检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2022年第4期16卷 760-774页

作者：王忠民赵玉鹏郑镕林贺炎张嘉雯刘洋西安邮电大学计算机学院西安710121 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

情绪识别是指通过人的面部表情、行为动作或者生理信号等信息识别人的情绪状态,其成果在医疗辅助、教育、交通安全等方面有很大的应用价值。由于脑电信号的客观真实性等特点,使用脑电信号进行情绪识别研究受到国内外学者们的广泛关注。... 详细信息

情绪识别是指通过人的面部表情、行为动作或者生理信号等信息识别人的情绪状态,其成果在医疗辅助、教育、交通安全等方面有很大的应用价值。由于脑电信号的客观真实性等特点,使用脑电信号进行情绪识别研究受到国内外学者们的广泛关注。查阅了大量脑电情绪识别相关文献并进行归纳、分析和总结。首先,对情绪以及情绪识别的定义、情绪的分类模型、脑电信号的采集和预处理等理论知识进行了详细的解释和分析,给出了脑电情绪识别的一般框架。其次,从时域特征、频域特征、时频特征和非线性特征四方面综述了用于情绪识别的各类脑电特征的提取方法,介绍了脑功能网络的构建以及脑网络属性的提取方法,分析了每类特征和方法的优缺点。然后,对脑电情绪识别中常用的分类算法的特点、优缺点以及适用场景进行了分析。最后,对该领域目前的难点和未来的发展方向进行了总结和展望。可以帮助研究人员系统地了解基于脑电信号的情绪识别研究现状,为后续开展相关研究提供思路。

关键词：情绪识别脑电信号特征提取情绪分类脑网络

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联邦学习的公平性综述

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计算机应用 2025年第1期45卷 1-14页

作者：张淑芬张宏扬任志强陈学斌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(华北理工大学) 河北唐山063210 唐山市大数据安全与智能计算重点实验室(华北理工大学) 河北唐山063210 唐山市数据科学重点实验室(华北理工大学) 河北唐山063210

联邦学习(FL)凭借分布式结构和隐私安全的优势快速发展,但大规模FL引发的公平性问题影响了FL系统的可持续性。针对FL的公平性问题,对近年FL公平性的研究工作进行了系统梳理和深度分析。首先,对FL的工作流程和定义进行了解释,总结了FL中... 详细信息

联邦学习(FL)凭借分布式结构和隐私安全的优势快速发展,但大规模FL引发的公平性问题影响了FL系统的可持续性。针对FL的公平性问题,对近年FL公平性的研究工作进行了系统梳理和深度分析。首先,对FL的工作流程和定义进行了解释,总结了FL中的偏见和公平性概念;其次,详细归纳了FL公平性研究中常用的数据集,探讨了公平性研究所面临的挑战;最后,从数据源选择、模型优化、贡献评估和激励机制这4个方面归纳梳理了相关研究工作的优缺点、适用场景以及实验设置等,并展望了FL公平性未来的研究方向和趋势。

关键词：联邦学习公平性数据选择模型优化贡献评估激励机制

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基于数值增强图卷积网络的数学应用题求解

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小型微型计算机系统 2025年

作者：肖伶盛陈羽中俞俊毅福州大学计算机与大数据学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室大数据智能教育部工程研究中心

数学应用题求解是机器阅读与数学推理结合的关键任务，其核心目标是通过对题目文本的理解，生成准确的数学表达式以求解问题.近年来，深度学习技术的快速发展推动了数学应用题自动求解模型的进步，此外，预训练语言模型的引入进一步提... 详细信息

数学应用题求解是机器阅读与数学推理结合的关键任务，其核心目标是通过对题目文本的理解，生成准确的数学表达式以求解问题.近年来，深度学习技术的快速发展推动了数学应用题自动求解模型的进步，此外，预训练语言模型的引入进一步提升了模型对文本语义的理解能力.然而，现有模型仍未能充分捕捉数学问题中的结构化依赖关系，缺乏对数值信息间隐含逻辑的深度建模.针对上述问题，本文提出了一个基于数值增强的图卷积网络（Number-enhanced Graph Convolutional Network，NEGCN）.NEGCN 通过构建数值比较图捕捉数值的大小、类型及其相互关系，实现数值信息与文本语义特征的有效融合，从而显著提升模型的数值推理能力.此外，本文设计了一种基于句法依赖的结构化信息提取机制，将数学问题文本转化为具备句法依赖关系的图表示，并通过图卷积神经网络学习句法结构特征，为问题求解过程提供更丰富的结构化语义信息.最后，NEGCN利用交互注意力机制强化不同子句间的语义交互，提取全局语义信息，提高了模型对数学问题整体语义的把握.实验结果表明，NEGCN在MAWPS和Math23K两个数据集上的总体性能优于对比模型，表现出更高的解题准确率与稳定性.

