面向大数据安全的密码技术研究 被引量：4

1

作者 张小松 杨浩淼 汪小芬 《信息安全研究》 2015年第3期238-244,共7页

大数据最重要的意义是对海量数据集的分析和挖掘,以获取新的知识和创造新的价值.因此,大数据技术的本质是数据挖掘和分析算法,只不过要满足大数据的3V特征:体量(volume)巨、类型(variety)多、速度(velocity)快.而大数据安全的意义在于(... 大数据最重要的意义是对海量数据集的分析和挖掘,以获取新的知识和创造新的价值.因此,大数据技术的本质是数据挖掘和分析算法,只不过要满足大数据的3V特征:体量(volume)巨、类型(variety)多、速度(velocity)快.而大数据安全的意义在于(使)用户愿意共享数据进行大数据分析,而且分析所创造的价值使人信服.因此这要求面向大数据安全的密码技术具有下面2个特点:1)密码技术能够适应大数据的3V特征,使处理大数据具有良好的扩展性和效率;2)密码技术能够满足大数据安全分析的需求:既能对大数据进行分析和挖掘,又能保护大数据安全和用户隐私. 展开更多

关键词 大数据 数据挖掘 大数据安全 隐私 密码技术

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基于网络节点中心性的新闻重要性评价研究 被引量：4

2

作者 曹开臣 陈明仁 +2 位作者 张千明 蔡世民 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期285-293,共9页

评价权威报刊的新闻重要性对于正确理解国家政策变化具有重要意义。该文以《人民日报》为例,抽取发表在1946-2008年期间的新闻,利用其内容相似性构建新闻网络。从复杂网络视角,一篇新闻与其他新闻的相似性越高,其在新闻网络中连接越紧密... 评价权威报刊的新闻重要性对于正确理解国家政策变化具有重要意义。该文以《人民日报》为例,抽取发表在1946-2008年期间的新闻,利用其内容相似性构建新闻网络。从复杂网络视角,一篇新闻与其他新闻的相似性越高,其在新闻网络中连接越紧密,具有较大的节点中心性。鉴于此,该文将H指数引入PageRank排序算法,提出H-PageRank排序算法,利用其计算H-PageRank中心性,评价新闻重要性。在实验过程中,考虑到不同领导核心执政时期《人民日报》的新闻风格与新闻版面的差异性将新闻划分为4个时代,基于表示学习分别形成对应的新闻网络。研究结果表明:1)4个新闻网络的拓扑结构都表现出高聚类性与同配性,且具有近似幂律的度分布,表现出复杂网络一般特性;2)基于多种网络节点中心性指标,对每个新闻网络中的节点进行全局排序,并以是否成为头版新闻为重要性的评价准则计算得到相近的AUC值,然后基于局部排序的Top-N评价方法计算得到正确率、召回率和F1指标,综合以上指标的实验结果表明,H-PageRank中心性显著优于其他算法的中心性,验证H-PageRank排序算法的有效性;3)针对每个新闻网络,基于网络节点中心性的Top-N评价方法不同排序列表长度条件,其计算得到的正确率显著高于理论基准,表明评价方法的鲁棒性。 展开更多

关键词 H-PageRank排序算法 新闻重要性评价 新闻网络 节点中心性 表示学习

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数据要素流通的分账机制研究 被引量：6

3

作者 顾勤 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期446-449,共4页

推动数据要素流通是进一步释放生产力的重要手段。与一般商品交易不同,数据的请求、寻址、响应和传输过程较为复杂,一次完整的请求可能需要多个数据源同时进行响应甚至竞价。因此,构建数据要素流通体系的一个基础性的问题就是如何建立... 推动数据要素流通是进一步释放生产力的重要手段。与一般商品交易不同,数据的请求、寻址、响应和传输过程较为复杂,一次完整的请求可能需要多个数据源同时进行响应甚至竞价。因此,构建数据要素流通体系的一个基础性的问题就是如何建立一套数据要素流通的分账机制。该文分析了典型的数据请求和供给模式,建立了包括请求端节点、中介节点和响应端节点的激励网络模型,设计了几何衰减的分账机制。在上述具有普适性的框架下,该文给出了几种常见情况下如何分账的具体计算过程,并将该机制推广到了一次数据请求需要多个数据源响应且各自贡献不同的含权情境。文末讨论了如何在此框架下包容更复杂的情况,包括如何处理多数据源竞价响应的复杂情况。 展开更多

