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面向3D CT影像处理的无监督推荐标注算法 预览
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作者 冯浩哲 张鹏 +4 位作者 徐欣楠 郝鹏翼 吴福理 吴健 陈为 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期183-189,共7页
在3D CT影像分析上应用深度学习技术时,通常需要采用交互标注工具标注一组训练数据.针对3D CT影像一般包含数量较多的切片,医学影像交互标注工作量非常巨大且标注成本非常高的问题,提出一种面向3D CT影像数据交互标注的无监督推荐标注算... 在3D CT影像分析上应用深度学习技术时,通常需要采用交互标注工具标注一组训练数据.针对3D CT影像一般包含数量较多的切片,医学影像交互标注工作量非常巨大且标注成本非常高的问题,提出一种面向3D CT影像数据交互标注的无监督推荐标注算法,通过构造稠密深度自动编码器DCDAE(densely-connected deep auto encoder)提取3D影像的高层特征,同时采用密度-谱聚类来筛选最具标注价值的影像,从而极大减少需要标注的数据量.算法提出了全自动的推荐标注流程,在提取图像特征时采用稠密连接结构改进DCDAE,减少了参数量并使得提取的特征更有区分度,同时对特征采用密度-谱聚类算法进行孤立点鉴别,并依据相关性矩阵自适应调整聚类个数;在肺结节语义分割任务上采用LIDC-IDRI数据集对算法进行了实验. 展开更多
关键词 医学影像分析 深度自动编码器 聚类算法 推荐标注算法 交互标注
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基于拼接的大视场虚拟现实头戴显示装置
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作者 陆驰豪 李海峰 +2 位作者 高涛 徐良 李海丽 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期142-149,共8页
虚拟现实技术是头戴显示技术的一个重要分支。为了提高虚拟现实头戴显示装置的视场角,获得更高的沉浸感,设计了一种基于视场拼接原理的大视场虚拟现实头戴显示装置。利用4套横向视场角为80°,且完全相同的目视光学系统,通过拼接实... 虚拟现实技术是头戴显示技术的一个重要分支。为了提高虚拟现实头戴显示装置的视场角,获得更高的沉浸感,设计了一种基于视场拼接原理的大视场虚拟现实头戴显示装置。利用4套横向视场角为80°,且完全相同的目视光学系统,通过拼接实现大视场虚拟现实头戴显示。本装置的双目横向视场角为162°,其中每个单目系统的横向视场角为126°,双目重叠视场角为90°。 展开更多
关键词 几何光学 头戴显示器 显示 畸变校正
适用于双重压缩环境的图像内容认证水印算法
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作者 付剑晶 陈德人 +1 位作者 徐达文 毛家发 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期464-485,共22页
数字图像内容的恶意篡改可能导致严重后果.随着图像分辨率的提高及其在网络上流通数量的快速增长,图像往往要经过双重压缩:压缩(JPEG/JPEG2000)发布→解码→应用领域的处理(常规信号处理/安全性攻击/内容的恶意篡改)→再次压缩(JPEG2000... 数字图像内容的恶意篡改可能导致严重后果.随着图像分辨率的提高及其在网络上流通数量的快速增长,图像往往要经过双重压缩:压缩(JPEG/JPEG2000)发布→解码→应用领域的处理(常规信号处理/安全性攻击/内容的恶意篡改)→再次压缩(JPEG2000/JPEG)发布,才能进入末端检测.如何在双重压缩环境下有效判定图像内容是否遭篡改及定位篡改位置是个亟待解决的问题.本文提出了一种基于旋转向量的新颖的水印表示方法及其调制算法,并在此基础上建立了半脆弱水印方案用于图像内容认证.理论分析了水印的稳定性,使该水印方案具有理论基础;详细阐述了以特征抽取与重构、水印嵌入与提取、篡改检测与定位为主要内容的认证方案;分析了水印的鲁棒性、安全性和相关检测性能.理论分析与实验表明:该方案水印透明性好,针对不同的攻击鲁棒性好且分布稳定;在双重压缩环境下能有效区分恶意篡改与保持内容的处理并定位篡改区域;安全性好,能抵制水印攻击、拼贴攻击和伪造攻击.与相关方案相比,本文方案综合性能优越,适用于双重压缩环境下的内容认证,扩大了基于水印的内容认证的应用范围. 展开更多
关键词 图像水印 半脆弱水印 恶意篡改 内容认证 双重压缩
数据模型及其发展历程 预览
