检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2023年第3期43卷 936-942页

作者：何雪东宣士斌王款陈梦楠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(广西民族大学) 南宁530006

为了解决DeepLabV3+在语义分割时未充分利用主干的低级特征,以及大倍数上采样造成有效特征缺失的问题,提出一种累积分布通道注意力DeepLabV3+(CDCA-DLV3+)模型。首先,基于累积分布函数和通道注意力提出了累积分布通道注意力(CDCA);然后... 详细信息

为了解决DeepLabV3+在语义分割时未充分利用主干的低级特征,以及大倍数上采样造成有效特征缺失的问题,提出一种累积分布通道注意力DeepLabV3+(CDCA-DLV3+)模型。首先,基于累积分布函数和通道注意力提出了累积分布通道注意力(CDCA);然后,利用CDCA获取主干部分有效的低级特征;最后,采用特征金字塔网络(FPN)进行特征融合和逐步上采样,从而避免大倍数上采样所造成的特征损失。CDCA-DLV3+模型在Pascal VOC2012验证集与Cityscapes数据集上的平均交并比(mIoU)分别为80.09%和80.11%,相较于DeepLabV3+模型分别提升1.24和1.02个百分点。实验结果表明,所提模型分割结果更加精确。

关键词：深度学习图像语义分割通道注意力机制 DeepLabV3+ 累积分布函数

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基于双解码器的Transformer多目标跟踪方法

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计算机应用 2023年第6期43卷 1919-1929页

作者：王利宣士斌秦续阳李紫薇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(广西民族大学) 南宁530006

多目标跟踪(MOT)任务需要同时跟踪多个目标并保证目标身份的连续性。针对当前MOT过程中存在目标遮挡、目标ID切换(IDSW)和目标丢失等问题,对基于Transformer的MOT模型进行改进,提出了一种基于双解码器的Transformer多目标跟踪方法。首先... 详细信息

多目标跟踪(MOT)任务需要同时跟踪多个目标并保证目标身份的连续性。针对当前MOT过程中存在目标遮挡、目标ID切换(IDSW)和目标丢失等问题,对基于Transformer的MOT模型进行改进,提出了一种基于双解码器的Transformer多目标跟踪方法。首先,在第一帧中通过模型初始化生成一组轨迹,并在此后的每一帧中用注意力建立帧与帧之间的关联;其次,利用双解码器修正跟踪目标信息,一个解码器用于检测目标,一个解码器用于跟踪目标;然后,完成跟踪后利用直方图模板匹配找回丢失的目标;最后,用卡尔曼滤波跟踪预测遮挡目标,并将遮挡结果与新检测出的目标关联,从而保证跟踪结果的连续性。此外,在TrackFormer的基础上添加表观统计特性和运动特征建模,以实现不同结构之间的融合。在MOT17数据集上的实验结果表明,相较于TrackFomer模型,所提模型的身份F1得分(IDF1)提升了0.87个百分点,多对象跟踪准确性(MOTA)提升了0.41个百分点,IDSW数量减少了16.3%。所提方法在MOT16和MOT20数据集上也取得了不错的成绩。可见所提方法能够有效应对物体遮挡问题,维持目标身份信息,减少目标身份丢失。

关键词：多目标跟踪注意力 Transformer 直方图模板匹配卡尔曼滤波

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TFLS-BiGRU-ATT:一种简单有效的中文短文本关系抽取模型

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中文信息学报 2023年第6期37卷 115-127页

作者：刘成星张超群代林林张龙昊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

关系抽取是信息抽取的核心任务,如何从海量的中文短文本中快速准确地抽取出重要的关系特征,成为中文短文本关系抽取任务的难点。针对这一问题,该文提出一种基于注意力机制的双向门控循环(Bidirectional Gated Recurrent Units,BiGRU)神... 详细信息

关系抽取是信息抽取的核心任务,如何从海量的中文短文本中快速准确地抽取出重要的关系特征,成为中文短文本关系抽取任务的难点。针对这一问题,该文提出一种基于注意力机制的双向门控循环(Bidirectional Gated Recurrent Units,BiGRU)神经网络模型TFLS-BiGRU-ATT来对中文短文本中的关系特征进行抽取。首先,该模型使用所提出的文本定长选择(Text Fixed Length Selection,TFLS)策略对关系文本进行定长处理,然后利用双层BiGRU网络对定长文本进行关系特征提取,再通过所提出的注意力机制对关系特征进行权重的相应分配,最终对不同权重的特征信息进行实体间关系的抽取。基准实验的结果表明,TFLS-BiGRU-ATT模型在DuIE、COAE-2016-Task3、FinRE、SanWen四个具有不同特征的中文短文本数据集上获得的F1值分别达到93.62%、91.38%、49.35%、62.98%,显著优于对比模型。此外,还通过消融实验和定长选择实验进一步验证TFLS-BiGRUATT模型能够有效地提高中文短文本关系抽取的效果,说明该方法的可行性和有效性。

关键词：中文短文本关系抽取文本定长选择双向门控循环神经网络注意力机制

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采用协同搜索策略的算术优化算法

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小型微型计算机系统 2023年第11期44卷 2416-2423页

