程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

基于多权重相似度的随机漫步推荐算法

在传统个性化推荐算法的基础上,提出了一种基于多权重相似度的随机漫步推荐算法。为了解决传统协同过滤算法中忽略了社交网络、热门项目以及共同评分项目之间影响等问题,通过引入万有引力公式计算社交网络中的用户相似度,并对传统协同过滤算法中的相似度进行改进,采用权重因子结合这两者相似度,最后开拓性地结合随机漫步算法进行商品推荐。实验结果表明,提出的算法具有比其他推荐算法更好的推荐性能。     

基于图像的单样本人脸识别研究进展

基于单样本的人脸识别具有重要的应用价值,然而对仅有一个注册样本的人脸图像进行识别是一个具有极大挑战性的问题。对近年来提出的单样本人脸识别的算法进行分类和介绍,以识别率为指标对比了这些算法的实验结果,同时给出了这些实验针对的人脸数据库、数据库的规模和训练/测试样本集的划分;总结了影响单样本人脸识别率的关键因素及各算法的优缺点,分析了一些算法取得较优识别率的原因及未来可能的研究方向。     

奇异值分解视频水印嵌入与检测及安全性测试

文章针对目前现有的基于小波变换和奇异值分解相结合的数字水印算法存在的缺陷,提出了一种新的视频水印算法:以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法,重点论述了奇异值分解的视频水印嵌入与检测以及安全性的测试.实验表明,提出的新算法具有较好的高透明性和鲁棒性.     

基于证据理论数据融合的双效水印

提出一种新的基于证据理论的数据融合的双效水印算法.首先应用水印公式构造特殊的水印嵌入后条件,根据嵌入系数之间的定性分析提取鲁棒水印;利用嵌入系数之间的定量分析能提取脆弱水印,并能准确定位篡改的区域.其次在嵌入过程中还使用纠错码对水印信息进行调和,把水印重复嵌入到图像信息的不同位置,以便利用纠错码的辅助信息来估计出提取的...     

基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测

视频帧率上转是视频时域篡改的一种常见篡改手段,它通过周期性地在两个视频帧中间插入中间帧的方式,实现将视频由低帧率转换到高帧率的目标.本文提出了一种基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测算法,首先将视频转为帧图像序列,然后采用Horn-Schunck光流法计算每帧图像每个像素点的光流矢量,并计算相邻帧图像光流的变化率.最后利用快速傅里叶变换对光流变化率数据进行频谱分析,根据最高谱线的幅值与平均幅值的比值阈值来判别视频是否经过篡改.实验表明,算法不仅能够准确识别待测视频是否经过帧率上转篡改,并且提高了视频压缩的鲁棒性能,具有一定的实际应用价值.     

基于隐偏向信息学习的强化学习算法

传统的强化学习算法应用到大状态、动作空间和任务复杂的马尔可夫决策过程问题时，存在收敛速度慢，训练时间长等问题．有效地学习和利用问题中包含的偏向信息可以加快学习速度，提高学习效率．在分析了偏向机制特点的基础上引入了隐偏向信息的概念，建立了一种基于偏向信息学习的强化学习模型，并提出了一种基于特征的改进SARSA(λ)算法．针对于拄箱任务的实验表明，改进的算法明显提高了学习效率．     

无线传感器网络中基于协同压缩方法的MAC协议

基于无线信号的广播本质,利用传统MAC协议所忽略的串音(overhearing)数据,提出一种方法以在媒介访问控制层去除数据的空间相关性.根据串音所接收到的数据,事件监测节点间协同地对自身的数据进行压缩后再发送,从而在链路层减少冗余信息的传输.首先针对节点间的协同数据压缩问题进行量化,建立线性规划模型;进而提出一种近似最优的、更低时间复杂度(O(N2))的启发式节点筛选算法.在此基础上,设计一种能量有效的、基于协同压缩方法的MAC协议(CCP-MAC),可分布式地控制节点实现该节点筛选算法,相应节点可从筛选出的被压缩节点子集中接收串音数据,融合冗余数据以后再进行发送.实验结果表明,CCP-MAC利用串音数据协调节点进行数据压缩,可在很大程度上节约能量,延长网络的生命周期.     

基于粒计算的属性约简改进算法

粒计算是基于问题求解、模式分类及信息处理的多层次粒结构分析方法,它是粗糙集、模糊集、数据挖掘以及人工智能等多领域交叉的一门新学科。在讨论知识粒度的基本概念和性质后,介绍了通过计算属性对约简核的重要度SigCore(A)(a)来进行信息系统约简的方法。考虑到有的信息系统没有约简核,提出了基于粒计算的约简算法的改进。改进后的算法既可以用于有约简核的系统,也可以用于没有约简核的系统。数值实验证实了算法的有效性。