GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

邻域谱概率协同表示的高光谱图像分类方法

为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。     

结合公钥加密和关键字可搜索加密的加密方案

带关键字搜索的公钥加密(PEKS)是一种有用的加密原语，它允许用户将在加密数据上搜索的功能委托给不可信的第三方服务器，而不影响原始数据的安全性和隐私性。但是，由于缺乏对于数据的加密以及解密能力，PEKS方案不能单独进行使用，必须与标准的公钥加密方案(PKE)相结合。因此，Baek等人在2006年引入了一种新的加密原语，称为结合PKE和PEKS的加密方案(PKE+PEKS)，它同时提供了PKE和PEKS的功能。目前，已有文献提出了几种PKE+PEKS方案。然而，他们都没有考虑关键字猜测攻击的问题。本文提出一个新的高效且能够抵抗关键字猜测攻击的PKE+PEKS方案，与已有方案相比，该方案在性能上有很大的提升，并且在生成关键字和数据密文时，不需要使用双线性对，极大地降低了计算和存储成本。安全性分析表明，本文中所提出的方案能够满足密文隐私安全性、陷门不可区分性和抗关键字猜测攻击的安全性。效率分析表明，本分提出的方案更加高效。     

曲径通幽 找出多媒体文件“真身”

在日常生活中,我们经常会有意无意听到一些精彩的歌曲或者视频,比如骑车路过听到广场舞里的某首伴舞的歌曲很好听,可又不知道歌曲的具体名称是什么。在微信朋友圈看到分享的一段精彩视频,想去下载完整版的视频观看,又不知道该去哪里找。其实对类似这样的多媒体资源,只要稍加动手就可以根据片段信息找到原始媒体资源。     

面向强连接网络图的无损压缩算法

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.