检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2025年

作者：魏庭旭陈颖李铖昊马文浩上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院同济大学中德工程学院

针对遥感图像的高分辨率、目标尺度变化大等特点导致现有的主流配准模型精度和效率较低的问题，本文提出了一种基于动态混合注意力和多尺度特征的配准模型。首先，在特征提取阶段引入ConvNeXtV2网络，通过嵌入动态混合注意力增强动态联... 详细信息

针对遥感图像的高分辨率、目标尺度变化大等特点导致现有的主流配准模型精度和效率较低的问题，本文提出了一种基于动态混合注意力和多尺度特征的配准模型。首先，在特征提取阶段引入ConvNeXtV2网络，通过嵌入动态混合注意力增强动态联系全局上下文与局部细节的能力。接着，提出多尺度特征校准模块，将低层次纹理信息与高层次语义信息聚合在多个感受野中以提高配准精度。其次，在匹配阶段使用基于预测矩阵加权的双向匹配方法计算密集对应关系得到双向参数，最后通过仿射变换完成图像配准。在Aerial Image等三个数据集上的实验结果表明，归一化距离阈值为0.01,0.03和0.05的情况下，配准精度达到40.9%,86.4%和95.3%，平均配准时间为0.87秒，证明了该模型有效提高了遥感图像配准的精度和效率。

关键词：遥感图像配准线性注意力多尺度特征特征融合双向匹配

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基于Cubic-Sine混沌系统的遥感图像多波段加密算法

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光电子.激光 2025年第4期36卷 408-420页

作者：刘毅牛通高琳陈亚东天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对遥感图像在加密中存在的适应性低、安全性差等问题,提出一种基于新的二维混沌系统的多波段遥感图像加密算法。首先,为增强混沌序列的随机性,使用Cubic映射与Sine映射设计出一种新的二维混沌系统,并通过实验验证其性能优于以往混沌... 详细信息

针对遥感图像在加密中存在的适应性低、安全性差等问题,提出一种基于新的二维混沌系统的多波段遥感图像加密算法。首先,为增强混沌序列的随机性,使用Cubic映射与Sine映射设计出一种新的二维混沌系统,并通过实验验证其性能优于以往混沌系统。其次,为了提高加密算法中置乱与扩散部分的性能与安全性,引入了基于循环群特性的像素替换策略。此外,该算法充分利用了遥感图像的多波段特性,在加密过程中令每个波段之间相互交叉混淆,优化了加密效果。实验结果表明,该算法具有密钥空间大、安全性高的优点,能够抵御常见的密码分析攻击。

关键词：混沌系统遥感图像图像加密循环群

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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究

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哈尔滨工程大学学报 2025年

作者：张红巩蕾曹洁张玺君兰州理工大学计算机与通信学院兰州城市学院信息工程学院

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门... 详细信息

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性，通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征，构建考虑动态时空特征的预测模型，并借助蜉蝣优化算法优化超参数。实验表明，在PeMSD7(M)数据集上，15，30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%，9.06%和10.72%，本文方法具有有效性与优越性，未来进一步考虑多因素下交通流预测方法以及蜉蝣优化算法的改进。

关键词：交通流预测动态时空特性超参数蜉蝣优化算法时间卷积网络门控线性单元注意力机制图卷积网络

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基于光谱-纹理特征的辣椒早疫病潜育期高光谱图像检测识别

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生物化学与生物物理进展 2025年第1期52卷 233-243页

作者：沈梦姣鲍浩张艳贵阳学院计算机科学学院农产品无损检测中心贵阳550005 贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

目的早疫病是茄科作物生长过程中的一种常见破坏性病害,严重时会导致作物欠收而损失严重,传统的作物病害检测方法难以在病害潜育期及时发现病害特征从而采取科学有效的防治措施。本文通过高光谱成像仪连续监测从而获得不同感染期辣椒早... 详细信息

目的早疫病是茄科作物生长过程中的一种常见破坏性病害,严重时会导致作物欠收而损失严重,传统的作物病害检测方法难以在病害潜育期及时发现病害特征从而采取科学有效的防治措施。本文通过高光谱成像仪连续监测从而获得不同感染期辣椒早疫病的高光谱图像,利用光谱角余弦-相关系数和切比雪夫距离确定了辣椒早疫病潜育期最早可识别时间(本实验潜育期最早可识别时间为接种后24h)。方法以辣椒早疫病潜育期病状作为研究对象,采用遗传算法筛选出13个特征波长,经特征波长优化组合并结合逻辑回归模型建立基于光谱特征的作物病害潜育期病状识别模型。同时,利用局部二值模式建立基于图像纹理特征的辣椒早疫病潜育期识别模型。结果实验以120个样本进行测试,基于光谱特征的作物病害潜育期病状检测识别模型在训练集和测试集的准确率均达到93%以上,基于纹理特征的作物病害潜育期病状检测识别模型在训练集和测试集的准确率分别达到了98.96%和100%。结论利用光谱特征或者纹理特征均可实现作物病害潜育期病状的检测识别,纹理特征相比光谱特征更显著地揭示了病害潜育期特征,有效提升了模型检测性能。本文研究成果可为其他作物病害潜育期病状的监测识别提供理论参考。

