检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2023年第S01期50卷 569-579页

作者：黄昉菀卢举鸿於志勇福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

精准医疗的逐步兴起,如挖掘青年高血压患者的心肺运动时序数据,可以了解不同个体对有氧运动训练的响应性,有助于提高患者高血压管理计划的制定效率,更有效地实现有氧运动干预的治疗。开展该研究的瓶颈之一在于难以获取充足的样本数据。... 详细信息

精准医疗的逐步兴起,如挖掘青年高血压患者的心肺运动时序数据,可以了解不同个体对有氧运动训练的响应性,有助于提高患者高血压管理计划的制定效率,更有效地实现有氧运动干预的治疗。开展该研究的瓶颈之一在于难以获取充足的样本数据。为了解决获取数据难度大、成本高等问题,利用加权动态时间规整重心平均算法来进行时间序列数据增强,重点针对重心选择和权重分配进行了研究。针对重心选择问题,首次引入了主动重心的概念,提出了代表性重心与多样性重心选择策略,改善了数据增强的效果。此外,针对现有权重分配策略的不足,提出了随机权重距离递减分配策略,避免了合成重复样本,进一步提升了模型的泛化能力。实验结果表明,在该研究背景下同时考虑重心选择与权重分配进行数据增强,可以进一步提升青年高血压患者有氧运动干预疗效预测的准确性。

关键词：高血压心肺运动实验时序数据增强动态时间规整重心平均重心选择策略权重分配策略

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基于自适应扩散图卷积注意力网络的地铁客流预测

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铁道科学与工程学报 2024年第12期21卷 4910-4923页

作者：唐郑熠黄嘉欢王金水邢树礼福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118 福建理工大学福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118 湖南工商大学移动商务智能湖南省重点实验室湖南长沙410205

准确的地铁客流预测是智能交通系统应对交通挑战、协调运营调度、规划未来建设的重要战略需求。然而,先前将图卷积网络与深度学习模型(如循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环神经网络等)相结合的相关研究只能提取基于路网图结构的... 详细信息

准确的地铁客流预测是智能交通系统应对交通挑战、协调运营调度、规划未来建设的重要战略需求。然而,先前将图卷积网络与深度学习模型(如循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环神经网络等)相结合的相关研究只能提取基于路网图结构的时间和空间相关性,而忽略了地铁站点之间隐藏的空间相关性和随时间变化的动态时间和动态空间相关性。为了挖掘交通数据中复杂的时空相关性以实现精确的地铁客流预测,提出一种基于自适应扩散图卷积注意力(Adaptive Diffusion Graph Convolution Attention, ADGCA)网络的客流预测方法。此方法的创新点主要包括2个方面:首先,通过构建多图和自适应矩阵,并结合多头注意力机制,能够挖掘地铁站点之间隐藏的空间相关性。这种方法优化了现有方法在提取地铁系统空间信息特征方面的不足,使得ADGCA模型能够更全面地提取地铁系统中的空间信息特征。其次,构建了一种结合因果卷积、自适应扩散图卷积和多头注意力机制的深度学习模型组件。该组件能够在局部和全局层面捕捉地铁客流数据中的动态时空相关性,相比于先前的方法,能够更有效地提取复杂的地铁客流数据特征。在根据上海和杭州地铁自动检票系统的乘客刷卡记录所构建的2个真实数据集上,对模型有效性进行评估。研究结果表明,相较于现有的基线模型,ADGCA模型能够提取更加真实的动态时空相关性,从而有效地降低了预测误差。在所有预测时间步长上,ADGCA模型预测准确度指标均优于基线模型。研究结果为进一步优化城市地铁运营计划和保障地铁安全营运提供了更加精确的数据支持。

