检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第S01期51卷 859-863页

作者：朱军张国印万静静哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 江苏杰瑞信息科技有限公司江苏连云港222042

工业互联网标识解析系统已经成为支撑产业数字化转型的重要新型基础设施。结合目前数据的安全性问题,通过对标识解析架构的梳理,在区块链分布式拓扑结构及其信息安全特性的基础上提出标识与区块链融合的数据安全框架,构建协同模式的安... 详细信息

工业互联网标识解析系统已经成为支撑产业数字化转型的重要新型基础设施。结合目前数据的安全性问题,通过对标识解析架构的梳理,在区块链分布式拓扑结构及其信息安全特性的基础上提出标识与区块链融合的数据安全框架,构建协同模式的安全监管融合的数据安全框架,重点介绍了数据的收集、存储、传输、共享、确权和交易的全流程安全,然后从保密性、完整性、可用性、可追溯性等维度提出标识数据监测的安全指数体系。最后提出数据安全的保护要从固定位置数据的资产保护转变为业务系统数据的加工保护,从关注攻击行为转变为数据生命周期,从防漏洞、补漏洞转变为理数据、管数据的思路上来。

关键词：标识解析区块链数据融合安全指数

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联邦学习及其安全与隐私保护研究综述

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计算机工程 2024年第5期50卷 1-15页

作者：熊世强何道敬王振东杜润萌江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

联邦学习(FL)是一种新兴的分布式机器学习技术,只需将数据留在本地即可通过各方协作训练一个共有模型,解决了传统机器学习中数据难以采集和隐私安全的问题。随着联邦学习技术的应用和发展,相关研究发现联邦学习仍可能受到各类攻击。为... 详细信息

联邦学习(FL)是一种新兴的分布式机器学习技术,只需将数据留在本地即可通过各方协作训练一个共有模型,解决了传统机器学习中数据难以采集和隐私安全的问题。随着联邦学习技术的应用和发展,相关研究发现联邦学习仍可能受到各类攻击。为了确保联邦学习的安全性,研究联邦学习中的攻击方式及相应的隐私保护技术显得尤为重要。首先介绍了联邦学习的背景知识及相关定义,总结概括了联邦学习的发展历程及分类;接着阐述了联邦学习的安全三要素,从基于安全来源和基于安全三要素2个角度分类概述了联邦学习中的安全问题及研究进展;然后对隐私保护技术进行分类,结合相关研究应用综述了联邦学习中安全多方计算(SMC)、同态加密(HE)、差分隐私(DP)、可信执行环境(TEE)4种常用隐私保护技术;最后对联邦学习的未来研究方向进行展望。

关键词：联邦学习数据安全攻击方式隐私保护安全三要素

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多尺度条形池化与通道注意力的图像语义分割

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中国图象图形学报 2022年第12期27卷 3530-3541页

作者：马吉权赵淑敏孔凡辉黑龙江大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 黑龙江大学数据科学与技术学院哈尔滨150080

目的针对自然场景下图像语义分割易受物体自身形状多样性、距离和光照等因素影响的问题,本文提出一种新的基于条形池化与通道注意力机制的双分支语义分割网络(strip pooling and channel attention net,SPCANet)。方法SPCANet从空间与... 详细信息

目的针对自然场景下图像语义分割易受物体自身形状多样性、距离和光照等因素影响的问题,本文提出一种新的基于条形池化与通道注意力机制的双分支语义分割网络(strip pooling and channel attention net,SPCANet)。方法SPCANet从空间与内容两方面对图像特征进行抽取。首先,空间感知子网引入1维膨胀卷积与多尺度思想对条形池化技术进行优化改进,进一步在编码阶段增大水平与竖直方向上的感受野;其次,为了提升模型的内容感知能力,将在ImageNet数据集上预训练好的VGG16(Visual Geometry Group 16-layer network)作为内容感知子网,以辅助空间感知子网优化语义分割的嵌入特征,改善空间感知子网造成的图像细节信息缺失问题。此外,使用二阶通道注意力进一步优化网络中间层与高层的特征选择,并在一定程度上缓解光照产生的色差对分割结果的影响。结果使用Cityscapes作为实验数据,将本文方法与其他基于深度神经网络的分割方法进行对比,并从可视化效果和评测指标两方面进行分析。SPCANet在目标分割指标mIoU(mean intersection over union)上提升了1.2%。结论提出的双分支语义分割网络利用改进的条形池化技术、内容感知辅助网络和通道注意力机制对图像语义分割进行优化,对实验结果的提升起到了积极作用。

关键词：图像分割注意力条形池化膨胀卷积感受野

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基于Wang−Landau抽样的主题爬虫方法

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电子科技大学学报 2023年第4期52卷 578-587页

作者：刘景发陈靖岚赵鹏广东外语外贸大学信息科学与技术学院广州510006 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

