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1. 新型含噪数据流集成分类的算法
袁泉, 郭江帆
计算机应用    2018, 38 (6): 1591-1595.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122900
摘要500)      PDF (838KB)(300)    收藏
针对数据流中概念漂移和噪声问题,提出一种新型的增量式学习的数据流集成分类算法。首先,引入噪声过滤机制过滤噪声;然后,引入假设检验方法对概念漂移进行检测,以增量式C4.5决策树为基分类器构建加权集成模型;最后,实现增量式学习实例并随之动态更新分类模型。实验结果表明,该集成分类器对概念漂移的检测精度达到95%~97%,对数据流抗噪性保持在90%以上。该算法分类精度较高,且在检测概念漂移的准确性和抗噪性方面有较好的表现。
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2. 基于稀疏矩阵的Arnold数字图像加密算法
江帆, 吴小天, 孙伟
计算机应用    2015, 35 (3): 726-731.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.726
摘要723)      PDF (1210KB)(3919)    收藏

针对原有Arnold数字图像加密算法中常见的密钥空间不足的问题,提出了一种基于稀疏矩阵的Arnold数字图像加密算法——SMA;同时为了进一步提高该基于稀疏矩阵的Arnold数字图像加密算法的安全性,利用图像分层及三层加密结构的思想来加以改进,提出了安全性提升算法——3SMA(3 round SMA)。SMA算法的加密流程首先利用Arnold变换将明文图片扩散到一个较大的稀疏矩阵中,再去除稀疏矩阵中的无效元素得到密文;解密时输入密文图片,依照预先计算好的对换表将密文中的像素调整回原来的位置得到明文。3SMA算法使用三个不同的轮密钥,每一轮都处理明文图像中的两个颜色分量以达到加密的目的。实验表明,与已有的Arnold数字图像加密算法进行对比时,SMA与3SMA算法具有更高的安全性。

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