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作者 信俊昌 王国仁 +2 位作者 李国徽 高云君 张志强 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期142-163,共22页
数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化... 数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、OLAP分析模型和大数据模型.20世纪60年代中后期到90年代初,结构化模型最早被提出,其主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等.20世纪90年代末期,随着互联网应用和科学计算等复杂应用的快速发展,开始出现半结构化模型,包括XML模型、JSON模型和图模型等.21世纪,随着电子商务、商业智能等应用的不断发展,数据分析模型成为研究热点,主要包括关系型ROLAP和多维型MOLAP.2010年以来,随着大数据工业应用的快速发展,以NoSQL和NewSQL数据库系统为代表的大数据模型成为新的研究热点.对上述数据模型进行了综述,并选取每个模型的典型数据库系统进行了性能的分析. 展开更多
关键词 数据模型 结构化模型 半结构化模型 OLAP分析模型 大数据模型
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全国普通本科院校教师教学发展指数模型构建及初步应用
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作者 赵春鱼 颜晖 +1 位作者 吴英策 何钦铭 《中国高教研究》 CSSCI 北大核心 2019年第7期12-17,24共7页
科学的教师教学发展指数需要构建有效的模型和指标体系。研究基于理论分析和概念推演,从教师团队、教改项目、教材项目、教学论文、教学成果奖、教师培训基地和教师教学竞赛7个维度构建普通本科院校教师教学发展指数理论模型。在迭代拟... 科学的教师教学发展指数需要构建有效的模型和指标体系。研究基于理论分析和概念推演,从教师团队、教改项目、教材项目、教学论文、教学成果奖、教师培训基地和教师教学竞赛7个维度构建普通本科院校教师教学发展指数理论模型。在迭代拟合的思想下,通过熵值法、德尔菲法和层次分析法的综合使用,确定指标权重。指数模型的信效度通过测量学检验。最后,运用该模型对我国普通本科院校教师教学发展的区域差异性和学校差异性进行了初步分析。 展开更多
关键词 普通本科院校 教师教学发展指数 迭代拟合
基于三维卷积神经网络的肺结节假阳性筛查 预览
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作者 尤堃 郝鹏翼 +2 位作者 吴福理 张繁 吴健 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期423-428,共6页
从CT影像中检测肺结节在肺癌的早期诊断中至关重要,而肺结节假阳性的筛查是提高肺结节检测准确度的重要一步。为了从大量候选结节中快速准确地区分出真正的肺结节,设计了一个3D卷积神经网络(CNN)筛查肺结节假阳性。提出了网络模型,通过... 从CT影像中检测肺结节在肺癌的早期诊断中至关重要,而肺结节假阳性的筛查是提高肺结节检测准确度的重要一步。为了从大量候选结节中快速准确地区分出真正的肺结节,设计了一个3D卷积神经网络(CNN)筛查肺结节假阳性。提出了网络模型,通过恒等映射和残差单元来加速模型训练,采用单连接路径重复利用特征并重组新特征。基于该模型的肺结节假阳性筛查方法,与基于2D CNN的方法相比,不仅可以省略数据切片步骤,而且能够充分利用CT影像的空间信息;与其他基于3DCNN的方法相比,具有参数量小、模型训练快的优点。该方法在LUNA16数据集中的假阳性筛查中取得了较高的敏感度。 展开更多
关键词 3D CNN 肺结节 假阳性筛查
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用线描图生成唐卡浮雕
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作者 夏梦 张荣 +1 位作者 彭韧 于金辉 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期216-228,共13页
