检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2017年第3期43卷 390-397页

作者：朱叶申铉京陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

现有的复制–粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式(Color local binary patterns,Co LBP)的隐蔽性复制–粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即... 详细信息

现有的复制–粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式(Color local binary patterns,Co LBP)的隐蔽性复制–粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即建立彩色LBP纹理图像,从而实现彩色信息与LBP纹理特征的融合;其次重叠分块并提取灰度共生矩阵(Gray level co-occurrence matrix,GLCM)特征;最后,提出改进的kd树和超平面划分标记split搜索方法,快速匹配图像块,并应用形态学操作去除误匹配,精确定位复制–粘贴区域.实验结果表明,本算法对隐蔽性复制–粘贴篡改定位准确,并对模糊、噪声、JPEG重压缩后处理操作有很好的鲁棒性.

关键词：图像盲鉴别复制–粘贴篡改彩色局部二值模式灰度共生矩阵 kd树

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基于谱分解的不确定数据聚类方法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第5期47卷 1604-1611页

作者：李嘉菲孙小玉吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:... 详细信息

提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:本方法得到的聚类质量显著提高,RMS均方根误差以及CH指标结果均优于传统方法。

关键词：人工智能不确定数据谱分解聚类数据降噪协方差结构

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车载控制器局域网络总线的动态口令身份认证方法

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西安交通大学学报 2017年第6期51卷 97-102页

作者：吴尚则秦贵和刘毅郭森戚琦刘恬佳吉林大学软件学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对车载控制器局域网络(CAN)总线存在缺陷、严重威胁车载信息安全的问题,提出了一种基于挑战/应答模式的车载CAN总线动态口令身份认证方法。该方法考虑到CAN总线是使用极为广泛的标准车载总线及广播形式发送消息的特点,通过利用身份认... 详细信息

针对车载控制器局域网络(CAN)总线存在缺陷、严重威胁车载信息安全的问题,提出了一种基于挑战/应答模式的车载CAN总线动态口令身份认证方法。该方法考虑到CAN总线是使用极为广泛的标准车载总线及广播形式发送消息的特点,通过利用身份认证技术来确认消息的身份,保证了总线上消息传输的可信任性;根据对身份认证实现模式的研究,采用基于挑战/应答模式的动态认证方法,由于每次认证的挑战值都是随机的,因此每次生成的口令都是不同的;在每次通信时,所使用的认证码都是根据口令生成的,并通过哈希函数生成下次使用的口令。实验结果表明,与传统的CAN总线的方法相比,使用该方法后可以在保证CAN总线真实性的同时,保证传输消息的完整性,从而大幅度提高了车载信息安全级别。

关键词：车载信息安全车载控制器局域网络总线身份认证

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基于模型诊断中结合问题特征的新方法

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计算机研究与发展 2017年第3期54卷 502-513页

作者：欧阳丹彤周建华刘伯文张立明吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型诊断一直是人工智能领域中热门的研究问题.近些年来,随着SAT求解器效率的逐渐提高,基于模型的诊断也被转换成SAT问题进行求解.在对基于模型诊断求解方法 CSSE-tree深入研究基础上,结合诊断问题和SAT求解过程的特征,给出先对包... 详细信息

基于模型诊断一直是人工智能领域中热门的研究问题.近些年来,随着SAT求解器效率的逐渐提高,基于模型的诊断也被转换成SAT问题进行求解.在对基于模型诊断求解方法 CSSE-tree深入研究基础上,结合诊断问题和SAT求解过程的特征,给出先对包含组件个数较多的候选诊断进行求解的方法,进而减小SAT求解问题的规模;在对极小诊断解和非极小诊断解剪枝方法的基础上,首次提出非诊断解定理及非诊断解空间的剪枝方法,有效地实现了对诊断的无解空间进行剪枝.根据组件个数较多的候选诊断先求解及有解无解剪枝方法特征,构建基于反向搜索的LLBRS-tree方法.实验结果表明:与CSSE-tree算法相比,LLBRS-tree算法减少了SAT求解次数、减小了求解问题规模,效率较好,尤其是求解多诊断时效率提高更为显著.

关键词：基于模型的诊断无解空间剪枝合取范式 SAT求解器枚举树

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改进的自适应遗传算法在函数优化中的应用

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计算机应用研究 2018年第4期35卷 1042-1045页

作者：杨从锐钱谦王锋孙铭会昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、... 详细信息

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、变异概率Pm的值,从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解,并采取最优保存策略来保证改进的自适应遗传算法的收敛性。仿真实验结果表明,与现存其他算法相比,改进的自适应遗传算法在全局寻优的收敛速度、最优解、求解精度和稳定性等方面都有了较大的改进和提高。

关键词：自适应遗传算法函数优化求解精度种群适应度

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基于关联解释的术语集MUPS求解方法

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 56-63页

作者：崔仙姬欧阳丹彤何加亮高健大连民族大学信息与通信工程学院大连116600 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 大连海事大学信息科学技术学院大连116026

本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改,对于本体工程具有重要意义.结合语法相关性与关联解释,提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法.语法相关性用于递归扩展不可满足子术语... 详细信息

本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改,对于本体工程具有重要意义.结合语法相关性与关联解释,提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法.语法相关性用于递归扩展不可满足子术语集,从待测术语集中将与不可满足概念语法相关的公理集合加入到不可满足子术语集,一定程度上减少了不相关公理的加入,可以有效减少待测术语集规模.进一步地,将术语集的极小不可满足保持子术语集(minimal unsatisfiability-preserving sub-TBox,MUPS)的求解过程看作是关键公理的查找过程.提出关联解释的定义,并通过构造术语集的关联解释方式确定关键公理.该过程一定程度上减少了推理机调用次数并简化了每次调用用于找出问题时的推理任务.实验部分将各类优化策略应用于黑盒算法并进行了比较.实验结果表明,该方法能够有效提高术语集MUPS求解效率.

