国家自然科学基金(61373126)
- 作品数：77 被引量：414H指数：11
- 相关作者：孙子文周治平孙晓雯秦昉纪志成更多>>
- 相关机构：江南大学教育部江苏商达水务有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>
- 物流监控系统人工免疫数据融合算法研究被引量：2
- 2014年
- 为实现对果蔬等农产品物流过程的低能耗实时监控,提出一种适用于现代果蔬物流过程的实时监控系统监测数据处理方案。通过在运输车辆的车厢内部署具有RFID功能的温湿度传感器,获取物流过程中果蔬储存环境的实时温湿度数据;采用生物免疫机理对节点感知数据进行预处理,降低节点数据传输量;计算节点数据融合信度获取融合权值,对节点数据加权融合获取对监测对象的完整一致性监测结果;用感知数据与融合结果相似度差值,对节点感知数据的融合信度进行更新;根据实际情况选取通信模式,降低节点通信能耗及紧急事件的响应时间。仿真结果表明,该方案可有效降低果蔬物流过程实时监控的网络通信能耗。
- 孙子文刘加杰白勇纪志成
- 关键词：射频识别无线传感器网络物流监控数据融合
- 基于安全连接的WSN节点优化部署被引量：6
- 2018年
- 针对目前无线传感器网络节点覆盖优化方案中,无线传感器网络节点位置移动会破坏节点间的共享密钥的问题,采用了一种基于泰森多边形形心引力和存在共享密钥节点间的安全连接虚拟力的无线传感器网络部署方案。该方案以提高节点覆盖率为优化目标,引入安全连接虚拟力,以保证节点的安全连接;采用改进泰森多边形形心引力的虚拟力方案,能够有效指导节点散布过程和实现全局优化。通过仿真实验表明,本文方案能够提高节点的覆盖率,并且能够的减小存在共享密钥的安全连接的破坏。
- 孙子文申栋
- 关键词：无线传感器网络虚拟力
- 手势识别身份认证的连续隐马尔可夫模型被引量：5
- 2018年
- 针对智能手机存储隐私信息所面临的安全问题,采用一种基于连续隐马尔科夫模型的手势识别身份认证方法.首先由手机触摸屏传感器采集手指滑动的原始手势特征序列,并通过大小归一化及平滑去噪预处理;接着提取手势运动轨迹的三个基本特征序列与三个隐含的特征序列;最后采用概率统计的方法,使用连续隐马尔科夫模型建立用户手势模型,用于测试比较特征序列以判断用户身份的合法性.仿真实验结果表明,与动态时间规整算法和支持向量机算法相比,方法具有较低的错误拒绝率和错误接受率,能明显提高身份认证的准确性.
- 李富孙子文
- 关键词：手势识别身份认证
- 结合运动特征的目标跟踪方法被引量：7
- 2015年
- 针对视频跟踪过程中出现的背景干扰、目标遮挡等问题,提出基于多特征融合的均值漂移算法和最小二乘法轨迹预测跟踪方法。为解决背景干扰问题,使用改进的混合高斯模型对背景实施建模,提取运动前景目标,采用提取出的运动信息结合颜色、纹理特征对目标进行描述,在跟踪过程中利用运动信息去除背景噪声的干扰,从而适应背景和目标的变化,得到目标位置,当遮挡发生时,根据目标遮挡前的先验信息预测最小二乘法的目标轨迹,有利于重新捕获目标。实验结果表明,与已有的跟踪方法相比,该方法在复杂背景和遮挡过程中对目标的定位更精确,鲁棒性更好。
- 周明珠周治平
- 关键词：均值漂移算法多特征融合运动信息最小二乘法
- 基于D-S证据理论的人体跌倒检测方法被引量：7
- 2018年
- 针对人体跌倒检测算法存在错误否定率高的问题,研究了一种基于D-S证据理论的人体跌倒检测算法。采用智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪传感器获得人体手臂运动的三维方向的运动数据,采用三阶滑动平均滤波器对获得的两个传感器的三维原始数据进行预处理;从三维预处理后的数据中提取运动幅度、倾斜程度以及旋转程度三种特征;采用动态时间规整方法分别依据三种特征进行局部检测,局部检测结果作为证据被D-S证据理论组合规则所采用以得到最终融合的全局检测结果,其中各证据被证据权修正以避免证据冲突问题。实验结果显示,本文算法准确度高于对比方法,能有效提高检测性能。
- 孙子文李松孙晓雯
- 关键词：跌倒检测动态时间规整D-S证据理论加速度传感器陀螺仪
- 分类数据的多目标模糊中心点聚类算法被引量：10
- 2016年
- 针对传统面向分类属性数据的聚类算法大多是对单一指标优化而存在的局限性,将类内和类间信息同时引入到优化过程中,结合多目标优化算法与模糊中心点聚类,提出一种新颖的多目标模糊聚类算法.与传统的基于遗传算法的混合聚类方法不同的是,采用模糊隶属度对染色体进行编码,同时优化2个相对的聚类目标函数获得一组最优解集,并且采用了一种提前终止准则判断算法是否达到稳定状态并停止操作,以减少不必要的计算开销.为了进一步提高算法的效率,通过采样子集计算出相应的模糊中心点作为类的表达,然后以这些模糊中心点计算出全体样本的隶属度矩阵即可获得最终的聚类结果.对10种数据集的实验结果表明:所提方法在聚类精度和稳定性方面优于当前最新的多目标聚类算法,且计算效率也获得较大的提升.
