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基于卷积神经网络和长短期记忆的死代码检测方法 被引量：1
1
作者 孙义康 高建华 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期223-237,共15页
死代码是一种不良代码异味,会导致软件质量逐渐衰退。传统的死代码检测方法主要依赖于静态分析技术、代码结构的度量以及启发式规则,这些方法在开发者之间存在高度差异,且对源代码文本信息关注较少,忽略代码在实际执行过程中的情况,存... 死代码是一种不良代码异味,会导致软件质量逐渐衰退。传统的死代码检测方法主要依赖于静态分析技术、代码结构的度量以及启发式规则,这些方法在开发者之间存在高度差异,且对源代码文本信息关注较少,忽略代码在实际执行过程中的情况,存在较大的局限性。针对以上问题,设计一种新型死代码检测方法,并采用基于卷积神经网络和长短期记忆相结合的技术,其主要思路是将代码文本信息和代码度量信息相结合,提高死代码检测的准确性。首先使用DUM-Tool等工具并结合人工以确定应用程序中的死代码实例进行死代码标记,以深度优先遍历抽象语法树获取源代码的文本信息,将标签值与文本信息相匹配,再使用CK代码度量提取工具获取源代码的代码度量信息。然后通过Word2Vec将文本信息转化为词向量,使用卷积神经网络提取代码度量信息的特征,将两者拼接得到死代码检测的数据集。最后使用长短期记忆网络对数据集进行训练,再通过Sigmoid函数进行分类。实验结果表明,将代码文本信息和度量信息相结合可以有效实现死代码的检测,与传统的检测方法相比,平均F1值最高提升12.58百分点。 展开更多
关键词 死代码 深度学习 文本信息 代码度量 特征提取
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量子核判别分析算法
2
作者 康榕乘 余凯 +2 位作者 张新 林崧 郭躬德 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种... 核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种量子核判别分析算法。首先,借助量子随机存储器技术与控制旋转操作构造需要的类间矩阵和类内矩阵所对应的密度算子;然后,融入线性方程的求解思路并行获取特征态。理论分析表明,所提算法与经典算法相比具有指数级加速。 展开更多
关键词 量子机器学习 非线性判别分析 核函数 特征提取 量子厄米特链积 相位估计
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基于代码特征的代码克隆搜索方法
3
作者 张明睿 陈碧欢 +1 位作者 张跃 赵文耘 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期7-14,共8页
当前代码克隆搜索的研究主要集中在了搜索实现方式相同或变化不大的代码克隆上,对于语义代码克隆搜索,当前的方法表现不佳。为了提高语义代码克隆搜索的准确性,提出一个基于代码特征的代码克隆搜索方法,对代码片段建立代码图,并在图中... 当前代码克隆搜索的研究主要集中在了搜索实现方式相同或变化不大的代码克隆上,对于语义代码克隆搜索,当前的方法表现不佳。为了提高语义代码克隆搜索的准确性,提出一个基于代码特征的代码克隆搜索方法,对代码片段建立代码图,并在图中抽取关键节点来构造语义特征表示,使用倒排索引以及基于TF-IDF的评分算法进行搜索。实验结果表明,在语义代码克隆搜索能力上,所提出的方法比现有方法有较大提升。 展开更多
关键词 代码克隆 克隆检测 代码搜索 代码克隆搜索 特征提取
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非平稳时间序列多维隐状态的预测机制
4
作者 张潇 李德识 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期68-77,共10页
