检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报(理学版) 2025年第2期63卷 437-444页

作者：郜高飞邵党国马磊易三莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650504

针对卷积神经网络参数量大、训练时间长的问题,提出一种基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法.首先,以残差网络为骨架重新搭建模型,通过减少层数并改进残差模块提高模型性能;其次,引入深度可分离卷积减少模型的参数量和计算工作... 详细信息

针对卷积神经网络参数量大、训练时间长的问题,提出一种基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法.首先,以残差网络为骨架重新搭建模型,通过减少层数并改进残差模块提高模型性能;其次,引入深度可分离卷积减少模型的参数量和计算工作量;最后,采用Mish函数替代ReLU函数的挤压激励模块自适应地调整通道权重.该模型在两个公共数据集CK+和JAFFE上采用经典的十折交叉验证方式进行验证,分别获得了98.16%和96.67%的准确率.实验结果表明,该方法在模型识别精度和复杂度之间进行了较好权衡.

关键词：面部表情识别轻量级残差网络深度可分离卷积注意力机制

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嵌入切片序列关联模式的前交叉韧带损伤分类

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中国图象图形学报 2025年第4期30卷 1183-1194页

作者：刘英莉茶寅秋黄一山高明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技术应用重点实验室昆明650500 云南省第一人民医院骨科昆明650032

目的膝关节前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)损伤的及时诊断是降低骨关节炎等风险重要途径。作为ACL损伤判别的常用影像学方法,三维磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)相较于二维自然图像细节更繁杂,医生诊断所需... 详细信息

目的膝关节前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)损伤的及时诊断是降低骨关节炎等风险重要途径。作为ACL损伤判别的常用影像学方法,三维磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)相较于二维自然图像细节更繁杂,医生诊断所需时间长,智能辅助医疗是有益的。目前应用三维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3D CNN)的ACL损伤分类算法存在计算成本大且数据使用不充分的问题,而基于二维卷积神经网络(2D convolutional neural network,2D CNN)的方法则忽略了第三维度的相关性和ACL的形态多样性。方法提出一种嵌入切片序列关联模式的网络(slice sequence association mode network,SSAMNet)。SSAMNet通过设计切片序列信息融合(slice sequence information fusion,SFS)模块从MRI数据的邻近、全量切片中并行学习序列性质,建立切片特征映射中的关联模式,整合切片信息。借助多级尺度特征自适应关注(multi-level scale feature adaptive attention,MSFAA)模块,对不同关联尺度权重再分配,以适应ACL区域形状和位置表征多变的特性。结果在MRNet数据集的实验中,模型的AUC(area under curve)值达到98.4%,相较于其他的ACL损伤分类算法性能最优,准确性及特异性指标也分别达到了91.4%和97%的最优值。在kneeMRI数据集上进行5折交叉验证实验后,SSAMNet的AUC平均值最高,ROC(receiver operating characteristic curve)曲线始终保持着平稳的趋势。可视化结果也表明提出的方法可以有效关注病变区域。结论针对ACL损伤分类任务,所提模型性能优异且具有鲁棒性,存在临床应用价值。

关键词：磁共振成像(MRI) 3D图像分类切片特征聚合自适应尺度注意力二维卷积神经网络(2D CNN)

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基于元学习的小样本癌症亚型分类算法

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集成技术 2025年

作者：戴伟张浩轩陈方旭彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

癌症是一种与基因密切相关的疾病，具有多种亚型，各亚型在遗传、表型和治疗反应上存在显著差异。准确的癌症亚型分类对于个性化治疗至关重要，有助于提高治疗效果。然而，基于患者基因表达数据的癌症亚型分类方法在样本不均衡的情况下... 详细信息

癌症是一种与基因密切相关的疾病，具有多种亚型，各亚型在遗传、表型和治疗反应上存在显著差异。准确的癌症亚型分类对于个性化治疗至关重要，有助于提高治疗效果。然而，基于患者基因表达数据的癌症亚型分类方法在样本不均衡的情况下，往往难以有效区分稀有亚型。为了解决这一问题，提出了一种基于元学习的癌症亚型分类方法MFP-VAE（Meta-learning Few-shot Prototype learning VAE），专注于处理样本不均衡的数据集。该方法改进了样本抽取策略，以确保在元学习任务中不同亚型的样本得到平衡重视。该模型采用变分自编码器进行特征提取，并通过计算样本与亚型原型之间的距离进行分类。实验结果表明，MFP-VAE在两个公开癌症数据集上优于现有方法，特别是在样本不平衡的情况下，显著提高了分类精度。此外，生存率分析显示，所区分的癌症亚型在临床特性上具有显著差异和临床意义。

关键词：癌症亚型分类元学习变分自编码器小样本学习

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基于元学习的小样本癌症亚型分类算法

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集成技术 2025年第3期14卷 87-101页

作者：戴伟张浩轩陈方旭彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650050 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650050

