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基于区块链的城市停车共享之路 预览
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作者 林飞 陈中育 +3 位作者 马永进 潘日敏 夏胜楠 《浙江师范大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第3期254-260,共7页
有限的停车资源供给和高速增长的汽车需求,已成为城市静态交通管理的主要矛盾,为了改变这种现状,运用区块链技术,提出了基于区块链的停车资源共享网络(简称停车链).构建了一个开放式、可信任的网络平台,任何停车资源都可以通过停车链共... 有限的停车资源供给和高速增长的汽车需求,已成为城市静态交通管理的主要矛盾,为了改变这种现状,运用区块链技术,提出了基于区块链的停车资源共享网络(简称停车链).构建了一个开放式、可信任的网络平台,任何停车资源都可以通过停车链共享并实现收益;设计了基于信用的共识协议(PoC),避免算力消耗,提升了分布式共识的可靠性;停车链提供了可自定义的停车相关服务;开发了停车链原型系统,验证了本方案的可行性和有效性.停车链为缓解城市停车难问题提供了新的解决思路及技术参考. 展开更多
关键词 区块链 停车共享 共识 智能合约
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融合重检测机制的卷积回归网络目标跟踪算法 预览
2
作者 贾永超 何小卫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2247-2251,共5页
针对基于人工特征的背景感知相关滤波(CACF)算法在形变、运动模糊、低分辨率情形跟踪效果较差以及跟踪器遇到严重遮挡等情形容易陷入局部最优而导致跟踪失败的问题,提出一种融合重检测机制的卷积回归网络(CRN)目标跟踪算法。在训练阶段... 针对基于人工特征的背景感知相关滤波(CACF)算法在形变、运动模糊、低分辨率情形跟踪效果较差以及跟踪器遇到严重遮挡等情形容易陷入局部最优而导致跟踪失败的问题,提出一种融合重检测机制的卷积回归网络(CRN)目标跟踪算法。在训练阶段,将相关滤波作为CRN层融入进深度神经网络,使网络成为一个整体进行端到端训练;在跟踪阶段,通过残差连接融合不同网络层及其响应值,同时引入重检测机制使算法从潜在的跟踪失败中恢复,当响应值低于给定阈值时激活检测器。在数据集OTB-2013上的实验表明,所提算法在50个视频序列上精确度达到88.1%,相比原始CACF算法提高9.7个百分点,在具有形变、运动模糊等属性的视频序列上相比原始算法表现更优秀。 展开更多
关键词 目标跟踪 相关滤波 卷积回归网络 端到端 重检测
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基于特征图切分的轻量级卷积神经网络 预览
3
作者 张雨丰 +5 位作者 刘华文 向道红 何小卫 李知菲 何依然 KHODJA Abd Erraouf 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2019年第3期237-246,共10页
卷积神经网络模型所需的存储容量和计算资源远超出移动和嵌入式设备的承载量,因此文中提出轻量级卷积神经网络架构(SFNet).SFNet架构引入切分模块的概念,通过将网络的输出特征图进行“切分”处理,每个特征图片段分别输送给不同大小的卷... 卷积神经网络模型所需的存储容量和计算资源远超出移动和嵌入式设备的承载量,因此文中提出轻量级卷积神经网络架构(SFNet).SFNet架构引入切分模块的概念,通过将网络的输出特征图进行“切分”处理,每个特征图片段分别输送给不同大小的卷积核进行卷积运算,将运算得到的特征图拼接后由大小为1×1的卷积核进行通道融合.实验表明,相比目前通用的轻量级卷积神经网络,在卷积核数目及输入特征图通道数相同时,SFNet的参数和计算量更少,分类正确率更高.相比标准卷积,在网络复杂度大幅降低的情况下,切分模块的分类正确率持平甚至更高. 展开更多
关键词 卷积神经网络 轻量级网络 切分模块 特征图切分 组卷积
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地方师范院校计算机类专业建设探究 预览
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作者 陈丽媛 徐晓丹 +2 位作者 段正杰 何小卫 《中国信息技术教育》 2019年第6期87-89,共3页
