检索结果-内蒙古大学图书馆

南京理工大学学报 2020年第1期44卷 49-54页

作者：印杰蒋宇翔牛博威严梓宸郭延文江苏警官学院计算机信息与网络安全系江苏南京210031 江苏省公安厅网络安全保卫总队江苏南京210024 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库。基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征... 详细信息

为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库。基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征和网络特征的自动检测算法。该文提出的方法可以判断网页是否被篡改和被篡改的类型。经过实验,该文提出的方法在测试数据集上的精确率、召回率和F值分别为为95.6%、96.7%和96.1%,显著超过基准方法。

关键词：网页篡改暗链检测深度学习神经网络网络表示学习

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智能化信息物理系统中非确定性的分类研究

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计算机科学 2020年第3期47卷 11-18页

作者：杨文华许畅叶海波周宇黄志球南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

信息物理系统呈现出日趋智能化的特征,而非确定性又是系统中普遍且固有的特性。例如,系统通过传感器感知环境时,会不可避免地存在误差。非确定性若未被妥当处理,往往会影响系统的正确运行,并带来一系列的问题。因此,对信息物理系统中的... 详细信息

信息物理系统呈现出日趋智能化的特征,而非确定性又是系统中普遍且固有的特性。例如,系统通过传感器感知环境时,会不可避免地存在误差。非确定性若未被妥当处理,往往会影响系统的正确运行,并带来一系列的问题。因此,对信息物理系统中的非确定性进行处理是至关重要的,也是促进信息物理系统进一步智能化的关键。对非确定性进行处理的前提是需要对其有充分的理解和认识,然而现有工作对信息物理系统中非确定性的研究尚处于探索阶段。针对这一问题,研究了信息物理系统中的非确定性分类。具体而言,根据信息物理系统中被广泛认可的5C技术架构对非确定性进行了分类,详细介绍了该架构每一层次上可能存在的非确定性,并结合典型的信息物理系统应用进行了举例说明;同时,总结了当前的相关研究工作,并展望了未来信息物理系统在应对非确定性方面的智能化研究方向。

关键词：信息物理系统智能化非确定性分类 5C架构非确定性处理

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低占空比传感网中面向自适应性能需求的高效广播调度算法

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计算机学报 2019年第2期42卷 138-157页

作者：徐力杰杨庚徐佳王磊陈贵海南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

无线传感器网络中的节点普遍采用低占空比的工作模式,该工作模式极大地减少了由于空闲侦听所带来的能量浪费,但也给网络中的广播问题带来了新的挑战.该文主要考虑如何解决低占空比传感网中的高效广播调度问题.大多数现有工作通常采用低... 详细信息

无线传感器网络中的节点普遍采用低占空比的工作模式,该工作模式极大地减少了由于空闲侦听所带来的能量浪费,但也给网络中的广播问题带来了新的挑战.该文主要考虑如何解决低占空比传感网中的高效广播调度问题.大多数现有工作通常采用低效的传统广播传输模型,即任意局部单跳广播通过多次单播来实现.实际上,文中发现即使对于低占空比网络,无线媒介的广播属性依然能够为广播能效的提升提供潜在的机会.该文提出了一个新颖的机会式广播传输模型,该模型能够充分利用无线媒介固有的广播属性减少广播的总能耗.在单跳情形下,该模型允许发送者向它的任意接收者发送一个较小的beacon控制包,该beacon控制包将会通知接收者推迟自己的工作时隙去机会式地接收由发送者发送给其它节点的广播消息.在多跳情形下,该模型采用了一个有效的预推迟机制,即允许任意转发者在收到来自上游节点的beacon控制包后就可以预先向下游节点发送beacon控制包.文中发现采用机会式广播传输模型能够减少广播总能耗,但是可能会带来平均端到端广播延迟的增加.当前的许多现有工作考虑了延迟约束下的广播能耗优化问题,尽管如此,很多实际应用通常并不需要广播延迟一定要约束在一个限定的范围内,更多的广播应用关注的是能耗与延迟性能的权衡.该文定义了一个具有普适性的广播代价函数,该函数能够对广播延迟和广播能耗两者的权衡关系提供一个自适应的控制以刻画各种不同的广播性能需求,该文的目标是在低占空比传感网中基于机会式广播传输模型找到一个有效的广播调度,以最小化该广播代价函数.首先,文中考虑了单跳情形下的目标问题,并且提出了一个多项式时间复杂度的最优解决方法.接着,文中将单跳情形下的解决方法扩展到多跳情形下.具体地说,我们先定义了一个约束性最小代价单跳广播问题,并且证明了该问题可以在多项式时间内利用动态规划算法求出最优解,然后文中将其扩展到多跳情形下的目标问题并且提出了一个高效的自底向上的解决方法.文中发现通过自适应地调节广播代价函数中权衡因子参数的值,文中的方法可以适用于各种广播性能需求的应用场景.进一步地,该文还讨论了如何将我们提出的解决方法扩展到更加一般化的情形下,即允许少部分相邻节点具有相同的工作调度.仿真实验结果表明在低占空比的网络环境下,文中的解决方法相比较于其它方法而言总是能够获得较大的性能优势.

