基于加权形状上下文的图匹配方法

针对目前图像发生较大形变时特征点无法精确匹配的问题,提出整数约束下基于加权形状上下文的图匹配方法。利用图理论来描述图像特征间的结构信息,将图像特征匹配转化为图匹配问题。基于相似性度量矩阵构造思想,引入形状上下文特征,以图间所有可能的匹配点对作为分配图的顶点,利用图像点集内和点集间的加权形状上下文统计特征作为相似性度量函数构造图的边的权值,采用整数约束下的迭代求解算法求解图匹配问题。真实图像特征点集的匹配实验验证了本文算法的有效性。     

基于元路径卷积的异构图神经网络算法

现有异构图嵌入方法在多层图卷积计算中,通常将每个节点表示为单个向量,使得高阶图卷积层无法区分不同关系和顺序的信息,导致信息在传递过程中丢失。为解决该问题,提出了基于元路径卷积的异构图神经网络算法。该方法首先利用特征转换自适应调整节点特征;其次,设计了元路径内卷积挖掘节点高阶间接关系,捕获目标节点在单元路径下与其他类型节点之间的交互关系;最后,通过自注意力机制探索语义之间的相互性,融合来自不同元路径的特征。在ACM、IMDB和DBLP数据集上进行广泛实验,并与当前主流算法进行对比分析。实验结果显示,节点分类任务中Macro-F1平均提高0.5%～3.5%,节点聚类任务中ARI值提高了1%～3%,证明该算法是有效、可行的。     

基于二分图模型的通信信息网络故障联合定位

国家电网信息通信网络依靠两套运维系统,分别实现对信息网络与通信网络的故障定位与分析,然而通信网络故障往往会引发信息网络故障,如何高效精确地进行通信信息网络故障联合定位是亟需解决的问题.针对信息通信网络的联合故障定位问题,提出了基于二分图模型的故障联合定位算法.首先依据通信网网络节点的关联性对网络分簇,并将每一簇作为一个子域.其次在每个子域内建立基于二分图的故障关联影响模型,最终利用目标排序法并行地对多个子域内网络故障进行分析,从而实现通信信息网络关联故障高效精确的联合定位.实验结果表明,该联合故障定位分析方法的故障诊断率达85％～95％.     

WDM光网络中一种改进的波长转换器配置算法

文章在一种已有的"子图+ADD(代数决策图)"的波长转换器配置算法的基础上,提出了用优先配置最大度节点的启发式思想对该算法进行改进,得到了新的"子图+BDF(大度节点优先分配)"算法.通过对两种算法进行计算机仿真,得到的模拟结果显示新算法在保持结果准确的同时,有效降低了运算的时间复杂度.     

基于Ncut准则的文档图像图文分割算法

Ncut准则不仅度量了不同分组之间的总体不相似性,同时度量了各个组之内的总体相似性.利用Normalized Cut方法考虑的是图像的全局信息.提出了对基于归一化割的图像分割算法的调整,使之更适合文档图像的图文分割,取得了较为满意的效果.     

基于节点异构度的覆盖网络副本一致性维护方法

分析比较了目前无结构覆盖网络中的副本一致性维护算法,引入了节点能力度量参数--节点异构度,提出了一种基于节点异构度的无结构覆盖网络副本一致性维护方法--NHDCOM.NHDCOM利用Chord组管理协议管理副本节点,采用基于指取表的分割方法动态获取副本节点的异构信息;为优化副本的更新时间,利用动态规划方法提出了一种基于时延的节点度约束生成树算法.给出了NHDCOM的维护策略.理论分析和模拟实验结果表明,NHDCOM能高效地维护副本的强一致性.     

