检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 680-697页

作者：耿海军胡睿乾胡治国尹霞山西大学自动化与软件学院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海200092 清华大学计算机科学与技术系北京100084

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统... 详细信息

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统路由协议的转发机制,实际部署难度较大;(3)无法同时利用最优下一跳和备份下一跳,从而导致网络负载均衡能力较差.针对上述3个问题,提出一种基于最短路径序列化图的路由保护算法,所提算法不需要改变转发机制,支持增量部署,同时使用最优下一跳和备份下一跳不会出现路由环路,并且具有较高的故障保护率.所提算法主要包括下面两个步骤:(1)为每个节点计算一个序号,构造最短路径正序化图;(2)利用最短路径正序化图和反序搜索规则构造最短路径序列化图,在此基础上根据备份下一跳计算规则计算节点对之间的备份下一跳集合.在真实和模拟网络拓扑上进行测试,实验结果表明,与其他路由保护算法相比,所提算法在平均备份下一跳数量、故障保护率和路径拉伸度3个指标方面均具有显著的优势.

关键词：网络故障路由保护最短路径序列化图故障保护率路径拉伸度

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面向合成语音检测的弹性正交权重修正连续学习算法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 336-345页

作者：张晓辉易江燕陶建华周俊佐中国科学院自动化研究所北京100190 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学自动化系北京100084

目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,... 详细信息

目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,但这会导致模型遭受灾难性遗忘.灾难性遗忘指的是模型在新数据上的训练会损害其从旧数据中获得的知识,导致对旧数据的识别性能下降.目前,克服灾难性遗忘的主要算法之一是连续学习.面向合成语音检测提出了一种连续学习算法——弹性正交权重修正(elastic orthogonal weight modification,EOWM),用于克服灾难性遗忘.该算法通过修正模型在学习新知识时的参数更新方向和更新幅度,以减少对已学知识的损害.具体来说,该算法在模型学习新知识时要求参数的更新方向与旧任务的数据分布正交,并同时限制对旧任务中重要参数的更新幅度.在合成语音检测领域的跨数据集实验中,算法取得了良好的效果.与微调相比,该算法在旧数据集上的等错误率(equal error rate,EER)从7.334%降低至0.821%,相对下降了90%;在新数据集上的等错误率从0.513%降低至0.315%,相对下降了40%.

关键词：合成语音检测连续学习弹性正交权重修正预训练模型深度神经网络

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基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复

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模式识别与人工智能 2025年第2期38卷 101-115页

作者：徐祺津叶海良曹飞龙梁吉业中国计量大学理学院应用数学系杭州310018 浙江师范大学数学科学学院金华321004 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院)人工智能系太原030006

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增... 详细信息

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增强局部特征和全局特征的交互.在此基础上,提出全局-局部学习式先验,通过一个由小波-傅里叶卷积块构成的先验提取器,同时学习全局先验和局部先验.该先验提取器作用于受损图像和完整图像,分别得到受损先验和监督先验.在修复阶段,受损图像和学习的先验分别输入两个结构相似的修复分支.这两个分支均由小波-傅里叶卷积构成,能同时提取和融合全局特征与局部特征.最后,合并两个分支的输出,生成具有一致语义内容和清晰局部细节的图像.此外,构造高感受野风格损失,从语义层面提升图像风格一致性.实验表明,文中方法在多个数据集上均性能较优.

关键词：图像修复学习式先验小波变换全局-局部特征

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基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法

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山东大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 41-50页

作者：王英楠郑文萍杨贵山西医科大学汾阳学院卫生信息管理系山西汾阳032200 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integratio... 详细信息

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integration,DNECI),算法包括双视角网络嵌入和聚类集成两部分。双视角网络嵌入模块对网络属性信息与拓扑信息实现自适应融合,保留网络属性信息与拓扑的高阶结构。聚类集成模块包括模块度优化和聚类优化两个组件,模块度优化组件利用高阶拓扑结构得到具有最优模块度的社区结果;聚类优化组件通过自监督聚类方法在嵌入空间得到聚类结果;引入互监督机制使两种视角的社区发现结果具有一致性。在4个真实数据集与15个算法进行对比试验,结果表明,DNECI在准确率和标准互信息至少比最先进的基准算法平均提高2.5%和1.4%,在调整兰德系数和F1分数至少平均提高3.7%和1.7%,具有较好的社区发现效果。

