检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第4期36卷 1796-1810页

作者：代强强于瀚文李荣华李振军王国仁北京理工大学计算机学院北京100081 深圳城市职业技术学院信息与通信学院广东深圳518038

极大二团枚举问题是二部图分析中的一个基本研究问题.然而,在实际应用中,传统二团模型要求子图必须为完全二部图的约束往往过于严格,因此需要一些更为宽松的二团模型作为代替.为此,提出一种新的称之为k-缺陷二团的松弛二团模型.该模型... 详细信息

极大二团枚举问题是二部图分析中的一个基本研究问题.然而,在实际应用中,传统二团模型要求子图必须为完全二部图的约束往往过于严格,因此需要一些更为宽松的二团模型作为代替.为此,提出一种新的称之为k-缺陷二团的松弛二团模型.该模型允许二部图子图与完全子图二团最多相差k条边.由于极大k-缺陷二团枚举问题属于NP-难问题,设计高效的枚举算法是一项极具挑战性的任务.为解决此问题,提出一种基于对称集合枚举的算法.该算法的思想是通过k-缺陷二团中缺失边的数量约束来控制子分支的数量.为进一步提高计算效率,还提出一系列优化技术,包括基于排序的子图划分方法、基于上界的剪枝方法、基于线性时间的更新技术以及分支的优化方法.此外,提出的优化算法的时间复杂度与量的实验结果表明,在大部分参数条件下所提方法的效率相较于传统分支定界方法提高了100倍以上.

关键词：二部图稠密子图挖掘 k-缺陷二团

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图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警

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安全与环境学报 2025年第1期25卷 41-49页

作者：张海民刘训星安徽信息工程学院计算机与软件工程学院安徽芜湖241000 宣城职业技术学院信息与财经学院安徽宣城242000

对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提... 详细信息

对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提出了图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法。通过尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)对采集到的前车图像中的特征点展开提取;利用近似最近邻搜索算法完成特征点的匹配,并将匹配点对从像素坐标系转换到图像坐标系中,以完成对前车的定位;基于单帧静态图像测距方法获得车距,并将前车的行驶状态分为静止、减速、匀速或加速三种状态,计算不同状态下的提醒报警距离和危险报警距离,动态调整本车行驶策略。当车距达到提醒报警距离或危险报警距离时,发出报警,以此实现车辆行驶过程中的主动防撞预警。试验结果表明:利用图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法对前车车距展开测量,测量结果与实际车距基本一致,准确度误差在5 cm以内,相较于差异化预警方法和车联网数据预警方法而言可以更精准地测量车距;此外,所提方法的风险系数最大值为0.12,远小于差异化预警方法和车联网数据预警方法的风险系数,证实了该方法的车辆定位准确度高、防撞预警性能强。

关键词：安全工程车辆防撞预警图像特征点匹配尺度不变特征变换算法近似最近邻搜索算法特征点提取

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基于扩展汉明码的二维码秘密分享方案

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南京师大学报(自然科学版) 2025年第2期48卷 112-123,138页

作者：曹雪花仲鑫玮吉根林江阴职业技术学院计算机科学系江苏无锡214405 南京师范大学计算机与电子信息学院江苏南京210023

秘密分享作为隐私保护的重要手段,近来在云计算、物联网等领域迅猛发展.二维码作为当下极为流行的信息载体,其使用频率远超传统图像,因此秘密分享技术在二维码上的应用前景广阔.然而,由于二维码常以纸质形式呈现,容易遭受污渍沾染或破坏... 详细信息

秘密分享作为隐私保护的重要手段,近来在云计算、物联网等领域迅猛发展.二维码作为当下极为流行的信息载体,其使用频率远超传统图像,因此秘密分享技术在二维码上的应用前景广阔.然而,由于二维码常以纸质形式呈现,容易遭受污渍沾染或破坏;同时,隐写二维码在传输过程中可能遭到攻击者篡改.这些情况必然导致隐写二维码中出现误码,而现有研究方案无力实现无损重构秘密信息.鉴于此,本文提出一种基于扩展汉明码的二维码秘密分享方案.该方案不但确保了载体的高嵌入容量,还实现了隐写二维码的可纠错性,能够准确检测并纠正隐写二维码中的误码,进而恢复秘密信息.理论分析与实验充分证明了该方案的有效性和实用性.

