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吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室: 作品数：1,010 被引量：6,515H指数：32; 相关作者：王涛余雪岗董飒富倩李军更多>>; 相关机构：苏州大学计算机科学与技术学院长春工业大学计算机科学与工程学院吉林农业大学信息技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学电子电信更多>>

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基于小波树的电容型设备异常检测方法被引量：1: 2015年; 针对电力系统中电容型设备的异常检测问题,以介质损耗因数为主要监测参数,提出一种基于小波树的设备绝缘性异常检测方法,以解决异常的自动检测问题.该方法利用在线监测获得的介质损耗因数数据,采用二层小波树方法进行异常检测,通过检测介质损耗因数的突发性和持续性突变异常,分析得到设备的绝缘性异常检测结果.根据对变电所电容型设备实测数据的分析,验证了该方法的有效性和实用性,为设备的异常预警提供了辅助支持.; 虞强源范世超金承业; 关键词：异常检测小波树电容型设备介质损耗因数

多重组合的网络流量分析方法研究被引量：1: 2010年; 传统的平稳流量模型不能描述流量的非平稳特性,在进行预测中,随着预测步长的增加,预测准确性随之降低.而神经网络作为一种非平稳模型,虽然可以弥补平稳模型不能刻画流量非平稳性的缺陷,但是其网络中各参数选取还没有一个确切的理论依据.针对以上不足,本文提出一种多重组合的方法:ARIMA模型和Elman神经网络的对比组合模型对网络流量进行分析.仿真实验表明,该方法优于单一模型.; 吕荣魏达曹国昕; 关键词：ARIMA模型网络流量 BP网络

基于隐喻词扩展的短文本聚类算法被引量：1: 2018年; 针对目前短文本词汇量少、表达形式多样,导致同种类文本聚类方法无效的问题,提出一种利用中文维基百科的丰富词汇间关系对短文本的隐喻词进行扩充的方法,以解决短文本包含信息少、词汇表达形式多样的不足.实验结果表明,该算法可有效提升短文本的聚类效果.; 王烨左万利王英; 关键词：文本聚类维基百科

基于生成对抗网络的异质信息网络表征学习被引量：1: 2021年; 鉴于传统的异质信息网络通常存在的高维稀疏性缺点,首先提出将异质信息网络的高维顶点嵌入低维向量空间的无监督学习模型——基于生成对抗网络的异质网络表征学习(heterogeneous network representation learning based on generative adversarial network,HNRL-GAN)模型;然后分析HNRL-GAN模型中的不足之处,进一步提出改进后的基于生成对抗网络的增强版异质网络表征学习(heterogeneous network representation learning based on generative adversarial network plus plus,HNRL-GAN++)模型;最后分别在DBLP、Yelp、Aminer等数据集中使用HNRL-GAN模型和HNRL-GAN++模型进行节点分类和节点聚类等实验以测试模型的有效性。实验结果表明:1)HNRL-GAN模型和HNRL-GAN++模型都实现了将异质信息网络中的高维稀疏节点表示为低维稠密向量这一目标;2)相较于HNRL-GAN模型,HNRL-GAN++模型在保留高维空间中网络结构信息和语义信息等方面拥有更好的性能。; 刘星宏王英王鑫王鑫

基于Shamir门限和分支结构的动态水印方案被引量：3: 2008年; 提出了一种新颖的基于Shamir门限和分支结构的动态软件水印方案。通过Shamir门限策略将水印信息分解为一组值,然后分组加密这组值,并结合密码表得到一组分存值,再根据分支结构的动态行为把这组分存值嵌入到程序的不同方法中。该方案有效地抵抗了大多数语义保持变换攻击,并可根据部分水印信息恢复原始水印。仿真结果表明,该方法比其他方案具有较好的鲁棒性及隐蔽性。; 殷柯王执铨王执铨朱建启; 关键词：通信技术软件水印门限方案分组加密

改进的基于逆向流分析的C程序切片算法: 2014年; 为解决切片算法时空开销太大的问题,提出一种改进的基于逆向流的静态切片算法。只需通过分析控制依赖,获得程序整体框架,再从切片点开始基于逆向控制流从里向外扩张式扫描,在扫描中不断获得只与切片相关的数据依赖,以此得到程序切片。该算法减少了计算控制流的工作量,避免计算谓词依赖集的过程,减少了存储资源开销,提高了切片的效率。; 李冰雨吕帅何丽莉; 关键词：程序切片数据依赖

时空轨迹大数据分布式蜂群模式挖掘算法被引量：10: 2016年; 针对时空轨迹大数据的蜂群模式挖掘需求,提出了一种高效的基于MapReduce的分布式蜂群模式挖掘算法。首先,提出了基于最大移动目标集的对象集闭合蜂群模式概念,并利用最小时间支集优化了串行挖掘算法;其次,提出了蜂群模式的并行化挖掘模型,利用蜂群模式时间域无关性,并行化了聚类与子时间域上的蜂群模式挖掘过程;第三,设计了一个基于MapReduce链式架构的分布式并行挖掘算法,通过四个阶段快速地实现了蜂群模式的并行挖掘;最后,在Hadoop平台上,使用真实交通轨迹大数据集对分布式算法的有效性和高效性进行了验证与分析。; 于彦伟齐建鹏陆云辉赵金东张永刚; 关键词：大数据分布式 MAPREDUCE

一种针对于描述子的SIFT简化方法被引量：17: 2012年; 由于目前的SIFT(scale invariant feature transform)特征提取算法具有较高的时间复杂度,不利于大规模的数据存储和搜索,提出一种简化的SIFT局部图像特征提取算法。改进的SIFT算法针对于描述子生成部分进行简化,将原算法中特征点描述子的矩形区域改为圆形区域,并将RANSAC(random sample consensus)算法应用于SIFT特征匹配中,有效地剔除错误匹配点。采用K.Mikolajczyk的衡量方法,即查全率和错误率进行评估。实验结果显示,算法在旋转、光照、视角变化等情况下都有很好的匹配效果,并且降低了时间复杂度。; 戴金波赵宏伟刘君玲冯嘉; 关键词：INVARIANT SAMPLE

凹形区域和带单洞区域间拓扑关系的表示被引量：3: 2013年; 现有空间拓扑关系模型多针对同种类的空间对象进行处理,在实际应用中具有一定的局限性.本文在4-交集模型的基础上,通过扩展4-交集矩阵,对凹形区域和带单洞区域间的拓扑关系进行了表示,得到凹形区域和带单洞区域间161种拓扑关系,并给出前10种拓扑关系的示意图.提出算法,并通过程序验证161种拓扑关系均可实现.证明所获得的161种基本关系的完备性和互斥性,通过与相关工作的比较可知该表示模型比其它相关模型表达力更强.; 李健欧阳继红富倩陈岗; 关键词：拓扑关系人工智能

基于CDbw和人工蜂群优化的密度峰值聚类算法被引量：3: 2018年; 针对密度峰值聚类(DPC)算法存在的dc值难选择及近邻原则聚合操作在低密度区效果不佳的问题,提出一种基于人工蜂群与CDbw聚类指标优化的密度峰值聚类(BeeDPC)算法,以实现类簇间数据点的自动识别和合理聚类,并解决DPC对类簇间数据点类别识别上存在的缺陷.实验结果表明,BeeDPC算法具有自动识别并合理聚类类簇间数据点、自动识别类簇中心点和类簇数量及自动处理任意分布数据集的优势.; 姜建华吴迪吴迪王丽敏王丽敏张永刚; 关键词：聚类分析密度聚类人工蜂群算法

吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

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