检索结果-内蒙古大学图书馆

中国高校科技 2020年第11期 64-68页

作者：张策徐晓飞初佃辉季振洲谷松林哈尔滨工业大学(威海)教务处山东威海264209 哈尔滨工业大学(威海)学校办公室山东威海264209 哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 哈尔滨工业大学(威海)计算机学院计算机基础系山东威海264209

MOOC教学是支撑新工科专业建设与人才培养的重要内容,对于推动新工科课程改革与教学改革具有重要意义。文章从深度融合等角度对MOOC与新工科关系进行了剖析,提出MOOC教学与新工科建设统筹开展的路径。最后以协同推进MOOC教学与新工科建... 详细信息

MOOC教学是支撑新工科专业建设与人才培养的重要内容,对于推动新工科课程改革与教学改革具有重要意义。文章从深度融合等角度对MOOC与新工科关系进行了剖析,提出MOOC教学与新工科建设统筹开展的路径。最后以协同推进MOOC教学与新工科建设案例,提出将二者统筹起来、协同推进,加速教育教学的时代变革。

关键词：工程教育新工科深度融合 MOOC 人才培养

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基于条件Wassertein生成对抗网络的图像生成

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计算机应用 2021年第5期41卷 1432-1437页

作者：郭茂祖杨倩楠赵玲玲北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学) 北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

生成对抗网络(GAN)能够自动生成目标图像,对相似地块的建筑物排布生成具有重要意义。而目前训练模型的过程中存在生成图像精度不高、模式崩溃、模型训练效率太低的问题。针对这些问题,提出了一种面向图像生成的条件Wassertein生成对抗网... 详细信息

生成对抗网络(GAN)能够自动生成目标图像,对相似地块的建筑物排布生成具有重要意义。而目前训练模型的过程中存在生成图像精度不高、模式崩溃、模型训练效率太低的问题。针对这些问题,提出了一种面向图像生成的条件Wassertein生成对抗网络(C-WGAN)模型。首先,该模型需要识别真实样本和目标样本之间特征对应关系,然后,根据所识别出的特征对应关系进行目标样本的生成。模型采用Wassertein距离来度量两个图像特征之间分布的距离,稳定GAN训练环境,规避模型训练过程中的模式崩溃,从而提升生成图像的精度和训练效率。实验结果表明,与原始条件生成对抗网络(CGAN)和pix2pix模型相比,所提模型的峰值信噪比(PSNR)分别最大提升了6.82%和2.19%;在训练轮数相同的情况下,该模型更快达到收敛状态。由此可见,所提模型不仅能够有效地提升图像生成的精度,而且能够提高网络的收敛速度。

关键词：图像生成生成对抗网络条件生成对抗网络 Wassertein距离

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时空域融合的骨架动作识别与交互研究

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智能系统学报 2020年第3期15卷 601-608页

作者：钟秋波郑彩明朴松昊宁波工程学院机器人学院浙江宁波315211 哈尔滨工业大学机器人系统与技术国家重点实验室黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量... 详细信息

在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量的干扰信息,定义了一种基于局部姿态运动的时域关注度模块(LPM-TAM),用于抑制时域上的干扰并学习运动姿态的表征。设计了基于姿态运动的时空域融合模块(PMSTF),融合时域运动和空域姿态特征并进行自适应特征增强。通过实验验证,本文提出的方法是有效性的,与其他方法相比,在识别效果上具有很好的竞争力。设计的人体动作交互系统,验证了在实时性和准确率上优于语音交互系统。

关键词：动作识别时空关系姿态运动时空域融合图卷积神经网络时域关注度自适应特征增强人体动作交互

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圆锥样条曲面拟合

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第7期31卷 1221-1228页

作者：张雪晴伯彭波郑玉健张彩明哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海264209 山东大学软件学院济南250100

为了生成给定曲面模型的逼近圆锥样条曲面表示,提出一种圆锥样条曲面的逼近算法.对于给定的曲面模型,该算法首先计算一个逼近该目标模型的近似可展曲面;然后通过聚类可展曲面局部逼近圆锥的轴线对可展曲面进行区域分割;再通过求解带圆... 详细信息

