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1.
黄晓生  徐静 《计算机科学》2021,48(9):181-186
近年来,基于深度学习模型的图像融合方法备受关注.而传统的深度学习模型通常需要耗时长和复杂的训练过程,并且涉及参数众多.针对这些问题,文中提出了一种基于简单的深度学习模型PCANet的非下采样剪切波(Non-Subsanmpled Shearlet Transform,NSST)域多聚焦图像融合方法.首先,利用多聚焦图像训练两阶段PCANet,用于提取图像特征.然后,对输入源图像进行NSST分解,得到源图像的多尺度和多方向表示.低频子带利用训练好的PCANet提取其图像特征,并利用核范数构造有效的特征空间进行图像融合.高频子带利用区域能量取大的融合规则进行融合.最后对根据不同融合规则融合后的频率系数进行NSST重构,获取清晰的目标图像.实验结果表明,所提算法的训练和融合速度比基于CNN的方法提高了43%,该算法的平均梯度、空间频率、熵等融合性能分别为5.744,15.560和7.059,可以与现有融合方法相媲美或优于现有的融合方法.  相似文献   
2.
安全协议是现代网络安全的基础,密码协议的安全性证明是一个挑战性的问题。事件逻辑是一种描述分布式系统中状态迁移的形式化方法,用于刻画安全协议的形式化描述,是定理证明的基础。用事件序语言、事件类和一个表示随机数、密钥、签名和密文的原子类,给出身份认证协议可以被形式化定义和强认证性证明理论。利用该理论对增加时间戳的Needham-Schroeder协议安全性进行证明,证明改进的Needham-Schroeder协议是安全的。此理论适用于类似复杂协议形式化分析与验证。  相似文献   
3.
具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化算法(Reverse-learning and Local-learning PSO,RLPSO)。该算法保留了初始种群中满足排异距离要求的多个较差粒子以及每个粒子的历史最差位置。当检测到算法陷入局部最优时,利用这些较差粒子的位置信息指导部分粒子以较快飞行速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域。反向学习过程可改善粒子种群的多样性,保证了算法的全局探测能力;同时,利用较优粒子间的差分结果指导最优粒子进行局部学习与搜索,该过程可与粒子群的飞行过程并行执行,且局部学习的缩放因子可随进化过程动态调节。局部学习可提高算法的求解精度,保证算法的迅速收敛。实验结果表明,RLPSO 算法同其他 PSO 算法相比,在高维函数优化中具有收敛速度快、求解精度高的特点。  相似文献   
4.
为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体赋予生存期属性并动态调整生存期值.实验结果表明,在GD和SP性能指标上,本文算法与另外5种对等算法在ZDT和DTLZ系列测试问题上进行对比,其表现出了总体显著性的性能优势.  相似文献   
5.
针对变异算子学习方式的单一性,提出一种朴素变异算子,其基本思想是向优秀的个体靠近,同时远离较差个体,其实现方式是设计一种缩放因子调整策略,如果三个随机个体在某维上比较接近,则缩放因子变小,反之变大.在实验过程中通过平均适应度评价次数、成功运行次数和加速比等指标表明,基于朴素变异算子的差分进化算法能有效提高算法的收敛速度和健壮性.  相似文献   
6.
OAuth 2.0协议是一种开放授权协议,主要用于解决用户账号关联与资源共享问题。但是,其弱安全性导致各网络公司海量用户信息泄露,且OAuth 2.0传输数据采用的https通道效率低下,成为黑客攻击对象。提出采用http通道传输OAuth 2.0协议数据,基于Promale语言及Dolev-Yao攻击者模型对OAuth 2.0协议建模,运用SPIN进行模型检测。形式化分析结果表明,采用公钥加密体系对OAuth 2.0协议进行加密不安全。上述建模方法对类似的授权协议形式化分析有重要借鉴意义。  相似文献   
7.
针对传统RBAC模型无法满足业务审批系统要求的权限可分级、能动态管理的新需求,提出一种改进后的基于角色的控制访问模型。该模型能够动态地创造权限、分配权限、撤销权限,达到资源分离、多级权限管理的目的。结合一个实际项目,采用脚本语言JS (JavaScript)和主流的SSH框架,给出该模型的实现过程,增强各类角色对权限的分级、动态管理,该模型的可行性由此得到验证。  相似文献   
8.
基于极端梯度提升树算法的图像属性标注   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出基于极端梯度提升树(eXtreme gradient boosting,XGBoost)算法的图像属性标注模型,以改善标注性能:提取图像局部二值模式(local binary patterns,LBP)、灰度纹理空间包络特征(Gist)、尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)、视觉几何组(visual geometry group,VGG)等特征,以准确刻画图像视觉内容;基于图像特征,采用XGBoost算法集成弱分类器为强分类器,完成图像属性标注;深入挖掘图像属性蕴含的深层语义,构建全新的、层次化的属性表示体系,以贴近人类客观认知;设计迁移学习策略并合理组合分类模型,进一步改善标注性能。试验表明:Gist特征能真实刻画图像视觉内容;执行基础迁移学习后,标注精准度比迁移学习前最优指标提升8.69%;执行混合型迁移学习后,合理组合分类模型,标注精准度比基础迁移学习的最优指标提升17.55%。模型有效地改善图像属性标注精度。  相似文献   
9.
道岔是轨道线路的三大薄弱环节之一,是限制开行高速列车以及重载列车的关键因素。道岔最主要的特征就是其横截面外形随长度方向的变化而变化,使得线路存在较大的横向不平顺和垂向不平顺。针对典型结构形式的城市轨道低地板车辆正线小曲线道岔通过性能问题进行分析研究,基于SIMPACK以7号右向道岔为例,建立了低地板车辆列车模型和道岔变截面轨道模型,对正常曲线通过和道岔通过结果进行了对比分析。利用多体动力学软件SIMPACK对城轨车辆道岔通过进行动力学仿真分析,动力学模型使用了3节列车模型,头尾车为动车、采用独立旋转车轮,中间车为拖车、采用独立轮对,通过速度30 km/h。  相似文献   
10.
多测量向量的联合稀疏重构要求多个源信号共享相同的稀疏结构,但实际应用中较难得到具有完全相同的稀疏结构的测量信号。为了降低非共享稀疏结构对MMV模型联合稀疏重构的影响,文中提出了一种改进贪婪类联合稀疏重构算法的方法。该方法在每次迭代时并不要求各测量向量选择相同的表示原子,而是要求选择同一类的表示原子。改进后的算法可用于非共享多测量向量的稀疏表示分类。基于模拟数据和标准人脸库数据的实验结果表明,改进后的模型可有效提高稀疏表示的分类性能。  相似文献   
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