检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 903-912页

作者：杜港佟强侯凌燕杨大利梁旭北京信息科技大学计算机学院北京100101

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题,提出一种基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,缩短了执行时间,其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先,对Franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导,并计算出Frank... 详细信息

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题,提出一种基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,缩短了执行时间,其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先,对Franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导,并计算出Franklin矩的7×7模板;然后,提出基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,即先对图像进行Canny边缘检测粗定位,再将粗定位边缘像素与矩模板进行卷积,并利用推导出的相关公式计算出亚像素边缘值。实验结果表明,该算法可以实现对图像边缘的亚像素定位,且在定位精度上相对Zernike矩方法具有一定的优势;经过对实际定位销钉的检测,该算法的定位结果满足实际情况,结果与Canny-Zernike矩方法结果非常接近,但算法运行时间仅为Canny-Zernike矩算法的66%,传统Zernike矩算法的50%,从而证明了所提算法在图像亚像素边缘定位中具有一定的优势。

关键词：亚像素边缘检测 Franklin矩视觉测量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法

引用

计算机集成制造系统 2025年第2期31卷 567-578页

作者：龙墨澜康海燕北京信息科技大学计算机学院北京100192

针对工业互联网中不断增加的恶意软件数量和种类,传统恶意代码检测方法存在准确率低、时间开销大、数据预处理过程复杂等问题,结合神经网络在图像分类方向的成熟应用,提出一种基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法。通过可视化... 详细信息

针对工业互联网中不断增加的恶意软件数量和种类,传统恶意代码检测方法存在准确率低、时间开销大、数据预处理过程复杂等问题,结合神经网络在图像分类方向的成熟应用,提出一种基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法。通过可视化算法将恶意代码原始文件转化为彩色图像,采用改进GoogLenet检测并识别恶意代码家族;用数据增强扩充原始样本集,并提出适用于多分类任务的带权Focal loss损失函数,通过样本期望体积调整不同恶意代码家族在模型训练过程中的权重参数,缓解模型过拟合的影响。最后在Malimg和Leopard Mobile两个数据集上的实验表明,彩色恶意代码图像在准确性方面优于恶意代码灰度图,该方法在Malimg和Leopard Mobile数据集的准确率分别达到98.26%和97.19%,验证了该方法的优越性。

关键词：恶意代码分类代码可视化深度学习数据增强带权损失函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

状态转换图制导的ARP错误检测方法

引用

软件学报 2025年第2期36卷 469-487页

作者：林高毅崔展齐陈翔郑丽伟北京信息科技大学计算机学院北京100101 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

Android应用开发人员需要在保持应用频繁更新的同时快速检测出应用中Android运行时权限(Android runtime permission,ARP)错误.现有的Android应用自动化测试工具通常未考虑ARP机制,无法有效测试Android应用内的权限相关行为.为帮助开发... 详细信息

Android应用开发人员需要在保持应用频繁更新的同时快速检测出应用中Android运行时权限(Android runtime permission,ARP)错误.现有的Android应用自动化测试工具通常未考虑ARP机制,无法有效测试Android应用内的权限相关行为.为帮助开发人员快速检测出应用中ARP错误,提出状态转换图制导的Android应用运行时权限错误检测方法.首先,对被测应用APK文件进行权限误用分析,插桩APK文件中可能导致ARP错误的API,并对APK文件重新签名;然后,安装插桩后的APK文件,动态探索应用以生成其状态转换图(state transition graph,STG);最后,使用STG制导自动化测试,快速检测出应用中ARP错误.基于所提出方法实现原型工具RPBDroid,并与ARP错误动态检测工具SetDroid、PermDroid和传统自动化测试工具APE进行对比实验.实验结果表明,RPBDroid成功检测出17个应用中的15个ARP错误,比APE、SetDroid、PermDroid分别多14、12和14个.此外,相比于测试工具SetDroid、PermDroid和APE,RPBDroid检测ARP错误的平均用时分别减少86.42%、86.72%和86.70%.