关键词 大数据 数据流通 生产要素 分账机制 激励网络

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大数据揭示经济发展状况 被引量：28

4

作者 高见 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期625-633,共9页

随着大数据时代的到来,与经济活动有关的数据数量和质量都得到了极大的丰富和提高。通过分析这些来源于社会经济系统中的大规模数据,人们有机会在几乎不花费调查成本的情况下对经济发展状况进行精准和实时的测量。该文关注大数据对于经... 随着大数据时代的到来,与经济活动有关的数据数量和质量都得到了极大的丰富和提高。通过分析这些来源于社会经济系统中的大规模数据,人们有机会在几乎不花费调查成本的情况下对经济发展状况进行精准和实时的测量。该文关注大数据对于经济发展状况的刻画,简述了不同类型的数据在揭示宏观经济结构和微观社会状况方面的具体应用,并进一步分析了大数据助力解决区域经济发展战略和宏观产业结构升级问题的可能途径。 展开更多

关键词 大数据 经济复杂性 经济发展 产业结构 社会经济系统

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聚类算法研究综述 被引量：27

5

作者 陈新泉 周灵晶 刘耀中 《集成技术》 2017年第3期41-49,共9页

聚类是数据挖掘研究领域的一种重要数据预处理方法,其目的是从无标签数据集中获得有价值数据集的内在分布结构,进而简化数据集的描述。历经几十年的研究,针对不同应用和数据特性已出现了千余种不同的聚类算法,但不同的聚类算法都有其特... 聚类是数据挖掘研究领域的一种重要数据预处理方法,其目的是从无标签数据集中获得有价值数据集的内在分布结构,进而简化数据集的描述。历经几十年的研究,针对不同应用和数据特性已出现了千余种不同的聚类算法,但不同的聚类算法都有其特定的适用范围和不足。传统的聚类算法大致可分为划分聚类方法、层次聚类方法、密度聚类方法、网格聚类方法、模型聚类方法等。通过对传统聚类方法的回顾和总结,文章重点介绍了近年来出现的同步聚类算法、信念传播聚类算法和密度峰值聚类算法,并针对以上聚类算法的应用及发展方向进行了论述。 展开更多

关键词 数据挖掘 聚类 信念传播 同步聚类 密度峰值

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大数据安全搜索与共享 被引量：1

6

作者 汪小芬 张小松 《信息安全研究》 2015年第3期217-223,共7页

网络空间存储了海量的用户敏感数据,这些敏感数据的共享有助于企业降低为用户提供个性化服务的成本,实现数据增值,而数据的安全搜索与共享是一个亟待解决的问题.通过分析敏感数据安全现状,对现有的密文搜索技术进行分析,主要从单用户搜... 网络空间存储了海量的用户敏感数据,这些敏感数据的共享有助于企业降低为用户提供个性化服务的成本,实现数据增值,而数据的安全搜索与共享是一个亟待解决的问题.通过分析敏感数据安全现状,对现有的密文搜索技术进行分析,主要从单用户搜索和多用户搜索的模式下可搜索加密在安全模型、搜索表达式扩展和数据动态更新方面分析了研究现状以及存在的不足.针对网络空间大数据特点,提出了网络空间大数据搜索与共享的科学问题与研究内容,主要包括数据动态更新、搜索快速响应、搜索结果可验证性、个性化搜索、搜索权限动态变化5个方面,并对网络空间大数据搜索与共享的研究前景进行了展望. 展开更多