关键词：社区发现网络嵌入模块度自监督高阶结构

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基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割

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计算机科学 2025年第3期52卷 41-49页

作者：王涛白雪飞王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西警察学院网络安全保卫系太原030401

针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码... 详细信息

针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码路径中包含一个用于强化边缘信息的边缘增强模块,可有效挖掘、利用浅层特征信息以缓解边缘像素稀疏问题,同时避免小目标的漏检。此外,在网络的跳跃连接中,设计一个选择性特征融合模块,使得深浅层特征相互补充,实现不同信息的有效聚合。最后提出一个综合Generalized Dice Loss和Focal Loss的混合损失函数,利用动态权重调整策略,实现损失函数的优化训练,并降低病变区域多尺度和肿瘤形状大小不规则带来的影响。所提方法在保证病变区域整体定位准确的同时,强化对小目标特征信息的挖掘利用,从而提高分割的准确性和鲁棒性。在KiTS19公开数据集上的实验结果表明,与其他分割算法相比,该方法各项指标表现良好,分割性能有显著提升。

关键词：肾癌三维CT分割边缘增强选择性特征融合 3D U-Net 深度学习

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基于Attention-1DCNN-CE的加密流量分类方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 872-882页

作者：耿海军董赟胡治国池浩田杨静尹霞山西大学自动化与软件学院太原030031 山西清众科技股份有限公司太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对传统加密流量识别方法存在多分类准确率低、泛化性不强以及易侵犯隐私等问题,提出一种结合注意力机制(Attention)与一维卷积神经网络(1DCNN)的多分类深度学习模型——Attention-1DCNN-CE。该模型包含3个核心部分:1)数据集预处理阶段... 详细信息

针对传统加密流量识别方法存在多分类准确率低、泛化性不强以及易侵犯隐私等问题,提出一种结合注意力机制(Attention)与一维卷积神经网络(1DCNN)的多分类深度学习模型——Attention-1DCNN-CE。该模型包含3个核心部分:1)数据集预处理阶段,保留原始数据流中数据包间的空间关系,并根据样本分布构建成本敏感矩阵;2)在初步提取加密流量特征的基础上,利用Attention和1DCNN模型深入挖掘并压缩流量的全局与局部特征;3)针对数据不平衡这一挑战,通过结合成本敏感矩阵与交叉熵(CE)损失函数,显著提升少数类别样本的分类精度,进而优化模型的整体性能。实验结果表明,在BOT-IOT和TON-IOT数据集上该模型的整体识别准确率高达97%以上;并且该模型在公共数据集ISCX-VPN和USTC-TFC上表现优异,在不需要预训练的前提下,达到了与ET-BERT(Encrypted Traffic BERT)相近的性能;相较于PERT(Payload Encoding Representation from Transformer),该模型在ISCX-VPN数据集的应用类型检测中的F1分数提升了29.9个百分点。以上验证了该模型的有效性,为加密流量识别和恶意流量检测提供了解决方案。

关键词：网络安全加密流量注意力机制一维卷积神经网络数据不平衡成本敏感矩阵

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基于扩展路径表达式的XML查询

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计算机研究与发展 2003年第5期40卷 720-727页

作者：胡勤友胡运发复旦大学计算机与信息技术系

XML查询问题是当前计算机界研究的热点问题之一 ,国内外学者提出了众多的模型与算法其中 ,日本学者MakotoMurata等提出采用扩展路径表达式来表达查询 ,并利用hedge自动机和字符串自动机进行XML的查询计算这种方法与采用路径表达式控... 详细信息

