基于模糊状态描述的因果关联规则的提取过程

提出了基于模糊语言场和模糊语言值结构的知识表示新型框架,并提出了能够综合处理模糊不确定性与随机不确定性的广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型.在上述基础上,提出了一类发现因果关联规则的新算法.     

基于贝叶斯网络的稀疏出租车GPS轨迹路径还原方法

为提高出租车GPS大数据的可用性, 提出一种基于贝叶斯网络研究稀疏出租车GPS轨迹路径还原的方法. 与传统仅基于时空变量的研究方法不同, 新算法同时考虑天气条件、驾驶员特性、车辆行驶特性与出租车的载客状态等因素来进行路径还原预测. 以宁波市体育中心周围的路网为例, 将出租车服务信息管理平台的GPS轨迹数据作为测试对象, 验证本文方法的适用性. 结果显示, 基于多因素的贝叶斯网络方法在还原精度方面(达到91.4%)优于Logit选择模型. 此外, 新算法尤其适用于出租车轨迹数据缺失率较高的场景, 比如缺失轨迹点跨度在5 min左右.     

一种新的基于Bloom filter数据结构的数据消冗算法

针对以往数据消冗算法存储消耗高,时间消耗久以及重复率检测效果不是十分理想,引入Bloom filter数据结构将大数据进行降维处理,提出了一种新的数据消冗算法,该算法首先利用完全文件检测算法对数据进行检验匹配,通过的数据块再利用CDC分块检测算法进行进一步检测匹配,依据余弦相似度公式以及Hamming距离值计算数据相似度,最终完成数据消冗。仿真实验结果表明本文提出的数据消冗算法综合性能良好,既确保了检测数据重复率的准确性又提高了数据检测速度,同时降低了存储开销。     

基于Gauss分布和Gram-Schmidt正交化的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法是一种简单实用的分类方法，人们对它的属性间条件独立性假设做了许多研究，致力于消除冗余属性、减少属性间的关联性，以获得一些新属性来使用朴素贝叶斯算法，但新属性间的独立性却不易度量，因而改进之处的理论支撑有所不足，改进后的朴素贝叶斯算法的效果更多的是由数据实验进行佐证。本文定义了Gauss分布型数据，提出了经Gram-Schmidt正交化方法改进的朴素贝叶斯算法，使其可以方便地使用于Gauss分布型数据的分类。该改进方法不同以往显式的构造新属性集或属性变换矩阵，而是直接正交化属性的样本数据，并证明了正交后的属性数据所对应的抽象新属性的独立性。这说明对于Gauss分布型数据的分类，原朴素贝叶斯算法中的条件独立性的假设不会给算法的使用造成障碍，经Gram-Schmidt正交化后即可满足这个约束条件。     

一种新的用于探测Pure Reed-Muller逻辑的算法

提出一种新的判断任意给定函数是否可由Pure Reed—Muller（PRM）逻辑来实现的探测算法，这对减少电路面积和降低功耗具有重要意义．该算法与相关文献相比，能在函数判断的同时完成表达式的给定，并适用于5变量以上的函数，且不增加其运算的复杂度．通过理论论证，给出了相应的判断条件和表达式的给定规则；最后通过Benchmark标准电路的测试，验证了本算法的正确性．     

基于图正则化概念分解的网络入侵检测研究

作为一种有效的主动探测网络恶意攻击防护措施,入侵检测在变电站信息系统安全防护中得到了广泛的应用.但实际网络入侵数据类型的多样性、非负性和高维度性等特点使得现有方法存在检测率低、误报率高等不足.基于非负矩阵分解的方法在入侵检测上取得了较好的效果,却忽略了嵌入在数据局部的几何结构和标记信息.为此,本文提出一种基于图正则化约束的概念分解算法.通过将数据的几何结构和标记信息同时作为约束条件,建立了一种新的概念分解模型,并提出了迭代更新求解算法.通过在网络入侵数据集KDD99上的实验验证,其结果展示了所提算法的有效性和鲁棒性.     

一种基于数字水印的无线传感器网络数据识别传输方案

针对无线传感器网络中数据的真实性识别问题,提出了一种基于数字水印技术的无线传感器网络数据识别传输方案.为了区分正常数据包与异常数据包,定义了数字基因构造方法.利用待发送数据自身特征构造数字基因,设计了水印嵌入和检测算法,将数字基因作为数字水印嵌入到待发送数据中,实现无线传感器网络中传输数据的真实性识别.仿真实验表明,该方案能够有效地识别出注入、重放和随意修改的数据包,实现无线传感器网络中数据的有效传输.     

基于深度信息的单幅图像自动阴影检测

为解决复杂场景阴影的自动检测问题,提出一种基于深度信息的单幅图像自动阴影检测算法。该算法首先利用深度信息估计图像的法线、点云信息,并对图像进行多尺度纹理滤波;然后利用法线、点云和色度信息估计不同尺度下滤波图像的阴影置信度和亮度置信度,并对两种置信度图分别进行阴影边界相关的多尺度融合,消除纹理影响的同时保留了复杂的阴影边界信息和结构信息;最后利用拉普拉斯算子对阴影置信度进行插值优化,得到更精确的阴影检测结果。实验结果表明,对于简单场景和复杂场景图像,该算法都能完整检测出其中的硬阴影和软阴影,具有较好的阴影检测效果。通过与其他算法的阴影检测结果进行对比,验证了本文算法的准确性和鲁棒性。     

Kirsch算子地质图像边缘检测算法并行化研究

针对大尺寸地质图像边缘检测算法计算密集和数据密集的特性,为提高地质图像边缘检测算法的计算效率,提出一种自适应阈值的Kirsch算子的边缘检测算法.从传统算法层面,通过减少运算次数以及针对阈值设定随机性较大的问题提出自适应阈值的方法对其进行优化.从算法并行层面,在CPU-GPU传输开销以及线程规模选取上分析优化.经测试,...     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

