检索结果-内蒙古大学图书馆

海军工程大学学报 2023年第2期35卷 83-89页

作者：杨金宝段雪源王坤付钰海军工程大学信息安全系武汉430033 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000

针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合... 详细信息

针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合异常得分,再利用自适应窗口技术进行异常初判和异常裁剪。实验结果表明:该方法在精确率、召回率和F1值等指标的检测性能上,较传统的生成式异常检测方法有明显提升。

关键词：网络流量自注意力机制生成对抗网络异常检测

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基于综合注意力的钢材表面缺陷检测方法

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信阳师范学院学报(自然科学版) 2024年

作者：张莉付志鹏郭华平孙艳歌李锡瑞宋梦扬信阳师范大学计算机与信息技术学院信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室

提出一种新颖的基于综合注意力的钢材表面缺陷检测方法,用于提升对于缺陷与背景对比度低、类内缺陷尺寸差异大等问题的钢材表面缺陷检测性能。1)基于卷积与自注意力混合模块进行特征提取,获取具有局部细节特征信息与长距离像素依赖关系... 详细信息

提出一种新颖的基于综合注意力的钢材表面缺陷检测方法,用于提升对于缺陷与背景对比度低、类内缺陷尺寸差异大等问题的钢材表面缺陷检测性能。1)基于卷积与自注意力混合模块进行特征提取,获取具有局部细节特征信息与长距离像素依赖关系的特征图,有助于增强对于类内特征形状、尺寸变化的处理能力,提升对于复杂背景检测的鲁棒性;2)设计了一种综合注意力结构,其中包含空间注意力模块、通道注意力模块与自注意力模块,充分利用注意力机制对当前特征图进行特征提取,突出存在背景干扰的钢材表面图像中的缺陷目标。实验结果表明,该方法在NEU-DET和GC10-DET数据集上带来了检测性能提升,证明了该方法的有效性与泛化能力.

关键词：自注意力注意力机制表面缺陷检测特征融合

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基于L1/2范数拥挤度度量的多模态多目标优化算法

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信阳师范学院学报(自然科学版) 2024年

作者：宣贺君寇丽博丁燕周德明冯岩信阳师范大学计算机与信息技术学院信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室

为得到均匀性、多样性、收敛性更好的Pareto前沿及多样性较好的Pareto解集,提出了一种基于L1/2范数的解空间和目标空间拥挤度度量方法。基于K-Means算法对解进行聚类,设计了非支配解的分解和合并策略,以得到更均匀Pareto前沿及多样化的P... 详细信息

为得到均匀性、多样性、收敛性更好的Pareto前沿及多样性较好的Pareto解集,提出了一种基于L1/2范数的解空间和目标空间拥挤度度量方法。基于K-Means算法对解进行聚类,设计了非支配解的分解和合并策略,以得到更均匀Pareto前沿及多样化的Pareto解集。为验证算法的高效性,在CEC’2019标准函数中将改进的算法与5种基准测试算法进行对比,结果表明:改进的算法能够得到较优的rPSP、rHV、IGDX、IGDF度量指标。

关键词：多模态多目标拥挤度度量解的合并

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基于通道和空间注意力的带钢表面缺陷显著性目标检测

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信阳师范学院学报（自然科学版） 2024年第4期37卷 470-476页

作者：郭华平李锡瑞张莉孙艳歌付志鹏信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

钢材表面缺陷检测在工业产品质量控制中越来越重要。由于钢材表面缺陷具有复杂背景、缺陷种类多样、尺度不一等特点,精确、高效地检测带钢表面缺陷仍然是一项极具挑战性的任务。针对这些问题,提出了一种基于通道和空间注意力的带钢表面... 详细信息

钢材表面缺陷检测在工业产品质量控制中越来越重要。由于钢材表面缺陷具有复杂背景、缺陷种类多样、尺度不一等特点,精确、高效地检测带钢表面缺陷仍然是一项极具挑战性的任务。针对这些问题,提出了一种基于通道和空间注意力的带钢表面缺陷显著性目标检测模型。首先,基于Transformer提取带钢图像的多尺度特征,以捕获目标图像的长距离依赖关系;接着,将获取的多尺度特征图送入所设计的两种不同的注意力模块(通道注意力模块和空间注意力模块),以强调带钢表面缺陷特征而抑制不相关的背景特征,从而加强对缺陷目标和背景的区分能力;最后,采用多尺度渐进融合模块融合多尺度特征图,以便不同尺度的特征信息能够进行互补,获取具有丰富语义信息的特征图,使模型能够更高效且精确地检测出带钢表面缺陷。大量实验结果表明,该模型在显著目标检测任务中具有显著的优势,表现出更高的准确性和更强的鲁棒性。

关键词：带钢缺陷检测空间注意力通道注意力特征融合

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一种改进的局部嵌入网络人脸图像分类方法

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西安电子科技大学学报 2020年第4期47卷 18-23,54页