与基于三维模型和照片生成浮雕的技术相比,黑白线描图中没有物体的三维信息,因此用黑白线描图辅助生成浮雕面临新的研究挑战.本文面向非物质文化遗产唐卡,提出一个用黑白线描图生成唐卡浮雕的方法.本文主要贡献是用物体区域的灰度控制... 与基于三维模型和照片生成浮雕的技术相比,黑白线描图中没有物体的三维信息,因此用黑白线描图辅助生成浮雕面临新的研究挑战.本文面向非物质文化遗产唐卡,提出一个用黑白线描图生成唐卡浮雕的方法.本文主要贡献是用物体区域的灰度控制图以及边界种子作为约束求解Poisson方程得到物体浮雕表面高度.具体将浮雕模型分为低频、中频和高频3个分量.低频分量指线描图中人物躯干以及四肢在衣服覆盖下形成的隆起趋势,中频分量指线描图中人物的四肢局部隆起,这两部分的高度用距离变换约束的Poisson扩散获得.高频分量指物体的细节,例如人的眉毛、背景中的云、山、花瓣,以及饰品等,它们的高度通过边界约束的Poisson扩散生成.最后将浮雕低频分量、中频分量和高频分量的高度图叠加并将其转换成面片模型获得完整浮雕模型.文中给出的图例验证了我们方法的有效性. 展开更多
关键词 非物质文化遗产 唐卡 线描图 Poisson扩散 浮雕
三元空间大数据计算:城市管理新抓手
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作者 朱文武 吴飞 +1 位作者 杨胜文 崔鹏 《科技纵览》 2019年第5期76-77,共2页
城市是人类文明发展进步的重要成果,是现代经济社会发展和社会活动的主要载体。本质上,城市管理的核心对象为“人”(个体或群体)、“事”(事件)和“地”(地理实体),相应地形成了由人类社会、信息空间和物理世界构成的三元空间。随着物... 城市是人类文明发展进步的重要成果,是现代经济社会发展和社会活动的主要载体。本质上,城市管理的核心对象为“人”(个体或群体)、“事”(事件)和“地”(地理实体),相应地形成了由人类社会、信息空间和物理世界构成的三元空间。随着物理世界中的巨量信息被采集、分析和呈现,人类社会与物理世界的互动不断增强,进一步激发了人类生产力的释放,三元空间开始高度融合,人们必须审视下一个带来生产力巨变的技术趋势,对三元空间所涌现的大数据进行联合、立体、准确的态势感知与分析。 展开更多
关键词 信息空间 城市管理 三元 数据计算 经济社会发展 人类文明 人类社会 社会活动
基于多维数据集的异常子群发现技术 预览
9
作者 张静恬 伍赛 +2 位作者 陈刚 寿黎但 陈珂 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1671-1685,共15页
非频繁项集是未被标准化的频繁项集产生算法(如APRIORI以及FP-Growth算法)提取的所有项集.在数据集上挖掘有意义的非频繁项集是数据挖掘的重要工作之一.目前,基于传统数据集的非频繁项集挖掘研究主要集中在负相关、负模式以及间接关联... 非频繁项集是未被标准化的频繁项集产生算法(如APRIORI以及FP-Growth算法)提取的所有项集.在数据集上挖掘有意义的非频繁项集是数据挖掘的重要工作之一.目前,基于传统数据集的非频繁项集挖掘研究主要集中在负相关、负模式以及间接关联等方面,且主要是对整个数据集上的性质进行分析,而没有对数据集的切片进行分析.该文提出了一种新的模式,试图找到符合如下条件的特定子群,其描述的数据集切片上存在某些特殊项集,这些项集在整个数据集上并非频繁项集,但是在该数据集切片上却是频繁项集.根据用户要求自动找出这些异常子群以及其对应项集的算法在数据分析中有着十分重要的意义.该文提出的解决方案由两部分组成:候选产生阶段以及查询交互阶段.前者是一个脱机处理的过程,而后者则是在线实时反馈的过程.在候选产生阶段,该文提出了一种基于多维数据集高效产生频繁项集以及显著子群并有效建立索引的算法.根据索引,在查询交互阶段,该文提出的算法框架可以快速准确地返回给定查询对应的异常子群以及对应项集.基于多个真实数据集的实验表明,该文提出的方案可以根据用户要求实时返回有意义的异常子群以及对应项集.此外,该文提出的算法在多维数据集上的挖掘效率比UTMTU算法提升了数倍. 展开更多
关键词 频繁项集挖掘 子群发现 多维数据集 数据挖掘 异常检测
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面向无线入侵检测系统的复杂多步攻击识别方法 预览
10
作者 陈观林 吴颖 周坤泷 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第3期313-319,325共8页
随着移动互联网的快速普及,无线网络的安全问题也接踵而至。现有的入侵防御体系大多针对有线网络,而无线网络存在较大的差异性,很多无线通信协议本身也存在缺陷。提出一种面向无线入侵检测系统的复杂攻击识别方法,包含告警精简、逻辑攻... 随着移动互联网的快速普及,无线网络的安全问题也接踵而至。现有的入侵防御体系大多针对有线网络,而无线网络存在较大的差异性,很多无线通信协议本身也存在缺陷。提出一种面向无线入侵检测系统的复杂攻击识别方法,包含告警精简、逻辑攻击图生成器、攻击流量拓扑图生成器、攻击路径解析器、复杂攻击评估等模块,层层挖掘出攻击者的最终意图。实验结果表明,该识别方法能够应对无线入侵领域的复杂攻击场景,对无线多步攻击意图的识别具有一定的意义。 展开更多
