基于KNN的汉语问句分类

汉语问句分类是问答系统中重要的组成部分,问句分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。利用知网(HowNet)义原树计算问句之间的语义相似度,并以此作为句子之间的距离度量,利用KNN算法构造分类器进行问句分类,并对最近邻分类算法、KNN分类算法及改进的KNN分类算法进行实验比较。结果表明加权的KNN分类器分类效果最好,达到了89.8%的精确率。     

激光干扰对CCD成像系统目标检测性能的影响

分析成像系统的工作过程及常用检测算法,针对激光干扰图像的特点,结合背景杂波的量化方法,提出基于目标背景结构相似度与平方和根的图像尺度。该尺度利用结构相似度在成像检测方面以及平方和根尺度在目标局部对比度方面的优点,适用于激光干扰后检测算法性能的评估。激光视场内干扰与视场外干扰的实验显示:激光干扰使得Otsu算法的分割精度受到较大影响;对于相关检测算法,激光干扰会使相关曲面出现较大的波动,增大了虚警概率。研究结果表明:该尺度能够较好地反映激光干扰图像对于CCD成像检测算法性能的影响,初步验证了尺度的有效性。     

空间一致性邻域保留嵌入的高光谱数据特征提取

局部线性嵌入(LLE)和邻域保留嵌入(NPE)等流形学习方法可以提取高光谱数据的主要结构特征,有助于对数据的理解和进一步处理。但是,这些方法忽视了高光谱图像中相邻像素之间的相关性。针对这个问题,提出一种基于空间一致性思想的邻域保留嵌入(SC-NPE)特征提取算法,通过一个优化的局部线性嵌入,并考虑相邻像素的相关特性,在高维空间建立数据的局部邻域结构。然后寻找一个优化的变换矩阵,将局部邻域结构投影到低维空间,实现数据的特征提取。与LLE和NPE算法相比,SC-NPE既考虑高光谱数据的流形结构,又考虑了其图像域空间信息,可以更好地应用在高光谱数据的特征提取过程中。实验结果表明,SC-NPE特征提取算法在高光谱图像分类方面的性能明显优于其他同类算法。     

一种基于HVS加权颜色特征的图像检索算法

提出一种基于人类视觉系统(HVS)的加权颜色特征图像检索算法.首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后利用人类视觉特性,对所获取的颜色特征进行加权处理,获得加权"主色"颜色特征.实验结果表明,基干所提出的加权"主色"颜色特征的图像检索算法较单纯依靠直方图和分块主色法具有更好的检索精度.     

基于特征的地平线遮挡剔除算法

可见性计算是计算机图形学的一个基本问题,高效的可见性计算可大量节省关于场景中不可见部分的计算。提出了一种新的基于地形特征的可见性判别算法。该算法首先提取场景的主要山脊线特征,然后构造地形的多分辨率层次细节模型,实现对四叉树结点的快速访问,最后应用增量地平线消隐技术及地形包围盒技术,实现了基于地形山脊线特征的快速遮挡剔除算法。实验结果证明了此算法的有效性。     

基于语义的网络安全策略层次依从性分析

Network security policy and the automated refinement of its hierarchies aims to simplify the administration of security services in complex network environments. The semantic gap between the policy hierarchies reflects the validity of the policy hierarchies yielded by the automated policy refinement process. However, little attention has been paid to the evaluation of the compliance between the derived lower level policy and the higher level policy. We present an ontology based on Ontology Web Language (OWL) to describe the semantics of security policy and their implementation. We also propose a method of estimating the semantic similarity between a given higher level security policy and the lower level ones to evaluate the compliance for the policy refinement approach. The method is verified in the case study. The experimental results demonstrate that the proposed method evaluates the semantic similarity between policy and implementation accurately, and that the algorithm of concept similarity analysis reflects the subjective similarity judgment of policy and implementation more accurate than the other algorithms.     

同步轨道目标的单帧检测方法

光电望远镜监测同步轨道目标时,一般采用凝视目标和凝视恒星两种工作模式,在这两种工作模式下,由于恒星和目标相对地球运动速度不同,它们在CCD上成像会有所差别,即圆形小目标和短划线。文章针对它们成像的差异,提出了一种利用目标几何形状来区分目标和恒星的方法,该方法先利用形态滤波对图像进行预处理,提高目标信噪比的同时又不破坏目标的形状特征,然后通过二值分割、特征标记计算出目标的紧凑度、通过目标的原点矩计算出目标外接椭圆的长短轴,最后将目标的紧凑度和外接椭圆短长轴比进行特征融合,对融合结果选择合适门限来区分目标和恒星。试验结果表明,所提出的这种特征融合检测方法是一种有效的单帧目标检测方法。     

超宽带SAR图像道路提取算法适应性研究

从道路特征提取的角度,对四种经典道路特征提取方法进行了分析和对比,探讨了它们在超宽带SAR图像道路提取技术中的适应性。超宽带SAR图像道路提取技术是在继承传统方法的基础上,结合在道路的灰度特征或其在自然界中特有的几何特征,形成合适的道路提取算法。在理论分析超宽带SAR图像特点和道路提取经典方法基础上,研究了四种道路提取方法在超宽带SAR图像中的适应性,开展了超宽带SAR图像的道路提取实验,系统总结了各方法针对超宽带SAR图像的优点和不足,形成了超宽带SAR图像道路提取技术的研究思路和道路边缘提取流程,相比经典方法性能得到提高。     

A wrapper‐based feature selection for improving performance of intrusion detection systems

Along with expansion in using of Internet and computer networks, the privacy, integrity, and access to digital resources have been faced with permanent risks. Due to the unpredictable behavior of network, the nonlinear nature of intrusion attempts, and the vast number of features in the problem environment, intrusion detection system (IDS) is regarded as the main problem in the security of computer networks. A feature selection technique helps to reduce complexity in terms of both the executive load and the storage by selecting the optimal subset of features. The purpose of this study is to identify important and key features in building an IDS. To improve the performance of IDS, this paper proposes an IDS that its features are optimally selected using a new hybrid method based on fruit fly algorithm (FFA) and ant lion optimizer (ALO) algorithm. The simulation results on the dataset KDD Cup99, NSL‐KDD, and UNSW‐NB15 have shown that the FFA–ALO has an acceptable performance according to the evaluation criteria such as accuracy and sensitivity than previous approaches.     

基于图像特征的多元平滑算法

基于图像特征的分析,本文提出了一种能够最大限度地保持图像细节、且同时滤除图像随机颗粒噪声与结构性噪声的多元平滑算法。该算法优于图像系统通常采用的均值与中值滤波方法,能够使用于实时热成像系统图像处理场合