检索结果-内蒙古大学图书馆

南京理工大学学报 2023年第1期47卷 56-65页

作者：张喜梅解滨徐童童张春昊河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北石家庄050024

传统Kmeans聚类算法的性能易受初始类簇中心随机性和类簇中心计算的迭代过程中边缘点和离群点反复计入的影响,为了避免这些影响,该文提出一种基于反向K近邻和密度峰值初始化的加权Kmeans聚类算法。通过样本的近邻信息计算每个样本的反向... 详细信息

传统Kmeans聚类算法的性能易受初始类簇中心随机性和类簇中心计算的迭代过程中边缘点和离群点反复计入的影响,为了避免这些影响,该文提出一种基于反向K近邻和密度峰值初始化的加权Kmeans聚类算法。通过样本的近邻信息计算每个样本的反向K近邻,针对不同规模、不同密度分布数据集,可以自适应地搜索密度峰值点作为初始类簇中心;自适应设定相对簇半径,并通过样本加权进行类簇中心迭代,在不同数据分布下可以有效降低边缘点和离群点对聚类结果的影响。试验结果证明,该算法在聚类性能提升的同时迭代次数大幅降低,随着入侵行为类型和数据规模的增加,该文聚类算法仍体现出较好的性能,且在发现未知攻击类型上效果显著。

关键词： Kmeans聚类入侵检测密度峰值样本加权反向K近邻

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一种基于多视角数据属性的决策表Petri网挖掘方法

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计算机应用研究 2023年第12期40卷 3706-3716页

作者：张守政方欢安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽理工大学安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室安徽淮南232001

当处理高度可变的流程时,已有的自动过程挖掘技术产生的模型可能并不能真实反映流程运行中不同决策点之间规则的变化情况。从声明性过程挖掘的角度出发,提出了一种具备可视化规则的决策表Petri网挖掘方法,实现真实日志到声明性过程决策... 详细信息

当处理高度可变的流程时,已有的自动过程挖掘技术产生的模型可能并不能真实反映流程运行中不同决策点之间规则的变化情况。从声明性过程挖掘的角度出发,提出了一种具备可视化规则的决策表Petri网挖掘方法,实现真实日志到声明性过程决策表Petri网模型的映射。首先,形式化了决策表Petri网模型及其携带的规则分析决策表,并对模型的静态语义和动态语义进行定义;其次,通过扩展属性的添加,分析流程内部属性和事件属性是否会对决策产生影响,并通过规则分析决策表的异常值属性,判断规则的异常程度;最后,在一组人工日志和真实事件日志的基础上进行实验仿真,并与数据Petri网的挖掘技术进行分析对比。实验结果表明所提方法在反映流程运行中规则的变化情况具有一定优势,并为数据流异常检测提供数值可解释性;同时,所设计的决策表Petri网挖掘方法可以将决策信息与模型结构整合在一起,为过程模型的可变性建模提供形式化基础。

关键词：声明性过程发现决策挖掘规则变化发现决策表Petri网异常检测

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医联网下医源性风险偏差感知扩散模型及干预

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管理科学学报 2024年第8期27卷 57-72页

作者：朱宏淼齐佳音靳祯上海对外经贸大学工商管理学院上海201620 广州大学网络空间安全学院广州510006 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 山西大学复杂系统研究所太原030006 山西大学疾病防控的数学技术与大数据分析山西省重点实验室太原030006

首先,本研究从多重网络理论视角出发,构建医联网环境下医源性风险偏差感知多渠道扩散模型.该模型考虑了医联网环境下不同信息渠道之间医源性风险偏差感知扩散的交互影响;其次,得出区分医联网下医源性风险偏差感知在公众中扩散开来与否... 详细信息

首先,本研究从多重网络理论视角出发,构建医联网环境下医源性风险偏差感知多渠道扩散模型.该模型考虑了医联网环境下不同信息渠道之间医源性风险偏差感知扩散的交互影响;其次,得出区分医联网下医源性风险偏差感知在公众中扩散开来与否的阈值;最后,利用实际数据对所建立的理论模型进行参数估计及案例分析.研究结论表明:1)与仅进行正确认知的宣传推广相比,在正确认知宣传的同时进行认知纠偏,医联网下医源性风险偏差感知的扩散效率将降低的更加明显;2)与仅对一种或两种渠道中医源性风险偏差感知的扩散进行深度管控相比,如果同时对所有渠道中医源性风险偏差感知的扩散均进行适度干预,医源性风险偏差感知的扩散效率将更显著地降低.

