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面向电子商务应用的WebGIS系统被引量：2: 2011年; 目前WebGIS日渐成为互联网应用的热点之一,然而面向电子商务领域的行业应用地图系统仍然比较少。本文以五金产业为例,阐述了.NET环境下开发基于MapABC API2的web地图应用的设计思路及关键技术,能够满足行业用户的电子商务应用需求。; 郭姣石洪波王昌; 关键词：WEBGIS .NET 电子商务搜索系统

基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择加密算法被引量：5: 2017年; 为了实现对红外图像的选择性加密,提出了基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择算法。引入分段正弦变换,将输出图像分割为3个不同的区域,对每个区域完成不同的拉伸变换,完成初始红外图像的增强,凸显真实红外目标;再利用增强图像中目标与背景的灰度差异,从而设计目标决策因子,并分割Top-Hat变换的结构元素,构建红外背景抑制机制,过滤杂波与噪声;利用灰度水平、对比度与相似度,建立多特征差异检测模型,提取包含真实目标与可疑目标的感兴趣区域;以Logistic映射为控制条件,综合Tent映射与Chebyshev映射,设计联合控制混沌映射,利用其输出的混合随机序列对感兴趣区域进行置乱;引入引力模型,对混淆的感兴趣区域内的像素进行扩散,完成红外目标选择加密。实验结果显示:与已有的图像局部加密机制相比,该文算法输出密文信息熵值达到了7.982 6,能够更好地用于红外图像局部选择性加密。; 肖宁李爱军; 关键词：红外图像选择性加密 TOP-HAT变换引力模型

基于Hadoop的分布式朴素贝叶斯文本分类被引量：9: 2012年; 云计算的诞生,有效地解决了海量数据集的存储和分析处理。在云计算实现的开源Hadoop分布式系统集群上,使用MapReduce并行编程模型,设计并实现了一种对TFIDF改进的分布式朴素贝叶斯文本分类算法。实验结果表明,基于Hadoop框架的分布式朴素贝叶斯文本自动分类器不仅能处理节点失效,同时具有高效性和易扩展性的优势。; 卫洁石洪波冀素琴; 关键词：HADOOP 朴素贝叶斯 MAPREDUCE 文本分类

基于粗糙集的多标签文本分类算法被引量：4: 2009年; 将粗糙集优越的约简理论应用于多标签文本分类,提出了基于粗糙集理论的多标签文本分类算法,该算法利用训练阶段得到的各个类别的分类规则与测试实例逐一匹配,得出实例的类标签集合,扩展了粗糙集理论在文本分类中的应用,实验证明算法有效可行。; 吕小勇石洪波; 关键词：粗糙集

基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型被引量：2: 2011年; 属性选择可以有效减少数据的冗余度和降低数据的维度,将GA-CFS属性选择方法引入个人信用评估中,利用CFS评价得到的启发式"价值"作为GA的适应度函数来对个人信用指标体系优化,建立了基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型。在Australian数据集上比较了ID3、NB、Logistic、SMO与GA-CFS属性选择方法和这四种分类算法分别结合执行的结果。实验结果表明,基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型降低了个人信用指标的维度,减少了学习所需的数据量,而且比基于单分类器的个人信用评估模型具有更高的分类准确率。; 柳亚琴石洪波; 关键词：个人信用评估遗传算法 CFS

一种基于聚类的文本迁移学习算法被引量：1: 2010年; 当现有训练数据过期,而新数据又非常少时,运用迁移学习能够有效提高分类器性能。本文提出一种基于聚类的文本迁移学习算法,给出了算法的主要思想及实现步骤。然后,在中文文本语料库上进行了实验,并与非迁移学习算法进行了比较。实验证明该方法能有效提高分类器性能。; 杜俊卫李爱军; 关键词：聚类文本

基于Map Reduce的Bagging贝叶斯文本分类被引量：2: 2012年; 集中式系统框架难以进行海量文本数据分类。为此,提出一种基于Map Reduce的Bagging贝叶斯文本分类算法。介绍朴素贝叶斯文本分类算法,将其与Bagging算法结合,运用Map Reduce并行编程模型,在Hadoop平台上实现算法。实验结果表明,该算法分类准确率较高,运行时间较短,适用于大规模文本数据集的分类学习。; 冀素琴石洪波卫洁; 关键词：MAP 文本分类朴素贝叶斯 BAGGING算法

基于几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法被引量：5: 2019年; 为了解决当前图像水印技术难以抵御几何失真,使其鲁棒性较低与误检率较高的问题,提出了几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法.首先,引入Cat映射,对水印信息图像进行置乱;随后,借助非下采样Shearlet变换机制,对载体图像进行处理,获取低通子带和高通子带,并将低通子带分割为尺寸相同的小块;通过修改低通子带的Shearlet系数,建立水印嵌入机制,将水印信息植入到载体图像中,获取水印密文;构建几何失真图像训练样本,基于极谐变换,计算水印图像的极谐变换系数模,充分描述其鲁棒特征;基于模糊支持向量机,预测几何失真参数,对水印图像进行几何校正;最后,再次利用非下采样Shearlet变换处理校正水印图像,获取低通子带小块,设计水印提取方法,复原其水印信息.实验结果显示:与当前图像水印算法相比,所提算法具有更高的不可感知能力与鲁棒性,对于各种几何攻击,所提取技术的复原水印与初始水印的相关系数均要高于0.95.; 肖宁李爱军; 关键词：图像水印几何校正 CAT映射 SHEARLET变换水印提取

基于频繁项集的多标签文本分类算法被引量：5: 2010年; 针对多标签文本分类问题,提出基于频繁项集的多标签文本分类算法——MLFI。该算法利用FP-growth算法挖掘类别之间的频繁项集,同时为每个类计算类标准向量和相似度阈值,如果文本与类标准向量的相似度大于相应阈值则归到相应的类别,在分类结束后利用挖掘到的类别之间的关联规则对分类结果进行校验。实验结果表明,该算法有较高的分类性能。; 吕小勇石洪波; 关键词：相似度频繁项集关联规则

面向海量数据的K-means聚类优化算法被引量：12: 2014年; 针对集中式系统框架难以进行海量数据聚类分析的问题,提出基于MapReduce的K-means聚类优化算法。该算法运用MapReduce并行编程框架,引入Canopy聚类,优化K-means算法初始中心的选取,改进迭代过程中通信和计算模式。实验结果表明该算法能够有效地改善聚类质量,具有较高的执行效率以及优良的扩展性,适合用于海量数据的聚类分析。; 冀素琴石洪波; 关键词：海量数据聚类 MAPREDUCE K-MEANS算法

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