【摘 要】
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信息物理融合系统(Cyber-Physical systems, CPS)是由信息系统和物理系统融合而成,从而引入了信息系统中普遍存在的安全隐患。传统信息系统的入侵检测算法专注于检测的准确率而忽略算法的复杂度和实时性,不适用于CPS。为了解决CPS入侵检测的实时性问题,提出一种结合相关性特征选择的堆叠极限树集成算法(CFS-SET)。针对CPS中数据特征众多的特点,使用基于相关性的特征选择算法(C
【机 构】
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广东工业大学计算机学院 广东广州510006
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信息物理融合系统(Cyber-Physical systems, CPS)是由信息系统和物理系统融合而成,从而引入了信息系统中普遍存在的安全隐患。传统信息系统的入侵检测算法专注于检测的准确率而忽略算法的复杂度和实时性,不适用于CPS。为了解决CPS入侵检测的实时性问题,提出一种结合相关性特征选择的堆叠极限树集成算法(CFS-SET)。针对CPS中数据特征众多的特点,使用基于相关性的特征选择算法(Correlation-based Feature Subset Selection, CFS),去除不相
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为了解决传统模板匹配算法在人脸检测中检测率低和速度慢的问题,提出一种新的人脸检测算法(BSICP)。引入最佳相似性作为相似性度量,只考虑匹配图像之间的相似点,减少错误匹配;以尺度迭代最近点算法作为搜索策略代替传统的逐点扫描匹配方法,加快检测速度。实验结果表明,该算法在IMDB-WIKI数据库中的五组变换图像下检测率均能达到97%以上,而且速度保持在0.076 s左右,具有很好的检测效果。
动态手势识别是手势交互的关键技术,针对动态手势数据的时序性和空间不确定性造成识别困难问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的动态手势序列识别方法。实验采用数据手套采集动态手势数据,对定义的8种动态手势进行测试,平均识别率达到了92.5%。实验表明,与单纯使用LSTM模型或CNN模型对比,所提模型识别率较高,在虚拟现实界面交互任务中用户体验更好。
传统词嵌入通常将词项的不同上下文编码至同一参数空间,造成词向量未能有效辨别多义词的语义;CNN网络极易关注文本局部特征而忽略文本时序语义,BiGRU网络善于学习文本时序整体语义,造成关键局部特征提取不足。针对上述问题,提出一种基于词性特征的CNN_BiGRU文本分类模型。引入词性特征构建具有词性属性的词性向量;将词性向量与词向量交叉组合形成增强词向量,以改善文本表示;采用CNN网络获取增强词向量的
针对实际应用中要对图片分类并对癌变图进行癌变区域定位的需求,收集天津市口腔医院典型病例,建立口腔细胞病理切片图像数据集,提出基于深度学习的诊断与分割方法。采用以DenseNet为架构的卷积神经网络对图像进行正常与癌变的分类,利用图像分块思想对高分辨率图像分块进行训练,采用迁移学习和数据增强方法减少过拟合问题的发生。分类完成后,使用以DenseNet网络作为编码结构的UNet++分割网络对判断为癌变
为了提升量子粒子群算法(QPSO)的全局收敛性及收敛效率,优化QPSO的全局最优位置计算方法。通过计算粒子当前适应度值与历史最高适应度值的差值占所有粒子适应度差值和的比重,来作为全局最优位置计算中各粒子局部最优位置的权重。粒子的寻优能力越强,其局部最优位置在全局最优位置计算中所占的权重就越高,使得粒子迅速向优秀粒子靠拢。将优化后的QPSO应用于大数据云存储平台的任务调度中。仿真实验表明,优化后的Q
在利用贪心搜索算法求解类别近似质量约简的过程中,类别近似质量的计算是评估属性重要度的重要步骤,需要考虑论域中所有样本的邻域与当前决策类之间的包含关系。为降低求解类别近似质量约简的时间消耗,从局部的视角出发,提出一种用于求解类别近似约简的加速方法。该方法在计算类别近似质量时仅考虑当前决策类中的样本而不是论域中所有的样本,通过减少计算规模以加快约简求解的过程。在8个UCI数据集上的实验结果表明,该方法
提出基于属性为主的三支概念格的合并和基于对象为主的三支概念格的合并,对合并后的三支概念格及经典概念格之间的关系进行研究,对两种方法合并后所得到的三支概念格之间的关系进行探讨,并给出三支概念格合并的算法。通过实例对该理论进行验证。
使用仿射变换网络对遥感图像进行空间变换,批量生成训练图像,将特征提取和匹配放在卷积神经网络的端到端架构中,直接预测仿射变换参数;通过采用校正网络对卷积神经网络的结果进行改进,实现遥感图像更加精确的配准。通过与SIFT算法、SURF算法和其他深度学习方法相比,该方法对遥感图像配准的速度和精度均有显著提升。
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