基于LZ复杂性相似度的垃圾邮件识别

提出一个基于符号序列间LZ复杂性相似度的垃圾邮件识别方法。相比基于向量空间模型的邮件识别,邮件文本间的LZ复杂性相似度计算无需对文本进行预处理和特征提取。同时,K近邻规则的延迟学习特性适合于垃圾邮件样本需要动态调整的应用环境。在Ling-Spam邮件语料集上对提出的识别方法进行十重交叉验证,其总体的识别效果优于基于向量空间模型的部分统计和机器学习方法。

基于复杂性K近邻规则的蛋白质亚细胞位点预测

提出了一个基于符号序列LZ复杂性相似度和K近邻规则的蛋白质亚细胞位点类型预测的方法。相比许多其他特征参数,蛋白质序列的LZ复杂性相似度计算无需深入的生物学领域知识和除序列数据以外的其他辅助数据。同时,K近邻规则的延迟学习特性适合于亚细胞位点类型已知的蛋白质数据的动态增加。在标准的RH数据集上对该预测方法进行10重交叉验证,其总体的预测准确率优于4种对照预测方法。

x265的低复杂度帧内编码快速算法

为了降低x265的帧内编码复杂度,减少编码所需时间,本文针对新一代高效视频编码标准(HEVC)帧内编码单元(CU)划分以及预测单元(PU)模式选择的快速算法进行研究。采用经典的差分矩阵计算纹理复杂度,提出了一种根据当前编码单元子块的纹理复杂相似度与其编码所需要的总比特数以及量化参数之间的关系作为提前终止CU划分的判决条件,通过增加SATD的计算进一步减少PU模式选择的RDO候选列表的个数从而减少率失真代价计算的快速算法。实验结果表明,与x265的标准算法相比,该算法在平均峰值信噪比(PSNR)仅减少0.028dB和码率平均增加1.27%的情况下,能够平均减少32.34%的帧内编码时间。