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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
何易
信息隐藏是信息安全领域的一项新兴技术,针对传统信息隐藏算法难以解决秘密信息鲁棒性与不可见性间的矛盾,提了一种基于卷积码和二级置乱的信息隐藏新算法。首先采用卷积码对秘密信息进行编码,提高秘密信息的安全性,然后对秘密信息进行二级置乱处理,增强秘密信息的不可见性,最后采取LSB算法进行信息嵌入和提取。实验结果表明,本算法不仅使秘密信息具有良好的不可见性,且具有很好的抗噪声、抗攻击能力,鲁棒性强,很好解决了信息隐藏过程中鲁棒性与不可见性间的矛盾。
关键词：
信息隐藏 卷积码 二级置乱 鲁棒性
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
黄力
为了在普通的通信环境中传递保密信息,提出了基于水印嵌入技术原理的信息隐藏算法。算法设计中以模运算为基础,将待隐藏的信息嵌入至原始图片的DCT系数中,采用率失真最优化的分析方法,控制信息隐藏过程中对原始图片的变形影响,尽可能地在一个图片中嵌入更多的隐藏信息。经过测试分析表明:在视觉允许的失真条件下,每个DCT数据块可以嵌入1个字节的数据量。
关键词：
信息隐藏 数字水印 失真 算法
[期刊] 会计研究
[作者]
张俊生 汤晓建 曾亚敏
根据证监会的规定,上市公司应当在年度报告中披露支付给会计师事务所的报酬。然而,我国每年仍有一定数量的公司没有按照规定披露审计费用。为此,本文从审计独立性和投资者感知审计质量两个视角分析审计收费信息隐藏情境下的审计质量。研究发现:(1)如果上市公司不披露审计费用信息,那么会弱化可控应计与非标审计意见之间的正向关系,这意味着不披露审计费用可能会有损审计独立性;(2)不披露审计费用的公司所披露的超预期盈余的盈余反应系数较低,即投资者对这类公司的感知审计质量较低。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
陈理 杨广 刘名洋 周宇光
为对农用地（耕地）遥感影像中道路和农田信息进行精确高效的提取，采用卷积神经网络（CNN）的方法，以河北省献县某乡冬小麦种植田为研究区，建立“道路-背景”和“农田-背景”2个高精度遥感影像数据集，构建基于MobileNet v1的U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLab v3+和基于MobileNet v2的DeepLab v3+共5种CNN语义分割模型，进行道路和农田提取试验；在模型训练前后加入迁移学习、图像拼接和模型融合3种策略。结果表明：1）在2个数据集上，基于MobileNet v1的U-Net和基于MobileNet v1的SegNet 2种模型的识别率和稳定性最佳；2）在提取道路和农田时，融合后模型的平均交并比值分别为0.853 3和0.956 8;3）对预测图进行后处理，可以为路径规划和作物秸秆产量计算等研究提供道路拓扑图和农田预测图。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
郝夏靓 陈毅文
基于双过程模型理论，构建有调节的双中介模型来探究其对知识隐藏行为的影响，运用层级回归分析及结构方程模型对数据进行分析。结果发现：不合规任务经由工作疏离感和工作愤怒对知识隐藏行为有正向预测作用。当工作愤怒和工作疏离感同时作为中介变量进行分析时，工作愤怒的中介作用比工作疏离感的中介作用更强。量子型领导负向调节不合规任务与工作疏离感和工作愤怒之间的关系，且发挥有调节的中介作用，即当量子型领导力更高时，上述关系更弱；反之更强。以上结果对于扩充工作压力源作为知识隐藏的前因机制具有一定的启发意义。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
郝夏靓 陈毅文
