检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第3期52卷 206-213页

作者：田青康陆禄周亮宇南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学无锡研究院江苏无锡214000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

传统无源域适应通常假设目标域数据全部可用,然而在实际应用中目标域数据常以流的形式出现,即未标记的目标域中的类会依次增加,这无疑带来了新的挑战。首先,在每个时间步骤中,目标域的标签空间都是源域的一个子集,盲目对齐反而会导致模... 详细信息

传统无源域适应通常假设目标域数据全部可用,然而在实际应用中目标域数据常以流的形式出现,即未标记的目标域中的类会依次增加,这无疑带来了新的挑战。首先,在每个时间步骤中,目标域的标签空间都是源域的一个子集,盲目对齐反而会导致模型性能下降;其次,在学习新类的过程中会破坏先前学习到的知识,导致之前知识的灾难性遗忘。为了解决这些问题,提出了一种基于多原型重放和对齐(MPRA)的方法。该方法通过累积预测概率检测目标域中的共享类来应对标签空间不一致问题,并采用多原型重放来处理灾难性遗忘,提高模型的记忆能力。同时,基于多原型和源模型权重进行跨域的对比学习,从而对齐特征分布,提高模型性能。大量的实验表明,所提方法在3个基准数据集上都取得了优越的表现。

关键词：无源域适应类增量学习多原型对比学习迁移学习

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基于特征条件扩散模型的雷达回波外推算法

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科学技术与工程 2024年第22期24卷 9498-9509页

作者：吴其亮王兴苗子书叶威良王思成向磊南京信息工程大学人工智能学院南京210044 包头市气象局包头014030 南京信息工程大学计算机学院南京210044

随着外推时效的延长,回波强度愈发衰减,且对于强回波的预报性能迅速下降。这是当前雷达外推结果不准确的两个典型特征。为改善上述问题,提出了一种通过雷达回波帧驱动的扩散雷达外推算法(diffusion radar echo extrapolation,DiffREE)... 详细信息

随着外推时效的延长,回波强度愈发衰减,且对于强回波的预报性能迅速下降。这是当前雷达外推结果不准确的两个典型特征。为改善上述问题,提出了一种通过雷达回波帧驱动的扩散雷达外推算法(diffusion radar echo extrapolation,DiffREE)。该算法利用条件编码模块将过去雷达回波帧的空间信息和时效信息深度融合,通过Transformer编码器自动提取回波的时空特征,并作为条件扩散模型的条件,驱动扩散模型重建当前雷达回波帧。实验结果表明,该方法可以生成高精度、高质量的雷达预报帧,较最好的基线算法在CSI、ETS、HSS和POD上分别提升42.2%、51.1%、49.8%和39.5%。

关键词：深度学习短时预报雷达回波外推扩散模型条件编码

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基于跨模态联合编码的多模态情感分析

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 208-216页

作者：孙斌江涛贾莉崔伊明西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030 南京信息工程大学计算机学院南京210044

如何提高多模态融合特征的有效性是多模态情感分析领域的热点问题之一。以往的研究大多通过设计复杂的融合策略获取融合特征表示,这些方法往往忽略了模态间复杂的关联关系,同时存在着由于模态信息不一致所导致的融合特征有效性降低问题... 详细信息

如何提高多模态融合特征的有效性是多模态情感分析领域的热点问题之一。以往的研究大多通过设计复杂的融合策略获取融合特征表示,这些方法往往忽略了模态间复杂的关联关系,同时存在着由于模态信息不一致所导致的融合特征有效性降低问题,进而影响模型的性能。针对上述问题,提出一种基于跨模态联合编码的多模态情感分析模型。在特征提取方面,利用预训练模型BERT和Facet模型分别提取文本和视觉特征,经过一维卷积操作获取相同维度的单模态特征表示。特征融合方面,利用跨模态注意力模块获得两模态的联合特征,使用联合特征分别调整单模态特征的权重,将两者拼接后获得多模态融合特征,最终输入到全连接层中进行情感识别。在公开数据集CMU-MOSI上的广泛实验表明,该模型的情感分析结果优于大多数现有先进的多模态情感分析方法,能够有效提升情感分析的性能。

关键词：多模态情感分析联合编码跨模态注意力多模态融合

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一种面向随机计算卸载的两层无人机能耗优化方法

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电讯技术 2024年第6期64卷 910-919页

作者：谈玲曹博源夏景明刘玉风南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 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 南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044

当物联网设备(Internet of Things Device,IoTD)面临随机到达且复杂度高的计算任务时,因自身计算资源和能力所限,无法进行实时高效的处理。为了应对此类问题,设计了一种两层无人机辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型。... 详细信息