基于三元采样图卷积网络的半监督遥感图像检索

该文提出了一种基于三元采样图卷积网络的度量学习方法,以实现遥感图像的半监督检索。所提方法由三元图卷积网络(TGCN)和基于图的三元组采样(GTS)两部分组成。TGCN由3个具有共享权重的并行卷积神经网络和图卷积网络组成,用以提取图像的初始特征以及学习图像的图嵌入。通过同时学习图像特征以及图嵌入,TGCN能够得到用于半监督图像检索的有效图结构。接着,通过提出的GTS算法对图结构内隐含的图像相似性信息进行评价,以选择合适的困难三元组(Hard Triplet),并利用困难三元组组成的样本集合对模型进行有效快速的模型训练。通过TGCN和GTS的组合,提出的度量学习方法在两个遥感数据集上进行了测试。实验结果表明,TGCN-GTS具有以下两方面的优越性：TGCN能够根据图像及图结构学习到有效的图嵌入特征及度量空间;GTS有效评估图结构内隐含的图像相似性信息选择合适的困难三元组,显著提升了半监督遥感图像检索效果。     

一种新型基于子图的波长转换器配置算法

文章在已有的"子图+ADD(代数决策图)"波长转换器配置算法的基础上,将节点在路由上的平均中心距离作为权值对节点进行排序,提出了用优先配置中心节点的启发式思想对该算法进行优化,得到了新的算法,即"子图+CNF(中心节点优先分配)"算法。对本算法进行计算机仿真,结果显示新算法在保证结果准确的同时,有效降低了运算的时间复杂度。     

基于紧密中心性的无线mesh骨干网网关部署

将定向天线和Delaunay图应用于无线mesh骨干网络的网关部署,提出了基于紧密中心性的无线mesh骨干网络网关部署算法。根据已知的mesh路由器和网关的最大流通量对网络进行划分,形成Delaunay子图,在划分的子图中根据欧几里德距离找出距离中心点最近的3个节点,形成候选网关集,在候选网关集中选择到其他节点总路径最短的节点作为网关的部署位置,将每个子图的网关位置输出。仿真结果表明,根据网关最大流通量进行合理网络划分后,算法能最小化网络的网关数量,由mesh路由器到网关的总路径长度优于随机算法。     

ERSearch:一种高效的子图查询算法

子图查询是图数据库研究中的一个重要问题,许多方法基于“过滤-验证”策略进行子图查询,算法研究的重点为快速找到有效的特征集.通过对特征模式在数据图集中的嵌入信息进行分析,离线建立基于重叠关系、邻接关系和近邻关系的嵌入关系索引,提出基于嵌入关系的子图查询算法ERSearch.在给定查询图后,利用特征共现关系与特征嵌入关系联合进行过滤操作,并将过滤阶段的嵌入关系比对结果用于验证过程,提高验证效率.在真实及模拟数据上的实验表明,通过与PathIndex等方法的对比,ERSearch算法有效缩减了候选集的规模,能有效提高过滤与验证阶段的执行效率.     

基于用户相似度的协同过滤推荐算法简

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当此类算法应用到社交网络时,传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化,从而出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题,引入用户相似度概念,定义社交网络中属性相似度,相似度构成与计算方法,提出一种改进的协同过滤推荐算法,并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率,全面提高用户满意度。     

Clustering validity based on the improved S_Dbw* index

For many clustering algorithms, it is very important to determine an appropriate number of clusters, which is called cluster validity problem. In this paper, a new clustering validity assessment index is proposed based on a novel method to select the margin point between two clusters for inter-cluster similarity more accurately, and provides an improved scatter function for intra-cluster similarity. Simulation results show the effectiveness of the proposed index on the data sets under consideration regardless of the choice of a clustering algorithm.     

