检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2020年第1期56卷 38-45页

作者：俞斌董晨刘延华程烨福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350116

点云分割是点云数据理解中的一个关键技术,但传统算法无法进行实时语义分割。近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展。综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作,按基本思想分为基于视图和投影的方法、基于体素的方... 详细信息

点云分割是点云数据理解中的一个关键技术,但传统算法无法进行实时语义分割。近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展。综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作,按基本思想分为基于视图和投影的方法、基于体素的方法、无序点云的方法、有序点云的方法以及无监督学习的方法,并简要评述;最后分析各类方法优劣并展望未来研究趋势。

关键词：深度学习点云标注语义分割

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基于边缘位置与颜色信息的不规则碎纸片拼接方法

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陕西师范大学学报（自然科学版） 2020年第6期48卷 90-95页

作者：徐睦浩衣禹桥李英群李金屏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(济南大学) 山东济南250022 山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室山东济南250022

针对基于机器视觉的自动拼接碎纸片技术对于不规则碎纸片的拼接存在适应性差、匹配成功率低等问题,提出了一种新的边缘形状描述子方法并与色彩信息相结合的多维度匹配的不规则碎纸片拼接方法:首先,提取碎片边缘的位置信息和颜色信息;然... 详细信息

针对基于机器视觉的自动拼接碎纸片技术对于不规则碎纸片的拼接存在适应性差、匹配成功率低等问题,提出了一种新的边缘形状描述子方法并与色彩信息相结合的多维度匹配的不规则碎纸片拼接方法:首先,提取碎片边缘的位置信息和颜色信息;然后,基于关键点可有效提高目标匹配效率的特点,将边缘位置信息分段,拟合出边缘曲线,通过边缘曲线得到分段曲线的曲率,获取关键点;最后,在灰度值完成不规则碎纸片拼接的基础上,将关键点的距离信息作为匹配信息,找出相邻碎片信息。拼接完成后通过碎片边缘的彩色信息验证拼接是否正确。该方法有效结合了边缘形状和灰度信息,对不规则碎片的拼接更具适应性;在不同场景下的匹配成功率可达90%以上,并且简化了计算量。

关键词：碎纸片拼接图像处理形状描述子曲率多维度匹配

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融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

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计算机应用 2020年第12期40卷 3578-3585页

作者：吴清寿陈荣旺余文森刘耿耿武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室(武夷学院) 福建武夷山354300 福州大学数学与计算机科学学院福州350116

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了... 详细信息

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了初始标签数量,降低了后续标签传播的随机性,并初步识别出了重叠节点;其次,通过标签隶属系数识别重叠节点,用节点影响力值选择非重叠节点标签,提高了算法的稳定性和准确性;最后,以最大化自适应函数增量为目标,对内聚度弱的社区进行合并,提高了社区质量。仿真实验结果表明:对于六个真实网络,所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值;而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上,该算法在标准化互信息(NMI)指标上都具有最好的性能。综上所述,该算法对各类网络都具有较好的适应性,且具有接近线性的时间复杂度。

关键词：重叠社区中心节点标签传播节点影响力标签隶属系数

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基于光流场分割的伪装色运动目标检测

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济南大学学报（自然科学版） 2020年第4期34卷 328-334页

作者：周静窦一民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 济南大学山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室山东济南250022

为了解决伪装色运动目标难以检测的问题,通过分析动态背景下具有伪装色运动目标的运动变化规律,提出一种基于光流场分割的运动目标检测方法;在具有伪装活动目标且背景动态变化的视频中采用稠密光流算法计算出视频序列的运动光流场,根据... 详细信息

为了解决伪装色运动目标难以检测的问题,通过分析动态背景下具有伪装色运动目标的运动变化规律,提出一种基于光流场分割的运动目标检测方法;在具有伪装活动目标且背景动态变化的视频中采用稠密光流算法计算出视频序列的运动光流场,根据运动目标与背景运动方式的差别对运动光流场进行分析,利用K-均值算法完成运动目标与背景的分割,获取运动目标区域。实验结果表明,在摄像头固定情况下,该方法能在变化的背景中有效检测出伪装色运动目标。

关键词：伪装色动态背景运动目标检测光流场 K-均值算法

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面向网络攻击建模的分布式过程挖掘与图分割方法

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小型微型计算机系统 2020年第8期41卷 1732-1740页

作者：刘贞宇陈羽中郭昆张毓东福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模,发现网络攻击的特点与规律,以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模,本文提出了一种攻击图生成方法,基于网络攻击行为与工作流的相似性,利用启发式过程挖掘算法... 详细信息

网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模,发现网络攻击的特点与规律,以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模,本文提出了一种攻击图生成方法,基于网络攻击行为与工作流的相似性,利用启发式过程挖掘算法对网络攻击行为建模,生成网络攻击图;针对网络攻击图过于复杂的问题,提出了一种攻击图分割方法,通过分离攻击分支步骤分割网络攻击图,在保留网络攻击图的基本结构的同时,将复杂网络攻击图划分为多个网络攻击子图,提高了网络攻击图的可读性;针对海量安全日志数据的网络攻击建模问题,提出了分布式攻击图生成算法以及攻击图分割方法,提高了网络攻击模型的挖掘效率.实验表明,相较于对比方法,本文提出的方法能够更完备地挖掘入侵者的攻击步骤.