关键词 网络空间 大数据 安全搜索 数据共享 可验证性

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大数据产业化中的核心安全

7

作者 张小松 陈瑞东 +1 位作者 王东 黄可 《信息安全研究》 2015年第3期205-210,共6页

云计算的落地应用和多源异构海量数据高效存取技术的发展,催生了大数据加工平台;对知识发现算法的优化衍生出互联网金融、电子商务推荐、舆情分析预测等各类产业化应用.大数据已成为金融、能源乃至政府机构所依赖的管理和决策工具,然而... 云计算的落地应用和多源异构海量数据高效存取技术的发展,催生了大数据加工平台;对知识发现算法的优化衍生出互联网金融、电子商务推荐、舆情分析预测等各类产业化应用.大数据已成为金融、能源乃至政府机构所依赖的管理和决策工具,然而对应的安全威胁却层出不穷;研究发现大数据产业化过程除具有传统的网络信息安全要求外,还有基于数据自身特点的多项安全性要求,核心要点就是数据交易过程中的产权归属,数据加工过程中的数据使用与数据泄露的矛盾;总结了近几年的大数据产业发展实况,结合行业对于大数据安全领域的认知和态度,为开启健康的大数据时代,阐述了典型的应对方案. 展开更多

关键词 数据产权 数据价值 数据使用安全访控 大数据安全 网络安全 云计算

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基于信任关系的资源分配推荐算法改进研究 被引量：10

8

作者 陈玲姣 蔡世民 +2 位作者 张千明 周涛 张翼成 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期449-455,共7页

近年来,一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中,其中,基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而,这些方法都只关注用户对产品的评分信息,而忽略了用户之间普遍存在的信任关系。该文将用户信任关系引入到基于扩散的推荐算法中... 近年来,一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中,其中,基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而,这些方法都只关注用户对产品的评分信息,而忽略了用户之间普遍存在的信任关系。该文将用户信任关系引入到基于扩散的推荐算法中,提出了一种基于信任关系的资源分配推荐算法。该算法在资源分配的过程中,对受信任的用户用一个可调参数分配其更多的资源,从而提高受信任用户所选物品的资源值。在Epinions和FriendFeed两个真实数据集上的实验结果显示,该算法在准确性、多样性和新颖性等方面明显优于主流的基准推荐算法。 展开更多

关键词 信息过滤 个性化推荐 推荐系统 资源扩散 社会关系

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基于近视筛查数据的近视影响因素分析和近视预测 被引量：20

9

作者 黄峻嘉 张琪 +3 位作者 赵娜 李蓉 苏宇涵 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期256-260,共5页

该文分析了国内外近视检查数据,统计结果显示中国青少年近视发生率远远超过国际水平,其中8~12岁是近视新增的高发时期,平均每年约有20%的非近视学生转为近视学生,而10~14岁是高度近视新增的危险时期。此外,父母近视情况和户外活动时间... 该文分析了国内外近视检查数据,统计结果显示中国青少年近视发生率远远超过国际水平,其中8~12岁是近视新增的高发时期,平均每年约有20%的非近视学生转为近视学生,而10~14岁是高度近视新增的危险时期。此外,父母近视情况和户外活动时间对近视形成的影响最大,高于电脑使用时间和看电视时间的影响。该文采用5种集成学习方法对未来视力情况进行预测,综合考虑鲁棒性和精确度,随机森林模型预测效果最好,其中近视的预测准确率在70%训练集、30%测试集划分的情况下为92.8%。 展开更多

关键词 集成学习 近视 预测 随机森林

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复杂配电网状态估计方法研究 被引量：2

10

作者 李飞 黄琦 +4 位作者 NENAD KATIC 吴文传 蔡世民 唐明 刘张 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期194-202,共9页

复杂配电网状态估计是电网智能操作最基本的功能。通常输电网的状态估计算法不能直接应用于配电网,面对配电网不同质量的基础数据,在电网的操作状态下,需要准确、高效地进行状态估计。该文针对复杂配网三相不平衡的特点进行了电网建模,... 复杂配电网状态估计是电网智能操作最基本的功能。通常输电网的状态估计算法不能直接应用于配电网,面对配电网不同质量的基础数据,在电网的操作状态下,需要准确、高效地进行状态估计。该文针对复杂配网三相不平衡的特点进行了电网建模,详细给出基于负荷分类和复杂网络裁剪的状态估计方法,较好地解决了配电网实测数据不足的问题。通过在实际配电网的现场测试,证明该算法具有良好的鲁棒性且计算精确、高效,满足实际应用需求。 展开更多

