检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第11期45卷 88-105页

作者：杨宏宇张豪豪成翔中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 扬州大学信息工程学院江苏扬州225127

针对现有网络异常流量检测方法存在特征冗余以及流量序列的时间依赖性,导致模型训练速度慢和检测性能不佳等不足,提出一种基于多尺度注意力特征增强的异常流量检测方法。首先,通过基于动态分组的特征选择算法从流量数据中选出最优特征... 详细信息

针对现有网络异常流量检测方法存在特征冗余以及流量序列的时间依赖性,导致模型训练速度慢和检测性能不佳等不足,提出一种基于多尺度注意力特征增强的异常流量检测方法。首先,通过基于动态分组的特征选择算法从流量数据中选出最优特征集合。其次,使用密集卷积神经网络和多尺度注意力特征提取网络分别提取流量数据的局部和全局特征。最后,利用特征增强网络增强局部和全局特征的区分度和整体表达的有效性,并采用加权融合的方法进行特征融合,实现异常流量检测。实验结果表明,所提方法在CIC-IDS2017和CSECIC-IDS2018数据集上的F1分数分别提升0.17%~2.75%、0.43%~8.99%,具有良好的检测效果。

关键词：异常流量检测特征选择多尺度注意力特征增强网络

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基于图像去噪和图像生成的对抗样本检测方法

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湖南大学学报（自然科学版） 2023年第8期50卷 72-81页

作者：杨宏宇杨帆中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法 .该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图... 详细信息

针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法 .该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势.

关键词：对抗攻击对抗样本 vision-transformer swin-transformer 卷积神经网络深度学习

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基于模型诊断中求解环形数据极小碰集的算法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：李红玫黄森赵相福烟台大学计算机与控制工程学院吉林大学计算机科学与技术学院

极小碰集求解是人工智能领域中的重要问题之一。然而，当前多数求解算法往往忽视了冲突集合簇的结构特性，而结构信息在求解大规模问题时具有至关重要的作用。本文提出求解环形结构数据的环形算法（CircleLinearMerge， CLM）。该算法... 详细信息

极小碰集求解是人工智能领域中的重要问题之一。然而，当前多数求解算法往往忽视了冲突集合簇的结构特性，而结构信息在求解大规模问题时具有至关重要的作用。本文提出求解环形结构数据的环形算法（CircleLinearMerge， CLM）。该算法将复杂的环形结构简化成线性结构，采用LinearMerge算法高效求解；在产生所有极小候选解的过程中，将每个候选解的独立覆盖检测范围缩小至两个集合，避免了复杂的极小化操作，大幅度缩短了求解时间。为进一步提高效率，提出优化的环形算法（Improved CLM， ICLM），该优化策略通过寻找相交元素个数最多的两个集合，连续选取交集元素将环形数据分解成若干相同的线性数据，利用节点重用方法提高求解效率。实验结果表明，CLM算法的求解时间相比于其他经典算法最多可减少99%以上。ICLM算法的时间复杂度大大降低，求解时间相比于CLM算法最多可减少45%以上。

关键词：极小碰集线性数据环形数据布尔代数独立覆盖

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基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别

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通信学报 2025年第1期46卷 108-123页

作者：程德强姬广凯张皓翔江鹤寇旗旗中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次... 详细信息

提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次,提出一种跨尺度特征信息感知策略,该策略可有效降低因视角变化、行人背景变化等产生的无关噪声对行人判别的影响;最后,针对行人图像特征信息不足,设计并行空洞卷积残差模块,获取更为丰富的行人特征信息。将所提方法在2个标准公共数据集与当前先进的跨模态行人重识别方法比较。实验结果表明,所提方法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下的R-1和平均精度(mAP)分别达到75.9%和73.3%,在RegDB数据集的可见光到红外的搜索(VIS to IR)模式下的Rank-1和mAP分别达到93.7%和89.3%,优于所对比的方法,充分证实了所提方法的有效性。

关键词：行人重识别跨模态特征融合跨尺度信息

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3D打印中的分层计算研究进展

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机械工程学报 2024年第17期60卷 235-262页

作者：黄金杰赵欣哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学黑龙江省复杂智能系统与集成重点实验室哈尔滨150080

3D打印为产品设计和制造方式带来了新的变革,同时也给分层工艺规划带来了新的挑战。为了提升制造质量,首先对分层计算优化问题进行了回顾,并简要阐述了各种处理方法,特别关注了多自由度增材制造系统在3D打印分层制造中的优势。接着,围... 详细信息

