具有不确定数据的XML数据编码设计

为了解决模糊数据对XML文档中各元素造成的内容和结构上的改变,使得XML数据模型中的不确定信息能够被有效地管理,提出了一种基于前缀编码的四元组编码方案.在语法分析器XML Schema中,根据模糊数据的特征,利用增加的元素对XML文档中的模糊元素进行约束,进而为每一个元素建立一个四元组,其参数由文档号、遍历序号、元素模糊性及组内标志符构成.通过大量的实验对比分析,验证了该编码方案的有效性,其更适用于具有较低XML树高度的XML文档.     

语音信息隐藏容量研究

在现有水印隐藏容量模型研究的基础上,提出了MPEG声心理学模型1掩蔽门限限制下的语音信息隐藏容量和一种能够达到该理论容限的秘密信息编码方法.同时也计算出当采样率为44.1 kHz的载体语音概率密度函数满足高斯正态分布时,其在MPEG声心理学模型1掩蔽门限限制下的隐藏容量为2787 bit/s.     

超声左心耳图像的轮廓自动提取

针对经食道超声左心耳图像的分辨率低、对比度低、含有斑点噪声等问题,提出了一种结合左心耳解剖位置和超声图像灰度及相位信息的方法,全自动定位常规切片中的左心耳。首先,根据医生采集习惯,以左心耳在标准切面中的解剖位置为先验知识,结合其灰度特性,自动确定分割模型中的初始轮廓;然后,通过线型加权相位和梯度信息构造新的外力项,改进向量场卷积模型,完成左心耳轮廓的自动提取。300张左心耳超声图片测试结果表明,以医生手动勾勒的轮廓作为“金标准”,该方法自动提取左心耳的准确性为0.8969 0.0494、敏感性为0.9058 0.0762、特异性为0.9645 0.1687。分割效果优于传统的向量场卷积模型,能够解决自动定位超声图像中左心耳的初始轮廓和弱边界分割的问题。     

基于权值优化神经网络的交通拥堵程度决策方法

针对现有的交通拥堵程度决策方法在证据不确定和不完备情况下评价准确率低的问题,提出了一种基于权值优化神经网络方法。首先,采用二次型隶属度描述了各类交通拥堵证据的不确定性与不完备性。其次,由信息熵计算证据的贡献度,并作为优化神经网络的输入层权值。接下来,由初始权值与前序时刻的梯度和自适应更新各隐层与输出层的神经元权值,以期降低不确定和不完备证据给整个网络带来的累积误差。最后,结合实际交通状况进行算例分析,验证了该方法的准确性与收敛性。结论分析表明,所提出的方法能作出准确的交通拥堵程度决策。     

融合高光谱影像三维空谱特征的子空间聚类算法

为提高高光谱遥感影像的聚类精度,将三维空谱特征和子空间聚类算法相结合,提出一种新的稀疏子空间聚类模型,在关注高光谱影像光谱信息的同时也关注了空间上下文信息。首先提取高光谱影像像素点的三种三维空谱特征,然后通过特征对子空间聚类模型的系数矩阵进行加权,使得像素点可被与它最为相似的像素点稀疏表示,从而获得更好的系数矩阵,最后由系数矩阵通过谱聚类获得更好的聚类结果。算法对四个经典高光谱数据集进行实验,并将实验结果与六种聚类算法进行比较,结果表明,所提出的3DF-SSC算法在四个数据集上获得的聚类精度都比其他算法要高,对于同样是利用三维空谱特征的M3DF3△、3DF-SSC算法最高能提高8.62%的精度,而与同样是利用空间上下文信息对子空间聚类算法进行改进的L2-SSC和SS-LRSC算法相比,最高能提高25.18%的精度。     

基于Filter Wrapper模式的特征选择算法*

特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中始终面临的一个重要问题。针对类和特征分布不均时,传统信息增益在特征选择中存在的选择偏好问题,本文提出了一种基于信息增益率与随机森林的特征选择算法。该算法结合Filter和Wrapper模式的优点,首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量,然后采用序列前向选择（Sequential Forward Selection, SFS）策略对特征进行选择,并以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量,从而获取最优特征子集。实验结果表明,本文算法不仅能够达到特征空间降维的效果,而且能够有效提高分类算法的分类性能和查全率。     

一种基于动态阈值的突发流量异常检测方法

网络异常流量检测是当前网络安全领域的热点问题。传统的基于信息熵的检测方法大多采用固定阈值,无法动态适应不断变化的网络环境。针对该问题提出了一种改进的基于信息熵的突发流量检测方法,能根据正常历史流量的熵值动态调整阈值大小。实验结果表明,该方法对DDo S和Flash Crowd这两种情形引起的突发流量具有较好的检测效果。     

一种植被覆盖区利用闭凸锥约束收敛提取有用信息的方法

世界上许多地方被植被所覆盖,在植被覆盖区提取有用信息一直为一个难题,例如植被覆盖下矿产信息等。常见的植被抑制方法主要是利用信号本身采用同态滤波或者方程式解算进行植被去除,主要缺点依赖经验或者多期数据,实际应用存在困难。本文提出一种利用闭凸锥约束收敛的算法对植被覆盖下有用信息进行提取,这种方法处理后的数据增强了有用信号的强度同时有效减弱植被信号的干扰,对植被覆盖区工程探测、矿产地质调查、水利农业等都具有重要意义。     

基于Web技术的科研项目信息管理系统设计研究

为进一步提高矿业企业对科研项目信息管理效率,通过对某矿业企业科研项目信息管理工作需求分析,设计了基于SSH框架、SQL Server数据库等Web技术的科研项目信息管理系统,实现了对科研项目的申报、开题、预审、验收、成果统计等工作的在线管理。实际应用表明,该系统能够较好的实现某矿业企业的科研项目的管理工作,系统运行安全稳定。     

一种防篡改且可恢复流指纹编码方案

针对流交换中网络抖动和流变换导致的流指纹不可用、不可信问题,提出了一种防篡改且可恢复的流指纹编码方案。通过提出流特征信息作为自适应参数,以此作为超混沌系统的初值,构造双重指纹。与此同时,利用门限理论,以提高流指纹信息的防篡改能力和流指纹的自恢复能力。通过增加密钥空间以加大攻击难度、降低检测计算复杂度以提高检测效率。同时,为了实现流指纹的自恢复能力,将流指纹分为相互关联的两重子指纹信息,并对每一重子指纹再次进行分散。此外,对该方案的防篡改性和可自恢复能力进行了理论分析。最后,实验说明了该方案的高正确率和良好实用性.