检索结果-内蒙古大学图书馆

第二十四届全国心理学学术会议

作者：王文浩肖紫婷范巍袁宇峰廖牧云颜婧玥胡笑羽李汉曦江西师范大学心理学院江西师范大学计算机信息工程学院江西省儿童医院儿童保健科江西省社会心理服务体系建设研究中心江西省心理与认知科学重点实验室

自闭症谱系障碍是以社会沟通交往障碍和重复刻板的兴趣和行为为核心症状的神经发育疾病。已有大量研究发现了自闭症儿童和正常儿童在社会性注意、视觉偏好和眼动模式上的差异。深度学习中的长短记忆机(LSTM)模型可以对时间序列的眼动注... 详细信息

自闭症谱系障碍是以社会沟通交往障碍和重复刻板的兴趣和行为为核心症状的神经发育疾病。已有大量研究发现了自闭症儿童和正常儿童在社会性注意、视觉偏好和眼动模式上的差异。深度学习中的长短记忆机(LSTM)模型可以对时间序列的眼动注视数据进行分类,并且有较高的准确率,可以用于区分自闭症谱系障碍和正常人群。本研究旨在基于自闭症的两个核心症状,使用LSTM模型对自闭症和正常儿童的眼动实验数据进行分类,建立区分两组的有效、客观的指标和模型,有助于自闭症的早期诊断和评估。从医院、自闭症干预机构和幼儿园招募被确诊为自闭症谱系障碍和正常发展的儿童各33人,整体年龄在2.5到5.5岁之间。两组被试在性别、年龄和皮博迪图片词汇测试修订版(PPVT-R)分数上匹配。使用Tobii TX 300眼动仪进行实验,所有被试在两个视觉偏好任务中自由观看视频。实验一同时呈现了有一个儿童在跳舞的社会视频和动态变换的几何图形视频,共16个刺激,每个4秒,两类均为无声视频,背景为黑色,大小、颜色相匹配。实验二同时呈现了分别在做重复运动和随机运动的物体,共16个刺激,每个10秒,分两次试验完成,每类运动都是两个物体在矩形框架内运动,运动速度、起始点相同。然后利用LSTM建立眼动行为的分类模型,并对自闭症或正常进行预测。实验结果与先前研究一致。实验一中自闭症儿童更偏好观看几何图形,正常儿童更喜欢观看跳舞的社会视频。实验二中自闭症儿童更喜欢观看重复运动,而正常儿童更偏好随机运动。LSTM模型对两组被试的分类准确率达90%以上,表明了两个实验范式和模型的有效性,可以应用于辅助自闭症的诊断评估。未来可以尝试比较更多的眼动范式的有效性,并结合脑电、皮肤电等更多指标综合分类。

关键词：自闭症谱系障碍眼动深度学习模式分类 LSTM

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融合Inception与SE-Attention的加密流量移动业务识别

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计算机科学 2024年第10期51卷 399-407页

作者：王依菁王清贤丁大钊闫廷聚曹琰郑州大学网络空间安全学院郑州450002 嵩山实验室郑州450000

移动设备通常接入无线局域网,并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密,以维护通信安全。然而,现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析,无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题,提出了... 详细信息

移动设备通常接入无线局域网,并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密,以维护通信安全。然而,现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析,无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题,提出了一种在WiFi加密场景下基于链路层流量的移动业务识别方法。通过被动嗅探WiFi数据帧,提取链路层中可用的流量侧信道特征,将流量数据转换为二维直方图矩阵。融合Inception网络和SE-Attention机制,提出识别模型——SE-Inception,旨在更好地捕捉到流量数据帧分布特征中的细节和全局信息,突出对重要特征的关注,以提高识别准确率。文中采用真实数据集进行实验验证,结果表明该方法在WiFi加密场景下可有效识别链路层加密流量的移动业务类别,平均准确率可达98.29%,相比于已有的识别方法具有更优的性能。

关键词：无线局域网链路层加密流量流量识别 Inception SE注意力机制

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基于改进GraphSAGE算法的浏览器指纹追踪

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计算机科学 2024年第6期51卷 409-415页

作者：楚小茜张建辉张德升苏珲郑州大学网络空间安全学院郑州450000 嵩山实验室郑州450000

当前Web追踪领域主要使用浏览器指纹对用户进行追踪。针对浏览器指纹追踪技术存在指纹随时间动态变化、不易长期追踪等问题,提出一种关注节点和边缘特征的改进图采样聚合算法(An Improved Graph SAmple and AGgregatE with Both Node an... 详细信息