关键词： Android应用 Android运行时权限错误权限误用自动化测试工具状态转换图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

引入交叉注意力的多模态装备实体对齐

引用

小型微型计算机系统 2025年

作者：王景博李宁孙宗源杜超郭冬冬北京信息科技大学计算机学院

多模态装备实体对齐旨在发现不同多模态装备知识图谱中等价的装备实体.现有对齐方法通常以固定或动态权重融合多模态信息，忽略了模态间的信息交互.为此，本文提出一种基于交叉注意力机制和冗余抑制的多模态装备实体对齐 (CAMMEA) 方法... 详细信息

多模态装备实体对齐旨在发现不同多模态装备知识图谱中等价的装备实体.现有对齐方法通常以固定或动态权重融合多模态信息，忽略了模态间的信息交互.为此，本文提出一种基于交叉注意力机制和冗余抑制的多模态装备实体对齐 (CAMMEA) 方法.该方法通过引入交叉注意力机制，动态地捕捉模态间的相互依赖性，增强信息交互，实现更精确的模态融合.此外，考虑到不同知识图谱间结构上的差异对实体对齐效果的影响，设计了一个冗余信息抑制模块，抑制对齐无关信息，缓解由于装备知识图谱结构差异所带来的负面影响.最后，在私有数据集EMMEAD和公开数据集FB15K-DB15K、FB15K-Yago15K上进行的实验，验证了CAMMEA的有效性.结果表明，CAMMEA在实验数据集上Hits@1的表现相较于基线模型分别提升了 3.20%、2.22% 和1.91%.

关键词：多模态知识图谱实体对齐交叉注意力机制知识融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

车联网群智感知中具有隐私保护的数据聚合方案

引用

小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 200-208页

作者：李汶锦蔡英范艳芳赵禧玮于晨北京信息科技大学计算机学院北京100101

车联网群智感知通过聚合感知数据提高传输效率.由于聚合器不可信,感知数据和聚合结果中所含敏感信息存在隐私泄漏的风险,现有方案采用同态加密或双线性加密实现隐私保护计算和通信开销较大.针对上述问题,本文提出一种具有隐私保护的数... 详细信息

车联网群智感知通过聚合感知数据提高传输效率.由于聚合器不可信,感知数据和聚合结果中所含敏感信息存在隐私泄漏的风险,现有方案采用同态加密或双线性加密实现隐私保护计算和通信开销较大.针对上述问题,本文提出一种具有隐私保护的数据聚合方案,采用基于椭圆曲线的数据掩码技术对数据加密实现隐私保护;采用轻量级的椭圆曲线签名对数据签名以降低计算开销;结合霍纳准则和中国剩余定理对数据进行聚合以降低通信开销.安全性分析证明本方案保证了感知数据和聚合结果的隐私性、完整性、可认证性;性能分析证明本方案与基于双线性映射及基于同态加密的方案相比,在数据收集、数据聚合及结果分析阶段计算开销,端到端通信开销远低于两对比方案.实验结果表明,本文提出的模型在分割任务中具有更好的速度与精度权衡.

关键词：车联网群智感知数据聚合隐私保护

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GAT和Transformer的车辆行为预测

引用

小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 23-32页

作者：王昀蔡英范艳芳柳军杰张哲北京信息科技大学计算机学院北京100101

车辆行为预测可以辅助自动驾驶系统进行决策,提高自动驾驶的安全性和效率.然而在不同道路场景下,周围交通参与者(如汽车、自行车及行人等)之间动态的变化会导致预测车辆位置信息存在较大误差,这可能使自动驾驶车辆无法及时采取避让或紧... 详细信息

车辆行为预测可以辅助自动驾驶系统进行决策,提高自动驾驶的安全性和效率.然而在不同道路场景下,周围交通参与者(如汽车、自行车及行人等)之间动态的变化会导致预测车辆位置信息存在较大误差,这可能使自动驾驶车辆无法及时采取避让或紧急制动等措施.本文旨在针对结构化和非结构化道路场景,构建交通参与者之间的动态交互时空图,并运用深度学习技术设计一种基于GAT和Transformer的GAN模型,用于车辆行为预测.GAT被用于学习不同参与者之间的相关性和交互规律,而Transformer被用来提取交通参与者运动状态信息的时序特征.分别在NGSIM和ApolloScape数据集进行仿真实验.结果表明,本文模型在长时域的预测表现出更高的精度,同时还具备更轻量级的特点.

关键词：自动驾驶车辆行为预测深度学习图注意力网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

移动边缘计算下基于斯坦伯格博弈的资源分配策略研究

引用

计算机应用与软件 2025年第2期42卷 136-143页

作者：吴碧莲陈昕殷波北京信息科技大学计算机学院北京100101

针对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中物联网设备间的资源竞争问题,提出一种基于斯坦伯格博弈的资源分配策略。在边缘服务器和物联网设备组成的MEC系统架构下,考虑信道条件和设备竞争的影响,以最大化参与者效用为目标,建立通... 详细信息

针对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中物联网设备间的资源竞争问题,提出一种基于斯坦伯格博弈的资源分配策略。在边缘服务器和物联网设备组成的MEC系统架构下,考虑信道条件和设备竞争的影响,以最大化参与者效用为目标,建立通信计算模型,运用最佳响应算法及最优定价算法得到最优的资源分配策略和定价策略,并采用博弈论方法证明纳什均衡的存在性和唯一性。仿真实验表明,所提算法具有良好的收敛性,在不同环境下的表现均优于所对比算法,证明了所提算法的有效性和可靠性。

