检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 314-324页

作者：葛业波刘文杰顾雨晨南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

将时序深度神经网络应用于股票价格预测,已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力,在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长... 详细信息

将时序深度神经网络应用于股票价格预测,已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力,在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长等问题.为了解决以上问题,提出了一种基于情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法。提出了一个基于LSTM-CNN的情感分析模型,用于分析爬虫获取的主流金融论坛股票评论,并获得股票情感指数。为了提高预测准确度,将情感指数和百度搜索指数加入股票交易数据中作为训练集,提出了一个基于TrellisNet和CNN的改进型GAN股价预测模型,利用TrellisNet生成器的卷积特性来捕捉数据的局部特征,选取特征提取能力较强的CNN作为判别器来区别预测结果和真实股价。通过选取10只代表性股票和三种大盘指数的不同时段数据进行算法验证,结果表明,与ConvLSTM和GAN-LSTM预测模型相比,GAN-TrellisNet模型能有效缩短训练时间,提高预测准确率。

关键词：量化金融股价预测情感分析百度指数生成对抗网络 TrellisNet

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面向人脸属性编辑的三阶段对抗扰动生成主动防御算法

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计算机学报 2024年第3期47卷 677-689页

作者：陈北京张海涛李玉茹南京信息工程大学教育部数字取证工程研究中心南京210044 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 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044

针对恶意人脸属性编辑行为,基于取证的被动防御技术只能对篡改行为进行取证并不能防止其产生,从而难以消除恶意篡改行为已经造成的损失.因此,主动防御技术应运而生,其可以破坏属性编辑的输出从而避免人脸被篡改使用.然而,现有两阶段训... 详细信息

针对恶意人脸属性编辑行为,基于取证的被动防御技术只能对篡改行为进行取证并不能防止其产生,从而难以消除恶意篡改行为已经造成的损失.因此,主动防御技术应运而生,其可以破坏属性编辑的输出从而避免人脸被篡改使用.然而,现有两阶段训练人脸篡改主动防御框架存在迁移性和扰动鲁棒性不足的问题,为此本文通过优化两阶段训练架构及损失函数和引入一个辅助分类器,提出一种三阶段对抗扰动主动防御框架.本文首先修改两阶段训练架构中的代理目标模型并基于此设计了训练扰动生成器的属性编辑损失,以提升代理模型的重建性能和属性约束能力,从而减少对代理模型的过拟合;其次,在训练阶段引入辅助分类器对代理模型提取的编码后特征进行源属性分类并基于此设计训练扰动生成器的辅助分类器损失,从而将原本的两阶段交替训练改为代理目标模型、辅助分类器和扰动生成器的三阶段交替训练,期望通过对抗攻击辅助分类器以促进对篡改模型的主动防御;最后,在扰动生成器的训练中,引入攻击层以促进对抗扰动对滤波和JPEG压缩的鲁棒性.实验结果验证,本文提出的框架能够比现有框架更好地将主动防御从白盒的代理目标模型迁移到黑盒的属性编辑模型,黑盒性能提升16.17%,且生成的对抗扰动较基线算法具有更强的鲁棒性,针对JPEG压缩的性能(PSNR)提升13.91%,针对高斯滤波提升17.76%.

关键词：人脸属性编辑主动防御对抗攻击辅助分类器交替训练

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南京夏季大气臭氧光化学特征与敏感性分析

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环境科学 2024年第3期45卷 1382-1391页

作者：罗丽彤章炎麟林煜棋 Ahsan Mozaffar 曹梦瑶南京信息工程大学应用气象学院南京210044 南京信息工程大学教育部气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心南京210044

对流层臭氧(O_(3))主要由氮氧化物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)经过一系列光化学反应生成,反应过程呈现复杂的非线性关系.为深入了解O_(3)的光化学特征及生成机制,利用2018年夏季大气O_(3)与VOCs的观测数据,结合大气零维框架模拟模型F0AM-... 详细信息

