检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2023年第3期44卷 209-219页

作者：仪双燕梁永生陆晶晶柳伟胡涛何震宇深圳信息职业技术学院软件学院广东深圳518000 哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院广东深圳518000 深圳国微福芯技术有限公司广东深圳518000 深圳信息职业技术学院计算机学院广东深圳518000 深圳信息职业技术学院信息技术研究所广东深圳518000 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000

针对当前特征选择方法依然受噪声影响以及无法将聚类效果和重构效果有效统一的问题,提出了一种稳健的特征选择方法。从干净数据和重构数据作差的思路着手,将低秩重构数据和投影重构数据作差构建稳健的重构误差项,并提出从学习到的干净... 详细信息

针对当前特征选择方法依然受噪声影响以及无法将聚类效果和重构效果有效统一的问题,提出了一种稳健的特征选择方法。从干净数据和重构数据作差的思路着手,将低秩重构数据和投影重构数据作差构建稳健的重构误差项,并提出从学习到的干净数据上选择特征用于聚类。将干净数据的学习和特征选择技能进行联合学习,相互促进,从而提升方法在有噪数据上的稳健性,并且将重构效果和聚类效果进行有效统一。在5个数据集上与几种图嵌入角度的特征选择以及PCA重构角度的特征选择方法进行聚类实验对比,实验结果表明,除LUNG噪声数据集外,所提方法在2种评价指标(ACC和NMI)下都优于对比特征选择方法。

关键词：重构低秩投影稀疏特征选择

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梯度递归模型优化注入系数的全色锐化算法

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西安电子科技大学学报 2025年第2期52卷 143-155页

作者：戴欢杨勇卢航远黄淑英陈常杰江西财经大学计算机与人工智能学院江西省科技基础条件平台中心天津工业大学计算机科学与技术学院金华职业技术学院信息工程学院天津工业大学软件学院

遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像，有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系，导致提取源图像的细节... 详细信息

遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像，有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系，导致提取源图像的细节特征不准确和融合结果的空间失真。为了解决上述问题，提出一种基于梯度递归模型优化注入系数的全色锐化方法。该方法首先分析源图像和融合图像的梯度关系，构建全尺度下理想HRMS图像与源图像之间的递归模型；然后设计梯度递归算法对注入系数进行迭代求解；最后利用该注入系数优化经多分辨率分析方法得到细节，并将优化后的细节注入到MS图像中得到最优的HRMS图像。方法在Pléiades、IKONOS和WorldView-3这3个数据集上进行了仿真实验和真实实验，并与8种不同类型的方法进行了对比分析，仿真实验结果表明，方法的ERGAS值相较于性能第二的方法，分别提高了3.59%,4.46%和2.18%;真实实验的QNR值在Pléiades和IKONOS数据集上达到最优，相对于性能第二的方法分别提高了3.83%,1.92%,在WorldView-3数据集上次优。在消融实验中，相较于无梯度域的全色锐化方法，ERGAS值分别提高了11.33%,14.08%和1.95%。实验结果表明，方法在客观指标上均取得了较为满意的效果；主观视觉效果上能够更好地融合MS图像的光谱信息和PAN图像的空间信息，从而显著提升MS图像的全色锐化质量，同时文中方法具有较快的计算效率。

关键词：遥感图像融合全色锐化注入系数梯度递归迭代优化

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基于大数据技术建设的高校第二课堂

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学园 2024年第8期 10-12页

作者：刘爽徐靖锋清远职业技术学院信息技术与创意设计学院广州软件学院计算机科学与技术学院

第二课堂作为高校大学生在课外参加的具有一定学术性和社会实践性的活动，是素质教育不可缺少的部分，是提高大学生创新能力和综合素质的主要途径，是高校在第一课堂以外的重要教育阵地。随着现代信息技术的快速发展，大数据技术在社会... 详细信息

第二课堂作为高校大学生在课外参加的具有一定学术性和社会实践性的活动，是素质教育不可缺少的部分，是提高大学生创新能力和综合素质的主要途径，是高校在第一课堂以外的重要教育阵地。随着现代信息技术的快速发展，大数据技术在社会经济、科学技术、公共服务等各个领域得到广泛的应用，高校应充分发挥大数据技术的作用，将大数据技术应用于第二课堂建设，促进高校教育教学的高质量发展。

关键词：大数据技术第二课堂数据分析

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基于信用等级划分的医疗数据安全共识算法

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 279-287页

作者：陈友荣陈浩韩蒙刘半藤王章权任条娟浙江树人大学信息科技学院杭州310015 常州大学计算机与人工智能学院常州213164 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310013 美国肯尼索州立大学计算与软件工程学院玛丽埃塔30060