关键词：高光谱图像辣椒早疫病潜育期图谱特征检测识别

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太赫兹波涂层检测技术研究进展

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激光与红外 2025年第3期55卷 472-480页

作者：时翔王苗苗陈健常州工学院计算机信息工程学院江苏常州213032

太赫兹(THz)波已经在探测与通信领域获得了令人瞩目的应用。太赫兹波无损检测(THz-NDT)技术能够在对物质本身无损伤的前提下穿透表面的掩盖层,实现物质特征的高分辨率识别,在材料检测特别是涂层缺陷检测领域具有广泛的应用前景。本文综... 详细信息

太赫兹(THz)波已经在探测与通信领域获得了令人瞩目的应用。太赫兹波无损检测(THz-NDT)技术能够在对物质本身无损伤的前提下穿透表面的掩盖层,实现物质特征的高分辨率识别,在材料检测特别是涂层缺陷检测领域具有广泛的应用前景。本文综述了近年来国际和国内THz-NDT技术在涂层材料缺陷检测领域的研究进展,对其发展现状及趋势做出总结和展望,为其更进一步的应用提供必要的参考依据和研究思路。

关键词：太赫兹波无损检测材料检测涂层检测

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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 780-791页

作者：谢丽霞史镜琛杨宏宇胡泽成翔中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 详细信息

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。

关键词：图神经网络成员推理攻击模型校准因果推断隐私风险

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基于视觉-语言模型的小样本深度伪造人脸检测方法

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模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 205-220页

作者：杨宏宇李星航成翔胡泽中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127

针对现有深度伪造人脸检测方法在模型复杂性、样本量需求和应对新型深度伪造技术上的局限,提出基于视觉-语言模型的小样本深度伪造人脸检测方法(Few-Shot Deepfake Face Detection Method Based on Visual-Language Model,FDFD-VLM).基... 详细信息

针对现有深度伪造人脸检测方法在模型复杂性、样本量需求和应对新型深度伪造技术上的局限,提出基于视觉-语言模型的小样本深度伪造人脸检测方法(Few-Shot Deepfake Face Detection Method Based on Visual-Language Model,FDFD-VLM).基于CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training),通过人脸区域提取与高频特征增强模块优化视觉特征,采用无类名-差异化Prompt优化模块提升Prompt适应性,利用CLIP编码结果优化模块强化多模态特征表示,通过三元组损失函数增强模型区分能力.实验表明,FDFD-VLM在多个深度伪造人脸数据集上的准确率较高,能在较少的训练样本下实现高效的深度伪造人脸检测.

关键词：深度伪造检测视觉-语言模型提示工程小样本检测

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基于多通道卷积和联合深度监督的多尺度胰腺分割

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生物医学工程学杂志 2025年第1期42卷 140-147页

作者：杨越王永雄秦辰栋上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

胰腺形状和轮廓多变,其分割是医学图像任务中公认的难点。基于卷积网络(CNN)或转换器(Transformer)的网络在医学图像分割任务中表现出色,但CNN感受野窄,Transformer利用特征不充分,因此仍需改进。本文提出一种改进的胰腺分割方法,结合CN... 详细信息

胰腺形状和轮廓多变,其分割是医学图像任务中公认的难点。基于卷积网络(CNN)或转换器(Transformer)的网络在医学图像分割任务中表现出色,但CNN感受野窄,Transformer利用特征不充分,因此仍需改进。本文提出一种改进的胰腺分割方法,结合CNN和Transformer,在阶段式编码器中引入逐点可分离卷积,用更少参数提取更多特征。利用密集连接的集成解码器融合多尺度特征,解决跳跃连接对结构的非必要限制。在深度监督中引入一致性项和对比损失,以保证模型的最终精度。为验证方法的有效性,在长海胰腺数据集和美国国立卫生研究院(NIH)胰腺公开数据集上进行了大量对比实验,分别取得了76.32%和86.78%的最高Dice相似性系数(DSC)值,同时多项其他指标占优。消融实验验证了网络各组成部分对提升性能和减少参数均有重要贡献。实验说明本文改进的损失函数最能平滑训练过程,使模型性能最佳。最终结果证实,本文方法性能表现优于其他先进方法,能够有效提升胰腺分割效果,可辅助专业医师诊断,为后续研究应用提供了可靠参考。

关键词：多通道卷积集成解码器深度监督对比损失胰腺分割

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基于PAC学习的组合式概率障碍证书生成

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软件学报 2025年第5期36卷 1907-1923页

作者：杨紫萱曾霞任勐鑫王建林曾振柄杨争峰华东师范大学软件工程学院西南大学计算机与信息科学学院河南大学计算机与信息工程学院上海大学理学院

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概... 详细信息

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概率统计意义下的形式化描述.通过建立和求解基于大M法的混合整数规划方法,将障碍证书的求解转化为约束优化问题.通过微分中值定理将非线性不等式进行区间线性化.最后,实现组合式PAC障碍证书生成工具CPBC,并在11个基准系统上评估其性能.实验结果表明, CPBC均能成功验证每个动力系统在指定不同的安全需求阈值下的安全性.与现有方法相比,所提方法可以更高效地为复杂系统或高维系统生成可靠的概率障碍证书,验证的样例规模已高达百维.

关键词：连续动力系统障碍证书 PAC 区间线性化混合整数规划

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

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