检索结果-内蒙古大学图书馆

针对计算机类专业人才培养中出现的一些具体问题,结合大连民族大学计算机科学与工程学院实践教学的实际情况,在学院“一头一尾两足双翼”人才培养模式指导下,构建“四年八学期一贯制”的实践教学体系,提出“5-8”校企深度合作实践教学模式,三年的实践表明,其对提高学生的实践创新能力和提升毕业生的就业质量效果显著。

关键词：实践教学模式校企合作实践教学基地

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依托学科竞赛提高学生实践创新素养探析 ——以大连民族大学计算机科学与工程学院为例

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人文之友 2020年第7期 111-111页

作者：赵春辉谢瑾峰王磊张伟牟艳艳大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650

本文以大连民族大学计算机科学与工程学院'E网竞技创新月'活动为例,总结依托学科竞赛提高学生实践创新素养的实践方法,分析学科竞赛在培养学生实践创新能力、加强学风建设和铸牢中华民族共同体意识等方面的实际作用,探索依托学... 详细信息

本文以大连民族大学计算机科学与工程学院'E网竞技创新月'活动为例,总结依托学科竞赛提高学生实践创新素养的实践方法,分析学科竞赛在培养学生实践创新能力、加强学风建设和铸牢中华民族共同体意识等方面的实际作用,探索依托学科竞赛提高学生实践创新素养的有效办法.

关键词：学科竞赛实践创新

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机器学习的量子动力学

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物理学报 2025年第6期74卷 25-34页

作者：王鹏麦麦提尼亚孜·麦麦提阿卜杜拉西南民族大学计算机科学与工程学院成都610225

基于第一性原理思想,采用量子动力学方法对机器学习的迭代运动过程进行建模.在机器学习的参数空间定义广义目标函数,利用Schrödinger方程和势能等效得到机器学习过程的量子动力学方程,通过Wick转动进一步建立了量子动力学与热动力... 详细信息

基于第一性原理思想,采用量子动力学方法对机器学习的迭代运动过程进行建模.在机器学习的参数空间定义广义目标函数,利用Schrödinger方程和势能等效得到机器学习过程的量子动力学方程,通过Wick转动进一步建立了量子动力学与热动力学的关系,这为利用物理理论和数学理论对机器学习的迭代过程进行研究提供了可能.本文工作将机器学习的迭代过程转化为含时偏微分方程来进行精确数学表述,该方程表明机器学习过程可能存在多尺度的退火过程和同一尺度下的时间演化过程.利用量子动力学方程证明了机器学习在时间演化时的收敛性,解释了机器学习中的扩散模型是量子动力学方程在经典近似和低阶泰勒近似下的映射模型,导出了人工智能中常用的Softmax和Sigmoid函数.这些结果表明量子动力学方法在研究机器学习理论中是有效的.

关键词：量子动力学机器学习扩散模型薛定谔方程

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基于自监督学习和二阶表示的小样本图像分类

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计算机学报 2025年第3期48卷 586-601页

作者：李兆亮贾令尧张冰冰李培华大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116024 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探... 详细信息

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探索;第二,二阶表示在不同粒度的小样本任务中的作用尚不明确,制约了其在复杂任务中的应用。针对上述问题,本文首先提出了一个多任务协同优化的预训练方法,实现了对比式自监督、生成式自监督和有监督学习的联合训练。该方法旨在促进模型学习具有迁移性的特征,从而提升模型的泛化性能。其次,本文利用紧致的双线性池化对模型进行微调,以获取更具分辨力的二阶表示,从而进一步增强模型的非线性建模能力。最后,本文提出了一种基于类间相似关系的任务难度指标,用于量化小样本任务的分类粒度,并通过线性探测分析系统地研究了二阶表示在粗细粒度不同的小样本任务中的表现。实验表明,多任务协同的预训练有效提高了模型的泛化性能,并且不同的分支任务呈现相互促进的效果;在更加困难的细粒度任务中,二阶表示相对于一阶表示展现出更强的线性可分性,这为一阶和二阶表示在不同场景中的应用提供了有益参考。本文通过广泛的消融实验深入评估了每个关键设计的贡献。与当前最先进的方法相比,本文方法在miniImageNet和CUB数据集的1-shot/5-shot分类任务中分别取得0.66%/0.53%和3.12%/0.98%的提升,在tiered ImageNet数据集的5-shot分类任务中取得可比结果(87.19%vs.87.31%),在跨域数据集miniImageNet→CUB、miniImageNet→Aircraft和miniImageNet→Cars中分别取得1.25%、1.96%和4.34%的提升,验证了本文方法的有效性。

关键词：小样本图像分类自监督学习有监督学习二阶表示任务难度指标

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融合多特征与全局-局部Transformer的图像修复算法

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电子测量技术 2025年第6期48卷 121-129页

作者：滕诗宇何丽君大连民族大学计算机科学与工程学院大连116600

针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上... 详细信息

针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上的有效融合,在扩大感受野的同时减少关键信息丢失情况。其次提出用于全局推理的全局-局部协同Transformer模块,它通过集成矩形窗口注意力机制和局部前馈神经网络,在降低计算复杂度的同时,提高模型对全局上下文信息的宏观理解和对局部细节特征的微观捕捉能力,增强图像的整体一致性。实验在CelebA-HQ和Places2数据集上进行了验证,在处理40%~50%掩码时,所提方法与常用的修复方法对比,PSNR平均提高了0.26~6.25 dB,SSIM平均提升了1.4%~19%,L1平均下降了0.2%~5.66%。实验证明,所提方法修复后的图像在视觉上具有更加真实和自然的效果,进一步验证了该方法的有效性。

