检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第1期46卷 335-343页

作者：赵海霞李文宇韦永壮桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室桂林541002 广西应用数学中心桂林541002 广西密码学与信息安全重点实验室桂林541002

Negabent函数是一种具有最优自相关性、较高非线性度的布尔函数,在密码学、编码理论及组合设计中都有着广泛的应用。该文基于有限域上的迹函数,将其与置换多项式相结合,提出两种构造negabent函数的方法。所构造的两类negabent函数均具备... 详细信息

Negabent函数是一种具有最优自相关性、较高非线性度的布尔函数,在密码学、编码理论及组合设计中都有着广泛的应用。该文基于有限域上的迹函数,将其与置换多项式相结合,提出两种构造negabent函数的方法。所构造的两类negabent函数均具备Tr_(1)^(k)(λx^(2^(k)+1))+Tr_(1)^(n)(ux)Tr_(1)^(n)(vx)+Tr_(1)^(n)(mx)Tr_(1)^(n)(dx)形式:构造方法1通过调整λ,u,v,m中的3个参数来获得negabent函数,特别地,当λ≠1时,能得到(2^(n-1)-2)(2^(n)-1)(2^(n)-4)个negabent函数;构造方法2通过调整λ,μ,v,m,d中的4个参数来获得negabent函数,特别地,当λ≠1时,至少能够得到2^(n-1)[(2^(n-1)-2)(2^(n-1)-3)+2^(n-1)-4]个negabent函数。

关键词： Negabent函数迹函数置换多项式

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一类含时PNP方程的有限元两水平算法

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计算数学 2024年

作者：毛万涛沈瑞刚阳莺桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西应用数学中心(GUET)广西高校数据分析与计算重点实验室

针对一类含时Poisson-Nernst-Planck（PNP）方程,提出了一种基于有限元离散的两水平算法.该算法通过线性有限元近似解对PNP方程进行解耦,然后在二次有限元空间上求解解耦后的方程.与经典的基于有限元离散的Gummel算法相比,该算法能够加... 详细信息

针对一类含时Poisson-Nernst-Planck（PNP）方程,提出了一种基于有限元离散的两水平算法.该算法通过线性有限元近似解对PNP方程进行解耦,然后在二次有限元空间上求解解耦后的方程.与经典的基于有限元离散的Gummel算法相比,该算法能够加快求解过程.基于所给出的有限元两水平解的L2模误差估计,建立了H1模误差估计.数值实验验证了理论结果的正确性以及两水平算法的有效性.

关键词： Poisson-Nernst-Planck方程有限元方法两水平算法误差分析 Gummel算法

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一种高效的非交互式隐私保护逻辑回归模型

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计算机工程 2023年第4期49卷 32-42,51页

作者：唐敏张宇浩邓国强桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

逻辑回归作为一种典型的机器学习算法,被广泛应用于医疗诊断、金融预测等领域。由于单个用户没有足够的样本构建高精度模型,传统的集中式训练则会导致隐私泄露,因此构建具有隐私保护的逻辑回归模型受到广泛关注。现有的要求用户和服务... 详细信息

逻辑回归作为一种典型的机器学习算法,被广泛应用于医疗诊断、金融预测等领域。由于单个用户没有足够的样本构建高精度模型,传统的集中式训练则会导致隐私泄露,因此构建具有隐私保护的逻辑回归模型受到广泛关注。现有的要求用户和服务器之间进行交互的方案具有较高的计算成本和通信负担。提出一种高效的非交互式逻辑回归训练协议,利用具有良可分离结构的梯度更新公式,解耦样本数据和模型参数之间的计算耦合性,保证用户与服务器之间的单向单次传输性,即用户将本地数据整合并以秘密共享的方式上传给云服务器后即可离线。在训练阶段设计基于矩阵和向量运算的协议,保证服务器在每次迭代中使用固定的信息更新参数,降低计算成本和通信开销。同时,基于协议的安全性分析和数值实验,在UCI库的4个真实数据集上训练逻辑回归模型,实验结果表明,在保证模型精度的前提下,与最新的隐私保护逻辑回归方案VANE相比,该回归模型效率提升了80~120倍,且训练时间与明文域相近。

关键词：逻辑回归隐私保护良可分离结构秘密共享向量化

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基于深度神经网络的隐私保护基因检测

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计算机工程与科学 2025年第2期47卷 265-275页

作者：黄颖唐敏桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

深度神经网络(DNN)功能强大,被广泛应用于生物医学中的基因检测。构建可靠的DNN模型需要大量有效医疗样本,而现实中生物数据通常分散存储且具有高度隐私。现有方案在处理此类分布式大规模的复杂学习任务时,难以在实现数据安全的同时保证... 详细信息