关键词：智能交通地铁客流预测自适应扩散图卷积因果卷积多头注意力

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无服务边缘环境中的镜像缓存与资源分配

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小型微型计算机系统 2024年

作者：曾旺池梦莉于正欣苗旺陈哲毅福州大学计算机与大数据学院大数据智能教育部工程研究中心福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 兰卡斯特大学计算与通信学院埃克塞特大学计算机科学系

新兴的无服务边缘计算（Serverless Edge Computing，SEC）可在降低任务计算延迟的同时高效应对多变的服务模式，进而提升资源利用效率。然而，在资源受限的SEC中部署服务时常出现频繁的镜像置换，导致了过度的服务延迟与通信成本。现... 详细信息

新兴的无服务边缘计算（Serverless Edge Computing，SEC）可在降低任务计算延迟的同时高效应对多变的服务模式，进而提升资源利用效率。然而，在资源受限的SEC中部署服务时常出现频繁的镜像置换，导致了过度的服务延迟与通信成本。现有的解决方案通常通过修改镜像结构或移动仓库位置来降低镜像请求时间，但其在一定程度上违背了容器隔离的设计初衷，并造成了额外的计算与存储开销。为了解决这些重要挑战，本文提出了一种新颖的面向SEC环境的镜像缓存与资源分配（Image Caching and Resource Allocation，ICRA）框架，并将原问题解耦为两个子问题分别进行求解。针对镜像缓存子问题，设计了一种基于改进深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的镜像缓存方法，通过引入双critic网络与延迟更新机制，以提升镜像缓存性能。针对资源分配子问题，根据任务属性与队列负载，引入凸优化理论进行容器资源分配以降低任务完成延迟。大量实验验证了所提ICRA框架的有效性。与基准方法相比，ICRA框架能够在保证服务质量的同时显著降低系统成本，并在不同场景下均表现出更加优越的性能。

关键词：无服务边缘计算镜像缓存资源分配深度强化学习凸优化

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基于合并分配的云工作流低能耗调度方法

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计算机应用与软件 2024年第7期41卷 228-238页

作者：冯定逸刘茜萍南京邮电大学计算机学院江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

现有云工作流调度方法往往少有在降低执行能耗和缩短完成时间之间取得有效平衡。为此,提出基于合并分配的工作流低能耗调度方法。在考虑工作流结构的基础上将若干相关任务合并为可统一分配至同一服务器的任务串,将各任务串优化调度至尽... 详细信息

现有云工作流调度方法往往少有在降低执行能耗和缩短完成时间之间取得有效平衡。为此,提出基于合并分配的工作流低能耗调度方法。在考虑工作流结构的基础上将若干相关任务合并为可统一分配至同一服务器的任务串,将各任务串优化调度至尽可能少的服务器,求取各服务器可用时间槽并基于DVFS技术对任务进行松弛。相关实例和仿真实验验证了该调度方法的可行性和有效性,针对经典科学工作流和随机生成工作流两类输入,对比数据表明该方法可以在缩短工作流完成时间的同时有效降低执行能耗。

关键词：云计算工作流调度能耗任务合并动态电压/频率缩放

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基于深度展开网络的微波计算成像技术

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电子学报 2024年第12期52卷 4048-4058页

作者：史洪印彭毓晗温裕广黎芳刘慧北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044 航天新气象科技有限公司北京100048

信息超材料是一种人工结构阵列,其能够通过设计单元参数的排列方式定制等效材料和媒质属性,实现对电磁场和电磁波的灵活调控,带来全新的物理现象.基于信息超材料孔径的微波计算成像(Microwave Computational Imaging based Information ... 详细信息

