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利用边缘检测与Zernike矩的半脆弱图像水印算法被引量：14: 2018年; 为了提高半脆弱图像水印算法的认证能力,提出了基于边缘检测与Zernike不变矩的半脆弱图像水印认证算法。引入离散小波变换(disceret wavelet transform,DWT)机制,对归一化后的载体图像进行三级分解,获取10个子带LL_3、HL_3、LH_3、?HH_3、HH_2、HL_2、?LH_2、?HL_1、LH_1、HH_1;再利用Sobel算子与Zernike矩方法对LL_3子带进行处理,输出边缘映射与量化特征的Zernike矩,将二者视为水印信息;随后,设计水印嵌入机制,将Sobel边缘映射嵌入到载体图像的LL_3子带对应的DWT系数中,形成初始水印图像;并再次利用Sobel算子对初始水印图像进行检测,获取边缘映射,确定嵌入位置,将Zernike矩隐藏到这些位置,获取最终的水印图像;建立水印复原方法,提取完整的水印信息。最后,基于权重欧式距离,设计了水印认证方法,以认证图像与定位篡改区域。实验结果显示,与当前水印技术相比,所提算法具有更强的鲁棒性与更低的篡改率。; 王胜王胜解辉; 关键词：SOBEL边缘检测

基于Word2vec的句子语义相似度计算研究被引量：56: 2017年; word2vec利用深度学习的思想,可以从大规模的文本数据中自动学习数据的本质信息。因此,借助哈尔滨工业大学的LTP平台,设计利用word2vec模型将对句子的处理简化为向量空间中的向量运算,采用向量空间上的相似度表示句子语义上的相似度。此外,将句子的结构信息添加到句子相似度计算中,并就特殊句式对算法进行了改进,同时考虑到了词汇之间的句法关系。实验结果表明,该方法更准确地揭示了句子之间的语义关系,句法结构的提取和算法的改进解决了复杂句式的相似度计算问题,提高了相似度计算的准确率。; 李晓解辉李立杰; 关键词：句子相似度语义句法结构

基于稀疏表示和特征加权的大数据挖掘方法的研究被引量：15: 2018年; 为了提高大数据挖掘的效率及准确度,文中将稀疏表示和特征加权运用于大数据处理过程中。首先,采用求解线性方程稀疏解的方式对大数据进行特征分类,在稀疏解的求解过程中利用向量的范数将此过程转化为最优化目标函数的求解。在完成特征分类后进行特征提取以降低数据维度,最后充分结合数据在类中的分布情况进行有效加权来实现大数据挖掘。实验结果表明,相比于常见的特征提取和特征加权算法,提出的算法在查全率和查准率方面均呈现出明显优势。; 蔡柳萍解辉张福泉张龙飞; 关键词：大数据数据挖掘特征加权特征提取

基于粗糙集与人工蜂群算法的动态特征选择被引量：6: 2019年; 为提高动态数据流特征提取的计算效率与性能,设计一种基于粗糙集与人工蜂群算法的动态数据流特征选择算法。修改人工蜂群算法中雇佣蜂阶段与侦查蜂阶段的位置更新方程,降低人工蜂群算法早熟收敛的几率,增强人工蜂群算法的鲁棒性,使其满足动态特征选择算法的稳定性需要。使用粗糙集定义数据流增量数据的适应度函数,人工蜂群算法从旧特征子集与增量数据提取新的全局特征子集。基于10个公开的数据集分别进行特征提取与分类实验,实验结果表明,该算法在保持较高分类准确率的前提下,明显减少了特征数量,实现了较高的动态特征计算效率。; 高薇解辉; 关键词：数据流大数据粗糙集人工蜂群算法

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解辉