XML查询问题是当前计算机界研究的热点问题之一 ,国内外学者提出了众多的模型与算法其中 ,日本学者MakotoMurata等提出采用扩展路径表达式来表达查询 ,并利用hedge自动机和字符串自动机进行XML的查询计算这种方法与采用路径表达式控制的XML查询相比 ,克服了后者不能充分利用XML文档有序性的缺点另外 ,扩展路径表达式具有较强的表达能力 ,可以表达任何MSO(一元二阶逻辑 )查询因此 ,扩展路径表达式已作为XML查询问题研究的主要理论框架之一 ,但是扩展路径表达式的编写比较困难 ,表达式也比较复杂 ,导致算法时间复杂度的提高在扩展路径表达式中引入通配符 ,使得扩展路径表达式更加简单灵活 ;

关键词： XML查询扩展路径表达式通配符带截止集自动机

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基于最小词频阈值的文档特征选择

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模式识别与人工智能 2006年第4期19卷 531-537页

作者：陈晓云李荣陆胡运发复旦大学计算机与信息技术系

为降低内容无关的特征词对文本分类系统的影响,在对与文本内容无关的特征词进行分析后发现:不相关特征词的词频普遍较低,利用最小词频阈值滤除低频特征可以明显降低无关特征的数量。为此,提出基于最小词频阈值的文档频评估函数。利用该... 详细信息

为降低内容无关的特征词对文本分类系统的影响,在对与文本内容无关的特征词进行分析后发现:不相关特征词的词频普遍较低,利用最小词频阈值滤除低频特征可以明显降低无关特征的数量。为此,提出基于最小词频阈值的文档频评估函数。利用该函数选择特征可以有效减少与内容无关的噪声特征,改善分类质量。实验结果显示,几种基于最小词频阈值的文档频评估函数比基于普通文档频的评估函数的分类准确性有不同程度的改进,其中对互信息的改进最为显著,宏平均F_1值比词频方法提高40%,比普通文档频方法提高15%～30%。

关键词：文本分类特征选择信息增益互信息 X^2统计

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本体在智能驾驶训练系统中的应用研究

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模式识别与人工智能 2004年第1期17卷 104-109页

作者：宋扬胡运发复旦大学计算机与信息技术系

本文重点研究了知识本体在智能驾驶训练系统中的应用技术,提出了一种基于本体的智能驾驶训练系统的构建方法。该方法利用本体的语义关系,将训练知识分为方法本体和领域本体,将训练过程分为主流过程和支流过程的方法来组织系统和教材。... 详细信息

本文重点研究了知识本体在智能驾驶训练系统中的应用技术,提出了一种基于本体的智能驾驶训练系统的构建方法。该方法利用本体的语义关系,将训练知识分为方法本体和领域本体,将训练过程分为主流过程和支流过程的方法来组织系统和教材。文章还介绍了一个实际开发的系统实例——智能驾驶模拟训练系统SL-IDTS。理论和实践表明,该训练系统具有良好的知识表达性、互操作性、一致性、共享性及重用性,能有效地实现智能化和个性化学习训练功能。

关键词：智能驾驶训练系统本体知识链智能主体汽车驾驶员驾驶技能培训知识库

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The OR-Tree:一种用于空间对象序列查询的动态索引

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模式识别与人工智能 2005年第5期18卷 546-551页

作者：肖辉曾海泉胡运发复旦大学计算机与信息技术系

几乎所有的多维空间索引都没有考虑空间对象之间的顺序关系,只支持单个空间对象的索引和查询,无法直接支持空间对象序列查询。本文在R-Tree的基础上,提出一种可直接用于空间对象序列查询的动态索引——OR-Tree,保存了空间对象序列中对... 详细信息

几乎所有的多维空间索引都没有考虑空间对象之间的顺序关系,只支持单个空间对象的索引和查询,无法直接支持空间对象序列查询。本文在R-Tree的基础上,提出一种可直接用于空间对象序列查询的动态索引——OR-Tree,保存了空间对象序列中对象之间的序关系。时间序列的相似性查询实验表明:与R-Tree相比,基于OR-Tree的方法在磁盘I/O次数和查询结果的候选集大小上显著降低,并且查询序列越长,性能提高就越明显。

关键词：多维空间索引空间对象序列相似性查询序关系

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