时间序列预测可广泛应用于工业生产、金融决策和灾害预警等领域。然而现有预测方法的研究对象大多是平稳时间序列,难以准确捕捉非平稳序列的演化特征。对于非平稳时间序列的预测方法也未能有效捕捉序列的多维特征,对序列动态感知不够完... 时间序列预测可广泛应用于工业生产、金融决策和灾害预警等领域。然而现有预测方法的研究对象大多是平稳时间序列,难以准确捕捉非平稳序列的演化特征。对于非平稳时间序列的预测方法也未能有效捕捉序列的多维特征,对序列动态感知不够完整,从而降低了预测的准确性。鉴于此,提出一种针对非平稳时间序列的预测机制。首先通过建模影响序列平稳性的季节性、局部趋势和长期趋势特征,提取非平稳时间序列的多维隐状态。然后结合前向后向算法与最大似然估计(MLE)计算最大转移概率,进而实现状态预测。由于该机制考虑了多种潜在非线性因素对非平稳序列的影响,且通过感知全局状态转移计算最大转移概率,从而提升了预测的准确性。最后通过方案级预测实例证实了所提机制的有效性。在9种不同领域的非平稳时间序列数据集上进行的消融实验结果验证了该机制各部分对于预测准确性的影响。对比实验结果表明,该机制的平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)相比于多数预测方法更小,在金融领域的数据集上Legates-McCabe指数接近于1,是一种兼具鲁棒性和准确性的方法。 展开更多
关键词 特征提取 状态转移链 时间序列预测 非平稳时间序列 隐状态
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基于大模型的新闻媒体网页信息提取方法
5
作者 刘建文 万子建 +2 位作者 陈婷 刘汪洋 沈宜 《情报杂志》 北大核心 2025年第6期177-184,共8页
[研究目的]针对现有基于非视觉特征的网页信息提取技术存在的采集精度不高、难以满足复杂需求等问题,研究高效智能的网页信息提取技术,实现新闻媒体网页信息的快速准确提取。[研究方法]提出了一种基于大模型的新闻媒体网页信息提取方法... [研究目的]针对现有基于非视觉特征的网页信息提取技术存在的采集精度不高、难以满足复杂需求等问题,研究高效智能的网页信息提取技术,实现新闻媒体网页信息的快速准确提取。[研究方法]提出了一种基于大模型的新闻媒体网页信息提取方法,通过模型基座对比选型、数据集构建、监督微调、提示词工程等技术手段构建网页信息提取专用大模型,提升新闻媒体网页信息提取的准确率和效率。[研究结果/结论]通过多类新闻网页数据智能提取方案实验对比分析发现,基于开源大模型基座及监督微调构建的专用新闻媒体大模型,其信息提取结果平均准确率及平均F1值皆超过90%,相比现有网页信息提取方案具有更高的适用性。 展开更多
关键词 大语言模型 新闻网页 文本信息提取 HTML智能解析 网页要素智能提取 多语种识别 思维链
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A Method for Head-shoulder Segmentation and Human Facial Feature Positioning 被引量：1
6
作者 HuTianjian CaiDejun 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第5期28-33,共6页
ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＨｅａｄｓｈｏｕｌｄｅｒＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＨｕｍａｎＦａｃｉａｌＦｅａｔｕｒｅＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＨｕＴｉａｎｊｉａｎＣａｉＤｅｊｕｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎ... ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＨｅａｄｓｈｏｕｌｄｅｒＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＨｕｍａｎＦａｃｉａｌＦｅａｔｕｒｅＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＨｕＴｉａｎｊｉａｎＣａｉＤｅｊｕｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉ... 展开更多
关键词 模型适应 边缘检测 图像编码 头肩分节 人面部特征定位
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基于学习的源代码漏洞检测研究与进展 被引量：8
7
作者 苏小红 郑伟宁 +3 位作者 蒋远 魏宏巍 万佳元 魏子越 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期337-374,共38页
