检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2649-2661页

作者：殷昱煜吴广强李尤慧子王鑫雨高洪皓杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室(杭州电子科技大学) 杭州310018 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 嘉泉大学计算机工程系韩国城南市461701

随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模... 详细信息

随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模型中的数据要素安全保护提供了有效的解决方案.现有的机器遗忘方法主要分为精确遗忘和近似遗忘2类,但前者需要干预模型原始训练流程,后者则在遗忘效果和模型泛化能力之间难以找到平衡点.为此,提出了一种基于特征约束和自适应损失平衡的近似遗忘框架.首先,对于“遗忘”过程,使用同样未经过遗忘样本训练的随机模型作为教师来引导遗忘模型的特征输出,实现模型对数据要素在特征层面的遗忘.然后,采用少量剩余数据进行微调训练,来“恢复”模型对于其他数据的泛化性能.将上述机器遗忘框架视为一个多任务优化问题,在“遗忘”和“恢复”2个任务中引入自适应损失平衡,实现任务的稳步训练.以卷积神经网络模型为例,在3个公开数据集上对比了UNSIR等多种基线方法,实验结果表明,该方法构建的遗忘模型不仅保障了机器遗忘效果,在剩余数据的准确率、时间开销、预测结果分布等指标上优于同类方法,更加有效地保护了模型的泛化性能.

关键词：数据要素安全机器遗忘特征约束多任务优化自适应损失平衡

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基于赋时编排图的区块链业务流程管理引擎

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3131-3145页

作者：孙笑笑沈沪军杨思青俞东进杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对现有基于区块链的业务流程管理引擎中普遍存在的缺少时间约束、实例化成本高、灵活性低等问题,提出一种基于赋时编排图的区块链业务流程管理引擎。该引擎在编排图的基础上引入活动单次持续时间约束、活动最大持续时间约束和活动间... 详细信息

针对现有基于区块链的业务流程管理引擎中普遍存在的缺少时间约束、实例化成本高、灵活性低等问题,提出一种基于赋时编排图的区块链业务流程管理引擎。该引擎在编排图的基础上引入活动单次持续时间约束、活动最大持续时间约束和活动间隔时间约束,实现了对链上业务流程的有效时间管理;采用基于元模型的解释型部署方式,部署后的智能合约可被不同流程实例编排复用,与其他引擎部署时实例和智能合约一对一的编译型方式相比能够大幅降低区块链Gas消耗;提供基于投票机制的元模型版本控制策略,提高了版本控制的去中心化程度,解决了版本迭代困难的问题。通过一家助听器企业真实跨组织业务流程的编排实验验证了该引擎在跨组织业务流程管理中的有效性。

关键词：业务流程管理区块链时间约束赋时编排图智能合约版本控制

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融合知识表征的多模态Transformer场景文本视觉问答

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中国图象图形学报 2022年第9期27卷 2761-2774页

作者：余宙俞俊朱俊杰匡振中杭州电子科技大学计算机学院复杂系统建模与仿真教育部重点实验室杭州310018

目的现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任... 详细信息

目的现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任务以量化模型对场景文字的理解能力,并构建相应的基准评测数据集TextVQA(text visual question answering)和ST-VQA(scene text visual question answering)。本文聚焦场景文本视觉问答任务,针对现有基于自注意力模型的方法存在过拟合风险导致的性能瓶颈问题,提出一种融合知识表征的多模态Transformer的场景文本视觉问答方法,有效提升了模型的稳健性和准确性。方法对现有基线模型M4C(multimodal multi-copy mesh)进行改进,针对视觉对象间的“空间关联”和文本单词间的“语义关联”这两种互补的先验知识进行建模,并在此基础上设计了一种通用的知识表征增强注意力模块以实现对两种关系的统一编码表达,得到知识表征增强的KR-M4C(knowledge-representation-enhanced M4C)方法。结果在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上,将本文KR-M4C方法与最新方法进行比较。本文方法在TextVQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,在不增加额外训练数据的情况下,测试集准确率提升2.4%,在增加ST-VQA数据集作为训练数据的情况下,测试集准确率提升1.1%;在ST-VQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,测试集的平均归一化Levenshtein相似度提升5%。同时,在TextVQA数据集中进行对比实验以验证两种先验知识的有效性,结果表明提出的KR-M4C模型提高了预测答案的准确率。结论本文提出的KR-M4C方法的性能在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上均有显著提升,获得了在该任务上的最好结果。

关键词：场景文本视觉问答知识表征注意力机制 Transformer 多模态融合

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基于联邦学习的船舶AIS轨迹预测算法

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计算机工程 2024年第2期50卷 298-307页

作者：郑晨俊曾艳袁俊峰张纪林王鑫韩猛杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018 数据安全治理浙江省工程研究中心浙江杭州310018 杭州电子科技大学圣光机联合学院浙江杭州310018