关键词 复杂配电网 负荷分类 裁剪 状态估计

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基于CUDA的压缩感知重构算法并行化研究 被引量：1

11

作者 董蕾 黄方 +2 位作者 卜栓栓 冯杰 周纪 《信息技术》 2016年第4期32-36,40,共6页

压缩感知重构算法存在计算量大、运行时间过长的问题,无法满足人们对算法处理实时/准实时性要求。最近几年,GPU计算能力得到很大的提升,已成为提高算法处理速度最有效的方式之一。根据GPU的硬件特性,文中提出了基于CUDA的压缩感知重构... 压缩感知重构算法存在计算量大、运行时间过长的问题,无法满足人们对算法处理实时/准实时性要求。最近几年,GPU计算能力得到很大的提升,已成为提高算法处理速度最有效的方式之一。根据GPU的硬件特性,文中提出了基于CUDA的压缩感知重构算法的并行设计。实验结果表明:在NVIDIA K20Xm平台上运行,并行算法取得的加速比可达到100X。 展开更多

关键词 压缩感知 统一计算架构 并行计算

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复杂系统流量波动规律研究综述

12

作者 呼一辰 赵志丹 +3 位作者 蔡世民 黄子罡 荣智海 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期449-457,共9页

流量波动律是指复杂系统中的研究对象,如网络中各节点上流量的均值与标准差之间呈现出幂律关系。这一规律普遍存在于多种复杂系统中,探索流量波动律的形成机制对于理解和刻画这些复杂系统的动力学特征具有重要意义。该文对近些年来国内... 流量波动律是指复杂系统中的研究对象,如网络中各节点上流量的均值与标准差之间呈现出幂律关系。这一规律普遍存在于多种复杂系统中,探索流量波动律的形成机制对于理解和刻画这些复杂系统的动力学特征具有重要意义。该文对近些年来国内外学者关于复杂系统中流量波动的研究进行回顾,总结了该方向不同时期的主要研究成果以及一些典型的动力学模型。提出了一套简单的数学模型,可将之前的主流动力学模型都纳入一个统一的数学框架之中。最后对未来流量波动律的研究做出了展望。 展开更多

关键词 复杂系统 流量波动 标度律 泰勒定律

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高校学生心理健康情况对其社交网络结构的影响研究 被引量：7

13

作者 聂敏 罗炜敏 +3 位作者 邓辉 王伟 夏虎 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期317-320,共4页

高校学生心理健康情况是近年来教育工作者普遍关注的焦点问题。目前尚无利用大规模样本分析学生心理健康对其社交行为影响的报导。该文基于某高校4955位匿名学生一卡通刷卡数据来构建社交网络,并利用《SCL-90测评量表》测评结果刻画学... 高校学生心理健康情况是近年来教育工作者普遍关注的焦点问题。目前尚无利用大规模样本分析学生心理健康对其社交行为影响的报导。该文基于某高校4955位匿名学生一卡通刷卡数据来构建社交网络,并利用《SCL-90测评量表》测评结果刻画学生的抑郁症状发生水平。分析发现,学生心理健康程度极大地影响其社交网络结构:无明显抑郁症状的学生更倾向于与不同的同学共餐(推断社交活跃性更高);有明显抑郁症状的学生则更倾向于单独用餐(推断社会活跃性较低)。 展开更多

关键词 大数据 抑郁症 心理健康 社交网络

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知识与数据联合驱动建模技术综述 被引量：5

14

作者 田晟兆 胡迎茜 +1 位作者 谷成 陈端兵 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期932-943,共12页