源代码漏洞自动检测是源代码漏洞修复的前提和基础,对于保障软件安全具有重要意义.传统的方法通常是基于安全专家人工制定的规则检测漏洞,但是人工制定规则的难度较大,且可检测的漏洞类型依赖于安全专家预定义的规则.近年来,人工智能技... 源代码漏洞自动检测是源代码漏洞修复的前提和基础,对于保障软件安全具有重要意义.传统的方法通常是基于安全专家人工制定的规则检测漏洞,但是人工制定规则的难度较大,且可检测的漏洞类型依赖于安全专家预定义的规则.近年来,人工智能技术的快速发展为实现基于学习的源代码漏洞自动检测提供了机遇.基于学习的漏洞检测方法是指使用基于机器学习或深度学习技术来进行漏洞检测的方法,其中基于深度学习的漏洞检测方法由于能够自动提取代码中漏洞相关的语法和语义特征,避免特征工程,在漏洞检测领域表现出了巨大的潜力,并成为近年来的研究热点.本文主要回顾和总结了现有的基于学习的源代码漏洞检测技术,对其研究和进展进行了系统的分析和综述,重点对漏洞数据挖掘与数据集构建、面向漏洞检测任务的程序表示方法、基于机器学习和深度学习的源代码漏洞检测方法、源代码漏洞检测的可解释方法、细粒度的源代码漏洞检测方法等五个方面的研究工作进行了系统的分析和总结.在此基础上,给出了一种结合层次化语义感知、多粒度漏洞分类和辅助漏洞理解的漏洞检测参考框架.最后对基于学习的源代码漏洞检测技术的未来研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 软件安全 源代码漏洞检测 漏洞数据挖掘 漏洞特征提取 代码表示学习 深度学习 模型可解释性 漏洞检测
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面向ECG彩虹码的双输入改进VIT识别研究
8
作者 陈波 孙辉 +2 位作者 储昭碧 李育玲 魏嘉乐 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期200-209,共10页
基于海量ECG数据,辅助医生进行有效数据分析与诊断,提高效率并减少医疗资源消耗,实现ECG智能识别是当前一个重要研究方向。针对ECG智能识别单一图像、单一深度学习算法性能有限性问题,提出了一种面向ECG彩虹码的双输入改进VIT识别方法... 基于海量ECG数据,辅助医生进行有效数据分析与诊断,提高效率并减少医疗资源消耗,实现ECG智能识别是当前一个重要研究方向。针对ECG智能识别单一图像、单一深度学习算法性能有限性问题,提出了一种面向ECG彩虹码的双输入改进VIT识别方法。首先,提出数学模型预测获取ECG标准周期,并以抽频方法挖掘ECG潜在特征,生成ECG彩虹码;然后,以卷积神经网络构建双输入特征提取模块,提取多种ECG图像局部特征进行融合,实现多维度ECG特征表示与融合,采用VIT编码模块对融合特征进行全局关注,实现基于多特征图像为输入的ECG识别。采用MIT-BIH数据库中的ECG进行实验,所提ECG识别方法获得99.41%的平均准确率,在现场采集的N类ECG中获得100%的准确率。实验结果表明,提出的图像变换方法能够有效可视化ECG特征,提出的识别方法能够有效实现ECG识别,与其他同类型方法相比获得了更优的性能。 展开更多
关键词 心电信号 ECG彩虹码 图像变换 双输入特征提取模块 改进VIT
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基于手机信令数据的交通方式识别模型
9
作者 宋丽华 于磊 +1 位作者 张扬 马东超 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3441-3447,共7页
为解决现有研究在区分居民交通方式方面存在的问题,提出一个基于手机信令数据的居民交通方式分类模型。模型数据清洗部分采用滑动窗口方式提取3类特征训练模型,成功检测出80%以上的噪声数据;交通识别部分划分为3个二分类问题,即机动车... 为解决现有研究在区分居民交通方式方面存在的问题,提出一个基于手机信令数据的居民交通方式分类模型。模型数据清洗部分采用滑动窗口方式提取3类特征训练模型,成功检测出80%以上的噪声数据;交通识别部分划分为3个二分类问题,即机动车与非机动车、步行和骑行、公交车和私家车。模型利用自主采集的信令数据,结合路网、导航数据和站点匹配算法,设计出居民交通方式分类模型。实验结果表明,与其它方法相比,公交车和私家车的分类准确率达到94%,4种分类结果的整体准确率达到了86.76%,验证了该设计的准确性和可行性。 展开更多
关键词 城市交通 交通方式识别 数据清洗 信令数据 站点匹配 出行链特征提取 轨迹数据
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融合多重多尺度特征的高分辨率遥感影像建筑物提取网络 被引量：2
10
作者 庞兆峻 胡荣明 +2 位作者 竞霞 任乐宽 廖雨欣 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期162-170,共9页
