检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2025年第3期30卷 811-823页

作者：吴晗胡良臣杨影接标罗永龙安徽师范大学计算机与信息学院芜湖241002 工业智能数据安全安徽省重点实验室芜湖241002

目的基于深度学习的方法在3D模型分类任务中取得了先进的性能,此类方法需要提取三维模型不同数据表示的特征,例如使用深度学习模型提取多视图特征并将其组合成单一而紧凑的形状描述符。然而,这些方法只考虑了多视图之间的一致信息,而忽... 详细信息

目的基于深度学习的方法在3D模型分类任务中取得了先进的性能,此类方法需要提取三维模型不同数据表示的特征,例如使用深度学习模型提取多视图特征并将其组合成单一而紧凑的形状描述符。然而,这些方法只考虑了多视图之间的一致信息,而忽视了视图与视图之间存在的差异信息。为了解决这一问题,提出了新的特征网络学习3D模型多视图数据表示的一致信息和互补信息,并将其有效融合,以充分利用多视图数据的特征,提高3D模型分类准确率。方法该方法首先在残差网络的残差结构中引入空洞卷积,扩大卷积操作的感受野。随后,对网络结构调整以进行多视图特征提取。然后,通过设计的视图分类网络划分一致信息和互补信息,充分利用每个视图。为了处理这两类不同的信息,引入了一种结合注意力机制的学习融合策略,将两类特征视图融合,从而得到形状级描述符,实现可靠的3D模型分类。结果该模型的有效性在ModelNet数据集的两个子集上得到验证。在基于ModelNet40数据集的所有对比方法中具有最好的性能表现。为了对比不同的特征提取网络,设置单分类任务实现性能验证,本文方法在分类准确度和平均损失方面表现最好。相较于基准方法—多视图卷积神经网络(multi-view convolutional neural network,MVCNN),在不同视图数下本文方法的性能最高提升了3.6%,整体分类准确度提高了5.43%。实验结果表明,相较于现有相关方法,本文方法展现出一定的优越性。结论本文提出的一种多视图信息融合的深度3D模型分类网络,深度融合多视图的一致信息和互补信息,在3D模型分类任务中获得明显的效果。

关键词：多视图学习 3D模型分类一致性与互补性改进残差网络视图融合

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实验室毒气泄漏扩散与人体吸入暴露的数值模拟

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安全与环境学报 2025年第3期25卷 1125-1133页

作者：吴家麟冯旭光王静虹蔡昀廷潘勇李亚运付明合肥大健康研究院健康大数据与群体医学研究所合肥230051 南京工业大学安全科学与工程学院江苏省城市与工业安全重点实验室南京211816 清华大学合肥公共安全研究院人员安全安徽省重点实验室合肥230601

实验室有毒气体泄漏会严重威胁人员安全。研究利用计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)技术,模拟分析一氧化碳和氯气泄漏扩散及人体吸入暴露规律。通过构建真实实验室环境的数值模型,量化毒气浓度时空分布演化规律,结合人... 详细信息

实验室有毒气体泄漏会严重威胁人员安全。研究利用计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)技术,模拟分析一氧化碳和氯气泄漏扩散及人体吸入暴露规律。通过构建真实实验室环境的数值模型,量化毒气浓度时空分布演化规律,结合人体对毒气的剂量-反应关系,获取了不同泄漏场景下的人员损伤特征。结果显示,一氧化碳在远离通风口且存在障碍物的实验室区域会明显聚集,而氯气的扩散和聚集较均匀。安全撤离时间受气体密度、毒性等特性及空间位置影响。当一氧化碳泄漏时,人员须在90 s内撤离,在氯气泄漏时则须在30 s内撤离,否则可能危及生命。建议结合模拟结果在实验室典型位置,如试验仪器附近、实验室中心、出口、通风口等区域设置浓度报警器,并为安全疏散与人员防护等提供指导。

关键词：安全工程有毒气体实验室安全泄漏扩散呼吸暴露计算流体力学

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基于重要性最大化与社区划分的图神经网络推荐系统对抗攻击方法

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中国管理科学 2025年第2期33卷 95-104页

作者：柴一栋刘昊鑫姜元春刘业政合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 网络空间行为与管理安徽省哲学社会科学重点实验室安徽合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009 大数据流通与交易技术国家工程实验室上海201203