当前Web追踪领域主要使用浏览器指纹对用户进行追踪。针对浏览器指纹追踪技术存在指纹随时间动态变化、不易长期追踪等问题,提出一种关注节点和边缘特征的改进图采样聚合算法(An Improved Graph SAmple and AGgregatE with Both Node and Edge Features,NE-GraphSAGE)用于浏览器指纹追踪。首先以浏览器指纹为节点、指纹之间特征相似度为边构建图数据。其次对图神经网络中的GraphSAGE算法进行改进使其不仅能关注节点特征,而且能捕获边缘信息并对边缘分类,从而识别指纹。最后将NE-GraphSAGE算法与Eckersley算法、FPStalker算法和LSTM算法进行对比,验证NE-GraphSAGE算法的识别效果。实验结果表明,NE-GraphSAGE算法在准确率和追踪时长上均有不同程度的提升,最大追踪时长可达80天,相比其他3种算法性能更优,验证了NE-GraphSAGE算法对浏览器指纹长期追踪的能力。

关键词：浏览器指纹图神经网络 GraphSAGE算法用户追踪边缘分类

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基于软件定义边界的零信任匿名访问方案

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计算机科学 2024年第12期51卷 293-302页

作者：李惟贤张建辉曾俊杰贾洪勇门蕊蕊郑州大学网络空间安全学院郑州450000 嵩山实验室郑州450000

软件定义边界作为一种具有良好可扩展性与安全性的零信任安全架构得到了广泛应用。标准的软件定义边界架构采用单包授权机制来实现对服务资源的隐藏与对访问者身份的验证,但现有的方案普遍采用集中式的方式存储与分发SPA密钥,且缺乏对... 详细信息

软件定义边界作为一种具有良好可扩展性与安全性的零信任安全架构得到了广泛应用。标准的软件定义边界架构采用单包授权机制来实现对服务资源的隐藏与对访问者身份的验证,但现有的方案普遍采用集中式的方式存储与分发SPA密钥,且缺乏对访问者隐私信息的保护。针对以上问题,提出了一种软件定义边界架构下的零信任匿名访问方案,采用三方密钥协商实现SPA密钥的分发,并使用通用指定验证者签名实现了对访问者身份的匿名认证,且能够抵抗SPA密钥窃取、敲门放大攻击、身份假冒等网络攻击,与目前的软件定义边界方案相比具有更强的安全性。实验结果表明,所提方案降低了33%的通信开销,在多节点网络环境下降低了20%的平均认证时延。

关键词：零信任软件定义边界单包授权三方密钥协商通用指定验证者签名匿名访问

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基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法

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中国安全科学学报 2023年第S01期33卷 119-127页

作者：阮顺领韩思淼张宁宁顾清华卢才武西安建筑科技大学资源工程学院陕西西安710055 西安建筑科技大学矿山系统工程研究所陕西西安710055 西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室陕西西安710055

为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联... 详细信息

为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。

关键词：卷积神经网络(CNN) 门控循环单元(GRU) 尾矿坝浸润线自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)

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五边形B2C氧气吸附与解离特性研究

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原子与分子物理学报 2025年 34-38页

作者：史金磊陈莉莉李依陈卫光姜广智郑州师范学院物理与电子工程学院郑州市低维纳米材料重点实验室

基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,研究了O2在五边形B2C上的吸附与解离动力学行为.研究结果表明,五边形B2C可以有效地激发O2.然而,形成的O2吸附结构却很容易发生解离,反应过程仅需克服约0.10 eV的势垒.有意思的是,O2解离后形成的O... 详细信息

基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,研究了O2在五边形B2C上的吸附与解离动力学行为.研究结果表明,五边形B2C可以有效地激发O2.然而,形成的O2吸附结构却很容易发生解离,反应过程仅需克服约0.10 eV的势垒.有意思的是,O2解离后形成的O*表面结构却能使后续吸附的O2自发解离,解离反应伴随着衬底结构的B-B键的破坏,使其在空气中难以稳定存在.

关键词：五边形B C O 吸附与解离第一性原理计算

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基于实例分割的柚子姿态识别与定位研究

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河南农业大学学报 2021年第2期55卷 287-294页

作者：曾镜源洪添胜杨洲广东省山区特色农业资源保护与精准利用重点实验室广东梅州514015 嘉应学院计算机学院广东梅州514015 华南农业大学工程学院广东广州510642

采用Mask R-CNN和YOLOv3算法对复杂背景场景下的柚子进行目标识别和分割,通过微调方法训练了2个实例分割模型,并应用于柚子相关目标的识别和分割。结果表明,YOLOv3模型的帧速率为18~20 FPS,Mask R-CNN模型的帧速率为0.5~2 FPS,YOLOv3模... 详细信息