联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法。针对海上船舶轨迹实时预测问题,提出基于Fedves联邦学习框架与卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)模型的船舶轨迹预测算法(E-FVTP)。根据Fedves联邦学习框... 详细信息

联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法。针对海上船舶轨迹实时预测问题,提出基于Fedves联邦学习框架与卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)模型的船舶轨迹预测算法(E-FVTP)。根据Fedves联邦学习框架,通过规范客户端数据集规模以及客户端正则项,在保持原有客户端数据特征的前提下,减小数据非独立同分布特征对全局模型的影响,加快收敛速度。面向海洋通信资源短缺场景,建立基于船舶自动识别系统(AIS)数据的CNN-GRU船舶轨迹预测模型,解决了船舶终端设备计算能力不足的问题。在MarineCadastre开源和舟山海洋船舶航行AIS数据集上的实验结果表明,E-FVTP在预测误差比集中式训练降低40%的情况下,收敛速度提升67%、通信代价降低76.32%,可实现复杂海洋环境中船舶轨迹的精确预测,保障海上交通安全。

关键词：联邦学习船舶轨迹预测自动识别系统深度学习非独立同分布

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基于本地模型质量的客户端选择方法

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计算机工程 2023年第6期49卷 131-143页

作者：温依霖赵乃良曾艳韩猛岳鲁鹏张纪林杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 杭州电子科技大学复杂系统建模与仿真教育部重点实验室杭州310018 数据安全治理浙江省工程研究中心杭州310018

联邦学习是一种针对数据分布于多个客户端的环境下,客户端共同协作训练模型的分布式机器学习方法。在理想情况下全部客户端均参与每轮训练,但是实际应用中只随机选择一部分客户端参与。随机选择的客户端通常不能全面反映全局数据分布特... 详细信息

联邦学习是一种针对数据分布于多个客户端的环境下,客户端共同协作训练模型的分布式机器学习方法。在理想情况下全部客户端均参与每轮训练,但是实际应用中只随机选择一部分客户端参与。随机选择的客户端通常不能全面反映全局数据分布特征,导致全局模型训练效率和模型精度降低。为此,提出一种基于本地模型质量的客户端选择方法ChFL。分析影响模型精度和收敛速度的重要因素,提取可反映客户端模型质量的损失值和训练时间2个重要指标。通过对本地损失值和训练时间融合建模,用于评估客户端模型质量。在此基础上,基于客户端质量指导客户端选择,同时与随机选择策略进行一定比例的结合,以提高全局模型精度。通过选择具有高质量的数据且计算性能较优的客户端参与训练,提升模型精度并加快收敛速度。在FEMNIST、CIFAR-10、MNIST、CINIC-10和EMNIST数据集上的实验结果表明,相比3种基线算法FedAvg、FedProx、FedNova,将ChFL与基线算法相结合后的收敛速度平均加快约10%,准确率平均提高4个百分点。

关键词：联邦学习数据异构损失值训练时间客户端选择

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基于双层机器学习的业务流程剩余时间预测

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计算机学报 2021年第11期44卷 2283-2294页

作者：孙笑笑侯文杰应钰柯俞东进杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室杭州310018

近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取... 详细信息

近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取有效措施以减少流程执行风险(例如超过时间限制).当前剩余时间预测的研究仅考虑单个流程实例的内部属性,而忽略了多个实例共同执行对剩余执行时间所产生的竞争影响.为此,本文考虑多实例间的资源竞争,并将其作为预测的主要输入属性之一.此外,本文还通过分析历史事件日志选择出一些对当前流程实例执行时间有重大影响的关键活动,并将其也作为预测的输入属性之一.同时,为提高预测模型的精度和在复杂应用场景中的适应性,本文利用堆叠技术将XGBoost模型和LightGBM模型进行融合,构建出双层混合预测模型来完成对业务流程剩余时间的预测.在四个真实数据集上的实验表明,考虑了实例间属性以及关键活动属性的混合预测模型在平均绝对误差上比LSTM和XGBoost方法分别降低了11.6%和15.8%.

