检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2023年第10期51卷 2855-2865页

作者：陈兆王玫周陬杨帆张国立仇洪冰桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004 华南理工大学电子与信息学院广东广州510640 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541007 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Diff... 详细信息

超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量误差和克拉美劳界的基站布设优化数学模型,可用遗传算法和萤火虫算法等智能算法求解.理论推导和仿真测试表明优化后的基站布设阵型相较于传统的立方体8基站阵型具有更好的平均误差和方差.14.5 m×7.6 m×3 m展厅的实测实验结果表明,经过优化后的基站布设阵型定位精度提高了0.7132 cm,且方差减小了50.6496 cm^(2)具有较高的稳定性.

关键词：超宽带室内定位基站布设位置精度稀释因子克拉美劳界 TDOA测量误差

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基于深度学习的SIMON3264安全性分析

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计算机研究与发展 2021年第5期58卷 1056-1064页

作者：王慧娇丛鹏蒋华韦永壮广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

轻量级分组密码的安全性分析越来越倾于向自动化和智能化的方向发展.目前基于深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正在成为一个全新的研究热点.针对由美国国家安全局在2013年发布的一款轻量级分组密码SIMON算法,将深度学习技术应用... 详细信息

轻量级分组密码的安全性分析越来越倾于向自动化和智能化的方向发展.目前基于深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正在成为一个全新的研究热点.针对由美国国家安全局在2013年发布的一款轻量级分组密码SIMON算法,将深度学习技术应用于SIMON3264的安全性分析.分别采用前馈神经网络和卷积神经网络模拟多差分密码分析当中的单输入差分多输出差分情形,设计了应用于SIMON3264的6~9轮深度学习区分器,并比较了2种神经网络结构在不同条件下的优劣.通过对前馈神经网络和卷积神经网络的7轮深度学习区分器向前向后各扩展1轮,提出了针对9轮SIMON3264的候选密钥筛选方法.实验结果证实:采用128个选择明文对,可以成功地将65535个候选密钥筛选在675个以内.这说明基于深度学习的差分区分器相比传统差分区分器需要更少的时间复杂度和数据复杂度.

关键词： SIMON3264 深度学习差分密码分析区分器候选密钥筛选

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压电效应增强BaTiO_(3)@TiO_(2)光催化析氢性能研究

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陶瓷学报 2024年第4期45卷 790-796页

作者：李明通周建华桂林电子科技大学材料科学与工程学院广西电子信息材料重点实验室广西桂林541004

光催化产氢受到催化剂光吸收范围窄和催化剂活性低等技术瓶颈的制约。采用简单水热法合成了光催化压电复合材料BaTiO_(3)@TiO_(2)纳米花。通过XRD、SEM、TEM等测试手段对产物结构、形貌进行了表征,并以搅拌作为外在压力,深入研究了不同... 详细信息

光催化产氢受到催化剂光吸收范围窄和催化剂活性低等技术瓶颈的制约。采用简单水热法合成了光催化压电复合材料BaTiO_(3)@TiO_(2)纳米花。通过XRD、SEM、TEM等测试手段对产物结构、形貌进行了表征,并以搅拌作为外在压力,深入研究了不同搅拌转速对复合材料光催化析氢性能的影响。实验结果表明,TiO_(2)在BaTiO_(3)纳米球表面被紧密修饰,建立了紧密接触的Ⅱ型能带结构。BaTiO_(3)@TiO_(2)-1.2在搅拌转速为900 r·min^(-1)时的析氢速率高达45.48μmol·g^(-1)·h^(-1),是低转速300 r·min^(-1)时的7.19倍。该优异的光催化析氢性能可归因于压电场的反复变化促进光生载流子转移和电荷分离。

关键词： BaTiO_(3)@TiO_(2)异质结压电辅助光催化析氢反应 Ⅱ型异质结载流子分离

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基于超图正则NMF的自适应半监督多视图聚类

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期42卷 137-152页

作者：李向利梅建平莫元健桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负... 详细信息

图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负矩阵分解的半监督多视图聚类方法ASMCHNMF。该方法通过构造超图,学习来自多个视图的数据高阶关系,为合理利用现实世界中可获取的标签信息,引入标签约束项进行半监督学习。此外,该方法同时考虑一致性信息和互补性信息的学习,采用自适应措施区分不同视图的贡献,并使用交替迭代算法来对主函数进行优化。在7个真实数据集上的对比实验表明,在其中6个数据集上,ASMCHNMF算法的ACC和NMI指标均优于经典算法和当前先进算法。

