检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2024年第9期47卷 2141-2162页

作者：赵凡张清华吴成英谢秦王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆邮电大学网络空间大数据智能安全教育部重点实验室

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构... 详细信息

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构建多粒度空间的效率将大幅降低.一方面,模糊相似关系需要计算数据空间中任意两个对象之间的相似性,不利于处理体量大的数据集;另一方面,模糊相似关系包含大量冗余信息,导致后续步骤中存在大量的冗余计算.因此,本文基于2近邻模糊关系,提出了多粒度空间的快速构建方法,在保证面向下游分类任务时性能不下降的前提下,极大地提升了多粒度空间构建效率.首先,基于k近邻算法提出k近邻模糊关系,并分析证明其关键性质;然后,面向多粒度空间构建任务,对k近邻模糊关系进行参数分析,从理论上证明k取2时即可包含数据空间中全部有效信息;随后,定义了最近邻和次近邻两阶段的有效位置数,提出了模糊相似关系有效值和有效位置提取算法,多粒度空间构建效率提升了75%左右.最后,通过在9个UCI数据集、3个UKB数据集、3个图像数据集和3个文本数据集上的相关实验,验证了该算法构建多粒度空间的高效性、正确性以及面向下游分类任务的有效性、稳定性和显著性.

关键词：粒计算多粒度空间 k近邻模糊关系模糊商空间

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一个新的正则化张量补全算法及其在图像处理与超光谱数据分析中的应用

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数学年刊（A辑） 2024年第2期45卷 229-248页

作者：谢亚君福州外语外贸学院大数据学院&数据科学与智能计算重点实验室福州350202

非负张量补全问题是在已知特定区域的张量数据集前提下,对部分受干扰、破坏的数据进行修复或补全以达到还原数据集和揭示事物本质的目的.本文引入一种修正的交替方向多乘子算法并结合正则化策略来求解非负张量补全问题,同时给出算法的... 详细信息

非负张量补全问题是在已知特定区域的张量数据集前提下,对部分受干扰、破坏的数据进行修复或补全以达到还原数据集和揭示事物本质的目的.本文引入一种修正的交替方向多乘子算法并结合正则化策略来求解非负张量补全问题,同时给出算法的收敛性定理和结论.最后,将该算法应用于超光谱图像处理及其数据分析中.数值结果表明所提出算法的有效性.

关键词：张量补全问题正则化修正交替方向乘子法超光谱图像处理数值实验

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连续Sylvester矩阵方程的参数化单步HSS迭代法

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工程数学学报 2024年第3期41卷 481-493页

作者：马昌凤福州外语外贸学院大数据学院数据科学与智能计算重点实验室福州350202

对连续Sylvester矩阵方程的数值算法进行了深入研究,并创新性地提出了一种参数化单步HSS迭代方法。该方法具有独特的求解思路,并证明了其收敛性。为提升性能,通过最小化迭代矩阵谱半径上界寻找拟最优参数。数值实验验证了新方法的有效... 详细信息

对连续Sylvester矩阵方程的数值算法进行了深入研究,并创新性地提出了一种参数化单步HSS迭代方法。该方法具有独特的求解思路,并证明了其收敛性。为提升性能,通过最小化迭代矩阵谱半径上界寻找拟最优参数。数值实验验证了新方法的有效性和稳健性,展示了其在求解连续Sylvester矩阵方程时的高效和稳定,为相关数值计算提供新工具。

关键词：连续Sylvester矩阵方程 PSHSS迭代法收敛性分析数值实验

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基于端到端深度神经网络和图搜索的OCT图像视网膜层边界分割方法

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软件学报 2024年第6期35卷 3036-3051页

作者：胡凯蒋帅刘冬高协平智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湖南湘潭411105 智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室(湖南师范大学) 湖南长沙410081 医学影像人工智能湖南省重点实验室(湘南学院) 湖南郴州423000

