基于模糊集的不精确时态关系建模

基于模糊集理论,建立了一种扩展Allen时态关系模糊时态区间模型.在经典时态关系的基础上,讨论了模糊时态区间关系,提出了时间点的模糊时态序列概念,并定义了模糊时态关系属性,同时用模糊时态序列定义了模糊时态区间的边界关系.最后结合时序测度公式对13种模糊时态定性关系给出了精确的表达.能精确表达模糊事件的精确和不精确关系,也为模糊推理提供了理论基础.     

基于模糊集的模糊时态映射模型

为了使时态数据库对客观世界更符合实际抽象描述,提出了用模糊测度分析模糊时态数据的隶属度,基于模糊集理论建立了模糊时态映射模型,实现测度模糊值向离散时态区间的映射.建立的模糊时态关系模型进行传统概念扩展,对事件的模糊时态信息作测度分析,抽取和元组离散时间对应的事件模糊值,向离散时态区间作映射,在模糊时态数据库概念层使模糊数据和时态凸区间实现原子对应.该理论弥补了现有时态数据库不能处理模糊时态信息的缺陷,扩展了模糊时态数据库处理模糊事件的能力.     

基于内容图像检索中针对显著方向的有向滤波器

目前有向滤波器主要适用于广义图像域,而不适用于狭义图像域.针对该问题,引入统计方法和模糊理论,在每个方向对狭义图像域子集进行聚簇分析,根据分析结果确定隶属度,把隶属度作为该方向纹理特征向量的权重,并且根据隶属度确定k显著方向.从k显著方向获取纹理特征组成纹理特征向量,利用欧几里德距离确定纹理特征向量间的相似性.实验表明,由π,π2,0,32π方向计算的纹理特征向量在匹配精度上优于从0,π4,π2以及34π计算的,而且该有向滤波器适用于狭义图像域·     

基于朴素贝叶斯降噪的协同过滤算法

协同过滤作为推荐系统中应用最为广泛的推荐算法,在如今信息时代的个性化推荐中占据了重要的地位。但是用来进行协同过滤推荐的初始评分数据集中,蕴含着大量的垃圾评分和无效信息。这些噪音数据始终影响着推荐结果的准确性。为了解决垃圾评分带来的推荐误差问题,提出用朴素贝叶斯算法来对数据集中的垃圾评分和无效信息进行数据降噪处理。朴素贝叶斯算法通过构建贝叶斯分类器的训练模型来计算待分类评论为垃圾评论的概率,和为正常评论的概率,并加以比较,来判断是否为垃圾评论。使用除去垃圾评论干扰的数据集进行基于项目的协同过滤推荐。实验结果证明这种方法能有效地满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,同时具有更高的推荐精准度。     

Vague关系及其扩展合成运算

Vague关系作为模糊关系的一种推广,具有比模糊关系更强大的模糊信息表达能力.基于Vague集理论,系统研究了Vague关系及其合成运算.引入了Vague集及范数的相关知识,给出了Vague集之间一般关系、逆关系、空关系、恒等关系的定义,研究了它们进行关系运算的性质及相关定理,且给出了必要的证明.在此基础上,对基于范数的max-t&min-sVague关系合成运算进行了研究,并给出了相应的定理和证明,进而讨论了其在Vague近似关系缺失值填补方面的应用.     

基于短签密的VoIP安全实现方案

FMC网络中的IP语音通信是极为重要的一种基础业务,具有广泛应用前景。然而,在面对复杂开放的全IP融合网络环境时,VoIP缺少可靠的安全保障,面临各种各样的安全威胁。同时,固定移动融合网络环境下,需要更为快速的安全认证和加密技术作为系统应用安全的基础。对于FMC网络中的VoIP应用来说,涉及2个最为关键的应用层协议,即IETF制定的用于会话初始的SIP（Session Initial Protocol）协议以及用于传输媒体流的RTP（Real Time TransportProtocol）协议,SIP协议采用文本形式表示消息的词法和语法,RTP协议信息流直接在网络上传送,目前存在很大的隐患和安全威胁。文章主要针对FMC网络环境下的VoIP应用安全做前瞻性的研究,设计适用于VoIP信令协议（如SIP）及媒体协议（如RTP）安全防护的短签密方案。     

一个模糊时态数据库关系代数理论

为了解决时态数据库对客观世界更符合实际的抽象描述、能有效表示和处理复杂对象、支持用户定义的数据类型、扩展建模能力、减少不同类型数据转换代价大等问题,针对复杂数据不仅有时态性,而且具有模糊的特性,从基本的时态数据库模型入手,定义了一系列模糊时态关系元素,并建立了一个能描述模糊时态信息的1NF关系代数.从理论上论证了相应的模糊/时态关系代数映射及运算模型,避免了模糊时态数据库不能提供表达时态信息的环境设施,也增强了现有时态数据库描述模糊事物特性的能力.