检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工程大学学报 2022年第2期43卷 255-261页

作者：印桂生高乐庄园李俊哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 国家工业信息安全发展研究中心北京100040

目前智能合约漏洞检测技术手段单一,多数方法只针对合约的源代码,鲜有面向智能合约其他类型的安全检测。本文在仅给定智能合约二进制代码的情况下,针对最高频的可重入漏洞、委托调用漏洞和时间戳依赖漏洞,设计并实现了一种基于关键路径... 详细信息

目前智能合约漏洞检测技术手段单一,多数方法只针对合约的源代码,鲜有面向智能合约其他类型的安全检测。本文在仅给定智能合约二进制代码的情况下,针对最高频的可重入漏洞、委托调用漏洞和时间戳依赖漏洞,设计并实现了一种基于关键路径的智能合约漏洞检测方法。基于合约字节码构建智能合约执行控制流图;根据智能合约漏洞特点定义关键指令及规则,生成关键路径;最后采用规则匹配实现漏洞检测。通过对以太坊网络上8000个智能合约进行实验测试,结果表明:该方法可有效检测上述3类漏洞,准确度高达93.75%。

关键词：区块链智能合约安全分析漏洞检测二进制代码字节码关键指令关键路径

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基于条件生成模型的高效近似查询处理框架

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浙江大学学报（工学版） 2022年第5期56卷 995-1005页

作者：白文超韩希先王金宝哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院山东威海264201

提出新型的近似查询处理方法,以克服近似查询处理任务中数据偏斜所导致的查询准确率低的问题.该方法以条件生成对抗神经网络为基础,融入条件变分自编码器,保证算法执行的稳定性,提高模型准确率;使用Wasserstein距离衡量模型误差,防止模... 详细信息

提出新型的近似查询处理方法,以克服近似查询处理任务中数据偏斜所导致的查询准确率低的问题.该方法以条件生成对抗神经网络为基础,融入条件变分自编码器,保证算法执行的稳定性,提高模型准确率;使用Wasserstein距离衡量模型误差,防止模型坍塌.基于该条件生成模型实现近似查询处理,回答用户查询而无须访问底层数据,避免磁盘交互,并与聚集预计算相结合,构成高效的近似查询处理框架,能更加准确、快速地回答交互式查询.设计高效的表决算法,对模型生成的样本以及样本内部数据进行过滤,提高生成的样本质量,最小化查询误差.实验结果表明,与其他近似查询处理算法相比,该方法可以有效克服数据偏斜的影响,同时能够在更短的交互时间内更加准确地回答用户查询.

关键词：条件生成对抗网络条件变分自编码器近似查询处理聚集预计算数据偏斜

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基于MGAT-TCN模型的可解释电网虚假数据注入攻击检测方法

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 118-127页

作者：苏向敬邓超栗风永符杨萧士渠上海电力大学电气工程学院上海市200090 上海电力大学计算机科学与技术学院上海市200090

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解... 详细信息

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解释性,导致检测结果缺乏可信度。针对上述问题,提出了一种基于多头图注意力网络和时间卷积网络(MGAT-TCN)模型的可解释电网FDIA检测方法。首先,考虑电网拓扑连接关系与量测数据的空间相关性,引入空间拓扑感知注意力机制,建立多头图注意力网络(MGAT)提取量测数据的空间特征;接着,利用时间卷积网络(TCN)并行提取量测数据的时序特征;最后,在IEEE 14节点系统和IEEE 39节点系统中对所提MGAT-TCN模型进行仿真验证。结果表明,所提模型相比于现有检测模型具有更高的检测准确率和效率,且通过拓扑热力图对注意力权值可视化,实现了模型在空间维度的可解释性。

关键词：电网虚假数据注入攻击图注意力时间卷积注意力机制可解释性

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心电领域中的自监督学习方法综述

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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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空间小堆内切结构阴影式屏蔽体屏蔽与减重特性研究

