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期刊信息/Journal information
陕西师范大学学报（自然科学版）
陕西师范大学学报（自然科学版）

黄春长

双月刊

1672-4291

Lkxuebao@snnu.edu.cn

029-85308734

710062

陕西省西安市长安南路

陕西师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Shaanxi Normal University(Natural Science Edition)CSCDCSSCI北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是教育部直属高校陕西师范大学主办的自然科学学术性刊物，面向海内外公开发行。它以繁荣科学文化，促进学术交流，发现培养人才，为两个文明建设服务为办刊宗旨，刊登数、理、化、生物环境，计算机科学，体育运动等方面的最新成果。多次获奖，被多个统计源收录。
正式出版
收录年代

    F-score结合核极限学习机的集成特征选择算法

    谢娟英郑清泉吉新媛
    1-8页
    查看更多>>摘要：特征选择是高维小样本癌症基因数据分析的首要和关键步骤,但是现有特征选择算法存在特征子集依赖于训练样本且随训练样本不同而变化的问题.为了解决特征选择过程的特征子集不稳定问题,提出一种基于核极限学习机的集成特征选择方法,利用5-折交叉验证划分原始数据,对各训练集继续采用5-折交叉验证进行划分并进行特征选择,以所得5个特征子集之并集作为该训练集的特征子集,构造核极限学习机评价该特征子集的分类性能,以原始数据集5-折交叉验证所得特征子集的平均Jaccard系数评价特征选择算法所选特征子集的稳定性.5个基因数据集的实验测试以及与经典特征选择算法SVM-RFE、LLE Score、ARCO、DRJMIM、Random Forest和mRMR的实验比较表明,本文算法不仅能选择到稳定的特征子集,且所选特征子集具有很好的泛化能力.

    F-score特征选择极限学习机集成特征选择

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    基于主动学习的标签噪声清洗方法

    孟晓超姜高霞王文剑
    9-16页
    查看更多>>摘要：在监督分类学习中,标签噪声对模型有重要的影响;而现有的标签噪声过滤方法一般都是基于模型的预测结果对噪声样本进行检测并去除,当噪声样本较多时,去除噪声样本的同时将会影响原来样本的完整性,使样本信息缺失.针对这一问题,提出一种基于主动学习的标签噪声清洗方法(active label noise cleaning based on classification with gaussian process,GP_ALNC),该方法将高斯过程模型和主动学习相结合,从已有标签样本集中筛选出不确定性最高的样本交给人工专家进行检验,通过这种迭代方法清洗掉大部分噪声数据的同时保持了原有数据的完整性;并针对二分类任务中的标签噪声问题,在MNIST数据集和UCI数据集上,与已有方法ALNR(active label noise removal)以及ICCN_SMO(iterative correction of class noise based on SMO)进行了实验对比,并取得了不错的表现.

    标签噪声噪声清洗高斯过程主动学习

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    一种基于改进运动历史图像和支持向量机的行为识别算法

    苏寒松陈震宇龙鑫刘高华...
    17-24页
    查看更多>>摘要：针对传统运动历史图像难以区分相似运动的缺陷,提出了一种基于改进运动历史图像和支持向量机的行为识别方法.首先提取视频帧的前景运动目标并标记出其外接矩形框,计算矩形区域内各像素的光流矢量;然后设定运动历史图像中前景像素点的灰度值为该像素点的光流长度叠加一定权重的历史灰度,而背景像素点的灰度值则按一定比例进行衰减;最后从运动历史图像中提取Hu矩为特征向量,输入支持向量机进行分类,从而完成人体行为识别.在KTH数据集的实验结果表明,所提算法能够满足实时性要求,识别率可达99％.

    计算机视觉行为识别运动历史图像光流Hu矩支持向量机

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    恶劣天气情况下基于随机森林算法的交通流量预测

    徐秀娟白玉林徐璐许真珍...
    25-31页
    查看更多>>摘要：针对恶劣天气情况,提出基于随机森林交通流量预测模型,基于2016年纽约市出租车数据以及天气情况,对原始GPS数据进行层层筛选,筛选出符合恶劣天气条件定义的数据,以随机森林回归方法为基础研究恶劣天气下交通流量的预测模型,并通过调整模型的超参数改善了模型的性能;同时将随机森林模型与BP神经网络模型和决策树模型做了性能对比,随机森林预测模型最终取得的实验结果较好.