关键词：无线传感器网络低占空比广播调度自适应性能需求机会式广播传输模型自底向上的解决方法

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基于语义特征提取的砂岩薄片图像颗粒分割方法

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中国科学：信息科学 2020年第1期50卷 109-127页

作者：姜枫顾庆郝慧珍李娜胡修棉南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京理工大学泰州科技学院移动互联网学院泰州225300 南京工程学院通信工程学院南京211167 南京大学地球科学与工程学院南京210023

砂岩薄片鉴定是矿物学和采矿工程中的一个重要步骤,其基础是将砂岩薄片图像包含的矿物颗粒分割到独立区域.不同于一般图像分割问题,砂岩薄片图像中包含大量矿物颗粒,且相邻颗粒之间边界模糊,通用的图像分割方法难以适用.本文利用多角度... 详细信息

砂岩薄片鉴定是矿物学和采矿工程中的一个重要步骤,其基础是将砂岩薄片图像包含的矿物颗粒分割到独立区域.不同于一般图像分割问题,砂岩薄片图像中包含大量矿物颗粒,且相邻颗粒之间边界模糊,通用的图像分割方法难以适用.本文利用多角度砂岩薄片图像,使用卷积神经网络和模糊聚类技术,提出一种3阶段颗粒分割方法.第1阶段,将输入的多角度砂岩图像预分割成超像素集合.第2阶段,根据砂岩矿物特点构建卷积神经网络RockNet,先使用带标签的砂岩矿物颗粒图像库训练RockNet,然后将之用于提取超像素语义特征.第3阶段,提出区域合并方法FCoG,该方法融合多特征用于聚类和合并超像素,并生成最终的矿物颗粒.对采集自多个地区和不同地质年代的砂岩薄片图像数据集进行实验,结果表明本文方法的有效性,其性能明显优于其他分割方法.

关键词：砂岩薄片图像图像分割神经网络模糊聚类特征提取

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基于复杂网络与PCA降维和K-Means聚类探讨治疗COVID-19组方配伍特点

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南京中医药大学学报 2020年第6期36卷 897-901页

作者：倪瑛张一鸣范欣生周丽萍沈俊东王崇骏南京中医药大学中医学院·中西医结合学院江苏省方剂研究重点实验室方剂高技术研究重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用... 详细信息

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用关联规则、药物复杂网络关系和基于主成分分析(PCA)降维和K-Means算法进行药物聚类,分析组方核心药物和配伍规律。结果纳入治疗方剂共639首,共涉及单味中药237味。频繁项集结果显示支持度较高的药物有甘草、杏仁、麻黄、石膏、黄芩、半夏、藿香、茯苓、陈皮、苍术、厚朴、连翘等,主要为宣降肺气药、清肺解毒药、芳香化湿药等,并形成支持度较高的药对、药组如麻黄、杏仁、石膏、黄芩配伍,茯苓、半夏、藿香、陈皮配伍等;频繁且相关结果显示,有些药对支持度不高但关联紧密,如附子、山茱萸、人参,草果、槟榔等组成的药对;复杂网络结果显示以麻黄、杏仁、石膏、甘草、黄芩为核心,与厚朴、苍术、草果、槟榔、茯苓、连翘、半夏、藿香、陈皮等形成紧密关系;聚类分析获得6类药物社团,具有清肺解毒、芳香化湿、辟秽化浊、通腑解毒祛瘀、回阳救逆、补气养阴等配伍特征。结论结合不同的数据挖掘方法可以从不同层面反映COVID-19用药与配伍特点,为中医药治疗疫病提供资料及依据。

关键词： PCA降维 K-Means算法 COVID-19 配伍规律组方用药

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基于线性动态跳帧的深度双Q网络

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计算机学报 2019年第11期42卷 2561-2573页

作者：陈松章晓芳章宗长刘全吴金金闫岩苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间... 详细信息

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间差分误差作为评价优先级的标准.针对这两个问题,该文提出一种基于线性动态跳帧和改进的优先级经验重放的深度双Q网络.该算法使得跳帧率成为一个可动态学习的参数,跳帧率随网络输出Q值的大小线性增长,Agent将根据当前状态和动作来动态地确定一个动作被重复执行的次数,并利用经验池中样本的每个动作的跳帧率和样本的时间差分误差共同决定样本的优先级.最后在Atari 2600游戏中进行实验,结果表明该算法相比于传统动态跳帧和优先级经验重放算法具有更优的效果.