关键词：描述逻辑本体调试极小不可满足保持子术语集关联解释

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基于密度峰值的重叠社区发现算法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第1期47卷 242-248页

作者：时小虎冯国香李牧李瑛吴春国吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学珠海学院计算机科学与技术系广东珠海519041 吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海519041

根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。... 详细信息

根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。基于真实网络的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。

关键词：计算机应用复杂网络社区发现重叠社区小世界特性模块度

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一种基于密度的分布式聚类方法

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软件学报 2017年第11期28卷 2836-2850页

作者：王岩彭涛韩佳育刘露吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

聚类是数据挖掘领域中的一种重要的数据分析方法.它根据数据间的相似度,将无标注数据划分为若干聚簇.CSDP是一种基于密度的聚类算法,当数据量较大或数据维数较高时,聚类的效率相对较低.为了提高聚类算法的效率,提出了一种基于密度的分... 详细信息

聚类是数据挖掘领域中的一种重要的数据分析方法.它根据数据间的相似度,将无标注数据划分为若干聚簇.CSDP是一种基于密度的聚类算法,当数据量较大或数据维数较高时,聚类的效率相对较低.为了提高聚类算法的效率,提出了一种基于密度的分布式聚类方法 MRCSDP,利用MapReduce框架对实验数据进行聚类.该方法定义了独立计算单元和独立计算块的概念.首先,将数据拆分为若干数据块,构建独立计算单元和独立计算块,在集群中分配独立计算块的任务;然后进行分布式计算,得到数据块的局部密度,将局部密度合并得到全局密度,根据全局密度计算中心值,由全局密度和中心值得到每个数据块中候选聚簇中心;最后,从候选聚簇中心选举出最终的聚簇中心.MRCSDP在充分降低时间复杂度的基础上得到较好的聚类效果.实验结果表明,分布式环境下的聚类方法MRCSDP相对于CSDP更能快速、有效地处理大规模数据,并使各节点负载均衡.

关键词：聚类分布式计算 MapReduce 独立计算单元独立计算块

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优化求解约束满足问题的MDDc和STR3算法

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软件学报 2017年第12期28卷 3156-3166页

作者：杨明奇李占山李哲吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

广义弧相容是求解约束满足问题应用最广泛的相容性,MDDc,STR2和STR3是表约束上维持广义弧相容应用较多的算法,其中,MDDc基于对约束压缩表示的思想,将表约束表示成多元决策图,对各个元组之间存在较多交叠部分的约束具有很好的压缩效果;S... 详细信息

广义弧相容是求解约束满足问题应用最广泛的相容性,MDDc,STR2和STR3是表约束上维持广义弧相容应用较多的算法,其中,MDDc基于对约束压缩表示的思想,将表约束表示成多元决策图,对各个元组之间存在较多交叠部分的约束具有很好的压缩效果;STR3同STR2一样,基于动态维持有效元组的思想,当元组集规模缩减较慢时,STR3维持广义弧相容的效率高于STR2.通过深入分析发现,MDDc中查找节点的有效出边和STR3中检测并删除无效元组是耗时最多的操作.分别对MDDc和STR3提出一种自适应查找有效出边和检测删除无效元组的方法AdaptiveMDDc和AdaptiveSTR,对于同一操作,可以根据回溯搜索不同阶段的局势,自适应地选择代价最小的实现方法.得益于较低的判断代价以及回溯搜索不同阶段采用不同方法的效率差异,AdaptiveMDDc和AdaptiveSTR相比,原算法速度提升显著,其中,AdaptiveSTR在一些问题上相比STR3提速3倍以上.

关键词：约束满足问题(CSP) 广义弧相容(GAC) 自适应多元决策图(MDD) AdaptiveMDDc AdaptiveSTR

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基于深度残差双单向DLSTM的时空一致视频事件识别

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计算机学报 2018年第12期41卷 2852-2866页

作者：李永刚王朝晖万晓依董虎胜龚声蓉刘纯平季怡朱蓉苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 嘉兴学院数理与信息工程学院浙江嘉兴314001 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

监控视频下的事件识别是近期计算机视觉领域的研究热点之一.然而,自然场景下监控视频往往具有背景复杂、事件区域内对象遮挡严重等特点,使得事件类内差异大、类间差异小,给识别带来了很大的困难.为解决复杂背景下事件识别问题,提出了一... 详细信息

监控视频下的事件识别是近期计算机视觉领域的研究热点之一.然而,自然场景下监控视频往往具有背景复杂、事件区域内对象遮挡严重等特点,使得事件类内差异大、类间差异小,给识别带来了很大的困难.为解决复杂背景下事件识别问题,提出了一种基于深度残差双单向DLSTM(DRDU-DLSTM)的时空一致视频事件识别方法.该方法首先从训练好的时间CNN网络和空间CNN网络获取视频的时空深度特征,经LSTM同步解析后形成时空特征数据联接单元DLSTM,并作为残差网络的输入.双单向传递的DLSTM联接后构成DU-DLSTM层;多个DU-DLSTM层再加一个恒等映射形成残差模块;在此基础上,多层的残差模块堆叠构成了深度残差网络架构.为了进一步优化识别结果,设计了基于双中心Loss的2C-softmax目标函数,在最大化类间距离的同时最小化类内间隔距离.在监控视频数据集VIRAT 1.0和VIRAT 2.0上的实验表明,该文提出的事件识别方法有很好的性能表现和稳定性,识别准确率分别提高了5.1%和7.3%.

关键词：事件识别时空一致残差网络 LSTM 双单向 DLSTM 深度特征监控视频

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