推荐系统的安全性是目前社会关注的热点问题。由于对抗攻击能够评估并提升推荐系统对抗鲁棒性,推荐系统的对抗攻击成为重要的研究问题。针对图卷积神经网络在推荐系统的广泛使用,本文提出一种面向图神经网络推荐系统的对抗攻击方法。该... 详细信息

推荐系统的安全性是目前社会关注的热点问题。由于对抗攻击能够评估并提升推荐系统对抗鲁棒性,推荐系统的对抗攻击成为重要的研究问题。针对图卷积神经网络在推荐系统的广泛使用,本文提出一种面向图神经网络推荐系统的对抗攻击方法。该方法基于图结构干扰的思想,构建对抗攻击的优化模型。然而,该优化模型难以直接求解,因此提出了基于重要性最大化的间接求解方法。在此基础上,针对大规模用户-物品异质图,本文进一步提出社区划分的攻击策略,通过考虑社区规模进一步提升节点重要性评估的效果与效率。基于真实数据的实验表明,本文所提方法具有更好的对抗攻击效果,能够在不改变图结构的同时,有效规避现有推荐系统防御策略。所提方法为设计对抗鲁棒性更强的推荐系统提供重要依据。

关键词：推荐系统图神经网络对抗攻击重要性最大化社区划分

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基于动网格技术的水动力旋转喷雾降尘装置性能分析

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工程设计学报 2025年第2期32卷 240-251页

作者：关维娟陈清华王德俊江丙友许曾生安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) 安徽芜湖241003 安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学工业粉尘防控与职业安全健康教育部重点实验室安徽淮南232001

水动力旋转喷雾降尘装置具有仅需水动力驱动、雾化效果好等优点,在煤矿井下工作面得到广泛应用。为了实现安全、精准、高效降尘,基于动网格技术对其性能进行了系统分析。采用DesignModeler软件建立了降尘装置三维模型,采用动网格技术分... 详细信息

水动力旋转喷雾降尘装置具有仅需水动力驱动、雾化效果好等优点,在煤矿井下工作面得到广泛应用。为了实现安全、精准、高效降尘,基于动网格技术对其性能进行了系统分析。采用DesignModeler软件建立了降尘装置三维模型,采用动网格技术分析了水轴出口角度对水流出口速度和水轴转速的影响规律,并基于UDF(userdefined function,用户自定义函数)编程技术和VOF(volume of fluid method,流体体积法)模型,分析了降尘装置混合出口处的雾粒轴向速度和风流进口处的风流轴向速度随水轴出口角度的变化规律。结果表明:随着水轴出口角度的增大,水流最大出口速度从63.19 m/s减小到24.97 m/s,水轴转速逐步增大到1786.4 r/min;雾粒最大轴向速度从39.178 m/s减小到10.637 m/s,后增大到12.854 m/s,最后减小到8.014 m/s,速度均匀性先增强后减弱;风流最大轴向速度从0.804 m/s增大到1.524 m/s,后减小到1.272 m/s,速度均匀性先基本不变后减弱;当水轴出口角度为45°时,降尘装置的雾化性能最佳。搭建了水轴转速和风流轴向速度测试平台,通过实验验证了仿真结果的正确性。将降尘装置进行了现场应用,结果表明,采用水动力旋转喷雾降尘装置后,转载机进料口区域总粉尘和呼吸性粉尘的降尘率有了明显提高,均达到了75%以上,其中工人作业处的呼吸性粉尘质量浓度降到6.31 mg/m^(3)。研究结果为创建安全、健康、绿色的煤矿生产环境提供了新思路。

关键词：旋转喷雾动网格数值模拟负压除尘降尘效率

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半监督偏多标签特征选择

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计算机科学 2025年第4期52卷 161-168页

作者：武优王静李培培胡学钢合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601 工业安全与应急技术安徽省重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601

多标签特征选择是一种有效的特征降维技术,旨在从原始特征空间中筛选出具有区分力的特征子集。然而,传统的多标签特征选择方法面临着标注精度下降的问题。在真实的数据中,实例被候选标签集标注,候选标签除相关标签外,还混杂着噪声标签,... 详细信息