关键词：医联网医源性风险偏差感知社会传播多重网络复杂网络传播动力学

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基于活动恢复集的有效低频行为分析方法

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计算机应用研究 2024年第7期41卷 2005-2011页

作者：任紫薇王丽丽左殷恺安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室安徽淮南232001

低频行为识别是揭示业务流程重要信息和优化流程模型的方法之一,现有流程发现方法忽略了数据影响链对低频行为产生的影响,导致了一些低频行为被视为噪声直接过滤掉。针对这一问题,提出了一种基于活动恢复集的有效低频行为分析方法。首... 详细信息

低频行为识别是揭示业务流程重要信息和优化流程模型的方法之一,现有流程发现方法忽略了数据影响链对低频行为产生的影响,导致了一些低频行为被视为噪声直接过滤掉。针对这一问题,提出了一种基于活动恢复集的有效低频行为分析方法。首先根据事件日志中的行为重要性过滤日志,并构建初始流程模型;其次从事务日志中提取活动的输入输出数据项,并根据这些数据项构造活动影响链图,在此基础上获取每个活动基于迹的活动恢复集;最后根据活动恢复集来计算每条迹的行为容忍度以区分有效低频行为和噪声。实验结果表明,与其他方法相比,该方法能够有效区分有效低频行为与噪声,并且从拟合度、精度以及简单性方面提高了流程模型的质量。该方法考虑了由活动恢复集而导致的偏差情况,可以成功识别事件日志中的有效低频行为,从而优化了流程模型。

关键词：行为重要性有效低频行为数据影响链恢复集行为容忍度

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基于BERT的多视角事件日志修复

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计算机应用研究 2024年第2期41卷 515-520页

作者：张振虎王丽丽袁永旺安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室安徽淮南232001

在业务流程执行过程中,由于信息系统故障或者人工记录出错等问题导致事件日志中数据的丢失,从而产生缺失的事件日志,使用这种缺失日志会严重影响业务流程分析结果的质量。针对这种缺失日志的修复问题,现有研究大部分仅从数据视角或者行... 详细信息

在业务流程执行过程中,由于信息系统故障或者人工记录出错等问题导致事件日志中数据的丢失,从而产生缺失的事件日志,使用这种缺失日志会严重影响业务流程分析结果的质量。针对这种缺失日志的修复问题,现有研究大部分仅从数据视角或者行为视角进行展开,很少从数据和行为相融合的视角开展事件日志的修复工作。提出了一种基于BERT模型的多视角事件日志修复方法。该方法利用双层BERT模型,从数据和行为融合的视角训练模型,通过BERT模型的预训练任务((masked attribute model,MAM)和(masked event model,MEM))以及Transformer编码块的注意力机制捕获输入属性的双向语义信息和长期依赖关系,使用微调策略进行模型训练,以预测的形式修复事件日志中的缺失值。最后,通过公开可用的数据集进行评估分析,结果表明,该方法在修复事件日志方面表现良好。

关键词：缺失日志数据和行为融合多视角修复双层BERT 微调策略

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基于TAC-A2C的规范性业务流程监控方法

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哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 2025年第1期41卷 113-119页

作者：朱开心卢可安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室安徽淮南232001

规范性业务流程监控用于实时监测业务执行过程,及时发现并纠正偏离流程的异常行为.当前研究主要集中在使用统计分析、人工规则或深度学习技术来检测流程中的异常行为,并发出警报.对于异常检测之后如何进行流程调整以及如何对执行干预措... 详细信息

规范性业务流程监控用于实时监测业务执行过程,及时发现并纠正偏离流程的异常行为.当前研究主要集中在使用统计分析、人工规则或深度学习技术来检测流程中的异常行为,并发出警报.对于异常检测之后如何进行流程调整以及如何对执行干预措施后的效果进行评估的问题,目前还缺乏行之有效的方法.针对该问题,提出了基于双智能体合作关系的Actor Critic(TAC-A2C)强化学习算法,该方法旨在通过两个智能体的协作来优化规范性业务流程监控任务.其中异常检测智能体负责训练策略网络以辨识流程中的潜在异常行为,并触发警报;流程调整智能体则负责训练策略网络来选择合适的流程干预行为,并评估其效果.通过训练中央控制器的价值网络,实现两个智能体之间的有效信息同步,从而实现紧密的合作.通过在事件日志上的实验评估表明,TAC-A2C方法能够有效检测到流程中的异常,并及时采取措施进行修复.

关键词：规范性业务流程监控业务流程管理异常检测流程干预深度强化学习双智能体

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一类Poisson-Nernst-Planck方程的边平均有限元计算

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吉林大学学报（理学版） 2022年第1期60卷 73-78页

作者：倪宇晖阳莺桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

针对一类三维Poisson-Nernst-Planck方程,给出一种边平均有限元离散形式.在适当的网格条件下,该离散形式得到的总刚度矩阵为M-矩阵,从而保证了数值解的非负性.数值实验结果表明,边平均有限元方法相比于标准有限元的CPU时间更短,且误差较小.