- 周治平朱书伟张道文
- 关键词：分类数据聚类多目标优化最优解集
- 深度自编码网络的集成学习ICPS入侵检测模型被引量：4
- 2021年
- 当前工业信息物理系统网络环境下的网络数据呈现出比以往更为庞大和复杂的特性,传统采用机器学习方式提取特征的过程繁琐且计算量大,不利于实时检测工业网络数据流量.鉴于此,研究一种基于深度自编码网络的集成学习入侵检测模型.首先,通过栈式叠加多个正则降噪自编码网络构造深度自编码网络,以非线性方式降低数据特征维数,获取到新的低维特征数据集;然后,采用集成多个深度信念网络模型以投票方式对降维后数据进行分类识别.实验结果表明,通过比对传统的降维方式和入侵检测方法,本文方法在分类性能和检测效率方面均有较优的效果.
- 孙子文孙子文
- 一种基于手机加速度传感器的三维手势身份认证方法被引量：9
- 2014年
- 针对手机用户安全问题,提出一种基于手机加速度传感器的手势身份认证方法。采用均值—方差归一化方式对三维手势数据进行归一化处理;采用门限值方法截取手势动作,去除干扰数据;认证算法采用模板匹配的方式,通过设计的均值—动态时间归整(A-DTW)算法对参考模板和测试模板进行比较,判断用户的真实性。仿真结果显示:该算法方便可行,具有较高的识别率。
- 王尧孙子文周治平
- 关键词：身份认证加速度传感器手机安全手势识别
- 融合边缘特征的Prim快速目标定位算法被引量：3
- 2017年
- 为了解决目标检测中物体定位效率不高的问题,针对现有多数方法采用的穷举式的滑动窗口检测的不足,提出一种改进的Prim算法融合超像素而产生推荐窗口的算法.先采用快速的结构化边缘检测算子产生边缘结构,然后通过非极大值抑制产生各边缘集合,再由边界集合构建物体轮廓确定Prim算法融合超像素初始的条件,最终由超像素间的边界强度和开始产生的边缘轮廓判断终止条件,产生图像中各物体的定位区域.在Pascal VOC 2007数据集上进行实验的结果表明,在一致的检测标准下,文中改进的Prim算法在平均重叠率达到0.78的情况下,将原有算法产生的推荐窗口减少了60%左右,同时算法时间提升近1倍.
- 周方正周治平
- 基于PPFFT和DCT系数的邻近联合概率密度的重采样检测
- 2015年
- 重采样是图像篡改操作的方法之一.JPEG图像经过重采样之后,DCT系数与邻近的系数之间会发生变化,因此利用多变量广义高斯分布模型来逼近DCT系数的概率分布,根据不同重采样图像的DCT系数邻近联合概率密度分布的不同从而将其作为重采样检测的首选特征,然而仅采用DCT系数邻近联合概率特征易受到图像纹理的影响从而降低重采样的检测率.而Pseudo-Polar分数傅立叶变换是将DCT系数所在的笛卡尔坐标系映射到pseudo-polar坐标,不同的重采样操作对其进行分数傅里叶变换会产生不同的纹理,所以提取其光滑度作为DCT系数特征的补充.最后,利用SVM对两类特征进行训练以及检测,实验结果表明,对于缩放因子大于1以及旋转角度较大的重采样图像有较高的检测率以及较强的鲁棒性.
- 周治平朱丹
- 关键词：图像取证支持向量机