关键词：秘密分享二维码误码扩展汉明码纠错

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绿色云环境下基于动态匹配机制的资源调度策略

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 299-307,386页

作者：李维勇王颖张伟南京信息职业技术学院网络与通信学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对云计算系统低性能高能耗的问题,提出一种基于动态匹配机制的资源调度算法。根据价值度和紧急度进行任务分类,采用四象限法则将全局云任务队列拆成四个分队列;利用具有记忆标识的颜色Petri网建立资源节点可用度评估模型,根据节点可... 详细信息

针对云计算系统低性能高能耗的问题,提出一种基于动态匹配机制的资源调度算法。根据价值度和紧急度进行任务分类,采用四象限法则将全局云任务队列拆成四个分队列;利用具有记忆标识的颜色Petri网建立资源节点可用度评估模型,根据节点可用度所处区间动态划分四级资源池;将四个分队列中的任务匹配调度到四级资源池中,同时,资源池采用不同的电源管理技术进行管理。仿真结果表明,相对传统的资源调度策略,该策略能够有效保证用户服务性能,并显著降低系统总能耗开销。

关键词：云计算资源调度任务分类颜色Petri网电源管理

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职教本科信息安全人才培养模式探索

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深圳信息职业技术学院学报 2025年第1期23卷 8-15页

作者：胡光武柳伟孙小强深圳信息职业技术学院计算机与软件学院广东深圳518172

我国信息安全行业对人才的需求量大,且对实战技能要求高,但普通本科高校信息安全专业在人才培养方面存在课程设置与行业需求脱节、实践能力培养不足等问题。为此,首先对我国信息安全行业人才市场,特别是对信息安全岗位技能要求及人才学... 详细信息

我国信息安全行业对人才的需求量大,且对实战技能要求高,但普通本科高校信息安全专业在人才培养方面存在课程设置与行业需求脱节、实践能力培养不足等问题。为此,首先对我国信息安全行业人才市场,特别是对信息安全岗位技能要求及人才学历层次需求情况进行调研,接着重点围绕职教本科信息安全专业人才培养模式进行探究,具体措施包括:设计合理的课程体系,制定科学的培养方案;通过产教融合、校企共育保障培养质量;组建高水平师资团队,并加强专业特色教学资源和虚拟实训设施建设;创新人才培养模式,推动教育改革。希冀为国内外高职院校信息安全本科人才培养提供有益经验,提升信息安全人才综合素质,满足行业发展的需求。

关键词：职教本科网络安全人才培养模式产业学院产教融合

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自然语言处理的深度学习模型综述

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 1-19,101页

作者：何雪锋周洁陈德光廖海四川信息职业技术学院软件学院四川广元628000 北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021

模型作为自然语言处理的关键,直接关系到最终性能。该文介绍自然语言处理中涉及到的模型。按照规则与统计的方法从发布时间、特点、优缺点与适用范围等方面对传统自然语言处理模型进行介绍;重点将神经网络依据不同的技术划分为不同的类... 详细信息

模型作为自然语言处理的关键,直接关系到最终性能。该文介绍自然语言处理中涉及到的模型。按照规则与统计的方法从发布时间、特点、优缺点与适用范围等方面对传统自然语言处理模型进行介绍;重点将神经网络依据不同的技术划分为不同的类型,对每种类型进行介绍并总结其相应特性;对以BERT为基础的两大类改进模型进行具体介绍并对每种模型进行归纳;分析目前自然语言处理模型面临的挑战与对应的解决办法;对未来工作进行展望。

关键词：自然语言处理语言模型人工智能

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面向水声通信网络的异常攻击检测

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计算机应用 2025年第2期45卷 526-533页

作者：王地欣王佳昊李敏陈浩胡光耀龚宇四川师范大学计算机科学学院成都610101 电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 雅安职业技术学院智能制造与信息技术学院四川雅安625100

近些年,水声通信网络在水下信息传输方面发挥了至关重要的作用。水下通信信道具有开放性,更易遭受干扰、欺骗和窃听等攻击,因此水声通信网络面临与传统网络不同的安全挑战。然而,传统的异常检测方法直接用于水声网络时的准确率较低,而... 详细信息

近些年,水声通信网络在水下信息传输方面发挥了至关重要的作用。水下通信信道具有开放性,更易遭受干扰、欺骗和窃听等攻击,因此水声通信网络面临与传统网络不同的安全挑战。然而,传统的异常检测方法直接用于水声网络时的准确率较低,而基于机器学习的异常检测方法虽然提高了准确率,但面临数据集受限、模型可解释性较差等问题。因此,将融合注意力机制的CNN-BiLSTM用于水声网络下的异常攻击检测,并提出WCBA(underWater CNN-BiLSTM-Attention)模型。该模型通过IG-PCA(Integrated Gradient-Principal Component Analysis)特征选择算法有效降低数据集的高维度,并能充分利用多维矩阵水声通信网络流量的时空特征在复杂水声数据中识别异常攻击。实验结果表明,WCBA模型在数据集受限的情况下,相较于其他神经网络模型提供了更高的准确率,并具有较高可解释性。

