基于多级深度特征与随机游走的显著性检测

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。     

基于SVM-RFE和粒子群优化算法的恶意域名检测模型

域名解析作为网络建立连接的第一个步骤,对恶意域名进行快速识别是阻断异常网络行为的有效措施。本研究利用机器学习和随机搜索算法,提出了一种基于SVM-RFE和粒子群优化算法的恶意域名检测模型。分析域名字符特征、解析特征和注册特征,使用SVM-RFE算法进行特征权重排序,通过优化的粒子群算法确定最佳SVM参数和特征选择。实验证明该检测模型具有较好的效率和准确度。     

一种新的多视角背景下人脸检测方法

针对实际生活中普遍存在的多视角、多人脸检测问题,提出了一种新的分类器训练方法及人脸检测的解决方案;首先采用NPD差分特征对人脸特征进行描述,NPD特征通过判断两个像素值间相对差异对人脸进行描述,其特征值可从二维表直接获取,能大大节省训练时间;同时提出了一种深度二叉特征树结构来训练分类器,可有效结合特征间的关联性,将训练得到分类器与肤色算法相结合来提高检测速度;通过在CMU人脸数据库上对所提出算法进行验证,仿真结果证明在多人脸、多视角检测背景环境下,该算法较Ada Boost算法在检测率提高了8.7%,误检率降低了4.1%,检测速度提高了27.7%。     

MapReduce模型下增量重复数据检测方法

针对重复数据检测过程中增量数据重复值检测问题进行分析,在基本近邻排序算法基础上,提出增量近邻排序比较算法。该算法通过跳动窗口形式比较相邻数据,大大减少了数据比较次数;同时引入MapReduce模型对该算法加以改进以提高其海量数据处理的能力。实验表明,改进后的增量近邻排序比较算法在保证检则结果准确的前提下,能够有效提高增量数据重复检测的速度,并且算法具有较高的稳定性,更适应海量数据环境中重复数据检测任务。     

基于粗糙集分类的网络入侵检测

提出使用粗糙集分类(RSC)算法进行智能化的网络入侵检测.该方法可以在生成检测规则之前完成特征排序,且不需要多次重复迭代计算,提高了入侵检测系统的效率;同时,生成的检测规则是"if-then"格式的产生式,易于解释.仿真实验表明,RSC对Probe和DoS攻击具有比支持向量机(SVM)略好的高检测率,但是训练时间比SVM更长,采用混杂遗传算法求解粗糙集约简可进一步减少RSC的训练时间.     

基于曲率和积分投影的人脸特征检测

针对以往基于图像的人脸特征检测对光照敏感的缺陷,提出了一种基于3D数据的人脸特征检测算法.首先对人脸3D数据计算其主曲率,设定阈值进行人脸特征的初步分割得到二值化的分割图,然后在二值化图上进行水平和垂直积分投影进一步确定人脸特征的位置,最后利用人脸特征的先验拓扑知识对检测到的人脸特征进行验证.实验结果表明,该算法能够有效地提取人脸特征点,具有一定的鲁棒性.     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

均值加速中值滤波算法

本文介绍一种均值加速中值滤波迭代算法,该算法不需要对所有像素的邻域值进行排序,而是对像素的邻域值有选择性的排序,排序后的中值直接替代原像素值。理论分析与实验结果表明:该算法能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度,可将常用的快速排序算法复杂度(ONlnN)简化为O(N(1 lnN)/2),且去噪声效果良好,在图像处理中有广泛的应用前景。     

基于旋转FHOG-LBP特征旋翼无人机动态检测算法

针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换(Fourier),使其具有快速旋转不变性,在局部二进制模式(LBP)上加入角度旋转偏移值,进行串行融合得到旋转FHOG-LBP特征,使用支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)进行训练,并使用滑动窗口的检测算法对目标进行检测;最后,通过无人机动态目标测试集进行了实验,实验结果表明,提出的动态检测算法比传统方法精度和时效提高。因此,该方法可以解决具有动态变化或旋转变化的目标检测困难的问题。     

基于改进随机Hough变换的圆形目标检测算法

圆形目标检测在各个领域得到了广泛应用.为了提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,文章提出了一种改进随机Hough变换的圆形目标检测算法.算法首先用区域增长和RGB二值分割等算法对不同背景的图像进行二值分割和去噪处理,接着对连通域分割的特征区域用具有圆形性特征的边缘点进行候选圆的检测和验证.实验对比结果表明,本文算法可以显著提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,算法计算量小、运行速度快、鲁棒性强.     