关键词 复杂多步攻击 无线网络 攻击意图 无线入侵 网络安全
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人工智能系统安全与隐私风险 预览
11
作者 陈宇飞 沈超 +5 位作者 王骞 李琦 王聪 纪守领 李康 管晓宏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2135-2150,共16页
人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮,它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新.在某些特定领域中,人工智能已经表现出达到甚至超越人类的工作能力.然而,以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境,人工智... 人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮,它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新.在某些特定领域中,人工智能已经表现出达到甚至超越人类的工作能力.然而,以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境,人工智能系统的安全和隐私问题正逐渐暴露出来.通过回顾人工智能系统安全方面的相关研究工作,揭示人工智能系统中潜藏的安全与隐私风险.首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的安全威胁模型.从人工智能系统的4个关键环节——数据输入(传感器)、数据预处理、机器学习模型和输出,分析了相应的安全隐私风险及对策.讨论了未来在人工智能系统安全研究方面的发展趋势. 展开更多
关键词 智能系统安全 系统安全 数据处理 人工智能 深度学习
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面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化 预览
12
作者 刘杨圣彦 潘翔 +1 位作者 刘复昌 张三元 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期936-942,共7页
在已有残差卷积神经网络基础上,采用加权损失函数提高视图特征的可分性,提出面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化算法.首先对三维模型进行多视图渲染得到二维视图;然后通过残差网络扩展模块加深网络深度;最后采用中心损失函数... 在已有残差卷积神经网络基础上,采用加权损失函数提高视图特征的可分性,提出面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化算法.首先对三维模型进行多视图渲染得到二维视图;然后通过残差网络扩展模块加深网络深度;最后采用中心损失函数和交叉熵损失函数定义加权损失函数,解决交叉熵损失函数因为类内距离小于类间距离而导致的特征不可分问题.在ModelNet数据集上的实验结果表明,该算法提取到的特征在三维模型分类问题上性能表现优异. 展开更多
关键词 多视图卷积网络 网络深度 残差网络 加权损失函数
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基于有限状态机的产品设计依赖动态建模及更新方法 预览
13
作者 樊红日 刘玉生 +2 位作者 钱波 杨雷 杨帼华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期831-841,共11页
针对产品设计依赖模型仅表达静态依赖关系,模型结构难以实现自动更新这一问题,首先提出基于有限状态机的设计依赖建模方法,通过对依赖关系适用性和依赖模式进行显式表征,可实现依赖关系的动态表征,支持多层级依赖关系建模;通过对设计参... 针对产品设计依赖模型仅表达静态依赖关系,模型结构难以实现自动更新这一问题,首先提出基于有限状态机的设计依赖建模方法,通过对依赖关系适用性和依赖模式进行显式表征,可实现依赖关系的动态表征,支持多层级依赖关系建模;通过对设计参数及依赖关系的特性进行类别划分,定义相应的拓扑层次,实现基于拓扑层次的依赖模型参数更新;并在固有依赖关系基础上定义依赖模式,实现基于依赖模式的依赖模型结构更新.最后以二连杆机器人为实例进行实验的结果表明,该方法能有效地支持多层次动态依赖关系建模,所构建的建模平台成熟,便于工程应用. 展开更多
