检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2020年第5期48卷 1003-1017页

作者：徐超陈勇葛红美何炎祥南京审计大学信息工程学院江苏南京211815 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

审计是党和国家监督体系的重要组成部分,在维护国家财政经济秩序、提高财政资金使用效益、促进廉政建设、保障经济社会健康发展等方面发挥了重要作用.大数据时代的来临引领了审计技术方法的革新,应用大数据技术是实现审计全覆盖目标的... 详细信息

审计是党和国家监督体系的重要组成部分,在维护国家财政经济秩序、提高财政资金使用效益、促进廉政建设、保障经济社会健康发展等方面发挥了重要作用.大数据时代的来临引领了审计技术方法的革新,应用大数据技术是实现审计全覆盖目标的必由之路,大数据审计建设是影响审计事业未来发展的核心技术工程.本文首先介绍了我国现阶段审计信息化建设的意义及发展历程,概括了大数据审计概念、特征及研究现状,探讨了大数据审计面临的新机遇、新挑战,以及对大数据审计在采集、存储、分析和可视化工作中的相关研究等进行了总结、比较和分析,并以蓝天保卫计划、精准扶贫等典型审计类型进行具体应用,最后展望了大数据审计未来发趋势.本文阐述的科学问题研究源于多学科领域交叉,具有鲜明的学科交叉特征,旨在通过交叉研究促进多学科知识融通发展,以期望对相关的理论研究有着重要的借鉴与参考意义.

关键词：大数据审计电子数据信息化

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一种基于时效近邻可信选取策略的协同过滤推荐方法

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计算机科学 2023年第S2期50卷 506-516页

作者：韩志耕范远哲陈耿周婷南京审计大学计算机学院/智能审计学院南京211815 江苏省审计信息工程重点实验室南京211815 南京审计大学会计学院南京211815

传统协同过滤推荐通常基于数据是静态的假设,在数据稀疏时存在推荐精度低下的问题。为解决该问题,一些研究尝试向推荐策略中添加有关用户兴趣变化、推荐能力可信度等补充信息,但对误导或干扰推荐的恶意用户兴趣策略变化和推荐能力波动... 详细信息

传统协同过滤推荐通常基于数据是静态的假设,在数据稀疏时存在推荐精度低下的问题。为解决该问题,一些研究尝试向推荐策略中添加有关用户兴趣变化、推荐能力可信度等补充信息,但对误导或干扰推荐的恶意用户兴趣策略变化和推荐能力波动等异常情况欠缺考虑,系统抗攻击性、推荐稳定性与可信性均难以得到保证。通过引入兴趣时效相似度和推荐信度重估两个概念,提出了一种基于时效近邻可信选取策略的协同过滤推荐方法。该方法充分考虑了影响目标用户近邻筛选质量的用户兴趣异常变化和推荐能力波动两个关键因素,构建了包含时效近邻筛选、可信近邻选取和评分预测3个策略的推荐流程。在MovieLens数据集和亚马逊video game数据集上,利用平均绝对误差,平均预测增量,攻击用户查准率、查全率和调和平均等评估指标,对所提策略与其他6种基准策略进行了比较。结果显示,新策略在推荐精度、抗攻击力和攻击者识别力上均有明显的性能提升。

关键词：协同过滤时效近邻可信近邻推荐精度抗攻击攻击者识别

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基于学生t分布的鲁棒分层模糊算法及其在图像分割中的应用

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电子学报 2017年第7期45卷 1695-1700页

作者：徐超詹天明孔令成张辉南京审计大学工学院江苏南京211815 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

著名的模糊C均值算法(FCM)一直被视为图像分割应用中一个强有力的工具.然而,由于FCM中距离函数选择问题使得其对图像噪声的鲁棒性不足.本文提出了一个新的分层模糊C均值算法,使得传统的模糊C均值算法对于图像噪声和离群点有更好的鲁棒性... 详细信息

著名的模糊C均值算法(FCM)一直被视为图像分割应用中一个强有力的工具.然而,由于FCM中距离函数选择问题使得其对图像噪声的鲁棒性不足.本文提出了一个新的分层模糊C均值算法,使得传统的模糊C均值算法对于图像噪声和离群点有更好的鲁棒性.在此基础上引入了一个更加灵活的函数,即将距离函数本身看作是一个子学生t分布函数.使分层模型具有更好的通用性和灵活性.本文提出的算法可以扩展到其他基于FCM模型的算法实现,以获得更优的鲁棒性.实验结果表明本文提出新的分层模糊C均值算法的鲁棒性确实有效.

