检索结果-内蒙古大学图书馆

地球物理学报 2025年第5期68卷 1660-1677页

作者：胡晓宁宋闯余琛李振洪杜建涛周佳薇彭建兵长安大学地质工程与测绘学院西安710054 黄土科学全国重点实验室西安710054 长安大学地学与卫星大数据中心西安710054 西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室西安710054

长白山天池火山是中国乃至东亚地区最大的一座具有潜在危险性的活火山.对其进行活动性连续监测,对于开展灾害早期预警和丰富我国火山监测数据具有重要意义.为监测天池火山活跃性、开展天池火山长时序InSAR(Interferometric Synthetic Ap... 详细信息

长白山天池火山是中国乃至东亚地区最大的一座具有潜在危险性的活火山.对其进行活动性连续监测,对于开展灾害早期预警和丰富我国火山监测数据具有重要意义.为监测天池火山活跃性、开展天池火山长时序InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)形变监测,本文选用覆盖研究区的12景ALOS PALSAR和145景Sentinel-1影像,利用时序InSAR技术对天池火山地表形变进行了长期监测,并采用Mogi模型对岩浆囊参数进行了反演.结果显示,天池火山在2006—2011年和2014—2021年间视线向形变速率普遍在−10~10 mm·a^(-1)左右,地表形变呈现先沉降后隆升的趋势.结合形变时空演化分析结果,推测火山形变与六道沟—天池—甑峰山断层活动相关.此外,反演结果显示,天池火山的岩浆囊中心位于天池东南部一侧,在2014—2016年及2017—2021年内呈现膨胀趋势,其年体积变化速率也逐渐增大.

关键词：长白山天池火山时序InSAR Mogi模型相干性标准差火山活动性

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基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 189-199页

作者：林哲旭陈汉林刘漳辉陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 华侨大学计算科学福建省高校重点实验室福建泉州362021

现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换... 详细信息

现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换规则;然后,以数据提供方和数据需求方之间的数据共享全过程为导向,提出了数据可信追溯机制,保证了数据共享的真实性和完整性;此外,文中设计了一种数据处理即服务的数据共享框架,在确保数据可信的前提下,支撑数据调用、数据训练和数据匹配操作.通过对执行效率和智能合约性能进行验证分析,证明了本平台的有效性和实用性.

关键词：区块链智能合约 Hyperledger Fabric 数据共享可信凭证

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面向APT攻击的溯源和推理研究综述

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软件学报 2025年第1期36卷 203-252页

作者：杨秀璋彭国军刘思德田杨李晨光傅建明武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学国家网络安全学院) 湖北武汉430072 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院贵州贵阳550025

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主... 详细信息

高级可持续性威胁(advanced persistent threat,APT)是一种新型网络攻击,具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性,给全球网络安全带来严重危害.传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别,以被动防御为主,缺乏全面及深入地梳理APT攻击溯源和推理领域的工作.基于此,围绕APT攻击的溯源和推理的智能化方法开展综述性研究.首先,提出APT攻击防御链,有效地将APT攻击检测、溯源和推理进行区分和关联;其次,详细比较APT攻击检测4个任务的相关工作;然后,系统总结面向区域、组织、攻击者、地址和攻击模型的APT攻击溯源工作;再次,将APT攻击推理划分为攻击意图推理、攻击路径感知、攻击场景还原、攻击阻断和反制这4个方面,对相关研究进行详细总结和对比;最后,讨论APT攻击防御领域的热点主题、发展趋势和挑战.

关键词：高级可持续威胁网络安全攻击溯源攻击推理人工智能

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基于预训练语言模型的知识图谱研究综述

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计算机科学 2025年第1期52卷 1-33页

作者：曾泽凡胡星辰成清司悦航刘忠国防科技大学系统工程学院长沙410073 国防科技大学大数据与决策实验室长沙410073 福建省军区福州350001

大语言模型时代,知识图谱作为一种结构化的知识表示方式,在提升人工智能的可靠性、安全性和可解释性方面发挥着不可替代的作用,具有重要的研究价值和实际应用前景。近年来,凭借在语义理解和上下文学习方面的优越性能,预训练语言模型已... 详细信息

大语言模型时代,知识图谱作为一种结构化的知识表示方式,在提升人工智能的可靠性、安全性和可解释性方面发挥着不可替代的作用,具有重要的研究价值和实际应用前景。近年来,凭借在语义理解和上下文学习方面的优越性能,预训练语言模型已经成为了知识图谱研究的主要手段。系统梳理了基于预训练语言模型的知识图谱研究的相关工作,包括知识图谱构建、表示学习、推理、问答等,介绍了相关模型和方法的核心思路,并依据技术路径建立了分类体系,对不同类型方法的优缺点进行了对比分析。此外,对预训练语言模型在事件知识图谱和多模态知识图谱这两种新型知识图谱中的应用现状进行了综述。最后,总结了当前基于预训练语言模型的知识图谱研究面临的挑战,展望了未来的研究方向。