关键词：深度强化学习深度Q网络动态跳帧优先级经验重放

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基于特征点与多网络联合训练的表情识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第4期31卷 552-559页

作者：夏添张毅锋刘袁东南大学信息科学与工程学院南京210096 东南大学-南京通信技术研究院南京211100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进行表情识别的方法.首先基于长度不定的图片序列抽取各帧之间... 详细信息

由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进行表情识别的方法.首先基于长度不定的图片序列抽取各帧之间差异最大化的子集;其次提取该子集中所有图片的特征点坐标进行预处理;再将坐标分别输入微观深度网络(MIC-NN)与宏观深度网络(MAC-NN)进行独立训练;最后基于惩罚MIC-NN与MAC-NN间差异的损失函数联合训练二者后,使用融合网络(FUS-NN)作为最终预测模型.在CK+,Oulu-CASIA,MMI这3个数据集中的实验结果表明,FUS-NN取得了优于绝大部分已知方法 1%～15%的识别率,仅在MMI数据集中落后于最优模型2%;相比之下,该网络的时间复杂度远远小于效果相近的模型,取得了更好的识别效果与计算资源的平衡.

关键词：表情识别深度学习联合训练融合网络

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基于应用视角的缓冲区溢出检测技术与工具

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软件学报 2019年第6期30卷 1721-1741页

作者：司徒凌云王林章李宣东刘杨南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 School of Computer Science and Engineering Nanyang Technological University Singapore 210023 Singapore

缓冲区溢出漏洞是危害最为广泛和严重的安全漏洞之一,彻底消除缓冲区溢出漏洞相当困难.学术界、工业界提出了众多缓冲区溢出漏洞检测技术与工具.面对众多的工具,使用者如何结合自身需求有效地选择工具,进而应用到漏洞的检测与修复、预... 详细信息

缓冲区溢出漏洞是危害最为广泛和严重的安全漏洞之一,彻底消除缓冲区溢出漏洞相当困难.学术界、工业界提出了众多缓冲区溢出漏洞检测技术与工具.面对众多的工具,使用者如何结合自身需求有效地选择工具,进而应用到漏洞的检测与修复、预防与保护、度量与评估等方面,是具体而实际的问题.解决这一问题,需要在各异的用户需求与多样的缓冲区溢出检测技术与工具之间建立一张条理清晰、便于用户理解和使用的映射图谱.站在使用者的立场,在概述缓冲区溢出漏洞类型与特征的基础上,从软件生命周期阶段的检测与修复、缓冲区溢出攻击阶段的预防与保护、基于认识与理解途径的度量与评估这 3 个应用视角,对缓冲区溢出漏洞检测技术与工具进行梳理,一定程度上在用户需求、检测技术与工具之间建立了一张映射图谱.

关键词：软件安全缓冲区溢出漏洞检测攻击防护度量评估

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因子分解机模型的宽度和深度扩展研究

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软件学报 2019年第3期30卷 822-844页

作者：燕彩蓉周灵杰张青龙李晓林东华大学计算机科学与技术学院上海201620 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 Department of Electrical and Computer Engineering University of Florida

因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型... 详细信息

因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型的进一步改进和应用.通过比较FM模型与多项式回归模型和因子分解模型之间的关联关系,阐述FM模型的灵活性和普适性.从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度,总结模型在宽度扩展方面的方法、策略和关键技术.比较和分析了FM模型与其他模型的集成方式和特点,尤其是与深度学习模型的集成,为传统模型的深度扩展提供了思路.对FM模型的优化学习方法和基于不同并行与分布式计算框架的实现进行概括、比较和分析.最后,对FM模型中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.

关键词：因子分解机推荐系统广告点击率预测特征工程深度学习并行与分布式计算

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Android应用测试输入自动生成技术

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中国科学：信息科学 2019年第10期49卷 1234-1266页

作者：王珏蒋炎岩许畅马晓星吕建计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

软件自动化是提高软件生产率的根本途径.由于Android应用快速迭代的开发模式,其对于自动化协助应用开发,尤其是自动化测试,有很高的需求.在自动化测试中,测试输入自动生成是最为关键和资源消耗最大的步骤之一,极大地影响自动化测试的有... 详细信息

软件自动化是提高软件生产率的根本途径.由于Android应用快速迭代的开发模式,其对于自动化协助应用开发,尤其是自动化测试,有很高的需求.在自动化测试中,测试输入自动生成是最为关键和资源消耗最大的步骤之一,极大地影响自动化测试的有效性.由于Android应用独有的特性,自动为其生成测试输入存在独特的挑战.为了应对这一挑战,已有许多Android应用测试输入自动生成技术被提出.本文提出Android应用测试输入自动生成技术的描述框架,包括测试输入自动生成技术的3个维度(分别为搜索空间的表示、候选输入的生成、候选输入的评估),并讨论了测试输入自动生成技术在这3个维度采用策略的两个评价指标(即充分性与高效性).借助这一全新描述框架,本文对已有技术进行分析和总结,讨论现有技术的长处和不足,并对未来可能的研究方向给予展望.

关键词： Android 自动测试输入生成技术描述智能手机

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