视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态... 详细信息

视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态变化多样,其中与边界相关的关键信息如上下文信息和显著性边界信息等对层边界的判断和分割至关重要.然而已有分割方法缺乏对以上信息的考虑,导致边界不完整和不连续.针对以上问题,提出一种“由粗到细”的基于端到端深度神经网络和图搜索(graph search,GS)的OCT图像视网膜层边界分割方法,避免了非端到端方法中普遍存在的“断层”现象.在粗分割阶段,提出一种端到端的深度神经网络—注意力全局残差网络(attention global residual network,AGR-Net),以更充分和有效的方式提取上述关键信息.具体地,首先设计一个全局特征模块(global feature module,GFM),通过从图像的4个方向扫描以捕获OCT图像的全局上下文信息;其次,进一步将通道注意力模块(channel attention module,CAM)与全局特征模块串行组合并嵌入到主干网络中,以实现视网膜层及其边界的上下文信息的显著性建模,有效解决OCT图像中由于视网膜层形变和信息提取不充分所导致的误分割问题.在细分割阶段,采用图搜索算法去除AGR-Net粗分割结果中的孤立区域或和孔洞等,保持边界的固定拓扑结构和连续平滑,以实现整体分割结果的进一步优化,为医学临床的诊断提供更完整的参考.最后,在两个公开数据集上从不同的角度对所提出的方法进行性能评估,并与最新方法进行比较.对比实验结果也表明所提方法在分割精度和稳定性方面均优于现有方法.

关键词： OCT图像视网膜层边界分割残差神经网络注意力图搜索

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基于密度峰值聚类的超区间粒化方法及其分类模型

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计算机学报 2023年第8期46卷 1620-1635页

作者：吴成英张清华赵凡程云龙谢秦夏书银王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室湖北民族大学重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室

大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化... 详细信息

大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化定量数据时会失效.因此,本文首先从一维属性的区间划分出发,定义多维属性组合生成的超区间粒,并基于超区间粒提出新颖的粗糙集模型有效地将定量数据和定性数据统一到一个框架;其次,从决策属性的视角考虑条件属性之间的相关性提出基于密度峰值聚类的超区间粒化算法,算法输出的超区间粒不仅是论域的划分,且每个划分块都是同质信息粒;最后,受近邻分类算法的启发,融合多数投票分类机制和近邻分类准则基于超区间粒提出自适应近邻分类模型(IGANN),并在UCI数据集上与8个经典分类模型进行实验对比,4个指标下的对比结果均表明IGANN模型具有更强的稳定性和更高的鲁棒性.

关键词：粒计算粗糙集粒化信息粒密度峰值聚类

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用于咽喉器官分割的空洞残差金字塔算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第7期35卷 1000-1009页

作者：潘晓英白伟栋代栋王红玉马晨阳陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安市大数据与智能计算重点实验室西安710121 西安邮电大学计算机学院西安710121

对咽喉器官分割是喉镜图像分析以及计算机辅助诊疗的先决条件.为准确地分割器官部位,提出一种用于咽喉器官分割的空洞残差金字塔算法.首先提出空洞残差(dilated residual,DR)模块,使用多种空洞卷积提取图像不同感受野下的特征,结合残差... 详细信息

对咽喉器官分割是喉镜图像分析以及计算机辅助诊疗的先决条件.为准确地分割器官部位,提出一种用于咽喉器官分割的空洞残差金字塔算法.首先提出空洞残差(dilated residual,DR)模块,使用多种空洞卷积提取图像不同感受野下的特征,结合残差策略提升特征多样性并加快网络训练速度;然后将DR模块与特征金字塔结合,融合多尺度特征并补充器官浅层特征,使得网络适应器官的多种形态;最后设计咽喉器官分割网络——DRP-Mask.在8000幅喉镜图像数据集上的实验结果表明,与其他5种语义分割网络相比,DRP-Mask的平均交并比提升2%~4%,比基准网络平均精度提升1.6%,实现对器官准确定位的同时也对其进行完整的分割,分割结果更贴合医生标注结果.

关键词：多器官分割空洞卷积残差连接特征金字塔

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基于GLCNet的轻量级语义分割算法

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北京航空航天大学学报 2024年第11期50卷 3358-3366页

作者：马素刚陈期梅侯志强杨小宝张子贤西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安邮电大学西安市大数据与智能计算重点实验室西安710121

多数基于卷积神经网络的语义分割算法伴随庞大的参数量和计算复杂度,限制了其在实时处理场景中的应用。为解决该问题,提出了一种基于全局-局部上下文网络(GLCNet)的轻量级语义分割算法。该算法主要由全局-局部上下文(GLC)模块和多分辨... 详细信息

