检索结果-内蒙古大学图书馆

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第11期51卷 47-53,104页

作者：陈金雄黄振坤王万林胡娜集美大学理学院福建厦门361021 武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 集美大学数字福建大数据建模与智能计算研究所福建厦门361021 福建省茶产业大数据应用与智能化重点实验室(武夷学院) 福建武夷山354300

为解决时滞反应扩散系统(DRDSs)的指数型稳定性问题,提出一种双侧间歇边界控制策略.首先,在系统状态信息完全已知的前提下,设计基于状态依赖的双侧间歇边界控制器,当系统状态不完全已知时,根据已知的边界状态信息和观测器获取的状态估... 详细信息

为解决时滞反应扩散系统(DRDSs)的指数型稳定性问题,提出一种双侧间歇边界控制策略.首先,在系统状态信息完全已知的前提下,设计基于状态依赖的双侧间歇边界控制器,当系统状态不完全已知时,根据已知的边界状态信息和观测器获取的状态估计值设计双侧间歇边界控制器;然后,结合李雅普诺夫泛函和线性矩阵不等式(LMI)技巧,建立DRDSs指数型稳定的两个充分条件.相关结果是对已有单侧边界控制的推广,所给的结果更具一般性.最后,数值模拟验证结果表明:在双侧间歇边界控制作用下系统收敛到零解的速度更快,系统更易于实现稳定,说明双侧间歇边界策略明显优于单侧边界控制策略.

关键词：时滞反应扩散系统双侧间歇边界控制控制器观测器指数稳定

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不协调决策形式背景的属性约简

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计算机科学 2019年第12期46卷 257-260页

作者：李仲玲米据生解滨河北师范大学汇华学院石家庄050091 河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

形式概念分析由德国数学家Wille于1982年提出,是刻画概念和概念之间层次化结构的数据分析工具,主要用于概念的发现、排序和显示。作为知识发现的有效工具,该理论已被成功地运用到信息检索、数据挖掘、模式识别等领域。而在实际问题中呈... 详细信息

形式概念分析由德国数学家Wille于1982年提出,是刻画概念和概念之间层次化结构的数据分析工具,主要用于概念的发现、排序和显示。作为知识发现的有效工具,该理论已被成功地运用到信息检索、数据挖掘、模式识别等领域。而在实际问题中呈现出的形式背景往往具有冗余的属性,使得所生成的概念格结构非常复杂。为了提取更加简洁有效的概念格,需要对形式背景中的属性进行约简。因此,寻找更高效的属性约简方法成为了形式概念分析中的一个重要研究问题。文中把基于粗糙集理论的属性约简思想引入到形式背景中,进一步研究不协调决策形式背景的属性约简问题。一些学者在不协调信息系统中基于等价类提出了分布约简、最大分布约简、分配约简、近似约简,并且讨论了4个约简之间的关系。而形式背景是一种特殊的信息系统,文中用粒集代替信息系统中的等价类,提出了4种基于包含度的属性约简,即分布约简、最大分布约简、分配约简与上近似和约简,并证明了分布协调集必为最大分布协调集,分布协调集必为分配协调集,分配协调集与上近似和协调集等价等结论。最后以分配约简为例,给出了分配协调集的判定定理,构建了不同粒集之间的可辨识属性集合,得到了求解分配约简的布尔计算方法。

关键词：辨识矩阵协调集属性约简决策形式背景

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移动边缘计算中资源供给不确定下的最优投资和定价问题

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南京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 416-428页

作者：林德铭林姿琼郑艺峰杨敬民张文杰闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室闽南师范大学漳州363000 台北科技大学电子工程系台北106344

为了缓解能源性能的瓶颈,满足更多用户的资源需求,将移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与能量收集(Energy Harvesting,EH)技术相结合,其中,EH技术可以通过捕获环境中的绿色能量来促进设备的可持续计算,提出一个具有随机能量收集... 详细信息

为了缓解能源性能的瓶颈,满足更多用户的资源需求,将移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与能量收集(Energy Harvesting,EH)技术相结合,其中,EH技术可以通过捕获环境中的绿色能量来促进设备的可持续计算,提出一个具有随机能量收集的EH-MEC系统,以研究资源供给不确定性的投资和定价问题.用户可以租赁MEC系统的固有资源,也可以使用EH装置收集的资源.由于无线环境的时变性,EH收集的能源具有不确定性,所以,在MEC系统中找到MEC服务器和用户之间的平衡是值得研究的问题.针对这一问题,提出一种序贯决策方法,将用户的投资和MEC服务器资源定价的交互行为建模为一个四阶段的Stackelberg博弈,利用逆向归纳法得到用户与MEC服务器在利润最大化下的纳什均衡解,证明MEC服务器的最优能量收集时间、最优租赁资源和定价决策遵循良好的阈值结构.实验结果表明,绿色资源获取可以显著提高MEC服务器和用户的预期收益.

