检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1683-1704页

作者：韩涵黄训华常慧慧樊好义陈鹏陈姞伽郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006 河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001

深度学习因其强大的数据表征能力已被广泛应用于心电(ECG)信号分析领域,但有监督方法的训练过程需要大量标签,而心电数据标注通常是耗时且成本高昂的。且有监督方法受限于训练集中有限的数据类型,泛化性能有限。因此,如何利用海量无标... 详细信息

深度学习因其强大的数据表征能力已被广泛应用于心电(ECG)信号分析领域,但有监督方法的训练过程需要大量标签,而心电数据标注通常是耗时且成本高昂的。且有监督方法受限于训练集中有限的数据类型,泛化性能有限。因此,如何利用海量无标记心电信号进行数据挖掘和通用特征表示已成为亟待解决的问题。自监督学习(SSL)通过预先设置的代理任务从无标签数据中学习泛化特征来提升模型的特征表示能力,是一种解决心电数据标注缺失问题和提升模型迁移能力的有效途径。然而,现有的自监督学习综述大都专注于图像或时序信号领域,针对心电领域的自监督学习综述相对缺乏。为了填补这一空白,全面回顾了用于心电领域的先进的自监督学习方法。首先,从对比式和预测式两种学习范式出发对心电自监督学习方法进行了系统的总结与分类,阐述了不同类别方法的基本原理,细致分析了各个方法的特点,指出了各个方法的优势以及局限性。然后,归纳汇总了心电自监督学习中常用的数据集以及应用场景,总结了常用于心电领域的数据增强方法,为后续研究提供了系统性的总结参考。最后,深入讨论了当前自监督学习在心电领域中的挑战,并对未来心电自监督学习的发展方向进行了展望,为后续心电领域的自监督学习研究提供了指导。

关键词：心电(ECG) 特征表示深度学习自监督学习

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基于异构图归纳学习的恶意域名检测研究

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计算机科学 2025年

作者：梁建鹏莫秀良王鹏翔王焕然王春东天津理工大学计算机科学与工程学院白俄罗斯国立大学哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院天津公安警官职业学院

当前基于图神经网络的恶意域名检测技术需要依赖领域专家进行元路径选择，才能将异构图转换为同构图进行直推式学习。这种方法难以利用图中丰富的拓扑信息，不具有良好的扩展性和泛化能力。为此提出一种基于异构图归纳学习的恶意域名检... 详细信息

当前基于图神经网络的恶意域名检测技术需要依赖领域专家进行元路径选择，才能将异构图转换为同构图进行直推式学习。这种方法难以利用图中丰富的拓扑信息，不具有良好的扩展性和泛化能力。为此提出一种基于异构图归纳学习的恶意域名检测技术。首先，利用元路径生成算法构建以域名、主机和域名注册信息为节点的异质信息网络。其次，为克服直推式训练方式下的模型在真实网络中适用能力差的问题，使用归纳式图神经网络HeteroGAT来学习由训练样本构成的异构图的通用结构，并利用基于自编码器的域名特征表示来提升检测性能。最后，在公开数据集上将所提算法与机器学习和深度学习方法进行了对比。实验结果显示所提出的方法取得更优的性能指标，且在训练样本较少的条件下依旧能够有效处理数据不平衡问题，具有良好的鲁棒性。

关键词：网络安全恶意域名归纳式学习异构图元路径

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近似最近邻归约问题在泊松点过程上的再研究

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软件学报 2023年第10期34卷 4821-4829页

作者：马恒钊闫跃李建中哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨金融学院计算机系黑龙江哈尔滨150001 中国科学院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所广东深圳518055

在已发表文献中,研究了基于图灵归约求解ε-NN的问题,即给定查询点q、点集P及近似参数ε,找到q在P中近似比不超过1+ε的近似最近邻,并提出了一个具有O(logn)查询时间复杂度的图灵归约算法,这里的查询时间是调用神谕的次数.经过对比,此... 详细信息

在已发表文献中,研究了基于图灵归约求解ε-NN的问题,即给定查询点q、点集P及近似参数ε,找到q在P中近似比不超过1+ε的近似最近邻,并提出了一个具有O(logn)查询时间复杂度的图灵归约算法,这里的查询时间是调用神谕的次数.经过对比,此时间优于所有现存的归约算法.但是已发表文献中提出的归约算法的缺点在于,其预处理时间和空间复杂度中有O((d/ε)^(d))的因子,当维度数d较大或者近似参数ε较小时,此因子将变得不可接受.因此,重新研究了该归约算法,在输入点集服从泊松点过程的情况下,分析算法的期望时间和空间复杂度,将算法的期望预处理时间复杂度降到O(n logn),期望空间复杂度降到O(nlogn),而期望查询时间复杂度保持O(logn)不变,从而完成了在已发表文献中所提出的未来工作.