关键词：分布式攻击建模过程挖掘攻击图图分割

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视觉类深度神经网络的自动标注

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计算机应用 2020年第6期40卷 1593-1600页

作者：李鸣郭晨皓陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题,提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先,划分视觉类神经网络的领域类别,根据词频等信息计算关键词及其对应的权值;其次,建立关键词提取... 详细信息

针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题,提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先,划分视觉类神经网络的领域类别,根据词频等信息计算关键词及其对应的权值;其次,建立关键词提取器从论文摘要中提取出关键词;最后,将提取得到的关键词和已知权值进行相似度计算,从而得到模型的应用领域。从三大国际计算机视觉领域会议,即国际计算机视觉大会(ICCV)、IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)发表的论文中选取实验数据进行实验。实验结果表明,所提方法能够提供宏平均值为0.89的高精度分类结果,验证了该方法的有效性。

关键词：计算机视觉深度神经网络文本分类关键词提取自动标注模型应用领域

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基于网络社区发现的标签传播聚类算法

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计算机系统应用 2020年第12期29卷 135-143页

作者：吴清寿郭磊余文森武夷学院数学与计算机学院武夷山354300 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室武夷山354300 智慧农林福建省高校重点实验室福州350002

高维数据的聚类特性通常难以直接观测.将其构建为复杂网络,节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系.对网络中的节点进行社区发现,可实现对数据更直观的聚类.提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法.首先,用半径和最近邻... 详细信息

高维数据的聚类特性通常难以直接观测.将其构建为复杂网络,节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系.对网络中的节点进行社区发现,可实现对数据更直观的聚类.提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法.首先,用半径和最近邻方法将数据集构建为稀疏的全连通网络.之后,根据节点相似度进行节点标签预处理,使得相似的节点具有相同的标签.用节点的影响力值改进标签传播过程,降低标签选择的随机性.最后,基于内聚度进行社区的优化合并,提高社区的质量.在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明,该算法对各种类型的数据都具有较好的适应性.

关键词：聚类网络构建社区发现标签传播

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基于差异图和块分类的雷达图像变化检测

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长春师范大学学报 2020年第8期39卷 42-49页

作者：王平武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

针对两时相合成孔径雷达图像的变化检测中直接用比值法生成差异图存在的不足,提出了采用像素级和特征级信息互补融合的处理方法。根据像素级强度比值和特征级邻域块强度比值互补融合构建差异图,然后对差异图像素利用层次模糊C均值聚类... 详细信息

针对两时相合成孔径雷达图像的变化检测中直接用比值法生成差异图存在的不足,提出了采用像素级和特征级信息互补融合的处理方法。根据像素级强度比值和特征级邻域块强度比值互补融合构建差异图,然后对差异图像素利用层次模糊C均值聚类的方法得到高概率变化类、不变化类以及中间不确定类,进而以这些变化类和不变化类像素点为中心构建两输入时相图的邻域图像块作为分类器的样本集,且为进一步提高分类器的精度,采用基于遗传算法优化的极限学习机进行分类,将聚类结果和分类器结果相结合,生成两时相的合成孔径雷达图像的变化检测图。对多个真实的合成孔径雷达图像数据进行测试,表明该方法对噪声的影响具有较高的鲁棒性,能够有效地检测两时相合成孔径雷达图像的变化情况,且具有较高的正确率和KAPPA系数值。

关键词：合成孔径雷达图像变化检测差异图邻域比极限学习机

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FP-growth算法的研究与改进

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龙岩学院学报 2020年第5期38卷 8-13页

作者：韩存鸽武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

FP-growth算法是一种经典的关联规则挖掘算法,但存在查询效率低,在挖掘频繁FP-Tree时,需要反复遍历FP-Tree等问题。针对以上不足,提出一种使用二维表结合哈希表技术的方法来改进传统的FP-growth算法,为了验证该算法的执行时效,使用改进... 详细信息

FP-growth算法是一种经典的关联规则挖掘算法,但存在查询效率低,在挖掘频繁FP-Tree时,需要反复遍历FP-Tree等问题。针对以上不足,提出一种使用二维表结合哈希表技术的方法来改进传统的FP-growth算法,为了验证该算法的执行时效,使用改进前后两种算法分别对UCI数据库中的数据进行实验,结果表明,在支持度相同的情况下,改进后算法缩短了运行时间,而且支持度越小,这种优势越明显。

关键词： FP-growth 哈希表 FP-Tree UCI

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基于LeaderRank的社区及核心节点发现算法研究

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长春师范大学学报 2020年第4期39卷 42-47页

作者：吴清寿罗远华芦佳雄武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室(武夷学院) 福建武夷山354300

LeaderRank算法是一种高效的网络节点排名算法,已在相关领域得到了有效应用。本文基于LeaderRank提出一种新的核心节点识别算法,并给出Python实现方案。根据节点的影响力选择一些节点作为候选核心节点,若候选核心节点所在的社区满足弱... 详细信息

LeaderRank算法是一种高效的网络节点排名算法,已在相关领域得到了有效应用。本文基于LeaderRank提出一种新的核心节点识别算法,并给出Python实现方案。根据节点的影响力选择一些节点作为候选核心节点,若候选核心节点所在的社区满足弱社区定义,则该候选核心节点为核心节点。在人工网络和karate网络上的实验表明,本文算法可以较好地识别出核心节点和对应社区。

关键词： LeaderRank 核心节点社区发现 Python

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