关键词 依赖模型 依赖建模 模型更新 有限状态机 产品设计
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面向室内空间的语义轨迹提取框架
14
作者 骆歆远 陈欣 +2 位作者 寿黎但 陈珂 吴妍静 《清华大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期186-193,共8页
利用海量位置数据分析用户行为,挖掘用户的潜在价值越来越受到人们的关注。室外环境中已有较成熟的解决方案。针对室内空间中WiFi定位数据的精确度、鲁棒性不足等问题,对面向室内空间的语义轨迹提取方法进行了研究,能在减少错误、压缩... 利用海量位置数据分析用户行为,挖掘用户的潜在价值越来越受到人们的关注。室外环境中已有较成熟的解决方案。针对室内空间中WiFi定位数据的精确度、鲁棒性不足等问题,对面向室内空间的语义轨迹提取方法进行了研究,能在减少错误、压缩原始位置数据的同时,增强轨迹的表达能力,使得更深入的室内时空数据挖掘成为可能。该文基于室内空间建模、数据清洗、事件提取和语义增强4个模块的框架提出了室内语义轨迹计算的方法,在真实数据集和模拟数据集上进行实验,结果表明:该方法能从存在误差和缺失的室内定位数据中,准确有效地挖掘和提取出含有语义信息的轨迹数据,为上层的应用分析所用。 展开更多
关键词 室内定位 室内空间模型 语义轨迹 密度聚类
面向三维场景造型的徒手手势交互方法 预览
15
作者 万华根 李婷 +1 位作者 冯丽文 陈颖舒 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期175-180,共6页
针对手势交互在场景造型应用中的问题,从3个层面分析并提出解决思路,意图建立一种面向三维场景造型的徒手手势交互方法.首先,在宏观上基于用户活动和系统任务,构造面向场景造型的手势交互框架;其次,在中观上提出完整实用的手势集构造方... 针对手势交互在场景造型应用中的问题,从3个层面分析并提出解决思路,意图建立一种面向三维场景造型的徒手手势交互方法.首先,在宏观上基于用户活动和系统任务,构造面向场景造型的手势交互框架;其次,在中观上提出完整实用的手势集构造方法,并用此方法为本文系统设计手势集;再次,在微观上针对场景造型中手势识别的'米达斯'接触问题,从时间、空间、手势辅助3方面提出优化方法;最后,通过实验验证了所提出方法的可用性并总结了未来的研究方向. 展开更多
关键词 三维造型 手势交互 交互框架 手势集 手势识别
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Stack Overflow上机器学习相关问题的大规模实证研究 预览
16
作者 万志远 陶嘉恒 +4 位作者 梁家坤 才振功 苌程 乔林 周巧妮 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期819-828,共10页
为了调查机器学习相关主题分布和发展趋势,从在线问答网站Stack Overflow 上,利用过滤标签,从4 178 多万帖子中提取出60 028 个与机器学习相关的问题帖.通过分析问题帖,统计各个机器学习平台的讨论量,发现Scikit-learn、TensorFlow、Ker... 为了调查机器学习相关主题分布和发展趋势,从在线问答网站Stack Overflow 上,利用过滤标签,从4 178 多万帖子中提取出60 028 个与机器学习相关的问题帖.通过分析问题帖,统计各个机器学习平台的讨论量,发现Scikit-learn、TensorFlow、Keras 是前3 位频繁被讨论的机器学习平台,占总讨论量的58%.为了进一步分析机器学习相关讨论主题,进行潜在狄利克雷分布( LDA)主题模型训练,提出自适应LDA 中的主题数渐进搜索方法,采用主题一致性系数评估输出结果,获得主题最佳数量,从而发现9 个讨论主题,分属3 个类别:代码相关、模型相关、理论相关.基于主题中问题帖的浏览数、评论数,分析不同主题的流行度和回答困难程度. 展开更多
关键词 实证研究 机器学习 STACK OVERFLOW 潜在狄利克雷分布(LDA) 主题一致性
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一种针对基于SVM入侵检测系统的毒性攻击方法 预览
17
作者 钱亚冠 卢红波 +4 位作者 纪守领 周武杰 吴淑慧 雷景生 陶祥兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期59-65,共7页