在新工科建设与工程认证的时代背景下,智能科学类高层次人才的社会需求量与日俱增。地方师范院校对智能科学类人才的培养,一般借助于原有的计算机类专业来进行。但是其固有的人才培养模式,在某种程度上限制了计算机类等工科专业的发展... 在新工科建设与工程认证的时代背景下,智能科学类高层次人才的社会需求量与日俱增。地方师范院校对智能科学类人才的培养,一般借助于原有的计算机类专业来进行。但是其固有的人才培养模式,在某种程度上限制了计算机类等工科专业的发展。智能科学类课程的授课难度较大,如何做好理论与实践结合,激发学生兴趣及创新能力成为该类课程的重点和难点之一。本文提议,将课程的教学重心转移到实践上来,推进校企合作,充分利用社会资源,激发学生创造力,提升教师工程素养和学生开发水平。 展开更多
关键词 人工智能 人才培养 自主创新 校企合作
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基于自适应搜索区域的相关滤波目标跟踪 预览
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作者 何小卫 +2 位作者 贾永超 吴娇娇 《浙江师范大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第4期403-409,共7页
基于相关滤波的目标跟踪算法通常只利用目标的自身特征,未能充分利用目标周围的背景特征,容易将目标特征误判为背景,从而导致漂移现象的发生.提出一个自适应搜索窗口的相关滤波模型(RIACF),自动调整搜索窗口并有效地利用目标周围的背景... 基于相关滤波的目标跟踪算法通常只利用目标的自身特征,未能充分利用目标周围的背景特征,容易将目标特征误判为背景,从而导致漂移现象的发生.提出一个自适应搜索窗口的相关滤波模型(RIACF),自动调整搜索窗口并有效地利用目标周围的背景信息,显著减少误判情况的发生.为验证算法的有效性,与传统相关滤波算法KCF,CSK及其他优秀的目标跟踪算法Staple,DSST,Struck,TLD,CT进行对比.实验表明:该模型可以显著地提高跟踪器的跟踪效果,虽然该模型引入的背景信息对算法的运行速度有所影响,但该算法仍能保证足够快的运行速度,不影响目标跟踪的实时性. 展开更多
关键词 目标跟踪 相关滤波 自适应搜索区域 实时性
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基于Hash的Top-N推荐方法 预览
6
作者 朱婷 陈德 +1 位作者 唐长兵 《浙江师范大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第1期56-63,共8页
针对电子商务数据量大、用户寻找有用信息困难的现状,提出了基于Hash的Top-N推荐方法.通过两步骤Hash策略,并利用主成分分析(PCA)法,将数据降维后再通过k-means聚类量化;然后运用协同过滤,以二进制码对应实值的Manhattan距离度量用户... 针对电子商务数据量大、用户寻找有用信息困难的现状,提出了基于Hash的Top-N推荐方法.通过两步骤Hash策略,并利用主成分分析(PCA)法,将数据降维后再通过k-means聚类量化;然后运用协同过滤,以二进制码对应实值的Manhattan距离度量用户相似性;最后计算推荐项的预测评分,将推荐列表中的前N项作为最终的推荐项目呈现给用户.结果表明:命中率(HR)与平均命中等级倒数(ARHR)的结果较好,该方法能够有效地进行个性化推荐. 展开更多
关键词 Hash学习 主成分分析 推荐系统 协同过滤 K-MEANS聚类 Manhattan距离
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结合局部敏感哈希和随机游走的异常检测算法 预览
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作者 舒敏 刘华文 +1 位作者 徐晓丹 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第12期1950-1960,共11页
异常检测是数据挖掘的主要研究热点问题之一。目前已存在很多异常检测的方法,但是现存的主要异常检测方法在高维数据处理过程中效率较低。为解决此问题,提出了一种高效的异常检测算法。该算法结合局部敏感哈希的性质和图的随机游走来识... 异常检测是数据挖掘的主要研究热点问题之一。目前已存在很多异常检测的方法,但是现存的主要异常检测方法在高维数据处理过程中效率较低。为解决此问题,提出了一种高效的异常检测算法。该算法结合局部敏感哈希的性质和图的随机游走来识别异常点。具体而言,通过局部敏感哈希实现对高维数据的高效处理,随后利用数据之间距离获取其相似性,并将其转化为随机游走的转移概率。在此基础上,使用随机游走技术计算数据之间的游走概率,其中正常数据之间的转移概率越来越高,而异常点的概率越来越低,进而根据此性质最终辨别异常数据。实验结果表明,提出的方法能有效检测出数据中的异常,总体上优于其他异常检测算法。 展开更多
