王娟 作品数:7 被引量:17 H指数:3 供职机构: 闽南师范大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 漳州市科技计划项目 福建省教育厅科技项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 哲学宗教 更多>>
一类新的分布式随机验证无线传感网络节点克隆攻击检测 被引量:2 2014年 由于无线传感器网络节点的无人值守性,攻击者很容易捕获并复制节点,利用节点的安全证书把复制节点发布到无线传感器网络的各个角落,进而秘密发动各种攻击。提出一类新的分布式节点复制攻击检测协议,协议采用随机区域单元映射和域内随机线选验证相结合的方法进行攻击检测。仿真结果显示,协议的随机验证特性使网络能量消耗均匀,延长网络的生存周期。域内线选验证使协议的通信开销和储存开销较低并具有较高的检测率。 周豫苹 黄振杰 王娟 陈东关键词:网络安全 无线传感器网络 一种彩色数字图像多功能双水印算法 被引量:1 2015年 针对彩色图像单水印算法存在功能单一的局限,利用离散小波变换与奇异值分解的特性,提出了一种新的多功能双水印算法.算法通过提取宿主彩色图像的R、G、B三个通道,对蓝色分量的离散小波低频系数进行分块,对块进行奇异值分解.然后,将版权水印量化嵌入奇异值中,量化步长根据小波系数自适应生成.最后,根据红色分量生成认证水印,对绿色分量分块并进行奇异值分解,将认证水印自适应量化嵌入在奇异值中.实验结果表明,版权水印具有较强的抗攻击鲁棒性及透明性,认证水印对篡改敏感,并能对篡改进行精确定位.所提算法具备版权保护与内容认证的双重功能. 王娟 林耀进 沈东升关键词:离散小波变换 双水印 篡改检测 篡改定位 融合特征排序的多标记特征选择算法 被引量:3 2016年 在多标记学习框架中,特征选择是解决维数灾难,提高多标记分类器的有效手段。提出了一种融合特征排序的多标记特征选择算法。该算法首先在各标记下进行自适应的粒化样本,以此来构造特征与类别标记之间的邻域互信息。其次,对得到邻域互信息进行排序,使得每个类别标记下均能得到一组特征排序。最后,多个独立的特征排序经过聚类融合成一组新的特征排序。在4个多标记数据集和4个评价指标上的实验结果表明,所提算法优于一些当前流行的多标记降维方法。 王晨曦 林梦雷 刘景华 王娟 林耀进关键词:聚类融合 互信息 支持向量机与奇异值分解的盲水印算法 被引量:2 2014年 为进一步提高水印算法的抗攻击性能,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的盲水印算法。首先对宿主图像进行DWT变换,将低频子带分成互不重叠的子块;然后利用SVM建立子块的局部相关性模型,根据模型预测结果与对应位置的低频系数值的大小关系产生特征序列,该序列与水印进行异或运算产生特征水印序列,将特征水印序列通过奇偶量化规则嵌入原始图像小波低频子带对应子块的最大奇异值。实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较强的抗攻击能力。 王娟 林耀进 王育齐关键词:数字水印 支持向量机 奇异值分解 奇偶量化 基于损益框架的奖赏幅度与表征方式对风险决策的影响 风险决策历来是经济学与心理学研究的重要领域,而决策者在行为决策研究中的风险偏好规律更是备受瞩目。然而,人们如何进行风险决策仍然是未解之谜,风险决策的过程受到什么因素的影响呢?已有研究发现奖赏幅度会影响个体的风险决策偏好,... 王娟联合奇异值分解与余弦相似性推荐的盲水印算法 被引量:5 2015年 为了进一步提高水印算法的时间效率及鲁棒性,提出一种基于奇异值分解(SVD)与余弦相似性(COS)推荐的盲水印算法.该算法首先将原始图像进行小波分解,对分解得到的低频子带进行分块,再对每块进行SVD变换,然后以每块的最大奇异值构成新的奇异值矩阵,在新的矩阵中借鉴余弦相似性算法推荐最佳的水印嵌入位置,最后在这些位置上将置乱的水印量化嵌入.水印的提取不需要原始图像.实验结果表明,该算法具有较高的时间效率及较强的鲁棒性,能够抵抗各种攻击,特别是在几何攻击及组合攻击下,仍具有良好的性能. 王娟 林耀进 朱月秀关键词:奇异值分解 盲水印 一种基于模糊信息熵的协同过滤推荐方法 被引量:4 2016年 针对评分数据的稀疏性制约协同过滤推荐性能的情况,提出一种新的相似性度量方法。首先,定义了用户的模糊信息熵以反映用户评分偏好的不确定程度;其次,利用两两用户的模糊互信息衡量用户之间的相似程度;最后,同时考虑用户之间的模糊互信息和用户的模糊信息熵,并设计一种基于模糊信息熵的相似性度量方法以计算用户之间的相似性。在两个公开数据集上的试验结果表明:基于模糊信息熵的相似性度量方法能够降低数据稀疏性的影响,并能显著提高推荐系统的推荐性能。 林耀进 张佳 林梦雷 王娟关键词:协同过滤 数据稀疏性