检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2023年第11期34卷 5008-5028页

作者：代贺鹏孙昌爱金慧肖明俊北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

深度学习系统具有强大的学习与推理能力,在无人驾驶、语音识别和机器人等领域应用广泛.由于数据集的限制以及依赖人工标签数据,深度学习系统易于出现非预期的行为.近年来,深度学习系统的质量问题受到广泛的关注,特别是在安全攸关的领域... 详细信息

深度学习系统具有强大的学习与推理能力,在无人驾驶、语音识别和机器人等领域应用广泛.由于数据集的限制以及依赖人工标签数据,深度学习系统易于出现非预期的行为.近年来,深度学习系统的质量问题受到广泛的关注,特别是在安全攸关的领域.由于模糊测试具有较强的故障揭示能力,运用模糊测试技术对深度学习系统进行测试成为研究热点.从测试用例生成(包括种子队列构建、种子选择和种子变异)、测试结果判定、覆盖分析3个方面对已有的深度学习系统的模糊测试技术进行总结,并介绍常用的数据集以及度量指标,最后对其发展方向进行展望.

关键词：深度学习系统模糊测试研究进展

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Web 3.0概念、内涵、技术及发展现状

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工程科学学报 2023年第5期45卷 774-786页

作者：徐蕾李莎宁焕生北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

Web 3.0作为人类所期待的下一代互联网受到了学术界、产业界等广泛关注,本文从不同国家(包括政策、公司和产品)、国际组织(ITU、IEEE、IET、W3C)和数据库(Scopus、CNKI)出版物数量角度分析了Web 3.0的发展历程以及发展现状,得出Web 3.0... 详细信息

Web 3.0作为人类所期待的下一代互联网受到了学术界、产业界等广泛关注,本文从不同国家(包括政策、公司和产品)、国际组织(ITU、IEEE、IET、W3C)和数据库(Scopus、CNKI)出版物数量角度分析了Web 3.0的发展历程以及发展现状,得出Web 3.0中的基础技术仍然是制约其发展的瓶颈.本文对Web 3.0中的基础技术深入剖析,从网络与计算技术(5G、6G、物联网、云计算、边缘计算及端计算),安全可信技术(区块链技术、隐私计算、身份管理技术),虚实融合技术(虚实交互技术、IoX、跨链技术),智能交互技术(语义网、大数据与数据挖掘、人工智能)四个维度进行阐述.最后对未来Web 3.0在经济、社会、文化方面引起的变革进行了总结.目前无论基于是信息技术升级的需求,还是走出疫情困扰持续低迷的全球经济需求,都需要Web 3.0为经济、科技、文化、社会的变革注入新动能.

关键词： Web 3.0 网络与计算安全可信虚实融合智能交互

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合同文本置标语言CTML:一种面向智能法律合约的法律信息规范化提取方法

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工程科学学报 2024年第1期46卷 109-119页

作者：范雨晴王迪林鸿杰陈娥何啸朱岩北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

智能合约在法律层面的关注度不断提高,如何将现实法律合同转化为智能合约程序,保证法律元素提取和程序转换的规范化已经成为当前的研究热点.据此,从合约模板化和语义规范化的角度出发,提出一种合同文本置标语言(CTML),通过对合同中语法... 详细信息

智能合约在法律层面的关注度不断提高,如何将现实法律合同转化为智能合约程序,保证法律元素提取和程序转换的规范化已经成为当前的研究热点.据此,从合约模板化和语义规范化的角度出发,提出一种合同文本置标语言(CTML),通过对合同中语法、结构、词汇的内容进行标注,实现合同要素的提取与转化.首先,构建合同元模型并建立“要素-属性-成分”的三层语义结构与数源标记语法规则,基于元模型设计面向合同文本的置标语言语法规则,通过CTML完成法律信息规范化提取,形成标注合同;其次,通过递归抽象语法树(AST)并建立映射关系,设计由标注合同到智能法律合约的转换规则,完善法律合同到智能合约可执行代码的转化链条.进而,以保理合同为例,演示了合同文本置标语言的语义提取和代码生成的实际效果,为普通法律合同转化成为智能合约提供了一种技术方法.

