检索结果-内蒙古大学图书馆

运筹与管理 2024年第9期33卷 153-159页

作者：张亚敏蒋军锋尚晏莹王修来西安理工大学经济与管理学院陕西西安710054 南京信息工程大学管理工程学院人才大数据研究院江苏南京210044

电商参与者为提高曝光量而采取的刷单行为明明可以提升平台当期绩效,为什么亚马逊却对此痛下杀手?借鉴员工亲组织不道德行为(UPB),将电商这类同时正面影响自身与所在平台当期绩效,但有违社会道德和社会责任的行为界定为平台参与者的亲... 详细信息

电商参与者为提高曝光量而采取的刷单行为明明可以提升平台当期绩效,为什么亚马逊却对此痛下杀手?借鉴员工亲组织不道德行为(UPB),将电商这类同时正面影响自身与所在平台当期绩效,但有违社会道德和社会责任的行为界定为平台参与者的亲组织不道德行为。整合UPB与价值共创理论,论文剖析UPB提升平台参与者绩效的同时,提升平台短期绩效和降低平台长期绩效的双维过程。研究发现:UPB通过扩大平台规模提升短期绩效,通过削弱平台质量降低长期绩效,流量分配削弱UPB与平台质量的负向关系。论文揭示了流量分配调节下UPB影响平台短期-长期绩效的作用机制,为平台企业提升流量分配的精准性并遏制参与者UPB的负面影响提供建议与支持。

关键词：亲组织不道德行为平台绩效平台规模平台质量流量分配

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车联网环境下基于强化学习的边缘服务器部署策略

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3146-3155页

作者：严翰致许小龙代飞齐连永窦万春李彤南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东日照276825 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 云南农业大学大数据学院云南昆明650201

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目... 详细信息

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目标,在保证低延迟和低能耗前提下实现边缘服务器间的负载均衡。根据路边单元位置信息用Canopy聚类获取初始的聚簇数,用模糊C均值聚类获取路边单元的初始划分,并输出路边单元归属优先级矩阵;通过强化学习获得路边单元归属的最优状态并计算聚簇中心作为边缘服务器部署位置。通过对比实验验证了该策略在低服务延迟和低能耗下,能够高度实现边缘服务器间的负载均衡,表明该策略具有优越性。

关键词：边缘计算负载均衡模糊C均值强化学习

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基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究

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光谱学与光谱分析 2022年第6期42卷 1804-1808页

作者：杨淋玉丁宇战晔朱绍农陈雨娟邓凡赵兴强南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心江苏南京210044 空军航空大学航空作战与勤务学院吉林长春130022

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合... 详细信息

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。

关键词：钢铁元素定量检测激光诱导击穿光谱化学计量学

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融合CNN-SAM与GAT的多标签文本分类模型

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计算机工程与应用 2023年第5期59卷 106-114页

作者：杨春霞马文文陈启岗桂强南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标... 详细信息

现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标签文本分类模型(CS-GAT)。该模型利用多层卷积神经网络与自注意力机制充分提取文本局部与全局信息并进行融合,得到更为全面的特征向量表示;同时将不同文本标签之间的关联性转变为具有全局信息的边加权图,利用多层图注意力机制自动学习不同标签之间的关联程度,将其与文本上下文语义信息进行交互,获取具有文本语义联系的全局标签信息表示;使用自适应融合策略进一步提取两者特征信息,提高模型的泛化能力。在AAPD、RCV1-V2与EUR-Lex三个公开英文数据集上的实验结果表明,该模型所达到的多标签分类效果明显优于其他主流基线模型。

关键词：多标签文本分类多层卷积神经网络自注意力机制多头图注意力机制

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基于依存句法和图注意力网络的句子匹配

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计算机工程与应用 2023年第9期59卷 123-129页

作者：杨春霞陈启岗徐奔马文文南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

句子匹配是自然语言处理的一项基本任务,可应用于自然语言推理、释义识别等多个场景。目前,主流的模型大多采用注意力机制来实现两个句子之间单词或短语的对齐。然而,这些模型通常忽略了句子的内在结构,没有考虑文本单元之间的依存关系... 详细信息

句子匹配是自然语言处理的一项基本任务,可应用于自然语言推理、释义识别等多个场景。目前,主流的模型大多采用注意力机制来实现两个句子之间单词或短语的对齐。然而,这些模型通常忽略了句子的内在结构,没有考虑文本单元之间的依存关系。针对此问题,提出了一种基于依存句法和图注意力网络的匹配模型。设计两种建模方式将句子对建模为语义图。使用图注意力网络对构建的图进行编码以进行句子匹配。实验结果表明,提出的模型可以较好地学习图结构,在自然语言推理数据集SNLI和释义识别数据集Quora上分别达到了88.7%和88.9%的准确率。

关键词：句子匹配依存句法图注意力网络词共现语义图全连通语义图

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用于遥感图像时空融合的多尺度全聚合网络

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计算机工程与科学 2025年第5期47卷 864-874页

作者：于致远宋慧慧南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

时空融合旨在生成具有高时空分辨率的遥感图像。目前,大多数时空融合模型通常使用卷积运算进行特征提取,无法对全局特征的相关性进行建模,这限制了它们捕获长程依赖性的能力。同时,由于图像空间分辨率的显著差异,重建细节纹理变得十分... 详细信息

