广东省教育部产学研结合项目(2012B091100043)
- 作品数：14 被引量：34H指数：4
- 相关作者：伍杰华朱岸青蔡雪莲解晓萌余棉水更多>>
- 相关机构：广东工贸职业技术学院华南理工大学暨南大学更多>>
- 发文基金：广东省教育部产学研结合项目国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 低失真敏感测量度物流数码标签防伪加密编码方法
- 2014年
- 提出一种基于低失真敏感测量度的物流商品防伪加密编码算法,通过特殊测试频率点以及加窗函数的频谱分析方法,降低了标签谱泄漏引起的失真度误差,采用物流信息失真敏感函数以及一位随机数对标签加密消息进行随机化处理,进而降低物流加密编码的复杂度,确保物流加密编码的准确性。实验结果说明,该种算法在标签解密时间、私钥大小、密文头方面的性能都优于传统算法,对确保电子物流系统的安全具有重要的应用价值。
- 蔡雪莲
- 关键词：随机化
- 基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类被引量：7
- 2017年
- 研究基于复杂网络特征的链接分类问题,针对原始特征噪声信息多、冗余度大的现象,在RRelief F特征选择算法的基础上,提出一种改进的链接分类模型。从局部和全局2个维度构建与链接相关联的特征信息,引入RRelief F算法对特征进行选择并采用偏最小二乘法实现回归分类。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,该模型能筛选出具有判别性的特征,提高链接分类质量,为监督学习的复杂网络链接分类提供一种新思路。
- 伍杰华
- 关键词：复杂网络偏最小二乘法
- 一种融合纠错输出编码的人脸年龄识别
- 2013年
- 基于人脸图像的年龄分类是指将人脸图像分为预定义的几个年龄组的方法,它是一个多分类问题。提出一种融合纠错输出编码的SVM多类分类器,将二分类器SVM扩展为多分类器。采用Gabor小波提取人脸年龄特征,并应用二元主成分(2DPCA)分析法对提取的特征进行降维,在FG-NET年龄数据库上进行实验,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。在人脸年龄特征提取方面,Gabor与2DPCA结合的方式比单纯2DPCA方式具有更好的年龄特征表达能力。
- 余棉水朱岸青解晓萌
- 关键词：支持向量机多分类器纠错输出编码
- 基于局部定向模式的人脸年龄估计被引量：5
- 2014年
- 人脸年龄自动估计在人机交互中有着非常广阔的应用前景,正吸引着人们的广泛关注。然而,人脸年龄估计仍是一个极具挑战性的问题,为此,提出了一种新的年龄估计方法。首先,采用局部定向模式(LDP)和Gabor小波变换分别提取人脸的全局和局部特征。然后,基于信息融合理论对这两种特征进行融合,并用PCA方法对融合后的特征进行降维,从而获得低维的年龄特征向量。最后,利用支持向量回归(SVR)方法进行年龄估计。在公共的FG-NET年龄数据库上进行了实验,实验结果表明,所提出的方法是有效的。
- 余棉水朱岸青解晓萌
- 关键词：年龄估计信息融合支持向量回归
- 异构符号网络中正负社交关系的分类预测研究被引量：4
- 2016年
- 符号社会网络正负关系分类是社会网络分析与挖掘领域的重要研究分支,在朋友关系预测,广告推荐和社团发现等方向具有重要的理论和应用价值。但是现有的分类模型所提取的特征均基于单一的节点属性和同质的链接结构,且依赖于同构网络,具有较大的局限性。针对以上问题,提出了一种新颖的基于异构网络特征的关系分类模型,特征提取主要通过引入隐朴素贝叶斯模型度量相邻异构关系的影响和结合社会化平衡理论形成的三角关系构建基于链接获得,并采用SVM等三类经典的有监督模型进行分类,验证特征的有效性。对2个大规模符号社会网络的实验表明,本文提出的模型在Precision,Recall,F1-Measure等指标均有较优的分类效果,同时也为异构社会网络关系的特征发现提供一种新的思路。