当物联网设备(Internet of Things Device,IoTD)面临随机到达且复杂度高的计算任务时,因自身计算资源和能力所限,无法进行实时高效的处理。为了应对此类问题,设计了一种两层无人机辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型。在该模型中,考虑到IoTD处理随机计算任务时的局限性,引入多架配备MEC服务器的下层无人机和单架上层无人机进行协同处理。为了实现系统能耗最优化,提出了一种资源优化和多无人机位置部署方案,根据计算任务到达的随机性,应用李雅普诺夫优化方法将能耗最小化问题转化为一个确定性问题,应用差分进化(Differential Evolution,DE)算法进行多次变异、交叉和选择取得无人机的优化部署方案;采用深度确定性策略梯度(Depth Deterministic policy Gradient,DDPG)算法对带宽分配、计算资源分配、传输功率分配和任务卸载分配进行联合优化。实验结果表明,该算法相较于对比算法系统能耗降低35%,充分验证了其可行性和有效性。

关键词：无人机(UAV) 能耗优化移动边缘计算(MEC) 随机计算卸载

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基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案

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计算机科学 2023年第11期50卷 168-176页

作者：陶新宇熊礼治张翔数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044

视频水印作为一种应用前景广阔的版权保护技术,近年来受到了广泛关注。与原始域方案不同,压缩域方案不需要完全编解码视频,具有更高的效率;并且视频存储和传输一般需要经过压缩编码才能进行,使得压缩域的鲁棒视频水印方案成为了研究热... 详细信息

视频水印作为一种应用前景广阔的版权保护技术,近年来受到了广泛关注。与原始域方案不同,压缩域方案不需要完全编解码视频,具有更高的效率;并且视频存储和传输一般需要经过压缩编码才能进行,使得压缩域的鲁棒视频水印方案成为了研究热点。但现有的压缩域方案大多利用压缩域中的QDCT系数个体来嵌入水印,使得算法的鲁棒性不高。为了增加压缩域算法的鲁棒性,文中提出了一种基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案。首先,利用非零系数个数选出视频中兼具纹理和高空间复杂度的块作为水印块,将两块水印块组成块对;然后,分别计算出块对中所有系数的总和,根据系数总和的大小以及水印信息,通过全局均分策略修改后序块内所有非零系数的幅值,来满足方案设置的块对系数和规则,以实现水印的嵌入。实验结果表明,在保证含水印视频具有较高视觉质量的前提下,该方案抵抗重压缩攻击和噪声攻击的鲁棒性均优于现有压缩域的鲁棒视频水印方案,分别提高了8%,9%。

关键词：视频水印鲁棒水印 H.264编解码重压缩攻击均分策略

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基于语音语料对齐与自适应融合的抑郁症识别

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计算机科学 2024年

作者：沈心旸王善敏孙玉宝南京信息工程大学计算机学院南京航空航天大学计算机科学与技术学院

抑郁症已成为全球性的重大公共卫生问题，语音抑郁症识别旨在以易推广、低成本的方式对抑郁症进行识别。现有研究通常将长序列语音信号划分成多个片段作为独立样本参与训练，未能充分利用语音信号不同位置间的相互关系，忽视了与识别目... 详细信息

抑郁症已成为全球性的重大公共卫生问题，语音抑郁症识别旨在以易推广、低成本的方式对抑郁症进行识别。现有研究通常将长序列语音信号划分成多个片段作为独立样本参与训练，未能充分利用语音信号不同位置间的相互关系，忽视了与识别目标无关的片段对结果产生的干扰。为解决以上问题，提出一种基于语音语料对齐与自适应融合的抑郁症识别方法，对于输入语音进行语料拆分后，通过多头注意力机制进行语料间关联性建模，并通过片段重要性挖掘模块自动学习语音中不同片段的重要系数，有效融合局部和全局特征进行识别，提升了识别准确率。所提方法在MODMA数据集和SEARCH数据集上的加权准确率、未加权准确率、F1分数分别达到了82.59%、82.17%、82.23%和74.44%、68.33%、69.25%，实验结果表明，所提方法能够通过语音信号准确对抑郁症进行识别。

关键词：多头注意力机制关联性建模重要性挖掘特征融合抑郁症识别

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自编码器端到端通信系统后门攻击方法

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计算机科学 2024年第7期51卷 413-421页

作者：甘润魏祥麟王超王斌王敏范建华南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 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与软件学院南京210044

自编码器端到端通信系统无需显式地设计通信协议,比传统模块式通信系统复杂性更低,且灵活性和鲁棒性更高。然而,自编码器模型的弱可解释性也给端到端通信系统带来了新的安全隐患。实验表明,在信道未知且解码器单独训练的场景下,通过在... 详细信息

自编码器端到端通信系统无需显式地设计通信协议,比传统模块式通信系统复杂性更低,且灵活性和鲁棒性更高。然而,自编码器模型的弱可解释性也给端到端通信系统带来了新的安全隐患。实验表明,在信道未知且解码器单独训练的场景下,通过在信道层添加精心设计的触发器就可以让原本表现良好的解码器产生误判,并且不影响解码器处理不含触发器样本时的性能,从而实现针对通信系统的后门攻击。文中设计了一种触发器生成模型,并提出了将触发器生成模型与自编码器模型进行联合训练的后门攻击方法,实现动态的触发器的自动生成,在增加攻击隐蔽性的同时提升了攻击成功率。为了验证所提方法的有效性,分别实现了4种不同的自编码器模型,考察了不同信噪比、不同投毒率、不同触发器尺寸以及不同触发信号比场景下的后门攻击效果。实验结果表明,在6dB信噪比下,针对4种不同的自编码器模型,所提方法的攻击成功率与干净样本识别率均超过92%。