针对传统爬虫方法存在搜索易陷入局部最优,且很少考虑结合历史爬行经验对爬行路径进行修正的缺陷,提出一种基于WL抽样的主题爬行方法。该方法分别使用向量空间模型(VSM)和PageRank算法对链接的相关性和重要性进行评价,采用区域竞争策略... 详细信息

针对传统爬虫方法存在搜索易陷入局部最优,且很少考虑结合历史爬行经验对爬行路径进行修正的缺陷,提出一种基于WL抽样的主题爬行方法。该方法分别使用向量空间模型(VSM)和PageRank算法对链接的相关性和重要性进行评价,采用区域竞争策略从具有主题相关或潜在价值的链接集合中选出目标链接。基于概率密度函数,WL抽样算法对侯选集中选出的目标链接进行抽样判断,根据历史统计经验指导爬虫的后续爬行,从而优化搜索路径。实验结果表明,提出的基于WL抽样的主题爬虫方法比其他主题爬虫方法能搜索到更多主题相关的网页,其爬准率和所有下载网页主题相关度的标准差具有明显优势。

关键词：网络爬虫信息检索暴雨灾害台风灾害 Wang-Landau抽样

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空间方向关系表达与推理模型研究综述

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计算机工程 2023年第9期49卷 1-15页

作者：董星星高继勋王晓桐李松河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 中南大学计算机学院长沙410083 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

空间方向关系作为空间关系不可缺少的组成部分,广泛应用于城市智能交通管控、环境资源检测、防灾减灾等诸多任务,日益成为地理信息系统、空间数据库、人工智能、模式识别等领域研究的热点。综合分析和梳理现有空间方向关系表达与推理模... 详细信息

空间方向关系作为空间关系不可缺少的组成部分,广泛应用于城市智能交通管控、环境资源检测、防灾减灾等诸多任务,日益成为地理信息系统、空间数据库、人工智能、模式识别等领域研究的热点。综合分析和梳理现有空间方向关系表达与推理模型,针对二维空间对象,从单目标对象、群组目标对象等方面详细介绍目前二维空间方向关系表达与推理模型的研究进展,依据描述对象的不同进行分类,对每类模型的特性及适用范围进行定性分析比较。针对三维空间对象,从点到区域依次分析当前三维空间方向关系表达与推理模型的特点、优势和不足。针对不确定性对象,从确定性空间方向关系模型的扩展模型、基于不确定性集合理论模型2个方面阐述不确定性方向关系模型的研究现状,并对每类模型的优缺点、适用范围等进行分析总结。最后阐明当前工作存在的不足,并从自动推理技术、空间关系的联合表达以及群组目标对象等方面对空间方向关系的未来研究方向进行展望。

关键词：方向关系空间关系空间数据库群组目标对象不确定性集合理论

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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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文本无关说话人识别中句级特征提取方法研究综述

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自动化学报 2022年第3期48卷 664-688页

作者：陈晨韩纪庆陈德运何勇军哈尔滨理工大学计算机科学与技术博士后流动站哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

句级(Utterance-level)特征提取是文本无关说话人识别领域中的重要研究方向之一.与只能刻画短时语音特性的帧级(Frame-level)特征相比,句级特征中包含了更丰富的说话人个性信息;且不同时长语音的句级特征均具有固定维度,更便于与大多数... 详细信息

句级(Utterance-level)特征提取是文本无关说话人识别领域中的重要研究方向之一.与只能刻画短时语音特性的帧级(Frame-level)特征相比,句级特征中包含了更丰富的说话人个性信息;且不同时长语音的句级特征均具有固定维度,更便于与大多数常用的模式识别方法相结合.近年来,句级特征提取的研究取得了很大的进展,鉴于其在说话人识别中的重要地位,本文对近期具有代表性的句级特征提取方法与技术进行整理与综述,并分别从前端处理、基于任务分段式与驱动式策略的特征提取方法,以及后端处理等方面进行论述,最后对未来的研究趋势展开探讨与分析.

关键词：说话人识别句级特征提取任务分段式策略任务驱动式策略联合学习

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基于水平可视图多元联合模体熵的多维EEG情感脑电信号识别

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中国科学：信息科学 2023年第12期53卷 2406-2422页

作者：杨小冬马志怡任彦霖陈梅辉何爱军王俊中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116 南京大学电子科学与工程学院南京210023 南京邮电大学应用技术学院南京210023

目前,许多基于深度学习和神经网络的算法被应用于脑电(electroencephalogram, EEG)信号情感识别.然而,现有研究大多采用提取单维脑电信号特征的方法.随着多传感技术的更新,更具全面性和系统性的多维信号特征提取需求出现.本文尝试将复... 详细信息