在基于区块链的医疗数据共享系统中为防御恶意节点攻击并且提高共识效率,该文提出基于信用等级划分的医疗数据安全共识算法(SCA_MD)。首先,在SCA_MD中,考虑由数据节点、共识节点和监管节点组成的医疗区块共识模型,提出相应的节点身份验... 详细信息

在基于区块链的医疗数据共享系统中为防御恶意节点攻击并且提高共识效率,该文提出基于信用等级划分的医疗数据安全共识算法(SCA_MD)。首先,在SCA_MD中,考虑由数据节点、共识节点和监管节点组成的医疗区块共识模型,提出相应的节点身份验证机制,实现快速验证。其次,提出基于海洋掠食者的自我优化信用等级划分算法(SCRD),以限制恶意节点共识权力。最后改进代表节点选举机制和共识机制,提高共识的效率。实验结果表明:不管恶意节点数量如何变化,SCA_MD都能提高交易吞吐量,降低平均交易时延和平均节点通信开销。

关键词：区块链医疗数据安全共识信用等级

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基于模糊聚类和动态权重分配的水下传感器网络智能信任评估方法

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水下无人系统学报 2025年第2期33卷 220-228页

作者：王照辉韩光洁杜嘉欣林川王雷大连理工大学软件学院辽宁大连116620 河海大学信息科学与工程学院江苏常州213200 浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023 东北大学软件学院辽宁沈阳110169

水下传感器网络(USN)在海洋环境监测等领域具有重要作用,同时面临诸多的安全挑战。信任模型虽能有效抵御内部攻击,保障网络可靠性,但现有信任评估方法大多依赖于信任特征的线性加权和阈值比较的决策方式。在水下动态环境中,水流和温度... 详细信息

水下传感器网络(USN)在海洋环境监测等领域具有重要作用,同时面临诸多的安全挑战。信任模型虽能有效抵御内部攻击,保障网络可靠性,但现有信任评估方法大多依赖于信任特征的线性加权和阈值比较的决策方式。在水下动态环境中,水流和温度等因素在时空上的不断变化,会导致节点信任特征的变化差异和信任值的整体波动,使得最优权重和合理阈值难以有效确定,影响评估的准确性与决策的可靠性。为解决这一问题,文中提出了一种基于模糊聚类和动态权重分配的智能信任评估方法。该方法首先对USN进行分层动态拓扑建模,以增强普适性;在此基础上综合计算节点的通信、能量和数据特征,以全面反映节点的状态;然后使用无监督机器学习算法模糊C均值聚类,实现自适应的节点信任决策,同时采用主客观结合策略,根据网络和环境条件为特征动态分配权重,从而实现对节点信任度的智能评估。仿真实验结果表明,该方法能够有效评估水下环境中节点的信任度,提高信任决策的可靠性,增强网络安全性。

关键词：水下传感器网络信任评估模糊聚类动态权重

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强化学习中基于权重梯度下降的函数逼近方法

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网络与信息安全学报 2023年第4期9卷 16-28页

作者：秦晓燕刘禹含徐云龙李斌苏州高博软件技术职业学院信息与软件学院江苏苏州215163 滑铁卢大学安大略滑铁卢N2L3G4 苏州大学应用技术学院江苏苏州215325 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215325

函数逼近法(function approximation)是强化学习领域中的一个研究热点,可以有效处理强化学习中大规模、连续状态和动作空间的问题。基于梯度下降(gradient descent)的函数逼近方法虽然是强化学习中使用最广泛的方法之一,但该算法对步长... 详细信息

函数逼近法(function approximation)是强化学习领域中的一个研究热点,可以有效处理强化学习中大规模、连续状态和动作空间的问题。基于梯度下降(gradient descent)的函数逼近方法虽然是强化学习中使用最广泛的方法之一,但该算法对步长参数的要求较高,取值不当易产生收敛速度慢、收敛不稳定甚至发散的情况。针对这类问题,通过围绕基于函数逼近的TD(TD,temporal difference)算法,在最小二乘方法和梯度下降方法的基础上对权重的更新方法进行了改进,利用最小二乘方法处理值函数求解权重值,并结合时序差分和梯度下降的思想求出权重之间的误差,并利用该误差直接更新权重,从而提出一种权重梯度下降(WGD,weight gradient descent)方法。该方法以全新的方式更新权重,有效降低算法对计算资源的消耗,并且可以有效地对其他基于梯度下降的函数逼近算法进行改进,广泛应用于诸多基于梯度下降的强化学习算法。实验表明,WGD方法能够在更广泛的空间中调整参数,可以有效降低算法发散的可能性,在保证算法拥有良好收敛效果的同时,提高算法的收敛速度。

关键词：函数逼近强化学习梯度下降最小二乘权重梯度下降

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J-TEXT动态扰动磁场线圈电磁结构分析

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核聚变与等离子体物理 2024年第4期44卷 436-443页

