检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2025年第2期24卷 107-113页

作者：万家欢鲁蔚锋仲峰磊贾建刚南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023 国铁吉讯科技有限公司北京100081

受益于物联网技术和边缘计算技术的快速发展,车辆边缘计算逐渐成为研究热点。然而在车联网中,终端车辆受限于自身计算能力和通信资源,难以执行计算密集或低延迟要求的应用程序,因而有效的车辆边缘任务卸载策略至关重要。此外,虽然任务... 详细信息

受益于物联网技术和边缘计算技术的快速发展,车辆边缘计算逐渐成为研究热点。然而在车联网中,终端车辆受限于自身计算能力和通信资源,难以执行计算密集或低延迟要求的应用程序,因而有效的车辆边缘任务卸载策略至关重要。此外,虽然任务卸载可以为用户带来收益,但是也会产生额外的任务卸载成本,而任务卸载成本是服务购买者最关心的问题之一。考虑了任务卸载成本问题,采用李雅普诺夫优化方法保证了任务队列的稳定性,在最终求解过程中,将任务卸载成本问题转化为TSP问题,并基于模拟退火算法,提出了最小化成本的任务卸载算法,并进行求解。实验结果表明,相比于其他卸载算法,MCTOA可降低25%的任务卸载成本,同时增加了近20%的系统吞吐量,在车联网任务卸载成本问题上,该算法能够保证任务队列的稳定性,最小化任务卸载成本。

关键词：车辆边缘计算任务卸载李雅普诺夫优化模拟退火算法

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纹影法探究液体流场的压缩系数

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大学物理实验 2025年第2期38卷 25-31页

作者：曲蔚淳金佳贤杨光辉陈睿佳孟文娟李斌南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023 南京邮电大学理学院江苏南京210023

为了克服传统测量技术的局限性,实现液体压缩系数的定量测量,通过结合超声波表征技术和纹影成像技术,设计并实现了一套高精度、非接触式的液体压缩系数测量系统。该系统利用计算机图像处理技术,显著提升了实验数据的精度,并有效排除了... 详细信息

为了克服传统测量技术的局限性,实现液体压缩系数的定量测量,通过结合超声波表征技术和纹影成像技术,设计并实现了一套高精度、非接触式的液体压缩系数测量系统。该系统利用计算机图像处理技术,显著提升了实验数据的精度,并有效排除了测量过程中的外界干扰。引入了机器学习,基于神经网络算法深入分析了化学溶液的压缩系数与其密度和超声波波长之间的内在联系,并构建了相应的预测模型。研究结果为液体物理性质的精密测量提供了新的实验方法,同时为相关领域的进一步研究和实际应用提供了坚实的数据支撑和理论基础。

关键词：纹影成像法液体压缩系数非接触式测量机器学习算法

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AP-IS:面向多模态数据的智能高效索引选择模型

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自动化学报 2025年第2期51卷 457-474页

作者：乔少杰刘晨旭韩楠徐康镭蒋宇河元昌安吴涛袁冠成都信息工程大学软件工程学院成都610225 成都信息工程大学管理学院成都610225 南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室南宁530100 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116

现有的索引选择方法存在诸多局限性.首先,大多数方法考虑场景较为单一,不能针对特定数据模态选择合适的索引结构,进而无法有效应对海量多模态数据;其次,现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价,无法有效应对动态的工作负载.针对上述问... 详细信息

现有的索引选择方法存在诸多局限性.首先,大多数方法考虑场景较为单一,不能针对特定数据模态选择合适的索引结构,进而无法有效应对海量多模态数据;其次,现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价,无法有效应对动态的工作负载.针对上述问题,提出一种面向多模态数据的智能高效索引选择模型APE-X DQN(Distributed prioritized experience replay in deep Q-network),称为AP-IS(APE-X DQN for index selection).AP-IS设计了新型索引集编码和SQL语句编码方法,该方法使AP-IS在感知多模态数据的同时兼顾索引结构本身的特性,极大地降低了索引的存储代价.APIS集成新型索引效益评估方法,在优化强化学习奖励机制的同时,监控数据库工作负载的执行状态,保证动态工作负载下AP-IS在时间和空间上的优化效果.在真实多模态数据集上进行大量实验,验证了AP-IS在工作负载的延迟、存储代价和训练效率等方面的性能,结果均明显优于最新索引选择方法.

