检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第5期61卷 55-75页

作者：刘佳马志强吕凯郭思源周钰童许璧麒内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

情感对话是赋予对话机器人情感处理能力的关键,旨在使对话机器人具备情绪识别、情绪理解和情绪生成的能力。为了弥补情感对话技术中情绪生成能力的缺失,情绪生成任务被提出且已经发展为人工智能情绪表达的核心任务,其旨在生成符合语境... 详细信息

情感对话是赋予对话机器人情感处理能力的关键,旨在使对话机器人具备情绪识别、情绪理解和情绪生成的能力。为了弥补情感对话技术中情绪生成能力的缺失,情绪生成任务被提出且已经发展为人工智能情绪表达的核心任务,其旨在生成符合语境的人工情绪类别,并为相关下游任务提供情绪指导。2018年至今,情感对话领域的研究人员致力于使对话机器人生成情绪可控、同理心强且能够帮助用户改善情绪痛苦的情绪响应,所有努力都表明了对情绪生成任务的强烈需求。给出了情绪生成任务定义与基本框架,并简要介绍了该任务在情感对话领域内下游任务的定义;总结了情绪生成任务及其下游任务的研究现状,并介绍了该任务常用数据集与评价指标。最后,分析了情绪生成任务的优势、面临的挑战以及未来发展方向。

关键词：情感生成人工情感情感对话情感计算

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联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测方法

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现代电子技术 2025年第7期48卷 85-94页

作者：邓磊云静班琪内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010080

针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题,提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先,根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机(善意或恶意)关系,训练可信度特征提... 详细信息

针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题,提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先,根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机(善意或恶意)关系,训练可信度特征提取模型,以获取谣言言论可信度潜在表示;其次,融合嵌入表示和可信度潜在表示,分别对自上而下和自下而上传播方向节点进行相关性计算,随后使用Bi⁃GCN模型捕获双向传播特征;最后,将双向传播特征融合后输入到分类器中,以获取谣言检测分类结果。在微博数据集下进行实验,结果表明基于可信度学习方法优于基于立场检测方法,综合表现也超过先进的基线模型方法,尤其在谣言早期还未经传播,就可达到91.1%的检测准确率。

关键词：谣言检测可信度学习动机关系立场检测 Bi⁃GCN 相关性计算

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基于区块链的联邦学习系统方案研究综述

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计算机工程与应用 2025年

作者：郭思昀李雷孝杜金泽林浩内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古自治区北疆网络空间安全重点实验室内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心天津理工大学计算机科学与工程学院

联邦学习允许多个参与方在保护数据隐私的同时共同训练模型，并广泛应用于如医疗健康、智能城市等的诸多领域，为打破“数据孤岛”现象做出了重要贡献。然而，在实际应用中联邦学习存在单点故障、易受恶意攻击和数据隐私泄露等问题。为... 详细信息

联邦学习允许多个参与方在保护数据隐私的同时共同训练模型，并广泛应用于如医疗健康、智能城市等的诸多领域，为打破“数据孤岛”现象做出了重要贡献。然而，在实际应用中联邦学习存在单点故障、易受恶意攻击和数据隐私泄露等问题。为此，研究者们想到以具有去中心化、不可篡改和高透明度特点的区块链技术为联邦学习提供安全的数据交换平台，但集成后的架构仍然面临缺乏有效激励机制、计算存储成本高、缺乏恶意模型检测机制等问题。通过深入地调研与探索基于区块链的联邦学习体系的潜力与挑战，从现有的不同框架与技术存在的问题入手，阐述了研究人员为提高整个系统的效率、安全性和公平性，对架构中的共识机制、隐私保护方案、网络安全措施、激励机制、安全聚合方法等方面的优化和改进。紧接着，阐述了智能合约在自动化执行、贡献评估和奖励分配中的关键作用。最后，指出了在客户端选择、数据异质化处理、隐私保护、奖励分配和区块链痛点等方面的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：去中心化联邦学习区块链隐私保护激励机制智能合约