关键词 异常点检测 局部敏感哈希 随机游走 数据挖掘
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PoW共识算法中的博弈困境分析与优化 预览 被引量:4
8
作者 唐长兵 杨珍 +2 位作者 陈中育 李翔 《自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期1520-1531,共12页
区块链是随着比特币等数字加密货币逐渐兴起而盛行的一种新型去中心化分布式系统,具有去中心化、时序数据、集体维护、可编程和安全可信等特点.目前,区块链已引起政府部门、金融机构、科技企业和资本市场的高度重视与广泛关注.如何... 区块链是随着比特币等数字加密货币逐渐兴起而盛行的一种新型去中心化分布式系统,具有去中心化、时序数据、集体维护、可编程和安全可信等特点.目前,区块链已引起政府部门、金融机构、科技企业和资本市场的高度重视与广泛关注.如何在一个去中心化的分布式系统中高效地达成共识是区块链技术研究的重要问题.本文从工作量证明(Proof of work,PoW)共识算法的挖矿困境入手,分析PoW共识过程中矿工策略选择的纳什均衡存在条件.利用零行列式(Zero determinant,ZD)策略对矿工策略选择进行优化,并通过数值仿真来验证优化算法的有效性.概括来说,本文从博弈论角度来理解和剖析PoW共识算法,为进一步设计基于博弈论的共识算法提供新的思路和方法. 展开更多
关键词 区块链 工作量证明 共识算法 区块截留攻击 纳什均衡 零行列式策略
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基于协同表征的二部图矿石图像分割 预览 被引量:1
9
作者 周静 杨凡 +1 位作者 史凌祎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期236-241,共6页
二部图的图像分割算法同时考虑到超像素之间、像素与超像素之间的空间组织关系,对矿石图像分割具有较好的鲁棒性。在二部图的构造过程中,引入■0稀疏表征识别方法,保证全局特性和语义分割结果,但增加了算法的复杂度,使运算开销过大。为... 二部图的图像分割算法同时考虑到超像素之间、像素与超像素之间的空间组织关系,对矿石图像分割具有较好的鲁棒性。在二部图的构造过程中,引入■0稀疏表征识别方法,保证全局特性和语义分割结果,但增加了算法的复杂度,使运算开销过大。为此,提出一种基于协同表征的二部图图像分割算法,该算法在保证全局特性的同时考虑超像素之间的局部信息,对于色彩单一、碎片重叠、粘连的矿石图像分割鲁棒性较好。结合协同表征,在保证分割效果的同时,解决■0范数造成的复杂度过高问题。对不同分割算法的仿真实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 图像分割 超像素 协同表征 二部图 谱聚类
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基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法 预览 被引量:3
10
作者 何林知 赵建民 +3 位作者 朱信 吴建斌 杨凡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期779-782,806共5页
针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法——RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D0分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得... 针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法——RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D0分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得到测试样本的协同表征;最后,通过重构误差进行分类。相对于基于稀疏表征的分类(SRC)方法,所提算法运行速度平均提高25倍;且在训练样本数不完备的情况下,识别率平均提升30%。实验证明该算法快速有效,识别率高。 展开更多
