检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 472-487页

作者：张啸剑张雷雷张治政河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450016

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户... 详细信息

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED.该算法能够同时处理同分布与非同分布的联邦数据类型;不同于现有的固定裁剪设置方法,ULDP-FED算法采用裁剪阈值动态衰减策略来实现高斯机制造成的误差与裁剪造成的偏差之间的均衡;为了节省用户手中的隐私预算,该算法通过遍历用户所有历史本地噪音梯度更新来寻找当前轮本地梯度更新的替代更新.若存在高度相似的历史更新,用户只需要上传该历史梯度更新的索引即可,进而减少了用户与服务器之间的通信代价.ULDP-FED算法与现有算法在MNIST和CIFAR 10数据上的实验结果表明,其模型精度均高于同类方法.

关键词：差分隐私用户级别差分隐私联邦学习联邦优化本地梯度更新

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基于全局-局部协同增强的遥感目标检测

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激光与光电子学进展 2025年第4期62卷 321-328页

作者：张众维郭芙蓉刘树东天津城建大学计算机与信息工程学院

为了提高遥感图像中各类目标的检测性能，提出一种基于LSKNet-S的改进算法。该算法通过融合不同层级感受野的特征，大幅提升了网络对遥感目标的检测能力。首先，设计了一个多尺度特征融合模块，通过改进多层感知器增强模型对全局上下文... 详细信息

为了提高遥感图像中各类目标的检测性能，提出一种基于LSKNet-S的改进算法。该算法通过融合不同层级感受野的特征，大幅提升了网络对遥感目标的检测能力。首先，设计了一个多尺度特征融合模块，通过改进多层感知器增强模型对全局上下文信息的提取能力。同时，引入轻量级局部视觉中心模块，以提高模型对局部特征的感知能力。两者结合，实现了模型对多尺度特征的有效提取和融合。其次，在检测头中引入用于尺度增强的上采样操作，通过提高特征图的分辨率，使模型能够更好地捕捉遥感图像中各类目标的细节信息。实验结果表明，所提算法在HRSC2016数据集上的平均精度均值（mAP）相比原模型提升了3.43百分点，在DIOR-R数据集上的mAP较原模型提升了1.12百分点，且均优于目前主流算法，验证了所提算法在遥感目标检测场景中的有效性。

关键词：图像处理遥感图像目标检测多尺度特征融合上采样策略

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基于强化学习的无人机通信感知一体化能耗优化

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 23-28,51页

作者：李新民张徐浩刘易阳曹辉张晓强成都大学计算机学院成都610100 西南科技大学信息工程学院绵阳621000

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户... 详细信息

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户通信速率和目标感知波束图增益约束下,通过构建与无人机能耗、发射波束和通信速率相关的线性加权奖励函数,以实现智能化的无人机功率分配和轨迹设计,从而最小化无人机通信感知一体化系统的能耗。仿真结果表明,该方案相较于基准方案降低了12.36%~21.08%的无人机能耗,并拥有更优的收敛性能。

关键词：通信感知一体化无人机强化学习能耗优化

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基于同态加密和群签名的可验证联邦学习方案

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 758-768页

作者：李亚红李一婧杨小东张源牛淑芬兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730000 电子科技大学计算机与工程学院成都610054 西北师范大学计算机工程学院兰州730000

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问... 详细信息

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问题,该文提出一种面向联邦学习的可验证隐私保护批量聚合方案。首先,该方案基于Boneh-Lynn-Shacham(BLS)动态短群聚合签名技术,保护了客户端与路边单元(RSU)交互过程中的数据完整性,确保全局梯度模型更新与共享过程的不可篡改性。当出现异常结果时,方案利用群签名的特性实现车辆的可追溯性。其次,结合改进的Cheon-Kim-Kim-Song(CKKS)线性同态哈希算法,对梯度聚合结果进行验证,确保在联邦学习的聚合过程中保持客户端梯度的机密性,并验证聚合结果的准确性,防止服务器篡改数据导致模型训练无效的问题。此外,该方案还支持车辆在部分掉线的情况下继续更新模型,保障系统的稳定性。实验结果表明,与现有方案相比,该方案在提升数据隐私安全性和结果的可验证性的同时,保证了较高效率。

