基于时空域多特征融合的视频拷贝检测算法

针对视频拷贝检测中检测准确率低和误码率高的问题,提出结合时空域特征的多特征视频拷贝检测算法.该算法结合视频帧最大似然比和SURF描述子构成视频特征,较好地对抗各种视频变换,采用基于Kd树的特征匹配算法提高视频检测效率.实验表明该算法能有效提高拷贝检测的速度和准确度.     

基于IBFBP的IPv6路由查找算法

总结目前IPv6路由查找算法优缺点,提出了一种新的IPv6路由查找算法(IBFBP).该算法结合改进的布鲁姆过滤器(IBF)与BP神经网络,将IPv6不同长度网络ID作为IBF的输入,以关键字的特征标志创建标志库(LB)进行学习,提前判断是否发生误判.并且将位数组用counter计数数组来代替,支持可删除操作,进而进行BP神经网络学习过程.理论分析和实验结果表明:该算法比已有神经网络路由查找算法需要学习的条目数平均减少了1 500倍,还降低了误判率和搜索成本,提高了查找效率.     

一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法

针对网页广告中存在的安全问题,提出了一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法。通过对用户访问网页时产生的数据包进行收集,从中提取有用信息来构建分类模型实现广告数据包的分类。在对数据包进行处理时根据数据包中包含的信息生成网络关系图,之后在对关系图进行分析时将图论中的量作为属性选取的依据。本方法将数据包的时间属性作为分类的主要属性之一,针对时间属性的处理方法提出了新定义。实验结果表明,本文提出的分类方法能够快速构建具有较高的分类准确率的分类模型,研究结果可为类似问题的研究提供参考借鉴。     

《内蒙古大学学报》(自然科学版)第45卷分类索引

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基于MapReduce的ROCK聚类算法

随着大数据时代的到来,聚类分析算法将面临如数据量巨大、数据维数增加等挑战,分布式处理是解决这类问题的方法之一。本研究将ROCK算法与Hadoop平台相结合,按照分布式处理原则,通过计算机集群模式去处理大规模的多样性数据。实验证明,在Hadoop平台下的ROCK聚类算法很大程度上提升了对高维数据进行聚类的能力。     

基于局部紧耦合结构的模块性优化社区检测方法

利用局部紧耦合结构提升社区检测的模块性优化质量.首先,定义了4类边缘紧耦合结构,并提出了一种具有线性复杂度的边缘紧耦合结构挖掘算法.其次,分别选择k-clique,k-clan,k-plex结构作为核心紧耦合结构,并以长结构优先和短结构优先2种策略将边缘与核心紧耦合结构合并.然后,将合并后的局部紧耦合结构融入模块性优化过程,提出了一种NFN算法.该算法将每个局部紧耦合结构初始化为独立社区,不断凝聚模块性增量最大的2个社区,直至找到预定义数量的社区.6个真实数据集上针对外部指标和内部指标的实验结果均表明,相比于传统的FN算法,NFN算法能发现更高质量的社区.在参数设置方面,长结构优先策略优于短结构优先策略,且采用k-clique结构作为核心紧耦合结构优于采用其他结构.因此,长结构优先策略结合k-clique成为NFN算法的最佳参数组合.     

广义太阳图S_(m,n)奇优雅标号算法及实现

给出了广义太阳图S_(m,n)的定义,设计了该类图的奇优雅标号算法,证明了算法的正确性和广义太阳图S_(m,n)的奇优雅性。利用Matlab语言编制了"广义太阳图S_(m,n)奇优雅标号算法"程序并通过实验数据说明算法的有效性。     

基于深度卷积神经网络的RNA三维结构打分函数

非编码RNA的三维结构对于人们理解和干预其生物功能具有重要的意义，从计算的角度发展RNA结构预测方法可以加速结构获取过程，对三维结构进行评分是进行结构预测的关键步骤.近年来，基于机器学习的方法，如AlphaFold2，已在分子结构预测领域取得了革命性的进展.基于深度卷积神经网络，建立了一个对RNA三维结构进行评估的方法 .为了训练这一网络，建立了一个非冗余的含有422个RNA以及126600个decoys结构的数据集.训练得到的模型在RNA-Puzzles数据集上进行了测试，结果表明，在28个RNA中，网络从众多decoys中挑选出实验结构的正确率约为71.4%，这一结果比之前有所提高.另外，还对网络的工作机制进行了分析，发现神经网络对结构评分的倾向性和已知的物理化学知识相一致.     

基于云模型的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法收敛速度慢、容易陷入局部极值点出现早熟的问题,提出一种新的基于云模型优化的细菌觅食优化算法.首先给出了细菌灵敏度的概念,结合云模型随机性和稳定倾向性的特点,运用了X条件云发生器来调整细菌灵敏度,控制游动步长,进行了趋向性操作和复制操作,改进了标准的细菌觅食优化算法,提高了算法的收敛速度.然后利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,进行了迁移操作,增强了算法的全局寻优能力.将该算法应用于自动组卷系统中,与遗传算法进行实验比较分析,结果表明:该算法的收敛速度与优化质量均优于遗传算法.     

Nutch中网页更新预测研究与优化

Nutch的网页更新预测方法采用的是邻比法,相关更新参数需要人为设定,不能自适应调整,无法应对海量网页更新的差异性.为解决这个问题,提出动态选择策略对Nutch的网页更新预测方法进行改进.该策略在网页更新历史数据不足时,通过基于MapReduce的DBSCAN聚类算法来减少爬虫系统抓取网页数量,将样本网页的更新周期作为所属类其他网页的更新周期;在网页更新历史数据较多时,通过对网页更新历史数据进行泊松过程建模,较准确地预测每个网页的更新周期.最后在Hadoop分布式平台下对改进该策略测试.实验结果表明,优化后的网页更新预测方法表现更优.