基于双过程模型理论，构建有调节的双中介模型来探究其对知识隐藏行为的影响，运用层级回归分析及结构方程模型对数据进行分析。结果发现：不合规任务经由工作疏离感和工作愤怒对知识隐藏行为有正向预测作用。当工作愤怒和工作疏离感同时作为中介变量进行分析时，工作愤怒的中介作用比工作疏离感的中介作用更强。量子型领导负向调节不合规任务与工作疏离感和工作愤怒之间的关系，且发挥有调节的中介作用，即当量子型领导力更高时，上述关系更弱；反之更强。以上结果对于扩充工作压力源作为知识隐藏的前因机制具有一定的启发意义。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
李博 张洪刚
为了保证路面质量和行人与驾驶员的安全,提出了一种利用传感器时序多变量信号数据进行路面异常检测的算法.针对行驶过程中需要结合多种传感器信号在不同尺度对路面特征进行分析的问题,提出结合小波卷积网络和多通道网络技术,实现路面异常检测.首先,在多级小波变换间加入卷积神经元网络,从多个尺度分析单个传感器信号的局部连续性;然后,构建多通道神经网络,将多个传感器信号分别作为不同通道的输入,计算多个信号相结合的特征向量;最后,使用多层感知机根据多通道小波网络的输出实现路面异常检测.实验结果表明,该检测算法相对于传统的时间序列分类方法,同时考虑了多尺度分析、信号局部连续性和多变量信号的结合,在分析多变量时序信号数据时,具有更低的误检率和漏检率,更高的F1值.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
胡静 陈志泊 杨猛 张荣国 崔亚稷
【目的】植物叶片分割旨在从背景中分割出叶片区域,去除背景对象干扰。这对植物病害识别和物种鉴定具有重大意义。【方法】本文设计了基于全卷积神经网络的植物叶片分割算法。首先,目标函数用对数逻辑函数代替复杂的Softmax多类预测函数,从而将分割任务转化为适合于植物叶片分割的二分类问题;其次,把批归一化技术引入全卷积神经网络,从而改善网络整体的收敛性。最后,针对当前植物叶片分割研究中缺乏评估指标的状况,设计了新的评估协议——受试者工作特征曲线,该曲线反映了不同阈值情况下植物叶片图像分割的召回率与误报率之间的变化情况。【结果】本文提出的算法降低了全卷积神经网络的参数复杂度,改善了网络的收敛性。实验结果表明,该方法比Leafsnap提到的基于颜色的分割方法更完整地分割了植物叶片区域;提出的ROC曲线能够充分评估植物叶片的分割性能。【结论】与传统方法相比,基于深度学习的植物叶片分割方法实现了输入图像的端对端处理,无需图像转换、噪声滤波和形态运算等预处理技术,因此在植物叶片分割上具有可行性。
关键词：
深度学习 全卷积神经网络 植物叶片分割
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
连远锋 王明月 王智广 孙雷
针对MOOC平台下课程推荐过程中存在的数据稀疏和推荐效果不佳的问题，提出融合可视分析的图卷积课程推荐模型。首先，引入可视分析来展示课程间的相互关系，为图卷积模型提供先验知识；其次，提出了一个时空融合的图卷积MOOC推荐模型，用来同时提取数据的时空演变特征；最后，通过在损失函数中引入正则化项来防止训练过程中的过拟合。结果表明：新模型的预测误差和运行效率取得了更加优异的结果。此外，开发实现了融合可视分析与图卷积的MOOC推荐系统，运行结果显示该系统能够有效预测学习者的喜好和需求。
关键词：
图卷积网络 可视分析 推荐模型 MOOC
[期刊] 物流技术
[作者]
姚志英 王成林 姚滢滢
设计了一种物品检测深度卷积神经网络,应用于物流分拣传输过程中物品检测。分析了深度卷积神经网络的结构及其在图像特征提取和信息降维方面的作用;设计了由卷积层、池化层、激活函数层和全连接网络层组成的物品检测深度卷积神经网络;构建了由300幅图像和标注结果组成的样本库,抽取60%的样本作为网络训练样本集,其余40%样本平均分成两组,其中一组作为网络训练过程中验证样本,另一组作为对训练好网络进行性能验证的测试样本;在设定网络参数的基础上进行网络的训练和测试;通过分析网络训练过程中各层的输出,发现所设计的网络可以很好地实现图像中所含物品特征的检测;网络训练过程验证精度可达100%,测试正确率可达98.33%。由此可知深度卷积神经网络性能良好,可用于物流分拣生产中的物品检测。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
吕淑平 黄毅 王莹莹