多数基于卷积神经网络的语义分割算法伴随庞大的参数量和计算复杂度,限制了其在实时处理场景中的应用。为解决该问题,提出了一种基于全局-局部上下文网络(GLCNet)的轻量级语义分割算法。该算法主要由全局-局部上下文(GLC)模块和多分辨率融合(MRF)模块构成。全局-局部上下文模块学习图像的全局信息和局部上下文信息,使用残差连接增强特征之间的依赖关系。在此基础上,提出了多分辨率融合模块聚合不同阶段的特征,对低分辨率特征进行上采样,与高分辨率特征融合增强高层特征的空间信息。在Cityscapes和Camvid数据集上进行测试,平均交并比(mIoU)分别达到69.89%和68.86%,在单块NVIDIA Titan V GPU上,速度分别达到87帧/s和122帧/s。实验结果表明:所提算法在分割精度、效率及参数量之间实现了较好的平衡,参数量仅有0.68×10^(6)。

关键词：卷积神经网络语义分割上下文信息特征融合残差连接

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基于目标扰动的AdaBoost算法

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通信学报 2023年第2期44卷 198-209页

作者：张淑芬董燕灵徐精诚王豪石华北理工大学理学院河北唐山063210 河北省数据科学与应用重点实验室河北唐山063210 唐山市大数据安全与智能计算重点实验室河北唐山063210 唐山市数据科学重点实验室河北唐山063210

针对AdaBoost算法的多轮迭过程会放大为实现差分隐私保护而添加的噪声,从而导致模型收敛缓慢、数据可用性大幅降低的问题,提出了一种基于目标扰动的AdaBoost算法——DPAda,采用目标扰动的方式对样本权值进行加噪,精确计算其敏感度,并赋... 详细信息

针对AdaBoost算法的多轮迭过程会放大为实现差分隐私保护而添加的噪声,从而导致模型收敛缓慢、数据可用性大幅降低的问题,提出了一种基于目标扰动的AdaBoost算法——DPAda,采用目标扰动的方式对样本权值进行加噪,精确计算其敏感度,并赋予其动态的隐私预算。为了解决噪声叠加过多的问题,提出基于摆动数列、随机响应和改进的随机响应3种噪声注入算法。实验结果表明,与DPAda_Random算法和DPAda_Swing算法相比,DPAda_Improved算法能实现数据的隐私保护,拥有更高的分类准确率,优于其他差分隐私AdaBoost算法,并能解决连续加噪带来的噪声过大的问题。

关键词：差分隐私摆动数列随机响应隐私预算分配 AdaBoost算法

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基于梯度放大的联邦学习激励欺诈攻击与防御

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软件学报 2025年第5期36卷 2254-2269页

作者：乐紫莹陈珂寿黎但骆歆远陈刚浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室(浙江大学) 浙江省大数据智能计算重点实验室(浙江大学)

在联邦学习领域,激励机制是吸引高质量数据持有者参与联邦学习并获得更优模型的重要工具.然而,现有的联邦学习研究鲜有考虑到参与者可能滥用激励机制的情况,也就是他们可能会通过操纵上传的本地模型信息来获取更多的奖励.针对这一问题... 详细信息

在联邦学习领域,激励机制是吸引高质量数据持有者参与联邦学习并获得更优模型的重要工具.然而,现有的联邦学习研究鲜有考虑到参与者可能滥用激励机制的情况,也就是他们可能会通过操纵上传的本地模型信息来获取更多的奖励.针对这一问题进行了深入研究.首先,明确定义联邦学习中的参与者激励欺诈攻击问题,并引入激励成本比来评估不同激励欺诈攻击方法的效果以及防御方法的有效性.其次,提出一种名为“梯度放大攻击(gradient scale-up attack)”的攻击方法,专注于对模型梯度进行激励欺诈.这种攻击方法计算出相应的放大因子,并利用这些因子来提高本地模型梯度的贡献,以获取更多奖励.最后,提出一种高效的防御方法,通过检验模型梯度的二范数值来识别欺诈者,从而有效地防止梯度放大攻击.通过对MNIST等数据集进行详尽地分析和实验验证,研究结果表明,所提出的攻击方法能够显著提高奖励,而相应的防御方法能够有效地抵制欺诈参与者的攻击行为.

关键词：联邦学习激励欺诈攻击梯度放大攻击恶意参与者检测安全保护

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求解大型最小二乘问题的混合贪婪随机坐标下降法

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计算数学 2023年第2期45卷 230-239页

作者：谢亚君福州外语外贸学院大数据学院&数据科学与智能计算重点实验室福州350202

线性最小二乘问题是科学计算与工程领域普遍存在的问题,有着广泛的应用背景.本文提出了两个新的贪婪随机坐标下降算法来求解大规模的线性最小二乘问题.理论上分析了算法的收敛性.数值实验结果进一步表明了算法的可行性和有效性.

关键词：线性最小二乘问题贪婪随机坐标下降法两步混合加速策略数值实验

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