检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第3期45卷 182-196页

作者：张佳乐朱诚诚成翔孙小兵陈兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 中国民航大学民航飞联网重点实验室天津300300 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

针对现有联邦学习后门防御方法不能实现对模型已嵌入后门特征的有效清除同时会降低主任务准确率的问题,提出了一种基于对比训练的联邦学习后门防御方法 Contra FL。利用对比训练来破坏后门样本在特征空间中的聚类过程,使联邦学习全局模... 详细信息

针对现有联邦学习后门防御方法不能实现对模型已嵌入后门特征的有效清除同时会降低主任务准确率的问题,提出了一种基于对比训练的联邦学习后门防御方法 Contra FL。利用对比训练来破坏后门样本在特征空间中的聚类过程,使联邦学习全局模型分类结果与后门触发器特征无关。具体而言,服务器通过执行触发器生成算法构造生成器池,以还原全局模型训练样本中可能存在的后门触发器;进而,服务器将触发器生成器池下发给各参与方,各参与方将生成的后门触发器添加至本地样本,以实现后门数据增强,最终通过对比训练有效消除后门攻击的负面影响。实验结果表明,Contra FL能够有效防御联邦学习中的多种后门攻击,且效果优于现有防御方法。

关键词：联邦学习后门攻击对比训练触发器后门防御

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车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略研究

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电子学报 2024年

作者：许小龙杨威杨辰翊程勇齐连永项昊龙窦万春南京信息工程大学软件学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省先进计算与智能服务工程研究中心东南大学软件学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算... 详细信息

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不均衡，进而影响车联网服务的实时响应.为此，本文提出了一种车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略.具体而言，首先设计了能充分挖掘路段间连通性和距离信息的切比雪夫图加权网络（Chebyshev graph Weighted Network,ChebWN）进行交通流量预测.然后，设计了一种基于深度强化学习的二元任务卸载方法（DRL-based Binary task Offloading Algorithm,DBOA），该算法将二元任务卸载的决策过程分为两个阶段，即首先通过深度强化学习得到卸载策略，再通过一维双端查找算法确定最大化总计算速率的时间片分配方案，降低了决策过程的复杂度.最后，通过大量的对比实验验证了ChebWN在预测交通流量方面的准确性，以及DBOA在提升车联网服务响应速度方面的优越性.

关键词：移动边缘计算深度强化学习车联网图神经网络(GNN) 任务卸载

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多视图对比增强的异质图结构学习方法

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软件学报 2023年第10期34卷 4477-4500页

作者：邴睿袁冠孟凡荣王森章乔少杰王志晓中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 中南大学计算机学院湖南长沙410083 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互... 详细信息

异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互,导致异质图神经网络在节点聚合、更新时融入错误的邻域特征信息,从而影响模型的整体性能.为解决该问题,提出了多视图对比增强的异质图结构学习模型.该模型首先利用元路径保持异质图中的语义信息,并通过计算每条元路径下节点之间特征相似度生成相似度图,将其与元路径图融合,实现对图结构的优化.通过将相似度图与元路径图作为不同视图进行多视图对比,实现无监督信息的情况下优化图结构,摆脱对监督信号的依赖.最后,为解决神经网络模型在训练初期学习能力不足、生成的图结构中往往存在错误交互的问题,设计了一个渐进式的图结构融合方法.通过将元路径图和相似度图递增地加权相加,改变图结构融合过程中相似度图所占的比例,在抑制了因模型学习能力弱引入过多的错误交互的同时,达到了用相似度图中的交互抑制原有干扰交互或补全缺失交互的目的,实现了对异质图结构的优化.选择节点分类与节点聚类作为图结构学习的验证任务,在4种真实异质网络数据集上的实验结果,也表明该异质图结构学习方法是可行且有效的.与最优对比模型相比,该模型在两种任务下的性能均有显著提升.

关键词：异质图图神经网络图结构学习自监督学习图对比学习

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区块链赋能的低空智联网

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数据采集与处理 2024年第1期39卷 2-14页

作者：金永光叶方伟卢晓珍吴启晖马凯光南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

低空智联网是低空经济发展的重要基础设施,在这种复杂的系统中,无人机的安全控制面临着空域安全、数据安全及频谱安全等多重安全挑战。为了同时解决这3个问题,本文提出了一个基于区块链的三面协同监管架构,同时使用链上和链下信息。链... 详细信息