关键词 低秩 稀疏 人脸识别 协同表征 误差矩阵
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基于Fisher判别准则的低秩矩阵恢复 预览 被引量:3
11
作者 张海新 +1 位作者 贾泂 杨凡 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2015年第7期651-656,共6页
标准的低秩矩阵恢复算法是把原始数据集分解成一组表征基和与此相应的稀疏误差,并以此分解对原始数据建模.受Fisher准则启发,文中提出基于带有Fisher判别准则的低秩矩阵恢复算法,在有监督学习模式下对低秩矩阵进行恢复,即当所有的... 标准的低秩矩阵恢复算法是把原始数据集分解成一组表征基和与此相应的稀疏误差,并以此分解对原始数据建模.受Fisher准则启发,文中提出基于带有Fisher判别准则的低秩矩阵恢复算法,在有监督学习模式下对低秩矩阵进行恢复,即当所有的标签信息都知道的情况下考虑类内散度和类间散度.文中所构造的模型可利用增广拉格朗日乘子法求解,并通过对标准的低秩矩阵模型增加判别性提高性能,利用文中算法所学习到的表征基使类内结构相关,而类间相互独立.在人脸识别问题上的仿真实验表明该算法的有效性. 展开更多
关键词 低秩矩阵恢复 FISHER准则 人脸识别
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一种基于数据场和小波包熵的掌纹识别方法 预览 被引量:2
12
作者 王艳霞 赵建民 +1 位作者 孙广华 《南京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期174-180,共7页
掌纹的方向是一种十分有效的特征,但如何将纹线特征和方向特征有效地融合仍然是未解决的问题.提出一种基于场特征的掌纹识别方法.该方法利用数据场和小波包熵构建和表征掌纹场特征以实现掌纹识别.首先将数据场理论引入到掌纹识别领域,... 掌纹的方向是一种十分有效的特征,但如何将纹线特征和方向特征有效地融合仍然是未解决的问题.提出一种基于场特征的掌纹识别方法.该方法利用数据场和小波包熵构建和表征掌纹场特征以实现掌纹识别.首先将数据场理论引入到掌纹识别领域,构建掌纹数据场,并将其分解为绝对数据子场、相对数据子场和方向子场;然后,基于小波包将不同数据子场分解求取各节点相对小波包能量,并计算小波包熵表征各掌纹子场不同频带能量分布特征;最后,将各子场特征拼接整合为掌纹场特征,并使用BP神经网络对其进行分类.实验结果表明,该方法可以获得较高的识别精度. 展开更多
关键词 生物特征识别 掌纹识别 掌纹场特征 数据场 小波包熵
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基于kNN的多标签分类预处理方法 预览 被引量:4
13
作者 徐晓丹 姚明海 +1 位作者 刘华文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期106-108,131共4页
多标签学习已成为当前机器学习的研究热点。为了提高分类性能,对训练集中的噪声数据进行预处理,提出一种基于k近邻(kNN)的多标签分类去噪方法:对现有的多标签数据集进行分析后获得近似正态分布的特征,通过将噪声标记改为其k近邻标记... 多标签学习已成为当前机器学习的研究热点。为了提高分类性能,对训练集中的噪声数据进行预处理,提出一种基于k近邻(kNN)的多标签分类去噪方法:对现有的多标签数据集进行分析后获得近似正态分布的特征,通过将噪声标记改为其k近邻标记的方法,滤去部分噪声信息,从而得到相对高质量的数据集。在MULAN平台上使用多个数据集对6种多标签分类算法进行了噪声去除前后的对比测试,实验结果表明,多标签的预处理方法有效提高了分类器的性能。此方法对于分布特征明显的数据集具有较好的适用性。 展开更多
关键词 多标签 分类 正态分布 预处理 KNN
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实验室研究经历对研究生成长的影响 预览
14
作者 陈苑 +1 位作者 贾泂 叶荣华 《计算机教育》 2014年第6期5-9,共5页
分析省属3所一本大学和1所美国知名高校科学与工程专业研究生的实验室研究经历,阐述实验室氛围对研究生成长与发展的重要作用,为科学与工程专业研究生培养提供有价值的参考.