基于改进的表格查询法的二级倒立摆模糊控制

研究了二级倒立摆系统的模糊控制问题,对表格查询算法在二级倒立摆上的应用进行了详细介绍,通过引入输入-输出数据对及模糊规则置信度的概念,去除冗余规则,减少了控制规则,使控制器的控制规则更为简单、有效。通过建立模糊规则,构造模糊控制器,实现了倒立摆系统的稳定性控制。研究结果表明,该算法具有简单、实时跟踪效果好等特性。     

基于模糊规则自动获取的模糊主动轮廓模型

为了引入更多的不确定性先验信息来指导轮廓提取,首先提出了一种新的模糊主动轮廓模型(FuzzySnake),然后针对模糊主动轮廓模型中模糊推理规则难以确定的问题,提出了一种改进的遗传算法———多种群共生遗传算法,并用于相关模糊规则的自动获取,最后给出了用新的模糊主动轮廓模型从人工合成图像、加噪测试图像和实际的超声图像中提取目标轮廓的实验结果.实验表明,在模糊主动轮廓模型中利用多种群共生遗传算法进行模糊规则自动获取,不仅能有效克服模糊规则需向领域专家学习才能获取的局限性,而且能有效地降低传统模型对噪声的敏感性,使模型的参数调整得以简化.     

一种基于模糊Petri网的操瞄系统故障诊断方法

针对操瞄系统故障诊断建模中动态行为较难描述的问题,利用模糊Petri网的方法对系统中的故障传播进行建模.引入模糊产生式规则进行知识表示,研究了模糊Petri网的故障诊断建模方法及其推理算法.利用该方法对某牵引火炮的操瞄系统进行故障分析. 分析结果表明,基于模糊Petri网的故障诊断方法,结构简单、易懂,具有良好的故障表达形式以及有效的模糊推理能力,是一种行之有效的故障诊断方法.     

基于模糊关联规则的高考数据分析

在对普通高考数据进行简要的分析之后,把模糊聚类与经典关联规则算法结合起来,提出了一种改进的关联规则算法并应用于普通高考数据分析中.实验取得了较好的结果,表明本方法是可行的     

基于规则的T-S模糊神经网络

该文提出了一种基于规则的Ｔ－ Ｓ模糊神经网络的结构和相应的算法。首先用自组织算法对学习数据进行聚类生成一组初始的模糊规则,然后用误差反传法细调网络参数,通过仿真验证,该模糊神经网络具有结构简单,拟合精度高等优点。     

模糊决策树归纳算法及应用

使用分类信息熵极小化启发式，对分类问题中属性值为模糊集时，提出了直接用隶属度作为连续值变元来产生决策树的算法，将该算法应用于大型旋转机械振动故障诊断的规则提取上，经实践检验，所提学习算法合理。     

基于云计算的模糊规则挖掘算法在入侵检测中的应用

提出了一种基于云计算的模糊规则挖掘算法的入侵规则检测方法.以模糊集理论为基础,提出了在入侵关联规则挖掘中将特征属性模糊集作为单一属性来处理的模糊规则挖掘算法,有效地解决入侵规则中出现不相关规则和"尖锐边界"等问题.在云计算平台上进行算法的验证,利用云计算平台可进行大规模计算和数据处理的特点,得出该思想在入侵检测具有较好的应用效果和前景.     

基于概念层级和分层挖掘的非单调数据挖掘算法

引入概念层级和采用分层挖掘处理数据挖掘中的非单调性,提出了结合粗糙集和概念层级的非单调规则挖掘算法,以及基于混合知识模型和分层挖掘的非单调数据挖掘算法,通过一故障诊断实例,阐明了该算法的原理,并介绍了基于遗传算法的模糊规则自动生成和故障诊断神经网的构造。     

从数据库中提取规则的神经网络方法

评述了利用神经网络从数据库中进行规则发现的几种方法,采用权值组合算法提取规则;利用模糊推理神经网络,采用CamDelta算法提取模糊规则;基于从数据中提取模糊控制规则利用生长自组织映射神经网络,采用分级聚类SOM算法发现规则利用CFNet网络,基于可信度因子,提取不确定性规则;利用模糊颗粒神经网络,采用启发式学习算法,从数值-语言数据中发现规则.提出了数据库中提取规则所面临的几个问题,以及解决这些问题的某些思路.具体提出了一种分布式环境下基于多Agent技术的规则提取方法.图6,参17.     

基于遗传算法的模糊规则自动获取

在遗传算法的基础上,给出了一种能够自动获取模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型．模拟结果验证了该模型的有效性。