检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2018年第1期35卷 441-444页

作者：杨敬民张文杰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

物联网中的数据具有数据类型复杂、异构性强等特点,为了提升物联网的服务质量,在物联网环境下,需要进行移动高维异常数据自动挖掘方法的研究。但是采用当前方法进行异常数据自动挖掘时,无法提取异常数据的主成分特征,存在数据自动挖掘... 详细信息

物联网中的数据具有数据类型复杂、异构性强等特点,为了提升物联网的服务质量,在物联网环境下,需要进行移动高维异常数据自动挖掘方法的研究。但是采用当前方法进行异常数据自动挖掘时,无法提取异常数据的主成分特征,存在数据自动挖掘误差大的问题。为此,在物联网络环境下,提出一种基于改进主成分分析的移动高维异常数据自动挖掘方法。该方法先融合于主成分分析方法输入数据样本并进行标准化处理,计算标准化数据矩阵的协方差矩阵,提取其矩阵的特征向量,对各个数据特征样本空间进行坐标变换,给出不同类型数据的投影数据,计算数据主成分的累积方差贡献率,获取异常数据聚焦的多层空间模糊聚类中心,结合所属异常数据类别关联训练集,获得信息增益,分类异常数据属性集,实现物联网移动高维异常数据的自动挖掘。实验结果表明,所提方法数据挖掘精度较高,有效地提升了物联网的服务质量。

关键词：物联网环境高维异常数据挖掘

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无线体域网中隐私保护的远程医疗诊断系统

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长春师范大学学报 2018年第10期37卷 37-45页

作者：陈俊杰周豫苹周小方闽南师范大学粒计算重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

随着无线体域网应用的推广,隐私保护成为无线体域网安全领域的研究热点。本文提出了一类基于无线体域网的远程医疗诊断系统的隐私保护方案。方案利用临时身份对病人进行匿名保护,实现远程医疗诊断系统的匿名问诊,保护了病人在远程医疗... 详细信息

随着无线体域网应用的推广,隐私保护成为无线体域网安全领域的研究热点。本文提出了一类基于无线体域网的远程医疗诊断系统的隐私保护方案。方案利用临时身份对病人进行匿名保护,实现远程医疗诊断系统的匿名问诊,保护了病人在远程医疗系统中的隐私。同时数字签名、El Gamal加密、双线性映射等技术实现远程医疗系统的匿名性、保密性、真实性、完整性与可跟踪性等安全特性。性能和安全分析结果表明,方案具有较少的计算开销和通信开销,在安全性和性能上都可适用于无线体域网的应用场景。

关键词：无线体域网远程医疗隐私保护数字签名 El Gamal算法

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一个新的消息可恢复盲签名方案

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2019年第4期32卷 30-34页

作者：陈建能陈群山张茂林胡昆桢闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 福建工程学院信息科学与工程学院福建福州350118 福建省北斗导航与智慧交通协同创新中心福建福州350118

盲签名是一种签名者对未知的消息内容进行签名的数字签名技术.量子纠缠是新近提出的一类信息传递技术,速度快且具有无条件安全性.结合量子纠缠和盲签名技术构造了一个新的消息可恢复的盲签名方案.

关键词：数字签名消息可恢复量子纠缠

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基于鲁棒近邻粗糙逼近的属性约简算法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2018年第4期31卷 22-31页

作者：郑文彬胡敏杰何秋红闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

基于邻域粗糙集的属性约简模型既受邻域半径参数值的影响,又不能评估属性与样本对象之间的内在关系.为此,本文先提出鲁棒近邻来确认对象的邻域,计算出若干个与样本对象最近同类与最近异类对象距离的平均值,然后依据分类区分函数的定义... 详细信息

基于邻域粗糙集的属性约简模型既受邻域半径参数值的影响,又不能评估属性与样本对象之间的内在关系.为此,本文先提出鲁棒近邻来确认对象的邻域,计算出若干个与样本对象最近同类与最近异类对象距离的平均值,然后依据分类区分函数的定义来确定近邻类的邻域半径大小,构造了鲁棒近邻粗糙集模型.最后按照其模型,基于样本对象对属性的评价准则提出了鲁棒近邻的属性约简算法.该算法模型分别在CART,KNN和LSVM三个分类器和10个样本数据集中测试运行,实验效果表明该模型不但可以筛选得到较少的属性集,而且还可以有效提高分类精度.

关键词：属性约简鲁棒近邻区分函数邻域粗糙集

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基于区间概念格的频繁闭项集挖掘算法

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内蒙古民族大学学报（自然科学版） 2018年第6期33卷 475-479页

作者：郑文彬何秋红闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

传统的频繁闭项集挖掘算法计算过程过于繁琐复杂,耗费时间较长,计算结果不准确.为了解决这一问题,基于区间概念格研究了一种新的频繁闭项集挖掘算法,给出了计算公式,对算法的操作流程进行设计,共分为设计预定代码、小概念层次筛选操作... 详细信息

传统的频繁闭项集挖掘算法计算过程过于繁琐复杂,耗费时间较长,计算结果不准确.为了解决这一问题,基于区间概念格研究了一种新的频繁闭项集挖掘算法,给出了计算公式,对算法的操作流程进行设计,共分为设计预定代码、小概念层次筛选操作定位、分析和处理子集数据以及建立数据关联.为检验设计算法的可行性,与传统频繁闭项集挖掘算法进行了对比,设计了对比实验,由实验结果可知,相较于传统算法,基于区间概念格的频繁闭项集挖掘算法计算过程更加简单,耗时更短,准确性更高,具有广阔的市场发展空间.