低空智联网是低空经济发展的重要基础设施,在这种复杂的系统中,无人机的安全控制面临着空域安全、数据安全及频谱安全等多重安全挑战。为了同时解决这3个问题,本文提出了一个基于区块链的三面协同监管架构,同时使用链上和链下信息。链上包含无人机身份和注册等信息,而链下包含广播式自动相关监视(Automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)和频谱等信息。为解决跨域认证问题,提出了一种基于ADS-B信息和无证书的高效签名算法。由于ADS-B协议中缺乏纠错机制,ADS-B信息在传输过程中容易受到信道噪声和干扰而产生错误,因此哈希验证可能会失败。为了缓解这种签名失败,设计了一种基于纠错码的跨层签名算法进行纠错。经实践验证,基于区块链的三面协同监管平台已成功试用于长江低空示范试验区。

关键词：区块链低空智联网广播式自动相关监视

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可见光室内定位技术研究进展

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电讯技术 2024年第3期64卷 478-487页

作者：陈静刘旋郑杰扬州大学信息工程学院(人工智能学院) 江苏扬州225127 东南大学计算机科学与工程学院南京211189

可见光赋能的定位技术具有无电磁辐射、成本低、精度高、安全性高、不易受电磁干扰等优势,故近年来可见光室内定位技术(Visible Light Indoor Positioning,VLIP)受到了学界和业界的广泛关注。为了展示VLIP的研究进展和发展全貌,阐述了V... 详细信息

可见光赋能的定位技术具有无电磁辐射、成本低、精度高、安全性高、不易受电磁干扰等优势,故近年来可见光室内定位技术(Visible Light Indoor Positioning,VLIP)受到了学界和业界的广泛关注。为了展示VLIP的研究进展和发展全貌,阐述了VLIP的系统架构及相关通信技术,对VLIP基础定位方法及其相关辅助定位技术进行了详细地梳理、分类和对比分析,针对VLIP当前面临的挑战分析了潜在的解决方案,展望了VLIP未来研究方向。

关键词：可见光通信(VLC) 可见光室内定位(VLIP) 定位方法 LED

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室内可见光定位智能优化方法研究进展

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光通信技术 2024年第2期48卷 48-55页

作者：郑杰刘旋陈静扬州大学信息工程学院(人工智能学院) 江苏扬州225127 东南大学计算机科学与工程学院南京211189

室内可见光定位(VIP)是室内定位领域的研究热点,近年来越来越多采用人工智能的方法来优化和提升VIP的定位精度与效率。为了展示VIP智能优化方法的最新研究进展,首先归纳了VIP的相关概念与适用场景,并详细介绍了电磁严苛、热点高容量和... 详细信息

室内可见光定位(VIP)是室内定位领域的研究热点,近年来越来越多采用人工智能的方法来优化和提升VIP的定位精度与效率。为了展示VIP智能优化方法的最新研究进展,首先归纳了VIP的相关概念与适用场景,并详细介绍了电磁严苛、热点高容量和无线信号传播受阻3种场景下的VIP应用,并与传统室内定位(IP)的可适性进行对比,对VIP定位方法进行分类;详细梳理了近年来提出的VIP智能优化方法,最后归纳了该领域的共性问题和挑战。

关键词：可见光通信室内定位优化方法人工智能机器学习

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基于TCP-GAN的热带气旋路径预测

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期38卷 70-76页

作者：张芮杭仁龙刘英杰江苏科技大学计算机学院镇江212100 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

准确预测热带气旋路径对于中国沿海地区的防灾减灾具有重要作用.卫星数据是预测热带气旋的重要手段,针对现有方法生成的卫星图像不够清晰,很难准确判断热带气旋云系的轮廓,提出了一种基于TCP-GAN的热带气旋路径预测方法.采用了生成对抗... 详细信息

准确预测热带气旋路径对于中国沿海地区的防灾减灾具有重要作用.卫星数据是预测热带气旋的重要手段,针对现有方法生成的卫星图像不够清晰,很难准确判断热带气旋云系的轮廓,提出了一种基于TCP-GAN的热带气旋路径预测方法.采用了生成对抗网络,并加入了感知损失,使得生成的图像更加细致.模型在不同输入图像序列长度(2、4和6)下进行试验,结果表明,当长度为4时,此时的路径误差是最小的,约为45.36 km.此外,进行了滚动预测,以验证模型在12、18和24 h的预测性能,提出的热带气旋路径预测模型生成的图像能够很好地描述云系的细致纹理结构,预测的路径误差相比于同类方法也更小.