关键词：数学应用题图卷积数值推理句法依赖交互注意力

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采用特征图增强原型的小样本图像分类方法

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计算机科学与探索 2024年第4期18卷 990-1000页

作者：许华杰梁书伟广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西高校并行分布与智能计算重点实验室南宁530004 广西智能数字服务工程技术研究中心南宁530004

在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重... 详细信息

在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重影响图像分类性能的问题,提出一种采用特征图增强原型的小样本图像分类方法(FMEP)。首先,用余弦相似度从查询集样本特征图中选择部分相似特征加入类原型中,得到更具代表性的特征图增强原型;其次,对相似的查询集样本特征进行聚合,缓解类内差异大导致的问题,使同类样本的特征分布更接近;最后,用在特征空间中与真实类别分布都更接近的特征图增强原型和聚合查询特征进行相似度比较得到更优的分类结果。所提方法在MiniImageNet、TieredImageNet、CUB-200和CIFAR-FS等常用的小样本图像分类数据集上进行了实验,结果表明所提方法获得了比基线模型更优的分类性能,同时也优于同类型的小样本图像分类方法。

关键词：小样本学习图像分类度量学习特征图增强原型余弦相似度

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渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测

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智能系统学报 2025年

作者：王德文安涵张林飞赵文清华北电力大学计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

准确负荷预测是综合能源系统经济调度和高效运行的关键。由于综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系，传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征，可能导致预测精度降低。本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系，提出一... 详细信息

准确负荷预测是综合能源系统经济调度和高效运行的关键。由于综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系，传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征，可能导致预测精度降低。本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系，提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。首先，将全年数据按季节划分，分析各季节下电、冷、热负荷间耦合强度；然后，采用变分模态分解将历史负荷序列分解为多个不同频率的分量，可以更好挖掘多元负荷的深层时序特征；最后，渐进式分层提取多元负荷的耦合特征，并动态分配耦合特征对预测结果的影响权重，避免耦合特征无效时模型预测精度下降。实验结果显示，与seq2seq、transformer、MTL-LSTM等模型相比，在不同的多元负荷耦合强度下，本文模型在预测精度和时间开销上均有更好表现。

关键词：负荷预测综合能源多任务学习多元负荷渐进式分层特征提取最大信息系数变分模态分解

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中国新能源示范城市政策对新能源企业绿色创新的影响及其作用机制

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资源科学 2023年第12期45卷 2463-2479页

作者：周安华王赛鸽湖南工商大学理学院长沙410205 长沙人工智能社会实验室长沙410205 北京师范大学地理科学学部北京100875 统计学习与智能计算湖南省重点实验室长沙410205

【目的】绿色创新是应对环境挑战并实现高质量发展的关键动力,研究新能源示范城市政策对绿色创新的影响及其作用机制,可为新能源示范城市政策的评估和优化改进提供基于企业层面的理论支持和经验证据。【方法】本文采用基尼系数、泰尔指... 详细信息

【目的】绿色创新是应对环境挑战并实现高质量发展的关键动力,研究新能源示范城市政策对绿色创新的影响及其作用机制,可为新能源示范城市政策的评估和优化改进提供基于企业层面的理论支持和经验证据。【方法】本文采用基尼系数、泰尔指数和空间马尔科夫链方法,揭示了2008—2020年间中国新能源企业绿色创新的平衡发展和时空转移特征。同时,采用双重差分模型评估了新能源示范城市政策对绿色创新的影响及其作用机制。【结果】(1)在研究期内,中国新能源企业的绿色创新分化程度逐渐扩大,呈现出“马太效应”现象。(2)新能源示范城市政策显著增强了新能源企业的绿色创新。具体而言,相比未实施新能源示范城市政策的城市,实施该政策的城市的新能源企业绿色创新显著提升了14%,这一结果经过了一系列稳健性检验的验证。(3)新能源示范城市政策通过增加研发投入和强化环境规制两个传导渠道来促进绿色创新。(4)异质性分析结果显示,新能源示范城市政策对于企业规模较小、融资约束较低的新能源企业的绿色创新影响更加显著。【结论】实施新能源示范城市政策对促进新能源企业的绿色创新具有积极影响。研究结果为政府推广新能源示范城市政策以及提升新能源企业的绿色创新提供政策参考。

关键词：新能源示范城市绿色创新新能源企业研发投入环境规制双重差分模型

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基于长距离上下文的大语言模型预训练数据检测方法

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计算机研究与发展 2025年

作者：张伟超张儒清郭嘉丰范意兴中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 中国科学院大学中关村实验室

预训练数据检测方法旨在大语言模型的预训练数据未公开时，检测某段给定的文本是否属于该模型的预训练数据，可用于审查大语言模型的预训练数据使用过程是否符合法律法规.现有方法通常认为大语言模型对训练文本的词元概率在整体上比非... 详细信息