多标签特征选择是一种有效的特征降维技术,旨在从原始特征空间中筛选出具有区分力的特征子集。然而,传统的多标签特征选择方法面临着标注精度下降的问题。在真实的数据中,实例被候选标签集标注,候选标签除相关标签外,还混杂着噪声标签,即偏多标签数据。现有的多标签特征选择算法通常假设训练样本被精确标注,或者只考虑标签缺失的情况。并且,在现实情形中,大规模高维多标签数据集往往只有小部分数据被标注。因此,文中提出一种新颖的半监督偏多标签特征选择方法。首先,针对偏多标签问题,从已知标签的样本中学习标签之间的真实关系,然后利用流形正则化技术维持特征空间与标签空间的结构一致性。其次,针对标签缺失问题,通过标签传播算法来增强标签信息。另外,针对高维特征问题,对映射矩阵施加低秩约束,以揭示标签间的隐性联系,并通过引入l_(2,1)范数约束来选择具有较强区分能力的特征。实验结果表明,与现有的半监督多标签特征选择方法相比,所提方法在性能上存在显著的优势。

关键词：多标签特征选择偏多标签学习半监督学习特征降维噪声标签

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基于稀疏与低秩联合表示的多样性多视图子空间聚类

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计算机工程与应用 2024年

作者：赵悦胡良臣杨影阮芷萱杜同春接标罗永龙安徽师范大学计算机与信息学院工业智能数据安全安徽省重点实验室

现有的大多数多视图子空间聚类（Multi-View Subspace Clustering， MVSC）算法着重于视图之间的一致性，却忽略了视图之间的多样性，同时也未充分考虑多视图局部结构中的丰富信息，导致多视图信息挖掘不充分，聚类结果不理想。针对这... 详细信息

现有的大多数多视图子空间聚类（Multi-View Subspace Clustering， MVSC）算法着重于视图之间的一致性，却忽略了视图之间的多样性，同时也未充分考虑多视图局部结构中的丰富信息，导致多视图信息挖掘不充分，聚类结果不理想。针对这一问题，本文提出了一种基于稀疏与低秩联合表示的多样性多视图子空间聚类算法。通过共同自表示，视图间的一致性和多样性得以抽取。在实验中，与八种算法进行了比较，并在五个数据集上进行了评估。评价指标包括归一化互信息（Normalized Mutual Information，NMI）、调整兰德指数（Adjusted Rand Index，ARI）、准确率（Accuracy，ACC）和纯度（Purity，PUR）。在五个数据集上，本文提出算法的效果在四个指标上均属于最优。此外，时间成本分析表明本文算法与其他算法具有相当的水平，而消融实验证明了视图间一致性和多样性刻画方式的重要性，且本文算法在五个数据集上均具备良好的收敛性。实验结果表明，相比于现存相关方法，本文方法展现出一定的优越性。

关键词：多视图聚类一致性与多样性稀疏表示低秩表示流形结构

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自然环境背景噪声下基于低维深度特征的手机来源识别

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电子学报 2021年第4期49卷 637-646页

作者：苏兆品吴张倩岳峰武钦芳张国富大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 智能互联系统安徽省实验室安徽合肥230009 工业安全与应急技术安徽省重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601

基于语音的手机来源识别是近年来多媒体取证领域中的一个研究热点,但已有研究大都局限于纯净语音或人工背景噪声语音.本文以自然环境背景噪声下的手机语音为研究对象,提出一种基于低维深度特征的手机来源识别方法.首先提取对数域的Mel... 详细信息

基于语音的手机来源识别是近年来多媒体取证领域中的一个研究热点,但已有研究大都局限于纯净语音或人工背景噪声语音.本文以自然环境背景噪声下的手机语音为研究对象,提出一种基于低维深度特征的手机来源识别方法.首先提取对数域的Mel滤波器组系数作为基本的声学特征,然后输入到时间卷积网络中进行训练,进一步提取能够表征语音设备的深度特征,并利用线性判别分析进行降维,去除高维深度特征中的冗余.最后,将得到的低维深度特征输入到支持向量机中进行分类和识别.在47种不同型号手机录制的37600条自然环境背景噪声语音样本库上的测试结果表明,本文所提方法在自然环境背景噪声下具有更优的识别性能,且对不同品牌、相同品牌不同型号、不同样本长度、不同数据集规模和不同采样率都具有很好的适应性.

