检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2025年第2期42卷 1-19,101页

作者：何雪锋周洁陈德光廖海四川信息职业技术学院软件学院四川广元628000 北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021

模型作为自然语言处理的关键,直接关系到最终性能。该文介绍自然语言处理中涉及到的模型。按照规则与统计的方法从发布时间、特点、优缺点与适用范围等方面对传统自然语言处理模型进行介绍;重点将神经网络依据不同的技术划分为不同的类... 详细信息

模型作为自然语言处理的关键,直接关系到最终性能。该文介绍自然语言处理中涉及到的模型。按照规则与统计的方法从发布时间、特点、优缺点与适用范围等方面对传统自然语言处理模型进行介绍;重点将神经网络依据不同的技术划分为不同的类型,对每种类型进行介绍并总结其相应特性;对以BERT为基础的两大类改进模型进行具体介绍并对每种模型进行归纳;分析目前自然语言处理模型面临的挑战与对应的解决办法;对未来工作进行展望。

关键词：自然语言处理语言模型人工智能

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面向软件定义网络的异常流量检测研究综述

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通信学报 2024年第3期45卷 208-226页

作者：付钰王坤段雪源刘涛涛海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 详细信息

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。

关键词：软件定义网络深度学习异常流量检测异常流量溯源异常流量缓解

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基于VMD和SSA优化LSTM的云计算负载预测模型

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网络新媒体技术 2025年第2期14卷 31-39页

作者：张巍然侯艳红陕西国防工业职业技术学院计算机与软件学院西安710300

云计算平台的负载预测对于保障系统稳定运行和提高服务质量具有重要意义,然而由于云计算环境的动态性和负载数据的非线性特征,传统的预测方法往往难以达到满意的准确度。为了解决这一问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)方法和麻雀搜索... 详细信息

云计算平台的负载预测对于保障系统稳定运行和提高服务质量具有重要意义,然而由于云计算环境的动态性和负载数据的非线性特征,传统的预测方法往往难以达到满意的准确度。为了解决这一问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)方法和麻雀搜索算法(SSA)优化LSTM网络的云计算负载预测模型。首先,利用VMD对原始负载数据进行预处理,以提取更多的特征信息;然后采用SSA迭代优化LSTM的参数,最后训练和使用改进的VMD-SSA-LSTM模型预测负载数据。实验结果表明,VMD-SSA-LSTM模型相较于改进前的LSTM模型,预测误差(MAE和MSE)降低39%以上;与传统的RNN和ARIMA模型相比,其预测误差降低28%以上,同时该模型在R2指标上表现最优且MAPE指标降低41%以上。因此与传统的预测模型相比,该模型在预测准确性和稳健性方面具有明显优势,该研究为云计算平台的负载预测提供了一种新的思路。

关键词：云计算负载预测变分模态分解麻雀搜索算法长短期记忆网络

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基于多通道低秩自动编码器的组织病理图像分类方法

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贵州师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：周国华徐亦卿申燕萍韩少勇顾晓清殷新春常州工业职业技术学院信息工程学院扬州大学信息工程学院郑州银行博士后科研工作站常州大学计算机与人工智能学院

组织病理图像的识别和分类在疾病诊断中发挥着极其重要的作用。近年来随着智慧医疗的蓬勃发展,基于人工智能的医学图像分类技术可以辅助病理学家提高诊断速度、降低误诊率。因此提出了一种基于多通道低秩自动编码器(Multi-channel low r... 详细信息

组织病理图像的识别和分类在疾病诊断中发挥着极其重要的作用。近年来随着智慧医疗的蓬勃发展,基于人工智能的医学图像分类技术可以辅助病理学家提高诊断速度、降低误诊率。因此提出了一种基于多通道低秩自动编码器(Multi-channel low rank autoencoder,MLRA)用于组织病理图像分类。首先,将从三原色光模式提取多通道特征投影到具有低秩约束的共享潜在子空间,得到多通道特征的共享潜在表示。共享潜在表示分成无噪声的低秩表示和噪声数据两部分,低秩表示部分用于挖掘多通道特征的结构信息,而噪声数据则在潜在子空间被去除。然后,利用训练样本的监督信息将共享潜在表示投影到标签空间,引入松弛标签和ε-dragging技术,并对子类松弛标签矩阵施加低秩约束保证同类别标签矩阵具有一致的低秩性,得到判别性强的投影矩阵。在ADL和BreakHis数据集上的实验结果表明,提出的MLRA方法有效提高组织病理图像的分类精度且鲁棒性强。

