基于两种新标量表示的安全高效标量乘算法

1

作者 程石 胡志 陶铮 《软件学报》 北大核心 2025年第10期4542-4557,共16页

标量乘法是传统椭圆曲线密码(ECC)的核心运算.标量表示决定了标量乘法算法中的迭代方式,进而直接影响算法的安全性和效率.提出两种新的标量表示算法:一种称为规则窗口非相邻算法(ordered window width non-adjacent form,OWNAF),它将传... 标量乘法是传统椭圆曲线密码(ECC)的核心运算.标量表示决定了标量乘法算法中的迭代方式,进而直接影响算法的安全性和效率.提出两种新的标量表示算法:一种称为规则窗口非相邻算法(ordered window width non-adjacent form,OWNAF),它将传统的窗口非相邻算法与随机密钥分割处理相结合,在提升计算效率的同时可以抵抗能量分析攻击;另一种称为窗口联合正则形式(window joint regular form,wJRF),它由传统的联合正则形式改进而来,适用于多标量乘算法,与已有算法相比,在减少基础计算量的同时有着更好的安全性. 展开更多

关键词 标量乘算法 侧信道攻击 窗口非相邻形式 联合正则形式

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一种新的二维线段裁剪方法 被引量：1

2

作者 班志杰 高光来 闫晓东 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期221-225,共5页

线段裁剪技术在计算机图形处理中占有重要的地位,是计算机图形学中许多重要问题的基础,裁剪速度的高低直接影响到图形软件包的运行速度.关于线段的二维裁剪有许多比较成熟的算法,如Cohen-Sutherland、Cyrus-Beck、Liang-Barsky和Nicholl... 线段裁剪技术在计算机图形处理中占有重要的地位,是计算机图形学中许多重要问题的基础,裁剪速度的高低直接影响到图形软件包的运行速度.关于线段的二维裁剪有许多比较成熟的算法,如Cohen-Sutherland、Cyrus-Beck、Liang-Barsky和Nicholl-Lee-Nicholl等算法,其中Nicholl-Lee-Nicholl的二维线段裁剪算法效率很高.但是在Nicholl-Lee-Nicholl直线裁剪算法中,为了确定线段位于哪个区域内必须进行多个斜率的计算,并且由于运用了回避原则,使得算法的复杂度增加〔1〕.文中算法基于数学中提到的区间思想,算法简单。 展开更多

关键词 裁剪 裁剪窗口 规则裁剪窗口 区间算法

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界标窗口下数据流最大规范模式挖掘算法研究 被引量：4

3

作者 闻英友 王少鹏 赵宏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期94-110,共17页

首次对界标窗口下数据流最大规范模式挖掘问题进行了研究.为了克服na6ve算法在处理该问题时不具有增量计算的缺点,提出了一种基于边界界标窗口技术的数据流最大规范模式挖掘(data stream maximal regular patterns mining based on boun... 首次对界标窗口下数据流最大规范模式挖掘问题进行了研究.为了克服na6ve算法在处理该问题时不具有增量计算的缺点,提出了一种基于边界界标窗口技术的数据流最大规范模式挖掘(data stream maximal regular patterns mining based on boundary landmark window,DSMRM-BLW)算法.该算法将数据流上的第1个待处理窗口定义为边界界标窗口,使用na6ve算法对其进行处理;之后每个窗口上的最大规范模式都可以基于前一个窗口上的最大规范模式集合增量获得,可以克服na6ve算法的缺点.实验结果表明:DSMRM-BLW算法是处理界标窗口下数据流最大规范模式挖掘的有效方法,与na6ve算法相比,具有相同的执行结果,但时间与空间效率得到了很大的提高. 展开更多

关键词 数据流 界标窗口 最大规范模式 增量计算 边界界标窗口技术

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结合样本自动选择与规则性约束的窗户提取方法 被引量：6

4

作者 高云龙 张帆 +2 位作者 屈孝志 黄先锋 崔婷婷 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期436-443,共8页