时空融合旨在生成具有高时空分辨率的遥感图像。目前,大多数时空融合模型通常使用卷积运算进行特征提取,无法对全局特征的相关性进行建模,这限制了它们捕获长程依赖性的能力。同时,由于图像空间分辨率的显著差异,重建细节纹理变得十分困难。为了解决这些问题,提出了一种用于遥感图像时空融合的多尺度全聚合网络模型。首先,引入改进的Transformer编码器结构学习图像中的局部时间特征和全局时间特征,通过在空间和通道维度对像素交互进行建模,有效提取图像中包含的时间和空间纹理信息。其次,设计了一种多尺度分层聚合模块,包括局部卷积、中尺度自注意力和全局自注意力,提供全尺度的特征提取能力,这有助于弥补模型在重建过程中出现的特征损失。最后,采用自适应实例归一化和权重融合模块,通过学习从粗图像到精细图像的纹理转移和局部变化,生成具有全局时空相关性的融合图像。在CIA和LGC这2个标准数据集上将提出的模型与5个具有代表性的时空融合模型进行了对比实验。实验结果显示,所提出模型在5种评价指标上均取得了最优结果。

关键词：遥感时空融合 Transformer 多尺度特征提取

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面向RFID的轻量级双向认证协议

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计算机工程与应用 2023年第18期59卷 268-277页

作者：贺嘉琦彭长根付章杰许德权汤寒林贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 贵州数据宝网络科技有限公司贵阳550025

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的... 详细信息

为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的消息认证码以保障双向认证时传输消息的新鲜性;通过椭圆曲线加密算法隐藏通信双方的真实身份,基于ECDLP(椭圆曲线离散对数问题)困难问题,在保证身份隐私的前提下,采用两轮消息交互的模式让通信双方相互验证新鲜的消息认证码来实现协议的双向认证;通过指定密钥种子协商出标签和服务器的共享会话密钥,并设计密钥自动更新机制以实现双方的密钥同步。与部分典型的双向认证协议进行分析对比,所提出的双向认证协议相较同类的双向认证协议最多节省近40%的计算时间和25%的存储空间,并且能够支持多种安全需求和抵抗不同的恶意攻击。

关键词： Hash函数椭圆曲线加密算法(ECC) 无线射频识别(RFID) 双向认证协议安全性分析

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基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法

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控制与决策 2021年第1期36卷 105-114页

作者：申晓宁黄遥游璇王谦南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,... 详细信息

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,增加子群次优解与次劣解的信息交互,促进子群内部信息的利用,引入反向跳跃思想改进局部更新机制,降低迭代后期劣解产生概率,提升空间开发能力;然后,借鉴2-opt方法实现局部最优解变异,增加子群的多样性;最后,采用各局部最优解交叉的方式加深子群间的交互深度,同时利用反向跳跃机制防止种群同化.采用23个单峰、多峰和固定维度下的复杂多峰函数作为测试集进行仿真实验,结果表明所提出算法具有更优的搜索性能,能够有效提高种群多样性,防止算法早熟收敛,且能够适应不同类型的函数优化问题.

关键词：混合蛙跳算法种群多样性信息交互反向跳跃局部更新函数优化

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结合对抗训练增强和联合损失微调的脚本事件预测方法

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 274-279页

作者：刘玉婷丁鲲刘茗王保卫国防科技大学第六十三研究所南京210007 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 国防科技大学大数据与决策实验室长沙410073

脚本事件预测旨在根据脚本中的历史事件预测最有可能发生的后续事件,这需要有充足的事件样本并拥有学习到更多的上下文信息的能力.以往的方法主要关注局部信息,因而对事件的表征不充分.该文提出了一种基于预训练和微调的方法,通过对抗... 详细信息

脚本事件预测旨在根据脚本中的历史事件预测最有可能发生的后续事件,这需要有充足的事件样本并拥有学习到更多的上下文信息的能力.以往的方法主要关注局部信息,因而对事件的表征不充分.该文提出了一种基于预训练和微调的方法,通过对抗训练增强样本和联合损失微调来获得更全面的语义信息.首先利用MLM任务和FGM的方法,使模型利用少量信息完成信息间的交互并获取到更多的事件信息.为确保有相同输入的文本能够有一致分布的输出,在微调阶段进行R-Drop调优,进一步提高模型的性能.在广泛使用的《纽约时报》语料库上的实验结果表明,该文提出的方法提升了脚本事件预测的预测性能.

关键词：脚本事件预测上下文信息对抗训练联合损失微调

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基于隐式随机梯度下降优化的联邦学习

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智能系统学报 2022年第3期17卷 488-495页

作者：窦勇敢袁晓彤南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

联邦学习是一种分布式机器学习范式,中央服务器通过协作大量远程设备训练一个最优的全局模型。目前联邦学习主要存在系统异构性和数据异构性这两个关键挑战。本文主要针对异构性导致的全局模型收敛慢甚至无法收敛的问题,提出基于隐式随... 详细信息

联邦学习是一种分布式机器学习范式,中央服务器通过协作大量远程设备训练一个最优的全局模型。目前联邦学习主要存在系统异构性和数据异构性这两个关键挑战。本文主要针对异构性导致的全局模型收敛慢甚至无法收敛的问题,提出基于隐式随机梯度下降优化的联邦学习算法。与传统联邦学习更新方式不同,本文利用本地上传的模型参数近似求出平均全局梯度,同时避免求解一阶导数,通过梯度下降来更新全局模型参数,使全局模型能够在较少的通信轮数下达到更快更稳定的收敛结果。在实验中,模拟了不同等级的异构环境,本文提出的算法比FedProx和FedAvg均表现出更快更稳定的收敛结果。在相同收敛结果的前提下,本文的方法在高度异构的合成数据集上比FedProx通信轮数减少近50%,显著提升了联邦学习的稳定性和鲁棒性。

关键词：联邦学习分布式机器学习中央服务器全局模型隐式随机梯度下降数据异构系统异构优化算法快速收敛

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