基于先验知识的单幅图像雨雾去除方法

单幅图像雨雾去除是计算机视觉研究的热点之一,现有的去雨方法往往需根据雨的特性恢复图像,忽视了场景中的雾以及场景深处雨累积的影响。提出了一种新型单幅图像去雨雾方法,设计了一种基于先验知识的三阶段单幅图像去雨雾框架。首先,将深度图作为图像透射率的引导,利用暗通道先验知识对输入图像的低频部分去雾,然后,采用残差网络学习高频雨痕特征,最后,引入条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,cGAN）,对图像局部细节进行精细化修复,cGAN对图像的空间信息和纹理细节更为敏感,能有效恢复去雨雾过程中丢失或未能填补的细节。分别用高质量的合成雨雾数据集和真实数据集进行实验测试,结果表明,本文方法在峰值信噪比和结构相似度上均较基准方法优,能将雾浓度各异和雨分布变化情况下的图像恢复至细节丰富的干净场景图。     

浙江省高校科研投入与区域经济增长关系的实证研究

利用浙江省1987~2008年的相关数据,在考虑通货膨胀的条件下,对浙江省高校科研投入与区域经济增长之间的关系进行Granger因果检验.结果表明：浙江省高校科研投入与区域经济增长之间存在着长期的均衡关系,但现阶段两者之间仅存在单向的影响关系,经济持续增长对高校科研投入增加的基础作用已经表露,但高校科研对经济增长的促进作用尚未呈现;进而提出了两者双向驱动的若干建议.     

基于蒙特卡洛梯度估计的黑盒神经网络后门检测

现有的后门检测方法研究主要聚焦于白盒场景,然而现实中很难获得对模型的完全访问权限。为此,本文研究了基于蒙特卡洛梯度估计的黑盒神经网络后门检测方法。通过将黑盒场景下后门触发器的逆向视作零阶优化问题,提出了黑盒触发器逆向算法来检测黑盒神经网络是否被植入后门,利用重要性采样结合规范化判断标准和早停策略,进一步提出了快速黑盒后门检测算法以降低黑盒后门检测的开销。在3个流行图像数据集上的实验结果均表明提出的方法能准确区分正常模型与植入后门的模型,且可以得到有效的后门触发器。     

一种基于速度强度熵与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容,文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法.该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征,在视频帧计算光流基础上,获得特征点速度强度图,并以其熵VMME作为场景运动特征,将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类.实验表明,新算法可实现对人群异常行为的检测,且有较高准确率.     

结合光流法与信息熵的人群突发事件检测与判断

在公园、学校、购物中心等人流密集的地方，如果发生火灾、地震或犯罪案件，易导致类似踩踏的安全事故。需要掌握区域内人群是混乱还是有序疏散的信息，从而尽快采取有效的应对措施，将人员伤亡降至最低。 提出了一种结合光流法与信息熵的人群突发事件检测与判断算法。通过LK光流算法从视频中提取运动物体的特征点，并得到特征点的位置信息；根据位置信息计算速度和加速度，分析运动强度，检测突发事件；由各速度矢量在方向上的分布得到概率，计算信息熵，由信息熵来判断视频中人群的状态是混乱还是有序。与同类算法相比，本算法能在准确检测突发事件的同时判断人群状态，适用于多种不同场景。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的顺序信息,为降低标记难度,提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法,用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证,将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类,算法的分类结果模型一致度达近98%,验证了方法的有效性。     

宁波大学在校学生的视力变化及其原因分析

本文通过对宁波大学在校学生的视力状况和视力变化情况的调查,采用非参数统计中的独立性检验方法,对学生的视力状况和视力变化情况进行分析,指出不但学生的视力不良率相当高,而且他们的视力仍在继续下降。同时对学生视力下降的主要原因进行了分析,并提出了相应的保护视力的对策。     

基于变分高斯混合模型的图像分割算法

提出了一种基于变分推断的高斯混合模型的图像分割算法. 该算法首先用贝叶斯混合高斯模型对图像的特征进行建模, 并针对模型的参数学习问题, 利用变分推断算法估计模型的参数及其后验概率; 这种方法比采样法的计算量更少, 而且能够根据图像数据自动优化混合个数, 实现了模型的自动选择. 最后, 该算法在Berkeley的自然图像集上进行的实验结果与经典的图像分割算法进行了比较, 结果表明此方法得到的图像分割结果精度较高, 具有较好的性能.     

基于枝向量行列式算法的高校教学信息化系统反馈分析

在建立9棵简化流率基本入树模型的基础上,运用SD枝向量行列式算法进行了系统反馈环计算,并运用关键因果链分析对策生成法,对全部反馈环进行结构、极性、关键因果链分析及分类,生成7大类共15条关键因果链,最后根据全部关键作用因果链揭示的主要问题,生成了7条对策,以期为提升高校教学信息化水平组织管理对策的制定与实施提供参考依据。 更多还原     

增强目标模型鲁棒性的Mean-shift算法

针对传统Mean-shift算法中颜色核函数直方图对目标特征描述较弱的缺点,提出了一种联合目标特征点的二维结构信息和颜色信息的Mean-shift改进算法.改进算法细化了Harris检测算子的角点响应阈值,提取出更多的目标特征点计算其方向分布,并以方向与部分颜色特征的直方图构建目标模型,该模型能显著区分目标与背景.实验对不同算法进行了仿真及性能比较,结果表明:提出的改进算法在一定的复杂场景中提高了跟踪精度,且具有较好的鲁棒性.