针对窗户内部结构性与分布规则性等特点,提出了一种结合样本自动选择和分布规则性约束的窗户提取方法。首先,利用模板匹配对选取的单个窗户样本进行拓展,自动选择一定数量的正负样本;其次,利用自动选择的样本对JointBoost分类器进行训练... 针对窗户内部结构性与分布规则性等特点,提出了一种结合样本自动选择和分布规则性约束的窗户提取方法。首先,利用模板匹配对选取的单个窗户样本进行拓展,自动选择一定数量的正负样本;其次,利用自动选择的样本对JointBoost分类器进行训练,并对建筑物立面影像进行窗户提取;最后,建立包含窗户走向线、倾向线、兴趣点和相似度4个要素的窗户分布规则性模型,并利用规则性模型约束对提取结果进行优化,得到最终窗户提取结果。在复杂背景、复杂窗户结构及存在透视变形的建筑物影像窗户提取实验中,该方法均有较好的检测率与正确率。 展开更多

关键词 窗户提取 样本自动选择 规则性约束 机器学习 建筑物立面

原文传递

基于规则变量节点度和扩展窗喷泉码的不等差错保护算法 被引量：3

5

作者 黄太奇 易本顺 +2 位作者 姚渭箐 方华猛 李卫中 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1931-1936,共6页

该文提出了一种可适用于加性高斯白噪声(AWGN)信道的融合扩展窗喷泉码(Expanding Window Fountain,EWF)和规则变量节点度LT码(Regularized variable-node Luby Transform,RLT)策略的不等差错保护(UEP)算法,称为EWF-RLT编码算法。首先利... 该文提出了一种可适用于加性高斯白噪声(AWGN)信道的融合扩展窗喷泉码(Expanding Window Fountain,EWF)和规则变量节点度LT码(Regularized variable-node Luby Transform,RLT)策略的不等差错保护(UEP)算法,称为EWF-RLT编码算法。首先利用扩展窗口技术给不同重要等级的数据加窗,编码时让较高重要等级数据以更高的概率参与编码;同时,结合规则变量节点度算法,改变传统LT码编码过程中随机选取邻居节点的编码方式,使较高重要等级的数据具有较大的最小变量节点度,改善错误平层现象。分析和仿真结果表明,该文提出的EWF-RLT算法与传统算法相比,能对较高重要等级数据进行更强的保护,提升网络传输质量;在UEP方案设计中,加入RLT码编码参数,使得该文方案更加灵活与适用。 展开更多

关键词 喷泉码 加性高斯白噪声信道 不等差错保护 扩展窗喷泉码 规则变量节点度

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高动态下长周期扩频信号快速捕获技术的研究

6

作者 毕卫红 刘丽宁 《信息技术》 2010年第8期32-35,共4页

高动态下长周期直扩信号由于大的多普勒频移影响捕获时间极长,提出了一种高动态直扩系统中长周期伪码信号的快速捕获方法,该方法利用复数FFT与窗函数卷积以及相干累加来实现,适合于多速率数据调制以及大频偏下低信噪比直扩信号的接收,... 高动态下长周期直扩信号由于大的多普勒频移影响捕获时间极长,提出了一种高动态直扩系统中长周期伪码信号的快速捕获方法,该方法利用复数FFT与窗函数卷积以及相干累加来实现,适合于多速率数据调制以及大频偏下低信噪比直扩信号的接收,捕获时间短,且易于硬件实现。实验结果表明,该方法在多普勒范围为-250^+250kHz、低信噪比条件下快速实现捕获。 展开更多

关键词 扩频通信 多普勒频移 FFT 窗函数

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结合深度学习与规则特征的立面窗户检测方法

7

作者 钱建国 张宇 +3 位作者 王伟玺 谢林甫 李晓明 汤圣君 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2023年第8期94-101,共8页

针对现有通过检测窗户角点实现窗户检测方法中存在窗户误检的问题,该文在窗角点分组阶段,以建筑物立面窗户的分布规律及其自身的几何结构特征为依据,提出一种参数自适应的窗角点分组方法。该方法是在使用深度学习方法获取窗户4个角点坐... 针对现有通过检测窗户角点实现窗户检测方法中存在窗户误检的问题,该文在窗角点分组阶段,以建筑物立面窗户的分布规律及其自身的几何结构特征为依据,提出一种参数自适应的窗角点分组方法。该方法是在使用深度学习方法获取窗户4个角点坐标的基础上,结合窗户角点及其连线的空间位置关系、平行垂直关系,建立窗角点分组判别依据,实现对窗角点检测结果的准确划分,进而得到有效窗户检测结果。为验证该方法的有效性,选用4个公开数据集进行窗户检测实验,结果表明:该方法可有效支持多类图像数据、实现全自动化运行,且与现有方法相比,具有更高的检测精度。 展开更多