作者：付小朋王勇冯爱武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

针对标准算术优化算法(AOA)存在的不足,提出一种新的采用协同搜索策略的算术优化算法(CSSAOA).首先,采用乘法搜索与除法搜索协同并行搜索的策略来增强算法的全局探索能力;其次,采用减法搜索与加法搜索协同进行的策略来增强算法的局部搜... 详细信息

针对标准算术优化算法(AOA)存在的不足,提出一种新的采用协同搜索策略的算术优化算法(CSSAOA).首先,采用乘法搜索与除法搜索协同并行搜索的策略来增强算法的全局探索能力;其次,采用减法搜索与加法搜索协同进行的策略来增强算法的局部搜索能力;再次,改进数学优化加速函数(MOA),使算法在搜索前期侧重进行全局探索,在搜索后期侧重开展局部开发,加快了算法的全局收敛速度;最后,采用外抛交叉变异策略对当前最优个体实施多样性变异,确保在算法搜索前期不至于吸引过多个体过早聚集到群体当前最优个体的周围,增强了算法搜索跳出局部最优的能力.通过8个基准测试函数和2个典型的工程应用以及CEC2019函数实例测试,实验结果表明了CSSAOA具有更快的全局收敛速度和更高的优化精度,在实际工程优化应用中效率更高.

关键词：算术优化算法(AOA) 协同搜索数学优化加速函数外抛交叉变异

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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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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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联邦学习的高效性研究综述

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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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融合小波变换和编解码注意力的异常检测

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计算机应用研究 2023年第7期40卷 2229-2234,2240页

作者：王婷宣士斌周建亭广西民族大学电子信息学院南宁530006 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

针对视频异常检测中对正常视频预测不准确、学习正常特征的能力欠佳的问题,提出融合小波变换和编解码注意力的异常检测模型。模型中引入多级离散小波变换,设计了一种离散小波变换融合模块,将由视频帧分解得到的多个子带图拼接,传入深度... 详细信息

针对视频异常检测中对正常视频预测不准确、学习正常特征的能力欠佳的问题,提出融合小波变换和编解码注意力的异常检测模型。模型中引入多级离散小波变换,设计了一种离散小波变换融合模块,将由视频帧分解得到的多个子带图拼接,传入深度可分离卷积,再与编码器特征融合,以弥补下采样过程中丢失的高频细节信息;构建了一种编解码注意力模块,通过对编码器特征图进行高斯差分操作,然后分别沿水平和垂直方向获取注意力权重,再根据权重聚合编码器特征,最后关联解码器特征,增强网络对正常事件的学习。在Ped1、Ped2、Avenue数据集上的实验表明,所提模型的AUC分别提升了3.2%、3.1%、2.0%,能有效提高检测异常的能力。

关键词：视频异常检测多级小波变换注意力机制视频预测坐标注意力

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基于广义子结式和模运算的多项式组最大公因式计算方法

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系统科学与数学 2023年第6期43卷 1647-1662页

作者：蓝翔杨静广西民族大学数学与物理学院广西应用数学中心南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

求解多项式的最大公因式是计算机代数中的一个基本问题,同时也是结式理论的一个重要应用领域.经典的欧几里得算法在求解一组多项式最大公因式问题时,易发生系数膨胀问题.而模方法可以有效地将整系数多项式的系数规模控制在一定范围内,... 详细信息

求解多项式的最大公因式是计算机代数中的一个基本问题,同时也是结式理论的一个重要应用领域.经典的欧几里得算法在求解一组多项式最大公因式问题时,易发生系数膨胀问题.而模方法可以有效地将整系数多项式的系数规模控制在一定范围内,进而提高计算效率.文章将模方法应用于一组多项式最大公因式的求解问题中,通过建立同态映射下广义子结式和公因式的关系,给出模方法中良好素数的选取准则,利用Landau-Mignotte不等式给出多个多项式公因式系数的上界,从而将两个多项式的模方法理论推广到多个多项式的情形.与基于两个多项式最大公因式递归计算的方法相比,新方法可以一次计算模运算后的多项式的最大公因式,使得求解过程大大简化,计算效率得到有效提高.

关键词：最大公因式结式子结式模方法

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多项式组的Hankel型广义子结式

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应用数学 2024年第4期37卷 982-995页

作者：蒙嘉奇王伟东杨静广西民族大学数学与物理学院广西应用数学中心广西南宁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

本文构造了一种新的多项式组广义子结式矩阵,即Hankel型广义子结式矩阵,并证明该矩阵在Horner基下的行列式多项式即为多项式组的广义子结式,由此给出了多项式组广义子结式在Horner基下的表示形式,从而将两个多项式的Hankel型子结式推广... 详细信息

本文构造了一种新的多项式组广义子结式矩阵,即Hankel型广义子结式矩阵,并证明该矩阵在Horner基下的行列式多项式即为多项式组的广义子结式,由此给出了多项式组广义子结式在Horner基下的表示形式,从而将两个多项式的Hankel型子结式推广到多项式组的情形.实验结果表明,Hankel型广义子结式在计算中低阶多项式组广义子结式时的性能优于其他已知类型的广义子结式.

关键词：结式矩阵 Hankel矩阵 Horner基广义子结式

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