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题名互信息医学图像配准中PV插值算法的改进
被引量:8
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作者
陈伟卿
华顺刚
欧宗瑛
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机构
大连理工大学机械工程学院CAD&CG研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第20期113-115,共3页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)No.863-306-ZD13-03-6
大连市科技局科技计划项目(No.2005E21SF134)~~
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文摘
基于互信息的医学图像配准算法中,传统的部分体积插值法(PV)使互信息函数在像素整数倍位移处产生局部极值,使优化算法陷于局部最优解,从而导致错误配准。提出用Blackman-Harris窗sinc函数作为核函数,对传统PV插值法进行改进,同时将参与插值的邻域点从4个增加到16个,有效消除了局部极值,得到了光滑的互信息函数曲线。具体配准实验证明,该方法可行,且有更高的鲁棒性。
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关键词
图像配准
互信息
部分体积插值
局部极值
Blackman-Harris窗sinc函数
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Keywords
image registration
mutual information
partial volume interpolation
local extremes
Blackman-Harris windowed sinc function
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分类号
TP791.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于k-means和决策树的混合入侵检测算法
被引量:4
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作者
李鹏
周文欢
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机构
南京国电南自电网自动化有限公司
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出处
《计算机与现代化》
2017年第12期12-16,共5页
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文摘
随着网络复杂度的增加,传统的入侵检测方法已经无法满足日益增长的安全需求。采用大数据的挖掘算法提高入侵检测的检测率是当前研究的热点。为此,本文提出一种基于k-means和决策树算法的混合入侵检测算法(KDI)。该算法首先对数据预处理的离散化方法进行改进,获取高质量样本数据,并根据现实中易出现类别信息增益比差异小的特点,利用k-means算法根据增益比差异将样本数据先分类再建立决策树,提升了算法的检测率。实验结果表明KDI算法能够有效地检测网络数据中隐含的已知和未知的入侵行为。
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关键词
K-MEANS
决策树
入侵检测
数据离散化
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Keywords
k-means
decision tree
intrusion detection
data discretization
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分类号
TP791.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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