基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法 被引量：1

1

作者 曹洁 牛瑜 梁浩鹏 《液晶与显示》 北大核心 2025年第3期505-515,共11页

针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cros... 针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning,EMA)重新分配主干网络的权重,并跨维度学习不同通道特征之间的相关性,以增强模型对行人目标可见区域的关注。其次,针对检测模型复杂性较高的问题,设计了高效轻量化连接模块(Efficient Lightweight Connection Module,ELCM),旨在提升模型表达能力的同时加快训练速度。最后,构建了聚焦边界框损失函数Focal-SIoU loss,该损失函数注重抑制低质量样本,同时添加角度损失提高模型的检测精度。实验结果表明,所提算法在行人检测数据集Wider-Person与Crowd Human数据集上的均值平均精度分别达到83.7%和82.6%,相比其他先进的算法,在密集拥挤人群检测任务中有显著检测优势。 展开更多

关键词 密集行人检测 优化权重 聚焦边界框损失函数 YOLOv7

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多度量下ResGAT的风力发电机齿轮箱故障诊断

2

作者 李明 曹洁 +1 位作者 刘宗礼 王进花 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期683-690,共8页

针对现有深度学习方法在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的特征提取和样本相似性建模局限性,提出一种多种距离度量下残差连接的图注意力网络(ResGAT)。该方法构建全连接图以生成邻接矩阵,并结合多种距离度量方法,充分挖掘样本之间的相似... 针对现有深度学习方法在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的特征提取和样本相似性建模局限性,提出一种多种距离度量下残差连接的图注意力网络(ResGAT)。该方法构建全连接图以生成邻接矩阵,并结合多种距离度量方法,充分挖掘样本之间的相似性。利用图注意力网络进行节点特征聚合,结合残差连接以减轻模型梯度消失风险。进一步地,在Adam优化器中融入L2正则化及偏置校正,以降低过拟合问题。实验结果显示,ResGAT方法在WT-Planetary gearbox dataset齿轮箱数据集上能有效提取样本间相似性,并在风力发电机齿轮箱故障诊断上展现出优异性能。 展开更多

关键词 风力发电机 齿轮箱 故障诊断 深度学习 图注意力网络 过拟合

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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究

3

作者 张红 巩蕾 +1 位作者 曹洁 张玺君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期764-771,796,共9页

针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性... 针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性,通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征,构建考虑动态时空特征的预测模型,并借助蜉蝣优化算法优化超参数。研究表明:在PeMSD7(M)数据集上,15、30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%、9.06%和10.72%,本文方法具有有效性与优越性。 展开更多

关键词 交通流预测 动态时空特性 超参数 蜉蝣优化算法 时间卷积网络 门控线性单元 注意力机制 图卷积网络

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有限标记样本下基于GSSL-GraphSage的半监督故障诊断方法

4

作者 曹洁 王庭义 王进花 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期892-902,共11页

鉴于在实际工程中采集的齿轮箱标注监测数据是有限的,且基于图神经网络的齿轮箱故障诊断方法研究仍存在标签信息挖掘不充分的问题,本文提出一种有限标记样本下基于图的半监督学习(GSSL)与图采样聚合算法(GraphSage)的齿轮箱半监督故障... 鉴于在实际工程中采集的齿轮箱标注监测数据是有限的,且基于图神经网络的齿轮箱故障诊断方法研究仍存在标签信息挖掘不充分的问题,本文提出一种有限标记样本下基于图的半监督学习(GSSL)与图采样聚合算法(GraphSage)的齿轮箱半监督故障诊断方法.基于K最近邻算法和基于图的标签传播策略,将标签信息沿边传播给分布相似的邻域样本,从而充分利用有限样本的标签信息,提高模型性能.将每个振动频谱样本视为一个节点构建基于图的半监督学习框架,最后将半监督学习框架输入到节点级GraphSage网络中进行故障分类,避免新加入节点重新训练的情况,可有效防止训练过拟合,增强泛化能力.将所提方法用于分析齿轮箱故障实验数据,结果表明所提方法能够在6%的低标签情况下准确诊断齿轮箱的不同故障模式,验证了对齿轮箱故障诊断的可行性和有效性. 展开更多