关键词：超图非负矩阵分解多视图聚类半监督学习

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面向基站功率分配和能量调度的实时优化算法

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北京邮电大学学报 2024年第3期47卷 130-136页

作者：覃光锋刘迪迪杨玉荟吕露胡聪广西科技师范学院机械与电气工程学院来宾546199 广西师范大学广西类脑计算与智能芯片重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室桂林541004

为降低基站的购电成本,对智能电网环境下配有可再生能源和储能装置基站的功率分配和能量调度进行研究。综合考虑此类基站数据到达的随机性、信道状态的波动性、可再生能源出力的间歇性以及智能电网电价的时变性,构建受限于储能因果约束... 详细信息

为降低基站的购电成本,对智能电网环境下配有可再生能源和储能装置基站的功率分配和能量调度进行研究。综合考虑此类基站数据到达的随机性、信道状态的波动性、可再生能源出力的间歇性以及智能电网电价的时变性,构建受限于储能因果约束和用户最大容忍约束下的基站下行通信功率分配和能量调度模型。基于改进的Lyapunov优化理论提出了一种低复杂度实时优化算法,通过实时分配传输功率和能量调度使基站的购电成本最低,同时保证数据传输服务在用户可容忍的时延内。理论分析表明,所提算法根据当前系统状态就能进行实时决策,且优化结果无限接近最优值。仿真实验结果表明,所提算法可以有效地减少网络运营商的购电成本。

关键词：功率分配能量调度 Lyapunov优化能量存储

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基于聚簇模型重用的概念漂移数据流半监督分类算法

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计算机科学 2024年第4期51卷 124-131页

作者：康伟黎利辉文益民广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

带概念漂移的半监督数据流分类任务中,仅有少部分的数据被标记,这给分类器的训练、概念漂移的检测以及分类器对新概念的适应带来了巨大的挑战。现有的半监督聚簇分类算法仅对分类器池中的聚簇模型进行简单的增量更新,未能有效重用历史... 详细信息

带概念漂移的半监督数据流分类任务中,仅有少部分的数据被标记,这给分类器的训练、概念漂移的检测以及分类器对新概念的适应带来了巨大的挑战。现有的半监督聚簇分类算法仅对分类器池中的聚簇模型进行简单的增量更新,未能有效重用历史聚簇模型。因此,文中提出了一种新的聚簇模型重用的半监督分类算法,称为CDCMR。首先,数据流以数据块的形式到来,对数据块分完类后,训练一个簇数自适应确定的聚簇模型。其次,通过计算分类器池中的各组件分类器与聚簇模型之间的相似度,挑选多个组件分类器。再次,用当前数据块对挑选出来的组件分类器进行模型重用后,与聚簇模型集成。然后,将分类器池划分为新旧更替和多样性最大化分类器池进行更新。最后,对下一个数据块的样本进行集成分类。在多个人工和真实数据集上进行实验,结果表明,所提算法1)能有效适应概念漂移,与现有方法相比其性能有显著性提升。

关键词：数据流半监督学习概念漂移聚簇模型重用集成学习

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基于深度神经网络的隐私保护基因检测

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计算机工程与科学 2025年第2期47卷 265-275页

作者：黄颖唐敏桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

深度神经网络(DNN)功能强大,被广泛应用于生物医学中的基因检测。构建可靠的DNN模型需要大量有效医疗样本,而现实中生物数据通常分散存储且具有高度隐私。现有方案在处理此类分布式大规模的复杂学习任务时,难以在实现数据安全的同时保证... 详细信息

深度神经网络(DNN)功能强大,被广泛应用于生物医学中的基因检测。构建可靠的DNN模型需要大量有效医疗样本,而现实中生物数据通常分散存储且具有高度隐私。现有方案在处理此类分布式大规模的复杂学习任务时,难以在实现数据安全的同时保证DNN模型的高精度。为此,提出一个基于DNN的隐私保护方案,联合多方数据快速构建起精确的基因检测模型。首先,使用盲化矩阵结合内积函数加密消除全同态、秘密共享等方案中需要的近似替换策略,确保在隐私保护的同时,实现与明文集中式训练一致的效果。其次,构造非交互式训练模式抵抗全局模型参数泄漏造成的推断攻击,保证数据安全。在真实医疗数据集上的实验结果表明了所提方案的正确性、有效性和高精度。