针对双流卷积神经网络存在的网络结构较浅、时间流及空间流网络均为独立训练学习、并未学习到时空网络之间关联信息等问题,文章设计了基于双流卷积神经网络的人体动作识别改进算法。采用Res Net-34对原网络进行替换,加深网络结构;将时间流、空间流网络提前进行特征图融合,加强时空网络信息融合的充分性。文章还对具体的融合方式和融合位置进行了实验研究,确定了网络最佳融合策略,在UCF-101数据集上的识别率为91.5%,相较于原网络以及其他相关识别方法有更高的识别精度。
关键词：
动作识别 深度学习 双流卷积神经网络
[期刊] 情报学报
[作者]
张海涛 王丹 徐海玲 孙思阳
本文基于卷积神经网络构建了微博舆情情感分类模型,通过爬虫方式获取微博话题数据,利用word2vec训练词向量,采用NLPIR/ICTCLAS2016工具进行分词,进而通过Matlab编程实现模型训练和测试。结果表明,模型能够实现有效的微博舆情情感分类,相较传统机器学习具有一定的优越性。
[期刊] 图书与情报
[作者]
郭利敏
人工智能技术的蓬勃发展,驱动着文献自动分类由基于规则的分类向基于机器学习的方向发展。文章在对深度学习概述的基础上,将卷积神经网络引入到了文献自动分类,构建了基于题名、关键词的多层次卷积神经网络模型,使之能够根据文献的题名和关键词自动给出中图分类号。通过在Tensor Flow平台上的深度学习模型,利用《全国报刊索引》约170万条记录进行模型训练,并对7000多篇待加工的文献做中图法分类预测,其在生产情况下一级分类准确率为75.39%,四级准确率为57.61%。当置信度为0.9时,一级正确率为43.98%,
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
江涛 王新杰
【目的】基于遥感影像的林分类型分类在现代林业中是一项重要的应用。本文试图构建一个基于高分二号(GF-2)影像林分类型分类的卷积神经网络(CNN)模型,探索CNN在遥感图像像素级分类这一领域的发展潜力。【方法】以GF-2卫星遥感影像为数据源,利用Tensorflow(一种开源用于机器学习的框架)构建4种不同图像斑块大小(m=5,7,9,11)为输入的CNN,同时以传统的神经网络模型——多层感知器(MLP)为基准,比较不同图像斑块大小下的CNN分类图的分类效果和分类精度。【结果】实验分类结果表明:CNN(m=9)得出最高的分类精确度,总体精度比MLP和CNN(m=5,7,11)分别高出10.91%和6.55%、1.3%、2.54%。分类图的可视化结果也表明CNN(m=9)更好地解决了"椒盐现象"与过度平滑后的边界不确定性问题。【结论】CNN能够在利用高分影像光谱特征的同时充分挖掘影像的空间特征,从而提高分类精度,同时在利用CNN基于遥感影像分类时,根据数据源以及地物的特点选择合适的图像斑块大小作为输入是提高分类精度与分类效果的关键措施。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
赵红丹 刘微微
知识隐藏是指组织中的个体面对同事的知识请求故意进行隐瞒的行为。目前,该领域的研究综述主要基于定性研究方法,依靠作者的主观意愿构建理论框架,缺乏量化的客观分析。本文以Web of Science数据库核心期刊上的关于知识隐藏的国外文献为研究对象,基于citespace4.0可视化软件,梳理了知识隐藏研究的年度分布、期刊分布和作者共现分析等多个维度,以期把握知识隐藏研究的基本现状;结合高频关键词分析,提取了知识隐藏研究的基础概念、结构测量、理论支撑、影响因子和作用机制五大主题,厘清了知识隐藏研究的演化脉络。结论是:(1)2007年之前,国外核心期刊发表35篇,知识隐藏处于现象描述的阶段,尚未发展为独立的研究主题;(2)2008—2013年,47篇文献主要聚焦于知识隐藏的概念、结构与影响因素等方面,知识隐藏成为独立的研究领域;(3)2014—2019年,在131篇文献中,各类新兴结果变量及其影响机制成为研究的热点,知识隐藏研究得到迅速发展。尽管该领域的研究取得了一定成果,但仍存在很多不足,如跨文化研究匮乏、理论视角狭隘、结果稳健性不足等问题。因此,本文提出融合文化因素、拓展理论视角、增强结果稳健性等建议。
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