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NURBS边界曲面直接生成法被引量：2: 2008年; 由于非均匀有理B样条(NURBS)曲面的复杂性,传统NURBS边界曲面的生成是先构造孔斯曲面,再由孔斯曲面向NURBS曲面转换得到,其操作过程比较烦琐。针对此问题,提出了NURBS边界曲面直接生成算法,该算法根据给定的四条NURBS边界曲线,结合孔斯曲面生成方法直接插值生成NURBS曲面,从而避免了通过孔斯曲面向NURBS曲面转换所带来的计算代价,因此同传统方法相比,具有较低的计算代价。实验结果表明:该算法简化了曲面生成步骤,减少了曲面转换过程的计算量,生成的曲面边界信息明确,且连续性好。; 王若莹邵利平; 关键词：非均匀有理B样条节点矢量

色彩上下文感知的火焰目标实时检测: 2009年; 提出一种新颖的色彩上下文感知的火焰目标实时检测算法。算法定义了两种新的火焰特征向量:火检上下文动态特征切入列,火焰特征最优区域。相对于传统火焰检测算法对火焰图像序列中每帧的所有像素逐点扫描,算法仅对每帧中的关键位置——火焰特征最优区域进行扫描,根据火焰图像序列中一系列关键位置的检测情况预测火焰目标的整体燃烧状况。实验表明,该算法对于炉膛火焰的实时检测和估算效率高。; 李环常姗

Clustering feature decision trees for semi-supervised classification from high-speed data streams被引量：4: 2011年; Most stream data classification algorithms apply the supervised learning strategy which requires massive labeled data.Such approaches are impractical since labeled data are usually hard to obtain in reality.In this paper,we build a clustering feature decision tree model,CFDT,from data streams having both unlabeled and a small number of labeled examples.CFDT applies a micro-clustering algorithm that scans the data only once to provide the statistical summaries of the data for incremental decision tree induction.Micro-clusters also serve as classifiers in tree leaves to improve classification accuracy and reinforce the any-time property.Our experiments on synthetic and real-world datasets show that CFDT is highly scalable for data streams while gener-ating high classification accuracy with high speed.; Wen-hua XUZheng QINYang CHANG

基于行为分析和特征码的恶意代码检测技术被引量：10: 2011年; 提出一种新的恶意代码检测技术,能自动检测和遏制(未知)恶意代码,并实现了原型系统。首先用支持向量机对恶意代码样本的行为构造分类器,来判断样本是否是恶意代码,同时对恶意代码提取出特征码。运行在主机的代理利用特征码识别恶意代码并阻断运行。为了精确分析程序行为,将程序放入虚拟机运行。实验结果表明,相对于朴素贝叶斯和决策树,系统误报率和漏报率均较低,同时分布式的系统架构加快了遏制速度。; 李华刘智覃征张小松; 关键词：恶意代码特征码虚拟机

基于多不动点约束的网格模型局部编辑被引量：1: 2009年; 传统的自由变形方法通过计算控制晶格来变形,不适用于精确变形的情况。针对此问题,提出一种基于多不动点约束的网格模型局部编辑算法,该算法通过多个不动点的合理配置设定多种复杂的约束条件,实现网格模型的局部编辑,进而精确的变形模型。实验表明算法计算代价低,可实现精确变形。; 李环周帅锋; 关键词：网格模型亲密度

多不动点约束下的网格变形算法被引量：6: 2009年; 提出一种多不动点约束下的网格变形算法,能直接对模型进行变形,在算法执行过程中不需要计算控制晶格,具有较低的计算代价。实验结果表明,该算法能够有效改善传统自由变形算法存在的局限性和复杂性问题。; 李环周帅锋覃征; 关键词：网格变形

基于半监督学习的数据流集成分类算法被引量：18: 2012年; 已有的数据流分类算法多采用有监督学习,需要使用大量已标记数据训练分类器,而获取已标记数据的成本很高,算法缺乏实用性.针对此问题,文中提出基于半监督学习的集成分类算法SEClass,能利用少量已标记数据和大量未标记数据,训练和更新集成分类器,并使用多数投票方式对测试数据进行分类.实验结果表明,使用同样数量的已标记训练数据,SEClass算法与最新的有监督集成分类算法相比,其准确率平均高5.33%.且运算时间随属性维度和类标签数量的增加呈线性增长,能够适用于高维、高速数据流分类问题.; 徐文华覃征常扬; 关键词：概念漂移集成分类器同质性 K均值聚类半监督学习数据流分类

n维空间随机矩阵变换的音频置乱算法被引量：1: 2010年; 针对一维线性序列置乱方法加密参数少、特殊矩阵变换易受攻击等问题,提出一种n维空间随机矩阵变换的音频置乱算法.引入m进制转换的思想,将音频序列采样点值进行变维操作,再通过随机变换阵进行矩阵变换完成置乱.算法的音频置乱恢复无需计算最小可恢复周期,仅通过随机变换阵在Zm上的逆阵进行一性次恢复即可.实验结果表明,算法在任意n维空间均具有很好的置乱效果,置乱和恢复代价较低,鲁棒性较强,能抵抗添加高斯白噪声、滤波、任意剪切、缩放音频值等攻击.; 李环覃征张选平邵利平; 关键词：M进制 N维空间

基于动态阻尼因子的动态阻尼仿射传播聚类被引量：3: 2012年; 为了有效地控制仿射传播聚类的全局搜索和局部搜索,将仿射传播聚类视作一个搜索能量函数最小值的方法,提出一种基于动态阻尼因子策略的动态阻尼仿射传播聚类.使用两阶段动态阻尼因子策略,使得仿射传播聚类迭代过程中阻尼因子不再是静态固定值,而是自适应的动态改变值,构造了1种线性策略和2种非线性策略来动态改变阻尼因子的值.在标准数据集上的实验结果表明:动态阻尼仿射传播聚类避免了仿射传播聚类发生震荡,同时可以加快仿射传播聚类的收敛.; 王羡慧陈俊英覃征张选平; 关键词：仿射传播聚类

基于快速区域划分的多焦点图像融合方法被引量：2: 2010年; 针对传统的基于像素点和基于窗口的多焦点图像融合方法中,处于像平面的清晰物体呈现效果不佳的问题,提出了基于快速区域划分的图像融合方法。首先使用边缘提取算子对图像进行初始的轮廓提取,然后对初始轮廓中存在的非连续、非闭合的缺陷进行消除。再综合各自图像的轮廓得到联合区域划分,最后基于联合区域划分进行图像融合。实验结果表明:该方法能有效的发现处于像平面中的清晰物体,使得物体在融合结果中的呈现更清晰。与传统的基于像素点和基于窗口的多焦点图像融合方法相比,该方法融合效果更好。; 陈旸覃征胡浩宋铭越; 关键词：多焦点图像融合

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