对流层臭氧(O_(3))主要由氮氧化物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)经过一系列光化学反应生成,反应过程呈现复杂的非线性关系.为深入了解O_(3)的光化学特征及生成机制,利用2018年夏季大气O_(3)与VOCs的观测数据,结合大气零维框架模拟模型F0AM-MCM,研究O_(3)超标日和非O_(3)超标日的O_(3)光化学特征之间的差异性.观测结果表明,O_(3)超标日期间φ(O_(3))和φ(TVOCs)的平均值分别为47.8×10^(-9)和49.0×10^(-9),为非O_(3)超标日期间O_(3)(26×10^(-9))和TVOCs(30×10^(-9))体积分数的1.8倍和1.6倍.使用F0AM模型,借助EKMA曲线和RIR分析等识别O_(3)敏感性,发现南京市O_(3)超标日和非O_(3)超标日O_(3)的形成均主要受VOCs和NOx的协同控制.F0AM-MCM模拟结果表明,在O_(3)超标日,·OH和HO_(2)的日平均混合比分别是非O_(3)超标日的1.3倍和1.8倍,表明O_(3)超标日期间具有更强的大气氧化能力,且·OH和HO_(2)的形成和损失速率也有明显的增加,表明自由基循环的增强.此外,O_(3)超标日的O_(3)生成速率明显高于非O_(3)超标日,从而导致了O_(3)超标日的O_(3)净生成速率明显高于非O_(3)超标日.以上发现提高了对南京夏季O_(3)超标日大气O_(3)光化学特征的认识.

关键词：臭氧(O_(3)) 挥发性有机物(VOCs) 臭氧敏感性 F0AM模型生成机制

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k阶采样和图注意力网络的知识图谱表示模型

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 113-120页

作者：刘文杰姚俊飞陈亮南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

知识图谱表示(KGE)旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维度向量空间而获得其向量表示。现有的KGE模型只考虑一阶近邻,这影响了知识图谱中推理和预测任务的准确性。为了解决这一问题,提出了一种基于k阶采样算法和图注意力网络的KGE模... 详细信息

知识图谱表示(KGE)旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维度向量空间而获得其向量表示。现有的KGE模型只考虑一阶近邻,这影响了知识图谱中推理和预测任务的准确性。为了解决这一问题,提出了一种基于k阶采样算法和图注意力网络的KGE模型。k阶采样算法通过聚集剪枝子图中的k阶邻域来获取中心实体的邻居特征。引入图注意力网络来学习中心实体邻居的注意力值,通过邻居特征加权和得到新的实体向量表示。利用ConvKB作为解码器来分析三元组的全局表示特征。在WN18RR、FB15k-237、NELL-995、Kinship数据集上的评价实验表明,该模型在链接预测任务上的性能明显优于最新的模型。此外,还讨论了阶数k和采样系数b的改变对模型命中率的影响。

关键词：知识图谱表示 k阶采样算法图注意力网络剪枝子图链接预测

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基于RC-LSTM的雷达回波外推方法

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2962-2967页

作者：王友宁白金明刘琦南京信息工程大学计算机与软件学院教育部数字取证工程研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种... 详细信息

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种雷达回波外推系统,应用所提出的残参卷积长短期记忆(RC-LSTM)模型,在使用规划采样的同时,为每一层堆叠的ConvLSTM单元添加了残差连接,使得模型在更深的同时保留原有小模型的学习能力,保证网络最大限度降低空间维度的历史信息损耗,从而提高长时效雷达回波外推的精度。

关键词：气象业务降水临近预报残参卷积长短期记忆雷达回波外推

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基于细化等值面拓扑的病灶切片三维重建方法

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中国生物医学工程学报 2024年第1期43卷 49-59页