关键词 故障诊断 GraphSage网络 有限标记样本 半监督学习 标签传播策略

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基于多核并行RFECV-GNB的风电机组齿轮箱故障诊断方法

5

作者 王进花 袁山钦 曹洁 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期550-558,共9页

针对深度学习的风电机组齿轮箱诊断方法在噪声环境下的鲁棒性较差且在带标签的样本不足时存在诊断精度较低的问题,提出基于RFECV-GNB风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法结合了交叉验证递归特征消除法(RFECV)在故障数据较少时能有效挖... 针对深度学习的风电机组齿轮箱诊断方法在噪声环境下的鲁棒性较差且在带标签的样本不足时存在诊断精度较低的问题,提出基于RFECV-GNB风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法结合了交叉验证递归特征消除法(RFECV)在故障数据较少时能有效挖掘故障信号的本质特征,以及高斯朴素贝叶斯(GNB)快速高效的性能进行风电机组齿轮箱的故障诊断。同时,针对RFECV训练时间较长这一问题,提出一种基于CPU并行的任务“打包”算法来提高诊断模型的训练速度。该方法通过超额分配逻辑CPU(LCPU)的方式,实现了LCPU之间工作的有效平衡,以此缩短建模时间。最终,通过多个故障数据集进行实验验证,结果表明在相同故障样本数量下,所提方法与传统方法相比,在诊断精度和建模速度上具有明显优势。 展开更多

关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 贝叶斯定理 特征选择 CPU并行

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农业检测实验室信息管理系统的设计与开发 被引量：1

6

作者 张环 张志斌 +1 位作者 白滨 焦洁 《甘肃农业科技》 2015年第1期34-36,共3页

建立了农业检测实验室信息管理系统。该系统的技术框架采用四层架构,10个模块功能,具有完整的业务流程及界面友好、操作简单、便于数据维护等优点,可进行各种实验及数据的处理,解决数据量大、不宜处理以及检测数据记录不准确等问题。

关键词 农业检测 信息化管理 系统设计

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基于双分支注意力U-Net的语音增强方法 被引量：2

7

作者 曹洁 王宸章 +2 位作者 梁浩鹏 王乔 李晓旭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1112-1116,共5页

针对语音增强网络对全局语音相关特征提取困难、对语音局部上下文信息的捕捉效果不佳的问题,提出了一种基于双分支注意力U-Net的时域语音增强方法,该方法使用U-Net编码器-解码器结构,将单通道带噪语音经过一维卷积后得到的高维时域特征... 针对语音增强网络对全局语音相关特征提取困难、对语音局部上下文信息的捕捉效果不佳的问题,提出了一种基于双分支注意力U-Net的时域语音增强方法,该方法使用U-Net编码器-解码器结构,将单通道带噪语音经过一维卷积后得到的高维时域特征作为输入。首先利用残差连接设计了基于Conformer的残差卷积来增强网络降噪的能力。其次设计了双分支注意力机制结构,利用全局和局部注意力获取带噪语音中更丰富的上下文信息,同时有效表示长序列特征,提取更多样的特征信息。最后结合时域频域损失函数构建了加权损失函数对网络进行训练,提高网络的语音增强性能。使用了多个指标对增强语音的质量和可懂度等进行评价,在公开数据集Voice Bank+DEMAND上的增强后的语音感知质量(PESQ)为3.11,短时可懂度(STOI)为95%,信号失真度(CSIG)为4.44,噪声失真测(CBAK)为3.60,综合质量测度(COVL)为3.81,其中PESQ相较于SE-Conformer提高了7.6%,相较于TSTNN提高了5.1%。实验结果表明,所提方法在语音降噪的各个指标都表现出更优的实验结果,能够完成语音增强任务的相关要求。 展开更多

关键词 语音增强 双分支注意力机制 时域 单通道

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Multi-GAT:基于多度量衡构建图的故障诊断方法 被引量：1