针对高分辨率遥感影像因复杂背景信息导致的建筑物边界、角点以及内部信息出现的错分、漏分问题,提出了一种融合多重多尺度目标特征的DPRS-Net深度学习网络。DPRS-Net采用Resnet50与Swin-T(Tiny)的并行编码结构以结合两种编码优势,进而... 针对高分辨率遥感影像因复杂背景信息导致的建筑物边界、角点以及内部信息出现的错分、漏分问题,提出了一种融合多重多尺度目标特征的DPRS-Net深度学习网络。DPRS-Net采用Resnet50与Swin-T(Tiny)的并行编码结构以结合两种编码优势,进而获取特征图的大范围深层信息;利用跳跃连接降低建筑物的边界特征损失;引入特征金字塔注意力模块和密集空洞空间特征金字塔池化模块,使采样过程中的建筑物细节特征损失减弱。为验证模型的优势性、分析性能提升原因,在WHU和自建Changchun3建筑物数据集上进行对比和消融实验。结果表明,DPRS-Net在两种数据集上均取得更高的精度,提取的建筑物信息更为完整,且模型各结构均能有效提升预测效果。 展开更多
关键词 深度学习 高分辨率遥感影像 建筑物提取 多尺度特征 并行编码 特征金字塔
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面向医学影像报告生成的门归一化编解码网络 被引量：2
11
作者 谭立玮 张淑军 +2 位作者 韩琪 郭淇 王鸿雁 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期411-419,共9页
医学影像报告的自动生成可以减轻医生的工作强度,减少误诊或漏诊的情况发生。由于医学影像的独特性,通常病灶比较小,与正常区域灰度差异难以分辨,导致文本生成时关键词的缺失,报告不够准确。对此提出一种面向医学影像报告生成的门归一... 医学影像报告的自动生成可以减轻医生的工作强度,减少误诊或漏诊的情况发生。由于医学影像的独特性,通常病灶比较小,与正常区域灰度差异难以分辨,导致文本生成时关键词的缺失,报告不够准确。对此提出一种面向医学影像报告生成的门归一化编解码网络,通过门控通道变换单元优化视觉特征提取,加强特征间的差异,自动筛选关键特征;提出门归一化算法,沿通道维度整合上下文信息,在浅层网络激活、深层网络抑制通道间神经元活性,过滤无效特征,使文本和视觉语义充分交互,提高报告生成质量。在2种广泛使用的基准数据集IU X-Ray和MIMIC-CXR上的试验结果表明,模型能够取得先进的性能,生成的影像报告也具有更好的视觉语义一致性。 展开更多
关键词 医学影像处理 文本处理 特征提取 信息融合 通道编码 深度学习 报告生成器 灰度差异
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结合层次图神经网络与长短期记忆的产业链风险评估预警模型
12
作者 花晓雨 李冬芬 +3 位作者 付优 毕可骏 应时 王瑞锦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3223-3231,共9页
产业链风险评估预警是有效保护产业链上下游公司利益和减轻公司风险的重要措施。然而,现有方法由于忽视了产业链上下游公司之间的传播效应和公司信息的不透明性,无法准确评估公司风险,且忽略了动态财务数据对产业链的影响,无法提前感知... 产业链风险评估预警是有效保护产业链上下游公司利益和减轻公司风险的重要措施。然而,现有方法由于忽视了产业链上下游公司之间的传播效应和公司信息的不透明性,无法准确评估公司风险,且忽略了动态财务数据对产业链的影响,无法提前感知风险,进行风险预警。针对以上问题,提出一种结合层次图(HG)神经网络与长短期记忆(LSTM)的产业链风险评估预警模型(HiGNN)。首先,利用产业链上下游关系和投融资关系构建“产业链-投资”HG;其次,利用财务特征提取模块提取公司多季度财务数据的特征;再次,利用投资特征提取模块提取投资关系图特征;最后,利用注意力机制融合财务特征和投资特征,通过图表示学习方法对公司节点进行风险分类。在真实的集成电路制造业数据集上的实验结果表明,与图注意力网络(GAT)模型、循环神经网络(RNN)模型相比,当训练比率为60%时,所提模型的准确率分别提升了14.87%、22.10%,F1值提升了12.63%、16.67%。所提模型能够有效捕捉产业链中的传染效应,提高风险识别能力,优于传统的机器学习方法和图神经网络方法。 展开更多
关键词 产业链风险评估 层次图神经网络 长短期记忆网络 财务特征提取 投资特征提取
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代码缺陷检测中被测模块开销预测方法 被引量：1
13
作者 严咏豪 白汉利 +1 位作者 金大海 王雅文 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期9-16,35,共9页