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核动力工程 2024年第S2期45卷 115-121页

作者：谢林廖浩仰赵富龙王宪礴李宇峰王旭谭思超田瑞峰哈尔滨工程大学核科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学黑龙江省核动力装置性能与设备重点实验室哈尔滨150001 中国航空工业集团公司第一飞机设计研究院西安710089 中核工程咨询有限公司北京100032

核动力航天器阴影式屏蔽体质量与任务需求功率呈正相关,针对大功率航天器辐射屏蔽所需质量过大同时质量限制较大的情况,进行了阴影式屏蔽体结构优化,提出了结构优化方案和屏蔽体综合性能分析方法。利用蒙特卡罗方法对采用内切结构的阴... 详细信息

核动力航天器阴影式屏蔽体质量与任务需求功率呈正相关,针对大功率航天器辐射屏蔽所需质量过大同时质量限制较大的情况,进行了阴影式屏蔽体结构优化,提出了结构优化方案和屏蔽体综合性能分析方法。利用蒙特卡罗方法对采用内切结构的阴影式屏蔽体内部和后部区域开展中子输运计算,分析了不同内切方案对屏蔽体屏蔽效果和减重效果及两者结合的综合性能的影响。结果表明,在屏蔽效果权重因子0.4、减重效果权重因子0.6的方案下,采用不超过4 cm内切圆直径的尾部内切圆环方案相较于原方案在屏蔽综合性能上有所提升;采用氢化锂相比于碳化硼材料具有更优的屏蔽体综合性能,可以在不过大影响屏蔽体的屏蔽能力下实现减重,能够为后续开展大功率核动力航天器的屏蔽减重方法研究提供思路和分析方法。

关键词：核动力航天器阴影式屏蔽体内切结构减重屏蔽综合性能

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基于新一代通信技术的无人机系统群体智能方法综述

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吉林大学学报（工学版） 2023年第3期53卷 629-642页

作者：潘弘洋刘昭杨波孙庚刘衍珩吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 长春财经学院信息工程学院长春130122

以群体智能在无人机领域的应用场景为脉络,对群体智能方法在无人机领域的应用进行综述。首先,回顾近年来无人机的应用状况,介绍了群体智能算法原理及无人机应用示例。其次,将群体智能在无人机的应用场景分为基于群体智能的无人机无线通... 详细信息

以群体智能在无人机领域的应用场景为脉络,对群体智能方法在无人机领域的应用进行综述。首先,回顾近年来无人机的应用状况,介绍了群体智能算法原理及无人机应用示例。其次,将群体智能在无人机的应用场景分为基于群体智能的无人机无线通信、基于群体智能的无人机自组网、基于群体智能的无人机轨迹规划和基于群体智能的无人机智能决策4个部分,并分别介绍了各自相关研究工作的进展。最后,对无人机群体智能的发展趋势进行简要探讨。

关键词：计算机应用无人机群体智能轨迹规划

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半监督卷积神经网络的词义消歧

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西南交通大学学报 2022年第1期57卷 11-17,27页

作者：张春祥唐利波高雪瑶哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)汉语词义消歧方法.首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然... 详细信息

为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)汉语词义消歧方法.首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然后,对有标签语料进行预处理,获取初始化聚类中心和阈值,同时,使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练,利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类,选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中,不断重复上述过程,直到训练语料不再扩大为止;最后,使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料,使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验.实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%.