3D打印为产品设计和制造方式带来了新的变革,同时也给分层工艺规划带来了新的挑战。为了提升制造质量,首先对分层计算优化问题进行了回顾,并简要阐述了各种处理方法,特别关注了多自由度增材制造系统在3D打印分层制造中的优势。接着,围绕近年来3D打印分层计算领域取得的重要成果,从平面分层策略和非平面分层策略两个角度,分析了这些研究的目标、算法思想以及研究成果。然后,讨论了前沿3D打印技术的分层计算研究进展,特别是从闭环打印控制和新型制造两个方向,揭示了3D打印分层技术的最新发展。最后对这些研究成果进行总结,并结合当前的技术发展水平,从研究和应用角度提出了尚待解决的问题和未来的发展方向,以期进一步推动3D打印优化研究的持续发展。

关键词： 3D打印增材制造分层策略自适应分层曲面分层

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预冷涡轮发动机研究趋势及宽域预冷涡轮组合动力创新方案

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航空动力学报 2025年第2期40卷 453-465页

作者：姚照辉郭远钊何纬峰余天昊陈嘉鲍文西安电子科技大学空间科学与技术学院西安710126 南京航空航天大学能源与动力学院南京210016 哈尔滨工业大学能源科学与工程学院哈尔滨150001

系统梳理了英国SABRE、日本ATREX、PCTJ及西安航天动力研究所的PATR等国际国内预冷组合循环动力最新研究进展,总结归纳出高效紧凑换热、液氢燃料氢脆、结霜抑制、复杂控制匹配等是现阶段预冷涡轮动力存在的关键技术难题,并据此预测新型... 详细信息

系统梳理了英国SABRE、日本ATREX、PCTJ及西安航天动力研究所的PATR等国际国内预冷组合循环动力最新研究进展,总结归纳出高效紧凑换热、液氢燃料氢脆、结霜抑制、复杂控制匹配等是现阶段预冷涡轮动力存在的关键技术难题,并据此预测新型高热沉燃料、复杂热力循环是预冷涡轮动力的重要发展趋势。在此现状下,充分考虑我国实际国情,创新提出了一种具有我国自主知识产权和鲜明技术特色的基于吸热型碳氢燃料预冷来流空气的新型预冷涡轮火箭组合发动机新方案。分析了该创新方案的关键技术,开展了总体概念设计、性能评估及工作机理分析,得出其工作马赫数范围为0~5、工作高度为0~30 km、燃料工作在常温的工作特点,可以支撑临近空间飞行器宽范围、高性能工作,从而从理论上分析证明了该创新方案的可行性和先进性,由此得出本文提出的串联式预冷涡轮火箭组合循环发动机气动热力新构型是实现临近空间飞行器的重要动力途径。

关键词：组合循环动力涡轮火箭发动机预冷发动机吸热型碳氢燃料发动机总体设计

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基于深层特征差异性网络的图像超分辨率算法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 1033-1042页

作者：程德强袁航钱建生寇旗旗江鹤中国矿业大学信息与控制工程学院徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116

传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度... 详细信息

传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度深层特征差异性信息并融合,以减少网络传输中上下文信息的损失。第二,提出了差异性特征注意力机制,在扩大网络感受野的同时进一步学习深层特征的差异。第三,以递归的形式连接各模块,增加网络的深度,实现特征复用。将DIV2K数据集作为训练数据集,用4个超分辨率基准数据集对预训练的模型进行测试,并通过与流行算法比较重建的图像获得结果。广泛的实验表明,与现有算法相比,所提算法可以学习到更丰富的纹理信息,并且在主观视觉效果和量化评价指标上都取得最好的排名,再次证明了其鲁棒性和优越性。

关键词：超分辨率深层特征特征融合卷积神经网络差异性

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基于JS散度的不确定数据密度峰值聚类算法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 2038-2048页

作者：李松刘晓楠刘娟哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 奇安信科技集团股份有限公司战略研究部北京100088

针对传统的基于密度的不确定性聚类算法存在参数敏感和对复杂流形不确定数据集得到聚类结果较差的缺陷,提出一种新的基于JS散度的不确定数据密度峰值聚类算法(UDPC-JS)。该算法首先用不确定自然邻居定义的不确定自然邻域密度因子去除噪... 详细信息