关键词：分层算法模糊C均值图像分割学生t分布

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中心线邻域鉴别嵌入算法及其在人脸识别中的应用

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模式识别与人工智能 2015年第12期28卷 1100-1109页

作者：杨章静黄璞张凡龙杨国为南京审计大学工学院南京211815 南京邮电大学计算机学院南京210023

针对边界费舍尔分析在特征提取过程中存在的不足,提出中心线邻域鉴别嵌入(CLNDE)算法,并应用于人脸识别中.CLNDE首先利用样本到类中心线的距离分别构造类内相似矩阵与类间相似矩阵;然后利用构造的相似矩阵计算样本的类间局部散度与类内... 详细信息

针对边界费舍尔分析在特征提取过程中存在的不足,提出中心线邻域鉴别嵌入(CLNDE)算法,并应用于人脸识别中.CLNDE首先利用样本到类中心线的距离分别构造类内相似矩阵与类间相似矩阵;然后利用构造的相似矩阵计算样本的类间局部散度与类内局部散度;最后在最大化样本的类间局部散度的同时最小化类内局部散度,寻求最优投影矩阵.在人脸数据库上实验验证算法的优越性.

关键词：人脸识别特征提取流形学习中心线

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RM-RT^(2)NI:融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型

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计算机科学 2024年第S1期51卷 700-706页

作者：韩志耕周婷陈耿付纯硕陈健南京审计大学计算机学院/智能审计学院南京211815 江苏省审计信息工程与技术协同创新中心南京211815 南京审计大学会计学院南京211815

基于矩阵分解的推荐模型虽然能够处理高维评分数据,但容易遭受评分数据稀疏性的困扰。基于评分和评论的推荐模型通过外加隐藏在评论中的用户偏好与物品属性信息,缓解了评分数据的稀疏性,但在特征提取时大多没有关注评论时效性和可信近... 详细信息

基于矩阵分解的推荐模型虽然能够处理高维评分数据,但容易遭受评分数据稀疏性的困扰。基于评分和评论的推荐模型通过外加隐藏在评论中的用户偏好与物品属性信息,缓解了评分数据的稀疏性,但在特征提取时大多没有关注评论时效性和可信近邻影响力,无法获得更丰富的用户和物品特征。为进一步提高推荐精度,提出了融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型RM-RT^(2)NI。基于评分矩阵,该模型使用矩阵分解提取了用户偏好和物品属性的浅层特征,利用云模型和修正的用户相似度评估模型和新构建的信度评估模型提取出可信近邻影响力;基于评论文本,该模型利用BERT模型获得每条评论的隐表达,利用双向GRU提取评论间的联系,利用新构建的融合时间因子的注意力机制识别各评论的时效贡献度,以获取用户和物品的深层特征。在此基础上,将用户浅层特征、深层特征以及可信近邻影响力特征融合成用户特征,将物品浅层特征和深层特征融合成物品特征,并将它们输入全连接神经网络以预测用户-物品评分。在5组公开数据集上对RM-RM-RT^(2)NI的推荐性能进行了实验评估,结果显示,与7个基线模型相比,RM-RT^(2)NI具有更高的评分预测精度,且RMSE平均降低了3.0657%。

关键词：推荐模型评分矩阵评论文本评论时效可信近邻影响力多特征融合

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基于图割的低景深图像自动分割

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自动化学报 2015年第8期41卷 1471-1481页

作者：刘毅陈圣磊冯国富黄兵夏德深南京审计学院工学院南京210094 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210029

结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field,DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图,并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次,通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘... 详细信息

结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field,DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图,并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次,通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘较连续,模糊部分边缘较弱、连续性较差的特点得到图像初步的前景/背景区域.然后,对前景/背景的颜色和点锐度特征进行高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)建模,结合全局、局部自适应的λ值,对图割算法的Shrinking bias现象进行改善.最后,通过迭代的图割算法对前景/背景区域进行修正.实验结果表明,该模型鲁棒性较高,分割结果更加精确.