关键词：移动边缘计算 Stackelberg博弈能量收集资源分配投资与定价

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美俄水下重力辅助惯性导航技术发展分析与思考

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第11期49卷 1977-1991页

作者：黄谟涛欧阳永忠边少锋李姗姗李明叁陆秀平王伟平董超汤民强洪黎丹侯广超福建理工大学智慧海洋科学技术学院福建福州350118 中国船舶航海保障技术实验室天津300131 自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室广东广州510300 海洋智能装备福建省高校重点实验室福建福州350118 海军工程大学电气工程学院湖北武汉430033 信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

中国水下重力辅助惯性导航技术发展正处于关键期,面临诸多困难和挑战,既有研究思路上的认知问题,又有核心技术上的“卡脖子”难题,需要人们集中智慧、创新思维,寻找破解这些难题的办法。首先将重力辅助导航技术的内涵明确定义为重力补... 详细信息

中国水下重力辅助惯性导航技术发展正处于关键期,面临诸多困难和挑战,既有研究思路上的认知问题,又有核心技术上的“卡脖子”难题,需要人们集中智慧、创新思维,寻找破解这些难题的办法。首先将重力辅助导航技术的内涵明确定义为重力补偿和重力修正两类辅助导航技术的统称,分析评述了美俄两国在这个研究领域的发展方略、规划布局、发展思路、研发路径、创新成果、测试应用及一些值得关注的发展动向,总结归纳了两国研发历程不同阶段的技术特征和成功经验,对照分析了中国研究进程与两国的差异和差距,依据中国国情提出了5个方面的对策和建议,涉及研究思路、研发重点和优先事项安排等方向性议题,旨在抛砖引玉、深入交流、达成共识,为决策部门部署下一步工作提供参考。

关键词：水下重力辅助惯性导航技术重力补偿重力修正分析评述对策建议

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非同义单核苷酸变异致病性预测研究综述

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南京理工大学学报 2021年第1期45卷 1-17页

作者：葛芳胡俊朱一亨於东军南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023

超过6000种人类疾病是由非同义单核苷酸变异(Non-synonymous single nucleotide variations,nsSNVs)引发的,快速准确地预测nsSNVs的致病性,有助于理解发病原理和设计新药物,也是生物信息领域的重要研究课题之一。该文给出了nsSNVs致病... 详细信息

超过6000种人类疾病是由非同义单核苷酸变异(Non-synonymous single nucleotide variations,nsSNVs)引发的,快速准确地预测nsSNVs的致病性,有助于理解发病原理和设计新药物,也是生物信息领域的重要研究课题之一。该文给出了nsSNVs致病性研究的重要意义与背景知识;总结了国内外研究的主流方法,包括基于突变频率的方法、基于通路的方法、结合基因组和转录信息的方法、基于序列进化保守性的方法、基于序列和结构混合特征的方法以及综合评价类方法,对代表性方法进行了阐述;给出了nsSNVs致病性研究中常用的数据库、特征表示方法以及性能评价指标,多角度地对12种nsSNVs致病性预测方法进行了比较;最后,展望了nsSNVs致病性预测中可能取得突破的若干研究方向。

关键词：非同义单核苷酸变异致病性预测致病性突变癌症驱动突变生物计算

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模糊形式背景下的技能层约简与前级(后级)知识结构的充要条件

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模式识别与人工智能 2023年第5期36卷 383-406页

作者：冯丹露李进金李招文周银凤杨桃丽闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000 玉林师范学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室玉林537000 陕西师范大学数学与统计学院西安710119

模糊技能映射为构建知识结构提供一个途径,但将基本局部独立模式应用于前级(后级)知识结构中会呈现不可识别问题,因此,在模糊技能映射的前提下,文中主要解决两个问题:技能约简耗时过长、寻找前级(后级)知识结构的充要条件.首先,基于模... 详细信息

模糊技能映射为构建知识结构提供一个途径,但将基本局部独立模式应用于前级(后级)知识结构中会呈现不可识别问题,因此,在模糊技能映射的前提下,文中主要解决两个问题:技能约简耗时过长、寻找前级(后级)知识结构的充要条件.首先,基于模糊技能背景,构造一对算子,通过算子确定的模糊技能概念格直接获取简单闭包空间,同时获得每个知识状态对应的最小技能熟练程度.然后,提出技能层约简的概念,利用标记技能约简对冗余技能层进行约简,并给出技能层约简算法.同时给出模糊技能映射诱导前级(后级)简单闭包空间的充分必要条件,并提供获取前级问题集和后级问题集的算法.最后,在5个UCI数据集上的对比实验验证文中算法的可行性和有效性,同时获取前级问题集和后级问题集.

