国家自然科学基金(60873100)

作品数：25被引量：111H指数：6
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基于几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法被引量：5
《信息与控制》2019年第1期97-106,114,共11页肖宁 李爱军 
国家自然科学基金资助项目(60873100);山西省自然科学基金资助项目(2012011017-6)
为了解决当前图像水印技术难以抵御几何失真,使其鲁棒性较低与误检率较高的问题,提出了几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法.首先,引入Cat映射,对水印信息图像进行置乱;随后,借助非下采样Shearlet变换机制,对载体图像进行处理...
关键词：图像水印 几何校正 CAT映射 SHEARLET变换 水印嵌入 极谐变换 水印提取 
基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择加密算法被引量：5
《应用光学》2017年第3期406-414,共9页肖宁 李爱军 
国家自然科学基金资助项目(60873100)
为了实现对红外图像的选择性加密,提出了基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择算法。引入分段正弦变换,将输出图像分割为3个不同的区域,对每个区域完成不同的拉伸变换,完成初始红外图像的增强,凸显真实红外目标;再利用增强...
关键词：红外图像 选择性加密 多特征差异检测 联合控制映射 目标决策因子 TOP-HAT变换 引力模型 
基于圆谐分量展开与Gyrator变换域相位检索的光学图像加密算法被引量：21
《电子测量与仪器学报》2017年第6期876-884,共9页肖宁 李爱军 
国家自然科学基金(60873100);山西省自然科学基金(2012011017-6)资助项目
为了解决当前光学图像加密算法因其输出密文的相位信息完全被保留在纯相位掩码中,使其出现轮廓显现问题而降低算法安全性的不足,提出了基于圆谐分量展开与Gyrator变换域相位检索的光学图像加密算法。首先,引入Gyrator变换对明文进行处理...
关键词：光学图像加密 圆谐分量展开 Gyrator变换 球面相位因子 幅度约束条件 迭代相位检索 
多特征差异决策耦合Top-Hat变换的红外目标检测被引量：5
《光电工程》2016年第12期110-118,共9页肖宁 李爱军 
国家自然科学基金资助项目(60873100);山西省自然科学基金资助项目(2012011017-6)
为了提高红外图像弱小目标在复杂背景干扰下的检测精度,本文提出了基于多特征相似度差异决策与改进的Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法。该算法通过经典的Top-Hat的单一结构元素进行分割,形成多尺度结构元素,并依据弱小目标与其周围...
关键词：红外弱小目标检测 多特征紧密度差异 TOP-HAT变换 灰度变化映射 管道滤波模式 
基于粒化-融合的海量高维数据特征选择算法被引量：4
《模式识别与人工智能》2016年第7期590-597,共8页冀素琴 石洪波 吕亚丽 郭珉 
国家自然科学基金项目(No.60873100);山西省自然科学基金项目(No.2014011022-2;2013011016-4);中国博士后科学基金面上项目(No.2016M591409)资助~~
基于粒计算视角,提出粒化-融合框架下的海量高维数据特征选择算法.运用BLB(Bag of Little Bootstrap)的思想,首先将原始海量数据集粒化为小规模数据子集(粒),然后在每个粒上构建多个自助子集的套索模型,实现粒特征选择,最后,各粒特征选...
关键词：海量高维数据 特征选择 粒计算 套索(LASSO) 
基于粒计算与区分能力的属性约简算法被引量：7
《模式识别与人工智能》2015年第4期327-334,共8页冀素琴 石洪波 吕亚丽 
国家自然科学基金项目(No.60873100);山西省自然科学基金项目(No.2013011016-4;2014011022-2)资助
传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存,很难适应大数据背景下的数据分析.为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法.该算法运用统计学中的分层抽样技术,拆分原始大数据集为多个样本子集(粒),在每个粒上运用属性的区分...
关键词：海量数据 粒计算 属性约简 分层抽样 区分能力 
面向海量数据的K-means聚类优化算法被引量：13
《计算机工程与应用》2014年第14期143-147,共5页冀素琴 石洪波 
国家自然科学基金(No.60873100);山西省自然科学基金(No.2010011022-1);山西省科技基础条件平台建设项目(No.2011091001-0101)
针对集中式系统框架难以进行海量数据聚类分析的问题,提出基于MapReduce的K-means聚类优化算法。该算法运用MapReduce并行编程框架,引入Canopy聚类,优化K-means算法初始中心的选取,改进迭代过程中通信和计算模式。实验结果表明该算法能...
关键词：海量数据 聚类 MAPREDUCE K-MEANS算法 Canopy算法 
基于MapReduce的K-means聚类集成被引量：8
《计算机工程》2013年第9期84-87,共4页冀素琴 石洪波 
国家自然科学基金资助项目(60873100);山西省自然科学基金资助项目(2010011022-1)
针对传统聚类算法难以高效进行海量数据聚类分析的问题,提出一种基于MapReduce框架的K-means聚类集成算法。利用K-means算法生成不同聚簇数目的基聚类结果,改进共协关系矩阵,依据数据点对出现次数进行集成,自动得出最终聚类结果。实验...
关键词：海量数据 聚类 MAPREDUCE框架 K—means算法 共协关系矩阵 聚类集成 
基于Map Reduce的Bagging贝叶斯文本分类被引量：2
《计算机工程》2012年第16期203-206,211,共5页冀素琴 石洪波 卫洁 
国家自然科学基金资助项目(60873100);山西省自然科学基金资助项目(2009011017 4)
集中式系统框架难以进行海量文本数据分类。为此,提出一种基于Map Reduce的Bagging贝叶斯文本分类算法。介绍朴素贝叶斯文本分类算法,将其与Bagging算法结合,运用Map Reduce并行编程模型,在Hadoop平台上实现算法。实验结果表明,该算法...
关键词：分布式 MAP Reduce模型 文本分类 集成学习 朴素贝叶斯 BAGGING算法 
一种基于属性分割的产生式/判别式混合分类器被引量：1
《计算机应用研究》2012年第5期1654-1658,共5页石洪波 柳亚琴 
国家自然科学基金资助项目(60873100);山西省自然科学基金资助项目(2009011017-4)
为了利用产生式和判别式方法各自的优势,研究了基于属性分割的产生式/判别式混合分类模型框架,提出了一种基于属性分割的产生式/判别式混合分类器学习算法GDGA。其利用遗传算法,将属性集X划分为两个子集XG和XD,并相应地将训练集D垂直分...
关键词：分类 产生式 判别式 属性分割 遗传算法 
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