关键词：移动边缘计算资源分配博弈论纳什均衡定价物联网

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种DoH实时流量识别系统

引用

信息安全研究 2025年第4期11卷 358-366页

作者：孙璇马行一康海燕北京信息科技大学计算机学院北京100192

DoH(DNS-over-HTTPS)技术已经成为加密DNS的主要手段.与经过长时间捕获得到的DoH流量数据集不同,进行DoH实时流量识别需要多次短时间内捕获流量,导致流量呈碎片化,使得流级和会话级特征不适用.为了解决这一问题,提出了一种DoH实时流量... 详细信息

DoH(DNS-over-HTTPS)技术已经成为加密DNS的主要手段.与经过长时间捕获得到的DoH流量数据集不同,进行DoH实时流量识别需要多次短时间内捕获流量,导致流量呈碎片化,使得流级和会话级特征不适用.为了解决这一问题,提出了一种DoH实时流量识别系统.系统利用DNS解析服务器IP字典进行初步快速识别,并根据DoH实时流量在数据包长度、数据包间时延及流量激增的相关特性,建立了针对DoH实时流量的特征提取方法,搭配机器学习模型进行流量准确识别.使用多个网络公开数据集,并自主生成DoH实时流量数据集进行验证实验.实验结果显示,流量识别系统所使用的特征提取方法能准确识别DoH实时流量.

关键词： DNS DNS-over-HTTPS 加密流量实时流量机器学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于蜂群学习的工业大数据共享方法研究

引用

计算机集成制造系统 2025年第4期31卷 1337-1345页

作者：李东庭康海燕北京信息科技大学计算机学院北京102206 未来区块链与隐私计算高精尖创新中心北京100191

为了解决工业大数据共享时,中间参数的隐私泄露以及恶意节点上传低质量模型的问题,结合目前较为火热的长安链,提出了基于蜂群学习的工业大数据共享方法。首先构建蜂群学习架构;其次将数据按照用户维度和用户特征维度进行划分;对用户维... 详细信息

为了解决工业大数据共享时,中间参数的隐私泄露以及恶意节点上传低质量模型的问题,结合目前较为火热的长安链,提出了基于蜂群学习的工业大数据共享方法。首先构建蜂群学习架构;其次将数据按照用户维度和用户特征维度进行划分;对用户维度重复度低而特征维度重复度高的数据提出了基于横向蜂群学习的工业大数据共享算法,对用户维度重复度高而特征维度重复度低的数据提出了基于纵向蜂群学习的工业大数据共享算法;最后构造了一个评分方法,将节点训练好的模型通过评分方法进行评分,服务器最终选择出评分较高的模型进行整合。通过多次实验后验证了所提方法不仅能够防止学习过程中泄露中间参数的隐私,还能增强参与联邦学习过程的节点之间的互相信任,从而实现一个可信的联邦学习模型,增强其隐私保护。

关键词：隐私保护区块链蜂群学习联邦学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

能耗约束下分层联邦学习模型质量优化的节点协作机制

引用

计算机应用 2025年第5期 1589-1594页

作者：范亚州李卓网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学) 北京信息科技大学计算机学院

边缘生成的大量数据可以通过联邦学习（FL）的方式训练全局模型，因此边缘计算与联邦学习的结合已成为降低网络能耗的关键技术。在分层联邦学习（HFL）中，边缘设备的局部数据量和数据质量的差异会直接影响HFL全局模型的质量。为此，提... 详细信息

边缘生成的大量数据可以通过联邦学习（FL）的方式训练全局模型，因此边缘计算与联邦学习的结合已成为降低网络能耗的关键技术。在分层联邦学习（HFL）中，边缘设备的局部数据量和数据质量的差异会直接影响HFL全局模型的质量。为此，提出一种传输能量约束下的节点协作算法（NCATTECC）解决传输能耗限制下全局模型质量最优化问题，证明了该问题是一个NP-hard(Non-deterministic Polynomial-hard）问题，同时证明了所提算法具有■的近似比例。具体而言，通过协作，可以在不超过传输能耗限制的情况下，让更多的优质节点参与训练。在广泛使用的CIFAR-10、FashionMNIST数据集上的仿真实验结果表明，所提算法对所选节点进行训练，得到的模型准确率比FedAvg(Federated Averaging）和Fed-CBS(Federated Class-balanced Sampling）分别高出4.47%、6.64%和3.47%、4.58%。

关键词：分层联邦学习端到端通信节点协作模型质量优化能耗限制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：