检索结果-内蒙古大学图书馆

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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融合标签信息的分层图注意力网络文本分类模型

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计算机工程与科学 2023年第11期45卷 2018-2026页

作者：杨春霞马文文徐奔韩煜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

目前基于分层图注意力网络的单标签文本分类任务存在2方面不足:一是不能较好地对文本特征进行提取;二是很少有研究通过文本与标签之间的联系进一步凸显文本特征。针对这2个问题,提出一种融合标签信息的分层图注意力网络文本分类模型。... 详细信息

目前基于分层图注意力网络的单标签文本分类任务存在2方面不足:一是不能较好地对文本特征进行提取;二是很少有研究通过文本与标签之间的联系进一步凸显文本特征。针对这2个问题,提出一种融合标签信息的分层图注意力网络文本分类模型。该模型依据句子关键词与主题关联性构建邻接矩阵,然后使用词级图注意力网络获取句子的向量表示。该模型是以随机初始化的目标向量为基础,同时利用最大池化提取句子特定的目标向量,使得获取的句子向量具有更加明显的类别特征。在词级图注意力层之后使用句子级图注意力网络获取具有词权重信息的新文本表示,并通过池化层得到文本的特征信息。另一方面利用GloVe预训练词向量对所有文本标注的标签信息进行初始化向量表示,然后将其与文本的特征信息进行交互、融合,以减少原有特征损失,得到区别于不同文本的特征表示。在R52、R8、20NG、Ohsumed及MR 5个公开数据集上的实验结果表明,该模型的分类准确率明显优于其它主流基线模型的。

关键词：分层图注意力网络单标签文本分类邻接矩阵标签信息

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基于时序增强与周期分解的风电功率预测

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控制理论与应用 2025年

作者：葛泉波宋源杨明鹏李远禄陈果南京信息工程大学自动化学院江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心国电南京自动化有限公司

精准的风电功率预测对新能源电力系统的安全运维至关重要.目前的风电功率预测方法存在时序信息利用瓶颈的问题,不能有效捕捉功率数据的时序特征与周期性关系.针对上述问题,本文提出了一种基于时序增强与周期分解的风电功率预测模型.首先... 详细信息

精准的风电功率预测对新能源电力系统的安全运维至关重要.目前的风电功率预测方法存在时序信息利用瓶颈的问题,不能有效捕捉功率数据的时序特征与周期性关系.针对上述问题,本文提出了一种基于时序增强与周期分解的风电功率预测模型.首先,为实现对功率数据时序特征的有效捕捉,提出了跨域增广的方法,解决了时序耦合关联不明显的问题.然后,针对模型序列全局关注能力弱的问题,引入线性注意力来自适应融合多因素信息,增强模型对功率差异性的感知.再者,为解决复杂时间模式提取的问题,提出了自适应分解的方法,实现对功率数据非平稳性的多层次理解.最后,该类方法利用实际的风电功率数据集进行验证.实验结果显示,相比于现有的STOC和LSTNet类算法,我们所提出的模型具有更高的预测精度与有效性.

关键词：风电功率预测 Transformer 时序增强周期分解线性注意力

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山区小流域暴雨山洪模拟分析研究及应用

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测绘科学 2022年第3期47卷 146-156页

作者：汤伟干薛丰昌万家权章超钦韩宇南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害地理信息工程实验室南京210044 南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室南京210044 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所福建漳州363000

针对山区小流域复杂的地形地貌、不完备的水文观测设施和资料,加大了山洪灾害防灾减灾难度的问题,亟需研究有效的山区小流域洪水模拟技术方法,对洪水过程及其规律进行定量分析。采用SCS曲线法、Snyder单位线法、退水曲线法、马斯京根法... 详细信息

针对山区小流域复杂的地形地貌、不完备的水文观测设施和资料,加大了山洪灾害防灾减灾难度的问题,亟需研究有效的山区小流域洪水模拟技术方法,对洪水过程及其规律进行定量分析。采用SCS曲线法、Snyder单位线法、退水曲线法、马斯京根法进行模型产汇流计算,采用芝加哥雨型计算重现期5、10、20、30、50、100a历时1440min的长历时设计暴雨雨型,构建太行山区田白芷村小流域的HEC-HMS洪涝数值模拟模型,模拟不同重现期雨量下的水文响应和洪水动态演进过程。选取2016年7月20日暴雨场次,基于径流系数法和灾害调查评价分析技术对模拟结果进行检验,模拟结果与灾情报道、调查访问情况基本一致,证明模型模拟效果较好。研究表明,HEC-HMS模型能够较好地对洪水过程及其规律进行定量分析,论文技术方法对于研究中小流域洪水数值模拟具有较好的适用性。

关键词： GIS HEC-HMS模型重现期雨型数值模拟

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