当前,基于深度学习的目标识别建模技术面临标注样本不足、模型可解释性不高、稳定性不够等新的挑战,限制了深度学习解决更复杂、更抽象问题的可能性。采用知识与数据联合驱动的方式进行智能模型构建是突破现有瓶颈的一条重要途径。该文... 当前,基于深度学习的目标识别建模技术面临标注样本不足、模型可解释性不高、稳定性不够等新的挑战,限制了深度学习解决更复杂、更抽象问题的可能性。采用知识与数据联合驱动的方式进行智能模型构建是突破现有瓶颈的一条重要途径。该文以外部经验与认知知识在模型构建中的引入方式为区分准则,提出了模型构建方法的分类标准,包括基于显式知识的建模方法、基于隐式知识的建模方法以及基于融合知识的建模方法;然后围绕每类方法在解决小样本、模型可解释性等问题上的探索进行综述,并总结设想了一种未来的知识与数据联合驱动建模方式。这种方式吸取了不同建模方式的优点,通过解耦知识建模与数据建模,以无监督、弱监督为核心训练方式,可以有效解决小样本条件下模型构建问题,提高模型可解释性。最后,该文总结了需要进一步研究的问题和未来的研究方向,以促进目标识别模型构建技术的发展。 展开更多

关键词 人工智能 深度学习 知识与数据联合驱动 模型构建 目标识别

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在线数据揭示预期薪金的影响因素 被引量：3

15

作者 王军 高见 +2 位作者 杨枭 刘金虎 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期307-314,共8页

数据资源的丰富和分析方法的创新,促使社会经济学逐渐转变为数据驱动的定量化学科。作为定量化人力资源的组成部分,薪金研究对社会经济发展有重要意义。然而,以往研究大多基于规模有限的普查数据,对不同经济和文化背景的考虑也不足。本... 数据资源的丰富和分析方法的创新,促使社会经济学逐渐转变为数据驱动的定量化学科。作为定量化人力资源的组成部分,薪金研究对社会经济发展有重要意义。然而,以往研究大多基于规模有限的普查数据,对不同经济和文化背景的考虑也不足。本文基于中国人力资源网站获取的大规模简历数据,分析了多种因素对求职者预期薪金的影响,结果发现身高、工作经验和教育程度等因素影响预期薪金,并且男女存在显著的差异。其中,女性平均预期低于男性,相比男性差大约五年工作经验或一个教育学位。最后,多变量回归方法验证了分析结果的鲁棒性。 展开更多

关键词 大数据 计算社会经济学 数据驱动 多变量回归 预期薪金

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利用基本信息和行为数据发现高校贫困学生 被引量：3

16

作者 聂敏 张杨 +3 位作者 邓辉 王伟 夏虎 周涛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期795-800,共6页

高校学生的扶贫助困工作一直是教育各界关注的重点,如何利用有效的大数据分析手段减轻评审工作量和公平化评审流程,从而实现高校精准扶贫的目标,是一项值得深入研究的问题。该文以高校学生行为数据为基础,结合高校数据的时序性特点,抽... 高校学生的扶贫助困工作一直是教育各界关注的重点,如何利用有效的大数据分析手段减轻评审工作量和公平化评审流程,从而实现高校精准扶贫的目标,是一项值得深入研究的问题。该文以高校学生行为数据为基础,结合高校数据的时序性特点,抽取学生基本信息和行为数据的多维特征,提出基于深度学习理论的CW-LSTM算法进行预测。最后使用真实数据对模型进行验证,结果显示,该方法优于朴素贝叶斯算法和决策树算法。 展开更多

关键词 大数据 数据挖掘 家庭贫困学生 学生行为数据

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基于高考录取成绩的院校竞争网络实证研究

17

作者 王辰曦 张智成 +1 位作者 袁晨 蔡世民 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期473-480,共8页