关键词 深度学习 建筑物立面 窗户检测 规则性特征

原文传递

数据流查询语言的研究与实现 被引量：3

8

作者 周杰 毛宇光 《计算机技术与发展》 2008年第1期14-16,21,共4页

分析了现有的数据流管理系统中的查询语言;举出了一个现实生活中数据流应用的例子;提出了数据流查询的应用场景。通过这个例子对数据流模型作了形式化的定义,并提出了如何通过窗口操作将流式数据转化为普通关系中的数据。最后提出了一... 分析了现有的数据流管理系统中的查询语言;举出了一个现实生活中数据流应用的例子;提出了数据流查询的应用场景。通过这个例子对数据流模型作了形式化的定义,并提出了如何通过窗口操作将流式数据转化为普通关系中的数据。最后提出了一种数据流查询语言MYCQL(My Continue Query Language),并给出了MYCQL中相关的文法,并借助Lex和Yacc工具实现了从查询语言生成语法分析树。 展开更多

关键词 数据流管理系统 窗口 MYCOL 文法

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结合滑动窗口动态时间规整和CNN的视频人脸表情识别 被引量：12

9

作者 胡敏 张柯柯 +1 位作者 王晓华 任福继 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1144-1153,共10页

目的相比静态表情图片,视频序列中蕴含更多的情感信息,视频序列中的具有明显表情的序列在特征提取与识别中具有关键作用,但是视频中同时存在的中性表情也可能会对模型参数的训练造成干扰,影响最终的判别。为了减少这种干扰带来的误差,... 目的相比静态表情图片,视频序列中蕴含更多的情感信息,视频序列中的具有明显表情的序列在特征提取与识别中具有关键作用,但是视频中同时存在的中性表情也可能会对模型参数的训练造成干扰,影响最终的判别。为了减少这种干扰带来的误差,本文对动态时间规整算法进行改进,提出一种滑动窗口动态时间规整算法(SWDTW)来自动选取视频中表情表现明显的图片序列;同时,为了解决人脸图像受环境光照因素影响较大和传统特征提取过程中存在过多人为干预的问题,构建一种基于深度卷积神经网络的人脸视频序列处理方法。方法首先截取表情视频中人脸正面帧,用梯度方向直方图特征计算代价矩阵,并在代价矩阵上增加滑动窗口机制,计算所有滑动窗口的平均距离;然后通过平均距离最小值选取全局最优表情序列;最后采用深度卷积神经网络对规整后的人脸表情图像序列进行无监督学习和面部表情分类,统计视频序列图像分类概率和,进而得出视频序列的表情类别。结果在CK+与MMI数据库上进行5次交叉实验,分别取得了92.54%和74.67%的平均识别率,与随机选取视频序列相比,分别提高了19.86%和22.24%;此外,与目前一些优秀的视频表情识别方法相比,也表现出了优越性。结论本文提出的SWDTW不仅有效地实现了表情序列的选取,而且增强了卷积神经网络在视频面部表情分类中的鲁棒性,提高了视频人脸表情分析的自适应性度和识别率。 展开更多

关键词 人脸表情识别 视频序列选取 滑动窗口动态时间规整 特征提取 卷积神经网络

原文传递

基于拓扑相似和XGBoost的复杂网络链路预测方法 被引量：4

10

作者 龚追飞 魏传佳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第12期226-230,共5页

为了提高复杂网络链路预测的性能,采用拓扑相似和XGBoost算法来完成复杂网络链路预测。利用复杂网络拓扑结构建立邻接矩阵,求解共同邻居集合,然后根据拓扑相似理论计算复杂网络相似得分函数,将各个时间窗的得分函数和权重参数作为输入,... 为了提高复杂网络链路预测的性能,采用拓扑相似和XGBoost算法来完成复杂网络链路预测。利用复杂网络拓扑结构建立邻接矩阵,求解共同邻居集合,然后根据拓扑相似理论计算复杂网络相似得分函数,将各个时间窗的得分函数和权重参数作为输入,采用XGBoost算法实现复杂网络的链路预测。通过差异化设置XGBoost算法的两个正则化系数,测试其对链路预测准确率的影响,获取最优正则化系数,从而得到稳定的XGBoost链路预测模型。实验证明,时间窗数量设置合理的情况下,相比常用网络链路预测算法,基于拓扑相似和XGBoost算法的预测准确率优势明显,且预测时间性能和其他算法的差距较小,尤其适用于大规模的复杂网络链路预测。 展开更多

关键词 复杂网络 链路预测 拓扑相似 XGBoost算法 时间窗 正则化

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一个非标准逆热传导方程的正则化方法 被引量：1

11

作者 王海龙 张选德 《固原师专学报》 2006年第6期27-30,共4页

考虑了一维抛物型方程的定解问题.问题是不适定性的,即g(t)微小扰动会引起解的很大误差.本文给出了利用Meyer小波的尺度函数在频域中形式作为窗函数来滤除g(t)的高频成分来正则化问题并给出了误差估计,与已有方法进行了比较和讨论.