癌症是一种与基因密切相关的疾病,具有多种亚型,各亚型在遗传、表型和治疗反应上存在显著差异。准确的癌症亚型分类对个性化治疗至关重要,有助于提高治疗效果。然而,基于患者基因表达数据的癌症亚型分类方法在样本不均衡的情况下,往往... 详细信息

癌症是一种与基因密切相关的疾病,具有多种亚型,各亚型在遗传、表型和治疗反应上存在显著差异。准确的癌症亚型分类对个性化治疗至关重要,有助于提高治疗效果。然而,基于患者基因表达数据的癌症亚型分类方法在样本不均衡的情况下,往往难以有效区分稀有亚型。为解决这一问题,本文提出一种基于元学习的癌症亚型分类方法MFP-VAE(meta-learning few-shot prototype learning VAE),专注于处理样本不均衡的数据集。该方法改进了样本抽取策略,以确保在元学习任务中不同亚型的样本得到平衡重视。该模型采用变分自编码器进行特征提取,并通过计算样本与癌症亚型对应原型之间的距离进行分类。实验结果表明,MFP-VAE在两个公开癌症数据集上的表现优于现有方法,特别是在样本不平衡的情况下,显著提高了分类效果。此外,生存率分析显示,不同的癌症亚型在临床特性上具有显著差异。

关键词：癌症亚型分类元学习变分自编码器小样本学习

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面向数字孪生工厂的多模态仪表数据异常检测

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微电子学与计算机 2025年第1期42卷 65-74页

作者：沈世贤王建国冯勇李英娜昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 中国铜业有限公司云南昆明650051

针对工业生产过程中数据异常监测成本高、准确率低、实时性差等问题,提出了一种面向数字孪生工厂的多模态仪表数据异常检测方法。首先,将动态非单调聚焦机制引入到YOLOv5s目标检测模型,通过改进后的模型检测指针式仪表所在位置;同时利... 详细信息

针对工业生产过程中数据异常监测成本高、准确率低、实时性差等问题,提出了一种面向数字孪生工厂的多模态仪表数据异常检测方法。首先,将动态非单调聚焦机制引入到YOLOv5s目标检测模型,通过改进后的模型检测指针式仪表所在位置;同时利用仿射变换和透视变换对存在倾斜、旋转的图像进行校准。其次,将可变卷积引入ESPNet分割网络,以自适应性的捕获图像中指针和刻度盘非线性形变元素,从而提取完整的指针和刻度盘关键信息;然后进行霍夫变换操作拟合指针所在直线,同时利用轮廓跟踪方法提取刻度盘数据的有效范围,依据线性比例关系计算出指针式仪表示数。最后,将基于图像获取的仪表数据和相应的传感器数据进行综合建模,从多模态数据分析的角度检测异常。实验结果表明:该方法的指针式仪表识别准确率96.21%,检测速度平均耗时0.216 s,数据异常检测率99.43%,能够准确迅速的识别数据异常情况,满足工业生产中关键指标监控的需求。

关键词：数字孪生指针式仪表动态非单调聚焦机制 ESPNet 异常检测

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基于Lowe分类的EAP-AKA′协议安全性分析与改进

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数据通信 2025年第1期 24-28,32页

作者：黄明巍缪祥华张世奇张世杰王欣源昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650000

EAP-AKA′协议是5G网络中重要的认证协议之一,但在其协议中存在一些潜在的安全风险。针对EAP-AKA′协议在5G网络中的安全性问题,基于Lowe分类法对协议的安全性进行了分析,并提出了一系列改进措施,包括使用由Fiat-Shamir启发式优化的挑战... 详细信息

EAP-AKA′协议是5G网络中重要的认证协议之一,但在其协议中存在一些潜在的安全风险。针对EAP-AKA′协议在5G网络中的安全性问题,基于Lowe分类法对协议的安全性进行了分析,并提出了一系列改进措施,包括使用由Fiat-Shamir启发式优化的挑战-应答机制及数字签名验证,从而增强了认证过程的安全性。最后,我们采用了Tamarin验证工具进行了实验验证,结果表明,本文提出的改进措施可以有效地提高EAP-AKA′协议的安全性。

关键词： 5G网络安全 EPA-AKA′协议 Lowe分类 Tamarin分析器 Dolve-Yao敌手模型 Fiat-Shamir启发式形式化方法

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面向程序员编程过程中重点代码修改识别研究

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计算机技术与发展 2025年第1期35卷 81-87页

作者：刘雨姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

软件的持续变化增加了维护的复杂性。为提高维护效率,该文提出了一种基于动态抽象语法树(Dynamic Abstract Syntax Tree,DAST)的重点代码修改识别方法。传统的修改识别方法主要依赖语法分析,忽略了程序语义的重要信息,导致识别的精度和... 详细信息