关键词 研究生 实验室经历 成长与发展
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稀疏局部保持投影 预览 被引量:3
15
作者 黄小巧 +1 位作者 贾泂 杨杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2038-2046,共9页
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出... LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算法的复杂性分析。所提算法同时具有特征选择、降维的特性,在有监督学习、无监督学习两种任务情况下,都可以应用该算法。在人工数据集和真实数据集上进行的大量仿真实验,取得了较好的结果,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 稀疏学习 局部保持投影 流行学习 正则化
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同质球形邻域投影 预览
16
作者 俞牡丹 +2 位作者 陈中育 杨凡 杨杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2256-2261,共6页
在有监督学习模式下,当样本数量在类与类之间的分布具有较大的不平衡现象时,一些传统算法如LDA的性能会受到很大影响.在iid条件下,可以认为每类数据具有独特性,且类与类之间彼此独立.基于此,提出了同质球形邻域算法IHSN(Isotropic Hype... 在有监督学习模式下,当样本数量在类与类之间的分布具有较大的不平衡现象时,一些传统算法如LDA的性能会受到很大影响.在iid条件下,可以认为每类数据具有独特性,且类与类之间彼此独立.基于此,提出了同质球形邻域算法IHSN(Isotropic Hyper Sphere Neighborhood).通过在Rn-1空间中构建n个同质的正则单纯形,作为样本在嵌入空间中的同质球形邻域,利用带约束的最小二乘回归法可求得数据空间与嵌入空间的映射函数.所提出的IHSN算法有两种实现形式:基于流形学习的IHSN-ML、基于KL散度的IHSN-KL.IHSN-ML具有闭式解,速度快;IHSN-KL可解释性好,精度更高.在IRIS和PIE-CMU数据集上的实验,验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 流形学习 内蕴结构 降维 有监督学习
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基于单帧图像的超分辨率算法 预览
17
作者 贾泂 付芳梅 +4 位作者 赵建民 郭丽 张海新 俞牡丹 《浙江师范大学学报:自然科学版》 CAS 2013年第2期121-126,共6页
随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一.基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨... 随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一.基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的函数关系.为了从图像中获取更加全面的信息,采用Guided滤波、一阶导数和二阶导数2种方法来提取特征.此外,提出了一种新的字典学习算法R-KSVD,并且改进了后项处理过程.实验结果显示,提出的算法具有较好的超分辨率效果和稳定性. 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏编码 方向滤波 自相似性
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一种有监督的线性降维人脸识别算法 预览 被引量:1
18
作者 郭丽 +2 位作者 贾炯 张海新 付芳梅 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期169-173,共5页
保局投影(LPP)忽略了数据的类别标记信息且鲁棒性较差,为此,提出一种线性判别投影(LDP)算法。引入类问权重矩阵和类内权重矩阵,使各流形间的分离性最大,局部子流形的内在紧致性最小,同时通过一种鲁棒的类内处理方式使算法对out... 保局投影(LPP)忽略了数据的类别标记信息且鲁棒性较差,为此,提出一种线性判别投影(LDP)算法。引入类问权重矩阵和类内权重矩阵,使各流形间的分离性最大,局部子流形的内在紧致性最小,同时通过一种鲁棒的类内处理方式使算法对outlier数据具有鲁棒性。在ORL、AR和ExtendedYaleB人脸数据集上进行实验,结果表明,与PCA、LDA、LPP、LSDA和LPDP算法相比,该算法的最佳平均识别率较高,分别可达95.3%、93.64%和96.28%,证明了算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 降维 流形学习 判别投影 有监督学习 保局投影 线性判别分析
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基于压缩传感的邻域嵌入
19
作者 贾泂 杨杰 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期684-690,共7页
基于谱流形学习算法的一个核心问题是局部邻域的构建,可通过KNN或ε准则构建局部邻域.受压缩传感理论的启发,提出一种基于l2和l1范数重构准则的邻域构建模式,称之为基于压缩传感的邻域嵌入(CSNE).在此基础上,利用无标签数据,... 基于谱流形学习算法的一个核心问题是局部邻域的构建,可通过KNN或ε准则构建局部邻域.受压缩传感理论的启发,提出一种基于l2和l1范数重构准则的邻域构建模式,称之为基于压缩传感的邻域嵌入(CSNE).在此基础上,利用无标签数据,提出半监督的CSNE.在多个数据集上的可视化和半监督分类实验,证明该算法的有效性. 展开更多
关键词 流形学习 压缩传感(CS) 半监督学习
基于稀疏表征的单样本人脸识别 预览 被引量:6
20
作者 畅雪萍 谢陈毛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期 175-177,共3页
提出2种基于稀疏表征SRC的单样本人脸识别方法。通过Shift或PCA重构的方法产生冗余样本,将生成的新样本作为训练样本,运用SRC进行识别分类。在ORL人脸库上的实验证明,在单样本情况下,2种方法分别比原SRC方法提高了5.56%和1.67%... 提出2种基于稀疏表征SRC的单样本人脸识别方法。通过Shift或PCA重构的方法产生冗余样本,将生成的新样本作为训练样本,运用SRC进行识别分类。在ORL人脸库上的实验证明,在单样本情况下,2种方法分别比原SRC方法提高了5.56%和1.67%。与Shifted images+PCA、Shifted images+LDA、PCA重构人脸图像+LDA、PCA、LDA等方法做比较,实验表明,2个方法均具有良好的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 单样本 主成分分析 基于稀疏表征的分类
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