基于重复检测的多摘要消重方法

针对目前Web信息挖掘中存在大量页面重复的问题,从Web信息的组织角度对其中的一些关键问题进行深入分析,提出了基于关键词的部分相似页面消重算法——Web多摘要消重方法（multi abstractremoverepeat,MARR）。MARR方法对传统基于词表和倒排文件的Web信息数据库进行改装,增加一个字段用于记录关键词所对应的摘要块号,采用文本摘要算法,按倒排文件方式索引,根据内容基于查询词目的相似程度,在检索过程中过滤或标识与查询词目相关的部分内部重复现象,以获得更合理的检索结果组织形式。MARR方法还将传统按PageRank值顺序排列改成树型组织方式,以方便用户信息发现的需要。该方法在基于三明钢铁集团MES智能信息代理的原型化Web检索系统中得到应用。     

基于投影变换的声纳图像特征提取与识别

用投影变换的方法进行了成像声纳采集的水声图像特征提取与识别。阐述了Radon与扇束投影变换的特点与关系,并提出了一种基于图像边缘Radon变换的水声图像矩特征提取和识别方法。首先使用一种形态学边缘提取算子和细化算法提取二维图像中目标的轮廓,构造目标轮廓在 Radon变换空间的平移、比例和旋转矩不变量,并应用于三类水下物体的分类识别中,实验仿真结果表明该方法在运算速度上优于Hu’s不变矩和图像目标面Radon投影空间不变矩,具有很好的性能和较高的实用价值。     

投影方法用于网络机器人图像帧内编码

针对基于Internet的机器人遥操作系统中MPEG4算法的帧内编码问题,利用图像投影原理和机器人运动学方程,该文提出了一种优化措施,即快速实现机器人部分视频对象分割,从而满足帧内编码改进算法的要求。     

高维小波网络及其在丙烯腈收率预测中的应用

针对基于单尺度小波框架的高维小波网络,提出一种系统化的设计方法．首先在小波框架内提出一种小波基初始化方法;然后根据样本的分布特点,提出一种改进的小波基粗选方法;最后将自适应投影算法与AIC准则相结合,对小波基进行精选,同时完成网络参数的辨识．将该方法应用于丙烯腈收率的预测,研究结果表明了该方法的有效性．     

三角域曲面的TPIFS模型分形逼近

提出了一种三角域上逼近具有分形特征的自然复杂曲面和普通光滑曲面的统一数学模型．该模型是迭代函数系统与传统自由曲面造型的一种结合,文中给出的定理证明了它可以逼近任意三角域上的连续函数．模型的主要用途是曲面造型、形状描述及压缩．     

反射中间件的研究与进展

反射中间件是当前中间件技术研究中值得注意的一个新方向．它克服了传统中间件“黑箱”结构的缺陷,具有系统结构行为有序开放、可重配置等特点,能支持针对不同应用类型进行定制,可较好地适应动态变化的分布式环境和应用需求,已在移动计算、多媒体应用等多个领域展现出较好的应用前景．该文在介绍反射计算与反射系统基本知识的基础上,首先分析归纳了反射中间件的核心概念和基本原理,给出一个反射中间件的一般结构．在此基础上提出一个反射中间件分类与比较框架,涵盖了反射类型、反射时间、反射范围、实现机制等方面的内容,而后依据此框架对目前几种具有代表性的反射中间件系统作综述和比较．最后对该领域值得进一步研究的问题进行了分析和讨论．     

基于 Reed-Solomon 编码的抗边信道攻击云数据安全去重方法

跨用户数据去重技术, 通过在用户端减少重复数据上传来提高云端数据存储效率和用户的带宽使用效率。然而, 在数据上传过程中, 云服务商反馈给用户的确定性去重响应为攻击者建立了一个极具安全风险的边信道, 攻击者利用该边信道可推断出目标数据在云端的存在性隐私。现有的抗边信道攻击跨用户去重方法, 采用各种混淆策略试图扰乱攻击者的判断, 然而, 这些方法难以实现完全混淆, 攻击者仍然可通过字典攻击、附加块攻击等方式达到数据窃取的目的。目前, 如何防止攻击者利用边信道窃取数据的存在性隐私, 成为了跨用户数据去重技术亟待解决的重要问题。为应对这一挑战, 本文采用了一种基于广义去重的新型跨用户安全去重框架, 将原始数据从字节层面分解为基和偏移量, 对基进行跨用户去重, 并对偏移量进行云端去重。特别地, 本文采用 Reed-Solomon 纠删码编码思想实现基的提取, 使得从相似的数据中可以较高概率提取出相同的基。不仅可以实现对攻击者的混淆, 还可以有效节省通信开销和云端存储开销。此外, 为了进一步提高效率, 本文在偏移量上传前, 引入数据压缩算法, 减少偏移量间的冗余数据量。实验结果表明, 在实现有效抵抗边信道攻击的前提下, 本方法相比该领域最新工作在通信和存储效率等方面具有显著优势。     

面向云计算安全的无证书代理重加密方案

在无证书公钥密码体制下研究代理重加密技术,给出无证书代理重加密系统的形式化定义与安全模型,构建一个新的无证书代理重加密方案,并在随机预言模型下证明其在适应性选择明文攻击下是安全的。基于该方案,云服务商可利用用户提供的代理钥,将待分享的加密数据转换为针对其他用户的密文,其他用户采用自身私钥进行解密并访问原始数据,达到共享数据的目的。分析结果表明,该方案能够有效保证云环境下数据存储与共享的安全性及可靠性。     

双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法

分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用.但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳.针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法.在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与L3/2范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征.算...     

高分辨率遥感图像投影分析的靠岸舰船检测

目的 高分辨率遥感图像中,靠岸舰船检测有着广泛的应用前景,其主要难点在于舰船与港口陆地在空间上紧邻,在颜色和纹理特征上相似,舰船与港口陆地难以分割。针对这种情况,利用港口岸线平直的几何特点和靠岸舰船多为舷靠的停泊特点,提出一种基于投影分析的靠岸舰船检测方法。方法 首先,对原始图像进行预处理,利用K-means聚类算法与区域生长算法相结合的方式得到海陆分割图像,利用Sobel算子与Otsu分割结合的方式获取边缘图像;然后,通过改进的Hough变换提取直线特征,结合港岸几何特性定位港口岸线;再将海陆分割后的二值图像向沿岸线和垂直岸线两个方向进行投影,根据沿岸线方向投影形态确定和分离并靠舰船,根据垂直岸线方向的投影形态定位舰船目标;最后,利用舰船尺寸、长宽比、最小外接矩形占空比特征去除虚警。结果 在15个港口场景不同分辨率的遥感图像测试集上,本文方法整体检测率达到85.4%,虚警率达17.2%;限定分辨率范围在24 m的情形下,检测率提高到93.5%,虚警率降低至5.3%。结论 本文方法简单有效,无需港口先验信息,适用于多尺度和多方向的靠岸舰船目标检测任务,对不同类型舰船形态差异具有鲁棒性,且能够分离并靠舰船。