检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2025年第1期45卷 224-235页

作者：刘非凡陈依晴夏昊翔大连理工大学系统工程研究所大连116024 大连理工大学先进智能研究院大连116024 大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连116024

现实世界中,传染病扩散往往伴随着正确与错误消息的竞争传播.而正确与错误消息的竞争传播对传染病的扩散又产生显著影响,这为流行性传染病传播机制研究和突发公共卫生事件防治带来巨大挑战.当前把消息竞争传播与传染病扩散综合起来的耦... 详细信息

现实世界中,传染病扩散往往伴随着正确与错误消息的竞争传播.而正确与错误消息的竞争传播对传染病的扩散又产生显著影响,这为流行性传染病传播机制研究和突发公共卫生事件防治带来巨大挑战.当前把消息竞争传播与传染病扩散综合起来的耦合动力学模型研究尚不充分.结合动力系统分析和仿真模拟方法,提出一个两层多路复用网络中的耦合扩散模型,研究正确消息和错误消息之间的竞争如何影响到传染病的扩散时间与范围.综合微观马尔可夫链分析和仿真实验的研究结果表明,消息层的竞争传播模式会严重影响传染病的扩散范围.群体认知水平会通过影响消息层的竞争传播来促进或抑制传染病的感染范围.特别是,消息层中正确消息和错误消息的盛行时间、以及正确消息初始传播的时刻,对传染病传播范围的影响至关重要.研究结果对指导消息竞争与疾病耦合传播情境下疫情精准防控具有借鉴意义.

关键词：传染病扩散竞争传播耦合动力学微观马尔可夫链多路复用网络

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主持传播多模态自洽呈现的计算范式研究

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新闻春秋 2025年第1期 50-61页

作者：张亮张伟英周福战于涛李盛之金博魏小鹏大连理工大学计算机科学与技术学院大连116024 大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连116024 大连新闻传媒集团大连116024 大连理工大学公共管理学院大连116024 大连理工大学创新创业学院大连116024 大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室战略指导委员会大连116024

信息技术的加速迭代,形成了以人或虚拟数字人为中心,融合视频、声音、文字等多种模态信号的主持传播新模式,专业主持传播与社会化传播之间的边界变得逐渐模糊,主持传播内容同质化和传播穿透力弱化的特征日渐突出。因此,本文研究提升主... 详细信息

信息技术的加速迭代,形成了以人或虚拟数字人为中心,融合视频、声音、文字等多种模态信号的主持传播新模式,专业主持传播与社会化传播之间的边界变得逐渐模糊,主持传播内容同质化和传播穿透力弱化的特征日渐突出。因此,本文研究提升主持传播效能和引导力的方法。具体而言,基于计算社会科学的理论,首先提出了计算主持传播范式,即以主持传播多模态自洽呈现为关键核心,实现多模态信息的有效协同;其次,以主持传播多时空多尺度精准分析和主持传播效能有效度量为重要支撑,研究多模态信息融合方法,实现传播内容和效能的差异化、细粒度感知。这一研究为数智化时代的主持传播提供了定量化的理论方法、框架和指导准则。

关键词：主持传播社会计算多模态自洽呈现虚拟主播

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联邦忘却学习研究综述

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计算机学报 2024年第2期47卷 396-422页

作者：王鹏飞魏宗正周东生宋威肖蕴明孙庚于硕张强大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室美国西北大学计算机科学系吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据... 详细信息

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据流通和共享过程中保护数据隐私已成为研究热点.联邦忘却学习（Federated Unlearning）撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全.本文综述了联邦忘却学习的研究工作，首先简要阐述了联邦学习架构，并引出忘却学习和联邦忘却学习的概念和定义;其次，根据修正对象的不同将联邦忘却学习算法分为面向全局模型和面向局部模型两类，并详细分析各类算法的实现细节以及优缺点;然后，本文还详述联邦忘却学习中常用评价指标，将评价指标划分为模型表现指标、遗忘效果指标和隐私保护指标三类，并分析不同类型评价指标的优缺点;最后，本文对联邦忘却学习未来的研究方向进行展望.

关键词：联邦学习联邦忘却学习数字经济隐私保护边缘智能

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联邦长尾学习研究综述

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计算机学报 2024年

作者：周弈志王军晓谢鑫王鹏飞贾西贝齐恒秦宇辰大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室广州大学网络空间安全学院天津大学智能与计算学部深圳市华傲数据科技有限公司

联邦学习是一种基于分布式训练数据集的机器学习技术，有效地解决了因联合建模而引发的用户间数据隐私泄露问题，因此在多个领域得到了广泛应用。然而，在实际的联邦学习应用中，统计异质性与长尾分布的共存成为一大挑战，严重影响了模... 详细信息

联邦学习是一种基于分布式训练数据集的机器学习技术，有效地解决了因联合建模而引发的用户间数据隐私泄露问题，因此在多个领域得到了广泛应用。然而，在实际的联邦学习应用中，统计异质性与长尾分布的共存成为一大挑战，严重影响了模型性能。因此，如何在保护数据隐私的前提下解决长尾问题，已成为当前的研究热点。本文综述了联邦长尾学习的研究成果，首先简要阐述了联邦学习的架构，并介绍了统计异质性、长尾学习及联邦长尾学习的核心概念与定义。接着，依据优化方法的差异，将联邦长尾学习的算法分为两大类：模型组件改进和基于算法的优化，并深入分析了每种算法的实现细节及其优缺点。同时，为了更好地为不同任务提供参考，本文整合了一些具有代表性的开源数据集、长尾划分策略、评价指标与对比实验。最后，针对未来的应用场景和研究方向，对联邦长尾学习进行了展望。期望通过本文的深入研究，能为这类问题提供更全面的解决方案，进一步推动联邦长尾学习技术在各个领域的广泛应用和发展。

关键词：联邦学习长尾学习联邦长尾学习统计异质性隐私保护边缘智能

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基于渐进式分解架构的风电时间序列预测

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计算机系统应用 2024年第7期33卷 112-120页

作者：丁浩周成杰车超赵天明周守亮大连大学软件工程学院先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室大连116622 大连理工大学计算机科学与技术学院社会计算与认知智能教育部重点实验室大连116081 大连大学经济管理学院(旅游学院) 大连116622

准确预测风电机组各项指标对准确管控机组和调控电网的供需有着重要意义.预测指标任务可抽象为风电时间序列预测任务.目前时间序列预测模型主要采用深度学习模型,但是风电时间序列具有较强的波动性和随机性,导致绝大部分模型不能较好挖... 详细信息

准确预测风电机组各项指标对准确管控机组和调控电网的供需有着重要意义.预测指标任务可抽象为风电时间序列预测任务.目前时间序列预测模型主要采用深度学习模型,但是风电时间序列具有较强的波动性和随机性,导致绝大部分模型不能较好挖掘风电时间序列的复杂演化特性.为解决上述问题,提出了一种基于渐进式分解架构的风电时间序列预测方法,该方法首先应用神经网络池化分解方法将复杂的依赖关系简化并应用注意力机制学习长期趋势,然后运用多变量融合捕捉模块增强了网络整体的多变量关联挖掘能力,最后,融合趋势项和周期项对风电时间序列做出准确的预测.实验结果表明,该方法在风电时间序列的多步预测中均方误差相比基线模型至高可提升24%,在多尺度预测长度下表现出预测性能稳定提升的同时,计算效率显著优于同类模型.

关键词：多变量时间序列预测神经网络 attention机制时间序列分解

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