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基于矩阵/张量分解优化NLC算法的MC-EEG压缩: 2014年; 针对脑电图压缩效率问题,本文提出一种新的基于矩阵/张量分解的近无损多通道脑电图压缩算法。通过矩阵/张量分解模型对MC-EEG多路形式进行有效地相关分析,从而提出基于"有损编码加上残余编码"组成的矩阵/张量的压缩算法,对有损编码器编码分解后的残余部分进行算术编码,有效地保证了原始信号和重构信号之间的最大绝对误差。在三个不同的头皮脑电图数据集和颅内脑电图数据集上的实验验证了本文算法的有效性,实验结果表明,在同样的压缩比下,该算法比基于小波体积脑电压缩算法平均误差低了近五倍。; 齐兴斌赵丽李雪梅田涛; 关键词：重构信号

基于PTM潜在Dirichlet分配的少量标记样本文本分类被引量：2: 2015年; 针对现实文本分类环境下通常仅有少量标记样本而影响分类精度的问题,提出了一种基于概率主题模型潜在Dirichlet分配的分类算法。借助标准词频逆文档频率函数将每个文档表示成术语权重向量;利用概率主题模型预处理以简化文档,并从文档中提取术语;再利用潜在Dirichlet分配模型进行关系学习,构建基于图的分类器完成分类。在公开的Reuters-21578资源库上的分类实验评估了该方法的有效性,相比分类效果较好的支持向量机,该方法在大部分情况下能够取得更高的分类精度。; 赵丽齐兴斌李雪梅田涛; 关键词：文本分类

基于图像置乱技术融合FRFT的光学图像加密被引量：4: 2014年; 针对二维图像加密系统的安全性问题,本文提出一种融合分数傅里叶变换和图像置换技术的光学图像加密方案。首先,使用jigsaw变换算法将原始图像分解成若干子图,并随机平移子图;然后,利用Arnold变换对图像像素进行置乱;最后,采用分数傅里叶变换加密置乱图像,并迭代重复这些过程。将jigsaw排列指标、Arnold频率和分数傅里叶阶等参数组成一个密钥空间,通过仿真实验在光学实现方面评估算法性能。实验结果表明,本文提出的方案具有很好的灵活性和鲁棒性。; 赵丽齐兴斌李雪梅田涛; 关键词：光学图像加密分数傅里叶变换图像置乱 ARNOLD变换

基于模糊支持向量机的图像分类方法被引量：2: 2013年; 电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的问题。为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法,通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足,解决了图像分类中的语义模糊问题。使用Internet上的六类自然图像进行测试,实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,分类性能显著提高。; 曹建芳焦莉娟; 关键词：模糊支持向量机特征提取图像语义图像分类

面向自然语言理解的图像情感语义检索被引量：1: 2014年; 随着多媒体技术的迅速发展,图像资源的管理和检索日益成为研究热点,目前的图像检索技术因忽略了情感因素而显得力不从心.通过对自然语言分词,应用OCC情感模型,实现了使用自然语言对图像库进行情感语义检索.以百度图片频道下载的800张自然风景图像数据建立图像库并进行测试,实验结果表明取得了良好的检索效果,可为更多类型的图像情感语义检索打好基础,具有一定的实用价值.; 曹建芳陈俊杰杨灿; 关键词：自然语言理解 OCC模型

基于绝对矩块截断编码融合Clifford代数的图像压缩: 2015年; 针对现有的图像压缩方法很难兼顾压缩效率和压缩后图像质量的问题,提出了一种基于绝对矩块截断编码和Clifford代数的融合方法。首先,将原始图像分为若干大小相等且互不重叠的局部小块;然后,利用绝对矩块截断编码保留每个子块的第一和第二矩;最后,利用Clifford代数将图像矩阵表示为最大完全平方和,并利用解码器重构图像。压缩实验结果表明,该方法的峰值信噪比可接近100 d B,结构相似度接近1,相比其他几种较新的方法,该方法取得了更好的压缩图像质量,并且降低了压缩耗时。; 赵丽齐兴斌李雪梅田涛; 关键词：图像压缩 CLIFFORD代数峰值信噪比

