检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2021年第12期15卷 2421-2437页

作者：潘家文钱谦伏云发冯勇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

遗传算法(GA)的全局搜索能力强,易于操作,但收敛速度慢,易陷入局部极值。为克服上述缺陷,首先对算法初始化方法进行改进,采用海明距离作为聚类划分的相似性度量提出了一种均匀分区多种群初始化方法。该方法以相似性度量为准则划分出不... 详细信息

遗传算法(GA)的全局搜索能力强,易于操作,但收敛速度慢,易陷入局部极值。为克服上述缺陷,首先对算法初始化方法进行改进,采用海明距离作为聚类划分的相似性度量提出了一种均匀分区多种群初始化方法。该方法以相似性度量为准则划分出不同集合的聚类中心点,然后以偏好随机的方式产生多个不同的种群,避免算法因种群初始个体在解空间分布不够均匀而陷入局部收敛。其次在遗传算法中引入多种群并行机制和学习机制来提高算法的性能,通过对已有研究中两种机制在遗传算法中的作用进行分析,指出各自的优势和不足,分别对两种机制进行改进,提出改进的多种群并行机制与最优权动态控制的学习机制,并从理论角度探讨了改进的两种机制的合理性。最后,将两种机制有机结合起来,充分发挥两种机制的优点,抑制各自的不足之处。仿真实验结果表明,算法中经过改进的两种机制具有良好的沟通能力,结合新的初始化方法,使得算法在收敛速度和精度上都要优于其他几种已有的改进算法。

关键词：遗传算法(GA) 最优权多种群并行机制学习机制

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融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析

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中国图象图形学报 2021年第2期26卷 402-414页

作者：张茜刘骊甘霖付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异。由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低。因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像... 详细信息

目的少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异。由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低。因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法。方法首先基于本文构建的包含55个少数民族的服装图像数据集,按照基本款式结构、着装区域、配饰和不同视觉风格自定义少数民族服装的通用语义标签和民族语义标签,同时设置4组标注对,共8个标注点;然后,结合自定义语义标签和带有标注对的训练图像,在深度完全卷积神经网络Seg Net中加入视觉风格以融合局部特征和全局特征,并引入属性预测、风格预测和三元组损失函数对输入的待解析图像进行初步解析;最后,通过构建的标签约束网络进一步优化初步解析结果,避免标签相互干扰,得到优化后的最终解析结果。结果在构建的少数民族服装图像数据集上进行验证,实验结果表明,标注对有效提升了局部特征的检测准确率,构建的视觉风格网络能够有效融合少数民族服装的全局特征和局部特征,标签约束网络解决了标签之间相互干扰的问题,在结合视觉风格网络和标签约束网络后,能够明显提升少数民族服装解析的平均精度,像素准确度达到了90.54%。结论本文提出的融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法,能够提高少数民族服装图像解析的准确率和精度,对传承祖国文化、保护非物质文化遗产具有很好的意义。

关键词：少数民族服装图像解析语义标签视觉风格标签约束

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一种具有前向安全的TLS协议0-RTT握手方案

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化工自动化及仪表 2023年第6期50卷 813-819,832页

作者：蒲鹳雄缪祥华袁梅宇昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对传输层安全(TLS)协议1.3版本在握手消息的第1个flight中传输应用数据的0-RTT握手方案,传输的早期数据由于不存在身份认证,容易遭受重放、伪造以及中间人的攻击,并且不满足前向安全的问题,提出一种具有前向安全的0-RTT优化握手方案,... 详细信息

针对传输层安全(TLS)协议1.3版本在握手消息的第1个flight中传输应用数据的0-RTT握手方案,传输的早期数据由于不存在身份认证,容易遭受重放、伪造以及中间人的攻击,并且不满足前向安全的问题,提出一种具有前向安全的0-RTT优化握手方案,使用Tamarin安全协议形式化分析工具对改进前、后的协议进行形式化验证,结果表明:改进方案的早期数据在原方案之上具有了前向保密的安全性质。

关键词：传输层安全(TLS) 完美前向安全(PFS) 0-RTT优化握手方案安全协议形式化分析 Tamarin

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融合自注意力机制的入侵检测数据生成方法

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化工自动化及仪表 2023年第2期50卷 199-206页

作者：张宣琦缪祥华张如雪李响昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对传统入侵检测领域由于数据不平衡而出现少数类检测率低的问题,设计了一种基于条件生成对抗网络和CatBoost算法的数据生成模型(SA-WCGAN)。首先,采用CatBoost算法对原始数据集进行特征选择,减少模型训练时间。之后,利用SA-WCGAN生成... 详细信息