关键词：近似最近邻归约泊松点过程复杂度

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数据驱动的开源学术成果演化规律与合作模式分析

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计算机科学 2025年

作者：叶波甸高敏王伟陈阳复旦大学计算机科学技术学院华东师范大学数据科学与工程学院

开源已经成为当今软件开发领域中不可忽视的潮流，也是推动技术创新与进步的关键力量。深入探究开源发展的趋势及其合作模式，不仅有助于揭示学术界和工业界的发展态势，也为相关研究人员或者政策制定者提供制定合理目标与规划的依据。... 详细信息

开源已经成为当今软件开发领域中不可忽视的潮流，也是推动技术创新与进步的关键力量。深入探究开源发展的趋势及其合作模式，不仅有助于揭示学术界和工业界的发展态势，也为相关研究人员或者政策制定者提供制定合理目标与规划的依据。本文基于DBLP数据库，收集1998至2023年间的5，990篇开源主题论文，系统分析了开源领域的整体发展轨迹。本文通过分析论文发表的期刊/会议、标题、引用数等统计性信息，发现当前开源成果可以被分为开源软件设计开发与开源领域实证研究两种类型，且前者在数量上占据明显优势。为了更有效地揭示开源领域研究者间的合作关系以及对应国家间的合作模式，本文建模开源领域研究者合作的高阶关系，同时进一步挖掘研究者背后所反映的国家合作网络。研究表明，开源领域大多数研究者来自高校，并且他们的研究兴趣主要集中在软件工程或者开源软件方面。此外，在国家合作网络中占据重要地位的国家是以美国为代表的发达国家，而以中国为代表的发展中国家对开源领域的重视程度也在提高。通过对比各国的合作模式，本文发现开源领域中跨国合作的模式尚未形成主流。

关键词：开源高阶关系合作网络国家合作演化规律

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一种多边协商的群智感知网络协同防御模型

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小型微型计算机系统 2024年第8期45卷 2008-2016页

作者：崔广金赵国生王健哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

群智感知网络中的攻击容易造成大面积感知任务中断,降低群智感知网络的可用性.针对群智感知网络中孤立的感知节点由于自身资源不足无法抵御攻击导致网络系统崩溃的问题,提出一种基于多边协商的感知联盟生成方法协同完成防御任务,提高感... 详细信息

群智感知网络中的攻击容易造成大面积感知任务中断,降低群智感知网络的可用性.针对群智感知网络中孤立的感知节点由于自身资源不足无法抵御攻击导致网络系统崩溃的问题,提出一种基于多边协商的感知联盟生成方法协同完成防御任务,提高感知网络的防御能力.首先,对感知节点群体行为和关系进行形式化建模分析,将感知节点泛化为三类不同角色,对应完成不同的防御任务.然后将感知节点对防御任务的探测优势、距离优势和能量优势转化为感知节点对攻击的防御优势.最后,提出以对手建模为中心的基于多边协商的感知联盟协作策略,各感知节点通过多边协商参与防御联盟的生成,而获得联盟收益激励.仿真结果表明,随着让步权重值的增加协商成功率逐渐增大,但是感知节点防御收益却逐渐减小达到均衡.与随机的联盟生成方式在生成协同防御联盟的纳什距离和防御联盟效用方面进行比较,验证了该方法完成防御任务的高效性.

