检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2016年第5期42卷 201-206,212页

作者：张豪陈黎飞郭躬德福建师范大学数学与计算机科学学院福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350007

现有序列相似性度量算法在子序列相似性度量中仅考虑其局部相似度,忽略了其所属序列的整体结构信息。为此,提出一种以单个符号的熵为基础的序列相似性度量方法,根据同一序列中相同符号的位置及个数信息得出符号熵。通过凝聚型层次聚类... 详细信息

现有序列相似性度量算法在子序列相似性度量中仅考虑其局部相似度,忽略了其所属序列的整体结构信息。为此,提出一种以单个符号的熵为基础的序列相似性度量方法,根据同一序列中相同符号的位置及个数信息得出符号熵。通过凝聚型层次聚类结果验证序列相似性度量方法,在多个领域的符号序列数据集上的实验结果表明,与现有的基于子序列局部相似性方法相比,该相似性度量方法有效提高了聚类结果质量。

关键词：符号序列相似度熵层次聚类序列聚类

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安全的多候选人电子投票方案的改进

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福建师范大学学报（自然科学版） 2015年第3期31卷 32-38页

作者：杨婷婷林昌露张胜元福建师范大学数学与计算机科学学院福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350007

对孙培勇等人提出的多候选人电子投票方案进行了安全分析,指出其存在的安全问题,并利用分布式El Gamal加密体制的同态性给出了一个安全的改进方案.

关键词：电子投票安全多方求和完全保密性分布式ElGamal加密

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基于新Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法

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山东大学学报（工学版） 2014年第2期44卷 43-48页

作者：江伟坚郭躬德赖智铭福建师范大学数学与计算机科学学院福建福州350007 福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室福建福州350007

为解决基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题,提出两组Haar-like特征扩展集;利用积分图给出特征组的计算方法;采用Adaboost算法在正脸和侧脸样本库分别训练出正脸和侧脸级联分类器,并将其组成双通道... 详细信息

为解决基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题,提出两组Haar-like特征扩展集;利用积分图给出特征组的计算方法;采用Adaboost算法在正脸和侧脸样本库分别训练出正脸和侧脸级联分类器,并将其组成双通道分类器。在开源视觉库OpenCV上的实验结果表明,本方法具有较少的弱分类器数,检测效率高、计算速度快,对于多角度人脸检测具有较好的鲁棒性。

关键词： Haar-like 特征 Adaboost 算法人脸检测积分图级联分类器

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规范化相似度的符号序列层次聚类

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计算机科学 2015年第5期42卷 114-118,141页

作者：张豪陈黎飞郭躬德福建师范大学数学与计算机科学学院福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350007

符号序列由有限个符号按一定顺序排列而成,广泛存在于数据挖掘的许多应用领域,如基因序列、蛋白质序列和语音序列等。作为序列挖掘的一种主要方法,序列聚类分析在识别序列数据内在结构等方面具有重要的应用价值;同时,由于符号序列间相... 详细信息

符号序列由有限个符号按一定顺序排列而成,广泛存在于数据挖掘的许多应用领域,如基因序列、蛋白质序列和语音序列等。作为序列挖掘的一种主要方法,序列聚类分析在识别序列数据内在结构等方面具有重要的应用价值;同时,由于符号序列间相似性度量较为困难,序列聚类也是当前的一项开放性难题。首先提出一种新的符号序列相似度度量,引入长度规范因子解决现有度量对序列长度敏感的问题,从而提高了符号序列相似度度量的有效性。在此基础上,提出一种新的聚类方法,根据样本相似度构建无回路连通图,通过图划分进行符号序列的层次聚类。在多个实际数据集上的实验结果表明,采用规范化度量的新方法可以有效提高符号序列的聚类精度。

关键词：符号序列聚类相似度规范化因子

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基于局部敏感布隆过滤器的工业物联网隐性异常检测

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计算机应用 2021年第12期41卷 3620-3625页

作者：肖如良曾智霞肖晨凯张仕福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 数字福建环境监测物联网实验室(福建师范大学) 福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350007

工业物联网(IIoT)系统中的传感器由于持续使用和正常磨损出现损坏,导致收集和记录的传感数据出现隐性异常。为解决该问题,提出一种基于局部敏感BloomFilter(LSBF)模型的异常检测算法LSBFAD。首先利用基于空间划分的快速Johnson-Lindenst... 详细信息

工业物联网(IIoT)系统中的传感器由于持续使用和正常磨损出现损坏,导致收集和记录的传感数据出现隐性异常。为解决该问题,提出一种基于局部敏感BloomFilter(LSBF)模型的异常检测算法LSBFAD。首先利用基于空间划分的快速Johnson-Lindenstrauss变换(SP-FJLT)对数据进行哈希映射,然后采用相互竞争(MC)策略进行除噪,最后利用0-1编码构建BloomFilter。在SIFT、MNIST和FMA三个基准数据集上进行的仿真实验中,LSBFAD算法的误报率(FAR)均低于10%。实验结果表明,基于LSBF的异常检测算法与当前主流的异常检测算法相比,具有较高的检测率(RD)和较低的误报率,可有效应用于IIoT数据的异常检测。

关键词：工业物联网异常检测布隆过滤器快速Johnson-Lindenstrauss变换相互竞争策略隐性异常

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基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划算法

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计算机应用 2015年第1期35卷 172-178页

作者：赖智铭郭躬德福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室福州350007

针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法。对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数。第一次规划中,使... 详细信息

