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摘要:随着VTK(visualization ToolKit)和ITK(insight segmentation and registration ToolKit)两个软件开发包的成功,医学影像领域内的研究人员越来越重视本领域内的软件包的开发问题.介绍了所开发的集成化的三维医学影像处理与分析开发包MITK(medical imaging ToolKit),其目的主要是提供一个一致的框架,整合医学图像分割、配准、可视化等功能.给出了MITK的设计目标、整体框架和关键技术的实现,以及一些应用实例以展示MITK的功能.希望MITK能成为本领域内研究开发人员的另外一个可选择的开发包.
摘要:使用集成学习技术来提高聚类性能.由于聚类使用的训练样本缺乏期望输出,与监督学习下的集成相比,在对个体学习器进行结合时更加困难.通过对不同的聚类结果进行配准,并基于互信息权进行个体学习器的选择,提出了基于Bagging的选择性聚类集成算法.实验表明,该算法能够有效地改善聚类结果.
摘要:面向嵌入式系统和SoC(system-on-a-chip)软硬件双路划分问题,提出遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分算法.基本思想是:(1)利用遗传算法群体性、全局、随机、快速搜索的优势生成初始划分解,将其转化为蚂蚁算法所需的初始信息素分布,然后利用蚂蚁算法正反馈、高效6收敛的优势求取最优划分解;(2)在遗传算法运行过程中动态确定遗传算法与蚂蚁算法的最佳融合时机,避免由于遗传算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能.该算法既发挥了遗传算法与蚂蚁算法在寻优搜索中各自的优势,又克服了遗传算法在搜索到一定阶段时最优解搜索效率低以及蚂蚁算法初始信息素匮乏的不足,并且在算法中提出了遗传算法与蚂蚁算法动态融合的衔接策略.实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且划分问题规模越大,优势越明显.
摘要:提出一种扩展的类覆盖问题,并将它归纳为一个有约束的多目标优化问题模型,该问题的解决对构建强壮的分类识别系统具有重要的意义.因此,通过对二进制粒子群算法参数特性的深入分析,阐明二进制粒子群算法不仅具有良好的全局搜索特性,而且能够充分利用已有的先验知识.进而提出一种贪心算法与二进制粒子群优化算法相结合的混合算法求解扩展的类覆盖问题,该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度.多种算法的比较结果表明了算法的有效性和可行性.
摘要:提出了一种新的基于主动判别函数的手写体识别方法.首先,提出了主子空间中基于统计特征的主动原型模板并给出了对应于待识模式的最优主动原型模板.然后,提出了主动判别函数,它是两个加权距离之和;其中一个是待识模式与主子空间的距离,另一个是待识模式与次子空间的距离.其次,作为主动判别函数的参数,主动原型模板的约束可应用最小分类错误准则进行优化,这一最优约束有助于提高主动判别函数的识别正确率.最后,在银行票据中使用的手写金融汉字样本库上进行实验.实验结果表明,主动判别函数在手写体识别方面是非常有前景的.
摘要:XML和关系的结合是一个重要的研究领域,讨论函数依赖和规范化在关系及XML间的传播问题.首先引入XML上函数依赖和键的定义,并进一步定义XML上的数据冗余和规范化DTD的概念.分别讨论在关系和XML相互转化的过程中,函数依赖的传播问题.针对一种一般化的关系模式DTD表示,证明原有关系中的函数依赖可以在生成的XML文档上得到表示.针对一种常见的XML关系存储方法,说明最终生成关系上的函数依赖与原有XML上函数依赖的对应关系.函数依赖传播的核心意义在于规范化的传播.证明使用上述方法时,若原有的关系是满足BCNF的,则得到的DTD也是规范化的;若原始的DTD是规范化的,则得到的关系存储也满足BCNF范式.