针对传统的基于密度的不确定性聚类算法存在参数敏感和对复杂流形不确定数据集得到聚类结果较差的缺陷,提出一种新的基于JS散度的不确定数据密度峰值聚类算法(UDPC-JS)。该算法首先用不确定自然邻居定义的不确定自然邻域密度因子去除噪声点;其次,通过不确定自然邻居和JS散度相结合的方式计算不确定数据对象的局部密度,通过结合代表点的思想找到不确定数据集的初始聚类中心,并在初始聚类中心之间定义基于JS散度和图的距离;然后,再利用基于不确定自然邻居和JS散度计算出的局部密度和在初始聚类中心之间新定义的基于JS散度和图的距离在初始聚类中心上构建决策图,并根据决策图选择最终的聚类中心;最后,将未分配的不确定数据对象分配到其初始聚类中心所在的簇中。实验结果表明:该算法较对比算法具有更好的聚类效果和准确性,并且在处理复杂流形的不确定数据集上的优势较大。

关键词：不确定数据不确定自然邻居 JS散度密度峰聚类

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基于渐近式感受野的轻量级图像超分辨率重建方法

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控制与决策 2025年第4期40卷 1237-1246页

作者：程德强程志威马祥李龙寇旗旗江鹤中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

传统轻量级图像超分辨率重建方法通常依赖单一尺度的卷积提取图像特征,简单地将浅层与深层特征聚合后进行图像重建.然而,这种做法忽略了感受野信息的丰富性以及中间潜在特征在图像重建过程中的重要作用,导致卷积层间的信息交互受限,进... 详细信息

传统轻量级图像超分辨率重建方法通常依赖单一尺度的卷积提取图像特征,简单地将浅层与深层特征聚合后进行图像重建.然而,这种做法忽略了感受野信息的丰富性以及中间潜在特征在图像重建过程中的重要作用,导致卷积层间的信息交互受限,进而造成图像细节信息丢失和重建精度不高的问题.鉴于此,提出一种基于渐近式感受野的轻量级图像超分辨率重建方法.该方法的核心在于设计一种双路阶梯式卷积链,通过逐步调整感受野的大小,有效地融合图像的整体结构信息和局部细节特征,从而实现信息的多样化表达.此外,探索一种多维潜在特征的融合方法,旨在充分挖掘多维潜在特征间的相关性.实验结果表明,与目前流行的重建方法相比,所提出的方法在捕捉图像细节方面表现出色.

关键词：轻量级超分辨率重建渐近式感受野阶梯式卷积链潜在特征特征融合

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蝶形锥与锥形光纤级联型曲率传感器特性研究

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激光与光电子学进展 2025年第9期62卷 169-176页

作者：武玉玺高志刚崔鲁贵王宗良彭峰聊城大学物理科学与信息工程学院山东聊城 252000 泰山学院物理与电子工程学院山东泰安 271021 泰山学院物理与电子工程学院山东泰安 271021 哈尔滨工程大学物理与光电工程学院黑龙江哈尔滨 150001 聊城大学物理科学与信息工程学院山东聊城 252000 济南大学物理科学与技术学院山东济南 250022

提出一种基于模间干涉的蝶形锥与锥形光纤结构级联型的光纤曲率传感器,所提传感器采用单模光纤,通过光纤熔接机制备2个蝶形锥结构,并在其中间通过定点拉锥的方式增加锥形结构.实验结果表明,锥形结构拉锥长度范围为0～2500 μm时,传感器... 详细信息

提出一种基于模间干涉的蝶形锥与锥形光纤结构级联型的光纤曲率传感器,所提传感器采用单模光纤,通过光纤熔接机制备2个蝶形锥结构,并在其中间通过定点拉锥的方式增加锥形结构.实验结果表明,锥形结构拉锥长度范围为0～2500 μm时,传感器的灵敏度随着拉锥长度的增加而提高,拉锥长度为3000 μm与3500 μm时,传感器的灵敏度趋于稳定.在3.4072～6.0881 m-1的曲率范围内,拉锥长度为2500 μm时最大灵敏度达到-22.50 nm/m-1.该结构兼具高灵敏度与高稳定性,可有效地解决温度交叉敏感问题,同时简化传感器的制造方法,提高其结构紧凑性,降低制作成本.

关键词：马赫-曾德尔干涉光纤曲率传感器蝶形锥单模光纤

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