基于分簇的WSN多项式随机密钥管理方案

结合多项式的密钥预分配方案和基于分簇管理的随机预分配方案,提出了一种改进的密钥管理方案,并在该方案中添加距离参数来提高无线传感器网络的安全性。对该方案的分析和评估结果表明,该方案提高了无线传感器网络的安全性,并能降低节点的存储空间和计算开销。     

基于模块度优化的蛋白质网络集团探测与分析

探测蛋白质相互作用网络中的功能模块对于理解生物系统的组织和功能具有重要的意义。目前,普遍的做法是将蛋白质相互作用网络表示成一个图,利用各种图聚类算法来挖掘功能模块。本文采用了基于模块度优化的图聚类算法来探测蛋白质相互作用网络中的集团,从具有2617个节点11855个相互作用的酵母蛋白相互作用网络中探测出68个集团。对于得到的集团,首先从拓扑结构的角度验证其的确是内部连接稠密的子图,然后分析了MIPS数据库中ComplexCat提供的已知的蛋白质复合体与这些集团的重叠情况,发现很多蛋白质复合体完全包含在某些集团中,最后使用超几何聚集分布的P值来分析一个集团对某个特定功能的富集程度,并根据最小的P值对应的功能来注释该集团的主要功能,发现集团中大部分的蛋白质具有相同的功能。研究结果表明,该方法探测的集团具有重要的生物学功能意义。     

噪声方差和纹理复杂度分析的源相机识别

针对源相机识别问题,提出了一种利用噪声方差和纹理复杂度分析的源相机识别新方法。首先围绕CFA插值和小波去噪,讨论了传统的模式噪声提取方法的不足,接着重点讨论利用噪声方差以及根据模糊聚类去除高纹理复杂区域进行模式噪声提取的新方法。实验表明所提取的模式噪声不仅能更好地反映数码相机的模式噪声特性,而且对来自三种不同相机的照片的平均识别率提高了近6.3%。     

一种移动物体时空轨迹聚类的相似性度量方法

针对利用最小包围盒(MBB)压缩的移动物体时空轨迹,为了能对其进行有效地聚类,提出了一个基于盒内数据点密度的轨迹间相似性度量公式.首先,把两条轨迹的相似性度量转化为两条轨迹上有时间交叠的MBB之间的相似性度量,这在很大程度上减少了数据存储量.其次,分析两条轨迹上有时间交叠的MBB之间影响相似性的因素:时间持续、空间距离和盒内数据点的密度.剖析这3个因素对轨迹相似性的影响作用,提出了利用MBB压缩的移动物体时空轨迹相似性度量公式.实验证明采用本公式对移动物体时空轨迹进行聚类,可以提高聚类结果有效性指标Dunn的值.     

基于局部闭值和聚类中心迭代的肺结节检测算法

肺部疾病通常以肺结节的形式表现出来。为了对肺部疾病进行诊断治疗,需要对肺结节进行准确的检测。提出了基于局部阈值和聚类中心迭代的肺结节检测算法。首先,对肺实质图像采用局部阈值算法,提取感兴趣区域(ROIs),并且计算ROIs的形态特征、灰度特征和纹理特征;其次,结合规则、聚类中心迭代和欧式距离,对ROIs进行分类。实验结果表明,所提算法能够较好地检测出孤立性结节、低对比度结节和粘连肺壁结节。     

一种基于粒子群优化的可能性C均值聚类改进方法

提出了一种基于拉子群优化的可能性c均值(Possibilistic Gmeans, PCM)聚类改进方法。该方法首先通过 改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏 感,提高聚类的精度;其次,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对编码进行优化,以有效地克服 PCM聚类算法容易导致聚类一致性和陷入局部最优解的缺点,减少算法的迭代次数。通过人造数据集和UCI数据 集上的实验,表明该算法在计算复杂度、聚类精度和全局寻优能力方面表现得较为突出。     

SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法

针对BFSN算法需要人工输入参数r和λ的缺陷,提出了一种自适应确定r和λ的SA-BFSN聚类方法。该方法通过Inverse Gaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的λ值。算法测试表明,使用SA-BFSN无需人工输入参数,能够实现聚类过程的全自动化,能够有效处理任意形状、大小和密度的簇。     

融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法

预测蛋白质交互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络中未知蛋白质的功能,是生物信息学的一个研究热点.目前基于功能流的方法能有效地解决PPI网络的聚类问题,但是其正确率偏低、时间复杂度较高.为此提出了一种融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法:将人工鱼看作一组聚类中心,觅食行为是指从每个聚类中心开始向它的邻接结点搜索并添加结点到该聚类模块中;接下来将目标函数值最大的人工鱼对应的一组聚类模块看作初始的聚类结果,对应鱼群的追尾行为;剩下的人工鱼开始执行聚群行为,判断对应的聚类模块与初始的聚类结果之间的相似度.如果相似度低于给定的阈值,则将聚类模块添加到初始的聚类结果中.PPI数据集上的仿真实验表明,该算法可以自动确定聚类数目,而且聚类结果的正确率和算法的运行效率都优于功能流算法.     

基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别

针对基于监控视频的人体异常行为识别问题,提出了基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别方法,即通过无任何人工标注的视频训练集自动学习人体行为模型,并能够应用学到的人体行为模型实时检测异常行为和识别正常行为。这一方法主要围绕"低层视频表示-中层语义行为建模-高层语义分类"3个方面进行:1)基于时-空间兴趣点构建了一种紧凑的和有效的视频表示方法。2)提出一种新颖的语义主题模型(Topic Model,TM)——主题隐马尔科夫模型(Topic Hidden Markov Model,THMM),它能够自然地分组视频中检测到的人体行为。主题隐马尔科夫模型基于已有的马尔科夫模型和主题模型构造,不但聚类运动词汇成简单动作,而且聚类简单动作成全局行为,同时建模了行为时间上的相关性。THMM是一个4层贝叶斯主题模型,它将视频序列建模为行为的马尔科夫链,同时行为是视频序列中某些视频剪辑(Clip)的概率分布;将视频剪辑建模为动作的随机组合,同时动作是视频剪辑中运动词汇的概率分布。克服了传统隐马尔科夫模型和主题模型在人体复杂行为建模过程中精度、鲁棒性和计算效率上的不足。3)提出运行时累积的异常性测度及其在线异常行为检测方法和基于在线似然比检验(Likelihood Ratio Test,LRT)的实时正常行为分类方法,从而克服了实时行为识别过程中由于缺乏充分的视觉证据而引发的行为类型歧义,能完较好地完成监控场景中实时异常行为检测和在线正常行为识别的任务。取自实际监控场景的实验数据集上的实验结果证明了本方法的有效性。     

一种DWT与背景重构相结合的运动目标分割方法

针对视频处理中数据量大、消耗时间长的缺点,在假定"背景像素总是以较高的频率在图像序列中出现"的前提下,提出了一种新的运动目标分割方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换(Discrete Wavelet Trans-form)提取其近似分量,然后利用像素点聚类方法,结合双阈值和相似类合并,选择一段时间内频率出现较高的像素值来重构背景,最后借鉴图像匹配的评价标准来验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能提取出较好的背景,从而实现对运动目标的高效且完整分割。