关键词 逆问题 不适定问题 抛物型方程 窗函数 正则化

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宏观基本面中的稀疏成分与股市波动率

12

作者 金霜 李正阳 金鹏瑞 《山西财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第S02期65-67,共3页

利用滚动窗口法和规则化回归方法,深入分析中国宏观经济基础与股市震荡之间的关系,以及相关因素对股价波动的影响机制。研究表明:稀疏特征在波动性预测中的效果略优于稀疏因子,但过多地使用会导致误差增大;影响股市波动的因素并非仅限... 利用滚动窗口法和规则化回归方法,深入分析中国宏观经济基础与股市震荡之间的关系,以及相关因素对股价波动的影响机制。研究表明:稀疏特征在波动性预测中的效果略优于稀疏因子,但过多地使用会导致误差增大;影响股市波动的因素并非仅限于基本面信息;不同类型的特征和因子对于波动率的预测有着各自独特的规律。在对市场特征进行预测时,市盈率和住房销售增长率具备显著的影响,而在因子预测中,波动率的自回归项目作为补充起着关键作用。 展开更多

关键词 宏观基本面 稀疏成分 股市波动率预测 滚动窗口 规则化回归

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宏观基本面中的稀疏成分与股市波动率预测

13

作者 李伯龙 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第9期186-192,共7页

利用滚动窗口与规则化回归的方法比较了我国宏观经济基本面中稀疏特征与稀疏因子对股市波动的预测作用,依据回归与预测结果分析稀疏成分预测波动率的机制。研究发现:稀疏因子预测波动率的精度较稀疏特征更高,稀疏特征预测方程包含的更... 利用滚动窗口与规则化回归的方法比较了我国宏观经济基本面中稀疏特征与稀疏因子对股市波动的预测作用,依据回归与预测结果分析稀疏成分预测波动率的机制。研究发现:稀疏因子预测波动率的精度较稀疏特征更高,稀疏特征预测方程包含的更多变量增大了预测方差;预测精度时变性较强且与股市波动负相关,表明引起我国股市震荡的因素一定程度上独立于基本面信息;稀疏特征与因子预测波动率的模式不同,特征预测中市盈率与商品房销售面积增长对波动率预测作用较强,因子预测中波动率自回归项预测作用显著,因子主要起到补充作用。本文研究结论能够为金融风险的防控提供参考。 展开更多

关键词 股市波动预测 稀疏特征 稀疏因子 滚动窗口回归 规则化回归

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Gaussian窗函数在电容成像图像重建中的应用 被引量：4

14

作者 江鹏 彭黎辉 萧德云 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期150-153,共4页

为降低敏感场矩阵的小奇异值给电容成像(electri-cal capacitance tomography,ECT)问题带来的不稳定性,以提高图像重建质量,该文从正则化方法的谱滤波形式出发,提出了一种基于Gaussian窗函数的ECT图像重建正则化方法。该方法利用Gaussia... 为降低敏感场矩阵的小奇异值给电容成像(electri-cal capacitance tomography,ECT)问题带来的不稳定性,以提高图像重建质量,该文从正则化方法的谱滤波形式出发,提出了一种基于Gaussian窗函数的ECT图像重建正则化方法。该方法利用Gaussian窗函数的滤波特性,通过选择合适的Gaussian窗函数幂次,来达到降低敏感场矩阵的小奇异值对重建结果造成不稳定的效果,从而获得较好的图像重建结果。对5种典型介电常数分布进行了数值仿真,结果表明:该算法对于两相流不同介质分布均具有良好的适应性,可获得较好的成像结果,部分分布的重建图像轮廓较Tikhonov正则化方法更为清晰。 展开更多

关键词 电容成像 图像重建 正则化方法 Gaussian窗函数

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