分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对由前后背景相似而导致从图像中很难分割出精确图像的问题，以主动轮廓分割方法为基础，结合深度图为辅助，提出了一种新的深度图辅助的基于区域的主动轮廓图像分割方法。首先，使用滤波算法对深度图进行修补，得到较为完善的深度图；然后使用混合高斯模型计算得到彩色图和深度图的置信图；最后使用置信图，计算给定区域中颜色与深度的权重，从而指导分割过程。提出算法能够正确的使用彩色信息和深度信息来指导分割，更准确地实现前后背景的分离。实验结果表明，该方法得到的分割结果较为接近真实情况，提高了图像分割的准确率。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对K-近邻(KNN)方法处理大数据集的效率问题进行了研究，提出了一种基于Spark框架的分布式精确模糊KNN分类算法。该方法创新性地将Spark框架分布式map和reduce过程与模糊KNN结合，首先对不同分区中训练样本类别信息进行模糊化处理，得到类别隶属度，将训练集转换为添加类隶属度的模糊训练集；然后使用KNN算法对先前计算的类成员测试集计算得到k个最近邻；最后通过距离权重进行分类。针对百万级大数据集样本的实验，以及与其他算法的对比实验表明，所提算法是可行的和有效的。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对社交网络中的谣言传播的分析与控制问题，现有的谣言传播模型无法描述不同节点对谣言传播概率的影响，从而造成了谣言传播模型无法真实地描述现实社交网络中的谣言传播，进而影响了对网络中谣言传播的控制。针对这一问题，在SIR传播模型的基础上考虑了谣言在不同节点之间的传播概率，并且分析了不同节点对传播概率的影响情况，从而建立了社交网络中考虑网络节点自身影响的谣言传播模型。最后，通过将改进的谣言传播模型与常用的SIR模型进行对比，实验结果显示，提出的改进模型可以较快地控制网络中谣言的传播。
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