作者：宋强杨锦宏桂腾陈凯杰席绪尧江中和汪卫华杨清志国网安徽省电力有限公司宿州供电公司宿州234000 安徽大学物质科学与信息技术研究院合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 华中科技大学电气与电子工程学院武汉430074 亳州职业技术学院亳州236800

为了研究J-TEXT装置的动态扰动磁场线圈在放电破裂时刻的受力情况,使用TSC程序对J-TEXT装置进行等离子体放电模拟,得到了放电破裂期间等离子体电流及极向场线圈电流等数据,模拟结果与实验数据吻合。利用有限元分析软件ANSYS建立J-TEXT... 详细信息

为了研究J-TEXT装置的动态扰动磁场线圈在放电破裂时刻的受力情况,使用TSC程序对J-TEXT装置进行等离子体放电模拟,得到了放电破裂期间等离子体电流及极向场线圈电流等数据,模拟结果与实验数据吻合。利用有限元分析软件ANSYS建立J-TEXT仿真模型,并导入模拟得到的破裂放电数据,将电流数据作为载荷施加在等离子体电流丝、极向场线圈等仿真模型中,对动态扰动磁场线圈进行电磁结构耦合分析,得到扰动磁场线圈受力情况。

关键词： J-TEXT 动态扰动磁场线圈放电模拟电磁结构耦合

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基于多模态数据对比学习的重度抑郁症表征学习方法

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陕西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 12-21页

作者：顾恒马迪马越邵伟张礼南京林业大学信息科学技术学院/人工智能学院江苏南京210042 江苏卫生健康职业学院中西医结合学院江苏南京210018 南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院江苏南京210016

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与... 详细信息

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与昂贵的标注成本,构建能够利用多模态数据的无监督学习方法十分必要。为了满足上述需求,提出了一种基于影像与基因多模态表格数据对比学习的表征学习方法(multimodal tabular data with contrastive learning,MTCL),该模型利用了静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)和单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)数据,无需数据的任何标签信息。为了增强可解释性,模型先通过特征提取模块将rs-fMRI和SNP数据转换为表格类型结构,再通过多模态表格数据对比学习模块对多模态数据进行融合,并获得融合后的数据表征。在重度抑郁症(major depression disorder,MDD)数据上,文中提出的方法能够有效提升MDD诊断性能。此外,MTCL方法结合了模型归因方法挖掘与MDD相关的影像和遗传生物标记物,提高了模型的可解释性,有助于研究人员对疾病发病机制的理解。

关键词：对比学习多模态数据模型归因重度抑郁症诊断模型

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基于改进支持向量机的网络安全态势评估模型的研究

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安阳师范学院学报 2025年第2期27卷 17-22页

作者：陈小永赵飞安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000 安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

在信息安全领域,网络安全态势评估已成为信息安全领域中的一个主要研究方向。在以往研究基础上,将支持向量机与鱼群算法相结合,研究面向信息系统的信息安全态势评估模型,提出一种基于遗传算法的优化方法,并将其应用于支持向量机中的参数... 详细信息

在信息安全领域,网络安全态势评估已成为信息安全领域中的一个主要研究方向。在以往研究基础上,将支持向量机与鱼群算法相结合,研究面向信息系统的信息安全态势评估模型,提出一种基于遗传算法的优化方法,并将其应用于支持向量机中的参数C、参数g的搜索。利用SVM进行分级,选择径向基函数作为支持向量机的核心,采用基于遗传算法的多目标优化算法,并与传统的多目标优化算法进行了比较。结果显示,基于鱼群算法的改进支持向量机信息融合方法能够对现有的信息系统进行快速、准确和实时的计算机网络安全态势评估,具有一定的研究及应用价值。

关键词：计算机网络安全态势评估支持向量机鱼群算法

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基于自适应扰动信息模型的水平集分割方法

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计算机应用与软件 2023年第11期40卷 213-219,226页

作者：于海平何发智杨艳霞林晓丽武汉软件工程职业学院信息学院湖北武汉430205 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉城市学院湖北武汉430083 武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081

针对现有的分割模型对噪声信息敏感性高、分割模型不稳定、边界侧漏等问题,提出一种基于自适应扰动信息模型的水平集分割方法。该方法构建一种基于局部特征的扰动信息模型,促使在曲线演化后期因噪声、灰度不均等因素的干扰而自适应地跳... 详细信息

针对现有的分割模型对噪声信息敏感性高、分割模型不稳定、边界侧漏等问题,提出一种基于自适应扰动信息模型的水平集分割方法。该方法构建一种基于局部特征的扰动信息模型,促使在曲线演化后期因噪声、灰度不均等因素的干扰而自适应地跳出局部最优值,构造一种新的边缘检测函数,提高分割模型对弱边界图像的分割精度。实验对比结果表明提出的分割模型在高效性和抗噪性方面表现更优。

关键词：灰度不均性图像分割水平集方法弱边界

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