陆虎
- 作品数：22 被引量：164H指数：6
- 供职机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目江苏省软件与集成电路专项基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学电子电信更多>>
- 一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法
- 2007年
- 传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.
- 陆虎宋余庆
- 关键词：智能优化算法遗传算法禁忌搜索模糊聚类
- 基于混合聚类算法的异常检测方法
- 2008年
- 模糊聚类算法是一种无监督的机器学习方法,能够有效地检测出网络入侵中未知的异常攻击行为,但模糊聚类算法实质上是一种迭代寻优方法,容易陷入局部最优解.因此结合遗传算法的全局搜索特性与禁忌算法的局部搜索特性,提出了一种基于遗传禁忌搜索的混合模糊聚类算法,实验表明该方法能有效避免局部最优解、得到正确的聚类结果,在KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法具有更高的检测率和较低的误检率.
- 陆虎徐景
- 关键词：模糊聚类异常检测遗传算法禁忌搜索
- 通信原理精品课程实验的SystemView仿真
- 本文介绍了通信原理实验的SystemView仿真分析的实验方法，并通过具体实例阐述了仿真实验的过程，从中体现用SystemView仿真实验的特点。将SystemView可视化动态仿真应用到通信原理课程的实验，使一些抽象的...
- 李永忠武小凤陆虎
- 关键词：通信原理精品课程可视化仿真教学质量
- 文献传递
- 一种结合深度学习特征和社团划分的图像分割方法被引量：5
- 2018年
- 图像分割方法是一种非常重要的图像分析技术,现有常用图像分割方法都需要依靠人工提取特征来抽取图像的特征.本文提出了一种新的基于深度学习特征和社团划分方法结合的图像分割方法.基于深度学习特征抽取方法,采用卷积神经网络(CNN)模型抽取了图像的深度学习特征.首先,SLIC超像素算法将图像由像素级转化为区域级,划分成超像素区域,针对每个超像素区域,我们提取了深度学习特征.另外在结合超像素区域颜色特征的基础上,构建成了新的超像素区域相似度矩阵.然后我们基于社团划分的思想对相似度矩阵进行了划分.为了能自动识别图像分割的个数,我们使用了模块度Q自动确定最佳的社团个数,实现了图像的自适应分割.为了说明本文提出方法的有效性,我们在BSDS500数据集上进行了实验测试,并与现有的几种著名图像分割方法进行比较.在不同图像上的分割实验结果表明,我们提出的图像分割算法优于其它几种方法.
- 胥杏培宋余庆陆虎
- 关键词：谱聚类
- 医学肝脏图像Gabor小波纹理特征研究被引量：6
- 2008年
- 针对肝脏图像自身特点,研究了Gabor小波纹理特征在医学肝脏图像识别中的意义,提出一种基于Gabor小波纹理特征的医学肝脏图像识别方法。实验表明:引进Gabor小波纹理特征能较好地实现医学肝脏图像识别问题;与其它典型图像识别方法对比结果验证,新方法可以取得更高的识别率。
- 郭依正陈健美宋余庆朱玉全陆虎
- 关键词：GABOR小波纹理特征模式识别
- 不确定聚类算法及其在入侵检测系统中应用被引量：3
- 2008年
- 聚类算法是一种无监督分类方法,能够很好地应用于入侵检测、模式识别中。结合入侵数据集的特点,通过定义两个新的隶属程度判断准则参数,提出了一种新的隶属关系不确定的可能性模糊聚类算法,并给出了具体算法实现。该算法实现了对入侵数据集的自主学习和检测过程。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。
- 陆虎李永忠
- 关键词：入侵检测模糊聚类
- 具有小世界网络搜索能力的智能微粒群算法
- 2009年
- 微粒群算法中微粒的邻域搜索范围具有典型的小世界网络特征.文中借鉴小世界网络的生成过程,提出了具有小世界网络搜索能力的智能微粒群算法,将全局寻优位置gbest的更新过程看作为随社会网络结构优化过程的传递,实现了微粒邻域结构的动态变化.从实验结果看出,在不同的测试函数上改变微粒的邻域结构能得到不同的结果.
- 陆虎李永忠
- 关键词：微粒群算法小世界网络邻域搜索拓扑结构
- 移动代理Aglet体系安全性的改进与实现被引量：7
- 2007年
- Aglet是一个带有一定智能性的移动软件实体,能够自主地从一台主机移动到另一台主机。相比传统的服务器客户端程序具有更大的灵活性,但安全问题一直是需要研究的重点。在简单介绍了其现有安全特性的基础上,提出了混合利用签名认证、加密和传输层安全协议等技术来完善Aglet的安全体系。从实验中得证,这样能有效地提高整个系统的安全性和完整性。
- 陆虎薛万宇徐景
- 关键词：AGLET移动代理TLS安全性
- 基于低秩自动编码器及高光谱图像的茶叶品种鉴别被引量：13
- 2018年
- 提出一种基于低秩自动编码器及高光谱图像技术的茶叶品种鉴别方法。应用高光谱成像系统采集5个品种的茶叶样本高光谱图像数据,利用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(ROI),并提取茶叶样本在ROI的平均光谱作为该样本的原始光谱数据。由于高光谱信息量大、冗余性强且存在噪声,运用自动编码器和低秩矩阵恢复结合的低秩自动编码器(LR-SAE)对原始光谱数据进行降维,在自动编码器降维基础上加入去噪处理,提取鲁棒判别特征。在此基础上应用支持向量机(SVM)和Softmax分类算法对降维后的茶叶样本高光谱数据分类。通过5折交叉试验验证,LR-SAE-SVM模型的预测集准确率达到99.37%,SAE-SVM模型的预测集准确率为98.82%;LR-SAE-Softmax模型的预测集准确率达99.04%,SAE-Softmax模型的预测集准确率为97.99%。研究结果表明,相较于未进行去噪处理的传统自动编码器,LR-SAE降维之后的分类建模效果有所提升,将其应用于茶叶品种鉴别是可行、高效的。
- 孙俊靳海涛武小红陆虎沈继锋戴春霞
- 关键词：茶叶降维
- 基于深度自动编码器的小麦种子聚类识别方法被引量：2
- 2020年
- 为了实现利用人工智能或机器学习方法提高农业生产效率,针对农业数据分析中特征提取和类别识别的问题,构建了一个基于深度神经网络的自动编码器,该网络不仅能够分析农业数据的固有属性特征,还能自动学习潜在的高级特征.通过在自动编码器中引入了一个高斯核聚类模块,提出了一个新的损失函数反向调节整个网络训练,使其逐步实现聚类的结果,最终实现了一种新的基于自动编码器的高斯核模糊聚类方法(AE-KFC).该聚类方法是一种基于自动编码器的端到端深度神经网络学习方法.最后在农业小麦种子的数据集上进行了试验测试,相比其他的一些聚类算法,提出的聚类算法取得了较好的性能结果.结果表明:新型的机器学习算法有助于提高农业数据分析的效果,具有广泛的应用价值.
- 刘赛雄耿霞陆虎
- 关键词：小麦聚类
