检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2024年

作者：葛丽娜王明禹田蕾广西民族大学人工智能学院广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西民族大学网络与通信工程重点实验室

联邦学习作为一个分布式机器学习框架，解决了数据孤岛问题，对个人及企业的隐私保护起到了重要作用。联邦学习的效率问题是其目前急需解决的问题，由于联邦学习的特点，其高昂的开销代价还是不尽如人意。对此，全面总结并调研了当前主... 详细信息

联邦学习作为一个分布式机器学习框架，解决了数据孤岛问题，对个人及企业的隐私保护起到了重要作用。联邦学习的效率问题是其目前急需解决的问题，由于联邦学习的特点，其高昂的开销代价还是不尽如人意。对此，全面总结并调研了当前主流的关于联邦学习高效性的研究，回顾了高效联邦学习的背景，包括它的由来和核心思想，解释联邦学习的概念和分类，论述基于联邦学习而产生的高效性问题并将其分为异构性问题、个性化问题和通信代价问题，详细分析并论述了高效性问题的解决方案，并将高效联邦学习研究分为模型压缩优化方法以及通信优化方法两个类别做出调研通过对比，总结了各方法的优缺点，阐述目前高效联邦学习仍存在的挑战，最后给出了该领域未来的研究方向。

关键词：联邦学习深度学习通信效率隐私保护机器学习

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联邦学习中针对后门攻击的检测与防御方案

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计算机应用 2024年

作者：苏锦涛葛丽娜肖礼广邹经王哲广西民族大学人工智能学院广西民族大学网络通信工程重点实验室广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室

针对联邦学习系统中普遍存在的恶意后门攻击行为，以及现有防御方案难以在隐私保护与模型训练高准确率之间取得平衡的难题，本研究探索了联邦学习中的后门攻击及其防御方法。提出了一种名为GKFL的安全高效集成方案，用于检测后门攻击并... 详细信息

针对联邦学习系统中普遍存在的恶意后门攻击行为，以及现有防御方案难以在隐私保护与模型训练高准确率之间取得平衡的难题，本研究探索了联邦学习中的后门攻击及其防御方法。提出了一种名为GKFL的安全高效集成方案，用于检测后门攻击并修复受损模型。该方案无需访问参与方的原始隐私数据，通过中央服务器生成检测数据，用于检测联邦学习中的聚合模型是否遭受后门入侵，并采用知识蒸馏技术对受损模型进行恢复，确保模型的完整性和准确性。采用数据集MNIST和Fashion-MNIST进行实验：GKFL的总体性能均优于经典的FoolsGold、GeoMed、RFA(Robust Aggregation Algorithm);GKFL方案比FoolsGold更能保护数据隐私的问题。实验结果表明GKFL拥有检测后门攻击及修复受损模型的能力，并在模型中毒准确率和模型主任务准确率上明显优于对比算法。

关键词：联邦学习后门攻击数据安全隐私保护人工智能安全

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一种预测未知节点的融合影响力最大化的知识可迁移GNN模型

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中文信息学报 2025年第2期39卷 89-99,110页

作者：曾志林张超群吴国富汤卫东李灏然李婉秋广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006

在社交网络中,大多数节点的数据不完整,已有的方法对这些节点的预测效率较低。鉴于此,该文提出一种融合影响力最大化的知识可迁移图神络网络(Graph Neural Network,GNN)模型VRKTGNN,其是对预测社交网络未知节点的KTGNN模型的改进。VRKT... 详细信息

在社交网络中,大多数节点的数据不完整,已有的方法对这些节点的预测效率较低。鉴于此,该文提出一种融合影响力最大化的知识可迁移图神络网络(Graph Neural Network,GNN)模型VRKTGNN,其是对预测社交网络未知节点的KTGNN模型的改进。VRKTGNN根据用户的关注去构建一个图结构数据,由改进的投票排名算法VoteRank++选出图数据中影响力最大的节点对未知节点进行知识迁移,通过KTGNN利用影响力最大的节点将未知节点的信息进行完善或者补全,进而预测出大多数未知节点的一个关注重点。在五个数据集上的实验结果表明,VRKTGNN总体明显优于十个对比模型。具体来说,与最优的对比模型KTGNN相比,VRKTGNN在Github-web数据集上性能非常接近,而在Twitch-DE、Tolokers、Twitter、Twitch-EN数据集上的F_(1)值分别提升5.73%、2.9%、2.86%和1.83%。这些结果均表明,该文新提出的模型鲁棒性更强,能够利用影响力最大的节点对社交网络中的未知节点进行有效预测,且对复杂网络更具优势。

