检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第3期61卷 315-325页

作者：尹兆良黄于欣余正涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室昆明650500 国家计算机网络与应急技术处理协调中心云南分中心昆明650100

现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携... 详细信息

现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携带的负载信息和流量之间的关联语义信息提取不足,异常检测效果有待提升。提出一种无监督算法,名为注意力扩展期望最大化算法(attention expand expectation-maximization algorithm,AE-EM),该算法提取应用层URL中的攻击负载语义,采用Attention机制混合编码网络层流量结构化数据,训练融合多维特征和关联应用层语义的向量作为算法的输入,使用轻量化期望最大化算法估计高斯混合模型的参数,用于网络安全入侵检测的Web入侵检测场景。通过在基线数据集上使用常用的学习算法和消融实验比较,提出的AE-EM算法在Web入侵检测领域准确率和性能上优于传统算法。

关键词：入侵检测 Web攻击检测注意力机制 EM算法 AE-EM算法

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融合罪名分类的涉案新闻主题分析方法

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计算机工程 2025年第4期51卷 208-216页

作者：尹兆良黄于欣余正涛王冠文艾传鲜昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500 国家计算机网络应急技术处理协调中心云南分中心云南昆明650500

介绍涉案新闻主题分析的应用场景以及现有方法的不足之处。针对这些不足,提出一种融合罪名分类的主题分析模型BERT-ECTM。该模型利用法律文书中的罪名信息作为监督信号,与涉案新闻文本相融合作为主题分析模型的输入,以提高涉案新闻主题... 详细信息

介绍涉案新闻主题分析的应用场景以及现有方法的不足之处。针对这些不足,提出一种融合罪名分类的主题分析模型BERT-ECTM。该模型利用法律文书中的罪名信息作为监督信号,与涉案新闻文本相融合作为主题分析模型的输入,以提高涉案新闻主题信息的准确性和涉案偏好。为了捕捉上下文语义特征,采用基于BERT编码的嵌入式主题分析方法,以提高主题分析的准确性和效果。此外,在模型训练时,针对边际分布求解难度较大、复杂程度高这一问题,结合变分推断的方法,用后验分布的近似分布来拟合其分布结果。实验结果表明,在特定的涉案新闻主题分析任务中,该模型的有效性和准确性相比于现有方法均有明显提升。

关键词：文本主题抽取罪名分类 BERT-ECTM模型涉案偏好文本语义语义特征编码变分推断

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本地差分隐私下基于混合分布的真值发现算法

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电子与信息学报 2025年 1-15页

作者：张朋飞安建隆程祥张治坤孙笠张吉朱伊波安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 云南省服务计算重点实验室(云南财经大学) 昆明650221 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 浙江大学计算机科学与工程学院杭州310058 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 南昆士兰大学数学、物理和计算学院图文巴4350

移动群智感知是收集数据的重要手段之一，其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题，现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方... 详细信息

移动群智感知是收集数据的重要手段之一，其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题，现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方法往往没有充分考虑到数据中存在的表示工人质量的高斯噪音对噪音“真值”的准确度带来的负面影响。此外，直接采用拉普拉斯机制进行隐私保护会由于拉普拉斯分布的随机性和无界性导致大量噪音注入。为解决上述问题，该文提出一种基于混合分布的本地差分隐私真值发现算法(MOON)。该算法结合了工人质量的高斯噪音和隐私保护的拉普拉斯噪音，通过优化混合噪音模型，设计求解算法以提高“真值”精度。理论分析表明，MOON在保证隐私保护的同时，具有较低的计算和通信复杂度。在两个真实数据集上实验结果表明，相对于最新成果，在增加较少计算开销的前提下，MOON在求得的“真值”精度上提高了20%。

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私

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联合总变率空间和时延神经网络的说话人识别

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计算机科学与探索 2021年第7期15卷 1255-1264页

作者：瞿于荃龙华段荧邵玉斌杜庆治昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650000 昆明理工大学云南省计算机国家重点实验室昆明650000

在短语音环境下,总变率空间对语音概率分布估计不足,导致说话人识别性能下降。针对上述问题,提出一种基于总变率空间和时延神经网络(TDNN)的增强说话人身份向量的方法。目的是学习总变率空间和时延神经网络的线性相关性,同时提取说话人... 详细信息