深度神经网络(DNN)功能强大,被广泛应用于生物医学中的基因检测。构建可靠的DNN模型需要大量有效医疗样本,而现实中生物数据通常分散存储且具有高度隐私。现有方案在处理此类分布式大规模的复杂学习任务时,难以在实现数据安全的同时保证DNN模型的高精度。为此,提出一个基于DNN的隐私保护方案,联合多方数据快速构建起精确的基因检测模型。首先,使用盲化矩阵结合内积函数加密消除全同态、秘密共享等方案中需要的近似替换策略,确保在隐私保护的同时,实现与明文集中式训练一致的效果。其次,构造非交互式训练模式抵抗全局模型参数泄漏造成的推断攻击,保证数据安全。在真实医疗数据集上的实验结果表明了所提方案的正确性、有效性和高精度。

关键词：深度神经网络基因检测隐私保护盲化矩阵内积函数加密

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高温和干旱事件对传染病的影响研究进展

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环境与职业医学 2024年第8期41卷 925-933页

作者：王迪迟晓妮黄子珊姚怡禛林意胡建雄刘涛马文军何冠豪桂林电子科技大学数学与计算科学学院/广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西应用数学中心广西桂林541004 暨南大学基础医学与公共卫生学院/病毒致病及防控教育部重点实验室广东广州510632

气候变化已经成为一个不争的事实,高温、干旱等极端天气事件的发生频率和强度随之增加,严重影响人群健康状况。本综述系统收集2000年至2023年国内外相关研究87篇,以传播途径分类,分别就高温、干旱以及高温干旱复合事件对介水和食物传播... 详细信息

气候变化已经成为一个不争的事实,高温、干旱等极端天气事件的发生频率和强度随之增加,严重影响人群健康状况。本综述系统收集2000年至2023年国内外相关研究87篇,以传播途径分类,分别就高温、干旱以及高温干旱复合事件对介水和食物传播性、虫媒传播性、空气传播性和接触性传染病影响的研究进展进行综述。结果表明,高温能使介水和食物传播性传染病中的感染性腹泻病(霍乱、痢疾、伤寒和副伤寒)、传染性胃肠炎,虫媒传播性传染病中的登革热、寨卡病毒(ZIKV)病、基孔肯雅热、疟疾、西尼罗河热和裂谷热,空气传播性疾病中的流感样疾病、甲型流感、麻疹和腮腺炎,和接触性疾病中的艾滋病、血吸虫病和钩端螺旋体病的传播风险升高;干旱致使介水和食物传播性传染病中的霍乱、大肠杆菌感染、轮状病毒感染和戊型肝炎,虫媒传播性传染病中的恙虫病、血吸虫病、肾综合征出血热和西尼罗河热,空气传播性传染病中的流行性脑膜炎、百日咳、麻疹、上呼吸道感染,以及接触性传染病中的艾滋病的感染风险升高;随着全球变暖高温干旱复合事件发生频率将大幅增加,其对人类健康造成损害往往超过了单独高温或干旱事件的影响,但鲜有研究量化其对传染病的影响。上述关联可能通过气温和降雨对传染病病原体、传播媒介、人群易感性、公共卫生服务、行为等因素的影响进行介导。在气候变化背景下,高温干旱复合事件频发,其健康效应值得关注,今后需要进一步深入研究,以提高气候变化对传染病影响的认识,提高应对气候变化下传染病暴发流行的能力。

关键词：气候变化高温干旱复合事件传染病

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基于超图正则NMF的自适应半监督多视图聚类

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期42卷 137-152页

作者：李向利梅建平莫元健桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负... 详细信息

图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负矩阵分解的半监督多视图聚类方法ASMCHNMF。该方法通过构造超图,学习来自多个视图的数据高阶关系,为合理利用现实世界中可获取的标签信息,引入标签约束项进行半监督学习。此外,该方法同时考虑一致性信息和互补性信息的学习,采用自适应措施区分不同视图的贡献,并使用交替迭代算法来对主函数进行优化。在7个真实数据集上的对比实验表明,在其中6个数据集上,ASMCHNMF算法的ACC和NMI指标均优于经典算法和当前先进算法。

关键词：超图非负矩阵分解多视图聚类半监督学习

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多元统计分析中一类矩阵迹函数极小化问题的分裂迭代法

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工程数学学报 2024年第3期41卷 507-524页

作者：段强周学林李姣芬桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室桂林541004 云南大学数学与统计学院昆明650000 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 桂林541004

研究了来源于多元统计分析中的一类含列正交约束的矩阵迹函数极小化模型,该模型的特殊形式广泛应用于多维标度分析中DEDICOM模型和正交INDSCAL模型最小二乘拟合等问题中。结合变量分裂构造了几类经典的基于分裂的不可行迭代算法求解该... 详细信息

