期刊文献+
共找到60篇文章
< 1 2 3 >
每页显示 20 50 100
GP-WIRGAN:梯度惩罚优化的Wasserstein图像循环生成对抗网络模型 预览
1
作者 冯永 张春平 +2 位作者 强保华 张逸扬 尚家兴 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期190-205,共16页
通常情形下,现有的图像生成模型都采用单次前向传播的方式生成图像,但实际中,画家通常是反复修改后才完成一幅画作的;生成对抗模型(Generative Adversarial Networks,GAN)能生成图像,但却很难训练.在保证生成图像质量的前提下,效仿作画... 通常情形下,现有的图像生成模型都采用单次前向传播的方式生成图像,但实际中,画家通常是反复修改后才完成一幅画作的;生成对抗模型(Generative Adversarial Networks,GAN)能生成图像,但却很难训练.在保证生成图像质量的前提下,效仿作画时的不断更新迭代,以提升生成样本多样性并增强样本语义,同时引入Wasserstein距离,提出了Wasserstein图像循环生成对抗网络模型,简称WIRGAN(Wasserstein Image Recurrent Generative Adversarial Networks Model).WIRGAN定义了生成模型和判别模型,其中,生成模型是由一系列结构相同的神经网络模型组成的循环结构,用时间步骤T控制生成模型的循环次数,用于迭代式生成图像,并以最后一个循环结构的生成图像作为整个生成模型的输出;判别模型也由神经网络构建,结合权重剪枝技术,用来判别输入图像是生成的还是真实的.WIRGAN利用Wasserstein距离作为目标函数,将生成模型和判别模型进行博弈对抗训练.另外,由于模型存在难以优化的问题,本文引入了梯度惩罚来解决此类问题,进一步提出了梯度惩罚优化的Wasserstein图像循环生成对抗网络模型(Gradient Penalty Optimized Wasserstein Image Recurrent Generative Adversarial Networks Model,GP-WIRGAN).最后,WIRGAN和GP-WIRGAN在MNIST、CIFAR10、CeUN四个数据集上进行了基础学习能力、模型间GAM自比较、模型内GAM自比较、初始得分比较、图像生成可视化、时间效率比较等6组实验,采用生成对抗矩阵(Generative Adversarial Metric,GAM)和起始分数(Inception Scores)进行评估,结果表明,本文提出的WIRGAN、GP-WIRGAN具有良好的稳定性,可以生成高质量的图像. 展开更多
关键词 图像生成 生成对抗网络 Wasserstein距离 深度学习 权重剪枝 梯度惩罚
在线阅读 下载PDF
基于稀疏先验的空间目标图像盲反演方法 预览
2
作者 李正周 卿琳 +2 位作者 李博 陈成 亓波 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期155-166,共12页
针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度... 针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度的L 0范数提取有利于模糊核估计的图像显著边缘信息;其次,采用L p范数和L 0范数对图像的梯度分布和空间域进行稀疏约束,以保证反演图像的像素点间具有显著的对比度,同时保证图像中包含边缘和纹理等细节信息;最后,采用拉普拉斯分布先验对模糊核进行约束,以保证模糊核的稀疏特性.采取交替迭代策略对所提出的模型进行优化求解,从而得到模糊核和空间目标图像的估计值.实验结果表明,相比于几种具有代表性的盲反演算法,提出的方法能估计出更准确的模糊核,对图像边缘和纹理等细节信息具有更好的恢复能力,在主观评价和客观评价方面均取得了较好的反演性能. 展开更多
关键词 图像盲反演 灰度稀疏性 梯度稀疏性 细节稀疏表示 稀疏先验 空间目标
在线阅读 免费下载
MN-HDRM:长短兴趣多神经网络混合动态推荐模型 预览 被引量:3
3
作者 冯永 张备 +2 位作者 强保华 张逸扬 尚家兴 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期16-28,共13页