关键词：隐私保护联邦学习车载自组网可验证聚合群签名

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OpenPerf:面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系

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计算机学报 2025年第3期48卷 632-649页

作者：韩凡宇毕枫林张琰彬李晖游兰王伟钱卫宁周傲英华东师范大学数据科学与工程学院上海200062 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性... 详细信息

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性标准。当前,关于开源生态的研究大多基于某一项具体的研究点展开分析而缺少对开源生态基准体系的构建,一个开源项目处于怎样的发展位置、企业开源程序办公能力处于行业什么位置、开发者活跃度、项目影响力等基础数据与评价,都是数据使用方迫切需要的开源领域知识。为了解决开源领域“有数据无基准”的局面,本文提出一种面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系(OpenPerf)。该体系自下而上主要包含数据科学任务类基准、指数类基准以及标杆类基准,旨在为学术界、工业界提供不同的基准参考。本文定义了9个数据科学任务类基准,给出了3项典型的数据科学任务类基准测试结果、2项指数类基准以及1项标杆类基准,其中2项指数类基准被中国电子技术标准化研究院作为开源社区治理的评估标准。数据科学任务类基准主要应用于学术界,为不同研究方向的研究者提供自己擅长的研究领域的基准。指数类基准主要面向企业界,企业界可以通过影响力和活跃度等基准数据了解当前企业开源程序办公能力所处的行业位置以及旗下开源项目所处的发展位置。标杆类基准是一种可测量的业界最佳水平的成绩,用来比较参考尺度。最后,通过3个应用在阿里、蚂蚁以及华东师范大学等国内知名公司和高校的实际案例验证了OpenPerf在推动开源生态可持续发展中所起到的关键作用。

关键词：基准测试开源生态可持续发展基准任务应用案例

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颜色一致性的无人机航拍低光照图像增强算法

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北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1096-1106页

作者：王殿伟刘旺房杰许志杰西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 哈德斯菲尔德大学计算机与工程学院哈德斯菲尔德HD13DH

针对无人机(UAV)在低光照条件下拍摄的图像存在亮度低、视觉效果差等问题,建立了无人机航拍低光照数据集,提出了一种颜色一致性的无人机航拍低光照图像增强算法。在亮度增强阶段,构建亮度增强网络(BENet)来增强图像的亮度,利用颜色学习... 详细信息

针对无人机(UAV)在低光照条件下拍摄的图像存在亮度低、视觉效果差等问题,建立了无人机航拍低光照数据集,提出了一种颜色一致性的无人机航拍低光照图像增强算法。在亮度增强阶段,构建亮度增强网络(BENet)来增强图像的亮度,利用颜色学习网络(CNet)模块和金字塔颜色嵌入(PCE)模块将图像的颜色特征和内容特征相结合,避免增强后的图像出现颜色失真;在图像校正阶段,构建基于域转移的校正网络,使用自建的数据集训练网络,借助光照良好图像来校正亮度增强阶段增强后的图像,减少噪声对图像的影响,得到增强后的图像。实验结果表明:所提算法可提升图像亮度,避免出现噪声放大和颜色失真的问题,在客观指标上,整体优于对比算法,同时还能提升目标检测算法在夜间的检测性能。

关键词：低光照图像增强无人机航拍图像亮度增强颜色一致图像去噪

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生物序列比对动态规划算法的统一形式化构造与Isabelle验证

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 119-131页

作者：石海鹤蓝孙文刘日明石海鹏王岚钟林辉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 江西师范大学软件学院南昌330022

序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,... 详细信息

序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,甚少涉及算法可信性的研究.从生物序列比对问题的形式化规约出发,通过深入分析问题的性质,刻画问题求解的本质特征,借助形式化方法PAR(partition andrecursion)设计了序列比对动态规划算法的统一构造框架seqAlign;展示了应用该框架构造序列数为3的多序列比对算法的过程,并使用Isabelle定理证明器对构造结果进行形式化验证;利用PAR平台生成了该算法的C++可执行程序,进一步分析了由seqAlign框架机械化构造其他类型序列比对算法的过程.通过严密的规约精化和形式验证,有效地保证了生成算法的可信性;开发的seqAlign框架提供了序列比对问题类的通用求解方案,显著提高了序列比对算法族生成的效率.研究结果在生物序列分析中序列比对问题上的成功应用,从方法学和实践上可为复杂生物信息学领域高可靠算法的构造提供参考.