关键词：法律信息学智能法律合约置标语言面向领域语言代码生成

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基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

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系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1493-1502页

作者：曾顶殷君君杨健北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 清华大学电子工程系北京100084

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种... 详细信息

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。

关键词：极化合成孔径雷达非局部均值滤波相似性度量变异系数

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面向道路实况的车联网共享消息可信评估模型

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北京邮电大学学报 2023年第4期46卷 40-45页

作者：张佳敏帅莉莎董高雅阳小龙北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

车联网环境下车辆间共享路况消息的可信性是事关交通出行效率和司乘人员安全的关键决策依据。为此,本着“察其言,观其行,重事实”的理念,提出一个面向道路实况的共享消息多维协同信任评估模型。在实体维度,依据车辆作为发送者和评估者... 详细信息

车联网环境下车辆间共享路况消息的可信性是事关交通出行效率和司乘人员安全的关键决策依据。为此,本着“察其言,观其行,重事实”的理念,提出一个面向道路实况的共享消息多维协同信任评估模型。在实体维度,依据车辆作为发送者和评估者的信任值计算实体信任值,解决因忽略实体的评估者角色而造成其信任值不准确的局限。在行为维度,为了对消息记录条数和真实提供频次不同的车辆实现公平评估,根据车辆对事件的共享率和诚实转发率计算车辆的行为信任值。在事实维度,定义以事实为中心的信任纠偏,以修正对诚实车辆的非主观恶意行为的误判。仿真结果表明,所提模型可以准确、公平地评估消息的可信性,有助于抑制虚假消息的散播。

关键词：车联网消息可信性信任评估模型

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可重构智能超表面辅助的非地面网络安全传输与轨迹优化

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 296-304页

作者：徐可馨隆克平陆阳张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国电力科学研究院北京102209

由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题,该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统,引入可重构智能超表面(RIS),提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需... 详细信息

由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题,该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统,引入可重构智能超表面(RIS),提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需求,该文设计卫星到无人机的传输速率与地面合法用户的安全速率的加权和作为系统效用,并以此作为优化目标,进而提出一种基于双层双延迟深度确定性策略梯度(TTD3)的联合卫星与无人机波束成形、RIS相移矩阵以及无人机轨迹优化方法,通过采用双层深度强化学习结构解耦波束成形和轨迹优化两个子问题,实现系统效用最大化。仿真结果验证了所提方法在动态非地面网络环境下的有效性,同时在高安全需求下,通过对比不同算法、不同配置方案以及不同RIS元件数量下的仿真结果,证明了该文所提方法能够提升系统安全传输性能。

关键词：可重构智能超表面非地面网络深度强化学习安全传输

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STAR-RIS辅助的NOMA系统物理层安全性能优化

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通信学报 2024年第5期45卷 214-225页

作者：李美玲王玉旻王思敬张海君太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

针对实际通信场景中非理想信道状态信息以及非理想串行干扰删除等非理想因素的强耦合特性使可同时反射和透射的可重构智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)传输系统安全性能无法准确衡量的问题,提出了基于惩罚对偶分解(PDD)... 详细信息

针对实际通信场景中非理想信道状态信息以及非理想串行干扰删除等非理想因素的强耦合特性使可同时反射和透射的可重构智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)传输系统安全性能无法准确衡量的问题,提出了基于惩罚对偶分解(PDD)和块坐标下降(BCD)的融合算法,联合优化基站的波束成形矢量和STAR-RIS相移系数,实现系统最低安全传输速率的最大化。结果表明,所提融合算法相比BCD算法可以明显增加最低安全传输速率,性能至少提升10%。

关键词：可同时反射和透射的可重构智能超表面非正交多址接入物理层安全块坐标下降惩罚对偶分解

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基于全连接神经网络的自然光谱复现方法研究

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光学学报 2023年第10期43卷 269-277页

作者：任子茂路慧敏冯丽雅杨渌朱一帆王建萍北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德创新学院广东佛山528000

为了能够精准和快速地复现可见光波段自然光谱,实现全光谱照明,使用具有强大非线性拟合能力的神经网络完成光谱匹配。首先,利用全连接神经网络的自学习能力,在采用基于修正高斯分布拟合函数的多个单色LED合成光谱模型生成训练和测试数... 详细信息