动态推荐系统通过学习动态变化的兴趣特征来考虑推荐系统中的动态因素,实现推荐任务随着时间变化而实时更新.该文提出一种携带历史元素的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)推荐模型负责用户短期动态兴趣建模,而利用基于... 动态推荐系统通过学习动态变化的兴趣特征来考虑推荐系统中的动态因素,实现推荐任务随着时间变化而实时更新.该文提出一种携带历史元素的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)推荐模型负责用户短期动态兴趣建模,而利用基于前馈神经网络(Feedforward Neural Networks,简称FNN)的推荐模型对用户长期兴趣建模.通过两种神经网络的融合,该文构建了一个兼顾用户短期动态兴趣和稳定长期兴趣的多神经网络混合动态推荐模型(Hybrid Dynamic Recommendation Model based on Multiple Neural Networks,简称MN-HDRM).实验结果表明相对于目前比较流行的多种动态推荐算法:TimeSVD++、基于HMM(Hidden Markov Model)的推荐模型、基于RNN(Recurrent Neural Networks)的推荐模型、基于LSTM(Long Short-Term Memory)的推荐模型和STG(Session-based Temporal Graph)推荐模型,MN-HDRM在精确率、召回率和平均倒数排名等多项评价指标上展现出更加优越的性能. 展开更多
关键词 循环神经网络 前馈神经网络 动态推荐模型 长短期兴趣 时间因素
在线阅读 下载PDF
融合社交因素和评论文本卷积网络模型的汽车推荐研究 预览
4
作者 冯永 陈以刚 强保华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期518-529,共12页
汽车作为较高价值和个性化的消费品,使得用户购车决策过程较一般商品更为复杂.本文主要研究社交环境和评论文本两方面对用户购车决策过程的影响,提出了融合社交因素和评论文本卷积网络的汽车推荐模型(Social and comment text CNN model... 汽车作为较高价值和个性化的消费品,使得用户购车决策过程较一般商品更为复杂.本文主要研究社交环境和评论文本两方面对用户购车决策过程的影响,提出了融合社交因素和评论文本卷积网络的汽车推荐模型(Social and comment text CNN model based automobile recommendation, SCTCMAR). SCTCMAR首先定义了基于购买用途需求的社交圈,在此基础上提出了个人偏好计算方法,并引入了偏好相似度;其次,设计了卷积网络模型学习汽车评论文本的隐特征;然后将社交影响量化因素和评论文本特征有机融合注入推荐模型,并采用低阶矩阵分解技术进行模型计算.另外,本文使用GloVe预训练词嵌入模型,产生了SCTCMAR的另一个版本SCTCMAR+.最后,将SCTCMAR、SCTCMAR、FMM (Flexible mixture model), TR (Trust rank). Random sampling在课题组爬取后经清理、去重和整合的266 995个用户、702辆汽车信息的真实数据集上进行精确率、召回率和平均倒序排名三个指标的多粒度实验比较,结果表明本文提出的SCTCMAR+和SCTCMAR具有良好的推荐性能. 展开更多
关键词 汽车推荐 卷积神经网络 社交圈 矩阵分解
在线阅读 下载PDF
基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法
5
作者 李华民 吴俊美 +2 位作者 孙棣华 陈栋 赵敏 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期165-173,182共10页
为了给公交优先信号配时系统提供足够的'思考'时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影... 为了给公交优先信号配时系统提供足够的'思考'时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明:组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。 展开更多
关键词 交通工程 公交行程时间 渐消卡尔曼滤波 小波神经网络 动态预测 智能交通
受攻击信息物理系统的分布式安全状态估计与控制--一种有限时间方法 预览 被引量:2
6
作者 敖伟 宋永端 温长云 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期174-184,共11页
研究具有非线性耦合特性信息物理系统(Cyber physical systems,CPS)在被攻击情况下的分布式有限时间状态安全估计和控制问题.首先,提出一种由分布式安全测量预选器和有限时间观测器组成的分布式有限时间状态安全估计策略,可确保系统的... 研究具有非线性耦合特性信息物理系统(Cyber physical systems,CPS)在被攻击情况下的分布式有限时间状态安全估计和控制问题.首先,提出一种由分布式安全测量预选器和有限时间观测器组成的分布式有限时间状态安全估计策略,可确保系统的状态在预设的有限时间之内被准确估计出来.然后,利用获得的安全状态估计,借助反步设计方法,建立一套分布式有限时间安全控制算法.理论分析表明,该方法可以保证系统能在有限时间内实现对给定信号的跟踪.最后,通过微电网系统仿真验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 受攻击信息物理系统 分布式状态安全估计 分布式安全控制 有限时间方法
