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无线传感器网络中的自身定位系统和算法 被引量：672
1
作者 王福豹 史龙 任丰原 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期857-868,共12页
作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础.介绍了无线传感器网络自身定位系统和算法的性能评价标准和分类方法,着重综述了近年来该领... 作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础.介绍了无线传感器网络自身定位系统和算法的性能评价标准和分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法及系统的原理和特点,并指出未来的研究方向. 展开更多
关键词 无线传感器网络 自身定位 定位
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量：450
2
作者 吕振肃 侯志荣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期416-420,共5页
本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典... 本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典型函数的测试结果表明 :新算法的全局收搜索能力有了显著提高 。 展开更多
关键词 自适应变异 早熟收敛 粒子群优化算法 全局收搜索能力 变异概率
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自动指纹识别中的图像增强和细节匹配算法 被引量：229
3
作者 罗希平 田捷 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期946-956,共11页
对自动指纹识别系统(automated fingerprint identification system,简称AFIS)的两个重要问题——指纹图像增强和细节匹配进行研究,给出了一种基于方向场的指纹图像增强算法,对Anil Jain等人提出的细节匹配算法进行了修正.采用一种新的... 对自动指纹识别系统(automated fingerprint identification system,简称AFIS)的两个重要问题——指纹图像增强和细节匹配进行研究,给出了一种基于方向场的指纹图像增强算法,对Anil Jain等人提出的细节匹配算法进行了修正.采用一种新的更简单的方法进行指纹图像的校准,并以一种简单而有效的方式将脊线信息引入匹配过程中,这样做的好处之一是以较低的计算代价有效地解决了匹配中参照点对的选取问题.另外,采用大小可变的限界盒来适应指纹的非线性形变.在FVC2000公布的指纹图像数据库上,按照FVC2000测试标准所做的实验显示,该算法比原算法有较大的改进. 展开更多
关键词 自动指纹识别 图像增强 细节匹配算法 图像处理 计算机
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一种新的变步长LMS自适应滤波算法 被引量：279
4
作者 覃景繁 欧阳景正 《数据采集与处理》 CSCD 1997年第3期171-174,共4页
传统LMS算法的优点是计算简单、易于实现，缺点是收敛速度慢，如果为加快收敛速度而增大步长因子μ，则会导致大的稳态误差，甚至引起算法发散。固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。本文通过建立步长因子μ与误差信号... 传统LMS算法的优点是计算简单、易于实现，缺点是收敛速度慢，如果为加快收敛速度而增大步长因子μ，则会导致大的稳态误差，甚至引起算法发散。固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。本文通过建立步长因子μ与误差信号之间的非线性函数关系，得出一种新的变步长自适应滤波算法（SVSLMS）。理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于传统的LMS算法和NLMS算法。即在计算量增加不多的前提下，能同时获得较快的收敛、跟踪速度和较小的稳态误差。 展开更多
关键词 算法 自适应滤波 LMS算法 信号处理
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零水印的概念与应用 被引量：283
5
作者 温泉 孙锬锋 王树勋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期214-216,共3页
已有的数字水印方法为了嵌入水印信息都对原图像数据采用各种方法或多或少地进行了修改 ,这样做使其鲁棒性和安全性受到限制 .零水印是不对原图像数据进行修改的一种新的数字水印技术 .本文利用了高阶累积量提取图像的特征来构造零水印 。
关键词 数字水印 零水印 三阶累积量 四阶累积量 DCT变换
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Rough集高效算法的研究 被引量：271
6
