检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2024年第12期52卷 4153-4165页

作者：曹烨彤李凡刘晓晨谢睆冉陈慧杰山东大学计算机科学与技术学院山东青岛266237 北京理工大学计算机学院北京100081 北京工业大学计算机学院北京100124

连续监测心电信号对于加强心血管疾病的早期筛查和诊断至关重要.然而,现有的心电信号监测方法存在依赖昂贵设备、依赖用户执行特殊操作、应用场景受限等弊端,无法满足广泛人群在日常生活状态下长期连续监测心电的迫切需求.为了克服上述... 详细信息

连续监测心电信号对于加强心血管疾病的早期筛查和诊断至关重要.然而,现有的心电信号监测方法存在依赖昂贵设备、依赖用户执行特殊操作、应用场景受限等弊端,无法满足广泛人群在日常生活状态下长期连续监测心电的迫切需求.为了克服上述问题,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的抗运动干扰心电信号感知方法 .其基本思想是利用成本低廉的腕戴式智能设备集成的陀螺仪,连续感知身体振动中隐含的心脏活动信息并生成细粒度心电信号.为了有效应对身体运动干扰难以消除的固有挑战,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的创新方法 .该方法能够在未经训练的情况下,成功提取因心跳引发的微弱心冲击振动信号,有效克服运动干扰问题.此外,针对心冲击振动信号在心动周期中波形动态性强且缺乏明确起止点的特点,本研究首次提出了四种全新的形态特征,并结合机器学习算法,精准识别心冲击振动信号中的尖峰点,从而实现对心动周期的精确切分.最后,本研究基于循环生成对抗网络,构建了心冲击振动信号与心电信号之间的映射关系.得益于该网络的创新设计,模型在无需用户提供训练数据的情况下,也能高效生成精准的心电波形.本研究对18位志愿者进行了大量实验,结果表明所提出的连续心电信号监测方法非常有效,抗运动干扰效果显著.在身体静止和运动的情况下,平均幅值误差分别为7.92%和9.02%,均满足医学标准规定的误差范围低于10%的要求.

关键词：心电腕戴式智能设备心冲击振动非负矩阵分解循环生成对抗网络

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融合双阶段特征与Transformer编码的交互式图像分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第6期36卷 831-843页

作者：封筠张天史屹琛王辉胡晶晶石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄050043 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

为了快速、精确地分割用户感兴趣的前景目标,获得高质量且低成本的标注分割数据,提出一种基于双阶段特征融合与Transformer编码的交互式图像分割算法.首先采用轻量化Transformer骨干网络对输入图像提取多尺度特征编码,更好地利用上下文... 详细信息

为了快速、精确地分割用户感兴趣的前景目标,获得高质量且低成本的标注分割数据,提出一种基于双阶段特征融合与Transformer编码的交互式图像分割算法.首先采用轻量化Transformer骨干网络对输入图像提取多尺度特征编码,更好地利用上下文信息;然后使用点击交互的方式引入主观先验知识,依次通过初级与加强阶段将交互特征融入Transformer网络;最后结合空洞卷积、注意力机制和多层感知机对骨干网络获取的特征图解码.实验结果表明,所提算法在GrabCut,Berkeley和DAVIS数据集上的mNoC@90%值分别达到2.18,4.04和7.39,优于其他对比算法;且算法的时间与空间复杂度低于f-BRS-B,对交互点击位置及点击类型的扰动变化具有较好的稳定性,说明该算法能够快速、精确与稳定地分割用户感兴趣目标,提升用户交互的使用体验感.

关键词：交互式图像分割深度学习 Transformer编码交互特征融合轻量化网络

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基于大语言模型的开源情报摘要生成研究

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情报理论与实践 2025年第5期48卷 43-48页

作者：汪伦艾斯卡尔·艾木都拉张华平耿国桐吕雁飞雷帅新疆大学计算机科学与技术学院新疆乌鲁木齐830046 军事科学院军事科学信息研究中心北京100142 北京理工大学计算机学院北京100081

[目的/意义]大语言模型在生成类文本问题上取得显著进展,为开源情报领域研究人员提供了新思路。将大语言模型应用到开源情报领域,以探索其在该领域的摘要生成能力。[方法/过程]通过构建开源情报摘要生成数据集,使用Qwen 1.5-14B模型为... 详细信息

[目的/意义]大语言模型在生成类文本问题上取得显著进展,为开源情报领域研究人员提供了新思路。将大语言模型应用到开源情报领域,以探索其在该领域的摘要生成能力。[方法/过程]通过构建开源情报摘要生成数据集,使用Qwen 1.5-14B模型为基座模型,并利用LoRA技术对其进行微调训练,得到了Qwen 1.5-OSINT模型。[结果/结论]将Qwen 1.5-OSINT模型在开源情报摘要生成任务中与Qwen 1.5-14B模型进行对比,结果显示,Qwen 1.5-OSINT模型的ROUGE-1指标提升了0.3842,ROUGE-2指标提升了0.2021,ROUGE-L指标提升了0.2494,BLEU指标提升了0.1348。经微调后的模型在多项评价指标上均超越了基座模型,展示了出色的摘要生成能力。[局限]尽管微调后的Qwen 1.5-OSINT模型在效果上有所提升,但其依赖的高质量数据集建设仍需大量的人工投入。此外,模型的泛化能力在不同领域上可能受到限制,需要进一步的研究和探索。

