检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第7期61卷 306-314页

作者：刘奎唐慧萍苏本跃安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246000 铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244000

针对在远距离复杂场景下红外小目标尺寸和形状差异大、检测精度欠佳的问题,提出了一种基于门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测模型。为了解决复杂场景下目标尺寸差异的问题,通过在U-Net下采样过程中使用门控快速傅里叶卷积(gated f... 详细信息

针对在远距离复杂场景下红外小目标尺寸和形状差异大、检测精度欠佳的问题,提出了一种基于门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测模型。为了解决复杂场景下目标尺寸差异的问题,通过在U-Net下采样过程中使用门控快速傅里叶卷积(gated fast Fourier convolution,GFFC)模块提取多尺度的全局和局部特征,为提升模型在不同复杂程度数据集上的训练效果,利用超参数门控调节网络对目标全局和局部特征的权重,以平衡对全局和局部特征的需求。为解决红外小目标形状差异的问题,采用了高频特征融合(high-frequency feature fusion,HFF)模块,进一步提取高频子带特征,增强红外小目标细节纹理信息。在SIRST和IRSTD数据集上的实验结果表明,相比基准UCF方法,提出的方法在两个数据集的评价指标下分别提升了0.83个百分点、0.40个百分点和5.18个百分点、0.23个百分点,证明了该方法的有效性。

关键词：门控快速傅里叶卷积高频特征融合红外小目标检测

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面向图神经网络的节点重要性排序研究进展

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 877-900页

作者：曹璐丁苍峰马乐荣延照耀游浩洪安琪延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务,对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络(GNN)作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在... 详细信息

节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务,对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络(GNN)作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在节点重要性排序任务中,GNN能够充分利用图结构信息和节点特征进行节点重要性的评估。相比于传统的节点排序方法,GNN可以更好地处理图结构数据的多样性和复杂性,捕捉节点间的复杂关联和语义信息,并自动学习节点特征表示,减少手工特征工程的偏差,提升节点重要性排序任务的准确性。因此,基于图神经网络的方法已成为节点重要性研究的主流方向。对近年来图神经网络的节点排序方法进行分类和综述。梳理了节点排序、图神经网络及经典节点重要性度量指标的核心概念。全面总结了基于图神经网络的节点重要性方法的最新进展,并根据基础图神经网络及其衍生的变体,将节点重要性排序方法分为基础图神经网络、图卷积神经网络、图注意力网络和图自编码器四类。同时,分析这些方法在社交网络、交通网络和知识网络等下游任务中的性能表现。对现有研究进行全面总结,分析现有方法的时间复杂度、优点、局限性和性能,并根据现有研究的不足讨论未来的研究方向。

关键词：节点重要性节点排序图神经网络表示学习

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融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法

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信息安全研究 2025年第2期11卷 130-138页

作者：曾庆鹏贺述明柴江力南昌大学数学与计算机学院南昌330031

恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从... 详细信息

恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从不同模态中提取和融合特征,实现对恶意TLS流量的检测.首先,通过专家经验进行特征工程,从加密流量中提取关键特征,包括协议版本、加密套件和证书信息等,对这些特征进行处理后将其转化为2维图像表示,再利用ResNet对这些图像进行编码,以提取图像的特征.其次,使用加密流量预训练的BERT对TLS流进行编码,从中学习到TLS流的上下文和语义特征.此外,使用LSTM对加密流量的包长度分布序列进行编码,以捕捉时序特征.最后通过特征融合技术整合不同模态特征,利用反向传播算法自动学习并优化模型的权重参数,以准确预测恶意TLS流量.实验结果表明,该方法在DataCon2020数据集上准确率、精确率、召回率和F1值分别达到94.94%,94.85%,94.15%和94.45%,显著优于传统机器学习和深度学习方法.