关键词：图割低景深点锐度图高斯混合模型

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带准备时间和截止期约束的云服务工作流调度算法

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通信学报 2015年第6期36卷 183-192页

作者：沈虹李小平东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096 南京审计学院金审学院江苏南京210029

带准备时间和截止期约束的云服务工作流费用优化是一个新的云计算资源优化分配问题。分析该NP-hard问题特征,建立相应的整数规划数学模型。构建有效的变量取值概率模型和更新机制,提出高质量初始群体的启发式生成方法;提出混合的分布估... 详细信息

带准备时间和截止期约束的云服务工作流费用优化是一个新的云计算资源优化分配问题。分析该NP-hard问题特征,建立相应的整数规划数学模型。构建有效的变量取值概率模型和更新机制,提出高质量初始群体的启发式生成方法;提出混合的分布估计算法(HEDA),引入个体向全局最优解学习的策略,提高算法的全局搜索和局部优化能力。模拟实验结果表明此提出的方法在合理的CPU时间内可有效减少工作流费用。

关键词：云服务工作流调度分布估计算法

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一种基于局部密度的分布式聚类挖掘算法

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软件学报 2008年第9期19卷 2339-2348页

作者：倪巍伟陈耿吴英杰孙志挥东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096 南京审计学院审计信息工程实验室江苏南京210029

分布式聚类挖掘技术是解决数据集分布环境下聚类挖掘问题的有效方法.针对数据水平分布情况,在已有分布式密度聚类算法DBDC(density based distributed clustering)的基础上,引入局部密度聚类和密度吸引子等概念,提出一种基于局部密度的... 详细信息

分布式聚类挖掘技术是解决数据集分布环境下聚类挖掘问题的有效方法.针对数据水平分布情况,在已有分布式密度聚类算法DBDC(density based distributed clustering)的基础上,引入局部密度聚类和密度吸引子等概念,提出一种基于局部密度的分布式聚类算法——LDBDC(local density based distributed clustering).算法适用于含噪声数据和数据分布异常情况,对高雏数据有着良好的适应性.理论分析和实验结果表明,LDBDC算法在聚类质量和算法效率方面优于已有的DBDC算法和SDBDC(scalable dellsity-based distributed clustering)算法.算法是有效、可行的.

关键词：分布式聚类局部密度聚类局部聚类模型密度吸引子高维数据

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高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测

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计算机科学与探索 2022年第2期16卷 448-457页

作者：詹天明宋博孙乐万鸣华杨国为南京审计大学信息工程学院南京211815 南京审计大学审计信息工程与技术协同创新中心南京211815 南京信息工程大学计算机学院南京210094

高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测... 详细信息

高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。

关键词：高光谱变化检测协同稀疏非局部低秩张量分解

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基于SDN的电邮抵赖源头抑制方法

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通信学报 2016年第9期37卷 55-67页

作者：韩志耕冯霞陈耿南京审计大学工学院江苏南京211815 南京审计大学江苏省公共工程审计重点实验室江苏南京211815 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

受制于现有互联网体系可管控性的丧失,以签收电邮为代表的安全电邮技术仅能对电邮抵赖进行事后检测而无法实施源头抑制。基于SDN(software-defined networking)控制与数据相分离的思想,通过将定制的抵赖抑制单元旁路附加到传统电邮模型... 详细信息

受制于现有互联网体系可管控性的丧失,以签收电邮为代表的安全电邮技术仅能对电邮抵赖进行事后检测而无法实施源头抑制。基于SDN(software-defined networking)控制与数据相分离的思想,通过将定制的抵赖抑制单元旁路附加到传统电邮模型之上,提出一种不破坏现有电邮结构的电邮抵赖源头抑制方法。在给出抵赖抑制单元内嵌的电邮证据绑定协议、抵赖行为检测算法、签收信度评估模型和抑制策略形成算法后,对所提方法在4种交叉场景中进行了有效性测试。实验结果表明,在与当前电邮系统兼容共生的前提下,所提方法能够对电邮抵赖实施有效的源头抑制。

关键词：电邮抵赖源头抑制 SDN 签收电邮

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