针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法。对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数。第一次规划中,使用改进后的ACO算法对栅格环境进行全局路径规划;第二次规划中,滑动窗口沿着全局路径滑动,通过ACO算法规划出滑动窗口中的局部路径,并使用局部路径对全局路径进行优化,直至滑动窗口中包含目标位置。仿真实验表明:相比ACO、ACOFS算法,QACO算法的平均规划时间分别下降了26.21%、52.03%,平均路径长度下降了47.82%、42.28%,因此在复杂环境下QACO算法具有将强的路径规划能力。

关键词：滑动窗口蚁群优化算法二次路径规划栅格法

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适合于无线传感器网络的混合式组密钥管理方案

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通信学报 2010年第11期31卷 56-64页

作者：陈燕俐杨庚南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室福建福州350007 南京邮电大学科技处江苏南京210003

针对无线传感器网络中经常出现节点加入或退出网络的情况,提出了一种安全有效的混合式组密钥管理方案。多播报文的加密和节点加入时的组密钥更新,采用了对称加密技术;而系统建立后,组密钥的分发和节点退出后的组密钥更新,采用了基于身... 详细信息

针对无线传感器网络中经常出现节点加入或退出网络的情况,提出了一种安全有效的混合式组密钥管理方案。多播报文的加密和节点加入时的组密钥更新,采用了对称加密技术;而系统建立后,组密钥的分发和节点退出后的组密钥更新,采用了基于身份的公钥广播加密方法。方案可抗同谋、具有前向保密性、后向保密性等安全性质。与典型组密钥管理方案相比,方案在适当增加计算开销的情况下,有效降低了节点的存储开销和组密钥更新通信开销。由于节点的存储量、组密钥更新开销独立于群组大小,方案具有较好的扩展性,适合应用于无线传感器网络环境。

关键词：组密钥管理无线传感器网络广播加密组密钥更新

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适用于大规模无线传感器网的流量优化系统设计

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计算机应用 2015年第4期35卷 905-909,915页

作者：陈旖许力张美平福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350007

针对大规模无线传感器网络(WSN)流量随访问者数量增加而上升的问题,设计并实现了一种适用于构建大型WSN并降低系统流量的应用系统框架。系统采用IPv6和低功耗无线个域网的IPv6技术(6Lo WPAN)搭建大规模WSN,使用消息队列遥测传输(MQTT)... 详细信息

针对大规模无线传感器网络(WSN)流量随访问者数量增加而上升的问题,设计并实现了一种适用于构建大型WSN并降低系统流量的应用系统框架。系统采用IPv6和低功耗无线个域网的IPv6技术(6Lo WPAN)搭建大规模WSN,使用消息队列遥测传输(MQTT)协议和针对WSN设计的消息队列遥测传输(MQTT-SN)协议在应用层搭建了连接WSN和传统互联网的发布/订阅结构。实验结果显示,当系统中存在5个传感器节点时,与受限应用协议(Co AP)构建的WSN应用系统相比,提出的系统框架的数据流量仅为前者的18%左右。这表明该系统框架可有效地控制访问者增加对WSN流量造成的影响。

关键词：物联网无线传感器网发布/订阅消息系统消息队列遥测传输协议 IPv6

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关键词拍卖的选词与出价策略研究

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计算机工程 2015年第7期41卷 310-316页

作者：吴纪芸陈志德汪磊王孟福建师范大学数学与计算机科学学院福州350000 福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室福州350000

在关键词拍卖中,每个广告主都有成千上万的关键词可选,为了在预算限制条件下给选择的关键词设置合理的投标价格,提出一种新的基于广告主的拍卖策略,包括选词策略和出价策略。在选词策略中,提出基于词频-反转文件频率算法的关键词关联度... 详细信息

在关键词拍卖中,每个广告主都有成千上万的关键词可选,为了在预算限制条件下给选择的关键词设置合理的投标价格,提出一种新的基于广告主的拍卖策略,包括选词策略和出价策略。在选词策略中,提出基于词频-反转文件频率算法的关键词关联度计算方法,通过该方法选出的关键词不仅能提高网站的关联度,增加转化率,还能避免因使用过度普遍的关键词而增加竞争成本。在出价策略中,运用改进的粒子群优化算法,在若干约束条件限制下对每个关键词的出价做适当调整,以增加广告主所获利润。实验结果表明,采用拍卖策略选出的关键词组可增加网站的转化率,降低竞争成本,所获得的利润比传统人为投标所获得的利润高,并且在初期和中期呈现持续上升趋势,后期趋于稳定。

关键词：拍卖选词策略关联度出价策略词频-反转文件频率算法粒子群优化

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增量KNN模型的修剪策略研究

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小型微型计算机系统 2011年第5期32卷 845-849页

作者：黄杰郭躬德陈黎飞福建师范大学数学与计算机科学学院福建福州350007 福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室福建福州350007

KNN模型是k近-邻算法的一种改进版本,IKNNModel算法实现了基于KNNModel的增量学习.然而随着增量步数的增加,IKNNModel算法生成模型簇的数量也在不断地增加,从而导致模型过于复杂,也增大了预测的时间花销.提出一种新颖的模型簇修剪策略,... 详细信息

KNN模型是k近-邻算法的一种改进版本,IKNNModel算法实现了基于KNNModel的增量学习.然而随着增量步数的增加,IKNNModel算法生成模型簇的数量也在不断地增加,从而导致模型过于复杂,也增大了预测的时间花销.提出一种新颖的模型簇修剪策略,在增量学习过程中通过有效合并和删除多余的模型簇,在保证精度的同时降低了模型簇的数量,从而缩短了算法的预测时间.在一些公共数据集上的实验结果验证了本方法的有效性.

关键词： KNN模型增量学习修剪

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