- 伍杰华
- 关键词：异构网络链接预测特征提取
- 基于社区结构的科研合作关系分析与预测被引量：4
- 2016年
- 科研合作关系分析和预测针对网络的结构信息预测未来哪些学者间会产生合作关系进行研究,对于理解网络信息传播和动态变化具有重要的意义。在主流的基于拓扑属性的关系预测算法基础上提出了一种基于社区结构信息的合作关系预测模型。首先分析社区发现算法下科研网络的链接分布规律及给出模型构建的理论依据,然后构造引入社区拓扑结构信息的改进算法,最后采用不同社区发现算法进行实验。该方法在实验效果和性能上要优于一些经典的算法,说明该算法能够有效地引入社区结构信息对真实的科研合作网络关系预测问题建模,并为科研合作关系分析预测这一问题提供一种新的思路。
- 伍杰华朱岸青
- 关键词：科研网络社区信息
- 某类解析函数的邻域问题
- 2013年
- 文章引入了一个新的解析函数类Sj(n,λ,A,B),讨论了这个函数类的δ邻域,得到了一些包含关系。
- 傅秀莲
- 关键词：从属单叶函数
- 基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测被引量：6
- 2013年
- 在社会网络关系预测研究领域,把基于拓扑结构信息的共邻节点属性作为相似性度量的预测模型应用比较广泛,但是该类算法具有较强的假设独立性,不能完全反映社会网络的"链接"结构。引入树状朴素贝叶斯(TAN)分类模型,采用信息熵度量节点对的角色,赋予共邻节点集合差异化的贡献权重进行社会关系预测,同时把模型推广到CN,AA和RA等3种基于相似度的链接预测算法中。对5个真实社会网络采用AUC和ROC曲线进行实验评价后证明,该模型能够在深入挖掘共邻节点对贡献及解决共邻节点角色独立性的基础上提高预测精确度,同时为该类模型的研究提供一种新的方案。
- 伍杰华
- 关键词：社会网络分析链接预测贝叶斯模型
- 基于隐朴素贝叶斯模型的社会关系推荐被引量：3
- 2014年
- 基于共邻用户属性的社会关系推荐算法是社会网络分析关系预测领域的热点研究方向。提出了一种基于隐朴素贝叶斯(hidden nave Bayesian,HNB)模型的用户关系推荐算法。该算法通过分析属性之间的依赖性对问题建模,从中度量共邻用户之间关系对推荐用户对之间的贡献和影响,然后对所有候选推荐关系计算其相似度并进行排序,并把模型推广到CN、AA和RA三种关系推荐算法中。在真实网络数据集上的实验结果表明,所提出的算法比目前的基准方法和朴素贝叶斯方法具有更高的AUC值。此外,算法能够发现具备不同拓扑结构属性的网络对推荐精度有着线性的影响。
- 伍杰华朱岸青蔡雪莲张小兰
- 关键词：社会网络链接预测
- 差分化节点特征对复杂网络链接预测的分类性能分析
- 2015年
- 链接预测属于复杂网络分析的研究分支,它根据网络历史结构信息预测未来节点间会产生链接的可能性,从而挖掘网络的传播和演化方式。通过引入差分化节点的贡献权重并结合经典的节点和共邻节点网络拓扑结构特征,分别应用七类有监督学习-分类模型对社交、生物、交通等不同领域的八个真实复杂网络数据集进行实验,并采用Precision和ROC曲线对实验结果进行分析与评价。实验表明,引入基于差分化节点的贡献特征能够在深入挖掘网络结构信息的基础上比其余特征有更优的预测精确度,同时差异化的分类模型和特征选择对链接预测性能有相异的影响。
- 伍杰华朱岸青蔡雪莲张小兰
- 关键词：链接预测复杂网络