关键词：大语言模型开源情报 LoRA微调摘要生成

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基于预训练与新型时序图神经网络的智能合约漏洞检测方法

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通信学报 2024年第9期45卷 101-114页

作者：庄园樊泽楷王诚孙建国李耀麟哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 西安电子科技大学杭州研究院浙江杭州311231 北京理工大学计算机学院北京100081

针对现有深度学习漏洞检测方法对合约字节码特征挖掘不足、漏洞语义表征不精准,且传统图神经网络模型对合约语句的时序信息学习能力不足,提出一种基于预训练与时序图神经网络的智能合约漏洞检测方法。首先,通过预训练模型将智能合约字... 详细信息

针对现有深度学习漏洞检测方法对合约字节码特征挖掘不足、漏洞语义表征不精准,且传统图神经网络模型对合约语句的时序信息学习能力不足,提出一种基于预训练与时序图神经网络的智能合约漏洞检测方法。首先,通过预训练模型将智能合约字节码建模为漏洞语义感知的合约图结构。其次,结合自注意力机制,设计了一种新颖的基于事件驱动的时序图神经网络模型,实现对合约执行中时序信息的有效抽取。最后,聚焦于可重入漏洞、时间戳依赖漏洞以及***身份认证漏洞,通过120932份真实合约数据集进行大量的评估实验,结果表明所提方法的检测效果显著优于现有方法。

关键词：区块链智能合约漏洞检测预训练模型图神经网络

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适用于鱼眼图像的改进YOLOv7目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 250-256页

作者：吴兆东徐成刘宏哲付莹蹇木伟北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京理工大学计算机学院北京100081 山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014

鱼眼相机捕获的图像具有宽视场、几何失真和尺度差异大等特点,这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计、特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼... 详细信息

鱼眼相机捕获的图像具有宽视场、几何失真和尺度差异大等特点,这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计、特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼眼图像上径向畸变的影响,研究在YOLOv7主干引入多分支堆叠结构的多头注意力模块以捕获全局上下文信息,提高检测准确性。同时,在YOLOv7的Neck侧,使用简单高效的融合可变形卷积的层聚合结构以实现有效的多尺度特征融合,提高模型对失真目标的特征提取能力。提出的检测模型直接在鱼眼图像上执行,无须指定先验信息和校准。在公开的综合鱼眼图像数据集VOC_360上进行实验,结果表明,改进后的YOLOv7鱼眼图像目标检测器有效地提高了检测精度,mAP50、mAP50:95分别达到84.3%、70.4%,相比基准模型YOLOv7分别提升3.1个百分点、6.4个百分点。

关键词：目标检测鱼眼图像多头注意力可变形卷积 YOLO算法

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面向无人艇的T-DQN智能避障算法研究

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自动化学报 2023年第8期49卷 1645-1655页

作者：周治国余思雨于家宝段俊伟陈龙陈俊龙北京理工大学信息与电子学院北京100081 暨南大学信息科学技术学院广州510532 澳门大学科技学院中国澳门999078 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006

无人艇(Unmanned surface vehicle, USV)作为一种具有广泛应用前景的无人系统,其自主决策能力尤为关键.由于水面运动环境较为开阔,传统避障决策算法难以在量化规则下自主规划最优路线,而一般强化学习方法在大范围复杂环境下难以快速收敛... 详细信息

无人艇(Unmanned surface vehicle, USV)作为一种具有广泛应用前景的无人系统,其自主决策能力尤为关键.由于水面运动环境较为开阔,传统避障决策算法难以在量化规则下自主规划最优路线,而一般强化学习方法在大范围复杂环境下难以快速收敛.针对这些问题,提出一种基于阈值的深度Q网络避障算法(Threshold deep Q network, T-DQN),在深度Q网络(Deep Q network, DQN)基础上增加长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)来保存训练信息,并设定经验回放池阈值加速算法的收敛.通过在不同尺度的栅格环境中进行实验仿真,实验结果表明, T-DQN算法能快速地收敛到最优路径,其整体收敛步数相比Q-learning算法和DQN算法,分别减少69.1%和24.8%,引入的阈值筛选机制使整体收敛步数降低41.1%.在Unity 3D强化学习仿真平台,验证了复杂地图场景下的避障任务完成情况,实验结果表明,该算法能实现无人艇的精细化避障和智能安全行驶.

