随着互联网的普及,信息能够通过互联网以极快的速度被传播给大众。但同时,一些虚假信息比如谣言也借助网络的级联效应泛滥成灾,因此如何在传播网络中快速准确地确定谣言传播源成为一个亟待解决的问题。文章针对社交网络提出了一种谣言...随着互联网的普及,信息能够通过互联网以极快的速度被传播给大众。但同时,一些虚假信息比如谣言也借助网络的级联效应泛滥成灾,因此如何在传播网络中快速准确地确定谣言传播源成为一个亟待解决的问题。文章针对社交网络提出了一种谣言源定位的方法,与现有的基于最大后验(Maximum-a-posteriori,MAP)概率估计的方法不同,该方法首先考虑全局和局部感染点、非感染点的影响,使用效果更优的MAP先验概率估计(Prior Probability Estimation,PPE)计算方式。然后基于最小生成树贪心算法来稀疏化社交网络,让MAP中的似然估计(Likelihood Estimation,LE)计算更符合真实的传播结构。最后,采用新的MAP值来估计传播网络中节点为传播源的可能性,从而更准确地定位谣言源点。将所提方法与现有的几种方法分别在模型网络和真实网络中进行了对比,实验结果表明,所提方法优于现有的谣言源定位方法。展开更多
超声图像中的斑点噪声,降低图像分辨率和对比度,不利于后续图像处理.本文基于最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)推导出一种新的超声图像分解算法,将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像.使用六组不同的参数值,对Field II...超声图像中的斑点噪声,降低图像分辨率和对比度,不利于后续图像处理.本文基于最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)推导出一种新的超声图像分解算法,将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像.使用六组不同的参数值,对Field II仿真的超声图像进行分解试验,得出算法中比例参数对分解结果的影响规律.用该方法分解三幅人体超声图像,得到的真实图像平滑性好,且能较好的保留细节和边缘.本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪,且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等.展开更多
文摘随着互联网的普及,信息能够通过互联网以极快的速度被传播给大众。但同时,一些虚假信息比如谣言也借助网络的级联效应泛滥成灾,因此如何在传播网络中快速准确地确定谣言传播源成为一个亟待解决的问题。文章针对社交网络提出了一种谣言源定位的方法,与现有的基于最大后验(Maximum-a-posteriori,MAP)概率估计的方法不同,该方法首先考虑全局和局部感染点、非感染点的影响,使用效果更优的MAP先验概率估计(Prior Probability Estimation,PPE)计算方式。然后基于最小生成树贪心算法来稀疏化社交网络,让MAP中的似然估计(Likelihood Estimation,LE)计算更符合真实的传播结构。最后,采用新的MAP值来估计传播网络中节点为传播源的可能性,从而更准确地定位谣言源点。将所提方法与现有的几种方法分别在模型网络和真实网络中进行了对比,实验结果表明,所提方法优于现有的谣言源定位方法。
文摘超声图像中的斑点噪声,降低图像分辨率和对比度,不利于后续图像处理.本文基于最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)推导出一种新的超声图像分解算法,将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像.使用六组不同的参数值,对Field II仿真的超声图像进行分解试验,得出算法中比例参数对分解结果的影响规律.用该方法分解三幅人体超声图像,得到的真实图像平滑性好,且能较好的保留细节和边缘.本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪,且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等.