作者：刘道华王莎莎杨志鹏崔玉爽信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

为提高局部线性嵌入网络在人脸表情识别上的精度以及人脸分类的准确性,提出了一种改进的局部线性嵌入网络人脸图像分类方法。该方法在局部线性嵌入算法的基础上,利用类内-类间判别矩阵作为网络的输入,同时利用重构人脸图像集对局部线性... 详细信息

为提高局部线性嵌入网络在人脸表情识别上的精度以及人脸分类的准确性,提出了一种改进的局部线性嵌入网络人脸图像分类方法。该方法在局部线性嵌入算法的基础上,利用类内-类间判别矩阵作为网络的输入,同时利用重构人脸图像集对局部线性嵌入算法进行改进,并将改进的基于聚类的局部线性嵌入算法嵌入到卷积核的构造过程中,从而增加了不同类别人脸的区分度。通过在Extended Yale B数据集和Olivetti Research Laboratory数据集上进行对比实验,分析了在处理人脸表情和人脸识别任务中不同方法的效果。结果表明,所提出的改进局部线性嵌入网络人脸图像分类方法比文献中其他方法在识别率上提高了11%~26%。

关键词：特征表达局部线性嵌入网络区分度图像分类

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一种加权词向量的混合网络文本情感分析方法

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信阳师范学院学报（自然科学版） 2021年第3期34卷 472-477页

作者：刘道华崔玉爽冯宸王莎莎信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇... 详细信息

针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇权重值.然后,将加权运算后的词向量输入CNN与ATT-BiGRU混合模型提取隐含特征.该模型通过卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制的双向门限循环单元(ATT-BiGRU)分别提取文本特征,以此来提高文本的表示能力.多组实验对比结果表明,与其他算法相比较,该模型的分类准确率最高且耗费时间代价小.

关键词： TF-IDF 卷积神经网络双向门限循环单元情感分析

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基于贝叶斯优化的支持向量回归预测帕金森病严重程度研究

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信阳师范学院学报(自然科学版) 2025年

作者：王敬王朋威谢晓韩红芳信阳师范大学计算机与信息技术学院/河南省教育大数据分析与应用重点实验室上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院

基于公开数据集中的多模态数据，包括人口统计学特征、临床特征和影像学特征，构建了一种基于贝叶斯优化的支持向量回归模型，旨在准确预测帕金森病的严重程度。实验结果表明，该模型在预测帕金森病严重程度方面不仅具有高度的准确性，... 详细信息

基于公开数据集中的多模态数据，包括人口统计学特征、临床特征和影像学特征，构建了一种基于贝叶斯优化的支持向量回归模型，旨在准确预测帕金森病的严重程度。实验结果表明，该模型在预测帕金森病严重程度方面不仅具有高度的准确性，还表现出显著的解释力。通过特征重要性分析，有效识别出对预测模型贡献最显著的关键特征，为帕金森病的临床管理和治疗决策提供了坚实的科学依据，还为深入探究该疾病的病理机制开辟了新的研究视角。

关键词：帕金森病支持向量回归贝叶斯优化多模态数据分析功能核磁共振成像

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基于卷积神经网络的英文篇章情感量化方法

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信阳师范学院学报（自然科学版） 2021年第1期34卷 130-137页

作者：沈克琳吉秉彧李然信阳农林学院外国语学院河南信阳464000 信阳农林学院信息工程学院河南信阳464000 信阳师范学院计算机与信息技术学院/河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种... 详细信息

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.

关键词：情感分析机器学习卷积神经网络词嵌入情感量化

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基于图模型的数据流分类算法

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信阳师范学院学报（自然科学版） 2020年第4期33卷 670-674页

作者：孙艳歌陈旭生邵罕林彦信阳师范学院计算机与信息技术学院/河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对数据流环境中混合多种类型概念漂移问题,提出了基于图模型的数据流分类算法.该算法通过对数据块上的实例集进行概念表示,检测概念的变化度来衡量概念漂移,并引入了一个动态自适应阈值,为每个待分类实例合理选择基分类器模型,充分利... 详细信息

针对数据流环境中混合多种类型概念漂移问题,提出了基于图模型的数据流分类算法.该算法通过对数据块上的实例集进行概念表示,检测概念的变化度来衡量概念漂移,并引入了一个动态自适应阈值,为每个待分类实例合理选择基分类器模型,充分利用基分类器模型潜在的多样性并降低漂移恢复期间的分类误差.实验表明,本文提出的算法性能在多数数据集上优于其他算法,在复杂概念漂移环境下具有较好的适应性.

关键词：图模型数据流概念漂移概念表示自适应

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改进的门限多重代理多重盲签名方案

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信阳师范学院学报（自然科学版） 2020年第4期33卷 663-669页

作者：何俊杰施远刘路祁传达信阳师范学院数学与统计学院河南信阳464000 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

对田娟红等人提出的鲁棒的多重代理多重盲签名方案进行密码分析,发现方案不能抵抗伪造攻击.对其进行改进,提出了一个新的门限多重代理多重盲签名方案.证明了改进方案具有盲性和适应性选择消息攻击下的存在不可伪造性.

关键词：多重盲签名代理签名门限签名离散对数可证安全

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