关键词：水声通信网络异常检测网络安全特征选择卷积神经网络注意力机制

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基于双重路径规划的密度峰值聚类三维牙齿分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李洪安聂晓慧杜卓明张婧赵志华惠巧娟西安科技大学计算机科学与技术学院北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室江苏理工学院计算机工程学院山西水利职业技术学院信息工程系银川科技学院信息工程学院

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计... 详细信息

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计基于双重路径规划算法，为后续步骤提供稳定的牙齿-牙龈轮廓线; 然后在牙齿-牙龈轮廓线中检测凹点，根据人类牙齿形态将检测出的凹点分为磨牙附近区域的凹点和切牙附近区域的凹点，并结合该凹点所处路径上的位置提出分段式的密度峰值聚类对其进行匹配; 对于已配对的凹点执行分裂操作，按照特定的顺序将分裂后的点重新组合，生成单颗牙齿的分割线; 最后通过单颗牙齿分割线的最长直径和最短直径的比值，筛选出不符合条件的单颗牙齿分割线，利用3DSnake修正牙齿分割线完成牙齿分割. 实验采用400套自采数据进行评估， mIoU达到92.03%. 同时，在随机抽取的100套Teeth3DS数据集样本中进行测试，总体失败率为4%. 结果表明，所提方法在各类牙齿模型上的分割效果优异，有效减少了用户交互操作的复杂性，能够在平均20.10秒内完成牙齿分割，并表现出较强的鲁棒性.

关键词：牙齿分割路径规划密度峰值聚类凹点匹配 3DSnake 活动轮廓模型

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基于改进支持向量机的网络安全态势评估模型的研究

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安阳师范学院学报 2025年第2期27卷 17-22页

作者：陈小永赵飞安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽工业大学计算机科学与技术学院

在信息安全领域，网络安全态势评估已成为信息安全领域中的一个主要研究方向。在以往研究基础上，将支持向量机与鱼群算法相结合，研究面向信息系统的信息安全态势评估模型，提出一种基于遗传算法的优化方法，并将其应用于支持向量机中... 详细信息

在信息安全领域，网络安全态势评估已成为信息安全领域中的一个主要研究方向。在以往研究基础上，将支持向量机与鱼群算法相结合，研究面向信息系统的信息安全态势评估模型，提出一种基于遗传算法的优化方法，并将其应用于支持向量机中的参数C、参数g的搜索。利用SVM进行分级，选择径向基函数作为支持向量机的核心，采用基于遗传算法的多目标优化算法，并与传统的多目标优化算法进行了比较。结果显示，基于鱼群算法的改进支持向量机信息融合方法能够对现有的信息系统进行快速、准确和实时的计算机网络安全态势评估，具有一定的研究及应用价值。

关键词：计算机网络安全态势评估支持向量机鱼群算法

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Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法

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电力信息与通信技术 2025年第1期23卷 83-88页

作者：孙瑜任高明陕西国防工业职业技术学院计算机与软件学院陕西省西安市710000

电力大数据具有时变性的特点,如果挖掘方法无法实时处理新增数据,及时发现数据之间更新的关联规则,可能导致挖掘结果的滞后和不准确,降低挖掘的准确度。对此,文章提出Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法。采用相似项合并策... 详细信息

电力大数据具有时变性的特点,如果挖掘方法无法实时处理新增数据,及时发现数据之间更新的关联规则,可能导致挖掘结果的滞后和不准确,降低挖掘的准确度。对此,文章提出Eclat算法下电力大数据并行关联规则增量挖掘方法。采用相似项合并策略消除由数据冗余和噪声引起的误导性信息,提高电力大数据的质量;通过最小哈希原理优化Eclat算法,建立Min Hash矩阵估计原始数据集候选项目集,对其实施剪枝,减少数据比较和存储的复杂性,提高挖掘的效率。利用增量更新原则获取更新后候选项目集,并结合Hash Eclat算法快速更新已有的关联规则,实现大数据并行关联规则的增量挖掘,提升关联规则挖掘的准确度。实验结果表明,利用该方法开展关联规则挖掘时,I/O占用量始终在200 kB以下,CPU占用量低于20%,漏检数量和误报数量最低为0,网络通信量最低可达到268 MB,ROC曲线下方面积较大,与当前挖掘方法相比,具有较高的挖掘准确度和较好的挖掘性能。

关键词： Eclat算法电力大数据并行规则增量挖掘数据项合并

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