关键词：智能数据库多模态数据索引选择强化学习执行计划

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面向无人机航拍图像的YOLOv8目标检测改进算法

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计算机科学 2025年第4期52卷 202-211页

作者：胡惠娟秦一锋徐鹤李鹏南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心南京210023

针对无人机视角下航拍图像目标检测中存在的目标尺度变化多样、背景复杂、小目标聚集以及无人机平台计算资源受限等问题,提出了一种改进YOLOv8目标检测算法YOLOv8-CEBI。首先,在骨干网络引入轻量级Context Guided模块,显著降低模型参数... 详细信息

针对无人机视角下航拍图像目标检测中存在的目标尺度变化多样、背景复杂、小目标聚集以及无人机平台计算资源受限等问题,提出了一种改进YOLOv8目标检测算法YOLOv8-CEBI。首先,在骨干网络引入轻量级Context Guided模块,显著降低模型参数量与计算量,同时引入多尺度注意力机制EMA,捕获细粒度空间信息,提升对小目标和在复杂背景下的检测能力。其次,引入加权双向特征金字塔网络BiFPN,对颈部进行改造,在保持参数成本的前提下,增强多尺度特征融合能力。最后利用Inner-CIOU损失函数生成辅助边框以更精准地计算损失并加速边界框回归过程。在VisDrone数据集上进行实验,结果表明,与原始YOLOv8s算法相比,改进方法参数量减少51.3%,运算量减少28.5%,mAP50提升1.6%。所提模型在轻量化的同时提升了精度,取得了在减少计算资源与保证精度之间的平衡。

关键词：无人机航拍图像注意力机制损失函数轻量化

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多源认知知识融合的情感支持对话模型

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东北师大学报(自然科学版) 2025年第1期57卷 82-90页

作者：张伟庆邱莉榕张熙北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

提出了一种新颖的模型架构MDES.首先利用心理健康对话样例知识补充背景语义信息,结合情感强度计算过滤知识噪声;然后使用常识知识推断用户情感状态,并建模用户的情感状态过渡信息;最后,在公开基准数据集ESConv上进行了实验.结果表明,MDE... 详细信息

提出了一种新颖的模型架构MDES.首先利用心理健康对话样例知识补充背景语义信息,结合情感强度计算过滤知识噪声;然后使用常识知识推断用户情感状态,并建模用户的情感状态过渡信息;最后,在公开基准数据集ESConv上进行了实验.结果表明,MDES已经实现了最先进的性能.

关键词：情感支持对话多源认知知识知识噪声情感状态过渡

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以服务满意度为目标的车载边缘计算调度优化

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小型微型计算机系统 2025年第05期 1216-1223页

作者：徐佳范露露刘婧怡申佳胤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国铁吉讯科技有限公司

随着5G网络的快速发展和物联网技术的普及，计算密集型和延迟敏感型应用蓬勃发展.传统移动边缘计算通常依赖固定基础设施进行计算卸载.然而，在实际应用中，由于用户的移动性、资源需求动态性和地域差异性，边缘服务器的负载表现出高动... 详细信息

随着5G网络的快速发展和物联网技术的普及，计算密集型和延迟敏感型应用蓬勃发展.传统移动边缘计算通常依赖固定基础设施进行计算卸载.然而，在实际应用中，由于用户的移动性、资源需求动态性和地域差异性，边缘服务器的负载表现出高动态性和不平衡性.本文提出由运营商统一调度车载边缘服务器为区域提供计算卸载服务，形式化了区域满意度最大化问题，在行驶时间的限制下，最大化所有区域的满意度.将问题转变为一个拟阵约束下的子模函数最大化问题，利用近似算法对该问题进行求解，并从理论上证明了该算法的近似度.仿真实验结果表明，本文提出的算法具有较优的性能，相比对比算法，平均满意度提高了52.98%.

关键词：移动边缘计算车载边缘计算计算卸载近似算法

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基于麻雀搜索算法的混合神经网络模型及其血糖预测应用

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数据采集与处理 2025年第2期40卷 485-500页

作者：徐鹤许硕洋季一木南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心南京210023

糖尿病是当今危害人类健康的常见疾病之一,有效管理和控制血糖对患者至关重要。传统的血糖预测模型大多为单一的深度学习模型,存在精度不足或效率太低的缺陷,制约了其在实际应用中的效果,为此,本文提出了一种基于麻雀搜索的混合神经网... 详细信息

糖尿病是当今危害人类健康的常见疾病之一,有效管理和控制血糖对患者至关重要。传统的血糖预测模型大多为单一的深度学习模型,存在精度不足或效率太低的缺陷,制约了其在实际应用中的效果,为此,本文提出了一种基于麻雀搜索的混合神经网络模型,将其应用到血糖预测中。该模型结合了时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU),是基于端到端方式训练的时序神经网络,根据患者的血糖水平历史记录预测血糖。为确保该模型的泛化能力,使用两个不同来源的数据集进行验证。首先,对多源时序监测数据的特征采样频率进行设定,时间间隔为5 min,接着对数据做平滑处理和标准化,并通过TCN对时序数据捕捉时序模式和依赖特征;然后通过构建基于注意力机制的GRU(GRU⁃Attention)模型进一步提取特征并建模;最后使用麻雀搜索算法对TCN和GRU⁃Attention模型进行超参数优化,实现血糖预测模型。为了证明本文所提模型的有效性,将其预测结果与其他模型进行对比,包括LSTM、ARIMA和RNN等。研究结果表明,提出的基于麻雀搜索算法的TCN和GRU⁃Attention模型在血糖值预测任务中表现良好,两个数据集的均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.552和0.402、0.531和0.388,均优于其他模型。