为了生成给定曲面模型的逼近圆锥样条曲面表示,提出一种圆锥样条曲面的逼近算法.对于给定的曲面模型,该算法首先计算一个逼近该目标模型的近似可展曲面;然后通过聚类可展曲面局部逼近圆锥的轴线对可展曲面进行区域分割;再通过求解带圆锥约束的曲面拟合问题,找到圆锥面的圆锥参数;最后通过将优化得到的圆锥面映射到精确圆锥样条曲面空间,构造精确圆锥样条曲面.实验结果表明,该算法能够将一个曲面形状转化为一个由圆锥面的光滑拼接表示,为曲面模型的加工制造带来了新的技术手段.

关键词：圆锥样条曲面逼近曲面重建曲面加工制造

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深度Q学习的二次主动采样方法

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自动化学报 2019年第10期45卷 1870-1882页

作者：赵英男刘鹏赵巍唐降龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统研究中心

实现深度Q学习的一种方式是深度Q网络(Deep Q-networks,DQN).经验回放方法利用经验池中的样本训练深度Q网络,构造经验池需要智能体与环境进行大量交互,这样会增加成本和风险.一种减少智能体与环境交互次数的有效方式是高效利用样本.样... 详细信息

实现深度Q学习的一种方式是深度Q网络(Deep Q-networks,DQN).经验回放方法利用经验池中的样本训练深度Q网络,构造经验池需要智能体与环境进行大量交互,这样会增加成本和风险.一种减少智能体与环境交互次数的有效方式是高效利用样本.样本所在序列的累积回报对深度Q网络训练有影响.累积回报大的序列中的样本相对于累积回报小的序列中的样本更能加速深度Q网络的收敛速度,并提升策略的质量.本文提出深度Q学习的二次主动采样方法.首先,根据序列累积回报的分布构造优先级对经验池中的序列进行采样.然后,在已采样的序列中根据样本的TD-error(Temporal-difference error)分布构造优先级对样本采样.随后用两次采样得到的样本训练深度Q网络.该方法从序列累积回报和TD-error两个方面选择样本,以达到加速深度Q网络收敛,提升策略质量的目的.在Atari平台上进行了验证.实验结果表明,用经过二次主动采样得到的样本训练深度Q网络取得了良好的效果.

关键词：优先经验回放 TD-error 深度Q网络累积回报

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基于半监督学习的网络应用流识别研究

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智能计算机与应用 2020年第2期10卷 355-359,364页

作者：赵洋余翔湛郝科委哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着网络应用的发展普及,网络流量及网络规模迅速增大,产生的海量数据使得对网络应用流量的安全管理工作愈发艰难。传统的基于端口和载荷的应用流识别方法已经不能满足识别的精度要求。本文针对网络大量应用流识别问题,通过对现有少量... 详细信息

随着网络应用的发展普及,网络流量及网络规模迅速增大,产生的海量数据使得对网络应用流量的安全管理工作愈发艰难。传统的基于端口和载荷的应用流识别方法已经不能满足识别的精度要求。本文针对网络大量应用流识别问题,通过对现有少量标识数据的研究,采用半监督学习的方法提出并实现了无监督数据标识聚类,还采用有标识的方法进行辅助识别,可以为后续的监督学习提供大量的训练数据。

关键词：网络流量半监督学习无监督标识

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基于机器学习的SQL攻击检测技术研究

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 356-361页

作者：张泽亚翟健宏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

SQL注入是网络上使用非常广泛的攻击手段,也是防御难度极大的网络攻击方式。在信息安全领域中,SQL注入因其适用范围广,操作门槛低,可造成的损失大而被视为对网络安全威胁极大的一类攻击方式。本论文的目的在于测试不同的机器学习算法对... 详细信息