作者：谈玲梁颖马雯杰夏景明朱吉宁南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044

脑组织病灶切片的三维重构对于了解神经胶质神经瘤状态具有重要意义,可用于鉴别诊断、手术模拟等。移动立方体(MC)算法是经典的多边形曲面重建算法,具有简单易实现的优点,但其存在低效且梯级现象明显的情况。针对该问题,本研究提出一种... 详细信息

脑组织病灶切片的三维重构对于了解神经胶质神经瘤状态具有重要意义,可用于鉴别诊断、手术模拟等。移动立方体(MC)算法是经典的多边形曲面重建算法,具有简单易实现的优点,但其存在低效且梯级现象明显的情况。针对该问题,本研究提出一种细化等值面拓扑的病灶切片空间堆叠重建方法(SSR-RI),旨在实现拓扑构形与运行效率的优化。SSR-RI通过构建空间坐标系对磁共振图像(MRI)切片邻近图进行处理,为了改善双线性插值法中图像分量易受损的问题,提出一种自适应空间插值法,根据灰度值变化自适应选择插值点,对周围进行扩充。在结合等法线顶点的基础上,设计了一种细化等值面提取方式的堆叠重建方法,以提高堆叠速度,并减少梯级问题。为了进一步优化SSR-RI的三维重建效果,提出一种改进的局部反射光照法(PR)以绘制三维病变,利用镜面颜色反射(SCR)与镜面指数(SE)对重建体进行渲染优化。使用公开脑肿瘤分割数据集BraTS的618例病例开展三维重建实验,以验证所提出方法性能。实验结果显示,所提算法的重建时间只需2.124 s,F-score值达到0.845,SSIM值达到0.81,相较于MC算法减少了38%的重建时间,F-score值和SSIM值分别提高了30.89%和38.4%。重构体序列间结构紧密,视觉效果更富立体感和纹理感,有效地提高了三维重建的绘制效率。

关键词：脑肿瘤图像三维重建自适应空间插值细化等值面局部反射光照

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基于颜色通道关联性和熵编码的彩色密文图像可逆信息隐藏

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 1050-1064页

作者：高光勇季驰夏志华数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 暨南大学网络空间安全学院广州510632

随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应... 详细信息

随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应用场景上有很大局限性.此外,由于目前关于密文域的可逆信息隐藏方法主要集中于灰度图像,同时针对彩色图像的特性优化较少,往往无法对彩色载体图像实现更好的性能,所以进一步加强对基于彩色密文图像的可逆信息隐藏算法的研究具有很高的价值.首次提出了一种可以用于云计算环境的基于颜色通道相关性和熵编码的高性能彩色密文图像可逆信息隐藏算法(RDHEI-CE).首先,原始彩色图像的RGB通道被分离并分别得出预测误差.接下来,通过自适应熵编码和预测误差直方图生成嵌入空间.之后通过颜色通道相关性进一步扩展嵌入空间,并将秘密信息嵌入加密图像中.最后,对载密图像进行可逆置乱以抵御唯密文攻击.与大多数最先进的可逆信息隐藏方法相比,实验表明RDHEI-CE算法提供了更高的嵌入率和更好的安全性,并且拓宽了可逆信息隐藏在云端的应用场景.

关键词：可逆信息隐藏密文图像彩色图像颜色通道相关性熵编码

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南京市冬夏季HONO浓度水平及生成机制

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环境科学 2024年第11期45卷 6286-6293页

作者：张奕曹芳范美益项妍琨李翰宇薛永文章炎麟南京信息工程大学生态与应用气象学院南京 210044 南京信息工程大学大气环境中心教育部气候与环境变化国际合作联合实验室南京 210044

HONO即气态亚硝酸,对空气质量和气候有很大影响.分别于2021年12月(冬季)和2022年7月(夏季)在南京市江北新区开展气态亚硝酸(HONO)观测研究.利用HONO浓度观测数据,结合采样期间大气NOx、O3浓度以及HONO生成过程的反应速率等参数,对比分... 详细信息

