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国家自然科学基金(61072103)

作品数:5 被引量:14H指数:2
相关作者:高琳鱼亮孙鹏岗付立东陈立全更多>>
相关机构:西安电子科技大学西安科技大学东南大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 2篇网络
  • 1篇蛋白
  • 1篇蛋白质
  • 1篇蛋白质网络
  • 1篇蛋白质相互作...
  • 1篇蛋白质相互作...
  • 1篇信道
  • 1篇信道编码
  • 1篇信息隐藏
  • 1篇社团结构
  • 1篇相互作用
  • 1篇模块密度
  • 1篇聚类
  • 1篇检测网络
  • 1篇功能模块
  • 1篇复合体
  • 1篇白质
  • 1篇SUPPOR...
  • 1篇SUPPOR...
  • 1篇SVR

机构

  • 2篇西安电子科技...
  • 1篇东南大学
  • 1篇西安科技大学

作者

  • 2篇高琳
  • 1篇陈立全
  • 1篇付立东
  • 1篇孙鹏岗
  • 1篇鱼亮

传媒

  • 1篇计算机学报
  • 1篇西安电子科技...
  • 1篇Journa...
  • 1篇Chines...
  • 1篇网络空间安全

年份

  • 1篇2020
  • 3篇2012
  • 1篇2011
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于信道编码的载体二次分组信息隐藏算法
2020年
基于信道编码的信息隐藏技术利用信道编码的冗余性,将秘密信息嵌入编码后的载体数据码流中,作为噪声的一部分进行信道传输。针对现有算法可能出现秘密信息相互覆盖和载体信息出现连续错误的问题,文章提出了一种基于信道编码的载体二次分组信息隐藏算法,以编码后的载体数据长度与预处理之后的秘密信息长度比值为依据对载体数据进行重新分组,并通过密钥产生伪随机序列将秘密信息一次性嵌入。仿真实验结果表明,文章算法既能保证载体信息正常通信,又可以实现秘密信息的安全传输与准确提取恢复,实现理想的通信系统可逆信息隐藏效果。相比现有的算法,基于信道编码的载体二次分组信息隐藏算法具有更小的存储开销,更高的载体信息与秘密信息误比特率性能和更低的时间复杂度。
顾朋鹏陈立全陈立全
关键词:信息隐藏信道编码
特征向量的核方法检测网络社团结构被引量:4
2012年
为在权重的复杂网络中检测社团结构,推广模块密度函数到权重形式,并优化权重形式的权重密度函数到谱分聚类形式及权重的核聚类形式.证明了基于权重密度的两类聚类方法在数学上的等价性,利用这种等价性,提出了一种新的基于特征向量核聚类检测复杂网络社团方法.实验结果表明,这种方法比直接的谱分方法或直接的核方法检测社团更加准确.
付立东高琳
关键词:社团结构模块密度
SUPPORT VECTOR REGRESSION VIA MCMC WITHIN EVIDENCE FRAMEWORK
2012年
This paper proposes a novel approach, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling approximation, to deal with intractable high-dimension integral in the evidence framework applied to Support Vector Regression (SVR). Unlike traditional variational or mean field method, the proposed approach follows the idea of MCMC, firstly draws some samples from the posterior distribution on SVR's weight vector, and then approximates the expected output integrals by finite sums. Experimental results show the proposed approach is feasible and robust to noise. It also shows the performance of proposed approach and Relevance Vector Machine (RVM) is comparable under the noise circumstances. They give better robustness compared to standard SVR.
Zhou YatongLi JinSun JianchengZhang Bolun
Chaotic behavior learning of Chua's circuit
2012年
Least-square support vector machines(LS-SVM) are applied for learning the chaotic behavior of Chua's circuit.The system is divided into three multiple-input single-output(MISO) structures and the LS-SVM are trained individually.Comparing with classical approaches,the proposed one reduces the structural complexity and the selection of parameters is avoided.Some parameters of the attractor are used to compare the chaotic behavior of the reconstructed and the original systems for model validation.Results show that the LS-SVM combined with the MISO can be trained to identify the underlying link among Chua's circuit state variables,and exhibit the chaotic attractors under the autonomous working mode.
孙建成
蛋白质网络中复合体和功能模块预测算法研究被引量:10
2011年
预测蛋白质相互作用网络中的复合体和功能模块对于理解生物系统的组织和功能具有重要的意义.到目前为止,已经出现了大量的蛋白质复合体和功能模块预测算法及相关的软件,这些算法各具特色,但同时也具有一定的局限.文中对典型的聚类预测算法进行了研究,依据算法特性对它们进行了分类,并从算法思想、关键技术以及算法性能等方面进行了分析和比较.进一步介绍了基于网络比对策略检测保守模块的算法.最后,结合蛋白质网络数据集对典型的聚类算法从运行效率和预测结果的匹配率等方面进行了比较与分析,为生物网络模块的挖掘和分析提供了有益的参考.
鱼亮高琳孙鹏岗
关键词:蛋白质相互作用网络复合体功能模块聚类
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