一种基于图论的聚类算法NeiMu

提出一种新的基于图论的聚类算法NeiMu。该算法首先分析数据中的对象,寻找每个对象的k近邻,根据k近邻关系构造k近邻有向图,然后通过k近邻有向图中的k-互邻居关系构造k-聚类图,发现数据中的自然聚类。算法的特点是根据数据之间的互为k近邻关系确定数据中的自然簇,而不必引入其他方法来划分小簇,从而能够保证对象不会被错误聚类,仅会与其他小簇一起融合到一个大簇中。这一优点可以有效保证NeiMu算法的聚类质量。而且,NeiMu算法给出的这种类似自底向上的层次聚类结果还有利于用户根据渐变的结果确定最佳的k值。实验结果表明,该算法对密度变化大的数据、大小相差大的数据、任意分布形状的数据均具有很好的聚类质量,对孤立点也很健壮。     

基于多子空间直和特征融合的人脸识别算法

多个子空间直和能保证多个子空间数据融合时多个子空间得到的特征向量相互两两正交,融合数据采用该特征表示时冗余最小,更有利于分类识别。本文基于多子空间直和进行特征融合,提出了一种新的人脸识别算法。通过 2DPCA算法,首先分别计算所有训练样本归一化后正脸、左侧脸及右侧脸图像的协方差矩阵的各P个最大特征值对应的P个相互正交的特征向量,然后通过选取3个子空间的部分满足直 和条件的特征向量组成各自的特征空间(投影空间),再将样本正脸、左侧脸及右侧脸图像分别向各自特征空间投影得到3个特征矩阵,最后将此3个特征矩阵融合为该样本的特征矩阵用于最近邻分类器进行分类识别。最终通过本文3组实验数据的对比说明了该 算法能减少计算量并且提高了识别率。     

一种基于分类和相似度的报警聚合方法

提出一种报警聚合方法,将所有报警按攻击类别分为四类,不同报警属性根据其值的特点分为四类,在此基础上采取不同的属性相似度计算方法,设置不同的期望阈值,可通过外部接口在运行时动态调整阈值。属性相似度结果依据不同分类在最后结果中占据不同权重,聚合判决依赖于所有相似度的加权平均结果,聚合结果取决于具有最大相似度的超报警是否大于给定的阈值。实验结果表明,本算法能有效减少重复告警。     

基于时空上下文信息的POI推荐模型研究

随着基于位置的社交网络(LBSN)技术的快速发展,为移动用户提供个性化服务的兴趣点(POI)推荐成为关注重点。由于POI推荐面临着数据稀疏、影响因素多和用户偏好复杂的挑战,因此传统的POI推荐往往只考虑签到频率以及签到时间和地点对用户的影响,而忽略了签到序列中用户前后行为的关联影响。为了解决上述问题,该文通过序列的表示考虑签到数据的时间影响和空间影响,建立了时空上下文信息的POI推荐模型(STCPR),为POI推荐提供了更精准的个性化偏好。该模型基于序列到序列的框架下,将用户信息、POI信息、类别信息和时空上下文信息进行向量化后嵌入GRU网络中,同时利用了时间注意力机制、全局和局部的空间注意力机制来综合考虑用户偏好与变化趋势,从而向用户推荐感兴趣的Top-N的POI。该文通过在两个真实的数据集上实验来验证模型的性能。实验的结果表明,该文所提出的方法在召回率(Recall)和归一化折损累计增益(NDCG)方面优于几种现有的方法。     

结合相对熵和多跳转发路由的改进WSN节能策略

目前,基于低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)的改进协议大多是从簇头选举、簇的分布、路径选择等方面入手,数据之间的冗余性考虑不够。提出了一种结合相对信息熵的改进LEACH协议(LEACH-CIE),结合相对熵模型,计算节点相邻两个周期数据概率分布的相对熵值,再与阈值进行比较,以此判断数据的冗余度,通过拒绝冗余数据的传输,达到降低网络能耗的目的。在数据发送阶段,考虑通信距离、能耗比等因素,提出一种兼顾自身剩余能量的多跳转发路由(MFRCRE),优化节点转发条件,均衡网络各节点的能量消耗速率。实验结果表明,该方法可以有效地降低并均衡网络节点的能耗以延长网络生存周期。     