8

作者 曹洁 陈泽阳 王进花 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期931-940,共10页

基于图神经网络的故障诊断方法,通常需要根据度量衡确定样本之间的相似性,进而构建图的拓扑结构.然而,根据单一度量衡可能无法准确衡量数据样本之间的相似性,进而导致无法准确表征样本之间的关系.因此,选用不同的度量衡会极大地影响图... 基于图神经网络的故障诊断方法,通常需要根据度量衡确定样本之间的相似性,进而构建图的拓扑结构.然而,根据单一度量衡可能无法准确衡量数据样本之间的相似性,进而导致无法准确表征样本之间的关系.因此,选用不同的度量衡会极大地影响图神经网络的诊断性能.为了解决通过单一度量衡无法准确表征数据样本之间相关性的问题,本文提出了一种基于多度量衡构造图的故障诊断模型——Multi-GAT.通过结合3种度量衡的计算结果,从而判断数据样本之间相关性的强弱.本文改进了图注意力网络的评分函数,使其能够依据样本之间相关性的强弱更准确地确定数据样本之间的相似性.在本文基准数据集上的实验表明, Multi-GAT能够提升模型的诊断精度,且拥有较好的稳定性. 展开更多

关键词 图卷积神经网络 故障诊断 图注意力机制 深度学习

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改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建

9

作者 王进花 魏婷 +1 位作者 曹洁 陈莉 《西安电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期171-181,共11页

针对目前基于先进方法SwinIR在图像超分辨率重建过程中,存在对低分辨率图像局部信息建模能力不足导致特征提取不充分使重建图像质量不佳的问题,提出了一种改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建方法。所提算法在深层特征提取模块部分... 针对目前基于先进方法SwinIR在图像超分辨率重建过程中,存在对低分辨率图像局部信息建模能力不足导致特征提取不充分使重建图像质量不佳的问题,提出了一种改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建方法。所提算法在深层特征提取模块部分,首先设计了若干个串联的残差Swin Transformer块(RSTB),利用RSTB的Swin Transformer层进行长距离依赖建模提取图像的高频信息,使用残差连接实现不同级别特征聚合。其次,设计了交替串联的空间注意力模块和通道注意力模块,弥补RSTB局部建模能力的不足,使网络能够捕捉到图像空间与通道维度遗漏的上下文信息,促进边缘细节信息的重建。最后,通过长跳跃连接将浅层特征与深层特征求和进行融合传输到重建模块进行高质量图像重建。实验结果表明:在放大倍数为2、3、4的4个测试集上,所提改进算法相较SwinIR在峰值信噪比和结构相似度上均取得了较好的结果,而且在视觉效果上重建图像的边缘结构和整体轮廓都更加清晰。 展开更多

关键词 图像超分辨率重建 Swin Transformer 空间注意力 通道注意力 多特征融合

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基于光谱特征参数的温室番茄叶片叶绿素含量预测 被引量：17

10

作者 丁永军 李民赞 +1 位作者 安登奎 李树强 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期244-247,共4页

为了快速、准确估测温室番茄叶片叶绿素含量,提升作物精细管理水平,利用光谱分析技术研究了温室番茄不同生长阶段叶绿素含量和响应光谱的相关性,在幼苗营养生长阶段叶片叶绿素含量呈增长趋势,到移植50天前后达到最大值,在此期间反射光... 为了快速、准确估测温室番茄叶片叶绿素含量,提升作物精细管理水平,利用光谱分析技术研究了温室番茄不同生长阶段叶绿素含量和响应光谱的相关性,在幼苗营养生长阶段叶片叶绿素含量呈增长趋势,到移植50天前后达到最大值,在此期间反射光谱的红边会向红外方向(长波)偏移,同时绿峰向蓝光(短波)方向偏移,绿峰幅值减小。从结果期开始叶绿素含量呈下降趋势,而红边、绿峰及绿峰幅值向相反方向变化。为了定量分析叶绿素含量和叶片反射光谱间的关系,从自定义的68个光谱特征参数中提取了7个能反映叶绿素含量变化的最优参量,并使用逐步回归、岭回归、主成分分量回归和偏最小二乘回归消除了最优参量的多重共线性,建立了叶绿素含量预测模型,其中岭回归模型精度最佳,均方根误差(RMSE)为0.406,决定系数(R2)为0.839。 展开更多