关键词：深度神经网络基因检测隐私保护盲化矩阵内积函数加密

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Wolfe线搜索下一个新的共轭梯度法及其在信号处理中的应用

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应用数学 2025年第1期38卷 104-113页

作者：刘莹朱志斌丁玥宏黄嘉琪桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西应用数学中心广西桂林541004

本文考虑无约束优化问题,提出了一个新的共轭梯度方法,命名为NYHS共轭梯度法.并且证明了在标准Wolfe线搜索下,NYHS方法具有下降性和全局收敛性.将本文提出的算法应用于信号处理中的图像恢复问题和正则化逻辑回归模型,结果表明本文提出... 详细信息

本文考虑无约束优化问题,提出了一个新的共轭梯度方法,命名为NYHS共轭梯度法.并且证明了在标准Wolfe线搜索下,NYHS方法具有下降性和全局收敛性.将本文提出的算法应用于信号处理中的图像恢复问题和正则化逻辑回归模型,结果表明本文提出的方法是有效的.

关键词：无约束优化共轭梯度法全局收敛图像恢复正则化逻辑回归

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基于外部先验和自先验注意力的图像描述生成方法

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计算机科学 2024年第7期51卷 214-220页

作者：李永杰钱艺文益民广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

图像描述是一种结合计算机视觉和自然语言处理的跨模态任务,旨在理解图像内容并生成恰当的句子。现有的图像描述方法通常使用自注意力机制来捕获样本内的长距离依赖关系,但这种方式不仅忽略了样本间的潜在相关性,而且缺乏对先验知识的利... 详细信息

图像描述是一种结合计算机视觉和自然语言处理的跨模态任务,旨在理解图像内容并生成恰当的句子。现有的图像描述方法通常使用自注意力机制来捕获样本内的长距离依赖关系,但这种方式不仅忽略了样本间的潜在相关性,而且缺乏对先验知识的利用,导致生成内容与参考描述存在一定差异。针对上述问题,文中提出了一种基于外部先验和自先验注意力(External Prior and Self-prior Attention, EPSPA)的图像描述方法。其中,外部先验模块能够隐式地考虑到样本间的潜在相关性进而减少来自其他样本的干扰信息。同时,自先验注意力能够充分利用上一层的注意力权重来模拟先验知识,使其指导模型进行特征提取。在公开数据集上使用多种指标对EPSPA进行评估,实验结果表明该方法能够在保持低参数量的前提下表现出优于现有方法的性能。

关键词：图像描述自注意力机制潜在相关性外部先验模块自先验注意力

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基于GPU的大状态密码S盒差分性质评估方法

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计算机应用 2024年第9期44卷 2785-2790页

作者：张润莲张密武小年舒瑞广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

大状态的密码S盒能够为对称密码算法提供更好的混淆性,但对大状态S盒的性质评估开销巨大。为高效评估大状态密码S盒的差分性质,提出基于GPU并行计算的大状态密码S盒差分性质评估方法。该方法基于现有的差分均匀度计算方法,针对16比特S... 详细信息

大状态的密码S盒能够为对称密码算法提供更好的混淆性,但对大状态S盒的性质评估开销巨大。为高效评估大状态密码S盒的差分性质,提出基于GPU并行计算的大状态密码S盒差分性质评估方法。该方法基于现有的差分均匀度计算方法,针对16比特S盒的差分均匀度和32比特S盒的差分性质,分别设计GPU并行方案,通过优化GPU并行粒度和负载均衡提高了核函数和GPU的执行效率,并缩短了计算时间。测试结果表明,相较于CPU方法和GPU并行方法,所提方法大幅降低了大状态S盒差分性质评估的计算时间,提高了对大状态S盒差分性质的评估效率:对16比特S盒差分均匀度的计算时间为0.3 min;对32比特S盒的单个输入差分的最大输出差分概率计算时间约5 min,对它的差分性质计算时间约2.6 h。

关键词：密码S盒差分密码分析差分均匀度最大输出差分概率 GPU并行计算

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