    交通流量预测随机森林恶劣天气自举集成

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    面向深度卷积神经网络的确定性连接丢弃算法

    李鸿杨潘静何宇清庞彦伟...
    32-37页
    查看更多>>摘要：针对深度卷积神经网络中存在的过拟合问题,本文提出了一种确定性连接丢弃的正则化方法.核心思想是根据不同卷积滤波器权重对结果的贡献度不同,确定性丢弃卷积层层间连接,通过降低卷积滤波器权重的空间维度,使得卷积神经网络各层之间的连接更稀疏.通过将算法应用于图像分类任务来验证算法的性能,在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上,错误率分别为0.32％、5.33％、26.88％,相比于原始实验错误率分别降低0.15％、1.09％、1.36％.实验表明,本算法能够有效处理深度卷积神经网络的过拟合问题,并能提升网络的鲁棒性和泛化能力.

    深度学习卷积神经网络正则化连接丢弃

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    基于邻域保持嵌入算法的语种识别

    梁春燕曹伟
    38-42页
    查看更多>>摘要：语种识别中现有的总变化因子分析仅能反映语音数据的整体结构,不能挖掘其局部内在结构信息,并且未考虑训练语音数据的语种类别.针对此问题,提出了基于邻域保持嵌入算法的语种识别,通过构建邻接图以获得语音数据的局部邻域结构,同时通过有监督训练有效利用语音数据的语种标注信息.在2011年美国国家标准与技术研究院语种识别评测的30 s和10 s测试集上进行了对比实验.实验结果表明,邻域保持嵌入算法能够有效弥补总变化因子分析的不足,可明显提高系统的识别性能.

    语种识别邻域保持嵌入总变化因子分析

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    基于Prüfer编码的随机图模型生成算法

    李丛丛刘惊雷
    43-51页
    查看更多>>摘要：根据图模型的结构特征和参数特征等要素设计生成随机的模型,根据顶点数与度的大小生成随机结构的CP-nets,其原理是通过改进Prüfer编码得到DAG编码,又建立DAG编码与图结构的一对一映射实现图模型的随机生成.通过设计的占优查询算法与典型的占优查询相结合验证了占优查询算法的时间消耗严重依赖于图拓扑结构的随机性和参数数量的随机性.

    CP-nets图模型DAG编码Prüfer编码随机性占优查询人工智能

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    基于真随机数和伪随机数相结合的图像加密算法

    郭永宁孙树亮
    52-57页
    查看更多>>摘要：针对具有较强相关性、冗余性和大数据量的图像,提出了基于真随机数和伪随机数相结合的图像加密算法.首先计算行、列置乱的迭代初始值,应用二维Logistic映射产生混沌序列;为了增强系统的安全性,采用扩展的异或操作,对图像进行行、列置乱;最后对图像进行扩散操作并获得加密图像.实验结果表明,提出的算法具有较高的安全性并能够抵御多种攻击.

    真随机数伪随机数扩展的异或操作二维Logistic映射

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    面向多层压缩感知图像的内容隐私保护度评价方法

    汤正刘佶鑫孙宁韩光...
    58-68页
    查看更多>>摘要：图像隐私保护主要应用于云计算领域,而针对图像或视频的识别任务一般需要其视觉可见,因而往往忽略了隐私保护问题.为了解决这类问题,受到基于压缩感知(compressed sensing,CS)的稀疏表示分类识别算法对于遮挡或污染图像具有较强鲁棒性的启发,提出了一种单层CS采样的扩展模型,使得经过多层CS采样编码后的图像虽然质量退化、内容逐渐变得不可辨别,但依然能够用于图像识别,达到视觉隐私保护的目的.为了能够对多层CS采样编码图像进行图像内容隐私保护度的有效评价,基于人类视觉系统(human visual system,HVS),利用多层CS图像对比度和图像视觉结构退化的特点,通过度量图像对比度和提取图像局部二进制模式(local binary pattern,LBP)特征,提出了面向多层CS图像的内容隐私保护度评价模型(MCS-CPPE).通过在构造的三大数据集上进行与人眼视觉相关性的实验,验证了所提出的模型有较好的预测性能和效果.

    多层压缩感知图像内容隐私保护度对比度LBP特征人类视觉系统

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    模型压缩中的对抗鲁棒性实验分析

    夏海峰袁晓彤
    69-75页
    查看更多>>摘要：模型压缩和对抗鲁棒性在深度学习模型落地到实际应用场景中扮演着重要的角色,本文将二者结合到同一视角下,探讨在模型压缩同时又可以使精简后的模型具有鲁棒性的问题.在对抗训练的框架下,对模型压缩和模型鲁棒性之间一些性质上的关联进行了研究,并且通过实验证明了模型压缩和对抗鲁棒性可以同时得到.

    深度神经网络模型压缩对抗攻击对抗训练

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