在短语音环境下,总变率空间对语音概率分布估计不足,导致说话人识别性能下降。针对上述问题,提出一种基于总变率空间和时延神经网络(TDNN)的增强说话人身份向量的方法。目的是学习总变率空间和时延神经网络的线性相关性,同时提取说话人嵌入向量并投影在新的空间上,组合成新的说话人超向量来增强说话人信息。训练阶段,分别训练总变率空间和时延神经网络,重新组建一个无关说话人集,从中提取身份向量和x向量并在典型关联分析(CCA)下得到投影矩阵;注册和测试阶段,抽取注册和测试说话人的嵌入向量,通过投影矩阵映射在新空间中,然后组合向量增强说话人身份信息。实验表明,在短注册时长和短测试时长下,融合的新向量比基线身份向量、x向量在等误差率上都有明显下降。

关键词：总变率空间时延神经网络(TDNN) 典型关联分析(CCA) 短语音

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结合BiLSTM+CRF和TextRank的句法边界分析

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小型微型计算机系统 2022年第7期43卷 1394-1400页

作者：杨陈菊邵玉斌孙俊龙华皮乾东昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机国家重点实验室昆明650500

通过剖析短语结构层次句法分析的层次性和汉语结构特点,提出了一种把核心词作为词块的形式替换、层层进行词块组合的句法结构树.在句法边界分析的过程中,将词块识别和核心词提取分开进行.在词块识别模块,使用双向长短期记忆模型(Bi-dire... 详细信息

通过剖析短语结构层次句法分析的层次性和汉语结构特点,提出了一种把核心词作为词块的形式替换、层层进行词块组合的句法结构树.在句法边界分析的过程中,将词块识别和核心词提取分开进行.在词块识别模块,使用双向长短期记忆模型(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)结合的模型(BiLSTM+CRF)进行词块边界标记的识别,其中BiLSTM模型学习上下文特征,CRF模型学习输出标记序列结果的转移特征,达到预测标记序列联合解码的作用;在核心词提取模块,结合Word2vec词向量改进TextRank重要度排序算法,通过加入词语的相似度信息、位置信息、词性信息来提高识别准确度.实验对比了CRF、BiLSTM、BiLSTM+CRF词块识别分别与三种信息组合的TextRank核心词识别的句法边界分析效果,并对比了各句长下每种模型的识别情况.结果表明,使用BiLSTM+CRF联合改进的TextRank识别效果最好,相比于基线LR方法F1值提升了6.58个百分点,整句正确率提升了3.68个百分点,验证了模型的有效性和稳定性.

关键词：词块识别核心词提取条件随机场双向长短期记忆模型 TextRank

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基于CEEMDAN-RVM-EC的还原冶炼温度预报

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控制理论与应用 2022年第11期39卷 2177-2184页

作者：廖亚楠王业林李萌肖清泰王华昆明理工大学省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室云南昆明650093 昆明理工大学冶金与能源工程学院云南昆明650093 中佛罗里达大学电气与计算机工程系奥兰多32816

针对高炉炼铁还原过程中非线性和大时滞等特点造成温度监测难度大的困境,提出一种融合数据分解、机器学习和误差修正的高炉铁水温度组合预测新模型.首先,引入带自适应白噪声的完备集合经验模态分解方法对铁水温度序列进行分解处理,通过... 详细信息

针对高炉炼铁还原过程中非线性和大时滞等特点造成温度监测难度大的困境,提出一种融合数据分解、机器学习和误差修正的高炉铁水温度组合预测新模型.首先,引入带自适应白噪声的完备集合经验模态分解方法对铁水温度序列进行分解处理,通过提取不同频率的规律特征,使复杂的非线性序列转化为规律性较强的子序列;随后,采用相关向量机对子序列进行学习,充分挖掘铁水温度序列的信息,获得精度较高的预测结果;最后,将对铁水温度影响较大的硅含量和富氧率等相关因素作为辅助参数,使用经主成分分析处理后的辅助参数序列对预测结果进行修正,提高模型的预测准确性.结果表明:相较于整合移动平均自回归模型等传统模型,所提出的新模型综合性能更优,即平均绝对误差百分比减小53.57%,铁水温度为±10℃范围内的预测命中率提高25%.所提出的模型为实现高炉温度实时精细化调控提供了理论支撑,对保证炉况稳定、提升产品质量和降低冶炼能耗具有重大实际意义.