关键词：序列比对 PAR方法形式构造 Isabelle定理证明器

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融合注意力与多尺度特征的遥感图像配准

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 275-285页

作者：倪力政陈颖李翔邓修涵马腾上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

针对遥感图像地理信息复杂多变、局部细节与上下文信息难以被充分提取,以及部分配准模型精度较低、用时较长等问题,提出了一种融合注意力与多阶尺度特征的配准模型,在特征提取阶段引入Transformer与逆残差结构结合的轻量级卷积网络,通... 详细信息

针对遥感图像地理信息复杂多变、局部细节与上下文信息难以被充分提取,以及部分配准模型精度较低、用时较长等问题,提出了一种融合注意力与多阶尺度特征的配准模型,在特征提取阶段引入Transformer与逆残差结构结合的轻量级卷积网络,通过嵌入混合注意力块加深对通道空间信息的关注,进一步地,为了更有效地捕获上下文特征信息,使用增强注意力的多尺度扩张卷积模块进行深层次过滤提取,以获取更精细和丰富的特征语义图。在匹配阶段采用互相关最优加权的双向匹配方法,计算密集对应关系得到双向参数,并通过参数回归网络加权合成最终变换参数,仿射变换完成图像配准。实验结果表明,关键点正确估计的比例系数为0.03、0.05和0.1的情况下,在三个数据集上的配准精度达到61.9%、86.2%、93.6%,而平均配准时间仅为1.05 s,证明了该模型有效提升遥感图像配准的精度和效率。

关键词：遥感图像配准上下文特征增强注意力双向匹配

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融合预训练模型与注意力的事件抽取方法

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 130-140页

作者：肖立中殷晨旭上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

事件抽取旨在从大量无结构的文本中抽取出结构化的事件信息,然而现有的研究工作存在难以抽取重叠角色,子任务间缺乏交互以及语义特征表达能力不足的问题。针对上述问题提出了一种中文事件抽取模型PACJEE(pre-trained language model and... 详细信息

事件抽取旨在从大量无结构的文本中抽取出结构化的事件信息,然而现有的研究工作存在难以抽取重叠角色,子任务间缺乏交互以及语义特征表达能力不足的问题。针对上述问题提出了一种中文事件抽取模型PACJEE(pre-trained language model and attention mechanism based Chinese joint event extraction)。该模型采用预训练语言模型RoBERTa来提取文本特征,对文本进行事件类型分类,在触发词识别阶段,将提取到的事件类型先验特征与文本特征进行融合,并且使用自注意力机制获取内部特征相关性,在论元角色分类阶段引入卷积神经网络与注意力机制来加强触发词特征的表达能力,通过多层指针标注进行重叠角色的识别。该方法在中文数据集ACE2005和DuEE上进行了实验分析,结果显示,相较于基准方法,在触发词分类上的F1值分别提升1.6和0.5个百分点,在论元角色分类上的F1值分别提升3.3和2.5个百分点,说明该模型能显著提升事件抽取效果,并且在一定程度上提升了对角色重叠事件的识别准确率。

关键词：事件抽取角色重叠特征融合注意力机制

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双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密

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光学精密工程 2025年第4期33卷 624-640页

作者：贾静雯张钊周红艳陈雪波辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图... 详细信息

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密算法。首先,通过Lorenz超混沌系统优化Arnold算法,提高安全性。其次,利用6D超混沌系统改进压缩感知的测量矩阵,减少空间资源和传输成本。再次,采用具有大密钥空间和高安全性的6D超混沌系统进行置乱,提高安全性。最后,利用Fibonacci Q矩阵分块扩散,增强不可预测性。此外,在图像重建中引入2D投影梯度嵌入解密算法,与传统重建算法相比,具有更高的安全性和计算效率。实验结果表明:信息熵均超过7.999,更接近理想值8,相关系数接近0,像素数变化率和统一变化率接近理想值99.6094%和33.4635%。在有效保护图像安全性和完整性的同时,具有很强的抗统计攻击和差分攻击能力以及更好的鲁棒性。

关键词：图像加密混沌系统压缩感知 Fibonacci Q矩阵

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