HONO即气态亚硝酸,对空气质量和气候有很大影响.分别于2021年12月(冬季)和2022年7月(夏季)在南京市江北新区开展气态亚硝酸(HONO)观测研究.利用HONO浓度观测数据,结合采样期间大气NOx、O3浓度以及HONO生成过程的反应速率等参数,对比分析了南京地区冬夏季HONO的浓度变化规律,定量研究了昼夜HONO的来源和生成机制,并对白天HONO的未知来源进行了探讨.结果表明:南京地区冬季ρ(HONO)平均值为(2.2±1.1)μg·m-3,是夏季浓度平均值[(0.72±0.45)μg·m-3]的3.0倍.冬夏季HONO浓度均呈现显著的昼低夜高的日变化规律.根据不同HONO生成途径的反应速率,计算得出NO2的非均相反应是南京地区夜间HONO生成的主要途径;对HONO白天的收支分析表明,HONO在白天存在着重要的未知源(Punknown),在冬季和夏季对日间HONO浓度的贡献率分别为69％和47％,相关性分析结果显示Punknown与白天NO2的光照催化反应有关.

关键词：气态亚硝酸(HONO) 生成机制反应速率非均相反应光照催化反应

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一种基于迭代累积梯度的多层特征重要性攻击方法

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电子学报 2024年第11期52卷 3798-3808页

作者：吴骥邵文泽葛琦孙玉宝南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京信息工程大学教育部数字取证工程研究中心江苏南京210044

对抗样本的可迁移性对于攻击未知模型至关重要,这在实际场景中为对抗性攻击提供了可行性.现有的迁移攻击倾向于通过不加选择地扭曲特征来降低源模型的预测精度,但是忽略了图像中目标的内在特征.受到现有关于提取特征重要性工作的启发,... 详细信息

对抗样本的可迁移性对于攻击未知模型至关重要,这在实际场景中为对抗性攻击提供了可行性.现有的迁移攻击倾向于通过不加选择地扭曲特征来降低源模型的预测精度,但是忽略了图像中目标的内在特征.受到现有关于提取特征重要性工作的启发,本文提出一种多层累积梯度攻击方法,以破坏主导模型决策的重要目标感知特征.具体而言,本文通过引入迭代累积梯度来获得特征重要性,这种梯度将与目标主体部分高度相关,从而帮助实现更好的迁移攻击.进一步,本文在不同中间层进行组合攻击,最终实现了多层累积梯度攻击.大量结果表明,相较对比实验中的最好方法,本文所提方法在正常训练模型下以更高的攻击效率取得了与之相当的攻击成功率,而在防御模型下的攻击成功率提高了2.6个百分点.

关键词：对抗攻击黑盒攻击迁移性特征重要性迭代累积梯度

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兵棋智能体兵力协同动态联盟形成方法

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系统仿真学报 2025年第5期37卷 1188-1196页

作者：姚昌华毕珊宁马茹飞余晓晗李家强陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 陆军工程大学基础部江苏南京210007 陆军工程大学指挥控制工程学院江苏南京210007

针对战术级兵棋对抗场景中多智能体动态对抗的协同任务联盟形成与调整问题,综合考虑目标价值、任务分配和算子特点等多种因素下执行不同类型任务的收益和代价,进行针对性兵力协同调整,提出了一种基于行为约束的多智能体动态任务联盟形... 详细信息

针对战术级兵棋对抗场景中多智能体动态对抗的协同任务联盟形成与调整问题,综合考虑目标价值、任务分配和算子特点等多种因素下执行不同类型任务的收益和代价,进行针对性兵力协同调整,提出了一种基于行为约束的多智能体动态任务联盟形成调整方法。以中科院“庙算·智胜即时策略人机对抗平台”陆军战术对抗兵棋为实验平台进行对抗性实验,实验证明所提方法提升了异构多智能体在系统对抗过程中的动态协同能力,提升了对抗胜率。

关键词：多智能体兵棋对抗联盟博弈任务分配智能化兵棋

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