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智能合约漏洞检测与修复研究综述

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 854-876页

作者：刘哲旭李雷孝刘东江杜金泽林浩史建平内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 鄂尔多斯市市民卡建设有限公司内蒙古鄂尔多斯017099

智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测... 详细信息

智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测与修复研究框架,分别从漏洞数据集、机器学习方法、漏洞修复技术和补丁部署策略这4个方面分析总结现有智能合约漏洞检测与修复研究进展。对基于机器学习的智能合约漏洞检测方法进行研究,对比总结了8种智能合约漏洞类型、15个开源数据集现状以及传统机器学习方法、深度学习方法和大模型方法等现有模型方法优缺点,并提出使用符号执行、模糊测试、污点分析、形式化验证和集成框架5类漏洞检测工具与置信学习相结合的智能合约高质量数据集制作思路;分类介绍了自动化修复技术、机器学习修复技术和以太坊增强技术3类智能合约漏洞修复方案,全面比较了不同方案的优缺点,并总结了未来可以用于智能合约漏洞修复领域的相关技术;分析了智能合约安全现存问题并展望了未来研究方向。

关键词：区块链智能合约安全漏洞检测漏洞修复机器学习

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少样本行人重识别研究综述

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计算机工程与应用 2025年

作者：闫铭李雷孝林浩史建平平灿内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古自治区北疆网络空间安全重点实验室内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心天津理工大学计算机科学与工程学院鄂尔多斯市市民卡建设有限公司

行人重识别任务通常依赖于大规模标注数据。然而，在少样本场景中，标注数据的有限性导致模型难以充分学习到类别间的判别性特征。为应对这一挑战，研究者们提出了多种方法以提升模型在数据匮乏条件下的性能表现。根据所需标注数据的依... 详细信息

行人重识别任务通常依赖于大规模标注数据。然而，在少样本场景中，标注数据的有限性导致模型难以充分学习到类别间的判别性特征。为应对这一挑战，研究者们提出了多种方法以提升模型在数据匮乏条件下的性能表现。根据所需标注数据的依赖程度，相关研究可以归纳为以下四个主要类别：有监督学习的方法、基于弱监督学习的方法、基于半监督学习的方法、基于无监督学习的方法。随着对标注数据依赖的逐渐降低，行人重识别领域呈现出从有监督学习到无监督学习的技术发展趋势。系统性地总结了当前在数据集和评估指标上的研究现状，并对未来可能的研究方向进行了展望。

关键词：行人重识别少样本学习目标检测图像识别

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基于注意力的蒙古语说话人特征提取方法

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中文信息学报 2025年第3期 66-75页

作者：朱方圆马志强刘志强宝财吉拉呼王洪彬内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心

说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低，使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息，导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法，该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制，增加记忆模块... 详细信息

说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低，使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息，导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法，该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制，增加记忆模块存放说话人特征，采用注意力机制计算记忆模块中说话人特征与当前语音说话人特征的相似权重矩阵，通过权重矩阵重新组合成说话人特征s-vector,进而提高说话人特征之间的区分性。在IMUT-MCT数据集上，进行说话人特征提取方法的消融实验、对比实验和模型自适应实验。实验结果表明，对比不同说话人特征s-vector、i-vector与d-vector, s-vector比其他两种方法的SER和WER分别降低4.96%和1.08%;在不同的蒙古语声学模型上进行比较，该文提出的方法相对于基线均有性能提升。

关键词：说话人特征提取注意力机制说话人自适应语音识别

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基于深度强化学习的风电场功率多变量综合优化控制

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综合智慧能源 2025年第1期47卷 18-25页

作者：张华钦刘伟王慧李雷孝莎仁高娃内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080 内蒙古巴彦淖尔市临河区气象局内蒙古巴彦淖尔015000 内蒙古自治区公安厅呼和浩特010080

