检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第2期52卷 145-157页

作者：辛永杰蔡江辉贺艳婷苏美红史晨辉杨海峰太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 山西省大数据分析和并行计算重点实验室太原030024 中北大学计算机科学与技术学院太原030051

现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种... 详细信息

现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类方法(MLFS-GCA)。首先,设计了一个跨结构特征选择框架。通过联合学习多视图表示的空间结构特点和聚类结构的一致性,将高维数据投影到低维线性子空间中,并在视图特定的基矩阵和一致性聚类结构的辅助下学习低维特征表示。其次,提出图循环自适应学习模块。通过k最邻近法(k-NN)选取投影空间中k个最近邻点,并协同矩阵低秩学习来循环地优化相似结构。最后,学习得到用于聚类任务的共享稀疏相似矩阵。通过在各种真实的多视图数据集上进行大量实验,验证了在多视图聚类中图循环自适应学习的优越性。

关键词：多视图聚类图循环自适应学习跨结构特征选择 k-NN 矩阵低秩学习

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基于高维多目标优化的小样本皮肤癌检测

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控制与决策 2024年第11期39卷 3597-3606页

作者：赵嘉晖温杰蔡星娟崔志华太原科技大学大数据分析与并行计算山西省重点实验室太原030024 太原科技大学先进控制与装备智能化山西省重点实验室太原030024

由于皮肤癌数据的长尾分布特性,快速识别含少量数据的罕见皮肤病样本成为一个具有挑战性的小样本问题.基于元学习的检测方法能够从多数常见皮肤病样本中快速学习元知识,利用先验知识提高模型检测罕见皮肤病的能力.然而,皮肤癌公共类别... 详细信息

由于皮肤癌数据的长尾分布特性,快速识别含少量数据的罕见皮肤病样本成为一个具有挑战性的小样本问题.基于元学习的检测方法能够从多数常见皮肤病样本中快速学习元知识,利用先验知识提高模型检测罕见皮肤病的能力.然而,皮肤癌公共类别质量和分布的偏差,导致元学习在预训练阶段存在过拟合风险,且基于传统网络的元学习模型难以处理细粒度皮肤病问题.针对此问题,提出一种高维多目标元学习皮肤癌检测模型.该模型在元学习的基础上,通过考虑皮肤癌检测模型的多种分类性能,优化公共类别(基类)分布获得强化的训练样本;采用融合CCNet注意力机制的ResNet12网络结构,充分提高识别细粒度皮肤病变图像的能力.此外,设计一种基于离散分组交叉策略的高维多目标优化算法对所提出的高维多目标皮肤癌检测模型进行高效求解.在ISCI2018和Derm7pt两个公开的医学数据集上进行实验,在二分类的1次、3次和5次采样任务中,分别获得67%、79%、82%的检测准确率,验证了高维多目标检测皮肤癌检测模型的有效性.

关键词：元学习多目标优化小样本学习注意力机制数据增强

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基于高维多目标序贯三支决策的恶意代码检测模型

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智能系统学报 2024年第1期19卷 97-105页

作者：崔志华兰卓璇张景波张文生太原科技大学大数据分析与并行计算山西省重点实验室山西太原030024 中国科学院自动化研究所北京100089

针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征... 详细信息

针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征提取并构建多粒度特征集,引入序贯三支决策理论对恶意代码进行检测。为改善检测模型整体性能,避免阈值选取的主观性,本文在上述模型的基础上,同时考虑模型的综合分类性能、决策效率和决策风险代价建立高维多目标序贯三支决策模型,并采用高维多目标优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,模型在保证检测性能的同时,有效地提升了决策效率,降低了决策时产生风险代价,更好地拟合了真实动态检测环境。

关键词：恶意代码检测序贯三支决策卷积神经网络高维多目标优化基于参考点的高维多目标进化算法多粒度延迟决策决策阈值

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重大流行病防控意识传播动力学模型与保持策略研究

引用

系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 714-731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 上海市长宁区人力资源和社会保障局上海200050 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

长时间的疫情防控工作和病毒易变异的特性给公众重大流行病防控意识的持续度带来了挑战.为此,本文在考虑防疫中公众的主流疲劳心理与公众防疫行为的成本收益等影响因素的基础上,构建了公众通过社交媒体与线下交流构成的多重网络中重大... 详细信息

长时间的疫情防控工作和病毒易变异的特性给公众重大流行病防控意识的持续度带来了挑战.为此,本文在考虑防疫中公众的主流疲劳心理与公众防疫行为的成本收益等影响因素的基础上,构建了公众通过社交媒体与线下交流构成的多重网络中重大流行病防控意识传播的No awareness-Have awareness-Awareness fatigue(NHF)模型.其次,得出区分重大流行病防控意识在公众中传播与否的阈值.最后,对模型进行数值模拟与实证数据分析,并提出利用多种信息渠道有效促进重大流行病防控意识传播与保持的策略建议.研究表明:应均衡且适度地使用各渠道开展防疫宣传教育以达到最佳效果,否则可能导致公众对重大流行病防控产生疲劳心理,进而对重大流行病防控意识在公众中的传播产生负向影响.病毒变异间接地促进了重大流行病防控意识的传播,但当病毒发生多次变异后促进作用几乎为零.重大流行病防控成本收益的感知回报比越高,防控意识的传播扩散性越强.本研究对于未来重大流行病的防控工作具有一定的参考价值.

关键词：重大流行病防控意识传播传染病动力学多重网络成本收益主流疲劳

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