检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2021年第7期42卷 2061-2068页

作者：杜宝祥李永利马志强王洪彬张立内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区气象局内蒙古自治区气象信息中心内蒙古呼和浩特010051 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内蒙古呼和浩特010080

针对由于风速变化因素复杂导致的风速预测模型准确率低的问题,提出一种多特征嵌入的Seq2Seq(序列到序列)风速预测模型。以Seq2Seq为基础,将影响风速的多种因素数据进行多特征嵌入编码,实现对未来若干个小时风速的预测。通过准确率、预... 详细信息

针对由于风速变化因素复杂导致的风速预测模型准确率低的问题,提出一种多特征嵌入的Seq2Seq(序列到序列)风速预测模型。以Seq2Seq为基础,将影响风速的多种因素数据进行多特征嵌入编码,实现对未来若干个小时风速的预测。通过准确率、预测评分和平均绝对误差等指标的实验评价,验证Seq2Seq模型相比当前最优模型达到了更好的预测稳定性,风速多特征嵌入编码方法的加入显著提高了Seq2Seq模型的预测准确性。实验结果验证了该模型的有效性。

关键词：风速预测序列到序列多特征嵌入准确率预测评分平均绝对误差

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基于最优化的拆卸序列规划研究进展

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计算机工程与应用 2024年

作者：郭洪飞傅文杰李雷孝林浩内蒙古工业大学数据科学与应用学院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

拆卸序列规划作为实现产品回收再利用的首要步骤，对废弃产品的回收质量和效率起着决定性作用。针对拆卸序列规划中的建模方法、求解算法和不确定性处理方法三个核心问题。首先，整理和分析了当前拆卸序列的主流建模方法以及各种建模方... 详细信息

拆卸序列规划作为实现产品回收再利用的首要步骤，对废弃产品的回收质量和效率起着决定性作用。针对拆卸序列规划中的建模方法、求解算法和不确定性处理方法三个核心问题。首先，整理和分析了当前拆卸序列的主流建模方法以及各种建模方法应对的拆卸场景。其次，从决策求解的角度出发，探讨了数学规划方法、智能优化算法和强化学习算法这三种不同求解方法的特点以及进行最优化决策时所面临的挑战，系统分析了当前拆卸领域中单目标优化问题和多目标优化问题的求解方式。再次，总结了在处理拆卸过程中针对不确定性拆卸问题时的处理策略，并分析了不同策略的优劣。最后，总结了拆卸序列规划的研究现状，并讨论了未来研究方向。

关键词：拆卸序列规划回收再利用智能优化强化学习不确定性优化

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基于残差网络的风向自记图识别方法

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计算机工程与设计 2021年第8期42卷 2373-2380页

作者：陈艳李永利马志强王洪彬张立内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区气象局内蒙古自治区气象信息中心内蒙古呼和浩特010051 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内蒙古呼和浩特010080

鉴于气象资料风向自记图中存在背景文字干扰和特征所在区域固定等特点,导致卷积神经网络只考虑风向自记图局部近邻特征的问题,使卷积神经网络不能准确识别风向自记图。针对上述存在问题,提出残差网络和自注意力机制相结合的风向自记图... 详细信息

鉴于气象资料风向自记图中存在背景文字干扰和特征所在区域固定等特点,导致卷积神经网络只考虑风向自记图局部近邻特征的问题,使卷积神经网络不能准确识别风向自记图。针对上述存在问题,提出残差网络和自注意力机制相结合的风向自记图识别模型。采用一维和二维风向自记图作为输入数据,通过残差网络进行风向自记图特征提取,引入自注意力机制对特征赋予不同的权重,增强风向自记图分类特征并抑制背景特征。实验结果表明,使用上述方法能有效增加特征信息区分度,风向识别准确率可达76.34%。对比实验结果表明,模型在风向识别准确率方面优于其它风向识别模型。

关键词：残差网络自注意力机制风向自记图风向识别准确率

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区块链在车联网数据共享领域的研究进展

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计算机科学与探索 2022年第5期16卷 1008-1024页

作者：熊啸李雷孝高静高昊昱杜金泽郑岳牛铁铭内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010011 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

车联网中实现高效、安全的共享数据对智慧交通的发展具有重要意义。将区块链技术与车联网相结合,在促进车联网数据共享和隐私保护改善方面都有巨大的潜力,但仍然存在区块链技术如何保证车联网数据安全共享的问题。针对这一问题,对区块... 详细信息