关键词：模糊形式背景模糊技能概念格技能层约简前级知识结构后级知识结构

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对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法

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通信学报 2022年第9期43卷 169-180页

作者：刘延华李嘉琪欧振贵高晓玲刘西蒙 MENG Weizhi 刘宝旭福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350108 丹麦科技大学应用数学和计算机系哥本哈根2800 中国科学院信息工程研究所北京100093

为了解决恶意代码检测器对于对抗性输入检测能力的不足,提出了一种对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法。首先,通过反编译工具对应用程序进行预处理,提取应用程序接口(API)调用特征,将其映射为二值特征向量。其次,引入沃瑟斯坦生成对抗... 详细信息

为了解决恶意代码检测器对于对抗性输入检测能力的不足,提出了一种对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法。首先,通过反编译工具对应用程序进行预处理,提取应用程序接口(API)调用特征,将其映射为二值特征向量。其次,引入沃瑟斯坦生成对抗网络,构建良性样本库,为恶意样本躲避检测器提供更加丰富的扰动组合。再次,提出了一种基于对数回溯法的扰动删减算法。将良性样本库中的样本以扰动的形式添加到恶意代码中,对添加的扰动进行二分删减,以较少的查询次数减少扰动的数量。最后,将恶意代码对抗样本标记为恶意并对检测器进行重训练,提高检测器的准确性和稳健性。实验结果表明,生成的恶意代码对抗样本可以躲避目标检测器的检测。此外,对抗训练提升了目标检测器的准确率和稳健性。

关键词：对抗训练检测增强生成对抗网络扰动删减

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结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2023年第1期35卷 79-89页

作者：包丰浩林耀进李育林毛煜闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

现有大多数多标记流特征选择算法在进行特征选择时,往往忽略标记间的相关性,易导致算法预测精度的下降。为解决这一问题,提出一种结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法;定义自适应邻域关系解决邻域粗糙集的粒度选择问题... 详细信息

现有大多数多标记流特征选择算法在进行特征选择时,往往忽略标记间的相关性,易导致算法预测精度的下降。为解决这一问题,提出一种结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法;定义自适应邻域关系解决邻域粗糙集的粒度选择问题,将其推广到多标记学习中;利用互信息计算标记间的相关性得到标记权重;通过邻域粗糙集和标记权重评估特征和标记间的相关性,并设计特征在线重要度分析、在线相关性分析和在线冗余度分析3种指标,以实现在线评价动态候选特征。在7组多标记数据集以及5个评价指标上的实验结果表明,所提算法综合性能较优。

关键词：流特征特征选择邻域粗糙集标记相关性多标记学习

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面向长尾分布数据的在线流特征选择

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2023年第1期48卷 77-88页

作者：范凯钧林耀进张智慧毛煜王晨曦闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室闽南师范大学福建漳州363000

在开放动态环境下分类学习的任务中,数据通常存在类别长尾分布的特点,且数据标记空间存在层次化结构关系以及动态性.针对实际任务中不同的需求,许多特征选择算法被提出,但是这些已有的特征选择算法忽略数据的长尾分布特点和特征空间的... 详细信息

在开放动态环境下分类学习的任务中,数据通常存在类别长尾分布的特点,且数据标记空间存在层次化结构关系以及动态性.针对实际任务中不同的需求,许多特征选择算法被提出,但是这些已有的特征选择算法忽略数据的长尾分布特点和特征空间的不确定性.针对上述问题,文中提出基于邻域粗糙集的长尾分布数据在线流特征选择算法.借助邻域粗糙集模型,并考虑邻域内样本间的关系后,定义了自适应邻域关系,设计基于稀有类样本重要性的依赖度计算公式.同时,利用层次结构降低类别不平衡性,提出在线冗余度分析和在线重要度分析两种在线特征评价指标,用于选出具有高可分离性和强区分性的特征子集.实验结果表明所提算法优于其它先进算法.

关键词：特征选择长尾分布数据集在线流特征选择层次分类邻域粗糙集

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基于格的分层无证书代理签名方案

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计算机应用 2023年第1期43卷 154-159页

作者：农强张棒棒欧阳玉豪闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000

现有基于经典数论问题假设的无证书代理签名方案无法抵御量子计算机攻击,在应用于有大量用户的系统时会存在单点失效和不易扩展等局限。针对这些问题,提出一种基于格的分层无证书代理签名方案。首先,采用拒绝采样技术和无陷门技术提高... 详细信息

现有基于经典数论问题假设的无证书代理签名方案无法抵御量子计算机攻击,在应用于有大量用户的系统时会存在单点失效和不易扩展等局限。针对这些问题,提出一种基于格的分层无证书代理签名方案。首先,采用拒绝采样技术和无陷门技术提高密钥生成的计算效率;其次,不同层级的原始签名人和代理签名人通过交换随机选取的矩阵进行互认证,实现代理授权;最后,在随机预言机模型下的小整数解(SIS)困难问题假设下证明了该方案的安全性。相较于现有的代理签名方案,所提方案允许签名人来自不同层级且隶属于不同密钥生成中心(KGC)。性能评价实验结果表明,该方案的公钥尺寸是一个常数,代理签名和验证开销与层级无关,且代理密钥和签名尺寸非层级的线性量。因此,该方案可更好地满足大规模分布式异构网络对均衡负载的需求,是高效可行的。

关键词：分层无证书代理签名格单点失效拒绝采样无陷门

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