在线阅读 下载PDF
基于多变量公钥密码体制的门限环签名方案
7
作者 郭秋玲 向宏 +2 位作者 蔡斌 桑军 向涛 《密码学报》 CSCD 2018年第2期140-150,共11页
多变量公钥密码是后量子密码的主要候选者之一.目前,大多数多变量公钥密码的加密方案都存在安全性问题,但有很多安全且高效的签名方案.不过,人们对具有特殊性质的多变量公钥密码签名方案的研究并不多,比如门限环签名、盲签名、群签名等.... 多变量公钥密码是后量子密码的主要候选者之一.目前,大多数多变量公钥密码的加密方案都存在安全性问题,但有很多安全且高效的签名方案.不过,人们对具有特殊性质的多变量公钥密码签名方案的研究并不多,比如门限环签名、盲签名、群签名等.2011年,Shangping Wang等人首次提出了基于多变量公钥密码体制的环签名方案,该方案具有较高的效率.门限环签名确保了一个群体中至少有t个成员参与了签名,又不泄露签名者的身份.本文结合Shangping Wang等人提出的环签名方案的特点,提出一个基于多变量公钥密码体制的门限环签名方案.该方案利用公平划分思想,对一个环进行重复划分,每次划分成t个互斥的子环,形成一个(n,t)-完全划分系统.签名时,先计算各个子环的签名,再将这些签名连接起来,形成一个类环机制.本文所提出的方案是一个关于多变量双极系统的门限环签名方案,该方案可以抵抗量子计算机的攻击.经过分析,新方案满足门限环签名的正确性、匿名性要求.同时,在已知的关于多变量公钥密码的攻击下,新方案具备不可伪造性. 展开更多
关键词 多变量公钥密码 门限环签名 量子计算机
基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法 预览 被引量:1
8
作者 刘德鹏 李正周 +2 位作者 曾靖杰 熊伟奇 亓波 《兵工学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1526-1535,共10页
针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方... 针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比(SNR)增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示:新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明:新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。 展开更多
关键词 红外小弱目标检测 多尺度局部对比度 多尺度梯度一致性 红外图像
在线阅读 下载PDF
虚拟现实环境中视觉诱导晕动症的评估指标 被引量:1
9
作者 易琳 贾瑞双 +1 位作者 刘然 陈婷梅 《航天医学与医学工程》 CSCD 北大核心 2018年第4期437-445,共9页
目的探讨虚拟现实环境中可用来评估视觉诱导晕动症(visually induced motion sickness,VIMS)的生理指标。方法采用基于虚拟现实的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状,并在实验过程中采集受试者的主观VIMS级别数据和客观数据;进而使用主观和... 目的探讨虚拟现实环境中可用来评估视觉诱导晕动症(visually induced motion sickness,VIMS)的生理指标。方法采用基于虚拟现实的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状,并在实验过程中采集受试者的主观VIMS级别数据和客观数据;进而使用主观和客观相结合的方法对VIMS进行评估。结果以下生理指标非VIMS状态和VIMS状态存在显著性差异:(1)收缩压功率谱密度标准差(P=0.004);(2)脉搏率功率谱密度标准偏差(P=0.010);(3)收缩压与脉搏率最大互相关系数的均值(P=0.001);(4)舒张压与脉搏率最大互相关系数的均值(P=0.025);(5)收缩压与脉搏率相干系数的均值(P=0.001);(6)收缩压与脉搏率相干系数的标准偏差(P=0.004);(7)眨眼频率(BO-driving-AO组P=0.014;BC-AC组P=0.010)。结论在虚拟现实环境中,血压、脉搏率和眨眼频率与视觉诱导晕动症存在关系;本文所提出的指标可作为评估VIMS的生理指标。 展开更多