关键词 温室 叶绿素 光谱分析 预测 光谱特征参数 番茄

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基于多光谱图像技术的番茄营养素诊断模型 被引量：14

11

作者 丁永军 李民赞 +2 位作者 孙红 李修华 赵瑞娇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期175-180,共6页

为了快速、准确估测番茄营养水平和生长状态,利用多光谱图像分析技术研究了温室番茄营养素含量和图像特征的相关性。在日光条件下采集了温室番茄叶片多光谱图像,并采用多尺度Retinex算法有效地解决了叶片平整度差异造成的图像质量退化... 为了快速、准确估测番茄营养水平和生长状态,利用多光谱图像分析技术研究了温室番茄营养素含量和图像特征的相关性。在日光条件下采集了温室番茄叶片多光谱图像,并采用多尺度Retinex算法有效地解决了叶片平整度差异造成的图像质量退化问题。从颜色模型、比值植被指数和归一化差值植被指数出发,自定义了49个多光谱图像特征参数。结合相关性分析和系统聚类分析消除了多光谱图像特征参数的多重共线性,并提取了4个能反映叶绿素含量(SPAD指数)和全氮含量预测模型,其中SPAD指数模型的决定系数(R2)为0.8668,均方根误差(RMSE)为3.997;全氮模型的R2为0.7284,RMSE为0.5130。 展开更多

关键词 叶绿素 氮素 多光谱图像 番茄

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基于光谱红边位置提取算法的番茄叶片叶绿素含量估测 被引量：13

12

作者 丁永军 张晶晶 +1 位作者 李修华 李民赞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期292-297,318,共7页

为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,分析了不同营养水平下的番茄叶片光谱红边参数变化规律,发现红边位置最能表征番茄叶绿素状况,统计分析了6种算法提取的光谱红边位置的差异性,并为每种算法分别建立了5种估测模型,验证结果表明每... 为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,分析了不同营养水平下的番茄叶片光谱红边参数变化规律,发现红边位置最能表征番茄叶绿素状况,统计分析了6种算法提取的光谱红边位置的差异性,并为每种算法分别建立了5种估测模型,验证结果表明每种红边位置提取算法所对应的最佳模型为线性四点内插法的指数曲线模型和其他红边位置算法的对数曲线模型。其中线性外推法模型精度最高,校正集决定系数R2c为0.618 6,验证集决定系数R2v达到0.771 1,验证集均方根误差RMSEv为8.359 6,可以有效诊断番茄叶绿素含量。线性四点内插法根据670、700、740、780 nm 4个波段的叶片反射率计算红边位置,运算简单,模型精度较高,R2c为0.621 7,R2v达到0.766 6,RMSEv为8.568 2,可以作为开发番茄叶绿素含量监测仪器的依据。 展开更多

关键词 番茄叶片 叶绿素含量 光谱分析 红边位置

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玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及估测模型 被引量：12

13

作者 丁永军 张晶晶 +1 位作者 孙红 李修华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期194-199,共6页

为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,利用光谱分析技术研究了玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及其估测模型。番茄以基质方式栽培,在结果期使用ASD FieldSpecTM HH型便携式光谱辐射仪采集叶片光谱,并采用752型紫外-可... 为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,利用光谱分析技术研究了玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及其估测模型。番茄以基质方式栽培,在结果期使用ASD FieldSpecTM HH型便携式光谱辐射仪采集叶片光谱,并采用752型紫外-可见分光光度计测定其叶绿素含量。从原始光谱、吸光度光谱、一阶微分光谱、去除包络线光谱出发,进行光谱预处理,分析了净化图谱信息、突出作物叶绿素含量光谱特征的有效性。其中,吸光度光谱在可见光部分增强了光谱响应特征,去除包络线光谱和一阶微分光谱均具有较强的蓝光、红光吸收谷和绿光反射峰。又结合波段间自相关分析和多重共线性诊断提取了番茄叶绿素含量敏感光谱波段,原始光谱特征波段为639,672,696,750,768nm;吸光度光谱特征波段为638,663,750,763nm;去包络线光谱特征波段为436,564,591,612,635,683,760nm;一阶微分光谱特征波段为516,559,778nm。最后,应用4种预处理下的番茄叶绿素含量敏感光谱波段分别建立多元线性回归模型,模型精度由高至低分别为去包络线、吸光度、原始、一阶微分,其中去包络线模型校正集决定系数R2c为0.88,验证集决定系数R2v达到0.82,具有较好的预测能力。 展开更多