针对传统入侵检测领域由于数据不平衡而出现少数类检测率低的问题,设计了一种基于条件生成对抗网络和CatBoost算法的数据生成模型(SA-WCGAN)。首先,采用CatBoost算法对原始数据集进行特征选择,减少模型训练时间。之后,利用SA-WCGAN生成模型进行数据扩充,解决数据不平衡问题,该生成模型引入自注意力机制(SA),提取攻击样本的全局特征,提高少数类攻击样本生成的质量;同时,引入Wasserstein距离和梯度惩罚,提高模型训练过程的收敛速度和稳定性。实验结果表明:在公开基准数据集NSL-KDD上,SA-WCGAN生成模型在只有少数样本的攻击类型上具有较高的精确率、召回率和F1分数。同时,与现有5种方法的比较分析也证实了该模型的优越性。

关键词：入侵检测 SA-WCGAN生成模型自注意力机制数据增强少数类攻击数据不平衡 Wasserstein距离梯度惩罚

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利用哈里斯鹰算法优化卷积神经网络的入侵检测研究

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化工自动化及仪表 2023年第4期50卷 513-520页

作者：李响缪祥华张如雪张宣琦昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

以往利用卷积神经网络(CNN)搭建入侵检测模型时,需用人工经验设定网络结构,导致其网络性能很难发挥最优。为此,提出利用哈里斯鹰算法(HHO)对CNN的网络结构进行自适应优化,构建入侵检测模型。首先针对传统CNN全连接层易发生过拟合的问题... 详细信息

以往利用卷积神经网络(CNN)搭建入侵检测模型时,需用人工经验设定网络结构,导致其网络性能很难发挥最优。为此,提出利用哈里斯鹰算法(HHO)对CNN的网络结构进行自适应优化,构建入侵检测模型。首先针对传统CNN全连接层易发生过拟合的问题,采用全局池化层(GAP)对参数进行缩减;然后采用哈里斯鹰算法选取CNN最佳网络结构,避免人工干预引起的检测不确定性,从而缩短参数选择时间,提升入侵检测模型的适用性和入侵检测性能。在NSL-KDD数据集的实验结果表明:所提哈里斯鹰算法优化改进后的卷积神经网络构建的入侵检测模型,检测准确率93.68%,误报率1.65%,检测性能优于SVM、AdaBoost、BP入侵检测模型。

关键词：入侵检测 HHO-GCNN模型卷积神经网络哈里斯鹰算法自适应优化全局池化层 NSL-KDD数据集

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保偏光纤耦合型铌酸锂晶体工频强电场传感器

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仪器仪表学报 2021年第6期42卷 272-278页

作者：张元英张家洪李英娜雷鸿毅昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机应用技术重点实验室昆明650500

随着我国特高压技术的发展,工频强电场的测量变得越来越重要。为了适应工频强电场时域测量的需要,基于Pockels效应,设计并研制了一种保偏光纤耦合型铌酸锂晶体工频强电场传感器。通过保偏光纤准直器耦合进行光输入和光输出,避免了起偏器... 详细信息

随着我国特高压技术的发展,工频强电场的测量变得越来越重要。为了适应工频强电场时域测量的需要,基于Pockels效应,设计并研制了一种保偏光纤耦合型铌酸锂晶体工频强电场传感器。通过保偏光纤准直器耦合进行光输入和光输出,避免了起偏器、1/4波片等分离光学元件的使用,将传感器的光耦合效率提高到了66.7%,并且通过将输入保偏光纤准直器前端1/2拍长的保偏光纤扭转90°,可将传感器的静态工作点设置为π/2,从而使传感器工作在近线性区。使用工频强电场对传感器进行测试得出:传感器的线性可测范围为10.5~527 kV/m,线性相关系数为0.9986,线性动态范围为34 dB。相比于现有的铌酸锂晶体强电场传感器,研制的传感器具有结构简单紧凑、耦合效率高等优点,为工频强电场的时域测量提供了一种新的方案。

关键词：强电场测量 Pockels效应保偏光纤耦合工频强电场传感器静态工作点

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基于SM2算法的两方协作部分盲签名方案研究

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数据通信 2024年第6期 16-20页

作者：常飞文缪祥华昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明6650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

随着计算机技术的迅速发展,用户隐私泄露和抗抵赖事件时有发生。因此,提出了一种基于SM2算法的两方协作部分盲签名方案。首先,引入公共信息进行签名追踪和签名抗抵赖;其次,通过引入第二签名人,避免了单密钥签名模式权力过大的问题;然后... 详细信息