关键词：社交网络影响力最大化图神经网络知识迁移

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面向下一个兴趣点推荐的细粒度时空多语义超图学习

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计算机应用研究 2025年第2期42卷 398-405页

作者：李婉秋张超群汤卫东曾志林李灏然广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

现有的下一个兴趣点(point of interest,PoI)推荐技术存在三个主要问题:使用过于简单的方法构建用户兴趣模型、忽略用户和PoI之间在时空维度上的互动以及未能充分挖掘用户间复杂的高阶交互信息。针对这些问题,提出一种新颖的超图学习模... 详细信息

现有的下一个兴趣点(point of interest,PoI)推荐技术存在三个主要问题:使用过于简单的方法构建用户兴趣模型、忽略用户和PoI之间在时空维度上的互动以及未能充分挖掘用户间复杂的高阶交互信息。针对这些问题,提出一种新颖的超图学习模型FSTMH,细粒度地融合时间、空间和语义信息,用于下一个PoI推荐。FSTMH包括细粒度嵌入模块和多层次嵌入模块。前者通过使用地理图卷积网络和有向超图卷积网络进行学习,获取对应的嵌入信息,并通过对比学习提升PoI表示的质量,使用细粒度超图卷积网络学习该模块的PoI嵌入;后者将多层语义超图输入到多层超图卷积网络,学习多层次语义的PoI嵌入表示。最后,模型将两个模块的PoI嵌入向量进行组合,生成最终的top-K预测结果。通过在广泛使用的三个社交网络公共数据集上进行多种实验,结果均表明FSTMH模型表现出色,说明该新模型可作为提高下一个PoI推荐的有效方法。

关键词：下一个兴趣点推荐细粒度时空图多语义超图学习

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非线性极大极小问题基于指数罚函数的带重启步谱共轭梯度法

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系统科学与数学 2024年

作者：马国栋唐子萱简金宝韩道兰广西民族大学数学与物理学院广西应用数学中心广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室

基于指数罚函数,将非线性极大极小问题转化成无约束优化问题.通过引入谱参数和重启条件,设计了新型的杂交共轭参数和重启方向,提出了无约束极大极小问题带重启步的谱共轭梯度法,该算法所产生的搜索方向不依赖线搜索满足充分下降性.在局... 详细信息

基于指数罚函数,将非线性极大极小问题转化成无约束优化问题.通过引入谱参数和重启条件,设计了新型的杂交共轭参数和重启方向,提出了无约束极大极小问题带重启步的谱共轭梯度法,该算法所产生的搜索方向不依赖线搜索满足充分下降性.在局部Lipschitz连续的假设条件下,分析了算法的全局收敛性.最后,对算法进行了初步的数值实验,与同类算法进行比对,其结果表明该算法是有效的.

关键词：极大极小问题指数罚函数重启方向谱共轭梯度法全局收敛性

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非凸非光滑不可分优化的两个线性邻近Peaceman-Rachford分裂算法

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计算数学 2023年第4期45卷 426-446页

作者：简金宝蔡靖民尹江华广西民族大学数学与物理学院广西应用数学中心广西混杂计算与集成电路分析重点实验室南宁530006

本文研究一类非凸非光滑不可分优化.基于Peaceman-Rachford(PR)分裂算法,并结合Armijo线搜索技术及线性正则化技术,提出了两个线性邻近PR分裂算法.利用PR分裂算法思想,将增广拉格朗日法涉及的子问题分解成两个小规模子问题.为便于子问... 详细信息

本文研究一类非凸非光滑不可分优化.基于Peaceman-Rachford(PR)分裂算法,并结合Armijo线搜索技术及线性正则化技术,提出了两个线性邻近PR分裂算法.利用PR分裂算法思想,将增广拉格朗日法涉及的子问题分解成两个小规模子问题.为便于子问题的求解和使其具有良好的理论性质,对子问题的目标函数中的光滑项作线性化处理,并分别添加必要的正则项.在常规假设下,论证了算法的全局收敛性及迭代复杂性.最后,数值实验结果表明算法是有效的.