研究了来源于多元统计分析中的一类含列正交约束的矩阵迹函数极小化模型,该模型的特殊形式广泛应用于多维标度分析中DEDICOM模型和正交INDSCAL模型最小二乘拟合等问题中。结合变量分裂构造了几类经典的基于分裂的不可行迭代算法求解该约束迹函数极小化模型,并给出算法外层迭代框架和内层子问题的具体求解方案。数值实验验证了算法的有效性。

关键词：正交分裂矩阵迹函数正交约束增广拉格朗日方法

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跨视图时序对比学习的自监督视频表征算法

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 158-166页

作者：王露露徐增敏张雪莲蒙儒省卢涛桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林安维科技有限公司广西桂林541010 武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

现有的自监督表征算法主要关注视频帧之间的短期运动特性,但是帧间动作序列的变化幅度较小,而且单视图数据因语义受限影响深度特征表达能力,视频动作中丰富的多视图信息未被充分利用。为此提出基于跨视图语义一致性的时序对比学习算法,... 详细信息

现有的自监督表征算法主要关注视频帧之间的短期运动特性,但是帧间动作序列的变化幅度较小,而且单视图数据因语义受限影响深度特征表达能力,视频动作中丰富的多视图信息未被充分利用。为此提出基于跨视图语义一致性的时序对比学习算法,自监督学习RGB帧和光流场两种数据中蕴含的动作时序变化特性,主要思路为:设计局部时序对比学习方法,采用不同正负样本划分策略,挖掘同一实例不重叠片段之间的时序相关性和判别可分性,增强细粒度特征表达能力;研究全局对比学习方法,通过跨视图语义协同训练来增加正样本,学习多实例不同视图的语义一致性,提高模型的泛化能力。通过两个下游任务对模型效果进行评估,在UCF101和HMDB51数据集的实验结果表明,所提方法在动作识别和视频检索任务上,较前沿主流方法平均提升了2~3.5个百分点。

关键词：自监督学习视频表征学习时序对比学习局部对比学习跨视图协同

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多维标度中个体差异标度模型的一类黎曼共轭梯度法

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计算数学 2025年第1期47卷 98-121页

作者：周菁陈新周学林李姣芬桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 云南大学数学与统计学院昆明650000 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西应用数学中心(桂林电子科技大学)广西高校数据分析与计算重点实验室桂林541004

多维标度分析(MDS)是在低维空间展示和分析多维数据结构的一种数据分析技术,其中的个体差异标度模型(INDSCAL)是一类针对多个数据矩阵同时度量多维标度的特定模型,它不仅对所要分析对象的结构进行分析,还能兼顾到判断主体之间的尺度差异... 详细信息

多维标度分析(MDS)是在低维空间展示和分析多维数据结构的一种数据分析技术,其中的个体差异标度模型(INDSCAL)是一类针对多个数据矩阵同时度量多维标度的特定模型,它不仅对所要分析对象的结构进行分析,还能兼顾到判断主体之间的尺度差异.本文将正交INDSCAL模型拟合问题重构为Stiefel流形和对角矩阵线性流形约束下的矩阵优化模型,结合乘积流形几何性质,设计一类自适应问题模型的强Wolfe型混合黎曼共轭梯度求解算法,并给出算法的全局收敛性.数值实验说明所提算法对问题模型是可行有效的,且较黎曼优化工具箱中已有算法及其他黎曼一阶算法在迭代效率上有一定的优势.

关键词：多维标度分析个体差异标度模型乘积流形黎曼共轭梯度法强Wolfe条件

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特征提取中一类矩阵迹函数极值问题的黎曼优化算法

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数学物理学报（A辑） 2024年第4期44卷 1012-1036页

作者：李姣芬孔鲁源宋佳铄文娅琼桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

研究来源于特征提取中的一类鲁棒判别回归模型,该模型问题可以重构为Stiefel流形和线性流形组成的乘积流形约束下的一类矩阵迹函数极小化问题.整合紧流形和线性流形,结合乘积流形几何性质,本文设计适用于求解重构问题简化版本的一类基于... 详细信息

研究来源于特征提取中的一类鲁棒判别回归模型,该模型问题可以重构为Stiefel流形和线性流形组成的乘积流形约束下的一类矩阵迹函数极小化问题.整合紧流形和线性流形,结合乘积流形几何性质,本文设计适用于求解重构问题简化版本的一类基于Zhang-Hager技术拓展的乘积流形黎曼非线性共轭梯度法,并给出算法全局收敛性分析.数据实验表明所提算法对于问题求解是高效可行的,且与已有算法、其它黎曼梯度类算法及黎曼优化工具箱中已有的黎曼一阶和二阶算法相比在迭代解精度或迭代效率上有一定优势.

关键词：特征提取矩阵迹函数乘积流形黎曼共轭梯度法

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