目前,许多基于深度学习和神经网络的算法被应用于脑电(electroencephalogram, EEG)信号情感识别.然而,现有研究大多采用提取单维脑电信号特征的方法.随着多传感技术的更新,更具全面性和系统性的多维信号特征提取需求出现.本文尝试将复杂网络研究应用到多维情感脑电识别中,提出一种基于水平可视图多元联合模体熵的情感识别算法,该方法可以有效避免人工选取特征对实验结果的影响,保持原始序列的非线性动力学特征.首先利用水平可视图算法将多维情感脑电信号分别转换为多路可视图网络,提取模体熵特征识别情感脑电研究中的关键频带和关键通道.在此基础上,将水平可视图网络两两联合,提取多元水平联合模体熵向量,作为输入参数对情感脑电信号进行识别.由于情感脑电序列长度会对识别效果产生影响,我们将脑电信号切割成大小不一的窗口,对比不同窗口大小对分类准确率的影响.实验结果表明,当切割窗口大小为10 s时,多元水平联合模体熵对情感脑电信号的识别效果最佳,对积极脑电/消极脑电、积极脑电/中性脑电、消极脑电/中性脑电的分类准确率分别达到95.07%, 97.73%, 90.26%,优于其他二维连接参数.同时,三分类的准确率为93.67%,本文算法无论在识别复杂度和准确率上,与已有算法相比均有较大提高.

关键词： EEG 多路水平可视图多元联合模体熵情感识别多维分析

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图像与点云多重信息感知关联的三维多目标跟踪

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中国图象图形学报 2024年第1期29卷 163-178页

作者：刘祥李辉程远志孔祥振陈双敏青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006 荷兰埃因霍芬理工大学工业工程学院荷兰埃因霍芬5612

目的三维多目标跟踪是一项极具挑战性的任务,图像和点云的多模态融合能够提升多目标跟踪性能,但由于场景的复杂性以及多模态数据类型的不同,融合的充分性和关联的鲁棒性仍是亟待解决的问题。因此,提出图像与点云多重信息感知关联的三维... 详细信息

目的三维多目标跟踪是一项极具挑战性的任务,图像和点云的多模态融合能够提升多目标跟踪性能,但由于场景的复杂性以及多模态数据类型的不同,融合的充分性和关联的鲁棒性仍是亟待解决的问题。因此,提出图像与点云多重信息感知关联的三维多目标跟踪方法。方法首先,提出混合软注意力模块,采用通道分离技术对图像语义特征进行增强,更好地实现通道和空间注意力之间的信息交互。然后,提出语义特征引导的多模态融合网络,将点云特征、图像特征以及逐点图像特征进行深度自适应持续融合,抑制不同模态的干扰信息,提高网络对远距离小目标以及被遮挡目标的跟踪效果。最后,构建多重信息感知亲和矩阵,利用交并比、欧氏距离、外观信息和方向相似性等多重信息进行数据关联,增加轨迹和检测的匹配率,提升跟踪性能。结果在KITTI和NuScenes两个基准数据集上进行评估并与较先进跟踪方法进行对比。KITTI数据集上,HOTA(higher order tracking accuracy)和MOTA(multi-object tracking accuracy)指标分别达到76.94%和88.12%,相比于对比方法中性能最好的模型,分别提升1.48%和3.49%。NuScenes数据集上,AMOTA(average multi-object tracking accuracy)和MOTA指标分别达到68.3%和57.9%,相比于对比方法中性能最好的模型,分别提升0.6%和1.1%,两个数据集上的整体性能均优于先进的跟踪方法。结论提出的方法能够准确地跟踪复杂场景下的目标,具有更好的跟踪鲁棒性,更适合处理自动驾驶场景中的三维多目标跟踪任务。

关键词：点云三维多目标跟踪注意力多模态融合数据关联

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基于禁忌搜索和遗传算法的云仓储分配优化

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计算机集成制造系统 2022年第1期28卷 208-216页

作者：王飞孟凡超郑宏珍哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264200

针对商家企业选择的云仓储分布过于密集,导致其服务覆盖范围有较多重叠的问题,提出了仓储间因缺货调货而产生的物流成本费用,以及商家企业的服务辐射范围两个关键因素。首先,以物流成本总费用最小为目标,建立云仓储分配与优化模型。然后... 详细信息

针对商家企业选择的云仓储分布过于密集,导致其服务覆盖范围有较多重叠的问题,提出了仓储间因缺货调货而产生的物流成本费用,以及商家企业的服务辐射范围两个关键因素。首先,以物流成本总费用最小为目标,建立云仓储分配与优化模型。然后,通过设计两种优化的禁忌搜索算法和遗传算法,对其进行求解。最后,与现有算法从收敛性、最优解以及云仓储分布方差等方面进行对比分析。结果表明,采用禁忌搜索算法求解的结果,其物流成本总费用较低,分布方差较大,商家企业的服务辐射范围较广,验证了算法的可行性与有效性。

关键词：云仓储分布方差禁忌搜索算法遗传算法服务辐射范围

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