检索结果

Select

1. 基于SM2门限盲签名电子选举方案

饶金涛, 崔喆

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (2): 512-518. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022121876

摘要（124）

HTML （3）

PDF （1208KB）（164）

针对提高国产化电子选举系统算法协议层的安全和效率问题，提出一种基于SM2门限盲签名电子选举方案。首先，基于SM2签名算法构造SM2门限盲签名算法，在不改变原有签名流程的前提下，采用Shamir秘密分享、随机秘密分享（RSS）、秘密和差、乘积分享、逆的秘密分享（ISS）等方法分享SM2签名算法中的秘密私钥和随机数，同时引入盲化因子对签名的消息进行盲化，实现签名过程中消息发送方的隐私保护及敏感信息的有效分享；其次，算法安全分析结果表明，在随机预言机模型下，所提的盲签名算法具有盲性、健壮性和不可伪造性，相较于现有的RSA（Rivest-Shamir-Adleman）、椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）门限盲签名算法，所提的SM2门限盲签名算法具有计算复杂度低、通信开销较小的优势，适用于大规模选举；最后，基于SM2门限盲签名算法设计安全电子选举协议，分析结果表明，所提协议具有不可伪造性、保密性、合法性和鲁棒性，并且完成一次投票过程仅需15.706 1 ms。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 自由文本电子病历信息抽取综述

崔博文, 金涛, 王建民

计算机应用 2021, 41 (4): 1055-1063. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060796

摘要（697）

PDF （1090KB）（1276）

电子病历信息抽取技术能够从自由文本电子病历中获取到有用的关键信息，从而为医院的信息管理和后续的信息分析处理工作提供帮助。简要介绍了现阶段自由文本电子病历信息抽取的主要流程，分析了近十几年来关于自由文本电子病历中命名实体、实体修饰与实体间关系三类关键信息的单独抽取以及联合抽取方法的研究成果，对这些成果所采用的主要方法、使用的数据集、最终的实验效果等进行了对比总结。除此之外，还对最新的几种流行方法的特点以及优缺点进行了分析，对目前电子病历信息抽取领域常用数据集进行了总结，分析了目前国内相关领域的现状和发展趋势。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 稀疏约束图正则非负矩阵分解的增量学习算法

汪金涛, 曹玉东, 孙福明

计算机应用 2017, 37 (4): 1071-1074. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.04.1071

摘要（542）

PDF （632KB）（587）

针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、训练样本增多导致运算规模不断增大的现象，提出了一种稀疏约束图正则非负矩阵分解的增量学习算法。该方法不仅考虑数据的几何信息，而且对系数矩阵进行稀疏约束，并将它们与增量学习相结合。算法在稀疏约束和图正则化的条件下利用上一步的分解结果参与迭代运算，在节省大量运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏性。在ORL和PIE人脸数据库上的实验结果表明了该算法的有效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于捕食逃逸PSO的贝叶斯网络分类器

孔宇彦姚金涛李强祝胜林张明武

计算机应用 2011, 31 (02): 454-457.

摘要（1281）

PDF （678KB）（945）

构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题,提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化(PSO)算法的通用贝叶斯网络分类器,能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外,将所提出的分类器应用于高职院校就业预测分析,并在Weka平台上实现对该分类器的构建和验证,与其他几种贝叶斯网络分类器的对比实验结果表明,该分类器具有更好的性能。