检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第11期35卷 5210-5227页

作者：张耀元原继东刘海洋王志海赵培翔交通大数据与人工智能教育部重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

时间序列预测模型已广泛应用于日常生活中的各个行业,针对这些预测模型的对抗攻击关系到各行业数据的安全性.目前,时间序列的对抗攻击多在全局范围内进行大规模扰动,导致对抗样本易被感知.同时,对抗攻击的效果会随着扰动幅度的降低而明... 详细信息

时间序列预测模型已广泛应用于日常生活中的各个行业,针对这些预测模型的对抗攻击关系到各行业数据的安全性.目前,时间序列的对抗攻击多在全局范围内进行大规模扰动,导致对抗样本易被感知.同时,对抗攻击的效果会随着扰动幅度的降低而明显下降.因此,如何在生成不易察觉的对抗样本的同时保持较好的攻击效果,是当前时间序列预测对抗攻击领域亟需解决的问题之一.首先提出一种基于滑动窗口的局部扰动策略,缩小对抗样本的扰动区间;其次,使用差分进化算法寻找最优攻击点位,并结合分段函数分割扰动区间,进一步降低扰动范围,完成半白盒攻击.和已有的对抗攻击方法在多个不同深度模型上的对比实验表明,所提出的方法能够生成不易感知的对抗样本,并有效改变模型的预测趋势,在股票交易、电力消耗、太阳黑子观测和气温预测这4个具有挑战性的任务中均取得了较好的攻击效果.

关键词：时间序列预测对抗攻击对抗样本半白盒攻击滑动窗口差分进化

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面向可信联邦学习公平性的研究综述

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电子学报 2023年第10期51卷 2985-3010页

作者：陈颢瑜李浥东张洪磊陈乃月北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044

联邦学习能够促进多方参与者之间的数据共享和协同计算,其已经成为一种流行的分布式机器学习范式.联邦学习目前的研究主要集中在性能提升和隐私保护方面.近年来,随着可信人工智能研究的深入,可信联邦学习的研究也受到越来越多的关注.其... 详细信息

联邦学习能够促进多方参与者之间的数据共享和协同计算,其已经成为一种流行的分布式机器学习范式.联邦学习目前的研究主要集中在性能提升和隐私保护方面.近年来,随着可信人工智能研究的深入,可信联邦学习的研究也受到越来越多的关注.其中,保证联邦学习的公平性是面临的关键问题之一.提升联邦学习的公平性能够保证客户端参与的积极性和联邦学习训练的可持续性.然而,由于联邦学习中通常存在着数据异构性和设备异构性,传统的联邦学习方法会导致客户端之间具有很大的差异,无法保证所有参与者之间的公平,这会极大地影响用户参与联邦学习的动力.基于此,对近年来联邦学习公平性的研究方法进行全面归纳梳理与深度探讨分析.首先对当前联邦学习公平性研究的主要方向进行划分,并对每个方向的公平性定义与评价标准进行了解释及对比.随后详细探讨了联邦学习公平性不同方向面临的挑战和主要解决方案.最后对联邦学习公平性研究中常用的数据集、实验场景设置和公平评价指标进行了归纳梳理,并对未来研究方向与发展趋势进行探讨和展望.

关键词：可信赖联邦学习公平性数据异构协同计算

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基于非定长编码和滑动窗口的隐私保护记录链接方法

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计算机工程 2024年第2期50卷 154-164页

作者：叶晓东赵迎迎孙永奇赵思聪刘真北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044 北京航天晨信科技有限责任公司北京102308

隐私保护记录链接(PPRL)是一种跨不同数据库高效识别同一实体对象对应的记录而不泄露记录所代表实体对象的敏感或机密信息的方法。布隆过滤器(BF)广泛应用于PPRL,其将记录中的敏感信息进行编码并使用字符q-gram实现近似匹配。但是,BF编... 详细信息

隐私保护记录链接(PPRL)是一种跨不同数据库高效识别同一实体对象对应的记录而不泄露记录所代表实体对象的敏感或机密信息的方法。布隆过滤器(BF)广泛应用于PPRL,其将记录中的敏感信息进行编码并使用字符q-gram实现近似匹配。但是,BF编码容易遭受密码分析攻击,且由于对q-gram位置不敏感,会导致记录匹配的精确率较低。提出一种基于非定长编码和滑动窗口的PPRL方法,其采用的非定长编码记录生成方式不仅使记录具有位置敏感性,而且通过对有效位前后添加随机位数组隐藏了实体的位数组频率信息,从而能够有效防御频率攻击。此外,设计一种基于滑动窗口的记录链接方式,先通过快速过滤筛除大量不匹配的记录,再使用双向滑动窗口的精确匹配策略对剩余记录进行匹配,提高隐私保护记录的匹配效率。在公开数据集上的实验结果表明,相比BF方法,该方法在编码速度上快100倍左右,其同时具有更高的匹配精度,在跨数据库PPRL方面的安全性也更强。