关键词：加密流量网络安全入侵检测多模态深度学习

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神经网络分岔动力学综述

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自动化学报 2025年第1期51卷 72-89页

作者：肖敏陆云翔虞文武郑卫新南京邮电大学自动化学院、人工智能学院南京210023 东南大学数学学院南京211189 西悉尼大学计算机、数据与数学学院悉尼NSW 2751澳大利亚

自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来,神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注.首先,回顾四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用.接着,综述近三十年来关于整数阶神经网络(Integer-order neural networks,IONNs)、... 详细信息

自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来,神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注.首先,回顾四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用.接着,综述近三十年来关于整数阶神经网络(Integer-order neural networks,IONNs)、分数阶神经网络(Fractional-order neural networks,FONNs)、超数域神经网络(Supernumerary-domain neural networks,SDNNs)以及反应扩散神经网络(Reaction-diffusion neural networks,RDNNs)分岔动力学的相关研究成果.分析诸多组合因素,包括节点规模、耦合情形、拓扑结构、系统阶次、复值、四元数、八元数、扩散、时滞、随机性、脉冲、忆阻、激活函数等对神经网络分岔动力学的影响,并展示神经网络在多个领域的广泛应用.最后,对神经网络分岔动力学所面临的挑战以及未来的研究方向进行总结和展望.

关键词：神经网络时滞非线性动力学稳定性分岔周期性混沌

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基于模糊强化学习的云计算虚拟机调度策略

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 56-65页

作者：余世瑞姜春茂哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118

针对云计算数据中心中,低效的资源管理产生的高能耗问题,提出一种基于模糊的(Q-learning(λ))强化学习算法,通过处理虚拟机放置(VMP)问题来解决云计算数据中心的高能耗开销问题。将当前状态下的虚拟机数量以及物理机利用率作为输入状态... 详细信息

针对云计算数据中心中,低效的资源管理产生的高能耗问题,提出一种基于模糊的(Q-learning(λ))强化学习算法,通过处理虚拟机放置(VMP)问题来解决云计算数据中心的高能耗开销问题。将当前状态下的虚拟机数量以及物理机利用率作为输入状态传入模糊控制器,并与强化学习(RL)算法相结合来执行对应相关的策略。该算法能够动态地将相关虚拟机分配到所对应的物理服务器上并且能够减少虚拟机迁移次数,优化资源利用率,在满足用户服务级别协议(SLA)的同时降低能源消耗。该算法能够应对工作负载波动的情况,并在满足SLA的期望服务质量(QoS)需求的同时,提供合适的VM部署(初始或重新映射)。实验结果显示,与Q-learning、Q-learning(λ)、Greedy和PSO放置算法相比,基于模糊的Q-learning(λ)算法的能源消耗显著减少且具有更快的收敛速度和一定的实用价值。

关键词：云计算虚拟机放置强化学习模糊系统

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新质生产力、创业活跃度与现代化产业体系建设

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统计与决策 2025年第1期41卷 5-11页

作者：谢国根蒋诗泉赵春艳铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244000 铜陵学院会计学院安徽铜陵244000

作为一种符合新发展理念的先进生产力,新质生产力对现代化产业体系建设的推动作用愈发明显。文章基于2013—2022年我国30个省份的面板数据,在测算新质生产力水平与现代化产业体系建设水平的基础上,采用中介效应模型、门槛效应模型和空... 详细信息

作为一种符合新发展理念的先进生产力,新质生产力对现代化产业体系建设的推动作用愈发明显。文章基于2013—2022年我国30个省份的面板数据,在测算新质生产力水平与现代化产业体系建设水平的基础上,采用中介效应模型、门槛效应模型和空间杜宾模型实证考察了新质生产力对现代化产业体系建设的影响效应与作用机制。结果显示:新质生产力能够显著推动现代化产业体系建设。从作用机制来看,提升创业活跃度是新质生产力赋能现代化产业体系建设的重要渠道。门槛效应模型和空间杜宾模型的回归结果显示,新质生产力的积极影响存在边际效应非线性递增特征和空间溢出效应。异质性检验结果显示,新质生产力对非资源型省份、市场化程度较高省份和东部地区省份现代化产业体系建设的推动作用更强。

关键词：新质生产力现代化产业体系创业活跃度空间溢出效应

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基于线性自抗扰控制的统一潮流控制器次同步振荡抑制策略

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电力建设 2025年第2期46卷 151-159页

作者：刘一琦黄旭王天昊郑钧元东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨市150040

大规模双馈风电场经串补线路并网容易引发次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO),造成风机脱网,严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此,提出一种应用统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)附加阻尼控制抑制SSO的... 详细信息