作者 刘少辉 盛秋戬 +2 位作者 吴斌 史忠植 胡斐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期524-529,共6页
深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种... 深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种完备的属性约简算法 .理论分析和实验结果表明 ,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高 . 展开更多
关键词 ROUGH集 高效算法 属性约简 人工智能
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基于模糊集合理论的主观信任管理模型研究 被引量：236
7
作者 唐文 陈钟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期1401-1408,共8页
在开放网络环境中,信任管理模型是信息安全的重要前提与基础,考察了主观信任的模糊性,运用模糊集合理论对信任管理问题进行了建模,给出了信任类型的定义机制和信任的评价机制,定义了主体信任的形式化表示,并提出了信任关系的推导规则,... 在开放网络环境中,信任管理模型是信息安全的重要前提与基础,考察了主观信任的模糊性,运用模糊集合理论对信任管理问题进行了建模,给出了信任类型的定义机制和信任的评价机制,定义了主体信任的形式化表示,并提出了信任关系的推导规则,构造了一个完整的主观信任管理模型,为开放网络环境中的信任管理研究提供了一个有价值的新思路。 展开更多
关键词 信任管理 主观信任 信任向量 信任类型 信任推导
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基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现 被引量：218
8
作者 吴健 吴朝晖 +1 位作者 李莹 邓水光 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期595-602,共8页
Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要.该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的 Web服务发现方法.通过构建Web服务本体,给出一个明晰的We... Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要.该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的 Web服务发现方法.通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论.文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上.引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法. 展开更多
关键词 本体 WEB服务 词汇语义相似度 WEB服务发现
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基于奇异值分解的数字图像水印方法 被引量：217
9
作者 刘瑞祯 谭铁牛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期168-171,共4页
随着计算机和网络技术的飞速发展 ,数字图像、音频和视频产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法 ,另外通信系统在网络环境下的信息安全问题也日益显露出来 .数字图像水印技术为上述问题提供了一个潜在的解决方案 .所谓水印技术就是将数... 随着计算机和网络技术的飞速发展 ,数字图像、音频和视频产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法 ,另外通信系统在网络环境下的信息安全问题也日益显露出来 .数字图像水印技术为上述问题提供了一个潜在的解决方案 .所谓水印技术就是将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中 ,以起到版权保护、秘密通信、数据文件的真伪鉴别和产品标志等作用 .本文提出了一种新的基于奇异值分解的数字水印算法并且对该方法的理论基础给出分析 . 展开更多
关键词 数字水印 奇异值分解 鲁棒性 数字图像水印
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核聚类算法 被引量：195
10
作者 张莉 周伟达 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期587-590,共4页