关键词 虚拟现实 视觉诱导晕动症 血压 脉搏率 眨眼频率
德拜媒质微波加热过程的H∞保性能温度跟踪控制 预览 被引量:1
10
作者 钟佳岐 梁山 熊庆宇 《自动化学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1518-1527,共10页
德拜媒质微波加热过程中,由于介电常数具有随温度变化的特性,导致电磁场的空间分布将会产生巨大的变化.若缺乏合理的功率调控策略,将导致燃烧、爆炸等一系列热失控现象.针对上述问题,本文提出一种滚动时域H∞保性能温度跟踪控制策略,以... 德拜媒质微波加热过程中,由于介电常数具有随温度变化的特性,导致电磁场的空间分布将会产生巨大的变化.若缺乏合理的功率调控策略,将导致燃烧、爆炸等一系列热失控现象.针对上述问题,本文提出一种滚动时域H∞保性能温度跟踪控制策略,以实现对监测位置的最高温度进行控制.基于微波加热德拜媒质的机理模型,同时考虑跟踪系统稳定性、动态性能和输入约束,以H∞增益和保性能函数作为性能指标,本文将温度跟踪问题转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)多目标优化问题,使得系统动态性能达到最优.最后以德拜媒质微波加热短波导模型为例,对所提出方法的有效性进行仿真验证. 展开更多
关键词 微波加热 德拜媒质 输入受限 H∞保性能 温度跟踪
在线阅读 下载PDF
社交网络基于邻居结点亲密度的信息流控制
11
作者 桑军 樊芳 +1 位作者 夏晓峰 侯湘 《重庆大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第1期70-77,共8页
Web2.0技术的快速发展推动在线社交网络成为人们传播信息最流行的平台。用户在发布海量数据带来巨大的商业价值的同时,隐私信息泄露问题也随之而来。针对在线社交网络中隐私信息流不可控制的问题,提出了基于邻居结点亲密度的信息流控制... Web2.0技术的快速发展推动在线社交网络成为人们传播信息最流行的平台。用户在发布海量数据带来巨大的商业价值的同时,隐私信息泄露问题也随之而来。针对在线社交网络中隐私信息流不可控制的问题,提出了基于邻居结点亲密度的信息流控制模型。该模型通过计算用户授予好友可访问资源的敏感度来衡量邻居结点的亲密关系,并利用用户与好友之间的共同邻居数量对模型进行改进。此外,借鉴多级安全等级(MLS)的思想,将传递信息进行亲密度安全等级划分。社交网络管理者通过对传递信息设置合理的亲密度范围,以实现隐私信息流可控制范围内的传递。最后,通过仿真实验进行参数调整,验证了该模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 社交网络 邻居结点 亲密度 安全等级 信息流控制
基于公交GPS数据的交叉口信号配时参数估计 被引量:1
12
作者 孙棣华 杨陈成 +2 位作者 廖孝勇 赵敏 程森林 《控制与决策》 CSCD 北大核心 2018年第4期724-730,共7页
为了利用公交GPS数据估计交叉口信号配时参数,提出一种改进插值法来估计交叉口单车行程时间;通过先聚类再分类划分信号周期,给出采用停车线附近的GPS数据序列估计周期边界及周期时长的方法;结合周期边界估计结果,提出一种新的红灯时长... 为了利用公交GPS数据估计交叉口信号配时参数,提出一种改进插值法来估计交叉口单车行程时间;通过先聚类再分类划分信号周期,给出采用停车线附近的GPS数据序列估计周期边界及周期时长的方法;结合周期边界估计结果,提出一种新的红灯时长估计方法.在不同交通流量下对估计方法进行模拟及现场测试,结果表明,基于公交GPS数据的信号配时参数估计方法适用于不同交通流量,且估计效果明显优于现有方法. 展开更多
关键词 交叉口 公交GPS数据 信号配时参数估计 插值法 K均值聚类
基于Xception的细粒度图像分类 被引量:1
13
作者 张潜 桑军 +3 位作者 吴伟群 吴中元 向宏 蔡斌 《重庆大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第5期85-91,共7页
细粒度图像分类是对传统图像分类的子类进行更加细致的划分,实现对物体更为精细的识别,它是计算机视觉领域的一个极具挑战的研究方向。通过对现有的细粒度图像分类算法和Xception模型的分析,提出将Xception模型应用于细粒度图像分类任... 细粒度图像分类是对传统图像分类的子类进行更加细致的划分,实现对物体更为精细的识别,它是计算机视觉领域的一个极具挑战的研究方向。通过对现有的细粒度图像分类算法和Xception模型的分析,提出将Xception模型应用于细粒度图像分类任务。用ImageNet分类的预训练模型参数作为卷积层的初始化,然后对图像进行缩放、数据类型转换、数值归一化处理,以及对分类器参数随机初始化,最后对网络进行微调。在公开的细粒度图像库CUB200-2011、Flower102和Stanford Dogs上进行实验验证,得到的平均分类正确率为71.0%、89.9%和91.4%。实验结果表明Xception模型在细粒度图像分类上有很好的泛化能力。由于不需要物体标注框和部位标注点等额外人工标注信息,Xception模型用在细粒度图像分类上具有较好的通用性和鲁棒性。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 Xception 卷积神经网络 深度学习