关键词：血糖预测麻雀搜索算法注意力机制时域卷积网络门控循环单元

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基于ECA-CNN的混合指纹室内定位方法

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计算机研究与发展 2024年第2期61卷 428-440页

作者：王正康骆冰清南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023

在指纹法的定位中,指纹特征和定位模型是影响定位精度的2个关键因素.在指纹特征的选取方面,可见光强度稳定性较高,但位置特征区分度低;无线信号强度区分度较高,但波动性较强.在定位模型的构建方面,基于卷积神经网络(convolutional neura... 详细信息

在指纹法的定位中,指纹特征和定位模型是影响定位精度的2个关键因素.在指纹特征的选取方面,可见光强度稳定性较高,但位置特征区分度低;无线信号强度区分度较高,但波动性较强.在定位模型的构建方面,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的定位模型在特征提取时不能有效地突出重要特征.针对上述问题,提出一种基于ECA-CNN的混合指纹室内定位方法(hybrid fingerprint indoor localization method based on ECA-CNN, ECACon-HF).首先,利用可见光强度和低功耗蓝牙(Bluetooth low energy, BLE)接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)来构建混合指纹,降低BLE指纹不稳定的影响,并增强不同位置之间的区分度.同时,基于高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块改进CNN定位模型,ECA能够通过跨通道交互策略自适应地提取指纹中的重要信息,抑制指纹中的环境干扰,增强混合指纹特征表达能力,更有效地利用混合指纹优势.实验结果显示,ECAConHF在构建的混合指纹库上可以达到0.316 m的定位精度,高于在单一指纹上的精度;并且基于同一指纹库,ECACon-HF相比其他室内定位方法,定位精度具有明显优势.

关键词：室内定位混合指纹可见光强度注意力机制低功耗蓝牙

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基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络的事件关系抽取方法

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数据分析与知识发现 2023年第5期7卷 92-104页

作者：徐康余胜男陈蕾王传栋南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210003

【目的】解决事件关系抽取中因缺少大规模高质量的标注数据以及事件关系复杂的语言表达模式而导致的现有方法难以捕获结构化事件知识的问题。【方法】提出一种基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络模型,利用预训练BERT模型编码文本特... 详细信息

【目的】解决事件关系抽取中因缺少大规模高质量的标注数据以及事件关系复杂的语言表达模式而导致的现有方法难以捕获结构化事件知识的问题。【方法】提出一种基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络模型,利用预训练BERT模型编码文本特征,将其输入图卷积网络中学习词之间的句法依存关系以增强文本表示,引入多头注意力机制对不同依赖特征加以区分,再利用分段最大池化操作提取结构信息,然后组合多个段的池化结果作为事件对的关系特征,使用关系特征进行自适应聚类生成伪类别标签,并将其作为自监督信息,通过迭代的自监督训练模式优化事件关系特征。【结果】在TACRED和FewRel数据集上进行实验,B3-F1相较于最好的基线模型分别提高了2.1和1.2个百分点。【局限】该模型将句法依存树当作无向图处理,未考虑边的方向和依赖边的标签信息。【结论】本文所提基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络模型能有效增强文本的表征效果,为缺少标注数据的事件关系抽取提供了一种自监督学习框架。

关键词：事件关系抽取 BERT 自监督模型图卷积网络多头注意力机制

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面向软件供应链的异常分析方法综述

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软件学报 2023年第6期34卷 2606-2627页

作者：葛丽丽帅东昕谢金言张迎周薛渝川杨嘉毅密杰卢跃南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院江苏南京210023

软件在国民经济的各个领域占据越来越重要的地位.万物互联的大背景下,信息之间的交互、分析、协同变得越来越普遍,程序/软件之间的依赖关系逐渐增多,这使得人们对系统可靠性和健壮性提出了更高的要求.由开源组件和第三方组件构成的软件... 详细信息

软件在国民经济的各个领域占据越来越重要的地位.万物互联的大背景下,信息之间的交互、分析、协同变得越来越普遍,程序/软件之间的依赖关系逐渐增多,这使得人们对系统可靠性和健壮性提出了更高的要求.由开源组件和第三方组件构成的软件供应链,其所面临的安全问题近年来成为了学术界和工业界共同关注的焦点.库函数作为开源软件的重要组成部分,与软件供应链安全有着密切的联系.为了提高软件开发效率,软件库或应用程序编程接口(API)在程序编写过程中会被频繁使用,但库函数中存在的错误或漏洞可能会被攻击者利用,从而损害软件供应链安全.这些错误或漏洞往往与库函数中存在的异常有关,因此,从精度和效率两方面对适用于库函数的异常分析方法进行总结归纳,对于每种异常分析方法的基本思想和重要过程进行阐述,并针对库函数异常分析面临的挑战给出初步解决思路.对软件供应链中的库函数进行异常分析,有助于增强软件系统的健壮性,进而保障软件供应链的安全.

关键词：软件供应链异常分析库函数精度优化效率优化函数摘要

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