到的生物特征数据进行处理,使最后正式使用或存储在数据库中的认证信息不包含原始生物特征,二是把生物特征写入智能卡并借助智能卡生成公钥密码体制的私钥。针对如何直接利用指纹特征数据构造公钥密码体制的私钥而不必依赖智能卡的问题,采用指纹细节特征提取分析的方法,对指纹稳定征点和稳定特征距离进行了详细研究。给出了稳定特征点集合、等长稳定特征点集合、密钥特征点集合以及切尾均值集合的计算方法,提出了基于特征距离切尾均值的新型指纹密钥生成方法。该方法在不存储指纹数据的条件下通过重新采集指纹即可重构指纹密钥,通过哈希函数加盐的方法实现了指纹密钥的撤销和指纹密钥的更新,解决了从指纹模糊数据到密钥精确数据的转换问题。实验表明,尝试10次重新采集指纹成功重构指纹密钥的概率达到0.7354,尝试60次重新采集指纹重成功构指纹密钥的概率达到0.9806。

关键词：生物特征指纹特征点稳定特征点切尾均值指纹密钥

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