SQL注入是网络上使用非常广泛的攻击手段,也是防御难度极大的网络攻击方式。在信息安全领域中,SQL注入因其适用范围广,操作门槛低,可造成的损失大而被视为对网络安全威胁极大的一类攻击方式。本论文的目的在于测试不同的机器学习算法对于SQL注入攻击的区分能力。研究搜集了大量的SQL注入攻击语句,选择4种不同的机器学习模型建立了分类器,并使用上面收集的数据对其进行了训练。最后,对4种算法所建立的分类器进行了测试,得出了最适合检测SQLM AP的机器学习算法是卷积神经网络(CNN)算法。

关键词： SQL注入攻击决策树机器学习分类器算法 SQLMAP

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神经网络架构搜索综述

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智能计算机与应用 2020年第6期10卷 25-30页

作者：耿飞王春楠王宏志哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

神经网络架构搜索是近年来兴起的自动化机器学习的重要组成部分。神经网络架构搜索旨在通过人为进行一些限定,让机器能够在一定范围内自动对输入的深度学习任务进行自动模型构建和性能评估,并最终产出一个针对该研究问题的神经网络架构... 详细信息

神经网络架构搜索是近年来兴起的自动化机器学习的重要组成部分。神经网络架构搜索旨在通过人为进行一些限定,让机器能够在一定范围内自动对输入的深度学习任务进行自动模型构建和性能评估,并最终产出一个针对该研究问题的神经网络架构,作为整个算法的产出,从而达到降低人工干预,实现机器自动化,获取高性能模型的目的。本文对近年来国内外的研究进行总结分析,旨在给初入本领域的科研人员一个可以参照的指导性文章,帮助科研人员快速入门并深入研究。

关键词：神经网络架构搜索自动化机器学习深度学习

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BGP安全事件快速检测框架的设计与实现

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智能计算机与应用 2020年第7期10卷 34-39页

作者：霍峻杰张宇方滨兴哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

边界网关协议(BGP)在路由交换、网络互连领域具有不可替代的重要意义,是世界网络互通的基础核心。BGP安全事件具有影响力广、危害大等特点,需要及时发现BGP安全事件并进行排查修复。但是目前针对其设计的检测框架,数据处理慢,检测时延长... 详细信息

边界网关协议(BGP)在路由交换、网络互连领域具有不可替代的重要意义,是世界网络互通的基础核心。BGP安全事件具有影响力广、危害大等特点,需要及时发现BGP安全事件并进行排查修复。但是目前针对其设计的检测框架,数据处理慢,检测时延长,安全事件无法复现。基于以上需求,本文首先设计并提出了BGP安全事件快速检测框架,从结构、功能、运行和维护四个方面进行模块化设计,数据以管道流的形式流经各个模块;其次提出了基于分布式共享内存的BGP安全事件检测方案,并设计了可扩展的分布式历史数据库,用于对已发生的安全事件进行取证和复现;最后,对整个方案设计进行了初步实现部署,并对功能实现和性能指标进行了评估。

关键词： BGP安全分布式模块化

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事件表示学习综述

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智能计算机与应用 2020年第6期10卷 12-18页

作者：廖阔丁效秦兵刘挺黄虎杰哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

事件是现实世界中信息的一种结构化的表示形式,事件表示学习的目标是将这种结构化的信息表示为计算机可以理解的形式。事件表示学习是事件相似度度量、脚本事件预测、股市预测等任务的基础,对人工智能的发展有着重要作用。早期研究大多... 详细信息

事件是现实世界中信息的一种结构化的表示形式,事件表示学习的目标是将这种结构化的信息表示为计算机可以理解的形式。事件表示学习是事件相似度度量、脚本事件预测、股市预测等任务的基础,对人工智能的发展有着重要作用。早期研究大多采用离散的事件表示,随着深度学习的发展,人们开始尝试使用深度神经网络为事件学习稠密的向量表示,同时逐步探索将多种形式的外部信息融入事件表示中。本文旨在总结事件表示学习的相关工作,以期为后续研究提供参考。

关键词：表示学习事件人工智能深度学习

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