期刊
  出版年
  关键词
结果中检索 Open Search
Please wait a minute...
选择: 显示/隐藏图片
1. 基于蒙特卡罗模拟修正的随机矩阵去噪方法
骆旗, 韩华, 龚江涛, 王海军
计算机应用    2016, 36 (9): 2642-2646.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2642
摘要500)      PDF (708KB)(282)    收藏
针对蕴含噪声信息较少的小组合股票市场,提出使用蒙特卡罗模拟修正的随机矩阵去噪方法。首先通过数据模拟生成随机矩阵,然后利用大量的模拟数据来同时修正噪声下界和上界,最终对噪声范围进行精确测定。运用道琼斯中国88指数和香港恒生50指数的数据进行实证分析,结果表明,与LCPB法、PG+法和KR法相比,在特征值、特征向量和反比参率方面, 蒙特卡罗模拟去噪方法修正后噪声范围的合理性及有效性得到很大的提升;对去噪前后的相关矩阵进行投资组合,得知在相同的期望收益率下,蒙特卡罗模拟去噪方法具有最小的风险值,能够为资产组合选择和风险管理等金融应用提供一定的参考。
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
2. 基于协同认知的抗干扰网络结构自适应技术
王海军, 李佳迅, 赵海涛, 王杉
计算机应用    2016, 36 (9): 2367-2373.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2367
摘要525)      PDF (1095KB)(339)    收藏
针对现有协同认知无线网络工作在固定结构导致灵活性低、对复杂环境适应力不足的问题,以提高其抗干扰和抗毁能力为目标,提出了一种基于协同认知的网络结构自适应技术。该技术能够使协同认知无线网络在集中控制、自组织和协同中继三种结构之间灵活、自主切换,从而应对电磁干扰、设备故障和通信链路遮挡等问题,极大增强了网络的稳健性。详细介绍了切换方案设计和节点协议实现,并通过搭建基于GNU Radio和二代通用软件无线电外设(USRP2)的协同认知无线网络测试床对其切换耗时以及吞吐量性能进行实际测试验证。结果表明,相比单一、固定的网络结构,该技术能够显著增强网络抗毁性、连通性,提高服务质量(QoS)。
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
3. 基于局部隶属度和邻域信息的GIFP-FCM图像分割算法
王海军 柳明
计算机应用    2013, 33 (08): 2355-2358.  
摘要629)      PDF (661KB)(409)    收藏
基于一般化的模糊划分GIFP-FCM聚类算法是模糊C均值算法(FCM)的一种改进算法,一定程度上克服了FCM算法对噪声的敏感性,但由于其没有考虑图像的邻域信息,对含有较大噪声的图像分割效果不理想。为此,提出将局部隶属度和局部邻域信息等引入到GIFP-FCM算法的目标函数中,通过重新计算每个像素的局部隶属度和邻域信息,较好地克服了噪声影响。利用该算法对合成图像、脑图分割的实验结果表明,对于含有高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的图像,新算法得到的划分系数值最大,划分熵最小,是一种去噪效果较好的图像分割算法。
相关文章 | 多维度评价
4. 传感器网络中基于粗糙数据相关的反馈型成簇算法
聂雅琳 林亚平 周四望 王海军
计算机应用   
摘要1853)      PDF (740KB)(1032)    收藏
对于大规模的传感器网络而言,通常采用基于簇的分层路由策略。针对传感器网络中数据的小波压缩,提出了一种基于粗糙数据相关的反馈型成簇算法。该算法首先根据节点数据间的粗糙相关度,形成数据相关性较好的簇结构,然后通过比较Sink反馈的部分小波重构数据与其相应真实数据,进一步优化簇结构。理论分析和仿真实验表明,这种成簇机制使簇内数据的小波压缩具有误差小、压缩比大的优点,且能防止小波压缩中数据淹没现象的产生。
相关文章 | 多维度评价
5. 基于灰关联的彩色图像DWT域信息隐藏算法
王海军 樊养余
计算机应用   
摘要1935)      PDF (742KB)(893)    收藏
基于灰关联的理论思想以及信息隐藏的特点,文中定义了一种新型的灰关联系数的计算方法,并在此定义的基础上提出了一种新的基于彩色图像的信息隐藏算法。该算法通过对原始载体图像DWT域中LH和HL频带的系数进行调整,将秘密数据隐藏到彩色载体图像各个颜色分量的LH和HL频带系数上,根据系数间的灰关联系数大小对秘密信息进行提取,提取时不需要覆盖图像,实现了秘密信息的盲提取。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且能够对一些常见的攻击如叠加噪声、几何剪切、JPEG压缩、滤波等均具有较好的鲁棒性。
相关文章 | 多维度评价
6. 基于GVF模型的图像分割方法的改进
王海军;张有志
计算机应用   
摘要2245)      PDF (1107KB)(1074)    收藏
基于GVF模型的图像分割方法克服了snake模型对凹凸形状物体分割效果不好的缺点,但它对细长凹陷物体的分割效果仍然不佳。本文通过GVF模型力场的分析,对GVF模型进行了改进,克服了GVF模型的上述缺点,通过在改进的GVF模型中引入和设置方向矢量,还可分割出任何感兴趣的物体。
相关文章 | 多维度评价