我国提出“双碳”目标,提出构建以新能源为主体的新型电力系统。依据真实风电场的数据,通过研究优化控制策略,提升风电场输出功率,从而进一步提高风电的利用率。聚焦风电机组间尾流效应问题,提出一种基于无模型深度强化学习(DRL)的风电... 详细信息

我国提出“双碳”目标,提出构建以新能源为主体的新型电力系统。依据真实风电场的数据,通过研究优化控制策略,提升风电场输出功率,从而进一步提高风电的利用率。聚焦风电机组间尾流效应问题,提出一种基于无模型深度强化学习(DRL)的风电场功率多变量优化控制策略。该策略采用近端策略优化(PPO)算法对动态风电场中的风机偏航角、倾斜角、叶片桨距角和叶尖速比(TSR)多个变量进行优化,通过智能体在运行过程中产生的数据进行智能学习,从而得到最优控制策略,克服传统数学优化方法的局限性。仿真结果表明,与现有的风电机组控制算法相比,基于无模型DRL的多变量优化控制策略显著提高了计算效率,降低了参数优化难度,优化了尾流方向和强度,优化后平均输出功率提升37.08%。

关键词：风电场深度强化学习尾流控制多变量控制功率优化近端策略优化 “双碳”目标新型电力系统

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基于模型深度强化学习的数据中心主动地板控制

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控制理论与应用 2022年第6期39卷 1051-1056页

作者：温建伟张立段彦夺李雷孝内蒙古自治区气象信息中心内蒙古呼和浩特010051 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010080

如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一.本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象,并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程,设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略.该策略基于模型深度强化... 详细信息

如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一.本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象,并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程,设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略.该策略基于模型深度强化学习方法,克服了传统无模型深度强化学习方法采样效率低的缺陷.大量仿真实验结果表明,与经典无模型(PPO)方法相比,所提出的方法可迅速收敛到最优控制策略,并可以有效抑制机架热点现象.

关键词：数据中心主动地板强化学习性能评价

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文本生成图像研究综述

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 219-238页

作者：曹寅秦俊平马千里孙昊闫凯王磊任家琪内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010000 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010000

对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改... 详细信息

对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改进的不同技术点归纳为6小类:采用多层次体系嵌套架构、注意力机制的应用、应用孪生网络、采用循环一致方法、深度融合文本特征和改进无条件模型.通过对不同方法的分析,总结并讨论了现有的文本生成图像方法通用评估指标和数据集.

关键词：人工智能生成内容文本生成图像生成对抗网络自回归模型扩散模型

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基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型

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浙江大学学报（工学版） 2021年第6期55卷 1072-1082页

作者：林浩李雷孝王慧马志强万剑雄内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010080

为了缓解交通拥堵、道路服务水平低、市民出行效率低等问题,提出基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型.利用遗传算法和粒子群算法作为参数寻优算法,优化组合核相关向量机.基于Spark并行化参数寻优算法,提高模型的训练效率.提出基... 详细信息

为了缓解交通拥堵、道路服务水平低、市民出行效率低等问题,提出基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型.利用遗传算法和粒子群算法作为参数寻优算法,优化组合核相关向量机.基于Spark并行化参数寻优算法,提高模型的训练效率.提出基于Spark并行化的遗传算法和粒子群算法,优化组合核相关向量机(SPGAPSO-CKRVM).使用SPGAPSO-CKRVM对车流量和车速进行预测,利用预测结果计算3个交通路况评价参数:平均车速、路段饱和度和交通流密度.将3个参数输入到模糊综合评价模型中,通过熵值法确定高峰时段和平常时段的各指标权重系数,将路况划分为6个等级.使用加拿大Whitemud Drive公路的真实数据进行验证,证明了该模型与传统方法相比具有更高的预测精度和扩展性,路况预测准确率达到90.28%.

关键词：路况预测相关向量机(RVM) 组合核函数模糊综合评价 Spark

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