关键词：知识图谱预训练语言模型大语言模型多模态事件知识图谱

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异质波动率与基金投资者行为:基于期限分解的视角

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管理科学学报 2025年第3期28卷 162-190页

作者：刘洋溢田正磊罗荣华西南交通大学经济管理学院成都610031 西南财经大学金融学院、中国金融研究院成都611130 教育部哲学社会科学实验室-西南财经大学金融安全与行为大数据实验室成都611130 智能金融教育部工程研究中心成都611130

中国基金投资者呈现出追逐历史业绩较好、波动较大的网红基金的行为特征,并因此在基金业绩反转时遭受大额损失,本文通过将基金业绩生成过程的不确定性纳入基金投资者的学习模型,从理论上表明专业度不足的投资者在评判基金能力时会受到... 详细信息

中国基金投资者呈现出追逐历史业绩较好、波动较大的网红基金的行为特征,并因此在基金业绩反转时遭受大额损失,本文通过将基金业绩生成过程的不确定性纳入基金投资者的学习模型,从理论上表明专业度不足的投资者在评判基金能力时会受到乐观偏误的影响,进而导致了基金异质波动率对基金资金流-业绩敏感性的非对称影响:当基金业绩较好(差)时,基金异质波动率越大,基金资金流-业绩敏感性越高(低).这也使得基金异质波动率可以解释基金资金流-业绩凸性谜题:基金异质波动率越大,基金资金流-业绩凸性关系越显著.通过将基金异质波动率分解为持久部分(长期异质波动率)和短期波动部分(短期异质波动率),本文还发现只有长期异质波动率对基金资金流-业绩凸性有显著的影响,而短期异质波动率则没有显著影响.基金长期异质波动率无助于提升基金历史业绩对未来业绩的预测能力,且对于个人投资者资金流的影响更为显著,表明这一影响是投资者的行为偏差所导致的.本文的研究具有重要的政策启示:应加强对基金公司营销的监管,避免网红基金的过度泛滥;更重要的是应大力加强投资者教育,提升投资者专业度,以规避专业度不足的投资者在学习基金能力时的乐观偏误。

关键词：异质波动率基金资金流-业绩凸性卡尔曼滤波乐观偏误

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基于组合残差修正的优化神经网络预测方法

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统计与决策 2025年第4期41卷 35-39页

作者：李博廖梦洁张健扬州大学商学院江苏扬州225127 北京工业大学经济管理学院北京100124 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

为提高单一模型的预测精度,文章提出基于组合残差修正的优化神经网络预测方法。首先,基于麻雀搜索算法对神经网络参数进行优化,以避免预测精度降低;其次,引入IOWA算子求解神经网络模型的加权向量,以避免单一预测模型预测精度在不同时点... 详细信息

为提高单一模型的预测精度,文章提出基于组合残差修正的优化神经网络预测方法。首先,基于麻雀搜索算法对神经网络参数进行优化,以避免预测精度降低;其次,引入IOWA算子求解神经网络模型的加权向量,以避免单一预测模型预测精度在不同时点时高时低;最后,对回声状态网络模型预测结果进行修正。为验证模型的有效性,以北京市猪肉月度价格为例进行实证分析,并与9个单一预测模型进行对比。结果表明:相较于其他单一预测模型,所提模型的预测精度更高,可以对其他类似特征的农产品价格进行准确预测。

关键词： IOWA算子神经网络麻雀搜索算法残差修正

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面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 158-166页

作者：林易丰陈光剑陈浩翁谦林嘉雯福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350116 福建省地质测绘院福州350116

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 详细信息

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小.

关键词：语义分割高分遥感图像数字表面模型多源数据融合协同注意力

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基于改进人工神经网络的多指标冷鲜羊肉新鲜度无损检测

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光谱学与光谱分析 2025年第1期45卷 291-300页

作者：徐子洋姜新华翟成珺马学磊李靖内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010018 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室内蒙古呼和浩特010018 内蒙古自治区教育考试院内蒙古呼和浩特010018

冷鲜羊肉新鲜度受多种因素影响,可通过多个理化和微生物指标综合评价。传统检测方法操作复杂、效率低。高光谱成像作为一种快速且非破坏性的检测技术,可以有效地检测冷鲜羊肉新鲜度改变过程中不同成分的变化。为了研究采用高光谱成像技... 详细信息

