访问美国德雷克塞尔大学计算机专业的见闻及启示

1背景介绍 在江苏省政府2003年度公派留学计划“访问学者”项目资助下，我于2006年3月-2007年2月对美国德雷克塞尔大学（Drexel University）进行了访问研究。在美期间，我观摩了信息科学与技术学院信息处理专业、软件工程以及工程学院计算机科学与技术系计算机科学专业的软件工程、数据结构、数据库及数据库管理系统、高级人工智能、数据挖掘、数字图书等的教学，

基于多标记与半监督学习的入侵检测方法研究

机器学习所关注的问题是系统如何随着经验积累自动提高分类性能,这与入侵检测通过对外界入侵进行自我学习来提高其检测率和降低误报率是一致的。因此把机器学习的理论和方法引入到入侵检测中已成为一种有效方案。文中结合多标记与半监督学习理论,将ML-KNN算法应用于入侵检测系统。在KDD CUP99数据集上的仿真结果表明,该方法在入侵检测中能获得高检测率和低误报率。

基于模糊命题模态逻辑的形式推理系统(英文)

探讨基于可信度的模糊命题模态逻辑的形式推理,给出相关的模糊Kripke语义描述.其研究目的旨在解决基于模态命题逻辑的模糊推理的能行问题.在研究过程与方法上,以完全形式化的方法将模糊模态逻辑语法和语义统一在一个形式系统中,以模糊约束作为基本表达式,给出推理规则,建立了相应的模糊推理形式系统,并以形式系统中模糊约束集的可满足性来表示模糊推理的有效性,使模糊推理过程变得容易,为最终在计算机上实现基于模态逻辑的模糊推理打下了一定的基础.主要结论是证明了基于可满足性的模糊推理形式系统的可靠性与完备性.

基于改进视觉字典模型的图像检索算法

目前在图像检索领域,由于视觉字典其性能突出,已成为图像检索领域构建视觉词典的主流方法。但传统的视觉字典方法存在运行时间效率低、内存消耗大等缺点。因此本文采用ROOTSift算法提取图像的特征点并利用高效的K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典。该方法基于视觉字典构建视觉词汇直方图和倒排序索引文件,并对视觉词重新分配权重以提高检索命中率。最后利用欧氏距离法查询完成相似性匹配。试验结果表明该方法能提高图像检索的准确率,对大规模的图像检索能够达到很好的检索质量。

基于优化栈式降噪自动编码器的路面不平度检测

路面不平度严重影响着路面的使用寿命和乘坐的舒适性,为了根据路面谱密度检测路面平整度,提出了一种根据深度学习思想的优化栈式降噪自动编码器(SDAE)的路面不平度检测方法。以四自由度车辆振动模型为基础,将通过ADAMS仿真得到的汽车质心垂直加速度功率谱和汽车质心俯仰角加速度功率谱为输入样本,并利用优化后的降噪自动编码器对路面进行检测和分类,试验结果表明:基于优化后的栈式降噪自动编码器的路面不平度检测精度高达95.7%,提高了检测的准确率,并改善了传统方法的复杂流程,适用于路面不平度检测。

基于DICOM3.0的医学影像系统应用与研究

本文介绍了DICOM3.0标准,分析了DICOM图像文件和DICOM协议的运行机制,构建了基于DICOM标注的医学影像系统。从系统框架、系统功能分析、开发平台和主要图像处理算法等方面对医学影像系统的实现做了详细的分析,最后设计实现了基于DICOM标准的医学影像系统。

跨模态行人重识别研究与展望

行人重识别是计算机视觉的热门研究方向,其对智能安防、视频监控的发展有着重大意义.目前大部分工作主要集中在研究基于可见光的行人重识别,然而可见光摄像头无法在光线不足的黑夜中正常使用,而新型摄像头能够随机切换红外模式进行24小时视频监控,因此最近有一些工作对RGB-IR跨模态行人重识别问题进行了研究.本文分别从定义、研究难点和发展现状介绍了跨模态行人重识别问题,并根据不同的技术类型将目前存在的方法分为三类,即基于统一特征模型的方法;基于度量学习的方法;基于模态转换的方法.本文也详细介绍了该任务的数据集和评价准则,并对现有算法的性能进行分析与归纳.最后,总结了跨模态行人重识别的未来发展方向.

基于深度学习和半监督学习的入侵检测算法

深度学习是一种具有自动学习能力的智能算法,通过自我学习到的经验而动态地提升分类的能力。深度学习的思想与入侵检测中通过学习而提高检测率和降低误报率的思想是相同的。对于入侵检测准确率不高的情况,提出了一种基于深度学习和半监督学习的入侵检测方法,该方法使用深度学习对特征提取和后验概率对未标记数据进行分类,提高了分类性能。使用KDD CUP99数据集对算法准确性进行了验证,实验结果验证该方法能够有效改善入侵检测系统性能。

网络隐蔽通道检测系统模型设计

利用TCP/IP协议中建立隐蔽通道来进行非法通信已经成为网络安全的重要威胁。论文首先以IP协议和TCP协议为例,简要介绍了TCP/IP协议下网络隐蔽通道的建立方法和检测特点,针对目前检测工具主要面向特定隐蔽通道的特点,结合协议分析和流量分析方法提出了一种网络隐蔽通道检测系统的设计模型,为隐蔽通道的综合性检测提供了一种新的思路。