预训练数据检测方法旨在大语言模型的预训练数据未公开时，检测某段给定的文本是否属于该模型的预训练数据，可用于审查大语言模型的预训练数据使用过程是否符合法律法规.现有方法通常认为大语言模型对训练文本的词元概率在整体上比非训练文本的高，并基于此判定具有高预测概率的文本为训练文本.然而，由于训练文本和非训练文本之间存在着大量的短片段重叠现象，导致模型对非训练文本的词元概率也可能比较高，使得现有方法容易将非训练文本误检为训练文本.受大语言模型的记忆能力研究启发，通过对比给定全部上下文时的词元概率与给定短距离上下文时的词元概率之间的差异，计算得到长距离上下文对词元概率提升的贡献度，并认为贡献度越大的文本更可能是训练文本，进而缓解短片段重叠现象对检测的不利影响.其核心思想在于，大语言模型在预测训练文本中词元的概率时，距离当前词元较远的上下文对词元概率提升的贡献度，会比非训练文本中的贡献度更大.在多个公开数据集上的实验结果表明该方法的有效性.

关键词：大语言模型模型记忆能力训练数据版权成员推理攻击数据污染

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考虑多资源交错的深度学习训练作业调度策略

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小型微型计算机系统 2025年

作者：林洁楠郑裕恒陈星福州大学计算机与大数据学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室大数据智能教育部工程研究中心

随着深度学习(deep learning，DL)的迅速发展，各类DL模型在CPU、GPU、存储IO和网络IO等资源的使用上表现出明显差异化特征.然而，在带有资源约束的集群环境中，面对资源瓶颈各异的DL训练作业，如何进行作业调度以最小化完工时间是一个... 详细信息

随着深度学习(deep learning，DL)的迅速发展，各类DL模型在CPU、GPU、存储IO和网络IO等资源的使用上表现出明显差异化特征.然而，在带有资源约束的集群环境中，面对资源瓶颈各异的DL训练作业，如何进行作业调度以最小化完工时间是一个挑战.大多数现有工作主要关注GPU分配，难以有效应对不同类型模型对多种资源的综合需求.为了解决这一挑战，本文引入了一种考虑多资源交错的DL训练作业调度策略，该策略充分利用DL作业分阶段迭代的特点，通过不同资源的交替使用实现作业的并行运行，并提出一种结合了DDPSO-GA（Dynamic Discrete Particle Swarm Optimization algorithm with Genetic Algorithm operators）和多轮Blossom算法的调度方法DPGB，以搜索最优作业调度方案.实验结果表明，该方法能够有效缩短集群环境下DL训练作业的完工时间.

关键词：资源共享深度学习作业调度粒子群优化算法

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基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第3期45卷 305-313页

作者：季策李烨李伯群东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 东北大学医学影像智能计算教育部重点实验室辽宁沈阳110169 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构... 详细信息

为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构及矩阵变换后的相关元素求解最优参数,将高维矩阵最小化问题转化为一系列低维矩阵子问题,提升源信号恢复精度.通过求解简化的Frobenius范数目标函数降低算法复杂度.混合心电信号仿真结果表明,与QRJ2D,LUCJD,EGJLUD算法相比,本文算法在分离精度和收敛速度方面均有一定优势.

关键词：盲源分离非正交联合对角化 QR分解类Jacobi算法心电信号模型

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基于深度学习的RGBT目标跟踪研究进展

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计算机工程与应用 2025年

作者：张大伟王炫何小卫郑忠龙浙江师范大学计算机科学与技术学院多模态认知计算安徽省重点实验室浙江全省智能教育技术与应用重点实验室

目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，其中单目标跟踪是指在给定的视频序列中持续跟踪单个目标。然而可见光图像的成像依赖于光照条件，仅凭可见光信息难以满足低光照、雨雾天气等复杂恶劣环境下的目标跟踪。RGBT(RGB-Thermal)目... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，其中单目标跟踪是指在给定的视频序列中持续跟踪单个目标。然而可见光图像的成像依赖于光照条件，仅凭可见光信息难以满足低光照、雨雾天气等复杂恶劣环境下的目标跟踪。RGBT(RGB-Thermal)目标跟踪是指结合热红外与可见光图像数据，利用双方互补优势共同实现跟踪任务，以提高跟踪的鲁棒性和准确性。随着深度学习的发展，目前RGBT目标跟踪领域研究成果众多，但现有大部分综述缺乏对近几年新兴的多模态融合研究前沿的介绍与总结。文中首先介绍了RGBT目标跟踪的概念与面临的挑战，随后将现有算法分为五大类进行梳理与分析，之后总结了当前主流的RGBT目标跟踪数据集与评价指标，并提供了各种跟踪算法在主流数据集上的性能对比，供研究人员参考，最后探讨了RGBT目标跟踪亟待解决的问题和潜在的研究方向，以期推动跟踪领域的进一步发展。

关键词：计算机视觉深度学习目标跟踪热红外图像多模态融合

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