信息超材料是一种人工结构阵列,其能够通过设计单元参数的排列方式定制等效材料和媒质属性,实现对电磁场和电磁波的灵活调控,带来全新的物理现象.基于信息超材料孔径的微波计算成像(Microwave Computational Imaging based Information Metamaterial Aperture, IMA-MCI)技术可以不依靠于雷达平台与目标之间的相对运动,在波束内实现目标的高分辨率成像.在微波成像过程,由于信息超材料天线的制作工艺限制,可能会导致相位误差的产生,IMA-MCI在有相位误差的情况下,对目标场景的重构能力不足.针对该问题,本文构建了基于反射式信息超材料天线的微波计算成像模型,提出一种结合深度展开网络和相位恢复算法的成像技术.该算法在相位恢复算法的基础上引入了动态超网络为原有网络生成阻尼因子,能够根据输入场景不同进行调整,在线生成阻尼因子,在系统的参数发生变化时仍然具有较好的性能.实验结果显示,该方法具有较好的成像性能和鲁棒性.

关键词：微波计算成像信息超材料相位恢复深度学习超网络

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基于椭圆曲线ELGamal的隐私保护分布式优化算法

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自动化学报 2025年第1期51卷 210-220页

作者：赵中原高旺蒋璐瑶葛泉波南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室南京210044 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

研究一类考虑节点隐私保护的分布式优化问题,目标为保护各智能体的隐私信息不被泄露,并最小化所有智能体局部成本函数之和.首先,针对无向连通图,提出一种基于椭圆曲线密码机制的分布式凸优化算法.通过设计底层权重矩阵,将基于椭圆曲线的... 详细信息

研究一类考虑节点隐私保护的分布式优化问题,目标为保护各智能体的隐私信息不被泄露,并最小化所有智能体局部成本函数之和.首先,针对无向连通图,提出一种基于椭圆曲线密码机制的分布式凸优化算法.通过设计底层权重矩阵,将基于椭圆曲线的ELGamal同态加密和数字签名与分布式次梯度算法相结合,克服了椭圆曲线密码机制与分布式一致性策略无法结合的难点.在无第三方或聚合器的场景下,该算法实现了系统的隐私保护.理论分析表明,该算法能够渐近收敛至全局最优解,并适用于时变通信拓扑的动态环境.此外,算法能有效保护智能体的状态和成本函数不受来自诚实但好奇攻击者、外部窃听者和篡改攻击者的威胁.最后,通过数值仿真验证了算法的有效性.

关键词：分布式优化隐私保护同态加密椭圆曲线

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一种增强机器阅读理解鲁棒性的上下文感知多任务学习框架

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小型微型计算机系统 2023年第7期44卷 1486-1493页

作者：张睿陈羽中福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

机器阅读理解(MRC)是自然语言处理领域的一个具有挑战性的任务,其目标是在给定文章中预测出相关问题的答案.随着深度学习和预训练语言模型的发展,许多端到端的机器阅读理解模型展现出优秀的性能,但是这些模型普遍存在鲁棒性不足的问题,... 详细信息

机器阅读理解(MRC)是自然语言处理领域的一个具有挑战性的任务,其目标是在给定文章中预测出相关问题的答案.随着深度学习和预训练语言模型的发展,许多端到端的机器阅读理解模型展现出优秀的性能,但是这些模型普遍存在鲁棒性不足的问题,当文本中存在干扰句时,它们的表现便显著下降.本文从人类做阅读理解任务的角度来解决这个问题,提出了一种端到端的多任务学习框架ASMI(Answer-Span Context Prediction and Mutual Information Estimation and Maximization)来提高MRC模型的鲁棒性.ASMI在预训练语言模型下游微调,包含两种辅助任务:(i)答案上下文预测;(ii)答案与上下文之间的互信息估计.本文设计了一种上下文注意力机制来预测答案上下文软标签,从而强化上下文对于问答任务的指导作用,并降低干扰句对模型的影响.本文还提出了一种新的负样本生成策略,并结合基于JS散度的互信息估计器来估计互信息,从而有效辨析答案上下文和干扰句之间的语义差异,使得模型学习到更加鲁棒的表示.在3个阅读理解基准数据集上的实验结果表明,本文提出的ASMI模型在EM和F1指标上均优于对比模型.