关键词：布隆过滤器字符串比较隐私保护记录链接安全实体对齐

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基于Conformer的端到端语音识别方法

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计算机应用研究 2024年第7期41卷 2018-2024页

作者：胡从刚申艺翔孙永奇赵思聪交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京航天晨信科技有限责任公司北京102308

针对Conformer编码器的声学输入网络对FBank语音信息提取不足和通道特征信息缺失问题,提出一种RepVGG-SE-Conformer的端到端语音识别方法。首先,利用RepVGG的多分支结构,增强模型的语音信息提取能力,而在模型推理时通过结构重参数化将... 详细信息

针对Conformer编码器的声学输入网络对FBank语音信息提取不足和通道特征信息缺失问题,提出一种RepVGG-SE-Conformer的端到端语音识别方法。首先,利用RepVGG的多分支结构,增强模型的语音信息提取能力,而在模型推理时通过结构重参数化将多分支融合为单分支,以降低计算复杂度、加快模型推理速度。然后,利用基于压缩和激励网络的通道注意力机制弥补缺失的通道特征信息,以提高语音识别准确率。最后,在公开数据集Aishell-1上的实验结果表明:相较于Conformer,所提出方法的字错误率降低了10.67%,验证了方法的先进性。此外,RepVGG-SE声学输入网络能够有效提高多种Transformer变体的端到端语音识别模型的整体性能,具有很好的泛化能力。

关键词：语音识别 Conformer RepVGG 压缩和激励网络

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基于时空多图融合的交通流量预测

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计算机应用 2024年第8期44卷 2618-2625页

作者：顾焰杰张英俊刘晓倩周围孙威北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 交通大数据与人工智能教育部重点实验室(北京交通大学) 北京100044

交通预测是智能交通系统(ITS)的核心任务,准确的交通流量预测(TFF)可以大幅提高公共资源的利用效率。针对现有多图神经网络模型对上下文信息使用不足、图融合方法不平衡和只考虑静态空间关系等问题,提出基于时空多图融合(STMGF)的TFF模... 详细信息

交通预测是智能交通系统(ITS)的核心任务,准确的交通流量预测(TFF)可以大幅提高公共资源的利用效率。针对现有多图神经网络模型对上下文信息使用不足、图融合方法不平衡和只考虑静态空间关系等问题,提出基于时空多图融合(STMGF)的TFF模型。首先,通过融合空间图、语义图和空间语义图提取不同区域的不同空间相关性,并利用空间注意力机制和图注意力机制融合不同的图结构以动态学习不同邻居的重要性;然后,使用多核时间注意力机制同时捕获局部时间依赖性和全局时间依赖性;最后,使用多层感知机预测交通流量,得到最终预测值。在NYCTaxi和NYCBike数据集验证模型的有效性。实验结果表明,在NYCBike数据集的36步预测任务中,与时空图卷积神经网络(STGCN)、基于时空注意力的图神经网络(ASTGNN)、元图卷积递归网络(MegaCRN)相比,所提模型的均方根误差(RMSE)分别降低了8.46%、2.70%和2.20%。

关键词：多图融合多核注意力空间注意力图注意力深度学习

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基于安全多方计算的图像分类方法

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信息网络安全 2023年第11期23卷 27-37页

作者：孙永奇宋泽文朱卫国赵思聪交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京航天晨信科技有限责任公司北京102308

文章针对基于安全多方计算(Secure Multi-Party Computation,MPC)的图像分类方法进行研究,针对基于ABY^(3)协议的PaddleFL方法无法支持复杂模型中的一些网络加密操作问题,提出一种面向ABY^(3)协议重复秘密共享的维度变换和维度压缩操作... 详细信息

文章针对基于安全多方计算(Secure Multi-Party Computation,MPC)的图像分类方法进行研究,针对基于ABY^(3)协议的PaddleFL方法无法支持复杂模型中的一些网络加密操作问题,提出一种面向ABY^(3)协议重复秘密共享的维度变换和维度压缩操作的加密方法;针对基于Beaver协议的CrypTen方法在密文训练时出现的模型崩溃问题,提出一种基于标志位的检测方法,通过舍弃异常值避免模型训练的环绕错误;针对近似计算错误问题,提出一种基于阈值限制的Softmax函数密文计算方法,满足更大数值范围的密文计算。在公开数据集上进行实验,结果表明,该方法能够在保证模型准确性的前提下有效保护用户数据的隐私。

关键词：图像分类隐私保护机器学习安全多方计算 PaddleFL CrypTen

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大学信息技术通识课程助力青少年科普教育

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软件导刊 2024年第8期23卷 32-36页

作者：周围李清勇张英俊北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044

高校正发挥着越来越重要的科普育人功能,大学信息技术通识课程的作用尤为显著。以北京交通大学人工智能与未来交通技术科普教育基地建设为例,介绍该科普教育基地在建设过程中逐渐形成的4个科普方向:无人驾驶、计算思维、未来交通技术和... 详细信息