软件的持续变化增加了维护的复杂性。为提高维护效率,该文提出了一种基于动态抽象语法树(Dynamic Abstract Syntax Tree,DAST)的重点代码修改识别方法。传统的修改识别方法主要依赖语法分析,忽略了程序语义的重要信息,导致识别的精度和粒度受到限制。通过DAST提取出代码的重点信息,结合语法结构和语义信息,以提高程序员在编程过程中重点代码修改识别的准确性。同时,引入了注意力机制,进一步突出重点代码的频繁修改区域。最后在版本变化和三个不同程序员的数据集上进行实验,结果表明,与传统的重点代码修改识别方法相比,该方法在准确性和稳定性方面均有提升,验证了在重点代码修改识别任务上的有效性,从而提升了软件维护效率。

关键词：软件维护语法结构语义信息注意力机制深度学习重点代码修改

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基于自适应遗传算法与集成学习的微服务异常检测方法

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微电子学与计算机 2025年第3期42卷 49-58页

作者：杨云皓姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

当前微服务异常检测方法存在的问题主要包括仅使用单一数据源进行分析以及模型参数依赖于开发人员的经验。此外,一些方法不能有效应对样本不平衡问题,这些因素都会影响模型的准确率。为了解决上述问题,提出了一种基于自适应遗传算法与... 详细信息

当前微服务异常检测方法存在的问题主要包括仅使用单一数据源进行分析以及模型参数依赖于开发人员的经验。此外,一些方法不能有效应对样本不平衡问题,这些因素都会影响模型的准确率。为了解决上述问题,提出了一种基于自适应遗传算法与集成学习的微服务异常检测方法(Adaptive Genetic Algorithm and Ensemble Learning-Microservice Anomaly Detection,AGEL-MAD)。该方法首先通过特征组合的方式表示服务轨迹数据,并将其与性能数据进行融合。其次,为应对样本不平衡问题,引入了单分类支持向量机(One-Class Support Vector Machine,OCSVM)与多层感知机(Multi-Layer Perception,MLP)的集成学习。最后,为排除开发人员的影响,在异常检测过程中引入自适应遗传算法(AGA)以获取参数的最优组合,提高模型的适应性和准确率。通过在不同的数据集上进行实验,验证了AGEL-MAD方法的有效性。

关键词：微服务异常检测样本不平衡自适应遗传算法集成学习

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一种抗投毒攻击的联邦学习聚合方法

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数据通信 2025年第2期 26-30,50页

作者：缪祥华张世奇黄明巍张世杰王欣源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

联邦学习,作为打破数据孤岛、保护用户隐私的关键技术,已受到业界的高度关注。然而,由于其结构特性,联邦学习易遭受投毒攻击。本文旨在提出一种针对联邦学习模型投毒攻击的防御方法,该方法主要依托远程客户端模型的局部密度差异,作为评... 详细信息

联邦学习,作为打破数据孤岛、保护用户隐私的关键技术,已受到业界的高度关注。然而,由于其结构特性,联邦学习易遭受投毒攻击。本文旨在提出一种针对联邦学习模型投毒攻击的防御方法,该方法主要依托远程客户端模型的局部密度差异,作为评估模型恶意程度的指标。依据恶意程度,筛选并排除可疑模型,再将所有正常模型聚合为全局模型。与传统的二分类方法不同,该方法基于模型参数的局部特征来评估模型的恶意程度,显著提升了防御效能。为验证该防御方法的有效性,我们在真实数据集上进行了大量实验。实验结果表明,本文提出的算法能够有效抵抗投毒攻击,保障联邦学习系统的安全稳定。

关键词：联邦学习投毒攻击防御方法隐私保护

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一种基于着色Petri网的密钥交换协议分析与改进方法

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数据通信 2025年第2期 12-15页

作者：缪祥华张家临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

本文采用的着色Petri网(Colored Petri Nets,CPN)是一种基于模型检测法的自动化建模技术,它引入了"颜色集"的概念,以扩展Petri网的表达能力。该技术利用着色Petri网及其配套的建模工具CPN Tools对安全协议进行建模,能够使得... 详细信息

本文采用的着色Petri网(Colored Petri Nets,CPN)是一种基于模型检测法的自动化建模技术,它引入了"颜色集"的概念,以扩展Petri网的表达能力。该技术利用着色Petri网及其配套的建模工具CPN Tools对安全协议进行建模,能够使得模型实现图形化和层次化,其内置的状态空间分析工具及CPN ML语言,能够高效地协助分析人员获取必要数据。本文以经典的密钥交换协议TMN为例,运用CPN方法对其进行形式化分析,成功识别出攻击者可能利用的攻击路径,并验证了协议中存在的安全漏洞。针对这些漏洞,本文提出了一种改进方法,经过验证,证实了该改进方法的有效性。

关键词：安全协议形式化分析模型检测着色Petri网自动化建模 CPN Tools

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