随着代码规模越来越大、代码文件越来越复杂,代码缺陷检测工具需要采用并行的方法进行调度。为了更好地使用并行的方法进行调度,提高缺陷检测效率和硬件资源利用率,提出一种代码缺陷检测中被测模块开销预测方法。该方法根据DTS(Defect T... 随着代码规模越来越大、代码文件越来越复杂,代码缺陷检测工具需要采用并行的方法进行调度。为了更好地使用并行的方法进行调度,提高缺陷检测效率和硬件资源利用率,提出一种代码缺陷检测中被测模块开销预测方法。该方法根据DTS(Defect Testing System)缺陷检测流程的特点提取出时间开销特征和空间开销特征,通过深度记忆网络提取出语义特征,将时间开销特征与语义特征进行融合得到融合特征,使用回归模型对融合特征进行时间开销的预测,对空间开销特征进行空间开销的预测。在8个开源C工程上的实验结果表明,该方法在开销预测方面有着较好的表现。 展开更多
关键词 代码缺陷检测 特征提取 深度记忆网络 开销预测
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基于图神经网络的代码抄袭检测方法
14
作者 陈昌奉 赵宏州 周恺卿 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期1815-1824,共10页
随着数据开源的不断深化,代码抄袭成本降低,严重影响软件行业的健康发展。因此,针对现有抄袭检测方法无法深度挖掘源代码语义和结构信息导致语义抄袭检测效果不佳的问题,提出一种基于图神经网络的代码抄袭检测方法。该方法利用图神经网... 随着数据开源的不断深化,代码抄袭成本降低,严重影响软件行业的健康发展。因此,针对现有抄袭检测方法无法深度挖掘源代码语义和结构信息导致语义抄袭检测效果不佳的问题,提出一种基于图神经网络的代码抄袭检测方法。该方法利用图神经网络对源代码包括语义和结构信息在内的特征进行有效表征,并利用图注意力网络进行特征强化,进一步利用神经张量网络得到不同源代码之间的相似向量。最后,利用全连接网络计算不同源代码之间的相似度。同时,加入dropout机制平衡神经元权重,优化模型设计,防止过拟合。为了验证所提方法的有效性,在OJ系统数据集上进行实验验证,并将此方法与当前流行的检测方法进行了对比。实验结果表明,所提方法具有更好的检测效果。 展开更多
关键词 代码抄袭检测 深度语义和结构信息提取 图神经网络 图注意力网络 特征强化
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改进的Freeman链码在边缘跟踪及直线提取中的应用研究 被引量：29
15
作者 王竞雪 宋伟东 +1 位作者 赵丽科 王伟玺 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第4期422-430,共9页
针对传统链码用于边缘跟踪过程中易产生边缘断裂,提出一种改进的Freeman链码用于边缘跟踪及直线提取。该算法在链码跟踪过程中,记录链码起点,优先跟踪位于边缘方向上的点。对当前点,先进行基于Freeman链码八邻域内跟踪,在八邻域内没有... 针对传统链码用于边缘跟踪过程中易产生边缘断裂,提出一种改进的Freeman链码用于边缘跟踪及直线提取。该算法在链码跟踪过程中,记录链码起点,优先跟踪位于边缘方向上的点。对当前点,先进行基于Freeman链码八邻域内跟踪,在八邻域内没有边缘点的情况下,再进行八邻域外链码跟踪。然后对跟踪后得到的边缘链码进行分裂提取直线链码。实验结果表明,该算法不仅能有效提取直线,而且能提取曲线边缘,并且保持完好的边缘连续性,避免后续直线合并。 展开更多
关键词 FREEMAN链码 直线提取 HOUGH变换 链码跟踪 链码分裂
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基于链码描述的图像图形特征提取 被引量：6
16
作者 王萍 强兆庆 +1 位作者 许晋玮 贾惠珍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2065-2067,2115,共4页
为提取云团反射率图像内部层次类特征和轮廓线上不规则的凹陷类特征,在构建基于图像内容的层次结构模型的基础上,提出相对极坐标系下的距离链码和基于八方向链码的累积导数和差码方法,前者用于层次类特征提取,后者用于轮廓形态特征的提... 为提取云团反射率图像内部层次类特征和轮廓线上不规则的凹陷类特征,在构建基于图像内容的层次结构模型的基础上,提出相对极坐标系下的距离链码和基于八方向链码的累积导数和差码方法,前者用于层次类特征提取,后者用于轮廓形态特征的提取,构建梯度特征、云砧特征以及凹陷特征的提取算法。实验证明,该方法下的特征类间区分度高,运行速度快,可用于解决非刚体图像的相关特征的提取。 展开更多