关键词：机器学习相关向量机 CEEMDAN 误差修正铁水温度预测

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一种基于核典型关联分析的短语音说话人嵌入向量算法

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小型微型计算机系统 2021年第11期42卷 2269-2275页

作者：龙华瞿于荃段荧昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650000 昆明理工大学云南计算机国家重点实验室昆明650000

针对短语音条件下,基于全局变异空间提取的身份向量存在估计不足导致性能下说话人识别降的问题,提出了一种基于核典型关联分析的方法融合全局变异空间和时滞神经网络的说话人嵌入向量.首先,分别训练全局变异空间和时滞神经网络模型.然... 详细信息

针对短语音条件下,基于全局变异空间提取的身份向量存在估计不足导致性能下说话人识别降的问题,提出了一种基于核典型关联分析的方法融合全局变异空间和时滞神经网络的说话人嵌入向量.首先,分别训练全局变异空间和时滞神经网络模型.然后在注册和测试阶段,同时提取说话人在两者模型中嵌入向量.通过高斯核函数将其映射至高维空间分析其非线性关联关系,从中获得仿射向量,最后将其组合得到最终说话人嵌入向量.实验表明,10秒以下的短语音环境,该方法所提取出的说话人向量相比其余几种说话人嵌入向量在等误差率和最小检测代价上平均下降了16.29%,20.38%,2.78%以及8.03%,7.17%,0.26%.最后,与其他算法进行对比,在等误差率上均有提升.以上实验表明,该文所提出的方法有效提高短语音环境下的说话人识别性能.

关键词：全局变异空间时滞神经网络核典型相关分析嵌入向量短语音

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数据驱动的三维服装快速建模

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软件学报 2016年第10期27卷 2574-2586页

作者：刘骊王若梅罗笑南付晓东刘利军云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学信息工程与自动化学院) 云南昆明650500 中山大学国家数字家庭工程技术研究中心广东广州510006 多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学城市交通学院) 北京100124

提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维... 详细信息

提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维服装部件库.然后,以服装部件模型的面积和边界周长比例为几何形状特征,定义度量服装部件重新组合的款式描述算子.最后,对三维服装部件模型聚类后的源模型进行优化,并通过自然拼接输出新的三维服装.实验结果表明,该方法提高了三维服装建模的效率,能较好地满足目前大规模三维服装数量的需求.

关键词：三维服装建模形状分析语义分割几何造型数据驱动

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一种多介质流体计算的三维非守恒型差分格式

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高等学校计算数学学报 2005年第2期27卷 108-115页

作者：陈龙伟宁建国庙延钢北京 100081 北京理工大学爆炸灾害防预与控制国家重点实验室昆明 650221 昆明理工大学矿业工程博士后流动站昆明理工大学矿业工程博士后流动站昆明 650093 云南财贸学院计算机科学系

1引言守恒型差分格式用于多介质流体数值计算往往不能得到理想的结果,从双介质Rde mann问题数值结果可以看出,压力、速度在两种介质界面附近出现了非物理振荡.这不是由高精度格式引起的,一阶格式也有同样的现象.著名的Godunov、Roe、Os... 详细信息

1引言守恒型差分格式用于多介质流体数值计算往往不能得到理想的结果,从双介质Rde mann问题数值结果可以看出,压力、速度在两种介质界面附近出现了非物理振荡.这不是由高精度格式引起的,一阶格式也有同样的现象.著名的Godunov、Roe、Osher等格式都会出现此问题.Harten的TVD格式也发现同样的问题.许多学者分析了出现非物

关键词： 3D-dimension non-conservative multi-component difference numerical simulation.

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基于伽马通频率倒谱系数的短语音说话人确认

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数据通信 2021年第2期 36-41页

作者：瞿于荃龙华段荧昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000 昆明理工大学云南省计算机国家重点实验室云南昆明650000

针对梅尔倒谱系数特征难以满足短语音说话人确认的问题,本文从同样是模仿人耳听觉机理的伽马通滤波器为基础,提出让抗噪性能更佳的伽马通频率倒谱系数作为输入特征。首先,在短语音条件下,提取伽马通频率倒谱系数,采用加减特征分量法计... 详细信息

针对梅尔倒谱系数特征难以满足短语音说话人确认的问题,本文从同样是模仿人耳听觉机理的伽马通滤波器为基础,提出让抗噪性能更佳的伽马通频率倒谱系数作为输入特征。首先,在短语音条件下,提取伽马通频率倒谱系数,采用加减特征分量法计算其不同维数的贡献度大小。其次,选取其中贡献较高的分量作为特征,保留那些最能表征不同说话人之间差异的维数,直接实现了特征参数降维。最后,采用多种特征及其混合,通过i-vector说话人确认系统验证伽马通频率倒谱系数在短语音下的有效性。实验数据表明,不同测试语音长度条件下,相较其他声学及衍生特征,伽马通频率倒谱系数具有较强短语音的表征能力,单独使用或融合其他参数都进一步提升识别等误差率。

关键词：说话人确认加减特征分量伽马通频率倒谱系数短语音

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