轻量级密码在资源受限设备安全中的应用简析 预览
14
作者 向宏 夏晓峰 《自动化博览》 2018年第A02期72-75,共4页
资源受限设备的安全是工控安全面临的主要挑战之一,这使得对工控安全的关注亟需考虑安全技术在有限资源设备或系统上实现的有效性和适配性,以及目标设备或系统的可靠性、性能等重要指标受到安全技术实现的影响程度。本文将聚焦轻量级密... 资源受限设备的安全是工控安全面临的主要挑战之一,这使得对工控安全的关注亟需考虑安全技术在有限资源设备或系统上实现的有效性和适配性,以及目标设备或系统的可靠性、性能等重要指标受到安全技术实现的影响程度。本文将聚焦轻量级密码,主要从技术研究、标准化研究等方面探讨国内外轻量级密码在资源受限设备安全中的应用进展情况,以期为工控安全的研究者提供一些参考。 展开更多
关键词 工控安全 资源受限设备 轻量级密码
在线阅读 下载PDF
基于异构星型网络分析的药物推荐改进算法HIC-MedRank 预览
15
作者 邹林霖 李学明 +2 位作者 李雪 袁洪 刘星 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2368-2373,2380共7页
伴随着医疗文献数据库的快速增长,缺乏经验的初级医师在为患者开处方时难以阅读大量的医疗文献来获得科学的决策辅助。2013年提出的MedRank算法从Medline数据库中提取医学信息异构星型网络,基于"有疗效的药物是由好的文章提及的,好的... 伴随着医疗文献数据库的快速增长,缺乏经验的初级医师在为患者开处方时难以阅读大量的医疗文献来获得科学的决策辅助。2013年提出的MedRank算法从Medline数据库中提取医学信息异构星型网络,基于"有疗效的药物是由好的文章提及的,好的文章是由优秀的作者写的并刊登在高水平的期刊上"的假设,旨在为各类疾病的患者推荐最具有疗效的药物。该算法仍然存在几个问题:1)模型输入的疾病不是独立的疾病;2)推荐的结果不是具体的药物;3)没有考虑文章的发表时间等其他因素;4)没有定义判定作者、期刊、文章是"好的"的标准。对以上问题进行了研究并提出HIC-MedRank算法,该算法纳入作者的H指数、期刊的影响因子、文章的引用数作为评判作者、期刊、文章是否优秀的指标,并综合考虑文章的发表时间、支持机构、发表类型等因素,为高血压合并慢性肾脏病(CKD)患者推荐最佳的降压药物。在Medline数据集上的实验结果显示HIC-MedRank推荐的药物比MedRank算法推荐的药物更为精准,与主治医师投票选择的药物较为一致,与美国成人高血压治疗指南(JNC)推荐的药物一致性达到80%。 展开更多
关键词 异构信息网络 数据挖掘 临床决策支持 H指数 高血压 慢性肾脏病 药物推荐
在线阅读 下载PDF
基于三轴传感器的老年人日常活动识别 预览 被引量:3
16
作者 汪成亮 王小均 《电子学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期570-576,共7页
本文针对老年人日常活动类型及特点提出了一种基于三轴加速度传感器和HMM(Hidden Markov Model)的活动识别方法.本文首先提取了针对老年人相异、相似活动的标准差、能量、相关系数、RAF(RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forwar... 本文针对老年人日常活动类型及特点提出了一种基于三轴加速度传感器和HMM(Hidden Markov Model)的活动识别方法.本文首先提取了针对老年人相异、相似活动的标准差、能量、相关系数、RAF(RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forward)等特征值.然后定义老年人的HMM活动识别模型.最后在经过Baum-Welch算法对HMM进行参数训练后使用Viterbi算法来进行老年人活动识别.实验结果表明,本文方法适用于老年人的日常活动的识别,平均识别精度达到了93.3%,尤其是对于相似步态活动的识别准确率达到了93.7%. 展开更多
关键词 活动识别 三轴传感器 特征提取 隐马尔科夫模型
在线阅读 下载PDF
大数据高级技术人才协同创新培养研究与实践——以计算机全日制专业学位研究生与本科生协同创新培养为例 被引量:12
17