关键词：生成对抗网络卫星云图外推热带气旋路径预测葵花-8

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利用收益预测与策略梯度两阶段众包评论集成

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计算机科学与探索 2021年第8期15卷 1476-1489页

作者：荣欢马廷淮南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

近年来随着互联网的飞速发展,人们频繁地在网络上发布关于某一特定对象的评论内容,快速掌握众包评论文本的关键信息对决策制定、服务调整有着重要作用,对众包评论文本集成进行深入研究亦显得十分必要。众包评论文本集成旨在将不同评论... 详细信息

近年来随着互联网的飞速发展,人们频繁地在网络上发布关于某一特定对象的评论内容,快速掌握众包评论文本的关键信息对决策制定、服务调整有着重要作用,对众包评论文本集成进行深入研究亦显得十分必要。众包评论文本集成旨在将不同评论者对同一对象的评论内容以既定压缩率整合成较短的集成文本,从而根据大众认知形成关于特定对象较为匹配的内容描述。针对该问题提出了一种利用收益预测与策略梯度的两阶段众包评论集成方法。该方法不依赖于任何人工真值,仅提供源众包评论文档,由代理根据收益经验自行抽取关键语句形成众包评论集成文档。具体而言,第一阶段以语句相关性与冗余性衡量集成文档内容质量,以此作为收益,利用Q-值学习预测出从当前语句选择起直至评论集成结束时所产生的长期收益,由此指导代理学习最优语句选择策略;在此基础上,第二阶段以集成文档情感强度为收益,利用策略梯度(上升)进一步调整第一阶段代理习得的语句选择策略,使得代理所产生集成文本在具备一定内容质量同时,从客观角度突显文本情感强度,更明确反映出评论者所持有的情感态度。实验结果表明,与现有相关方法相比,所提出方法在评论文本集成内容质量与情感强度方面总体取得最优,且产生集成文档所耗费时长仍控制在可接受范围之内。

关键词：众包数据集成真值推测深度学习人工智能

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集成多种上下文与混合交互的显著性目标检测

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2918-2931页

作者：夏晨星陈欣雨孙延光葛斌方贤进高修菊张艳安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 安徽璞华大数据技术有限公司淮南230031 合肥综合性国家科学中心能源研究院合肥230601 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230601 安徽理工大学电气与信息工程学院淮南232001 安徽大学电子信息工程学院合肥230601

显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,... 详细信息

显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,这使得准确检测并完整分割出显著性目标仍然是一个巨大的挑战。为此,该文提出集成多种上下文和混合交互的显著性目标检测方法,通过利用密集上下文信息探索模块和多源特征混合交互模块来高效预测显著性目标。密集上下文信息探索模块采用空洞卷积、不对称卷积和密集引导连接渐进地捕获具有强关联性的多尺度和多感受野上下文信息,通过集成这些信息来增强每个初始多层级特征的表达能力。多源特征混合交互模块包含多种特征聚合操作,可以自适应交互来自多层级特征中的互补性信息,以生成用于准确预测显著性图的高质量特征表示。此方法在5个公共数据集上进行了性能测试,实验结果表明,该文方法在不同的评估指标下与19种基于深度学习的显著性目标检测方法相比取得优越的预测性能。

关键词：计算机视觉显著性目标检测全卷积网络上下文信息

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动态图划分算法研究综述

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软件学报 2023年第2期34卷 539-564页

作者：李贺刘延娜袁航杨舒琪韵晋鹏乔少杰黄健斌崔江涛西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710126 字节跳动浙江杭州310020 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

图划分是大规模分布式图处理的首要工作,对图应用的存储、查询、处理和挖掘起基础支撑作用.随着图数据规模的不断扩大,真实世界中的图表现出动态性.如何对动态图进行划分,已成为目前图划分研究的热点问题.从不同动态图划分算法的关注点... 详细信息

图划分是大规模分布式图处理的首要工作,对图应用的存储、查询、处理和挖掘起基础支撑作用.随着图数据规模的不断扩大,真实世界中的图表现出动态性.如何对动态图进行划分,已成为目前图划分研究的热点问题.从不同动态图划分算法的关注点和特点出发,系统性地介绍当前可用于解决动态图划分问题的各类算法,包括流式图划分算法、增量式图划分算法和图重划分算法.首先介绍图划分的3种不同的划分策略及问题定义、图的两种不同的动态性来源以及动态图划分问题;然后介绍3种不同的流式图划分算法,包括基于Hash的划分算法、基于邻居分布的划分算法以及基于流的优化划分算法;其次介绍单元素增量式划分和批量增量式划分这两种不同的增量式图划分算法;再次,分别介绍针对图结构动态的重划分算法和针对图计算动态的重划分算法;最后,在对已有方法分析和比较的基础上,总结目前动态图划分面临的主要挑战,提出相应的研究问题.

关键词：图划分动态图分布式图处理图算法

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