一种基于人工免疫原理的入侵检测系统模型

基于人工免疫学原理，设计了一个基于自然免疫和疫苗接种机制相结合的入侵检测系统模型以及相关算法，该算法充分考虑了数据包负载部分包含的入侵信息，并将疫苗接种机制引入入侵检测中，使入侵检测系统＋增强了对未知攻击的识别能力。同时，该方法的提出也给网络安全领域提供了一种新的研究思路。     

基于融合欧氏距离与Kendall Tau距离度量的谱聚类算法

大多数现存的谱聚类方法均使用传统距离度量计算样本之间的相似性, 这样仅仅考虑了两两样本之间的相似性而忽略了周围的近邻信息, 更没有顾及数据的全局性分布结构. 因此, 本文提出一种新的融合欧氏距离和 Kendall Tau距离的谱聚类方法. 该方法通过融合两两样本之间的直接距离以及其周围的近邻信息, 充分利用了不同的相似性度量可以从不同角度抓取数据之间结构信息的优势, 更加全面地反映数据的底层结构信息. 通过与传统聚类算法在UCI标准数据集上的实验结果作比较, 验证了本文的方法可以显著提高聚类效果.     

一种基于局部学习的自然图像景物提取方法

引入一种按邻点对的相似性权值计算次数来归类Laplacian 的思想,并从理论上证明了包含多次相似性权值计算的Laplacian 构造比只计算一次或两次相似性权值的Laplacian 构造更能精细地刻画数据局部几何结构.据此提出了一种新的更能胜任自然图像景物提取任务的Laplacian 构造方法.该方法通过任意一对相邻像素在不同局部邻域内建立一个线性学习模型来重构不同的相似性权值.结合用户提供的部分前、背景标记约束,导出求解景物提取的半监督二次优化目标函数.当考虑通过对前、背景抽样来估计未知像素的颜色值时,优化目标可以迭代求解.更有意义的是,该迭代方法可以成功地将原来构造的其他Laplacian 推广应用于只提供稀疏指示条带的景物提取问题中.理论分析与实验结果均证实,所构造的Laplacian 能够更充分地表达图像像素间的内在结构,能以更精细的方式约束传播前、背景的成分比例而不仅仅是标号,从而获得更优的景物提取效果.     

基于有效距离的多模态特征选择*

在传统距离度量的基础上,提出利用有效距离进行特征选择,并用于多模态分类.为了更好地反映样本间全局和局部关系,提出基于有效距离的多模态特征选择方法.该方法针对样本间全局关系进行建模,实现基于有效距离的特征选择,从而增强所选特征的判别性.在ADNI、UCI数据集上进行的分类实验表明,与传统方法相比,文中方法能有效提高多模态数据的分类性能.     

特征重加权U-Net超声图像分割的骨结构重建与增强现实显示

在现有骨科微创手术中,医生通过观察屏幕上显示的二维骨结构X射线图像,引导手术器械置入并完成治疗.但这种方式不仅缺乏直观的三维信息,而且导致病人和医生暴露在大量的射线电离辐射下.为了解决该问题,提出特征重加权超声分割的骨结构重建与增强现实显示技术,将骨结构直观展示给医生,为医生提供无辐射的手术引导.首先,开发了一个特征重...     

面向多中心数据的超图卷积神经网络及应用

近年来,图神经网络在神经性脑疾病诊断中的应用引起了广泛关注。然而,现有研究中使用的图通常只是基于简单的点对点连接,无法反映3个或更多受试者之间的复杂关联,尤其是在多中心数据集中,即由不同医疗机构所使用的不同采集设备和不同受试人群而集成的具有异质性的数据集。为解决医疗影像数据中存在的多中心异质性问题,提出了一种多中心超图数据结构来描述多中心数据之间的关系。这种超图由两种不同的超边构成,一种是描述单个中心内部关系的中心内超边,另一种是描述不同中心之间关系的跨中心超边。另外,还提出了一种超图卷积神经网络来学习节点的特征表示,这种超图卷积由两部分构成,第一部分是超图节点卷积,第二部分是超边卷积。在两个多中心数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性。     

张量图像上的半监督降维算法

传统的图像数据(n1×n2)一般表示为欧式空间R(n1×n2)上的一个向量,这样像素之间的空间关系将会丢失.因此,文中提出一种张量型的半监督降维算法.首先把图像看成张量空间Rn1☉Rn2中的一个点.再利用图像之间的成对约束--正约束和负约束,对图像进行半监督降维.降维后的数据较好地保留图像的局部结构.在大量人脸数据集上的实验验证该算法的有效性.     

半监督图核降维方法

基于图结构的数据表示和分析,在机器学习领域正得到越来越广泛的关注。以往研究主要集中在为图数据定义一个度量其相似性关系的核函数即图核,一旦定义出图核,就可以用标准的支持向量机(SVM)来对图数据进行分类。将图核方法进行扩充,先利用核主成分分析(kPCA)对图核诱导的高维特征空间中的数据进行降维,得到与原始图数据相对应的低维向量表示的数据,然后对这些新得到的数据用传统机器学习方法进行分析;通过在kPCA中利用图数据中的成对约束形式的监督信息,得到基于图核的半监督降维方法。在MUTAG和PTC等标准图数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于脑电的虚拟现实诱发下情绪状态分类

情绪在歌唱活动中发挥着重要作用,但现阶段高校声乐课程缺乏对情绪调动的有效训练。由于虚拟现实技术具有真实性、沉浸性的特征,本文提出将其应用于声乐教学过程中的情绪诱发阶段。为了验证虚拟现实技术对情绪诱发的有效性,本文提取了不同类型的脑电特征,对情绪自我想象和虚拟现实情绪诱发两种场景下的情绪状态进行分类,并对比了情绪分类准确率、情绪自评分数和声乐自评分数,从主观和客观两方面探究虚拟现实技术对参与者情绪调动的影响。实验结果表明,相比于传统自我想象,虚拟现实技术可以极大地诱发参与者情绪,提升演唱效果,从而为声乐演唱教学提供一种新的辅助手段。