关键词：群智感知网络协同防御对手建模多边协商

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跨视角步态识别综述

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中国图象图形学报 2023年第5期28卷 1265-1286页

作者：许文正黄天欢贲晛烨曾翌张军平山东大学信息科学与工程学院青岛266237 复旦大学计算机科学技术学院上海200437

步态识别具有对图像分辨率要求低、可远距离识别、无需受试者合作、难以隐藏或伪装等优势,在安防监控和调查取证等领域有着广阔的应用前景。然而在实际应用中,步态识别的性能常受到视角、着装、携物和遮挡等协变量的影响,其中视角变化... 详细信息

步态识别具有对图像分辨率要求低、可远距离识别、无需受试者合作、难以隐藏或伪装等优势,在安防监控和调查取证等领域有着广阔的应用前景。然而在实际应用中,步态识别的性能常受到视角、着装、携物和遮挡等协变量的影响,其中视角变化最为普遍,并且会使行人的外观发生显著改变。因此,提高步态识别对视角的鲁棒性一直是该领域的研究热点。为了全面认识现有的跨视角步态识别方法,本文对相关研究工作进行了梳理和综述。首先,从基本概念、数据采集方式和发展历程等角度简要介绍了该领域的研究背景,在此基础上,整理并分析了基于视频的主流跨视角步态数据库;然后,从基于3维步态信息的识别方法、基于视角转换模型的识别方法、基于视角不变特征的识别方法和基于深度学习的识别方法4个方面详细介绍了跨视角步态识别方法。最后,在CASIA-B(CASIA gait database,dataset B)、OU-ISIR LP(OU-ISIR gait database,large population dataset)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database,multi-view large population dataset)3个数据库上对该领域代表性方法的性能进行了对比分析,并指出跨视角步态识别的未来研究方向。

关键词：计算机视觉生物特征识别步态识别跨视角机器学习深度学习神经网络

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直接快速迭代滤波分解的刀具磨损状态识别方法

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机械科学与技术 2024年第12期43卷 2123-2131页

作者：苗志滨殷再航蒙占彬丛晓红崔哲北部湾近海海洋工程装备与技术重点实验室广西钦州535011 哈尔滨工程大学计算机科学及技术学院哈尔滨150001

针对传统特征提取的刀具磨损状态识别不能充分表征振动信号磨损特征导致磨损状态识别精度不高的问题,提出了一种直接快速迭代滤波分解方法(Direct fast iterative filtering decomposition,dFIF)结合黏菌优化支持向量机(Slime mould alg... 详细信息

针对传统特征提取的刀具磨损状态识别不能充分表征振动信号磨损特征导致磨损状态识别精度不高的问题,提出了一种直接快速迭代滤波分解方法(Direct fast iterative filtering decomposition,dFIF)结合黏菌优化支持向量机(Slime mould algorithm-Support vector machine,SMA-SVM)的刀具磨损状态识别方法。首先,通过直接快速迭代滤波分解方法(dFIF)对铣刀振动信号进行分解处理;其次,对分解产生的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)使用加权稀疏峭度指标(Weighted sparseness kurtosis,WSK)进行计算评分,选择评分高的IMF进行降噪重构;最后,利用黏菌优化支持向量机(SMA-SVM)构建分类优化模型,将重构信号特征通过主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维后输入优化模型,进行刀具磨损状态的分类识别。实验结果证明,提出的刀具磨损识别率高达99.8%,相比较于对比实验该方法能够快速、准确的识别铣刀的4种磨损状态,有一定的实践意义和研究价值。

关键词：直接快速迭代滤波分解刀具磨损识别支持向量机黏菌算法

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基于混合训练与语义关联的视频描述算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第11期51卷 67-74页

作者：陈淑琴钟忺黄文心卢炎生武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 湖北第二师范学院计算机学院湖北武汉430205 北京大学信息科学技术学院北京100091 湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

针对目前主流方法在使用Transformer的自注意力基础单元或长短期记忆(LSTM)单元对序列词的依赖性进行建模中,忽略了句子中词与词之间的语义关系和训练与测试阶段的曝光偏差问题,提出混合训练与语义关联的视频描述算法(DC-RL).在编码器部... 详细信息

