亚森·艾则孜
- 作品数：7 被引量：11H指数：2
- 供职机构：新疆警察学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区高校科研计划国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于结构信息建模和判别稀疏的红外小目标跟踪方法被引量：2
- 2021年
- 为了提高背景杂波和成像噪声等干扰下红外小目标的跟踪精度,提出了一种基于结构信息建模和判别稀疏的红外小目标跟踪方法。小目标信号在广义高斯目标超完备字典上被稀疏分解,以便从受噪声干扰和杂波污染的红外图像中提取出小目标的空间结构信息;设计了转移受限粒子滤波跟踪算法,以提高粒子的采样概率;在转移受限粒子滤波框架下,基于判别稀疏表示和L1范数最小化框架求解候选目标的稀疏系数,实现小目标的跟踪。基于各种红外序列对所提方法进行实验论证,实验结果表明,所提方法能够在杂波和噪声较大的干扰下稳定地跟踪小目标,其中心误差、重叠率和平均视频播放帧率分别为3pixel、0.7和40fps,均优于其他对比方法,且具有较强的鲁棒性。
- 木尼拉·塔里甫安尼瓦尔·加马力亚森·艾则孜
- 关键词：红外小目标跟踪
- 基于5G云网融合的SASE研究与实践被引量：1
- 2025年
- 企业在数字化转型中逐渐发展成集团多分支、服务上云、去中心化的模式,网络安全防护面临新的挑战.在研究5G与SASE技术基础上,提出一种基于5G云网融合的安全访问服务边缘(SASE)实践方案.将5G作为SD-WAN承载网络,连接数据中心、混合云及客户端,全国边缘部署安全接入POP节点,配置云访问安全代理(CASB)、安全Web网关(SWG)、零信任网关、防火墙即服务(FWaaS)等核心模块,按需在各模块中调用多种传统安全组件能力,实现从用户出发的安全监控、访问、拦截和审计的能力.实践表明,该方案在各类企业安全防护落地实践中具备可行性和有效性.
- 李国良李俊亚森·艾则孜李秋阳尹娜
- 关键词：云安全
- 维语网页中n-gram模型结合类不平衡SVM的不良文本过滤方法被引量：5
- 2019年
- 提出了一种结合n-gram统计模型和类不平衡支持向量机(SVM)分类器的维语文本过滤方法。首先,将网页文本进行预处理操作,通过n-gram统计模型来初步提取词干;然后,对词干进行语义分析,将具有相似含义的词干聚合为一类,以此降低词干维度;最后,在传统SVM中引入一个控制超平面之间距离的参数,构建一种类不平衡SVM,使其能够很好地分类具有非线性不可分和不平衡性的维吾尔语文本。实验结果表明,该方法能够准确分类出不良文本,且具有较短的分类时间。
- 如先姑力·阿布都热西提亚森·艾则孜郭文强
- 利用稀疏语义结合双层深度卷积神经网络的敏感图像检测方法被引量：2
- 2020年
- 互联网技术的飞速发展导致敏感内容图像由原先基本隐蔽的内容交换变为海量的数据共享,传统基于图像特征提取的敏感内容检测方法不再适用。针对上述难点,提出基于稀疏语义和双层深度卷积神经网络相结合的敏感内容检测方法。上层网络首先进行训练样本的预处理,并通过构造图像的稀疏语义表示作为神经网络的输入;而下层网络则进一步考虑第三方管控机制(如政府代理等),提出针对特定群体的敏感内容图像检测方法。与现有常用敏感内容图像检测方法相比,该检测方法可有效降低训练样本数量,且检测精度比传统图像检测方法(如基于视觉词袋方法等)提升7%以上。
- 如先姑力·阿布都热西提亚森·艾则孜孙国梓
- 基于Word2vec的哈萨克文词向量化模型的实现
- 2025年
- 词向量嵌入技术是研究自然语言的重要一步,通过向量化,将自然语言数字化,使自然语言能够被计算机识别和进行相关处理计算。基于Word2vec实现哈萨克文向量化,对哈萨克语机器翻译、文本分类和识别等领域研究具有重要支撑意义。本文将开源的科大讯飞哈萨克文语料数据集作为语料库,经过清洗、分词等步骤,用Word2vc实现向量化,将每一个哈萨克文词转换为一个独立的K位词向量,通过对词向量的计算,实现发现哈萨克文文本中包含的上下文语义规律、文本主题词提取、相似词计算等功能。
- 吾塔嗯拜克·阿萨汗亚森·艾则孜阿依努尔·努尔太
- 关键词：哈萨克文
- 利用N-gram和语义分析的维吾尔语文本相似性检测方法被引量：1
- 2019年
- 为了实现维吾尔语文本的相似性检测,提出一种基于N-gram和语义分析的相似性检测方法。根据维吾尔语单词特征,采用了N-gram统计模型来获得词语,并根据词语在文本中的出现频率来构建词语-文本关系矩阵,并作为文本模型。采用了潜在语义分析(LSA)来获得词语及其文本之间的隐藏关联,以此解决维吾尔语词义模糊的问题,并获得准确的相似度。在包含重组和同义词替换的剽窃文本集上进行实验,结果表明该方法能够准确有效地检测出相似性。
- 张莹亚森·艾则孜吴顺祥
- 关键词：维吾尔语潜在语义分析
- 基于分级匹配的维吾尔语文档相似性计算及剽窃检测方法
- 2019年
- 针对以维吾尔语书写的文档间的相似性计算及剽窃检测问题,提出了一种基于内容的维吾尔语剽窃检测(U-PD)方法。首先,通过预处理阶段对维吾尔语文本进行分词、删除停止词、提取词干和同义词替换,其中提取词干是基于n-gram统计模型实现;然后,通过BKDRhash算法计算每个文本块的hash值并构建整个文档的hash指纹信息;最后,根据hash指纹信息,基于RKR-GST匹配算法在文档级、段落级和句子级将文档与文档库进行匹配,获得文档相似度,以此实现剽窃检测。通过在维吾尔语文档中的实验评估表明,提出的方法能够准确检测出剽窃文档,具有可行性和有效性。
- 亚森·艾则孜艾山·吾买尔阿力木江·艾沙
- 关键词：相似度