随着计算机技术的迅速发展,用户隐私泄露和抗抵赖事件时有发生。因此,提出了一种基于SM2算法的两方协作部分盲签名方案。首先,引入公共信息进行签名追踪和签名抗抵赖;其次,通过引入第二签名人,避免了单密钥签名模式权力过大的问题;然后,结合了SM2算法,使得方案具有更高的安全性;最后,验证结果表明,所提方案满足正确性、不可伪造性和盲性,并通过与其他方案进行对比分析证明了算法的安全性和高效性。

关键词：数字签名盲签名部分盲签名两方协作签名 SM2算法

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基于样本间变异系数改进的自适应谱聚类算法

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兰州大学学报（自然科学版） 2022年第6期58卷 812-818页

作者：赵云莱车文刚金日泽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650500 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

针对谱聚类算法尺度参数敏感且依赖性强,选取最佳尺度参数困难的问题,提出基于样本间变异系数改进的自适应谱聚类算法(CV_SC).该算法定义能够反映每个样本数据分布信息的标准差和均值,避免尺度参数受噪声点的影响;利用其标准差和均值计... 详细信息

针对谱聚类算法尺度参数敏感且依赖性强,选取最佳尺度参数困难的问题,提出基于样本间变异系数改进的自适应谱聚类算法(CV_SC).该算法定义能够反映每个样本数据分布信息的标准差和均值,避免尺度参数受噪声点的影响;利用其标准差和均值计算变异系数,以变异系数的倒数作为局部尺度参数,实现尺度参数的自适应选择.多组UCI数据集的对比结果表明,CV_SC算法能够自适应地选取尺度参数且避免了噪声点影响,具有良好的聚类性能和鲁棒性.

关键词：谱聚类尺度参数变异系数自适应

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小样本太赫兹光谱识别

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激光与光电子学进展 2021年第1期58卷 313-320页

作者：崔向伟沈韬刘英莉朱艳朱荣盛昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 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650504

物质的太赫兹光谱具有独特的'指纹谱'特性,可以利用该特性对物质进行识别.随着人工智能技术的发展,深度学习算法在太赫兹光谱识别领域得到了越来越广泛的应用.然而在实际应用中,受实验设备、实验条件以及实验环境等因素的影响,... 详细信息

物质的太赫兹光谱具有独特的'指纹谱'特性,可以利用该特性对物质进行识别.随着人工智能技术的发展,深度学习算法在太赫兹光谱识别领域得到了越来越广泛的应用.然而在实际应用中,受实验设备、实验条件以及实验环境等因素的影响,所获取的太赫兹光谱数据并不总是大规模的,无法满足深度学习算法所需的数据量要求.为了解决这一问题,本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的太赫兹光谱识别方法.首先利用S-G滤波器和三次样条插值法对物质的太赫兹光谱数据进行预处理,然后通过GAN生成具有真实太赫兹光谱数据分布的仿真数据,最后将生成的数据以及真实光谱数据作为训练样本对深层神经网络进行训练,从而得出物质的识别结果.实验结果表明:GAN模型生成的太赫兹光谱数据可以有效地模拟真实太赫兹光谱数据的总体特征,扩充太赫兹光谱数据样本,极大地提高了光谱的识别精度.

关键词：光谱学太赫兹光谱深度学习深层神经网络生成对抗网络

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跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年第4期37卷 654-667页

作者：姜爱萍刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱,导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题,提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法.首先以成对的服装图文及标签为输入,通过构建服装分层特征表... 详细信息

针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱,导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题,提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法.首先以成对的服装图文及标签为输入,通过构建服装分层特征表示模块进行层次化的视觉和本文特征表示,提取得到服装图像的全局、款式、结构特征,以及服装文本的描述、主语、标签特征的分层表示;然后基于交叉注意和向量相似度进行层次化的关联计算,得到服装图文对的3层初始关系,并通过结合关系推理和聚合的分层关联学习,获得全局和描述、款式和主语、结构和标签3层关系;最终计算3层关系的关联得分,输出服装的图文匹配结果.在跨模态时尚检索基准数据集Fashion-gen上的实验结果表明,所提方法能够提升跨模态时尚检索的精度,与文中基线方法相比,在双向检索前1的召回率R@1上分别提升了10.26个百分点和14.22个百分点.

关键词：跨模态时尚检索图文匹配服装分层特征表示学习关联学习

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