-
题名基于KNN图层区分的优化式着色算法
- 1
-
-
作者
盛家川
杨巍
-
机构
天津财经大学理工学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第22期176-180,共5页
-
基金
国家自然科学基金(No.61502331)
天津市应用基础与前沿技术研究计划(No.15JCQNJC00800
+3 种基金
No.15JCYBJC16000)
天津市高等学校科技发展基金计划项目(No.20140816)
天津财经大学优秀青年学者计划(No.YQ1506)
天津财经大学2014年度研究生科研资助计划(No.2014TCS02)
-
文摘
针对灰度图像彩色化技术应用于彩色图像二次着色时往往忽略掉原始图像所带的色彩信息的问题,提出了一种基于KNN图层区分的优化式着色算法。与现有的优化式着色方法相比,该方法一方面采用基于KNN的图像前背景区分算法获得图层区分的图像,生成新的权值函数;另一方面将图层区分结果引入优化式着色方法,并对图像着色。实验结果表明,算法能有效解决物体边界处发生颜色渗漏的问题,得到颜色分布精确的图像。在相同输入前提下,算法可以得到更好的着色结果。
-
关键词
优化式着色
K最邻近结点算法(knn)
二次着色
图层信息
-
Keywords
optimization-based colorization
K Nearest Neighbors（knn）
recolorization
layers information
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于Stacking元学习策略的变压器故障诊断
被引量：3
- 2
-
-
作者
汪凤
张彼德
刘秀峰
邹江平
凌骁洲
邓均
何頔
-
机构
西华大学电气信息学院
四川省电力公司资阳公司
四川省电力公司广安电业局
-
出处
《水电能源科学》
北大核心
2013年第8期196-199,共4页
-
基金
西华大学省级重点实验室开放研究基金资助项目(SZJJ2009-015)
西华大学流体及动力机械省部共建教育部重点实验室基金资助项目(SBZDPY-11-13
14)
-
文摘
针对目前广泛应用于变压器故障诊断的四种分类器在模式识别中存在的不足,基于Stacking元学习策略的组合方式,构建了一种分类器组合模型。通过试验证明,该组合分类器优于单个分类器精度。
-
关键词
支持向量机
BP神经网络
最邻近算法knn
TAN贝叶斯网络
STACKING
-
Keywords
support vector machines
BP neural network
nearest neighbor knn algorithm
tree augmented Naivve Bayes net- work
Stacking
-
分类号
TM41
[电气工程—电器]
-
-
题名像素归一化方法在恶意代码可视分析中的应用
被引量：5
- 3
-
-
作者
任卓君
韩秀玲
孔德凤
陈光
-
机构
东华大学信息科学与技术学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第21期121-125,共5页
-
基金
中央高校基本科研业务费专项基金(No.14D310407)
-
文摘
恶意代码的编写者通常采用自动化的手段开发恶意代码变种,使得恶意代码的数量呈现迅猛增长的态势。由于自动化的方式会重复利用恶意代码中的核心模块,因此也为病毒研究人员辨识和区分恶意代码族提供了有利依据。借鉴灰度图的思想,利用K-Nearest Neighbor(KNN)分类算法,给出了一种新的研究恶意代码谱系分类的可视化方法。其基本思想是,通过将二进制文件转换成双色通道的位图和像素归一图,从可视化的角度标识恶意样本特性,以此实现恶意代码族的相似度比较及分类。实验结果表明采用了像素归一化的降维映射机制能显著地减小文件可视特征的呈现时间开销,且该方法以自动化操作的方式运用Jaccard距离算法进行快速相似度比较,实现了恶意代码样本的有效分类,提高了分析人员的识别效率。
-
关键词
恶意代码
可视化
谱系分析
Jaccard距离
K最邻近节点算法(knn)
-
Keywords
malware
visualization
pedigree analysis
Jaccard distance
K-Nearest Neighbor(knn)algorithm
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