关键词：区间概念概念格频繁闭项挖掘算法

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关联分类及其改进算法综述

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科技通报 2018年第8期34卷 140-144页

作者：李家辉周忠眉闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学漳州363000

关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法... 详细信息

关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法所涉及的基本概念,其次就关联分类算法的三个步骤规则生成、规则度量与剪枝、未知实例预测综述关联分类及其改进算法。最后对关联分类及其改进算法进行总结与展望。

关键词：关联规则分类精度数据挖掘

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DNN与谱减法相结合的语音分离技术

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软件导刊 2018年第12期17卷 12-17页

作者：冯利琪江华闫格闵长伟李玲香闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 湖南科技学院电子与信息工程学院湖南永州425199

针对传统DNN语音分离中噪声干扰的问题,提出了一种在DNN语音分离后期处理中结合DNN和谱减法的语音分离方法。首先提取语音声级特征,通过DNN学习带噪特征到分离目标语音的映射,得到分离目标语音;然后对分离目标语音中每一时频单元进行噪... 详细信息

针对传统DNN语音分离中噪声干扰的问题,提出了一种在DNN语音分离后期处理中结合DNN和谱减法的语音分离方法。首先提取语音声级特征,通过DNN学习带噪特征到分离目标语音的映射,得到分离目标语音;然后对分离目标语音中每一时频单元进行噪声能量估计;最后,通过快速傅里叶逆变换得到谱减后的分离语音波形信号。通过对不同类型的噪声和不同输入信噪比混合后的语音信号进行试验,结果表明,加入谱减法后分离的语音信号与只经DNN网络输出的语音信号相比,前者分离的语音可懂度和信噪比得到了显著提高,并且分离语音的信号更接近于纯净语音的信号。

关键词：语音分离神经网络谱减法目标语音噪声能量估计

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一种自适应可变容量的可逆水印算法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2018年第1期31卷 22-29页

作者：王娟朱月秀闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

为了提高可逆水印的嵌入容量及水印图像质量,提出一种自适应可变容量的可逆水印算法.该算法对载体图像进行分块,每块整数变换后根据图像的特征生成可变容量可逆水印:平滑块8比特,嵌入在图像像素的低2位,纹理块12比特嵌入在图像像素的低3... 详细信息

为了提高可逆水印的嵌入容量及水印图像质量,提出一种自适应可变容量的可逆水印算法.该算法对载体图像进行分块,每块整数变换后根据图像的特征生成可变容量可逆水印:平滑块8比特,嵌入在图像像素的低2位,纹理块12比特嵌入在图像像素的低3位.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在保证水印图像质量的基础上提高了可逆水印的嵌入容量,所嵌的版权信息及原始载体图像均能无失真提取与恢复.

关键词：可逆水印自适应整数变换可变容量嵌入容量

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基于邻域粒化的多数据源高投票决策规则的挖掘

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1063-1071页

作者：陈辉皇林耀进林国平唐莉闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000 闽南师范大学数学与统计学院漳州363000

多数据源高投票决策规则挖掘是指从多数据源中挖掘存在大部分数据源且具有重要意义的决策规则,此类规则在银行理财产品营销、市场营销、疾病诊断等领域中具有指导性作用.利用样本邻域粒化来构建决策规则的表现形式,在此基础上定义了覆... 详细信息

多数据源高投票决策规则挖掘是指从多数据源中挖掘存在大部分数据源且具有重要意义的决策规则,此类规则在银行理财产品营销、市场营销、疾病诊断等领域中具有指导性作用.利用样本邻域粒化来构建决策规则的表现形式,在此基础上定义了覆盖度、投票数等多种决策规则的度量指标,用以挖掘满足这些度量指标的高投票决策规则.实验结果验证了所提算法挖掘多源决策信息系统中的高投票决策规则挖掘的有效性.

关键词：邻域粒化多数据源高投票决策规则分类间隔

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基于非负矩阵分解的代价敏感特征选择

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2017年第4期30卷 341-347页

作者：周步芳祝峰闽南师范大学计算机学院福建省粒计算重点实验室福建漳州363000

数据降维可降低分析处理多维数据的复杂度和成本.特征选择是常见的数据降维方法.传统的特征选择算法更多关注算法的分类性能,忽略了对选择过程中产生的测试代价(Cost-test)的考虑.基于此提出一种新的基于非负分解的代价敏感特征选择方法... 详细信息

数据降维可降低分析处理多维数据的复杂度和成本.特征选择是常见的数据降维方法.传统的特征选择算法更多关注算法的分类性能,忽略了对选择过程中产生的测试代价(Cost-test)的考虑.基于此提出一种新的基于非负分解的代价敏感特征选择方法(NmfCt).NmfCt算法构造的目标函数能够同时约束重建误差最小和测试代价最小,在对数据进行预处理降维的同时,不但能确保较好的分类正确率(Accuracy),而且还能保持较低的测试代价.

关键词：机器学习代价敏感特征选择非负矩阵分解

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