冷鲜羊肉新鲜度受多种因素影响,可通过多个理化和微生物指标综合评价。传统检测方法操作复杂、效率低。高光谱成像作为一种快速且非破坏性的检测技术,可以有效地检测冷鲜羊肉新鲜度改变过程中不同成分的变化。为了研究采用高光谱成像技术实现冷鲜羊肉新鲜度多指标评价的可行性,提出一种改进人工神经网络算法,通过重新定义损失函数加强标记之间的相关性,充分采用多个新鲜度指标对冷鲜羊肉新鲜度分类。试验收集了0~14 d冷鲜羊肉样本在400~1000 nm范围的高光谱图像,采用实验室方法测定挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值、菌落总数(TAC)和大肠菌群近似数(ANC)指标值。通过S-G平滑滤波法和多元散射校正对冷鲜羊肉样本原始光谱数据进行预处理,采用连续投影法(SPA)选择光谱数据的18个特征波长作为输入数据,采用所提出的改进人工神经网络算法建立多指标冷鲜羊肉新鲜度等级模型。结果表明,改进人工神经网络对测试集的分类准确率达96%,三个新鲜度等级样本的识别率分别为100%、89.28%和98.68%,采用汉明损失(hamming loss)、1-错误率(one-error)、排序损失(ranking loss)和覆盖率(coverage)四种多标记模型指标进行评价,评价指标分别为0.008、0.002、0.0025和4.048。改进人工神经网络分类模型的准确率和各项模型评价指标均优于传统ANN,证明改进人工神经网络用于多指标冷鲜羊肉新鲜度的无损检测具有可行性。

关键词：无损检测高光谱神经网络多指标分类

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具有连续分布市场的网络寡头模型研究

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应用数学学报 2025年第1期48卷 53-68页

作者：王能发杨哲贵州财经大学数学与统计学院/贵州省大数据统计分析重点实验室贵阳550025 上海财经大学经济学院上海200433 上海财经大学数理经济学教育部重点实验室上海200433

本文扩展有限多个市场的网络寡头为具有无限多个市场的情形,将构建具有连续分布市场的网络寡头模型.在完全非合作的假设下,首先证明Cournot-Nash均衡的存在性.进一步,假定厂商集合存在一个联盟结构,凭借定义联盟成本函数和联盟利润函数... 详细信息

本文扩展有限多个市场的网络寡头为具有无限多个市场的情形,将构建具有连续分布市场的网络寡头模型.在完全非合作的假设下,首先证明Cournot-Nash均衡的存在性.进一步,假定厂商集合存在一个联盟结构,凭借定义联盟成本函数和联盟利润函数,我们构建了一个基于联盟结构的非合作博弈,并证明了此博弈中Nash均衡的存在性.新的网络寡头模型和Nash均衡的存在性证明为本文的主要贡献.

关键词：网络寡头连续分布市场联盟结构 Nash均衡存在性定理

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偏好融合的旅游群组景点推荐:基于深度学习的框架模型

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系统科学与数学 2025年第2期45卷 470-484页

作者：朱志国孙怡王谢宁万校基东北财经大学管理科学与工程学院大连116025 辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室大连116025 华侨大学工商管理学院泉州362021

随着“马蜂窝”等社交媒体的广泛兴起,更多的游客从传统标准的“跟团游”转向灵活自由的“结伴游”.不同于传统的用户个性化推荐,为类似的旅游群组精准推荐景点时,如何更好融合众多成员的异质旅游偏好,已成为当前旅游行业中具有重要实... 详细信息

随着“马蜂窝”等社交媒体的广泛兴起,更多的游客从传统标准的“跟团游”转向灵活自由的“结伴游”.不同于传统的用户个性化推荐,为类似的旅游群组精准推荐景点时,如何更好融合众多成员的异质旅游偏好,已成为当前旅游行业中具有重要实践价值的热点研究问题.为此,文章首先采用局部异常点检测方法识别兴趣差异较大的离群用户,初步进行旅游群组的聚类.接下来,基于先进的深度学习方法,提出神经协同旅游群组推荐模型ANC-TGR.该模型通过巧妙设计的“项目级”和“用户级”两层注意力神经网络,准确聚合群组的共同旅游偏好,并进一步输入至一个神经协同过滤推荐框架中,捕捉群组与项目间的高阶交互关系.最终,为旅游群组进行Top-N的景点推荐服务.实验结果证实,提出的模型ANC-TGR由于进一步优化融合旅游群组的偏好表示,与最优的基准模型相比,在Mafengwo(有群组)和Foursquare(无群组)两个数据集中,在HR@10和NDCG@10指标上,分别提升了10.45%和10.48%,以及10.07%和10.87%.文章为提高旅游群组的景点推荐准确性和出行满意度提供了技术方法支持.

关键词：旅游推荐群组推荐深度学习注意力机制神经协同过滤推荐

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