关键词：无人艇强化学习智能避障深度Q网络

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基于D2D技术的V2V中断模式的信息传输机制

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科学技术与工程 2024年第2期24卷 622-630页

作者：孙鉴肖增辉孙潇张中山山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255000 北京理工大学信息与电子学院北京100081

针对车联网中节点高速移动性特点,以及信息传递低时延与可靠性高的需求,多网络融合已成为部署车联网架构的必然趋势。由于车联网的信息传递往往只需在一定范围内的车辆之间发生,将D2D技术的通信模式引入车联网中进行消息传输,在车辆的... 详细信息

针对车联网中节点高速移动性特点,以及信息传递低时延与可靠性高的需求,多网络融合已成为部署车联网架构的必然趋势。由于车联网的信息传递往往只需在一定范围内的车辆之间发生,将D2D技术的通信模式引入车联网中进行消息传输,在车辆的覆盖范围内联合完全自组网与混合车联网两种通信模式,提出了一种中断模式的信息传输机制,只有当车辆的行驶状态发生改变时才向其他车辆发送,其他时间只需一定时间间隔向其他车辆发送一个确认信息,以此来判断车辆是否仍处于保护圈内或链路是否通畅。仿真数据显示:该中断传输机制可以有效地提高互传信息的车辆数目,节省了信令开销从而避免网络堵塞,也提高了覆盖圈内所有节点的信道容量。

关键词：车联网 D2D技术中断模式信令开销

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利用区块链智能合约技术的协同网络入侵检测系统

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南京理工大学学报 2025年第2期49卷 192-200页

作者：朱雯曦马琳娟王怡鸥绍兴职业技术学院信息工程学院浙江绍兴312000 北京理工大学计算机学院北京100081 北京市科学技术情报研究所北京100044

为提高网络攻击检测性能并改善数据隐私性,提出了基于区块链的协同式网络入侵检测系统(B-CIDS)。将基于高斯混合模型(GMM)和局部异常因子(LOF)的入侵检测系统(IDS)部署在不同云节点,利用GMM建立无异常数据模型,拟合每条记录的特征边界;... 详细信息

为提高网络攻击检测性能并改善数据隐私性,提出了基于区块链的协同式网络入侵检测系统(B-CIDS)。将基于高斯混合模型(GMM)和局部异常因子(LOF)的入侵检测系统(IDS)部署在不同云节点,利用GMM建立无异常数据模型,拟合每条记录的特征边界;通过LOF函数准确定义攻击阈值,实现对各种攻击类型的准确检测。最后通过区块链和智能合约的警报数据聚合机制对IDS进行整合,实现隐私保护的协同入侵检测。试验结果表明,所提方法能够高效检测各种内部和外部攻击,平均检测准确率为95%~99%,且能够识别出破环云服务的恶意行为。检测率和误报率表现均优于其他对比方法,能够确保所有B-CIDS节点上的数据机密性、真实性和完整性。

关键词：协同入侵检测系统高斯混合模型局部异常因子区块链智能合约

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基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价

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北京理工大学学报 2023年第11期43卷 1205-1212页

作者：高绍姝田琪琳金伟其伊升倪潇成昌龙中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院山东青岛266580 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室北京100081

为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图... 详细信息

为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图像特征提取器从融合图像中提取像素强度信息;然后,建立邻域共生矩阵特征提取器,从邻域共生矩阵中提取像素空间关系信息;最后,建立权重生成器,使用神经网络模型从梯度图中提取结构信息,将位置信息与结构信息相结合生成权重.实验结果表明,该方法在提取丰富的图像特征基础上,考虑人眼视觉特性,提高了模型预测值与人眼主观感受的一致程度,实现了融合图像综合质量的客观评价.

关键词：图像质量评价彩色融合图像邻域共生矩阵梯度图

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高维数据非参数密度估计的低维流形代表点法

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武汉大学学报（信息科学版） 2021年第1期46卷 65-70页

作者：王树良李英耿晶北京理工大学计算机学院北京100081 青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

非参数核方法由于采用统一的度量标准,在大数据中利用高维样本数据学习时容易遭遇维数灾难问题。挖掘高维空间中的低维几何特性,有助于揭示数据分布的流形结构,进而利用有限样本的高维数据在低维子空间逼近数据的真实分布。基于此,提出... 详细信息

非参数核方法由于采用统一的度量标准,在大数据中利用高维样本数据学习时容易遭遇维数灾难问题。挖掘高维空间中的低维几何特性,有助于揭示数据分布的流形结构,进而利用有限样本的高维数据在低维子空间逼近数据的真实分布。基于此,提出一种新的高维数据密度非参数估计的低维流形代表点法,通过从高维空间中挖掘数据分布的几何结构来估计密度。首先,通过寻找局部区域内能够代表流形结构主方向的点,计算局部协方差矩阵,描述局部的数据分布;然后,考虑流形结构中附近数据点不同的影响,根据每个样本数据点对密度的贡献进行加权。与传统的核密度估计方法和流形核密度方法进行了对比实验,结果表明,该方法能够快速稳健地进行密度估计,反映数据的真实分布。

关键词：低维流形代表点法核密度估计非参数密度估计交叉似然验证高维数据

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