关键词：深度学习后门攻击端到端通信触发器自编码器

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基于源模型贡献量化的多无源域适应

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计算机科学 2025年第2期52卷 116-124页

作者：田青刘祥王斌郁江森申镓硕南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学无锡研究院江苏无锡214000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

作为机器学习领域的研究新方向,多无源域适应旨在将多个源域模型中的知识迁移到目标域,以实现对目标域样本的准确预测。本质上,解决多无源域适应的关键在于如何量化多个源模型对目标域的贡献,并利用源模型中的多样性知识来适应目标域。... 详细信息

作为机器学习领域的研究新方向,多无源域适应旨在将多个源域模型中的知识迁移到目标域,以实现对目标域样本的准确预测。本质上,解决多无源域适应的关键在于如何量化多个源模型对目标域的贡献,并利用源模型中的多样性知识来适应目标域。为了应对上述问题,提出了一种基于源模型贡献量化(Source Model Contribution Quantizing,SMCQ)的多无源域适应方法。具体而言,提出了源模型可转移性感知,以量化源模型的可转移性贡献,从而为目标域模型有效地分配源模型的自适应权重。其次,引入了信息最大化方法,以缩小跨域的分布差异,并解决模型退化的问题。然后,提出了可信划分全局对齐方法,该方法用于划分高可信和低可信样本,以应对域差异引起的嘈杂环境,并有效降低标签分配错误的风险。此外,还引入了样本局部一致性损失,以减小伪标签噪声对低可信样本聚类错误的影响。最后,在多个数据集上进行实验,验证了所提方法的有效性。

关键词：多无源域适应多模型贡献量化源模型可转移性感知信息最大化样本可信划分

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电液伺服系统多PID控制器参数整定优化

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 763-767页

作者：冯浩姜金叶宋倩玉马伟殷晨波曹东辉南京信息工程大学人工智能学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京工业大学挖掘机关键技术联合研究所江苏南京211816 三一重机有限公司江苏昆山215300

为了解决挖掘机器人动臂、斗杆和铲斗不同电液伺服系统中多个比例–积分–微分(PID)控制器参数优化的难题,提高挖掘机器人铲斗齿尖轨迹跟踪精度,采用改进的粒子群算法(PSO)对多PID控制器参数进行整定优化.首先,建立电液伺服系统的数学... 详细信息

为了解决挖掘机器人动臂、斗杆和铲斗不同电液伺服系统中多个比例–积分–微分(PID)控制器参数优化的难题,提高挖掘机器人铲斗齿尖轨迹跟踪精度,采用改进的粒子群算法(PSO)对多PID控制器参数进行整定优化.首先,建立电液伺服系统的数学机理模型,在理论模型的基础上,采用递推最小二乘辨识法(RLS)得到实际的机理模型.其次,提出一种改进的PSO算法,采用非线性自适应惯性权重、引入异步变化策略、设计精英变异方法.接着,搭建仿真验证平台,跟踪正弦轨迹,比较传统Z-N参数整定方法、基本PSO算法和改进PSO算法的差别.最后,以挖掘机器人最常见的整平为代表工况,基于23 t挖掘机器人实验平台进行实验验证.实验结果表明,改进PSO算法的跟踪精度最高,与基本PSO算法相比,明显提高了轨迹跟踪精度.

关键词：电液伺服系统机器人轨迹控制粒子群算法智能控制

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基于双层注意力和深度自编码器的时间序列异常检测模型

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计算机工程与科学 2024年第5期46卷 826-835页

作者：尹春勇赵峰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

目前时间序列通常具有弱周期性以及高度复杂的相关性特征,传统的时间序列异常检测方法难以检测此类异常。针对这一问题,提出了一种新的无监督时间序列异常检测模型(DA-CBG-AE)。首先,使用新型滑动窗口方法,针对时间序列周期性设置滑动... 详细信息

目前时间序列通常具有弱周期性以及高度复杂的相关性特征,传统的时间序列异常检测方法难以检测此类异常。针对这一问题,提出了一种新的无监督时间序列异常检测模型(DA-CBG-AE)。首先,使用新型滑动窗口方法,针对时间序列周期性设置滑动窗口大小;其次,采用卷积神经网络提取时间序列高维度空间特征;然后,提出具有堆叠式Dropout双向门循环单元网络作为自编码器的基本结构,从而捕捉时间序列的相关性特征;最后,引入双层注意力机制,进一步提取特征,选择更加关键的时间序列,从而提高异常检测准确率。为了验证该模型的有效性,将DA-CBG-AE与6种基准模型在8个数据集上进行比较。最终的实验结果表明,DA-CBG-AE获得了最优的F1值(0.863),并且其检测性能相比最新的基准模型Tad-GAN高出25.25%。

关键词：异常检测双层注意力机制自编码器卷积神经网络双向门循环单元

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