一种基于LEACH的异构WSN能量均衡成簇协议

无线传感网络低功耗路由的研究对于延长无线传感网络的生存周期具有重要的意义。针对多种类型数据同时采集的异构无线传感器网络,提出了LEACH改进协议—可变通信周期策略的能量均衡成簇协议ACPSEB-LEACH（Alterable Com?munication Period Strategy and Energy Balanced-LEACH）,该协议从抑制节点数据发送量方面出发,将数据采集周期与数据通信周期分离,采取簇内可变通信周期策略以减少部分节点的能量消耗。在此基础上,引入节点活跃度因子进行簇头选举公式优化和成簇优化,实现全局网络能量均衡。仿真表明,改进后的协议在延长网络生存周期、平衡全局能量上有更好的效果。     

一种基于时空相关性和异常检测的改进WSN节能策略

针对降低无线传感网能耗和保证数据精度之间的矛盾,提出了自适应采样数据并利用压缩感知进行压缩的方法.传统的基于压缩感知的无线传感器数据压缩,只采样部分节点的数据,对于未被采样节点感知到的突发事件很有可能发生漏检情况.本文方法检测所有节点上传的数据再进行压缩,可以有效避免漏检情况的发生.根据信号具有时间相关性的特点,本文采用基于方差分析ANOVA(Analysis of Variance)原理改进的传感器自适应采样频率方法,并考虑节点剩余能量,减少平稳信号的采集次数,均衡网络节点能耗.在LEACH协议基础上,对簇内数据进行压缩感知的方法对数据进行压缩从而减少数据的空间相关性并传输到汇聚节点,以减少网络整体的能量消耗.针对可能的漏报情况,提出一种改进的局部事件监测算法-滑动窗口局部事件监测SW-LED(Sliding Window-Local Event Detection)算法,实现了实时准确的异常检测和预警.实验结果表明本文方法既可以有效的均衡网络节点能耗以提高网络生存周期,同时保证了数据的精度,对于异常情况的识别率也有很大的提高.     

基于特征子空间直和的跨年龄人脸识别方法

针对跨年龄人脸识别任务,在同时进行人脸身份识别和年龄分类这两个任务的多任务卷积神经网络的基础上加入直和模块,提出了一种基于特征子空间直和的多任务卷积神经网络(FSDS-CNN).该网络利用2个并行子网分别从深度特征中提取出身份相关特征和年龄相关特征,并对这2个相关特征所对应的特征子空间施加直和约束,使得身份相关特征与年...     

一种基于关联和代理的分布式入侵检测模型

提出了一种分布式IDS系统模型,其采集单元基于已有集中式IDS,仅增加后台信息转换组件,将其告警信息转换为标准的IDMEF格式;数据分析单元基于各种已有关联算法,对各集中式IDS上报的IDMEF信息进行关联和汇聚;采集单元和分析单元采用自治Agent实现;节点间信息的传递基于订阅的模式。使用该模型能较为迅速并经济地搭建一个性能良好的分布式IDS系统。     

嵌入式人脸检测算法的研究与实现

使用人脸类Haar特征、快速人脸检测算法Adaboost进行人脸检测。针对ARM的不足,将经过PC机训练得到的人脸分类器文件通过网络传输到嵌入式平台,结合人脸检测算法,实现了一种嵌入式人脸识别系统,较好地解决了嵌入式人脸检测系统由于训练人脸图像数据巨大而造成处理效率低的难点。基于EELiod 270嵌入式开发平台实现了...