关键词：多通道自动编码器低秩组织病理图像分类

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绿色云环境下基于动态匹配机制的资源调度策略

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 299-307,386页

作者：李维勇王颖张伟南京信息职业技术学院网络与通信学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对云计算系统低性能高能耗的问题,提出一种基于动态匹配机制的资源调度算法。根据价值度和紧急度进行任务分类,采用四象限法则将全局云任务队列拆成四个分队列;利用具有记忆标识的颜色Petri网建立资源节点可用度评估模型,根据节点可... 详细信息

针对云计算系统低性能高能耗的问题,提出一种基于动态匹配机制的资源调度算法。根据价值度和紧急度进行任务分类,采用四象限法则将全局云任务队列拆成四个分队列;利用具有记忆标识的颜色Petri网建立资源节点可用度评估模型,根据节点可用度所处区间动态划分四级资源池;将四个分队列中的任务匹配调度到四级资源池中,同时,资源池采用不同的电源管理技术进行管理。仿真结果表明,相对传统的资源调度策略,该策略能够有效保证用户服务性能,并显著降低系统总能耗开销。

关键词：云计算资源调度任务分类颜色Petri网电源管理

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基于多源域领域适应字典学习和稀疏表示的脑电情感识别方法

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第4期15卷 412-418页

作者：袁凯烽侯璐黄永锋常州工业职业技术学院信息工程学院常州213164 江苏理工学院计算机工程学院常州213001

脑电信号容易记录且不易伪装,基于脑电信号的情感识别越来越受到人们的关注.然而,人类情感具有多样性和个体可变性,基于脑电信号的情感识别仍是情感计算领域的难题.本文提出一种多源域领域适应字典学习和稀疏表示方法.为减少源领域和目... 详细信息

脑电信号容易记录且不易伪装,基于脑电信号的情感识别越来越受到人们的关注.然而,人类情感具有多样性和个体可变性,基于脑电信号的情感识别仍是情感计算领域的难题.本文提出一种多源域领域适应字典学习和稀疏表示方法.为减少源领域和目标领域数据分布的差异,将所有领域的数据投影到共享子空间,并在共享子空间中学习一个共有字典.根据稀疏重建的最小化类内误差和最大化类间误差准则,稀疏表示具有类别的分辨能力.另外,每个源域自适应学习领域权重,可以避免负迁移的发生.模型参数的求解通过参数交替优化方法,所有参数可同时达到最优解.DEAP数据集的实验结果显示本文方法在所有对比方法中是最优的.

关键词：脑电情感识别稀疏表示领域适应子空间字典学习

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纤维排布对CFRP感应加热固化成型过程影响表征

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北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 198-207页

作者：付天宇杨宁古云飞许家忠蒋悦李斌常州信息职业技术学院智能装备学院常州213164 山西大同大学计算机与网络工程学院大同037009 哈尔滨理工大学机械动力工程学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080 重庆市特种设备检测研究院重庆401120

在采用电磁感应加热方式实现碳纤维复合材料(CFRP)加热固化成型的过程中,如何准确表征材料各组成部分的属性参数状态对研究材料加热过程中温度、固化度及应力场分布至关重要。根据纤维实际铺层方式对材料各组成部分进行独立表征,以及碳... 详细信息

在采用电磁感应加热方式实现碳纤维复合材料(CFRP)加热固化成型的过程中,如何准确表征材料各组成部分的属性参数状态对研究材料加热过程中温度、固化度及应力场分布至关重要。根据纤维实际铺层方式对材料各组成部分进行独立表征,以及碳纤维壳体的等效电-磁-热特性建立了CFRP感应加热有限元细观分析模型,将纤维织构和树脂基体单独建立,实现CFRP在感应加热过程中其内部纤维织构中物理场的变化规律以及对材料整体升温变化规律进行系统分析。通过该模型计算了材料温度、固化度及应力场分布的变化规律,揭示了碳纤维排布对材料感应加热效果的影响,并根据感应加热实验验证了该模型可以准确表征各物理场的分布状态。为研究CFRP在感应加热中各物理场变化规律提供了有效的计算模型和分析方法。