在机器学习被广泛应用的背景下,本文提出一种针对基于SVM(Support Vector Machine)入侵检测系统的新颖攻击方法——毒性攻击.该方法通过篡改训练数据,进而误导SVM的机器学习过程,降低入侵检测系统的分类模型对攻击流量的识别率.本文把... 在机器学习被广泛应用的背景下,本文提出一种针对基于SVM(Support Vector Machine)入侵检测系统的新颖攻击方法——毒性攻击.该方法通过篡改训练数据,进而误导SVM的机器学习过程,降低入侵检测系统的分类模型对攻击流量的识别率.本文把这种攻击建模为最优化问题,利用数值方法得到攻击样本.通过包含多种攻击类型的NSL-KDD数据集进行实验,从攻击流量的召回率和精度这两个指标对攻击效果进行评估,与已有方法相比,实验结果表明本文方法可更有效地降低入侵检测系统的识别率.本文希望通过该研究进一步认识针对机器学习的新颖攻击,为下一步研究对应的防御机制提供研究基础. 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 入侵检测 毒性攻击 双层优化
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知识图谱可视化综述 预览
18
作者 王勇超 罗胜文 +1 位作者 杨英宝 张宏鑫 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1666-1676,共11页
知识图谱是结构化的语义网络知识库,以符号形式描述概念及其相互关系.由于知识图谱常被用于交互的知识的发现与推理,知识图谱可视化受到众多关注.总结了知识图谱可视化相关工作,介绍了知识图谱的可视表达,分析了可视表达适用的知识图谱... 知识图谱是结构化的语义网络知识库,以符号形式描述概念及其相互关系.由于知识图谱常被用于交互的知识的发现与推理,知识图谱可视化受到众多关注.总结了知识图谱可视化相关工作,介绍了知识图谱的可视表达,分析了可视表达适用的知识图谱类型;简述了大规模知识图谱可视化的挑战与可视化方法、异质网络可视分析方法;介绍了知识图谱可视化的应用案例,并预测了该领域的未来发展方向和挑战. 展开更多
关键词 知识图谱可视化 异质网络 本体可视化 可视分析
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基于贪婪局部路径重连的随机并行社区检测 预览
19
作者 单康康 郭晔 陈文智 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期199-205,共7页
为提高社区检测的效率与精度,提出一种随机并行的局部搜索算法。用图模型结构表示复杂系统,将顶点划分成簇。构建贪婪随机自适应搜索过程与路径重连过程,以解决加权图的模块最大化问题。引入一种{0,1}矩阵类特征并定义聚类的距离函数,... 为提高社区检测的效率与精度,提出一种随机并行的局部搜索算法。用图模型结构表示复杂系统,将顶点划分成簇。构建贪婪随机自适应搜索过程与路径重连过程,以解决加权图的模块最大化问题。引入一种{0,1}矩阵类特征并定义聚类的距离函数,从而进行顶点的邻域搜索,实现社区的高精度检测识别。实验结果表明,该算法的F1值与NMI指标值均较高。 展开更多
关键词 路径重连 模块最大化 随机图 并行搜索 社区检测
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基于粒子群优化的对抗样本生成算法 预览
20
作者 钱亚冠 卢红波 +5 位作者 纪守领 周武杰 吴淑慧 云本胜 陶祥兴 雷景生 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1658-1665,共8页
随着机器学习被广泛的应用,其安全脆弱性问题也突显出来。该文提出一种基于粒子群优化(PSO)的对抗样本生成算法,揭示支持向量机(SVM)可能存在的安全隐患。主要采用的攻击策略是篡改测试样本,生成对抗样本,达到欺骗SVM分类器,使其性能失... 随着机器学习被广泛的应用,其安全脆弱性问题也突显出来。该文提出一种基于粒子群优化(PSO)的对抗样本生成算法,揭示支持向量机(SVM)可能存在的安全隐患。主要采用的攻击策略是篡改测试样本,生成对抗样本,达到欺骗SVM分类器,使其性能失效的目的。为此,结合SVM在高维特征空间的线性可分的特点,采用PSO方法寻找攻击显著性特征,再利用均分方法逆映射回原始输入空间,构建对抗样本。该方法充分利用了特征空间上线性模型上易寻优的特点,同时又利用了原始输入空间篡改数据的可解释性优点,使原本难解的优化问题得到实现。该文对2个公开数据集进行实验,实验结果表明,该方法通过不超过7%的小扰动量生成的对抗样本均能使SVM分类器失效,由此证明了SVM存在明显的安全脆弱性。 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 探测攻击 显著性扰动 对抗样本
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