关键词： Poisson-Nernst-Planck方程边平均有限元方法有限元方法

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融合改进VAE与BiLSTM的无监督时序数据异常检测方法

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计算机工程 2024年

作者：张春昊解滨张佳豪中国地质科学院水文地质环境地质研究所河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室

时间序列数据异常检测在金融、医疗、工业监控等领域具有重要意义，然而，传统方法在处理时间序列数据时常常面临特征提取能力有限、泛化能力差且实时性不佳等挑战，甚至忽视了数据之间的时序关系。为充分考虑数据的时间依赖性，进一步... 详细信息

时间序列数据异常检测在金融、医疗、工业监控等领域具有重要意义，然而，传统方法在处理时间序列数据时常常面临特征提取能力有限、泛化能力差且实时性不佳等挑战，甚至忽视了数据之间的时序关系。为充分考虑数据的时间依赖性，进一步提高对时间序列数据异常检测的能力，提出了一种无监督时间序列数据异常检测方法β-VAE-BiLSTM。首先，在重新设计VAE模块网络结构使其更适合数据重构进行异常检测的基础上通过引入超参数β控制证据下界中KL(Kullback-Leibler Divergence)散度项的权重，从而增强编码器模块对于潜在空间的解耦性和表达能力，获取更有力的数据潜在表示。然后，采用长短期记忆网络模块估计潜在表示的长期相关性，捕捉其前向和后向的依赖关系，并对其进行时序预测。最后，通过对预测结果平均融合和解码器重构进而计算重构误差，通过网格搜索最优阈值来检测时序异常。实验结果表明，该方法在多个公开时间序列数据集上具有优越的异常检测性能，能够有效提取时间相关的复杂数据特征，实现高效计算和实时异常检测，识别异常点和异常区域，提高了检测精度和鲁棒性，减少了误报和漏报。

关键词：异常检测时间序列自编码器长短期记忆网络无监督

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党团关系视野下新机关媒的传播调适研究——以@共青团中央微博为个案

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现代传播（中国传媒大学学报） 2021年第4期43卷 47-53页

作者：张志安章震中山大学传播与设计学院广东省舆情大数据分析与仿真重点实验室复旦大学信息与传播研究中心

以党团关系为视野、以@共青团中央微博为研究对象,运用传播调适概念来理解共青团中央如何通过新媒体传播来体现自身的使命担当。研究发现,共青团中央主要通过价值观培育、权益维护以及心理建设等三个层面进行传播调适。价值观培育层面... 详细信息

以党团关系为视野、以@共青团中央微博为研究对象,运用传播调适概念来理解共青团中央如何通过新媒体传播来体现自身的使命担当。研究发现,共青团中央主要通过价值观培育、权益维护以及心理建设等三个层面进行传播调适。价值观培育层面更加注重"替党分忧",团中央主要通过民族主义/国家主义话语建构帮助政党传播主流意识形态和巩固文化领导权;权益维护和心理建设则更加注重"为民谋利",共青团中央既促进青年权益保护等实际的"问题解决",又针对青年实施其成长过程中的"心态调适"。总体来说,运用社交媒体进行的新媒体传播成为团中央提升政治影响的理性选择,其宣传模式既包括对话语的调适,还依托整个团组织系统内部的动员,以此完成众包化生产以及宣传效果的最大化。它所代表的新机关媒"话语调适+组织动员"模式与新党媒构建的"话语调适+资源整合"模式,共同完善和丰富了多样化、分层化的传播体系。

关键词：党团关系共青团中央传播调适民族主义

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具时滞影响的一般BAM神经网络的有限时间反同步

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应用数学 2022年第4期35卷 938-946页

作者：李超詹倩韦慧安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室安徽淮南232001

本文研究一类具有时滞影响的一般BAM神经网络有限时间反同步问题.通过设计合适的状态控制器,引入新颖的数学分析方法,并利用不等式技巧,在不借助已有的有限时间稳定性定理,建立了驱动-响应框架下所研究模型的有限时间反同步的判据,所得... 详细信息

本文研究一类具有时滞影响的一般BAM神经网络有限时间反同步问题.通过设计合适的状态控制器,引入新颖的数学分析方法,并利用不等式技巧,在不借助已有的有限时间稳定性定理,建立了驱动-响应框架下所研究模型的有限时间反同步的判据,所得到的结果推广并改进已有文献的结论.最后通过数值例子验证了所得理论结果的有效性.

关键词：一般BAM神经网络有限时间固定时间反同步

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