关键词：手机来源识别自然环境背景噪声低维深度特征时间卷积网络线性判别分析

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基于多特征融合和BiLSTM的语音隐写检测算法

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电子学报 2023年第5期51卷 1300-1309页

作者：苏兆品张羚张国富岳峰合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601 智能互联系统安徽省实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230009 工业安全应急技术安徽省重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601

针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时... 详细信息

针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时记忆(Bi-Directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络的iLBC语音隐写检测算法.通过分析隐写对不同阶段参数带来的影响,提取线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化和增益量化过程中的多种隐写特征,并分别输入到相应的BiLSTM检测网络,最后将各检测网络的结果进行融合,得到最终隐写检测结果 .实验表明,所提算法可以实现多阶段下的联合隐写检测,而且在语音时长较短时,仍能取得优异的检测结果,平均检测准确率达到了90%以上.

关键词：联合隐写检测互联网低比特率编解码器双向长短时记忆网络隐写特征提取多特征融合

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面向任务的重叠联盟结构生成计算复杂性

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控制理论与应用 2024年第1期41卷 163-171页

作者：张国富宋晓晓苏兆品岳峰合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室安徽合肥230009 合肥工业大学工业安全应急技术安徽省重点实验室安徽合肥230601

传统的重叠联盟形成问题大都聚焦智能体,鲜有从任务视角出发.为此,本文首先构建了一种面向任务的重叠联盟结构生成模型,并分析了其解空间和相关决策问题的计算复杂性.此外,基于流网络分别设计了相应的孤立联盟、重叠联盟、重叠联盟结构... 详细信息

传统的重叠联盟形成问题大都聚焦智能体,鲜有从任务视角出发.为此,本文首先构建了一种面向任务的重叠联盟结构生成模型,并分析了其解空间和相关决策问题的计算复杂性.此外,基于流网络分别设计了相应的孤立联盟、重叠联盟、重叠联盟结构成功性判别算法和最优重叠联盟结构生成算法.分析结果表明,判别孤立联盟、重叠联盟、重叠联盟结构的成功性的时间复杂度均与智能体数和任务数呈多项式关系,而搜索最优重叠联盟结构的时间复杂度与智能体数和任务数呈指数关系.最后,通过仿真实验验证了上述结果.

关键词：多智能体系统重叠联盟结构生成计算复杂性成功性判别流网络

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基于BN优化SNGAN的自适应音频隐写

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计算机学报 2022年第2期45卷 427-440页

作者：岳峰朱慧苏兆品张国富合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601 智能互联系统安徽省实验室(合肥工业大学) 合肥230009 工业安全与应急技术安徽省重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601

音频隐写术是将秘密信息(如文本、图像、音频、视频等)隐藏到载体音频中,不仅能够保证秘密信息本身的安全,而且能保证秘密信息传输的安全,已成为信息隐藏领域的研究热点之一.近年来,基于深度学习的音频隐写分析技术能够在充分挖掘隐写... 详细信息

音频隐写术是将秘密信息(如文本、图像、音频、视频等)隐藏到载体音频中,不仅能够保证秘密信息本身的安全,而且能保证秘密信息传输的安全,已成为信息隐藏领域的研究热点之一.近年来,基于深度学习的音频隐写分析技术能够在充分挖掘隐写深度特征的基础上实现高效的隐写检测,导致隐写术的安全性降低,为隐写术带来了新的挑战.不过,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的迅速发展,为音频隐写提供了一个新的解决思路.但是,现有基于GAN的音频隐写在隐藏容量、不可感知性、抗检测性上很难达到均衡,不能满足实际应用需求.为此,本文在网络结构单元上将批处理归一化与频谱归一化相结合,提出了一种基于优化频谱归一化GAN的自适应音频隐写方法(Batch Normalization optimized Spectral Normalization GAN,BNSNGAN).具体来说,首先设计了一种隐写编码器,基于时域补零法对秘密音频进行预处理,实现了任意长度秘密音频的嵌入,提高了音频隐写的不可感知性;其次设计了一种具有并行结构的隐写提取器,用不同的卷积核进行去卷积,提高了秘密信息提取的准确率;最后设计了一种以交叉熵为损失函数的隐写分析器,提高了音频隐写的抗检测性.对比实验结果表明,通过编码器、提取器和隐写分析器这三个网络的互相学习,本文所提BNSNGAN不仅可以实现任意长度秘密音频的嵌入,具有较高的秘密信息提取率,并且在隐写容量、不可感知性和抗检测性上可以达到一个较好的均衡.

关键词：音频隐写生成对抗网络频谱归一化批处理归一化自适应隐写

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