融合主题相似度权重的主题社区发现模型

社交网络结构错综复杂,主题社区是进行个性化推荐和商业推广的重要途径之一。然而,现有主题社区挖掘方法,要么仅基于链接关系和文本信息挖掘主题社区,要么在已划分社区的基础上挖掘主题,忽略了主题与社区的相互作用,导致社区内部话题相似度不高。因此,提出新的社区主题计算方法,进而建立一种融合主题相似度权重的主题社区发现模型（TSWTCD）。利用文本信息提取主题,计算节点间主题相似度作为链接权重,将链接权重作为模块度参数划分社区。最后,根据提出新的社区主题计算方法得到社区主题。基于真实数据集的实验结果表明,TSWTCD模型提升了挖掘主题社区的质量。     

基于EKM-AE模型的无监督主机入侵检测方法

针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样例,用于训练自编码器,然后由完成训练的自编码器执行入侵检测.在虚拟局域网主机环境下进行了入侵检测实验,结果表明,在绝大多数实际应用场景(正常流量多于异常流量)下该方法具有良好的检测性能,且具有全过程无监督、可实时在线检测的优点,对主机网络安全有良好的提升作用.     

遥感影像变化检测综述

变化检测作为土地利用/土地覆盖检测的关键技术,其目的是在同一区域不同时期的遥感数据中检测出变化的部分及其类型。针对传统的变化检测方法中存在繁重的人工劳动和检测结果效果差等问题,大量基于遥感影像的变化检测方法被提出。为了深入了解基于遥感影像的变化检测技术以及进一步研究变化检测方法,通过对大量有关变化检测的研究进行整理、分析和比较,对变化检测进行了较为全面的综述。首先阐述了变化检测的发展历程;然后从数据选择及预处理、变化检测技术、后处理及精度评价这三个方面详细归纳了变化检测的研究进展,其中变化检测技术主要从分析单元和比较方法的方面分别进行概括;最后对变化检测各个阶段存在的问题进行了总结并提出了未来的发展方向。     

用DSP实现实时人脸检测

介绍了人脸识别技术中人脸检测的基本原理,分析了现有基于PC机实现方法的不足,提出了基于TMS320C62xxDSP实现人脸检测算法,阐述了用CCS中对C程序进行性能优化的方法.这一实现方法降低了人脸识别系统对CPU和内存的要求,从而解决了人脸检测实时性要求这一技术难题.