林怀忠 作品数:70 被引量:194 H指数:7 供职机构: 浙江大学 更多>> 发文基金: 浙江省自然科学基金 国家教育部博士点基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 电子电信 医药卫生 更多>>
基于多级语义匹配的检索方法、装置、计算机设备和存储介质 本发明公开了一种基于多级语义匹配的检索方法、装置、计算机设备和存储介质,包括:对检索语句和候选文档进行语义特征提取,得到检索语句的语句表征向量和候选文档的文档表征向量;依据语句表征向量和文档表征向量确定检索语句与每个候选... 王健 林怀忠一种基于通信量的内网蠕虫检测方法 本发明公开了一种基于通信量的内网蠕虫检测方法。该方法以网络镜像流量为数据源,实时考察节点之间的通信情况,将通信归类为正常通信和可疑通信,统计各节点和其他节点之间的可疑通信的通信量、通信时间,同时生成可疑通信树,将通信量、... 林怀忠 苏啸鸣 王学松文献传递 基于多路编码器和双重注意力的古画修复算法 2023年 绘画是重要的文化艺术形式,数千年以来,我国古代产生了大量的绘画作品,包含有丰富的文化、艺术、科学与历史价值,但是由于自然灾害(地震)与自然风化以及人类越来越多的经济活动等种种原因导致部分绘画作品存在或多或少的残损或者大块缺失,严重影响了基于这些绘画作品的鉴赏、文化创意、文化传播等活动.与自然图像相比,古画图像的自相似性通常较高,有着明显的风格特点、丰富和细腻的纹理.尽管目前在自然图像上的修复技术已经取得了令人印象深刻的进展,但是这些算法还不能直接用于中国古画的修复.结合中国古画的特点对算法和模型结构进行设计,提出了基于多路编码器和双重注意力机制的中国古画修复算法,目标是对内容受损的古画进行自动化修复.为了能够较好地从多个尺度来修复古画,采用了多路编码器来学习古画不同尺度的语义特征,通过学习到的宏观、中观、微观的语义特征来对古画进行修复,解决了古画丰富和细腻的纹理修复困难问题.为了更好地学习古画的全局语义特征,使得修复后的古画整体更加和谐一致,采用了双重注意力模块分别从风格和内容2个方面来学习古画的全局语义特征.为了验证提出的算法的先进性,制作了一个古画数据集,在该数据集上的实验证明,提出的算法相对于目前最先进的算法而言具有较好的修复质量. 赵磊 吉柏言 邢卫 林怀忠 林志洁一种基于知识图谱表示学习的个性化推荐方法 本发明公开了一种基于知识图谱表示学习的个性化推荐方法,包括步骤:(1)采用平移距离模型对知识图谱进行表示学习,得到实体和关系的向量表示;(2)将用户兴趣表示建模成用户与物品之间的翻译关系,即将用户兴趣表示为用户表示和物品... 胡亮 林怀忠文献传递 一种内网蠕虫主机检测方法 本发明公开了一种基于抽样分析的P2P蠕虫检测方法。该方法向P2P网络部署多个检测端点和一个决策中心装置,每个检测端点对应一个随机选中的P2P节点,安装路由表监测装置监测P2P节点路由表的访问次数,若访问次数超过了预先设定... 林怀忠 黄观仁 苏啸鸣 王学松可靠传感网聚类路由算法研究 被引量:20 2005年 为延缓传感器网络寿命,提高能量使用效率,提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法———多类头方法的传感网聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用———收集数据、融合数据并发送数据包到基站,来解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失,以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿真环境下,该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较,结果表明,该算法改善了能量消耗均衡性,提高了能量使用效率以及类头节点数据传输可靠性,从而也延长了网络寿命. 郑增威 吴朝晖 林怀忠 郑扣根关键词:传感器网络 无线传感器网络 路由算法 聚类算法 利用PCA增强随机化隐私数据保护方法 2008年 基于随机化的数据扰乱及重构技术是数据挖掘中的隐私保护(Privacy-Preserving Data Mining,PPDM)领域中最重要的方法之一。但是,随机化难以消除由于属性变量本身相关性引起的数据泄漏。介绍了一种利用主成分分析(Principal Component Anal-ysis,PCA)进行属性精简的增强随机化方法,降低了参与数据挖掘的属性数据间相关性,更好地保护了隐私数据。 温晗 林怀忠'软件工程基础'课程教学改革中的三个互动 本文针对'软件工程基础'课程教学中普遍存在的关键问题,提出了基于实践与考核互动、科研与教学互动、网络与现场学习互动的一整套教学改革方案,从教学内容、方法、手段等方面进行了一系列的改革探索。实践证明整套方案切实可行,并收到... 陈越 杨小虎 林怀忠 张引 尹建伟关键词:软件工程 教学改革 课程教学 文献传递 一种雾化加湿器 本实用新型公开了一种雾化加湿器,包括上外壳、下外壳、底座、出雾口、上盖、汲水单元外壳、汲水单元、通道、水箱、单片机和声音传感器,上外壳与下外壳通过卡槽相连,底座与下外壳通过螺纹连接,上外壳的中央设有汲水单元外壳,汲水单元... 许俊恒 罗仕鉴 鲁东明 林怀忠 陶毅阳文献传递 基于自相似与对比学习的图像跨域转换算法 被引量:1 2023年 图像跨域转换,又称图像翻译,是一种旨在将源域的图像转换为目标域的图像的技术,具体来说是使生成图像在保持源域图像的结构(轮廓、姿态等)的同时具有目标域图像的风格(纹理、颜色等).图像跨域转换技术在视觉领域有着广泛的应用,如照片编辑和视频特效制作.近年来,该技术在深度学习尤其是生成对抗网络的基础上得到了飞速发展,也取得了令人印象深刻的结果,但是迁移后的生成图像仍然存在颜色模式坍塌、内容结构无法保持等问题,针对这些问题,提出了一种基于自相似性与对比学习的图像跨域转换算法.该算法利用预先训练的深度神经网络模型提取图像的内容特征和风格特征,将感知损失和基于自相似性的损失作为图像内容损失函数,同时使用一种宽松的最优传输损失和基于矩匹配计算的损失作为图像风格损失函数对提出的神经网络进行训练,并通过将生成图像和目标域图像标记为正样本对,将生成图像和源域标记为负样本进行对比学习.在4个数据集上对提出的算法进行了实验验证,结果表明提出的算法在生成的结果图像上较好地保持了源域图像的内容结构,同时减少颜色的模式坍塌,且使生成的图像风格与引导图像的风格更加一致. 赵磊 张慧铭 邢卫 林志洁 林怀忠 鲁东明 潘洵 许端清关键词:自相似