基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索被引量：5: 2016年; 针对传统的图像检索方法在处理海量数据时面临的问题,提出一种基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索方法。对分布式K-Means算法进行改进,优化了初始聚类中心的选择和迭代过程,并将其应用与场景图像的特征聚类中;充分利用Hadoop分布式平台的海量存储能力和强大并行计算能力,提出了海量场景图像的存储和检索方案,设计了场景图像特征提取、特征聚类以及图像检索三个阶段分布式并行处理的Map和Reduce任务。多组实验表明,提出的方法数据伸缩率曲线平缓,取得了优良的加速比,效率大于0.6,检索的平均准确率达到了88%左右,适合海量场景图像数据的检索。; 崔红艳曹建芳; 关键词：MAPREDUCE 特征聚类

一种改进的HSV颜色空间量化方法及其应用被引量：8: 2014年; 随着图像数据的海量增长,图像检索效率逐渐成为研究热点.为了提高图像检索的准确率,提出了一种改进的HSV颜色空间量化方法,细化色调H的分类,使量化结果更接近人类感知,并在此基础上采用分块策略进行仿真实验.实验结果表明,提出的方法能更好地描述图像的颜色特征,效果令人满意,具有一定的实用性.; 曹建芳陈俊杰赵青杉; 关键词：图像检索 HSV颜色空间

云计算中基于Session和内容等级的数据库请求分类算法被引量：4: 2013年; 云计算是当今世界IT行业的研究热点,在云计算实例中存在各种各样的用户对于数据库的请求,并且这些请求是海量的,如果不对这些数据库请求进行合理的分类,必然会对系统的性能造成很大的影响。如何对这些请求进行分类以达到Web QoS的标准,是云计算研究的一大难点和关键点。原来基于先来先服务的请求模式不仅不能满足客户优先级的要求,不能达到利益的最大化,而且不能使服务资源得到充分利用。因此,提出了基于Session和内容等级的数据库请求分类算法,该算法提出了基于Session和内容等级的性能函数,充分考虑了客户的优先级,使得优先级高的客户的请求优先得到服务资源;而对于优先级较低的请求,由于在算法中加入了时间函数,其优先级会随着等待时间的加长而变成优先级较高的请求,从而也会得到处理,不至于无限期地等待。因此,该算法既保证了优先级高的请求优先得到处理,又保证了优先级低的请求不至于由于优先级较低而得不到处理,是一种动态的数据库自适应的数据库请求分类。; 赵涓涓刘涛强彦卢军佐; 关键词：云计算 SESSION

基于改进的LSTM深度神经网络语音识别研究被引量：26: 2018年; 当前基于LSTM结构的神经网络语言模型中,在隐藏层引入了LSTM结构单元,这种结构单元包含一个信息储存较久的存储单元,对历史信息有良好的记忆功能.但LSTM中当前输入信息的状态不能影响到输出门最后的输出信息,对历史信息的获取较少.针对以上问题,笔者提出了基于改进的LSTM(long short-term memory)网络模型建模方法,该模型增加从当前输入门到输出门的连接,同时将遗忘门和输入门合成一个单一的更新门.信息通过输入门和遗忘门将过去与现在的记忆进行合并,可以选择遗忘之前累积的信息,使得改进的LSTM模型可以学到长时期的历史信息,解决了标准LSTM方法的缺点,具有更强的鲁棒性.采用基于改进的LSTM结构的神经网络语言模型,在TIMIT数据集上进行模型测试,结果表明,改进的LSTM识别错误率较标准的LSTM识别错误率降低了5%.; 赵淑芳董小雨; 关键词：语音识别

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国家自然科学基金(61202163)

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