针对目前主流方法在使用Transformer的自注意力基础单元或长短期记忆(LSTM)单元对序列词的依赖性进行建模中,忽略了句子中词与词之间的语义关系和训练与测试阶段的曝光偏差问题,提出混合训练与语义关联的视频描述算法(DC-RL).在编码器部分,采用双向长短期记忆循环神经网络(LSTM1)融合经过预训练模型得到的外观特征和动作特征;在解码器阶段,使用注意力机制动态地为全局语义解码器和自学习解码器提取与当前生成单词对应的视觉特征,缓解了由传统的全局语义解码器中的训练和测试之间的差异引起的曝光偏差问题.全局语义解码器使用真实描述中上一个时间步的单词来驱动当前单词的生成,并通过全局语义提取器提取与当前单词对应的全局语义信息辅助当前单词的生成.自学习解码器使用上一个时间步生成的单词的语义信息来驱动当前单词的生成.混合训练的融合网络运用强化学习的方式直接优化融合网络模型,运用先前词的语义信息,生成更加准确的视频描述.研究结果表明:在数据集MSR-VTT上,融合网络模型较baseline在B4,M,R和C四个指标上分别提升2.3%,0.3%,1.0%和1.9%,而使用强化学习优化的融合网络模型分别提升2.0%,0.5%,1.9%和6.1%.

关键词：视频描述上下文语义双流解码器混合训练曝光偏差

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基于多物候特征指数的冬小麦分布信息提取

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农业机械学报 2023年第12期54卷 207-216页

作者：吴喜芳化仕浩张莎谷玲霄马春艳李长春河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454003 青岛大学计算机科学技术学院青岛266071

以往的冬小麦分布信息提取研究大多基于单个物候期或单个植被指数,未考虑不同物候期特征及不同物候期之间的联系导致分类精度较低。为提高提取精度,本文基于冬小麦播种期、越冬期、生长期及成熟期选取相应特征指数,提出一种多物候特征... 详细信息

以往的冬小麦分布信息提取研究大多基于单个物候期或单个植被指数,未考虑不同物候期特征及不同物候期之间的联系导致分类精度较低。为提高提取精度,本文基于冬小麦播种期、越冬期、生长期及成熟期选取相应特征指数,提出一种多物候特征指数的冬小麦识别方法,并对2020年焦作市的冬小麦面积进行提取。通过对不同物候期、不同分类方法下的结果进行对比,结果表明:在物候期的选择上,加入越冬期后,随机森林与支持向量机分类的总体精度与Kappa系数呈现不同程度的提升,均方根误差(RMSE)分别减小19.3%和9.8%,提取冬小麦面积的误差百分比分别降低8.64、4.42个百分点。在不同分类方法上,随机森林相较于支持向量机、最小距离,分类的总体精度与Kappa系数更高。相较于支持向量机,随机森林分类的RMSE减小19.6%。相较于单一特征指数,基于随机森林的多物候特征指数分类的总体精度,Kappa系数更高,RMSE为1.84×10^(3)hm^(2),比单一特征指数减小33.6%,提取冬小麦面积的误差百分比减小7.14个百分点。

关键词：冬小麦 Sentinel-2 多物候特征支持向量机随机森林最小距离

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端到端语音翻译中辅助数据的使用策略研究

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中文信息学报 2025年第05期 60-71页

作者：刘晓倩韩宇晨朱靖波许晨张裕浩杜扬帆赫洱锋马安香张春良肖桐东北大学自然语言处理实验室沈阳雅译网络技术有限公司哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

端到端语音翻译模型由于数据稀缺问题很难直接进行有效训练。为此，已有方法基于利用辅助数据进行改进的思路，采取了多种不同的策略，但如何将这些策略有机地结合起来仍是一个难题。该文基于编码分解的统一建模架构，实现了对数据增强... 详细信息

端到端语音翻译模型由于数据稀缺问题很难直接进行有效训练。为此，已有方法基于利用辅助数据进行改进的思路，采取了多种不同的策略，但如何将这些策略有机地结合起来仍是一个难题。该文基于编码分解的统一建模架构，实现了对数据增强、预训练和多任务学习三个关键技术的有效联合。在MuST-C英-中语音翻译数据集上的实验结果表明，数据增强在三种方法中具有最大的潜力，能够显著提升语音翻译模型的性能(5.18 BLEU),并通过联合预训练技术实现了在单个模型上最大程度的性能提升(5.48 BLEU),使模型获得更好的泛化性。尽管进一步结合多任务学习无法带来正向效果，但通过对多种模型进行集成仍可获得5.61 BLEU提升。

关键词：语音翻译预训练数据增强多任务学习

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