中国博士后科学基金(20070410299)
- 作品数：10 被引量：67H指数：5
- 相关作者：阳爱民刘永定周咏梅邓河邱密更多>>
- 相关机构：湖南工业大学广东外语外贸大学国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金广东省自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种高效的图像数据库检索方法被引量：4
- 2008年
- 对于大型图像库,如何高效地检索出相似图像是图像检索系统的一大挑战。提出了一种改进的K-均值聚类算法建立分层结构的索引,再利用A*树算法和三角不等式原则及N近邻方法对索引库快速高效地搜索,达到对图像库快速高效检索相似图像的目的。实验在Corel图像库上进行,实验结果表明该方法以对数时间复杂度实现基于内容的高效检索。
- 唐敏阳爱民
- 关键词：K-均值聚类算法
- 基于机器学习的P2P流量分类系统设计与实现被引量：3
- 2009年
- P2P应用的快速增长,大量消费网络带宽,而传统的基于端口与有效载荷的网络流量分类方法存在着很多缺陷,一种基于机器学习的P2P流量分类系统被建议。系统按照5元组(源IP、源Port、目的IP、目的Prot及IP协议)的定义,将P2P报文分成双向TCP流(Flow)或UDP流,抽取与协议和端口无关的流的特征。用机器学习的方法构造和训练分类器后,对未知协议类型的流进行分类。分类系统的功能模块设计、实现及性能评测被详细的进行了介绍。
- 刘永定阳爱民邓河
- 关键词：P2P
- 一种基于区域的图像相似性计算方法被引量：3
- 2008年
- 在基于区域的图像检索系统中,图像之间的相似性计算是影响检索结果的关键技术之一。提出了一种基于区域的图像相似性计算方法,该方法首先按照区域的综合特征(颜色、纹理及位置)、直方图特征值及区域的形状特征分别进行相似度的计算,然后,将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,两幅图像的相似度为各区域最大相似度的平均值。在Corel自然图像库上对提出的方法和实现的系统进行了实验,结果表明了提出方法的有效性。
- 周咏梅韩国强
- 关键词：相似度计算
- 一种基于BP神经网络的颜色空间量化方案被引量：7
- 2008年
- 介绍了一种基于BP神经网络的颜色空间量化方案。这种方案利用人能辨识的11类颜色,将人辨识颜色的能力融入到颜色空间的量化过程中,并运用BP神经网络方法,将颜色空间进行量化分割。文章介绍了样本颜色的采集方法、采集软件的设计、基于BP神经网络的样本颜色处理方法以及在图像特征的抽取、区域分割方面的应用。建议的方案从一个新的角度缩小了低层视觉特征和高层语义特征的差异。
- 李苏梅韩国强周咏梅
- 关键词：BP神经网络
- 一种使用DBSCAN聚类的网络流量分类方法被引量：5
- 2009年
- 提出了基于DBSCAN算法的网络流量分类方法,对流的定义、特征产生、特征选择以及分类规则和分类性能的评测等内容进行了介绍。提出了基于PCA的网络流量最优特征子集的选择方法。实验结果表明,提出的分类方法能够达到较高的总精确度和查准率,能够有效地使用于网络流量分类中。
- 何震凯阳爱民刘永定邱密
- 关键词：网络流量分类主成分分析DBSCAN聚类
- 一种基于SVM的P2P网络流量分类方法被引量：24
- 2008年
- 提出一种基于SVM的P2P网络流量分类的方法。这种方法利用网络流量的统计特征和基于统计理论的SVM方法,对不同应用类型的P2P网络流量进行分类研究。主要对文件共享中的BitTorrent,流媒体中的PPLive,网络电话中的Skype,即时通讯中的MSN4种P2P网络流量进行分类研究。介绍了基于SVM的P2P流量分类的整体框架,描述了流量样本的获取及处理方法,并对分类器的构建及实验结果进行了介绍。实验结果验证了提出方法的有效性,平均分类精确率为92.38%。
- 邓河阳爱民刘永定
- 关键词：网络流量分类SVMP2P
- 一种基于模糊核超球感知器的模糊分类模型被引量：1
- 2008年
- 本文提出一种模糊核超球感知器(FKHP)学习方法,并介绍了一种基于FKHP这种学习方法的模糊分类模型.模型构建的基本思想是首先选择适当的核函数,将训练模式从输入空间映射到高维特征空间;然后,在特征空间中,利用提出的模糊核超球感知器学习算法,为每一类训练模式找一个覆盖该类别的训练模式的超球;将每个超球,看作为一个模糊划分,以超球中心和半径为参数,定义超圆锥体的隶属函数,并为之建立一条IF-THEN分类规则;最后,以超球半径作为规则的调整参数,进行规则的优化调整.本文介绍了模型的结构、分类规则产生算法以及规则的调整策略.
- 阳爱民陈火旺
- 关键词：核函数模糊分类规则隶属函数
- 一种快速的图像区域分割算法被引量：5
- 2009年
- 提出一种新的快速图像区域分割算法。这种方法首先抽取图像所有像素点的颜色、纹理与位置特征,并将图像划分成子块,以子块内像素点特征的平均值作为子块的特征向量,然后运用Mean-shift算法进行聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后再利用改进的K均值算法进行聚类,实现图像的快速分割。实验结果表明新方法不仅分割速度快,而且得到的分割结果稳定,避免了过度分割。
- 汪彦阳爱民涂立邱密
- 关键词：图像区域分割聚类MEAN-SHIFT算法K均值算法
- 使用机器学习算法分类P2P流量的方法被引量：9
- 2009年
- P2P应用的快速增长,带来网络拥塞等诸多问题,而传统的基于端口与有效载荷的P2P流量分类方法存在着很多缺陷。以抽取独立于端口、协议和有效载荷的P2P流的信息作为特征,用提出的基于ReliefF-CFS的方法选择流的特征子集,研究使用机器学习算法对P2P流量进行分类的方法,也研究了利用流的前向N个报文的统计信息作为特征,分类P2P流量的方法。实验结果显示提出的方法取得了较好的分类准确率。
- 刘永定阳爱民周序生邹豪杰
- 关键词：对等网
- 一种基于支持向量机的模糊分类器被引量：9
- 2008年
- 提出了一种基于支持向量机学习的模糊分类器(FCBSVM)。介绍了FCBSVM的基本思想及其结构,分析了隶属函数参数和惩罚参数C对分类规则的产生以及分类性能的影响,并提出了参数确定方法。构建这种分类器时,先选用适当的隶属函数,构造核函数。然后,以训练模式作为中心,进行模糊划分,对每个模糊划分建立一条模糊IF-THEN分类规则。最后,利用支持向量机学习方法,求出支持向量和规则的参数。这种分类器将支持向量机和模糊集合理论的优点结合起来,实现了模糊划分和模糊分类规则的自动产生。用双螺旋线数据和典型的数据集对分类器的性能进行了实验评测,验证了分类器的有效性。
- 阳爱民李心广周咏梅胡运发
- 关键词：模糊分类器模糊规则隶属函数支持向量机