关键词 链码描述 梯度特征提取 形态特征提取
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基于团块的特征提取 被引量：10
17
作者 史册 徐胜荣 +1 位作者 荆仁杰 姚庆栋 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第12期1124-1128,共5页
本文提出了一种新的基于四块的图像处理思想，描述了在团决的链码表示的基础上提取其点、线、面特征的算法．与以往的图像处理方式相比，新方式更接近人眼观察景物的方式，并可在图像处理的早期引入知识以控制搜索空间，减少计算量，加... 本文提出了一种新的基于四块的图像处理思想，描述了在团决的链码表示的基础上提取其点、线、面特征的算法．与以往的图像处理方式相比，新方式更接近人眼观察景物的方式，并可在图像处理的早期引入知识以控制搜索空间，减少计算量，加快运算速度． 展开更多
关键词 图像理解 团块 链码 特征提取 图像处理
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基于差分码的图像特征提取方法研究 被引量：7
18
作者 林明星 王晓华 +2 位作者 管志光 丁凤华 赵永瑞 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z3期465-466,472,共3页
针对Freeman差分码表示边界走向的变化,而且不同的边界特征具有独特的差分码形式这一特点,研究了基于差分码的图象特征提取方法,可以同时提取拐点、直线和曲线等图像特征。
关键词 边界 差分码 特征提取
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基于稀疏编码的振动信号特征提取算法与实验研究 被引量：16
19
作者 苗中华 周广兴 +1 位作者 刘海宁 刘成良 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期76-81,118,共7页
针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀... 针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀疏编码的系数求解和字典学习两大问题。基于人工轴承故障数据集进行了实验研究,实验表明:基于稀疏编码的振动信号特征提取算法不仅能有效提取设备状态特征,而且稀疏特征具有良好的可分性。该方法可用于设备故障诊断,为基于状态的设备智能维护提供有效工具。 展开更多
关键词 特征提取 稀疏编码 故障诊断 振动信号分析
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一种基于人工免疫和代码相关性的计算机病毒特征提取方法 被引量：26
20
作者 王维 张鹏涛 +1 位作者 谭营 何新贵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期204-215,共12页
现有的计算机病毒检测方法利用病毒特征码来检测病毒,已经不能适应病毒技术的发展,特别是其无法检测出病毒的新变种与未知病毒.受自然免疫系统的启发,该文提出了一种基于人工免疫的利用计算机病毒代码相关性的计算机病毒特征提取方法.... 现有的计算机病毒检测方法利用病毒特征码来检测病毒,已经不能适应病毒技术的发展,特别是其无法检测出病毒的新变种与未知病毒.受自然免疫系统的启发,该文提出了一种基于人工免疫的利用计算机病毒代码相关性的计算机病毒特征提取方法.这种特征提取方法在底层提取出与病毒相关的字节模式,在相对更高的层面上记录这些字节模式之间的共同作用信息,之后利用阴性选择算法提取出计算机病毒检测基因库,实现了对训练集上合法程序的完美记忆,从而保证了该文方法的误判率处于极低的水平.计算机病毒检测基因库在个体层上存储病毒样本,一个样本中储存了若干个不定长的基因,充分利用了同一个样本的不同基因代码之间的相关性.为了尽可能少地丢失有效信息,这种方法在基因层上对基因进行匹配,在个体层上对可疑程序进行分析,最终由整个计算机病毒检测基因库做出分类决策.实验表明:此方法对未知病毒的平均识别率达到94%,同时对合法程序的误判率保持在2%之内,具有较强的泛化能力,能够有效识别病毒伪装,检测出已知病毒的新变种,对未知病毒也具有较强的识别能力. 展开更多
关键词 病毒检测 人工免疫 特征提取 代码相关性 连续一致匹配
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