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法 .通过利用 Mercer核 ,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后 ,在特征空间中进行聚类 .由于经过了核函数的映射 ,使原来没有显现的特征突现出来 ,从而能够更好地聚类 .该核聚类方法在性能... 该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法 .通过利用 Mercer核 ,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后 ,在特征空间中进行聚类 .由于经过了核函数的映射 ,使原来没有显现的特征突现出来 ,从而能够更好地聚类 .该核聚类方法在性能上比经典的聚类算法有较大的改进 ,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类 . 展开更多
关键词 核聚类算法 聚类分析 核函数 特征空间 模式识别
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流数据分析与管理综述 被引量：161
11
作者 金澈清 钱卫宁 周傲英 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1172-1181,共10页
有关流数据分析与管理的研究是目前国际数据库研究领域的一个热点.在过去30多年中,尽管传统数据库技术发展迅速且得到了广泛应用,但是它不能够处理在诸如网络路由、传感器网络、股票分析等应用中所生成的一种新型数据,即流数据.流数据... 有关流数据分析与管理的研究是目前国际数据库研究领域的一个热点.在过去30多年中,尽管传统数据库技术发展迅速且得到了广泛应用,但是它不能够处理在诸如网络路由、传感器网络、股票分析等应用中所生成的一种新型数据,即流数据.流数据的特点是数据持续到达,且速度快、规模宏大;其研究核心是设计高效的单遍数据集扫描算法,在一个远小于数据规模的内存空间里不断更新一个代表数据集的结构棗概要数据结构,使得在任何时候都能够根据这个结构迅速获得近似查询结果.综述国际上关于流数据的概要数据结构生成与维护的研究成果,并通过列举解决流数据上两个重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣. 展开更多
关键词 流数据 概要数据结构 界标模型 滑动窗1:3模型
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互联网端到端拥塞控制研究综述 被引量：90
12
作者 章淼 吴建平 林闯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期354-363,共10页
随着互联网规模的增长,互联网上的用户和应用都在快速地增长,拥塞已经成为一个十分重要的问题.近年来,在拥塞控制领域开展了大量的研究工作.拥塞控制算法可以分为两个主要部分:在端系统上使用的源算法和在网络设备上使用的链路算法.在... 随着互联网规模的增长,互联网上的用户和应用都在快速地增长,拥塞已经成为一个十分重要的问题.近年来,在拥塞控制领域开展了大量的研究工作.拥塞控制算法可以分为两个主要部分:在端系统上使用的源算法和在网络设备上使用的链路算法.在介绍拥塞控制算法的基本概念以后,在源算法和链路算法两个方面总结了拥塞控制算法的研究现状,并分析了进一步的研究方向. 展开更多
关键词 互联网 拥塞控制 INTERNET 网络流量 源算法 计算机网络
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海量散乱点的曲面重建算法研究 被引量：131
13
作者 周儒荣 张丽艳 +1 位作者 苏旭 周来水 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期249-255,共7页
基于海量散乱点的曲面重建在机械产品测量造型、计算机视觉、根据切片数据的医学图像重建等领域中有重要应用 .给出了一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息 (包括测点法矢、曲面边界信息 )的散乱点集为处理对象 ,自动生成物体表面... 基于海量散乱点的曲面重建在机械产品测量造型、计算机视觉、根据切片数据的医学图像重建等领域中有重要应用 .给出了一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息 (包括测点法矢、曲面边界信息 )的散乱点集为处理对象 ,自动生成物体表面的三角网格模型的算法 .该算法首先根据测点的邻近测点估算曲面在该测点处的法矢 ,并采用优化的顺序对法矢方向进行调整以使各测点处的法矢都指向曲面外侧 ,最后用步进立方体算法输出三角网格模型 .采用新的方法计算切平面 ,不但进一步提高了效率 ,而且改善了曲面边界及尖锐棱边区域的重建效果 .还提出并解决了法矢方向传播中可能出现的局部“孤岛”问题 .同时 ,提出了一种对海量数据进行空间划分的算法 ,从而大大提高了海量数据的处理效率 .应用实例表明 ,算法效果良好 . 展开更多
关键词 逆向工程 海量数据 空间划分 面重建算法 CAD
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基于Tent映射的混沌优化算法 被引量：195
14
作者 单梁 强浩 +1 位作者 李军 王执铨 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期179-182,共4页
针对目前混沌优化算法寻优速度慢的问题,论证了Tent映射的优越性,并结合模式搜索法,构造了一种搜索速度较快的混合优化算法.该算法能够搜索全局最优解,并具有较快的搜索速度.通过算例验证了该方法的可行性和Tent映射的应用前景.