平行志愿录取规则与优质生源的紧缺使得院校在高考招生时存在激烈的竞争关系。从网络科学视角正确理解院校竞争关系,能够合理地指导考生进行志愿填报。利用2019年山西省高考理科录取成绩,通过改进的Jaccard相似度计算方法,构建院校竞争... 平行志愿录取规则与优质生源的紧缺使得院校在高考招生时存在激烈的竞争关系。从网络科学视角正确理解院校竞争关系,能够合理地指导考生进行志愿填报。利用2019年山西省高考理科录取成绩,通过改进的Jaccard相似度计算方法,构建院校竞争网络的邻接矩阵。基于复杂网络度量方法,实证研究院校竞争网络得到:1)度分布存在一定的异质性,且具有较大的平均度;2)簇度负相关表明院校竞争网络存在层次结构;3)富人俱乐部连通性表明度数大于375的院校完全连通构成富人俱乐部;4)利用基于节点标签与网络结构的社团划分算法,通过基尼不纯度评估社团内院校的同质性,进一步利用Louvain算法识别社团内院校存在层次化差异结构。这些实证结果刻画了院校竞争关系,在此基础上归纳了一些指导考生进行合理、分梯度志愿填报的建议和策略。 展开更多

关键词 院校竞争网络 社团检测 复杂网络 平行志愿

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中国电影演员市场影响力的性别差异分析 被引量：1

18

作者 赵世跃 周涛 +1 位作者 韩筱璞 周银座 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期271-276,共6页

构建了以豆瓣网为主,猫眼网、IMBD以及百度为辅,包含中国2000—2020年10 000多名演员及3 000多部电影组成的数据库。聚焦演员市场影响力的性别差异,其中市场影响力用电影票房来衡量,而演员对票房的贡献程度与该演员在相应电影列表中排... 构建了以豆瓣网为主,猫眼网、IMBD以及百度为辅,包含中国2000—2020年10 000多名演员及3 000多部电影组成的数据库。聚焦演员市场影响力的性别差异,其中市场影响力用电影票房来衡量,而演员对票房的贡献程度与该演员在相应电影列表中排名的倒数成正比。研究显示,男性演员在市场影响力、职业生涯长度、题材多样性上都明显高于女性,且2015年后每年女演员人均票房贡献与男演员人均票房贡献的比例在0.6左右波动,低于中国全行业女性薪酬与男性薪酬的比例,表现出更显著的性别不平等。进一步的中介效应分析和调节效应分析显示,职业生涯长度差异与题材多样性差异是导致市场影响力性别差异的重要原因,且在同等情况下男性演员提高其职业生涯长度和题材多样性所获得的市场影响力回报显著高于女性。 展开更多

关键词 性别差异 电影行业 市场影响力 职业生涯长度 题材多样性

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先验知识辅助的金属涂层损伤分割方法

19

作者 谢洲洋 舒畅 +3 位作者 傅彦 周俊临 蒋家玮 陈端兵 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期76-83,共8页

金属涂层损伤的自动识别是一项具有重大实际应用价值的研究。随着深度学习在各类材质的表面损伤图像分割任务中取得突破性进展,大部分研究工作使用端到端的深度卷积神经网络分割模型分割损伤区域。然而,端到端深度学习方法很难利用金属... 金属涂层损伤的自动识别是一项具有重大实际应用价值的研究。随着深度学习在各类材质的表面损伤图像分割任务中取得突破性进展,大部分研究工作使用端到端的深度卷积神经网络分割模型分割损伤区域。然而,端到端深度学习方法很难利用金属涂层损伤相关的先验知识来识别损伤尺度差异大、训练数据不足等问题。因此,设计了一种基于先验知识的金属涂层损伤区域分割算法,结合深度学习分割模型U-Net实现金属涂层损伤的自动识别。该算法基于Hue通道分布和边缘响应对金属涂层图像中的异常区域进行分割,深度学习分割模型利用先验知识排除异常样本,可有效避免过拟合。在含有开裂、起泡、生锈和脱落这4类损伤的金属涂层数据集中,该算法取得了81.24%mIoU的分割效果,优于端到端的深度学习方法。实验结果表明,先验知识辅助能够有效提升深度学习分割模型对金属涂层损伤的分割效果。 展开更多

关键词 深度学习 损伤识别 图像分割 先验知识

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基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法 被引量：17

20

作者 格桑多吉 乔少杰 +4 位作者 韩楠 张小松 杨燕 元昌安 康健 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期599-604,共6页

考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比... 考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。 展开更多

关键词 舆情分析 single-pass 文本聚类 话题发现

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