大规模双馈风电场经串补线路并网容易引发次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO),造成风机脱网,严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此,提出一种应用统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)附加阻尼控制抑制SSO的控制方法。该方法设计了一种解耦型线性自抗扰控制器(linear active disturbance rejection control,LADRC),通过线性状态观测器实时估计系统中的次同步扰动,并引入延时补偿环节,消除信号传输中的通信延时。基于改进型LADRC设计了UPFC的附加阻尼控制器,使得UPFC在系统中呈正阻尼状态,抑制次同步振荡,并且提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。最后,在MATLAB/Simulink仿真软件中搭建双馈风电场经串补线路并网仿真模型,仿真结果表明,所提方法能够在不同串补度、风速、并网风机数目下有效抑制次同步振荡,可为研究我国双馈风电场远距离并网类似问题提供参考。

关键词：双馈风电场串补线路次同步振荡(SSO) 线性自抗扰控制(LADRC)

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基于关系提示的单模块单步骤实体关系抽取方法研究

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西安交通大学学报 2025年第3期59卷 222-234页

作者：刘辉张智王启源国防科技大学电子对抗学院合肥230037 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对现有关系三元组抽取方法由于忽略关系本身的关系语义信息以及三元组中元素的相互依赖和不可分性所导致的抽取效果不佳问题,提出了一种基于关系提示的实体关系抽取方法。在构建单模块单步关系三重抽取模型(RPSS)的基础上,考虑不同层... 详细信息

针对现有关系三元组抽取方法由于忽略关系本身的关系语义信息以及三元组中元素的相互依赖和不可分性所导致的抽取效果不佳问题,提出了一种基于关系提示的实体关系抽取方法。在构建单模块单步关系三重抽取模型(RPSS)的基础上,考虑不同层次的关系语义信息和符号级和特征级的关系提示信息,对实体和关系提示符进行联合编码,得到统一的全局表示;同时通过注意力机制挖掘不同嵌入之间的深层关联,构建三重交互矩阵,可在一个步骤中直接从单个模块中提取所有三元组。结果表明:所提方法在NYT、WebNLG两个基准数据集上实现了最佳的表现,F_(1)分别达到了93.3%和94.9%。

关键词：实体关系抽取注意力机制联合编码

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面向智能物联网异构嵌入式芯片的自适应算子并行分割方法

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计算机科学 2025年第2期52卷 299-309页

作者：林政刘思聪郭斌丁亚三於志文西北工业大学计算机学院西安 710072 西北工业大学计算机学院西安 710072 哈尔滨工程大学哈尔滨 150001

随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及.在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点.深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电池... 详细信息

随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及.在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点.深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电池供电的移动设备的能效管理提出了更高要求.当今移动设备中异构处理器的兴起给优化能效带来了新的挑战,在不同处理器间分配计算任务以实现深度神经网络并行处理和加速,并不一定能够优化能耗,甚至可能会增加能耗.针对这一问题,提出了一种能效优化的深度神经网络自适应并行计算调度系统.该系统包括一个运行时能耗分析器与在线算子划分执行器,能够根据动态设备条件动态调整算子分配,在保持高响应性的同时,优化了移动设备异构处理器上的计算能效.实验结果证明,相比基准方法,能效优化的深度神经网络自适应并行计算调度系统在移动设备深度神经网络上的平均能耗和平均时延减少了5.19％和9.0％,最大能耗和最大时延减少了18.35％和21.6％.

关键词：深度神经网络移动设备能效优化异构处理器能耗预测

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噪声作用下ML神经元的分岔分析和能量调制

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复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：蒋玲凤安新磊李宏伟何伟军冷震北重庆对外经贸学院数学与计算机学院兰州交通大学数理学院

为了探究噪声对神经元的放电模式和神经元之间的同步稳定性的影响，考虑Morris-Lecar(ML)神经元模型，通过单参数及双参数分岔图、李亚普洛夫指数图、相图详细探究了其动力学行为，结果表明系统具有丰富的分岔行为，对初值敏感，并表现... 详细信息

为了探究噪声对神经元的放电模式和神经元之间的同步稳定性的影响，考虑Morris-Lecar(ML)神经元模型，通过单参数及双参数分岔图、李亚普洛夫指数图、相图详细探究了其动力学行为，结果表明系统具有丰富的分岔行为，对初值敏感，并表现出多稳态共存现象。其次，通过磁控忆阻器耦合ML神经元，对比了加入噪声前后耦合系统的能量平衡和同步模式，研究发现，无论是否加入噪声，耦合系统都可以达到能量平衡，实现完全同步。这些结果为识别突触自适应性提供新的指引。

关键词：高斯白噪声完全同步近似同步 Morris-Lecar神经元模型 Hamilton能量

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