作者 冯永 钟将 +1 位作者 李学明 周尚波 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2017年第6期35-44,共10页
大数据是信息科技的最新聚焦点之一,也属于国家信息产业和创新创业的突破点。目前在大数据产业高级技术人才的培养中还缺乏科学系统的创新培养方案和课程体系、合理可行的协同创新培养模式、有针对性的新型培养质量评价体系。该文通过... 大数据是信息科技的最新聚焦点之一,也属于国家信息产业和创新创业的突破点。目前在大数据产业高级技术人才的培养中还缺乏科学系统的创新培养方案和课程体系、合理可行的协同创新培养模式、有针对性的新型培养质量评价体系。该文通过立体综合的大数据相关课程建设和竞赛指导实践、文献分析研究、产业调研、教学研讨及项目实施,提出了分层、分级、可扩展的大数据产业高级技术人才协同创新培养模型,为了更好地适应快速而多变的大数据技术架构演进,又提出了主客观结合的人才培养模型、课程体系及培养方案的递归修正过程,进而建立了大数据产业高级技术人才协同创新培养实训与实践平台。通过实践案例分析,验证了所构建模式、模型、课程体系、实训与实践平台的有效性。 展开更多
关键词 大数据 计算机专业 专业学位 创新能力 协同培养
Faster-RCNN的车型识别分析 被引量:15
18
作者 桑军 郭沛 +2 位作者 项志立 罗红玲 陈欣 《重庆大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第7期32-36,共5页
车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验... 车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验对比了该策略中的3种结合模型方案在BIT-Vehicle和CompCars2种大型车型数据库的车型识别能力。在BIT-Vehicle数据集上,基于Faster-RCNN与ResNet-101结合模型方案的车型识别率高与其余2种结合模型方案,其车型识别率高达91.3%;在迁移测试CompCars数据集上,3种结合模型方案均展现了很好的泛化能力。 展开更多
关键词 车型识别 目标检测 Faster-RCNN 卷积神经网络
密文明文长度比可变的多变量公钥加密方案 被引量:2
19
作者 向宏 李思遥 蔡斌 《重庆大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第7期37-42,共6页
多变量公钥密码体系是一种能保证后量子通信安全的重要方法。现今,能投入到实际应用、高效且安全的多变量公钥签名方案有很多,加密方案却很少。2013年后量子密码会议上,Tao等人提出了简单矩阵加密方案。该方案在保证安全性的前提下,具... 多变量公钥密码体系是一种能保证后量子通信安全的重要方法。现今,能投入到实际应用、高效且安全的多变量公钥签名方案有很多,加密方案却很少。2013年后量子密码会议上,Tao等人提出了简单矩阵加密方案。该方案在保证安全性的前提下,具有较高的效率,但该方案的密文明文长度比固定为2。针对这一情况,对简单矩阵加密方案进行改进,提出Cubic AB加密方案。在该方案中,矩阵A的各元素由随机二次多项式构成;并选用一个扁长的矩阵来取代原方案中的B、C矩阵。使得该方案在能抵抗秩攻击的同时,密文明文长度比能灵活改变。并且随着安全性的提高,密文明文长度会相应减小,解密过程也随之加快。 展开更多
关键词 公钥密码体系 量子计算 多变量公钥密码体系 加密方案
基于节点中心性度量的内容中心网络缓存机制 预览 被引量:5
20
作者 蔡岳平 刘军 樊欣唯 《通信学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期10-18,共9页
为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出一种基于节点中心性度量的缓存机制(CMC)。CMC利用控制器获取整个网络的拓扑结构和缓存空间空闲率,根据拓扑的连接关系分别计算各节点的度中心性、紧密中心性和介数中... 为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出一种基于节点中心性度量的缓存机制(CMC)。CMC利用控制器获取整个网络的拓扑结构和缓存空间空闲率,根据拓扑的连接关系分别计算各节点的度中心性、紧密中心性和介数中心性,并将这3个度量和缓存空间空闲率作为缓存节点选择的重要指标。仿真实验表明,与传统内容中心网络(CCN)缓存机制相比,CMC可以有效地提高缓存内容命中率,降低获取内容的跳数和平均请求时延。 展开更多
关键词 内容中心网络 缓存机制 中心性 度量
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 3 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