高校正发挥着越来越重要的科普育人功能,大学信息技术通识课程的作用尤为显著。以北京交通大学人工智能与未来交通技术科普教育基地建设为例,介绍该科普教育基地在建设过程中逐渐形成的4个科普方向:无人驾驶、计算思维、未来交通技术和高铁轨道巡检(虚拟仿真);阐述大学信息技术通识课程体系在科普基地建设中的作用,以及围绕“智能、赋能”的实验教学发展举措。最后,以“无人驾驶系列实验”为例,介绍如何设计面向青少年的无人驾驶教育科普资源。这些资源在开展科普活动中获得了较好效果,为大学信息技术通识课程助力青少年科普教育活动提供了参考。今后,该科普教育基地将继续扎实、深入、有效、全面推进青少年科普教育工作。

关键词：大学信息技术通识课程无人驾驶人工智能青少年科普科普资源建设

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基于CenterNet的轻量级扬尘污染源检测方法

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软件导刊 2025年第1期24卷 123-128页

作者：蒋方冰周围田灵娣郑娜北京交通大学交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 河北先河环保科技股份有限公司河北石家庄050035

近年来,人工智能、图像识别技术在扬尘污染源的监测和管理上发挥着越来越重要的作用。为实现轻量化高精度的扬尘污染源检测,提出一种基于CenterNet的轻量级扬尘污染源目标检测方法。首先,为解决图像中部分目标漏检问题,提出基于一次性... 详细信息

近年来,人工智能、图像识别技术在扬尘污染源的监测和管理上发挥着越来越重要的作用。为实现轻量化高精度的扬尘污染源检测,提出一种基于CenterNet的轻量级扬尘污染源目标检测方法。首先,为解决图像中部分目标漏检问题,提出基于一次性聚集扩张的扬尘污染源检测方法,使用一次性聚集扩张模块替代常规卷积,在扩大感受野的同时获得包含不同接受域的特征,降低了检测的平均漏检率;其次,针对监测网络的轻量化需求,引入MobileNet并加入集中特征金字塔实现特征融合,由此提出基于集中特征金字塔的轻量级污染源检测方法 mCFP-CenterNet;最后,构建一个扬尘污染源图像数据集,并在该数据集和PASCAL VOC 2007数据集上进行实验。结果表明,该方法在推理时间、计算量、参数量、平均漏检率等评价指标上与其他方法相比效果更好,可满足轻量级和高精度的应用需求。

关键词：目标检测 CenterNet 扬尘污染源特征融合轻量化模型

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基于大气环境监测数据的关联规则方法应用研究

基于大气环境监测数据的关联规则方法应用研究

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第31届全国计算机新科技与教育学术会议

作者：卢静周围李皓维周运宝于昊楠北京交通大学交通大数据与人工智能教育部重点实验室计算机与信息技术学院

关联规则算法是挖掘数据隐藏价值的重要方法之一。本文对关联规则在大气环境领域的应用情况进行调研,首先通过全球论文索引数据库来分析关联规则在大气环境中的研究趋势,进而对关联规则两大类别:基于兴趣度指标的穷举方法和基于启发式... 详细信息

关联规则算法是挖掘数据隐藏价值的重要方法之一。本文对关联规则在大气环境领域的应用情况进行调研,首先通过全球论文索引数据库来分析关联规则在大气环境中的研究趋势,进而对关联规则两大类别:基于兴趣度指标的穷举方法和基于启发式的方法进行工作原理、评价指标的对比分析,最后,梳理了大气污染物监测数据来源、关联规则在大气污染因素分析、预测方面的具体研究实例。希望本文为大气环境与计算机交叉领域的研究提供参考。

关键词：环境大数据关联规则关联分析群体智能数据挖掘

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基于情感可控文本生成的可解释推荐系统

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2023年第4期36卷 24-34页

作者：邬俊刘林卢香葵罗芳媛北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039 交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044

文本生成是实现可解释推荐系统的有效技术途径之一,有利于提升用户对平台的满意度和信任感.然而,现有方法忽略了用户历史评论与目标物品之间的情感一致性问题,使得所生成的解释文本差强人意.以电商推荐场景为例,提出一种基于情感可控文... 详细信息

文本生成是实现可解释推荐系统的有效技术途径之一,有利于提升用户对平台的满意度和信任感.然而,现有方法忽略了用户历史评论与目标物品之间的情感一致性问题,使得所生成的解释文本差强人意.以电商推荐场景为例,提出一种基于情感可控文本生成的可解释推荐框架.该框架由评分回归模型与解释生成模型串联而成,前者输出的预估评分作为情感查询,用于辅助后者从历史评论中甄选出情感一致的评论语料,并产生情感可控的解释文本.通过建立多任务联合学习机制,实现了评分回归模型与解释生成模型之间的双向互通和协同优化.四个电商场景下的实验结果表明,所提出方法在评分预测精度和文本生成质量两类指标上均具有显著的性能优势.

关键词：可解释推荐系统情感可控文本生成评分回归预训练语言模型

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