关键词：机器阅读理解模型鲁棒性多任务学习答案上下文

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理性与可验证的联邦学习框架

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软件学报 2024年第3期35卷 1418-1439页

作者：吴柿红田有亮公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学密码学与数据安全研究所贵州贵阳550025

联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可... 详细信息

联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可验证的联邦学习框架.首先,结合博弈论,设计囚徒合约与背叛合约迫使服务器诚实.其次,所提方案使用基于复制的验证方案实现全局梯度的完整性验证,且支持客户端离线.最后,经分析证明所提方案的正确性,并经实验表明,该方案与已有的验证算法相比,客户端的计算开销降为0,一次迭代的通信轮数由原来的3轮优化到2轮,且训练开销与客户端的离线率成反比.

关键词：联邦学习博弈论囚徒合约背叛合约数据完整性

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面向空天地一体化网络的切片划分与协作卸载

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小型微型计算机系统 2024年

作者：王鹏飞郑霖睿于正欣苗旺陈哲毅福州大学计算机与大数据学院大数据智能教育部工程研究中心福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 兰卡斯特大学计算与通信学院埃克塞特大学计算机科学系

新兴的空天地一体化网络（Space-Air-Ground Integrated Networks，SAGIN）赋予移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）更广泛的通信覆盖范围与更灵活的网络接入能力.然而，多样化的用户需求与低效的资源利用严重影响了SAGIN中计... 详细信息

新兴的空天地一体化网络（Space-Air-Ground Integrated Networks，SAGIN）赋予移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）更广泛的通信覆盖范围与更灵活的网络接入能力.然而，多样化的用户需求与低效的资源利用严重影响了SAGIN中计算卸载的服务质量（Quality-of-Service，QoS）.现有研究工作大多针对静态环境或依赖系统先验知识，难以适应动态复杂的SAGIN环境.针对上述挑战，本文设计了一种新型的面向SAGIN的切片划分与协作卸载（Slice Partitioning and Collaborative Offloading，SPCO）框架.首先，提出了一种基于Transformer的切片资源划分方法，通过感知用户流量的变化趋势，实现高效的切片资源划分.接着，设计了一种基于改进深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的协作卸载与资源分配方法，通过应对Q值高估与高方差导致的难以收敛等问题，实现了通信和计算资源的合理分配以及异构平台的高效协作卸载.大量基于真实流量数据集的实验验证了SPCO的有效性.所提SPCO框架可有效增加服务商收益，且相较于其他基准方法可以取得更加优越的任务完成率与资源利用率.

关键词：空天地一体化网络网络切片协作卸载资源分配深度强化学习

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激光选区熔化增材制造吸收率的研究进展

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材料导报 2023年第24期37卷 198-207页

作者：李舒玥傅广李泓历彭庆国肖华强张钧星张泽华贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家实验室贵阳550025 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵阳550025

在研究激光选区熔化增材制造过程中材料吸收率是一个具有科学和实际意义的问题,它不仅是工艺过程精确性仿真的前提条件,而且为所选用的金属粉末材料定义一组工艺条件,使其更适合于激光选区熔化成形。本文首先介绍了激光与粉末床相互作... 详细信息

在研究激光选区熔化增材制造过程中材料吸收率是一个具有科学和实际意义的问题,它不仅是工艺过程精确性仿真的前提条件,而且为所选用的金属粉末材料定义一组工艺条件,使其更适合于激光选区熔化成形。本文首先介绍了激光与粉末床相互作用机理,然后总结了激光选区熔化过程中吸收率的常用测量方法,并在此基础上综述了国内外学者运用不同方法研究吸收率的进展和比较分析了各种方法的特点及测量时的注意事项。此外,重点对可能影响吸收率的因素进行了详细分类和阐述。最后就当前的研究进展及所面临的主要问题进行归纳总结,对未来吸收率的研究进行了展望。

关键词：增材制造激光选区熔化吸收率实验检测数值模拟

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