采用Mask R-CNN和YOLOv3算法对复杂背景场景下的柚子进行目标识别和分割,通过微调方法训练了2个实例分割模型,并应用于柚子相关目标的识别和分割。结果表明,YOLOv3模型的帧速率为18~20 FPS,Mask R-CNN模型的帧速率为0.5~2 FPS,YOLOv3模型的目标检出率比Mask R-CNN模型少30%以上,包围框定位精度比Mask R-CNN模型偏离10%以上。基于Mask R-CNN模型输出的Mask提出的外形估算方法,免标定像素尺寸,时间复杂度为T(n),便于轮廓对比。基于目标边框对柚子角度进行计算,角度动态范围为±5°。说明基于实例分割的柚子外形估算和品质评价方法,能适应复杂图像背景,具有较强的泛化能力。

关键词：柚子检测实例分割品质 Mask R-CNN YOLOv3

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改进模糊聚类与主成分分析下的变压器故障识别

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河南科技大学学报（自然科学版） 2020年第6期41卷 39-44,50,M0004,M0005页

作者：薛盛炜李川李英娜昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对经典模糊C均值聚类(FCM)对数据进行等权划分而造成聚类结果不理想的情况,首先,采用点密度加权方式,对变压器油中溶解气体分析(DGA)数据进行处理,提高样本可分性,削弱聚类时出现的等趋势划分对聚类中心以及分类结果造成的影响。然后,... 详细信息

针对经典模糊C均值聚类(FCM)对数据进行等权划分而造成聚类结果不理想的情况,首先,采用点密度加权方式,对变压器油中溶解气体分析(DGA)数据进行处理,提高样本可分性,削弱聚类时出现的等趋势划分对聚类中心以及分类结果造成的影响。然后,以DGA故障数据聚类中心作为变压器标准故障谱。最后,利用施加惯性系数的主成分分析方法对待测样本进行故障识别。研究结果表明:通过点密度加权的FCM对DGA数据进行故障类型分类时,平均准确率比传统FCM算法提升了9.6%。利用上述方法对多组油浸式变压器进行识别,识别结果与实测信息均一致。

关键词：变压器溶解气体分析点密度加权主成分分析模糊C均值聚类

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基于M-DRN多尺度特征提取的入侵检测方法

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信息技术与网络安全 2021年第4期40卷 14-19页

作者：邵凌威郑灿伟渠振华黄博李世明哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室上海200240

针对基于深度学习的入侵检测技术存在准确率低和模型易过拟合问题,提出一种基于多尺度特征提取优化的深度残差网络(Multiscale-Deep Residual Network,M-DRN)模型。该模型在残差网络的残差块中引入多尺度特征提取和因子分解的思想,并采... 详细信息

针对基于深度学习的入侵检测技术存在准确率低和模型易过拟合问题,提出一种基于多尺度特征提取优化的深度残差网络(Multiscale-Deep Residual Network,M-DRN)模型。该模型在残差网络的残差块中引入多尺度特征提取和因子分解的思想,并采用BN算法提升网络收敛速度。选用NSL-KDD数据集为实验数据训练模型并迭代优化网络参数,利用测试集比较发现该模型在多个评价指标上均有提升。该模型与CNN相比更稳定,与ResNet相比分类准确率提升了3.35%,与RNN-IDS相比训练时间减少了65.2%。实验结果表明,所提出模型具有更好的特征提取能力和更快的收敛速度,不易过拟合。

关键词： M-DRN 深度学习入侵检测网络安全

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黄河流域“两山”建设耦合协调测度及其时空差异

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武夷学院学报 2022年第9期41卷 32-39页

作者：潘祖鉴赵慧芳江曼瑶林玉蕊张瑞琛福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学经济与管理学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 福建省资源环境空间信息统计研究中心福建福州350002

基于“两山”理念的内涵构建黄河流域“两山”建设水平综合评价指标体系,对2011—2018年间黄河流域9个省,自治区的经济、生态环境与民生3个子系统的综合指数及两两耦合协调度进行测算,分析3种双系统耦合协调度的时空变化趋势。结果发现:... 详细信息

基于“两山”理念的内涵构建黄河流域“两山”建设水平综合评价指标体系,对2011—2018年间黄河流域9个省,自治区的经济、生态环境与民生3个子系统的综合指数及两两耦合协调度进行测算,分析3种双系统耦合协调度的时空变化趋势。结果发现:2011—2018年黄河流域整体生态环境改善不明显,流域东部省份经济与民生水平有稳步提高,3种双系统的发展耦合协调度亦高于流域西部省份。为促进黄河流域“两山”理论的践行与区域上的协调发展,需以山东、山西、河南等流域东部省份为发展的中心区域,引领完善黄河流域发展空间布局,践行科技创新推进产业升级,立足于生态保护建立协调发展战略,共同推动黄河流域整体经济、生态与民生协调发展。

关键词：经济生态指数评价耦合协调度时空差异黄河流域

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