关键词：非凸非光滑不可分优化 Peaceman-Rachford分裂算法线性正则化技术 Armijo线搜索收敛性

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一种以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1089-1098页

作者：张宁王勇张伟广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只... 详细信息

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只在其贮藏食物的巢穴附近开展局部搜索活动.多数普通个体以优秀个体贮藏食物之巢穴为导向,在算法前期以较大步长进行全局探索,保持了种群的多样性;算法后期则以较短步长进行局部开发,使算法的全局探索能力和局部开发能力均得到了增强.通过12个基准函数和3个工程应用问题的数值实验,结果表明EICSA的全局优化能力得到了明显提高,在函数和工程应用问题优化中具有较快的全局收敛速度、较好的优化精度和稳定性.

关键词：乌鸦搜索算法(CSA) 智能优化优秀个体普通个体工程约束优化问题

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噪声指导下过滤光照风格实现低光照场景的语义分割

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 314-320页

作者：罗俊宣士斌刘家林广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模... 详细信息

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模型(SFIS)。该模型综合利用信噪比作为先验知识,通过指导长距离分支中的自注意力操作、长/短距离分支的特征融合,对图像中不同噪声的区域采用不同距离的交互,并设计了一个光照过滤器,该模块从图像的整体风格中进一步提取光照风格信息。通过交替训练光照过滤器与语义分割模型,逐步减小不同光照条件之间的光照风格差距,从而使分割网络学习到光照不变特征。提出的模型在数据集LLRGBD上优于之前的工作,取得了较好的结果。在真实数据集LLRGBD-real上的mIoU达到66.8%,说明所提出的长短距离分支模块和光照过滤器模块能够有效提升模型在低光照环境下的语义分割能力。

关键词：语义分割低光照注意力机制域自适应

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学习几何结构特征的真实点云场景语义分割

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数据采集与处理 2023年第2期38卷 336-349页

作者：李嘉祥宣士斌刘丽霞王款广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

有效获取点云数据在空间上的结构性特征是点云语义分割的关键。针对以往方法没有很好综合利用全局和局部特征问题,提出一种新的空间结构特征——点的盒子特征用于语义分割,设计一种编码‑解码结构的网络框架,下采样过程中使用几何结构特... 详细信息

有效获取点云数据在空间上的结构性特征是点云语义分割的关键。针对以往方法没有很好综合利用全局和局部特征问题,提出一种新的空间结构特征——点的盒子特征用于语义分割,设计一种编码‑解码结构的网络框架,下采样过程中使用几何结构特征模块学习点云的全局空间特征和局部邻域特征,上采样过程中按分辨率逐级恢复成完整尺寸特征图进行语义分割。其中,几何结构特征模块包含两个子模块,一个是全局特征模块,该模块学习点的“盒子(box)”特征以表现点云在采样空间内概括的粗糙几何特征;另一个是局部特征模块,该模块使用特征提取——注意力机制结构表现点云在局部邻域内精确的细粒度几何特征。在公开数据集S3DIS、Semantic3D上进行了实验并与其他方法比较,实验结果表明mIoU均领先目前大部分主流的方法,部分细则类IoU取得最高。

关键词：深度学习点云语义分割注意力机制人工智能

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非线性方程组的增强型部分强化算法求解与应用

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数学的实践与认识 2024年第8期54卷 191-205页

作者：张伟莫愿斌广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006

针对非线性方程组求解存在求解准确度低、求解个数不全、收敛速度慢等问题,提出了一种融合改进Circle混沌映射、柯西变异以及正切飞行算子的改进部分强化优化算法用于求解方程组.首先初始化种群时加入改进Circle混沌序列,增加种群的复杂... 详细信息

针对非线性方程组求解存在求解准确度低、求解个数不全、收敛速度慢等问题,提出了一种融合改进Circle混沌映射、柯西变异以及正切飞行算子的改进部分强化优化算法用于求解方程组.首先初始化种群时加入改进Circle混沌序列,增加种群的复杂性;其次,对当前最优解采用柯西变异扰动策略,提升算法跳出局部最优的概率;最后,在刺激阶段加入正切飞行算子,提高算法在不同时期全局探索和局部开发的需求.通过6个标准测试函数的测试和8组多根非线性方程组的求解,实验结果表明改进算法在鲁棒性,寻优精度和收敛性等方面都优于其他算法.将算法用于工程上的三角函数超越方程求解,也获得好的效果.

关键词：部分强化优化算法非线性方程组 Circle混沌正切飞行算子柯西变异

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