会议

计算机信息系统与工业管理应用“,

内容:计算机信息系统与工业管理应用是一个学术会议。会议主要发表在以下领域:人工神经网络和聚类分析。在整个生命周期中,会议共发表了777篇出版物,获得了4240次引用。
论文
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学报的文章 DOI
2010年11月22日
TL;博士:实验结果表明,MLP神经网络在预测股票价值变化方面比Elman递归网络和线性回归方法更有前景。
文摘:神经网络作为一种智能数据挖掘方法,已被应用于许多具有挑战性的模式识别问题,如股票市场预测。然而,文献中并没有确定最优神经网络用于预测的形式化方法。本文利用前馈多层感知器(MLP)和Elman递归网络两种神经网络,基于股票价值历史,对公司股票价值进行预测。实验结果表明,MLP神经网络在预测股票价值变化方面比Elman递归网络和线性回归方法更有前景。然而,基于本文将提出的标准测度,我们发现Elman循环网络和线性回归比MLP更能预测股票价值的变化方向。

87引用


学报的文章 DOI
2010年11月22日
TL;博士:提出的阿拉伯手语字母翻译(ArSLAT)系统不依赖于使用任何手套或视觉标记来完成识别工作,它处理的是徒手的图像,这允许用户以自然的方式与系统交互。
文摘:本文介绍了一种阿拉伯手语人工字母手势的自动翻译系统。提出的阿拉伯手语字母翻译(ArSLAT)系统不依赖于使用任何手套或视觉标记来完成识别工作。作为一种替代方案,它处理赤手空拳的图像,这允许用户以一种自然的方式与系统交互。拟议的制度包括五个主要阶段;预处理阶段,最佳帧检测阶段,类别检测阶段,特征提取阶段,分类阶段。提取的特征是平移、缩放和旋转不变,使系统更加灵活。实验结果表明,所提出的ArSLAT系统能够识别30种阿拉伯字母,准确率为91.3%。

67引用


学报的文章 DOI
Vashek地主选手 1格里格拉Riha 1 机构(1
2010年11月22日
文摘:本文概述了我们对生物识别认证和加密系统的实际安全性的看法。一些新方法的吸引力,比如从生物特征数据生成密码密钥,在某种程度上是可以理解的,但到目前为止,已经导致了各种捷径和安全妥协。我们的论文从一个介绍性的部分开始,然后是一个关于生物特征的可变性的部分,特别关注在大型系统中使用的生物特征。接下来的部分将讨论生物特征认证系统的潜力,以及在计算机系统中通常使用的密码应用程序中使用生物特征识别技术的支持。

66引用


学报的文章 DOI
2008年6月26日
TL;博士:这项工作提出了一种基于两个提取的击键特征(“飞行”和“停留”)来识别键盘用户的打字方法。
文摘:对于高安全性计算机系统的标准安全程序来说,动态键盘用户授权当然是一个有趣的选择。未经授权进入已登入的工作站可能会威胁资料及系统的安全。传统的授权方法(密码、指纹扫描)只在登录过程中验证用户身份,这使得系统很容易在登录后更换用户。克服这种危险的程序通常是侵入性的(持续的视觉监控)或不舒服的(在用户合作下频繁的身份验证)。一个没有这些缺点的持续授权的可能解决方案是在键入时识别键盘用户。我们提出的方法是基于两个提取的按键特征:“飞行”和“停留”。我们已经在类似于一个中型公司的单个集团上测试了建议的解决方案。得到的结果是有希望的。

64引用


学报的文章 DOI
p . Tadejko 1w•拉科斯基 1 机构(1
2007年6月28日
TL;博士:在本研究中,利用ANSI/AAMI EC57标准推荐的记录数据,利用SOM和学习矢量量化(LVQ)算法开发了一个分类器,提高了识别正常或心律失常心跳的结果。
文摘:采用特征提取阶段的新概念,研究了用于检测异常心跳的心电图自动分类器的分类性能。特征集基于心电图形态学和rr -interval。配置采用Kohonen自组织映射(SOM)进行信号特征分析和聚类。在本研究中,利用ANSI/AAMI EC57标准推荐的记录数据,利用SOM和学习矢量量化(LVQ)算法开发了一个分类器。本文比较了基于原心电形态特征和基于预处理心电形态特征的两种标注QRS复波分类策略。采用数学形态学滤波方法对心电信号进行预处理。研究了心电信号处理中数学形态学滤波结构元的选择问题。该算法的性能在遵循AAMI建议的MIT-BIH心律失常数据库上进行评估。使用这种方法,无论是正常心跳还是心律失常的识别结果都得到了改善。

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