车联网中实现高效、安全的共享数据对智慧交通的发展具有重要意义。将区块链技术与车联网相结合,在促进车联网数据共享和隐私保护改善方面都有巨大的潜力,但仍然存在区块链技术如何保证车联网数据安全共享的问题。针对这一问题,对区块链和车联网技术融合的最新研究与车联网数据共享的应用进行了系统的整理和分析。首先,总结归纳传统车联网数据共享模型并分析其特点;其次,从共享数据可靠性、共享数据安全性、激励机制、访问控制、可扩展性和储存方式六方面介绍基于区块链的车联网数据安全共享现状;再次,列举并分析三种基于区块链的车联网数据安全共享的通用模型的特点;最后,讨论了该领域未来研究发展的方向,并对解决车联网中数据共享安全问题提出解决思路,为构建未来车联网数据共享提供理论支持。

关键词：区块链车联网(IOV) 数据隐私安全共享数据共享模型

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多模态驾驶员情绪识别研究综述

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计算机工程与应用 2024年

作者：周欣颖李雷孝林浩张虎成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

准确的驾驶员情绪识别可以有效预防潜在的危险驾驶行为，减少交通事故的发生，是提升道路安全和驾驶体验的重要技术之一。近年来，随着人工智能和多模态数据处理技术的进步，情绪识别技术从单模态方法逐步发展为多模态方法。相较于单模... 详细信息

准确的驾驶员情绪识别可以有效预防潜在的危险驾驶行为，减少交通事故的发生，是提升道路安全和驾驶体验的重要技术之一。近年来，随着人工智能和多模态数据处理技术的进步，情绪识别技术从单模态方法逐步发展为多模态方法。相较于单模态方法，多模态情绪识别的优势在于不同数据源间的互补性。这类方法通过整合面部表情、语音信号、生理信号以及车辆行为等多种模态数据源，能够更加全面和准确地捕捉驾驶员的情绪状态。故此，梳理了当前多模态驾驶员情绪识别的研究进展，重点总结了识别流程中的关键步骤，包括数据预处理、特征提取和多模态融合。此外，还介绍了多个驾驶员情绪相关数据集。最后，提出多模态驾驶员情绪识别研究领域的五个未来研究方向。

关键词：驾驶员情绪识别多模态融合特征提取情感计算

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数据交易中智能合约漏洞检测研究综述

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计算机工程与应用 2024年

作者：李雯洁李雷孝刘东江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

基于智能合约的数据交易有效克服了传统交易中的中心化、单点故障以及交易不透明等问题，显著提升了交易效率。然而，贯穿交易全程的智能合约由于其核心地位也面临着许多潜在威胁。首先概述了数据交易流程及合约漏洞现有的检测方法，接... 详细信息

基于智能合约的数据交易有效克服了传统交易中的中心化、单点故障以及交易不透明等问题，显著提升了交易效率。然而，贯穿交易全程的智能合约由于其核心地位也面临着许多潜在威胁。首先概述了数据交易流程及合约漏洞现有的检测方法，接着按照数据交易中数据拥有者、数据请求者以及数据交易平台三个实体的交互关系对合约的漏洞重新分类，随后依据工具的作用，将工具分为智能合约漏洞检测工具和智能合约漏洞修复工具并从语言支持、平台兼容以及工具性能三方面对工具进行了对比分析。最后，总结了目前数据交易中智能合约面临的问题并对未来的研究方向提出展望。

关键词：数据交易智能合约安全漏洞检测漏洞修复

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智能合约漏洞检测研究综述

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计算机科学与探索 2022年第11期16卷 2456-2470页

作者：李雷孝郑岳高昊昱熊啸牛铁铭杜金泽高静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 内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010011

智能合约作为区块链技术中的重要组成部分,通过其编写的去中心化应用被广泛用于各领域中,为区块链的发展与应用提供了重要的技术支持。但智能合约发展的同时也带来了安全问题,大量针对智能合约的漏洞攻击,让研究者不得不加强对智能合约... 详细信息

智能合约作为区块链技术中的重要组成部分,通过其编写的去中心化应用被广泛用于各领域中,为区块链的发展与应用提供了重要的技术支持。但智能合约发展的同时也带来了安全问题,大量针对智能合约的漏洞攻击,让研究者不得不加强对智能合约安全漏洞的重视。如何快速准确地进行漏洞检测成为一个亟待解决的问题。首先,通过对重入攻击漏洞、整数溢出以及访问控制漏洞等常见漏洞的分析使研究者对常见漏洞得到充分的了解。其次,通过对形式化验证、符号执行、机器学习等漏洞检测方法及其对应工具的国内外现状进行调研并分析讨论工具的优缺点,同时通过复现部分工具进行实验,以检测速度、准确率以及支持检测的漏洞数量为标准,展示漏洞检测工具的性能。最后,根据对智能合约漏洞检测工具的分析结果对未来的研究方向给出建议。