关键词：流程挖掘流程剩余时间预测机器学习资源竞争融合模型

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基于上下文感知的多角度业务流程在线异常检测方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2532-2541页

作者：孙笑笑侯文杰沈沪军应钰柯俞东进杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对目前大多数方法仅从单一视角检测业务流程执行异常而导致的异常检测不全面问题,本文提出了一种基于上下文感知的多角度业务流程在线异常检测方法,方法从多个视角出发对当前执行实例可能存在的三类异常情况进行在线检测,即行为异常... 详细信息

针对目前大多数方法仅从单一视角检测业务流程执行异常而导致的异常检测不全面问题,本文提出了一种基于上下文感知的多角度业务流程在线异常检测方法,方法从多个视角出发对当前执行实例可能存在的三类异常情况进行在线检测,即行为异常、时间异常和属性异常。方法还借助重演技术从事件日志中充分捕获当前实例执行的行为上下文和数据上下文以更好地模拟其真实执行环境,并将结果与深度学习方法相结合,建立了实时异常检测模型,有效提高了异常检测的性能。在四个真实数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在召回率上比支持向量机、K最近邻、决策树算法分别提高了18.5%、19.8%和8.4%,在F1分数上分别提高了15.9%、25.4%和8.4%。区别于以往检测方法仅对流程执行数据进行事后分析的特点,本方法提出的异常检测方法适用于实时在线检测,具有更好的时效性。

关键词：异常检测上下文感知业务流程管理重演神经网络

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移动边缘计算环境下服务工作流容错调度算法

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计算机集成制造系统 2021年第6期27卷 1693-1702页

作者：袁友伟黄锡恺俞东进李忠金杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室浙江杭州310018

针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO)。该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服... 详细信息

针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO)。该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服务工作流调度流程加入了混合容错策略,确保工作流在任务失败后能够继续执行;然后,采用粒子群算法快速寻找最优调度方案,编码时利用整数映射调度过程中主副版本任务调度位置,并融入免疫算法,保证粒子寻优的全局性;最后,根据算法得出的最优调度方案对任务进行调度。仿真实验结果表明,FT-IPSO算法有效降低了服务任务失败率,并且对服务工作流的延时优化效果较反应式容错算法、基于聚类启发式算法的检查点和复制算法,以及基于群集的异构最早完成时间算法分别提高了约4.1%、6.3%和9.1%。

关键词：移动边缘计算延时优化容错策略免疫算法粒子群算法服务工作流

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支持多租户模式的业务流程动态定制模型

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计算机科学 2022年第S01期49卷 705-713页

作者：张纪林邵玉曹任永坚袁俊峰万健周丽杭州电子科技大学网络空间安全学院杭州310018 杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 杭州电子科技大学复杂系统建模与仿真教育部重点实验室杭州310018 浙江科技学院信息与电子工程学院杭州310023

流程定制是实现业务流程个性化服务的一种重要手段,在使用单一软件系统的情况下,其通过调整业务流程模型的内部结构来提供差异性业务服务。然而,随着业务流程的规模和复杂程度日益增加,现有的流程定制技术在应对复杂多变的业务流程时,... 详细信息

流程定制是实现业务流程个性化服务的一种重要手段,在使用单一软件系统的情况下,其通过调整业务流程模型的内部结构来提供差异性业务服务。然而,随着业务流程的规模和复杂程度日益增加,现有的流程定制技术在应对复杂多变的业务流程时,需要对流程模型进行重构,影响了流程定制的开发效率。因此,提供一种高效的流程定制方法一直是业务流程领域的研究热点。文中从多租户应用的角度出发,提出了一种支持多租户模式的业务流程动态定制模型。首先采用可变性任务节点组装的方式构建业务子流程,通过租户感知器实现租户身份判别和流程实例派生;其次针对租户的可变性业务需求,提供一种流程动态定制方法;最后结合实例分析,验证了该模型的有效性。

关键词：业务流程个性化服务多租户可变性动态定制

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基于Louvain算法的作者合著网络社区划分研究

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高技术通讯 2021年第3期31卷 257-262页

作者：褚叶祺丁佳骏浙江工业大学图书馆杭州310014 杭州电子科技大学计算机学院复杂系统建模与仿真教育部重点实验室杭州310018

对作者合著网络进行社区划分有助于挖掘科研人员的合作和交流模式。采用Louvain算法将C-DBLP作者发文合作关系公开数据集进行了社区划分,并采用模块度对划分结果进行评估。结果表明,Louvain算法能够快速高效地处理具有数千个节点的网络,... 详细信息

对作者合著网络进行社区划分有助于挖掘科研人员的合作和交流模式。采用Louvain算法将C-DBLP作者发文合作关系公开数据集进行了社区划分,并采用模块度对划分结果进行评估。结果表明,Louvain算法能够快速高效地处理具有数千个节点的网络,与LED算法和GN算法相比,能更有效地进行社区划分。研究结果揭示了各个学科不同的合作交流模式,有助于挖掘潜在的合作团体,为学科合作研究提供帮助。

关键词：作者合著网络社区划分 Louvain

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