为了能够精准和快速地复现可见光波段自然光谱,实现全光谱照明,使用具有强大非线性拟合能力的神经网络完成光谱匹配。首先,利用全连接神经网络的自学习能力,在采用基于修正高斯分布拟合函数的多个单色LED合成光谱模型生成训练和测试数据集的基础上,构建充分体现合成光谱和各单色LED光强系数比例关系的神经网络模型,即该模型能够针对输入光谱得到对应的单色LED光强比例系数,进而实现光谱复现。其次,针对标准太阳光谱和实测得到的不同时刻、天气的自然光谱进行光谱复现,并与采用基于遗传算法的光谱复现方法得到的结果进行对比。结果表明,基于全连接神经网络的自然光谱复现方法能够以小于5%的误差实现标准太阳光谱和实测太阳光谱的匹配,证明可使用同一个训练模型在不改变单色LED数量和种类的条件下得到多种与目标光谱高度吻合的不同类型光谱。对比其他光谱匹配算法,所提方法的拟合速度提高了数倍,还具有稳定性高、调控灵活、操作简便等优势。

关键词：光谱学自然光谱 LED 神经网络光谱复现

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基于OTFS的下一代车联网新型通信与感知一体化技术

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工程科学学报 2023年第10期45卷 1674-1683页

作者：孙春蕾李琳佩张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083

车联网借助新一代信息通信技术,实现人、车、路、云等的互联互通.未来beyond 5G(B5G)和6G将赋予下一代车联网更极致的通信与感知性能,有效支撑智能驾驶与智慧交通等创新应用.然而,车辆高速移动带来的高多普勒效应,极大地增加了现有正交... 详细信息

车联网借助新一代信息通信技术,实现人、车、路、云等的互联互通.未来beyond 5G(B5G)和6G将赋予下一代车联网更极致的通信与感知性能,有效支撑智能驾驶与智慧交通等创新应用.然而,车辆高速移动带来的高多普勒效应,极大地增加了现有正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的载波间干扰和导频开销,尤其是B5G/6G时代毫米波、太赫兹等高频段的广泛应用将进一步加剧这一问题.近年来,正交时频空间(Orthogonal time frequency space, OTFS)技术由于在抗时频双域选择性衰落方面的显著优势受到了业界的广泛关注.基于OTFS实现通信与感知一体化成为了车联网领域的研究热点.本文旨在研究基于OTFS的车联网通感一体化的系统原理、关键技术、应用模式及技术挑战.首先,在现有OTFS通信系统的基础上,探讨OTFS通感一体化的系统架构、实现原理以及通信和感知性能.然后,介绍OTFS技术的国内外研究现状,并进一步从物理层帧结构、导频机制等方面讨论OTFS通感一体化的难点与关键技术.最后,结合实际场景,分析OTFS在车联网通感一体化中的应用及面临的主要挑战.

关键词：正交时频空间调制车联网通信与感知一体化 B5G/6G 时延-多普勒

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关键词提取算法研究综述

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中文信息学报 2024年第2期38卷 1-14,24页

作者：崔洪振张龙豪彭云峰邬雯北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

关键词在医疗、教育、金融、农业及工业制造等领域得到快速发展与广泛应用,得益于其表征海量文本信息的主旨和核心内容。关键词提取成为开启领域研究的必要前置条件,是自然语言处理、知识图谱、系统对话等的关键基础研究热点问题。关键... 详细信息

关键词在医疗、教育、金融、农业及工业制造等领域得到快速发展与广泛应用,得益于其表征海量文本信息的主旨和核心内容。关键词提取成为开启领域研究的必要前置条件,是自然语言处理、知识图谱、系统对话等的关键基础研究热点问题。关键词提取技术和算法成为快速准确获取有效文本信息的关键所在,因而广大研究者对该领域进行了积极探索和应用。该文从现有关键词提取算法的主流流程出发,分析关键词提取过程;结合深度学习和传统机器学习在关键词提取中的应用特点,梳理并详细描述了现有关键词提取方法的计算特征及应用案例;针对提取流程,结合提取特征、典型文献、模型算法、方法描述等,分别分析了有监督提取、无监督提取和半监督提取方法的研究进程、算法机制、优势、局限性及应用场景;通过关键词提取的不同方法和案例给出关键词提取得分解析和评价策略;展望了关键词提取的半监督方法应用前景,以及在特征融合、领域知识及图谱构建中的研究方向和可能面临的挑战。

关键词：关键词提取特征有监督提取方法

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