关键词：区块链智能合约漏洞检测安全

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区块链在域名系统安全中的应用进展综述

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计算机工程与应用 2024年第21期60卷 73-88页

作者：姬婕岳鹏飞李雷孝杜金泽林浩高昊昱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 海南大学网络空间安全学院海口570228

域名系统(domain name system,DNS)作为互联网的核心架构之一,面临可信度不足、安全保护薄弱等问题,而区块链通过多点同步、共享、复制数据提供了一种多中心或去中心,以及难以篡改的数据存储机制,已经成为提高DNS可信度和安全性的重要... 详细信息

域名系统(domain name system,DNS)作为互联网的核心架构之一,面临可信度不足、安全保护薄弱等问题,而区块链通过多点同步、共享、复制数据提供了一种多中心或去中心,以及难以篡改的数据存储机制,已经成为提高DNS可信度和安全性的重要解决方案。然而,当前缺乏对区块链DNS相关文献的全面调研,亟需对相关研究进行综述,以推动区块链在DNS这一互联网的核心架构中的应用,进而提升互联网架构整体安全性。从协议和架构两个角度分析DNS现存的主要安全问题,将DNS威胁划分为重定向流量攻击和拒绝服务攻击;分析了主流防护措施的局限性,梳理了区块链在DNS中的相关研究,概述系统工作流程,从系统复杂度和安全性方面评价了当前方案;提出构建成熟可靠的区块链DNS需要解决的几个关键问题并给出未来研究方向。

关键词：域名系统(DNS) 区块链分布式拒绝服务攻击缓存中毒网络空间安全

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道路交通流数据预测方法研究综述

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计算机工程与应用 2023年第14期59卷 51-61页

作者：孟闯王慧林浩李科岑王鑫鹏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 内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080

道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支,在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征,学者们相继... 详细信息

道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支,在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征,学者们相继提出各类方法,包括模型融合、模型算法改进、数据定义转换等方式,以求提高模型的预测精度。为了合理综述各类交通流的预测方法,根据所用方法的种类分为三大类:基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。通过综述各类交通流预测方法,对近年来新出现的模型与算法进行概括与分析,旨在为相关研究学者提供研究思路。对交通流预测方法进行了总结及展望,给出未来交通流预测领域的探索方向。

关键词：智能交通交通流预测时序序列预测机器学习深度学习

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基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率预测

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科学技术与工程 2023年第27期23卷 11688-11697页

作者：王永生张哲刘利民高静刘广文武煜昊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 内蒙古农业大学计算机与信息学院呼和浩特010018

为实现短期风电功率的高精度预测,综合考虑风电功率数据波动性以及多维气象数据对风电功率预测的影响,提出了一种基于改进熵权法和样本熵-互补集合经验模态分解(sample entropy complementary ensemble empirical mode decomposition,SE... 详细信息

为实现短期风电功率的高精度预测,综合考虑风电功率数据波动性以及多维气象数据对风电功率预测的影响,提出了一种基于改进熵权法和样本熵-互补集合经验模态分解(sample entropy complementary ensemble empirical mode decomposition,SECEEMD)的短期风电功率组合预测方法。首先,提出了一种综合相关性分析模型,结合多种特征选择方法对多维气象特征实现综合评价,准确筛选与风电功率相关性较高的气象特征,提高预测精度。其次,针对CEEMD存在的分解分量过多,模态混叠程度加剧的问题,提出了SECEEMD分解算法,在降低分量数量,降低模态混叠程度的同时,提高模型的训练速度。然后,分别建立数值气象预报-长短期记忆网络(numerical weather prediction-long short term memory,NWP-LSTM)和SECEEMD-BP(back propogation)预测模型,并通过贝叶斯优化算法优化长短期记忆神经网络和BP神经网络结构;最后,通过改进熵权法寻找到最优权重组合进行加权组合。实验以内蒙古碧柳河风电场的风电功率数据和气象数据为实验数据,经验证,本文所提预测模型,能较大程度提高预测精度,相较于一般预测模型,R2分别提高了4%和0.6%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别降低了44%和1.1%,证明本文所提风电功率预测方法具有更高的预测精度和更快的训练速度,更加适合进行风电功率预测。

关键词：风电功率预测信号分解相关性分析贝叶斯优化算法

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