Social network users clustering based on multivariate time series of emotional behavior

It is known that the social network is an excellent source for gathering the emotions of people. There are thousands of micro-blogs posted in every second and every micro-blog that may contain a variety of user＇s emotions. The users＇ collective emotional behaviors are with great impacts on today＇s societies, so it is good to find groups for society management based on users＇ emotional behavior. This article focuses on analyzing multivariate emotional behavior of users in social network and the goal is to cluster the users from a fully new perspective-emotions. The following tasks are completed： firstly, the multivariate emotion of Chinese micro-blog with vector is analyzed, and multivariate time series to describe the user＇s emotional behavior are constructed. Seconedly, considering principal component analysis （PCA） in similarity and distance similarity, the similarity of the multivariate emotion time series is measured. The contribution could be summarized as follows： groups of users though different emotions in social network are discovered. The emotional fluctuation and intensity of users are considered as well. Experiment in clustering effectively illustrates the emotional behavior characteristics of the Users in different groups.     

基于编辑距离的无序词表的对齐和定位

语言调查采集到的数据存在相当程度的差异,需要进行二次加工。本文基于编辑距离算法实现从语言和方言词汇大数据中的词汇相似匹配及数据的对齐和定位。通过对达让语数据进行的3次实验发现,在做距离计算时,以词算而不是以词加括号内注释的整体去算的方式在保证抽取词汇召回率的基础上准确率会显著提升。实验结果表明,基于编辑距离的数据抽取方法是可行的,具有较好的检索效果。     

密度敏感的谱聚类

谱聚类是近来出现的一种性能极具竞争力的聚类方法,它的成功很大程度依赖于相似性度量的选择.本文通过分析这一性质并结合数据聚类特性,提出一种数据依赖的相似性度量--密度敏感的相似性度量.该相似性度量可以有效描述数据的实际聚类分布.将其引入谱聚类得到密度敏感的谱聚类算法.与原有的谱聚类算法相比,新算法不仅能够处理多尺度聚类问题,而且对参数选择相对不敏感.算法有效性分析以及实验验证了所提算法的有效性和可行性.     

非线性时间序列动力学相似性分析

本文提出了分析非线性时间序列动力学相似性的模糊相似性指数方法,通过计算不同时间序列或者同一时间序列的不同区段的动力学相似性,可以识别不同动力学系统的内在属性或者同一系统的动力学状态的改变．该方法在计算关联和时,我们用Guassian函数代替Heavyside阶跃函数,克服了Heavyside阶跃函数的刚性边界问题．通过对Logistic映射数值序列和脑电信号实例检验表明,该方法计算相似性指数更加准确和平稳。     

基于组合相似性的视频检索

该文研究基于镜头的视频检索问题,提出了一种新的基于组合相似性的镜头相似性度量方法。首先把镜头看成由帧序列组成的一个组合,镜头的相似性通过帧组合的相似性来度量。其次通过用一个非线性映射,把帧组合所在的空间映射到一个高维空间,在这个空间中,假设帧组合服从正态分布,利用核方法,抽取出关键帧序列,并计算出两个正态分布之间的概率距离,这个距离表明了帧组合的相似程度,从而得到两个镜头之间的相似性。最后将这种方法应用于基于镜头的视频检索中,实验表明在相同条件下,基于该方法的检索效果明显优于传统的欧式距离和直方图交方法。     

一种改进的基于路径的语义相似度计算算法

在概念之间的相似程度计算算法中,基于路径的语义相似度算法扮演着重要的角色.首先分析常用的几种基于路径的相似度计算算法,然后针对Wu和Palmer算法中存在的两个缺陷,提出了一种改进算法.从整体上来讲,这种算法的改进较为直观,容易实现,算法时间复杂度和Wu和Palmer算法类似.     

涂层光电隐身效果评估方法研究

根据目标搜索模型和现代图像处理理论，提出了基于灰度直方图、灰度共生矩阵和灰度-梯度共生矩阵的整体相似系数和局部相似系数，并以此作为评价涂层光电隐身效果的两个重要参数，实验结果验证了结论的正确性．     

基于姿态模型的图像内容过滤防火墙的研究

文章提出了一种新的图像内容过滤防火墙,针对姿态模型进行图像内容分析,综合应用多种算法对图像的姿态特征进行描述,通过计算截获图像与基准特征库中图像特征的相似度决定是否过滤网页,以此来监控不良网页信息,保护健康文明的网络环境。