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基于特征排名的图像隐写分析算法
被引量：
1
1
作者
张兴春
孙寿健
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期490-496,共7页
为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法。首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区...
为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法。首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区域随机抽取特征组成不同的特征子空间并训练集成分类器。最后使用集成分类器进行分类。实验结果表明,针对使用nsF5及S-UNIWARD算法进行隐写的频域及空域图像,本算法较传统分类器在检测错误率方面分别平均下降约0.006 5和0.006 2,具有较好的检测效果。针对频域与空域中两种不同的隐写算法,与传统的集成分类器相比,该算法具有更高的检测精度。
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关键词
隐写分析
集成分类器
特征排名
互信息得分
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职称材料
基于部分互信息和贝叶斯打分函数的基因调控网络构建算法
被引量：
4
2
作者
刘飞
张绍武
高红艳
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期876-883,共8页
从基因表达数据出发重构基因调控网络,可有效挖掘基因间调控关系,深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系,而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系,且能够处理高维低样本基...
从基因表达数据出发重构基因调控网络,可有效挖掘基因间调控关系,深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系,而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系,且能够处理高维低样本基因表达数据。但互信息过高估计基因间的相关性,条件互信息过低估计基因间的相关性,从而导致推断出的基因网络假阳性率和假阴性率较高,且不能推断基因调控方向。因而,基于部分互信息和贝叶斯打分函数,提出一种新的基因调控网络构建算法(命名为PMIBSF)。基于部分互信息,PMIBSF算法首先删除初始基因相关网络中的冗余关联边,然后采用贝叶斯网络互信息测试打分函数学习贝叶斯网络结构,快速构建基因调控网络。在计算机模拟网络和真实生物分子网络上,仿真实验结果表明:PMIBSF性能优于目前较流行的LP、PCalg、NARROMI和ARACNE算法,可高精度构建基因调控网络。
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关键词
部分互信息
互信息测试打分
贝叶斯网络
协方差矩阵
基因调控网络
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职称材料
题名
基于特征排名的图像隐写分析算法
被引量：
1
1
作者
张兴春
孙寿健
机构
武警黑龙江总队司令部
武警黑龙江总队佳木斯支队司令部
网络与信息安全武警部队重点实验室
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期490-496,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61403417)~~
文摘
为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法。首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区域随机抽取特征组成不同的特征子空间并训练集成分类器。最后使用集成分类器进行分类。实验结果表明,针对使用nsF5及S-UNIWARD算法进行隐写的频域及空域图像,本算法较传统分类器在检测错误率方面分别平均下降约0.006 5和0.006 2,具有较好的检测效果。针对频域与空域中两种不同的隐写算法,与传统的集成分类器相比,该算法具有更高的检测精度。
关键词
隐写分析
集成分类器
特征排名
互信息得分
Keywords
steganalysis
ensemble
classifier
feature
ranking
mutual
information
scores
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于部分互信息和贝叶斯打分函数的基因调控网络构建算法
被引量：
4
2
作者
刘飞
张绍武
高红艳
机构
西北工业大学自动化学院信息融合教育部重点实验室
宝鸡文理学院物理与光电技术学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期876-883,共8页
基金
国家自然科学基金(91430111
61473232
61170134)资助
文摘
从基因表达数据出发重构基因调控网络,可有效挖掘基因间调控关系,深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系,而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系,且能够处理高维低样本基因表达数据。但互信息过高估计基因间的相关性,条件互信息过低估计基因间的相关性,从而导致推断出的基因网络假阳性率和假阴性率较高,且不能推断基因调控方向。因而,基于部分互信息和贝叶斯打分函数,提出一种新的基因调控网络构建算法(命名为PMIBSF)。基于部分互信息,PMIBSF算法首先删除初始基因相关网络中的冗余关联边,然后采用贝叶斯网络互信息测试打分函数学习贝叶斯网络结构,快速构建基因调控网络。在计算机模拟网络和真实生物分子网络上,仿真实验结果表明:PMIBSF性能优于目前较流行的LP、PCalg、NARROMI和ARACNE算法,可高精度构建基因调控网络。
关键词
部分互信息
互信息测试打分
贝叶斯网络
协方差矩阵
基因调控网络
Keywords
part
mutual
information
mutual
information
test
Scoring
Bayesian
network
covariance
matrix
generegulatory
network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征排名的图像隐写分析算法
张兴春
孙寿健
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
下载PDF
职称材料
2
基于部分互信息和贝叶斯打分函数的基因调控网络构建算法
刘飞
张绍武
高红艳
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
4
下载PDF
职称材料
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