关键词：深度学习图像修复多尺度分层特征融合全局-局部协同Transformer 矩形窗口注意力机制局部前馈神经网络

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不平衡数据流的集成分类方法综述

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 59-72页

作者：朱诗能韩萌杨书蓉代震龙杨文艳丁剑北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

现实世界的场景中,从数据流中学习会面临着类不平衡的问题,学习算法由于缺少训练数据而无法有效识别少数类样本。为了介绍不平衡数据流集成分类的研究现状和面临的挑战,依据近年来的不平衡数据流集成分类领域文献,从基于加权、选择和投... 详细信息

现实世界的场景中,从数据流中学习会面临着类不平衡的问题,学习算法由于缺少训练数据而无法有效识别少数类样本。为了介绍不平衡数据流集成分类的研究现状和面临的挑战,依据近年来的不平衡数据流集成分类领域文献,从基于加权、选择和投票的决策规则和基于代价敏感学习、主动学习和增量学习的学习方式的角度详细分析和总结了不平衡数据流的集成方法,并比较了使用相同数据集的算法的性能。针对处理不同类型复杂数据流中的不平问题,从概念漂移、多类、噪声和类重叠四个方面对其集成分类算法进行总结,分析了经典算法的时间复杂度。对动态数据流、缺失信息的数据流、多标签数据流和不确定数据流中不平衡问题的分类挑战提出了下一步的集成策略研究。

关键词：不平衡数据流集成分类决策规则学习方式复杂数据流

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基于随机Petri网的软件测试业务流程建模及多环节效能分析方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：薛可涵韩强韩晟乔依昕石智超北方民族大学计算机科学与工程学院

软件测试是确保软件产品质量的关键业务流程，具有高投入、高风险的特点，研究测试实施流程有助于推动测试工作的有序进行，从而保证软件产品质量符合行业标准并降低测试成本。现有研究缺乏对测试流程形式化建模和效能分析方法的探讨，... 详细信息

软件测试是确保软件产品质量的关键业务流程，具有高投入、高风险的特点，研究测试实施流程有助于推动测试工作的有序进行，从而保证软件产品质量符合行业标准并降低测试成本。现有研究缺乏对测试流程形式化建模和效能分析方法的探讨，因此，无法有效识别并评估流程中的关键环节。为解决上述问题，研究结合随机Petri网和模糊理论，提出一种模糊参数的随机Petri网(SPN＿FP)建模与分析方法，并以RSA计时攻击任务为场景构建测试流程仿真模型。通过建立与之同构的连续时间马尔可夫链(CTMC)进行性能分析，识别出流程的关键环节。集成SHapley加性解释(SHAP)的敏感性分析，构建多环节对系统运行效率之间的关系，为从多环节优化角度进行流程管理和决策支持奠定基础。结果表明，RSA计时攻击任务和修复软件缺陷是流程中耗时且对系统整体性能影响较大的关键环节，应作为优化的重点。此外，在提高等量系统运行效率下，提升上述单环节速率相较于协同提升多环节效率会牺牲较多系统鲁棒性，影响测试流程完整性与可靠性。

关键词：随机Petri网模糊理论软件测试流程建模 SHAP分析多环节效能优化

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混合特征平衡图注意力网络日志异常检测模型

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 308-320页

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性,导致异常检测准确率低的问题。提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。构建混合日志图构建模块,通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息... 详细信息

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性,导致异常检测准确率低的问题。提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。构建混合日志图构建模块,通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构,增强日志特征间的关联性,并采用日志图构建模块构建日志图,有效保留空间结构特征。设计平衡日志图生成模块,解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。采用图日志异常检测模块进行异常检测。使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证,实验结果表明,F1 score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题,充分考虑日志数据特征的关联性,而且有效降低了漏检率。

关键词：日志异常检测日志分析图神经网络混合特征提取数据不平衡

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基于模糊测度的最大可能性互模拟等价研究

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郑州大学学报(理学版) 2025年

作者：刘子源马占有李霞黄瑞祺何娜娜北方民族大学计算机科学与工程学院

为解决复杂系统模型检测过程中的状态空间爆炸问题,提出了模糊最大可能性互模拟等价理论,并使用其相关性质对状态空间进行优化。首先,在模糊决策过程中对模糊测度和模糊最大互模拟等价进行定义,并对其相关定理进行证明。其次,给出模糊... 详细信息

为解决复杂系统模型检测过程中的状态空间爆炸问题,提出了模糊最大可能性互模拟等价理论,并使用其相关性质对状态空间进行优化。首先,在模糊决策过程中对模糊测度和模糊最大互模拟等价进行定义,并对其相关定理进行证明。其次,给出模糊互模拟商的定义以及路径长度相等和路径最大可能性相等的定理。最后,给出模糊计算树逻辑扩展的语法和语义,并在模糊决策过程中讨论了模糊计算树逻辑和模糊计算树逻辑扩展的模糊最大可能性互模拟等价性质。

关键词：模型检测模糊测度模糊最大互模拟等价模糊计算树逻辑扩展

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