中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题基金
- 作品数：34 被引量：187H指数：6
- 相关作者：闫德勤郑宏亮刘胜蓝张岩吴晓婷更多>>
- 相关机构：辽宁师范大学大连理工大学沈阳医学院更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家自然科学基金大连市科技局科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进的CAIM算法被引量：1
- 2010年
- 在CAIM算法中,离散判别式仅考虑了区间中最多的类与属性间的依赖度,使离散化过度而导致结果不精确。基于此,提出对CAIM的改进算法,该算法考虑到按属性重要性从小到大顺序进行离散,同时根据粗糙集理论提出条件属性可分辨率概念,与近似精度同时控制信息表最终的离散程度,有效解决了离散化过度问题。实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别和分类预测,结果证明了该算法的有效性。
- 李慧闫德勤张迎春
- 关键词：连续属性离散化粗糙集
- 一种使MD5算法产生更强雪崩效应的方法被引量：1
- 2010年
- 通过研究不同的差分分析对MD5算法的攻击后发现,差分分析攻击之所以可以成功,是因为在MD5算法中改变了明文中一些特定位,而这些特定位的改变在许多轮中最多只影响链接变量的几个位,并且这些小的差分能在随后的多轮操作中得到纠正,从而产生了碰撞。这就说明原MD5算法的雪崩效应不能阻止差分分析的攻击,而为了提高MD5算法的安全性,必须提高其雪崩效应的敏感性。分析结果表明,用动态明文变化函数对MD5算法进行修改,能使其产生更敏感的雪崩效应,以此来有效防止差分分析攻击,提高MD5算法的安全性。
- 张鑫彦闫德勤
- 关键词：HASH函数MD5算法差分分析
- 可视密码学的Contourlet域图像水印被引量：4
- 2011年
- 将可视密码学引入到水印的预处理中,提出了一种Contourlet域的安全性较高的图像水印算法。该算法首先根据可视密码理论将水印信息隐藏到一定数目的图片中,选取其中任一图片作为水印,然后对载体图像进行分块,通过聚类找出适合嵌入水印的块,并进行Contourlet变换,在变换系数的最大奇异值上嵌入水印。水印提取时只需用特定数目的图片对提取出的信息进行叠加,其过程无需大量计算和密码学知识。实验表明,该算法还具有抵抗噪声、滤波J、PEG压缩等常规攻击和抗剪裁等功能。
- 韩宁闫德勤韩丽丽
- 关键词：数字水印CONTOURLET变换模糊聚类奇异值
- NMF和Isomap相结合的图像检索新方法被引量：1
- 2011年
- 非负矩阵分解(NMF)能够提取图像的局部特征,是一种基于局部的数据挖掘方法,在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表空间上的分布,但NMF并未考虑数据的内在几何结构。提出了一种新颖的基于非负矩阵分解与非线性降维方法Isomap相结合的新方法,全局的非线性降维方法Isomap能发现数据的内在结构和相关性,使高维数据在低维空间变得可视化。将本算法应用于图像检索,实验表明,该方法能够更加准确地获取信息,提高检索的准确性。
- 刘婷婷闫德勤郑宏亮
- 关键词：非负矩阵分解数据降维多维尺度分析ISOMAP图像检索
- 基于密度信息的改进降维方法
- 2013年
- 扩散映射(diffusion maps)是一种基于流形学习的非线性降维方法。为了提高降维的效果,根据近邻点的选取对diffusion maps的降维效果影响,利用数据近邻点分布的不同,挖掘该数据点局部的密度信息,能够更好地保持数据的流形结构。利用样本点聚类后的类别信息构造密度信息指数,提出了一种改进的diffusion maps算法,有效地保持了高维数据中的流形结构,所提的新算法在多种实验中得到了证实。
- 贾洪哲闫德勤张岩
- 关键词：流形学习降维聚类
- 基于优化的LMNLDA的人脸识别研究被引量：1
- 2011年
- 提出了一种优化的LMNLDA的人脸识别方法。为了减弱边缘类对投影方向的主导作用,重新定义类间散度矩阵,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响,从而达到最优化。同时,在计算特征值时通过因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题。在人脸数据库YALE、ORL和PIE上进行试验,证明实验结果的有效性。
- 苗春玉闫德勤
- 关键词：线性判别分析散度矩阵人脸识别
- 一种基于局部线性嵌入的多流形学习算法被引量：3
- 2012年
- 针对局部线性嵌入算法在处理多流形数据时失效问题,提出一种新的基于局部线性嵌入的多流形学习算法.采用cam分布寻找数据点的近邻,避免了近邻选取方向的缺失;同时在获取重建权值矩阵的过程中引入一个正则项约束,从而降低了算法对噪声的敏感度.通过对分布在不同流形上的高维数据实验后发现改进算法具有很好的降维效果.为了进一步验证算法的有效性,将改进后的算法对COIL-20数据库进行图像检索,结果表明该算法不仅有较好的降维效果而且在多类别多形状流形学习中有很好的实用价值.
- 李燕燕闫德勤刘胜蓝郑宏亮
- 关键词：正则化局部线性嵌入
- 结合正态分布概率的FSVM被引量：1
- 2010年
- 针对当前模糊支持向量机(FSVM)一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,提出了一种计算FSVM的隶属度的新方法。首次使用基于正态分布概率的π型隶属度函数来计算隶属度,根据正态分布的特性,在考虑数据分布规律的同时求得数据点的隶属值,使得求得的数据能够更加准确地反应数据的特点,进而获得更好的分类函数。实验表明,这种方法较SVM和FSVM相比,降低了噪声数据的影响,并且有效地提高了分类的准确率。
- 刘婷婷闫德勤王琳
- 关键词：支持向量机模糊支持向量机
- 数据降维方法分析与研究被引量：83
- 2009年
- 全面总结现有的数据降维方法,对具有代表性的降维方法进行了系统分类,详细地阐述了典型的降维方法,并从算法的时间复杂度和优缺点两方面对这些算法进行了深入的分析和比较。最后提出了数据降维中仍待解决的问题。
- 吴晓婷闫德勤
- 关键词：数据降维主成分分析局部线性嵌入等度规映射计算复杂度
- 一种基于粗糙集理论的连续属性离散化新算法被引量：7
- 2010年
- 粗糙集理论中要求离散化保持原有决策系统的不可分辨关系,但以往的一些算法在离散过程中会使近似精度控制在可以接受的范围,即允许一定的错分。针对此不足,在保证决策属性绝对不改变的情况下,提出一种新的区间拆分方法,更合理有效地对连续属性进行离散化。实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别与分类预测,实验结果证明了算法的有效性。
- 李慧闫德勤韩丽
- 关键词：连续属性离散化粗糙集决策表数据挖掘