关键词：半监督学习卷积神经网络词义消歧消歧特征词向量工具

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数字赋能:基于视觉Transformer的非遗苗绣纹样数字化提取

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丝绸 2024年第7期61卷 14-24页

作者：代永琪彭莉谢乃鹏贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

苗绣通常是以线稿描绘的基础图样,搭配丰富色彩的丝线及不同的刺绣技法而形成,出现在一系列如服饰、头饰及配件等纺织品中,但是随着纺织品的损坏和丢失等原因,部分苗绣纹样便也随之流失。目前采用传统手工描绘纹样获取线稿的方式极其不... 详细信息

苗绣通常是以线稿描绘的基础图样,搭配丰富色彩的丝线及不同的刺绣技法而形成,出现在一系列如服饰、头饰及配件等纺织品中,但是随着纺织品的损坏和丢失等原因,部分苗绣纹样便也随之流失。目前采用传统手工描绘纹样获取线稿的方式极其不便,因此文章针对苗绣纹样的数字化提取,提出了一种基于两阶段渐进采样视觉Transformer的边缘检测算法,分为全局和局部检测。在两个阶段都引入渐进式采样来定位重要区域,使提取的边缘集中于苗绣纹样主体部分,减少服饰背景等造成的干扰。通过使用多尺度通道注意力特征融合模块,将全局和局部检测的边缘进行加权融合,以获得更清晰的边缘。实验结果表明,该算法与其他算法相比,提取的苗绣纹样获得了更纤细的线条,且丢失的纹样形状线条较少,纹样整体效果与标签图最接近,效果最佳。

关键词：纹样提取苗绣刺绣非物质文化遗产视觉Transformer 数字化边缘检测

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基于能量感知的智能反射面辅助无人机时效数据收集策略

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 427-438页

作者：张涛张迁朱颖雯代陈江苏开放大学信息工程学院南京210000 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京邮电大学计算机学院南京210023

为了应对智能反射面(RIS)辅助的无人机(UAV)在物联网数据收集过程中能量高效利用与信息收集时效性之间的均衡问题,该文提出一种基于深度强化学习的数据收集优化策略。针对无人机在数据采集过程中的飞行能耗、通信复杂性及采集信息时效性... 详细信息

为了应对智能反射面(RIS)辅助的无人机(UAV)在物联网数据收集过程中能量高效利用与信息收集时效性之间的均衡问题,该文提出一种基于深度强化学习的数据收集优化策略。针对无人机在数据采集过程中的飞行能耗、通信复杂性及采集信息时效性(AoI)约束,设计了一种基于双深度Q网络(DDQN)的联合优化方案,涵盖无人机轨迹规划、物联网设备调度以及智能反射面相位调整。该方案有效缓解了传统Q学习方法中Q值过估计的问题,使无人机能够根据实时环境动态调整飞行轨迹和通信策略,从而在提升数据传输效率的同时降低能量消耗。仿真结果表明,与传统方法相比,所提方案能够显著提高数据收集效率。此外,通过合理分配能量与通信资源,所提方案能够动态适应不同通信环境参数变化,确保系统在能耗与AoI之间达到最佳均衡。

关键词：无人机辅助通信时效性深度强化学习智能反射面

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一种低复杂度的改进wNAF标量乘算法

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电子学报 2022年第4期50卷 977-983页

作者：赵石磊杨晓秋刘志伟于斌黄海哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

在物联网等资源受限的环境中,低计算复杂度、存储空间占用少的标量乘算法尤为重要.为了降低标量乘的计算复杂度,本文采用有符号的窗口非相邻算法(window width-Non-Adjacent Form,wNAF)生成标量k的wNAF链;用2n替换wNAF链中的奇数,替换... 详细信息

在物联网等资源受限的环境中,低计算复杂度、存储空间占用少的标量乘算法尤为重要.为了降低标量乘的计算复杂度,本文采用有符号的窗口非相邻算法(window width-Non-Adjacent Form,wNAF)生成标量k的wNAF链;用2n替换wNAF链中的奇数,替换后的差值则通过构造微小的加法链进行弥补.该算法能降低预计算点的个数,解决wNAF标量乘不适用于窗口宽度较大的问题.相较于wNAF算法、swNAF算法和基于素数预计算的算法,当窗口宽度为11时,该算法只需要12个预计算点,预计算点分别减少了98.83%,96.49%和94.42%,标量乘计算复杂度优化了78.23%,68.94%和43.63%.

关键词：标量乘窗口非相邻算法加法链

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