摘要:目前大多数的Peer-to-Peer(P2P)系统只支持基于文件标识的搜索,用户不能根据文件的内容进行搜索.Top-k查询被广泛地应用于搜索引擎中,获得了巨大的成功.可是,由于P2P系统是一个动态的、分散的系统,在纯的P2P环境下进行top-k查询是具有挑战性的.提出了一种基于直方图的分层top-k查询算法.首先,采用层次化的方法实现分布式的top-k查询,将结果的合并和排序分散到P2P网络中的各个节点上,充分利用了网络中的资源.其次,根据节点返回的结果为节点构建直方图,利用直方图估计节点可能的分数上限,对节点进行选择,提高了查询效率.实验证明,top-k查询提高了查询效果,而直方图则提高了查询效率.
摘要:挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的.
摘要:XML数据查询中值匹配查询条件的查询代价估计问题是一种典型的多元素查询条件代价估计问题.它与传统关系型数据库中的多元素查询条件不同,因为XML数据中的值信息分布不仅与其他值信息分布相关,还与XML数据中的结构信息相关,而且当XML数据结构比较复杂时,可能会形成高维元素相关.针对以上问题,提出了一种面向XML数据的基于小波的多维直方图查询代价估计算法,并提出了确定XML数据中以某值元素为主键的相互依赖元组的方法,将值匹配条件改写为多元素查询条件的方法以及结构信息的值化方法.实验结果证明,提出的方法取得了较准确的查询代价估计结果.
摘要:复合协议的安全性是当前国际上的热点问题,应用复合协议的观点证明了Daza等人提出的分布式密钥分发方案是安全的,该方案在抵抗被动敌手攻击方案的基础上添加了可验证秘密分享和零知识证明,以抵抗主动敌手的攻击,从而具有更高的安全性。
摘要:提出了e-Science网格的虚拟动态分层体系结构(VDHA).VDHA是具有P2P特征的分散的支持e-Science网格的体系结构.VDHA具有可扩展性、自动性、精确和完全服务发现的特点.实现了基于VDHA的验证原型系统VDHA Grid,其具有可扩展的网格信息服务.VDHA_Grid是中国大学e-Science网格项目的核心软件.也讨论了VDHA的一些优点及相关协议.
摘要:切换是移动支持协议研究的重要内容,其性能好坏对移动网络的性能和服务质量提供具有至关重要的影响.在合适的网络模型和切换模型的基础上,通过理论分析和数值仿真的方法对各类移动支持协议(包括移动IP与微观移动协议以及不同的微观移动协议)的切换性能进行了深入的研究和比较.结果表明,切换性能受无线网络参数和移动支持协议的路径更新算法两个因素影响;采用微观移动协议时的切换性能好于只使用移动IP时的情形;在所有微观移动协议中,MIP-RR和MMP协议中的路径更新算法切换性能最佳.
摘要:同时达到代数次数上界n-m-1和非线性度上界2n-1 2m+1的n元m阶弹性布尔函数(m>n/2-2)具有3个Walsh谱值:0,±2m+2这样的函数被称为饱和最优函数(saturated best,简称SB).将利用(32,6)Reed-Muller码陪集重量的分布,从一种全新的构造角度出发,给出n=5的饱和最优函数的个数.
摘要:LKH(logical key hierarchy)方法是安全多播实时密钥更新中常用的方法.LKH对所有成员的行为没有进行区分,在具有相同成员变化概率的情况下,具有较高的效率.但当组成员具有不同的变化概率,或者成员行为模式不同时,LKH的效率与最佳值的差距将会变大.在已知成员变化概率的情况下,可对LKH方法进行一定的改进,但要确切了解每个成员的变化概率,事实上是不可能的.R-LKH(Refined-LKH)方法无须准确了解组成员的变化概率,在已知基本成员变化信息的基础上,先将组成员分为活跃成员和非活跃成员两部分,分别将其安排在密钥树的不同位置,然后通过引入"脏路径"的概念,以尽可能地减少同一路径上密钥的反复更新,从而达到了减少管理者加密次数,降低通信开销的目的.仿真实验结果表明,在对多播组成员的行为方式进行"大致"区分的情况下,R-LKH方法比LKH有较大的优势.
摘要:为了提高群签名的效率,利用ELGamal加密和知识签名提出了一个有效且安全的动态群签名方案.该方案可以灵活地增加和删除群成员.并且签名长度以及签名与验证的工作量均独立于群成员与已删除群成员的数.