关键词 番茄 光谱 敏感波段 叶绿素

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基于置信度的软件质量模糊评价模型研究 被引量：9

14

作者 柴获 闫军 李秦渝 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第2期607-611,共5页

通过软件质量模糊综合评价实践和对模糊综合评价模型算法的分析,重点研究了在模糊综合评价算法的基础上进行改进并引入置信度进行置信分析的新方法,建立了适合系统化应用的软件质量评价模型,并使用该模型实施软件质量结果评价。由于应... 通过软件质量模糊综合评价实践和对模糊综合评价模型算法的分析,重点研究了在模糊综合评价算法的基础上进行改进并引入置信度进行置信分析的新方法,建立了适合系统化应用的软件质量评价模型,并使用该模型实施软件质量结果评价。由于应用模糊综合模型会产生大量有效信息丢失,从而导致评价结果过于简单化、绝对化,该模型解决了这一不足,并提高了软件质量评价的客观性和准确性。 展开更多

关键词 软件质量 模糊评价 置信度 置信分析 评价模型

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基于身份的强不可伪造代理重签名方案 被引量：6

15

作者 冯婕 蓝才会 郏伯荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第11期3291-3294,共4页

针对代理重签名方案的存在性不可伪造问题,利用目标抗碰撞杂凑函数和双线性映射,提出了一种基于身份的双向代理重签名方案。在计算Diffie-Hellman困难问题的假设下,证明了该方案在适应性选择消息攻击下是强不可伪造的。所提方案的系统... 针对代理重签名方案的存在性不可伪造问题,利用目标抗碰撞杂凑函数和双线性映射,提出了一种基于身份的双向代理重签名方案。在计算Diffie-Hellman困难问题的假设下,证明了该方案在适应性选择消息攻击下是强不可伪造的。所提方案的系统参数和重签名的长度短,重签名的计算量小,解决了现有代理重签名方案中存在的密钥管理复杂和安全性低等问题。 展开更多

关键词 基于身份的代理重签名 强不可伪造性 不可伪造性 双线性对 双向性

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面向车联网增值服务的匿名认证协议的密码分析与设计 被引量：10

16

作者 姚海龙 闫巧 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期440-451,共12页

车联网是智慧城市的重要组成部分,它能够提供道路安全、交通管理、自动驾驶和互联网内容分发服务.其中,内容分发服务是针对车辆或其驾乘人员的互联网增值服务,它面临着比传统互联网服务更严苛的安全挑战.面向车联网增值服务的密钥协商... 车联网是智慧城市的重要组成部分,它能够提供道路安全、交通管理、自动驾驶和互联网内容分发服务.其中,内容分发服务是针对车辆或其驾乘人员的互联网增值服务,它面临着比传统互联网服务更严苛的安全挑战.面向车联网增值服务的密钥协商协议能够为其安全通信初始化会话密钥,但已有的多服务器协议大多存在匿名性和前向安全性脆弱的缺点.最近,Vasudev等人使用Hash函数设计了一种面向车联网增值服务的轻量级认证协议.密码分析显示该协议除了匿名性和前向安全性脆弱之外还存在因智能卡丢失导致系统主密钥泄露的致命缺陷.为了弥补这些不足,使用椭圆曲线密码和Hash函数设计了一种适用于车联网增值服务的认证密钥协商协议.安全分析显示,该提案能够满足随机预言模型下的认证密钥协商安全性,具有强匿名性和前向安全性,并且能够抵抗已知的互联网攻击.性能分析显示,所提协议安全性能优于同类协议、用户侧的通信开销至少降低了34%. 展开更多