关键词：碳纤维感应加热温度场固化度应力场

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基于最大信息挖掘广域学习系统的混沌时间序列预测

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计算机应用与软件 2023年第9期40卷 253-260页

作者：闫机超郑静雅孙胜耀郑州职业技术学院软件工程系河南郑州450121 河南大学计算机学院河南开封475000

为了进一步挖掘混沌系统的演化信息,提升预测精度,减少训练时间,提出一种基于最大信息挖掘广域学习系统的混沌时间序列预测模型。为了有效地捕捉混沌系统的线性信息,引入一种改进的漏积分器动态储层,不仅可以获取系统当前状态的信息,而... 详细信息

为了进一步挖掘混沌系统的演化信息,提升预测精度,减少训练时间,提出一种基于最大信息挖掘广域学习系统的混沌时间序列预测模型。为了有效地捕捉混沌系统的线性信息,引入一种改进的漏积分器动态储层,不仅可以获取系统当前状态的信息,而且可以兼顾历史状态信息。通过非线性随机映射将特征映射到增强层从而充分挖掘非线性信息。引入层叠机制促进了动态建模中信息的传播,实现了特征的再激活。在四个大规模数据集上的实验结果表明,提出的方法具有更好的预测精度和更少的计算代价,验证了该方法可以在大规模动态系统建模中获得更好的预测结果。

关键词：混沌系统时间序列预测广域学习系统漏积分器

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基于可满足性模理论的虚拟网映射问题求解

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计算机应用与软件 2023年第2期40卷 138-143页

作者：余建军吴春明衢州职业技术学院信息工程学院浙江衢州324000 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027

针对物理网络不支持路径分割且物理节点不支持重复映射的虚拟网映射问题,建立以物理网络资源消耗量最小化为目标的整数线性规划模型;基于可满足性模理论,构建这类虚拟网映射问题的SMT公式,并采用SMT求解器求解最优解。实验表明,所提方... 详细信息

针对物理网络不支持路径分割且物理节点不支持重复映射的虚拟网映射问题,建立以物理网络资源消耗量最小化为目标的整数线性规划模型;基于可满足性模理论,构建这类虚拟网映射问题的SMT公式,并采用SMT求解器求解最优解。实验表明,所提方法能有效提高虚拟网络构建请求的接受率和物理网络提供商的长期收益。

关键词：虚拟网映射可满足性模理论 SMT公式最优解

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基于深度学习的SDN异常流量分布式检测方法

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通信学报 2024年第11期45卷 114-130页

作者：王坤付钰段雪源俞艺涵刘涛涛海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院信息与通信工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000 海军工程大学作战运筹与规划系湖北武汉430033

针对传统异常流量检测方法在执行大规模软件定义网络(SDN)的检测任务时,存在运算开销大、共享链路繁忙,容易引起网络设备单点故障,导致软件定义网络服务质量下降甚至网络瘫痪等问题,提出一种基于深度学习的SDN异常流量分布式检测方法。... 详细信息

针对传统异常流量检测方法在执行大规模软件定义网络(SDN)的检测任务时,存在运算开销大、共享链路繁忙,容易引起网络设备单点故障,导致软件定义网络服务质量下降甚至网络瘫痪等问题,提出一种基于深度学习的SDN异常流量分布式检测方法。该方法将部署在云端服务器的判别器与若干部署在SDN控制器的生成器构造为“一对多”的分布式生成对抗网络(D-VAE-WGAN),利用正常流量样本完成对D-VAE-WGAN的协同训练,在控制器上生成具有独立检测功能的异常流量检测代理,以实现大规模SDN环境下各控制器子网中异常流量的分布式检测。实验结果表明,该方法可以快速、准确地检测出大规模SDN中的异常样本,在准确率、召回率等检测指标上优于传统方法;并且具备对未知异常的检测能力。

关键词：深度学习软件定义网络分布式异常流量检测

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