局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法

针对当前图像滤噪算法虽然能够在一定程度上抑制噪声;但无法保证图像质量,导致图像细节丢失、图像变模糊的弊端,提出一种新的局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法。定义一个图像局部功率,求解自适应全变分算法的能量函数最小化问题。通过拉格朗日算子获取图像局部功率的非约束最小化全变分形式,计算规整化可信度参数和噪声分布。通过全变分模型将轮廓尺度图像从含有噪声图像中分离出来,对含有噪声图像和轮廓尺度图像进行差运算,获取含有噪声的残差纹理细节图像。将获取的规整化可信度参数代入全变分模型,对含有噪声图像进行处理获取最终的滤噪图像。实验结果表明,经所提算法滤噪处理后,图像质量高,滤噪效果好。     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

基于改进AlexNet网络的无人机遥感图像分类方法

针对传统卫星遥感难以获取相应的高空间分辨率数据,影响农作物的分类准确度的问题,提出一种基于改进AlexNet网络的无人机遥感图像分类方法.首先,为降低方法的复杂度,加快收敛效果,优化改善AlexNet网络模型,仅保留AlexNet网络模型的前5个图像处理卷积层;其次,对试验农作物无人机遥感图像进行光谱特性分析,提取各类作物自身的光谱曲线.在此基础上,考虑到农作物在可见光波段的反射率相近,很难依据反射率曲线进行区分,基于改进AlexNet网络的深层卷积结构,依据不同波段内的像素亮度对农作物进行准确分类.最后,利用湖南省长沙市农业科学研究所试验基地实测数据进行算例试验.结果表明：在相同的试验条件下,与SVM-RFE和SVM-SS相比,所提方法对于农作物的总体分类精度均值提升了3.91%以上,Kappa系数均值至少提升了2.20%,可适用于实际场景.     

基于机器学习的数据库小数据集并行集成方法

为了解决传统方法不能按照训练样本量设计最优网络模型,集成效率低的弊端,通过机器学习方法研究数据库小数据集并行集成方法。机器学习选用朴素贝叶斯算法,依据条件独立性假设,通过计算目标先验概率,采用贝叶斯定理求出其后验概率,对后验概率进行比较,完成决策分类,对基分类器进行训练,把不同朴素贝叶斯基分类器当成集成分类器,在原始数据库上对基分类器进行训练,依据分类结果对数据库中小数据集样本分布进行调整,将其当成新数据集对基分类器进行训练,按照基分类器的表现,通过加权将其组合在一起,产生强分类器,实现对数据库小数据集的集成处理。通过MapReduce并行处理完成并行数据集成,输出并行集成结果。通过仿真实验与实例分析验证所提方法的有效性,结果表明:所提方法在训练样本规模相同的情况下有最高的分类精度和最小的波动,在不同集成规模下的分类精度一直最高,波动最小;所提方法可达到数据的最优集成,数据失效比降低,合成比提高。可见所提方法集成精度高,计算稳定性强,集成效果好,效率优。