关键词 车联网 认证 密钥协商 内容分发 椭圆曲线

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非线性时间序列的相空间重构参数估计的新算法 被引量：3

17

作者 靳伍银 刘昊 +1 位作者 张驰 冯瑞成 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第4期163-165,共3页

针对混沌理论中非线性时间序列相空间重构的理论和方法,提出一种估计嵌入维数和延迟时间的新算法,采用矢量空间平均位移法确定延迟时间;基于混沌吸引子上邻近点之间距离随着时间增加最终趋于饱和的特性,估算非线性时间序列相空间重构的... 针对混沌理论中非线性时间序列相空间重构的理论和方法,提出一种估计嵌入维数和延迟时间的新算法,采用矢量空间平均位移法确定延迟时间;基于混沌吸引子上邻近点之间距离随着时间增加最终趋于饱和的特性,估算非线性时间序列相空间重构的嵌入维数.实例表明,该算法可以有效估计非线性时间序列的相空间重构参数. 展开更多

关键词 相空间重构 时间序列 混沌吸引子 嵌入维数 延迟时间

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强不可伪造的双向代理重签名方案 被引量：2

18

作者 冯婕 蓝才会 +1 位作者 郏伯荣 杨小东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期116-119,124,共5页

在代理重签名中,一个拥有重签名密钥的半可信代理者可以把受托者的签名转换为委托者对同一消息的签名(即重签名),但该代理者不能单独生成受托者或委托者的签名。标准模型下的代理重签名方案多数是存在不可伪造性的,无法阻止敌手对已经... 在代理重签名中,一个拥有重签名密钥的半可信代理者可以把受托者的签名转换为委托者对同一消息的签名(即重签名),但该代理者不能单独生成受托者或委托者的签名。标准模型下的代理重签名方案多数是存在不可伪造性的,无法阻止敌手对已经签名过的消息重新伪造一个合法的签名。为此,利用基于密钥的目标抗碰撞杂凑函数,提出一种新的双向代理重签名方案。在计算Diffie-Hellman困难问题的假设下,证明该方案在适应性选择消息攻击下是强不可伪造的。分析结果表明,与已有强不可伪造的双向代理重签名方案相比,该方案的系统参数和重签名的长度短,且重签名的计算量小。 展开更多

关键词 双向代理重签名 强不可伪造性 存在不可伪造性 标准模型 系统参数 目标抗碰撞杂凑函数

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带权重的RBF神经网络银行个人信用评价方法 被引量：7

19

作者 郭小燕 张明 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第5期258-262,共5页

针对RBF神经网络确定核函数中心时没有考虑输入样本分类指标权重的问题,提出了一种动态加权聚类算法。在算法中利用样本之间的加权距离代替了欧氏距离作为选定核函数中心的量度。在此基础上,建立了信用评价模型,利用已知类别的样本对模... 针对RBF神经网络确定核函数中心时没有考虑输入样本分类指标权重的问题,提出了一种动态加权聚类算法。在算法中利用样本之间的加权距离代替了欧氏距离作为选定核函数中心的量度。在此基础上,建立了信用评价模型,利用已知类别的样本对模型进行训练,再利用训练好的模型对未知类别的样本进行预测,实验结果验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 基于权重 径向基函数(RBF)神经网络 模式分类 信用评价

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三维适形放疗计划系统中的交互式测量方法 被引量：2

20

作者 王阳萍 党建武 +1 位作者 李莎 朱正平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期7-9,共3页

为了在制定三维适形放疗计划时合理地确定射线角度,并根据给定射线方向准确计算射线剂量,需要对三维模型进行精确的交互式测量。结合放疗计划系统的需求和医学图像特点,分析三维交互式测量过程,应用平行投影理论实现二维坐标到三维坐标... 为了在制定三维适形放疗计划时合理地确定射线角度,并根据给定射线方向准确计算射线剂量,需要对三维模型进行精确的交互式测量。结合放疗计划系统的需求和医学图像特点,分析三维交互式测量过程,应用平行投影理论实现二维坐标到三维坐标的转换。提出以一个测量端点为起始点的三维任意叠加旋转算法,在重离子放疗计划系统中实现三维精确测量。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 三维适形放疗计划系统 交互式测量 平行投影 三维旋转

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