关键词 TENT映射 混沌优化算法 全局优化 模式搜索法
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模式识别中的支持向量机方法 被引量：118
15
作者 杜树新 吴铁军 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期521-527,共7页
针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一... 针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一鉴别法、一一区分法、M-ary分类法、一次性求解等多类别分类方法.最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例.作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力. 展开更多
关键词 模式识别 支持向量机 泛化能力 分类方法 海量样本数据训练算法分块法 分解法 模型选择方法
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基于领域知识重用的虚拟领域本体构造 被引量：112
16
作者 陈刚 陆汝钤 金芝 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期350-355,共6页
提出了一种重用现有领域知识库知识构造新领域本体的方法.该方法充分利用了领域知识模型以及领域本体相互之间存在的语义相关性,从语义匹配的角度探讨了构造新领域本体的可能性.首先给出了领域本体的一种结构化定义,然后讨论了领域模型... 提出了一种重用现有领域知识库知识构造新领域本体的方法.该方法充分利用了领域知识模型以及领域本体相互之间存在的语义相关性,从语义匹配的角度探讨了构造新领域本体的可能性.首先给出了领域本体的一种结构化定义,然后讨论了领域模型之间、领域本体之间存在的语义相关性,并给出了领域本体语义相关度的概念.以此为基础,重点讨论了基于生物种群进化方法构造新领域本体的选择、克隆、变异、杂交、合成和转基因方法.最后详细介绍了一个虚拟领域本体构造系统,并给出了具体分析实例. 展开更多
关键词 领域知识重用 虚拟领域本体构造 人工智能 领域知识库 领域本体 语义相关度
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快速开采最大频繁项目集 被引量：113
17
作者 路松峰 卢正鼎 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期293-297,共5页
发现最大频繁项目集是多种数据开采应用中的关键问题 .提出一种快速开采最大频繁项目集的算法 DM-FI( discovery maximum frequent itemsets) .该算法把自底向上和自顶向下的搜索策略进行了合并 .通过其独特的排序方法和有效的剪枝策略 ... 发现最大频繁项目集是多种数据开采应用中的关键问题 .提出一种快速开采最大频繁项目集的算法 DM-FI( discovery maximum frequent itemsets) .该算法把自底向上和自顶向下的搜索策略进行了合并 .通过其独特的排序方法和有效的剪枝策略 ,大大减少了候选项目集的生成 ,从而显著地降低了 CPU时间 . 展开更多
关键词 数据开采 知识发现 关联规则 最大频繁项目集 数据库
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神经网络的泛化理论和泛化方法 被引量：97
18
作者 魏海坤 徐嗣鑫 宋文忠 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期806-815,共10页
泛化能力是多层前向网最重要的性能 ,泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点 .文中综述了神经网络泛化理论和泛化方法的研究成果 .对泛化理论 ,重点讲述神经网络的结构复杂性和样本复杂性对泛化能力的影响 ;对泛化方法 ,则在介绍每... 泛化能力是多层前向网最重要的性能 ,泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点 .文中综述了神经网络泛化理论和泛化方法的研究成果 .对泛化理论 ,重点讲述神经网络的结构复杂性和样本复杂性对泛化能力的影响 ;对泛化方法 ,则在介绍每种泛化方法的同时 ,尽量指出该方法与相应泛化理论的内在联系 . 展开更多
关键词 神经网络 泛化能力 泛化理论 泛化方法
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蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用 被引量：100
19
作者 汪镭 吴启迪 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期45-48,57,共5页
将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解 ,通过将传统蚁群算法中的“信息量留存”过程拓展为连续空间中的“信息量分布函数”,定义了相应的求解算法。对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了良好的结果 ,显示了蚁群算法... 将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解 ,通过将传统蚁群算法中的“信息量留存”过程拓展为连续空间中的“信息量分布函数”,定义了相应的求解算法。对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了良好的结果 ,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续空间寻优问题 信息量分布函数 组合优化问题 NP问题
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支持向量机的若干新进展 被引量：74
20
作者 王国胜 钟义信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第10期1397-1400,共4页
支持向量机是九十年代中期发展起来的机器学习技术 ,与传统的人工神经网络不同 ,前者基于结构风险最小化原理 ,后者基于经验风险最小化原理 .实验表明 ,支持向量机不仅结构简单 ,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高 .本文是一篇综述 ,... 支持向量机是九十年代中期发展起来的机器学习技术 ,与传统的人工神经网络不同 ,前者基于结构风险最小化原理 ,后者基于经验风险最小化原理 .实验表明 ,支持向量机不仅结构简单 ,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高 .本文是一篇综述 ,介绍支持向量机研究的一些新进展 。 展开更多
关键词 支持向量机 机器学习 人工智能
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