检索结果-内蒙古大学图书馆

桂林电子科技大学学报 2024年第6期44卷 585-591页

作者：徐智杜玉赵龙阳孟瑞敏李沁璘桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

近年来,带噪声标签的图像分类算法的研究受到学界的广泛关注,其中O2U网络是一种利用噪声标签样本在过拟合与欠拟合2种状态下损失值表现不同这一特性而设计的去噪声标签学习框架,但是该方法面临着噪声标签样本清除不彻底的问题。为解决... 详细信息

近年来,带噪声标签的图像分类算法的研究受到学界的广泛关注,其中O2U网络是一种利用噪声标签样本在过拟合与欠拟合2种状态下损失值表现不同这一特性而设计的去噪声标签学习框架,但是该方法面临着噪声标签样本清除不彻底的问题。为解决该问题,提出了一种基于O2U网络改进的带噪声标签图像分类方法。通过修改去噪框架的部分损失函数,使得网络在去噪后的数据集上具有鲁棒性,降低了O2U网络清除噪声标签样本不干净带来的影响。实验结果表明,相比于直接使用O2U网络,提出的鲁棒损失函数与去噪框架结合的方法在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上均能提升分类效果。总结标签噪声率与噪声分布对分类的影响,表明分类效果由噪声率和噪声分布共同决定。

关键词：图像分类噪声标签 O2U网络鲁棒损失函数去噪算法

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融合胜任力模型和OBE理念的数字逻辑课程思政体系改革与实践

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电脑知识与技术 2025年第6期21卷 156-158页

作者：李芳孟瑞敏折建章桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

数字逻辑课程是计算机类专业的核心课程。传统思政课堂中存在育人功能不显著、课程思政与专业教学内容脱节、教学模式陈旧等问题。本文融合CC2020胜任力模型和OBE理念,遵循“思政”与“专业”相互促进的原则,构建了数字逻辑课程的思政... 详细信息

数字逻辑课程是计算机类专业的核心课程。传统思政课堂中存在育人功能不显著、课程思政与专业教学内容脱节、教学模式陈旧等问题。本文融合CC2020胜任力模型和OBE理念,遵循“思政”与“专业”相互促进的原则,构建了数字逻辑课程的思政目标与内容框架。基于在线平台,深入挖掘思想政治教育内容,构建思想政治元素与专业知识内容交融互补的教学资源。通过线上线下、课内课外“思政目标-教学-评价”融合互促的递进式课程思政教学模式,创建了数字逻辑课程的评价指标体系。课程思政改革与实践系统提升了专业课教师的课程思政能力,使思政课程和教师团队成为铸魂育人的重要载体。

关键词：胜任力模型 OBE理念数字逻辑课程思政

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基于注意力机制的信息预处理多智能体强化学习算法

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国外电子测量技术 2024年第3期43卷 91-97页

作者：杜泳韬赵岭忠翟仲毅桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

多智能体强化学习在群体控制领域具有广泛应用,然而传统的强化学习方法(如Q-Learning或策略梯度)在多智能体环境中表现不佳。在训练过程中,每个智能体的策略不断变化。当一个智能体基于环境信息做出决策时,其他智能体的决策可能已经影... 详细信息

多智能体强化学习在群体控制领域具有广泛应用,然而传统的强化学习方法(如Q-Learning或策略梯度)在多智能体环境中表现不佳。在训练过程中,每个智能体的策略不断变化。当一个智能体基于环境信息做出决策时,其他智能体的决策可能已经影响了环境信息,导致智能体感知的转移概率分布和奖赏函数发生变化,使得环境变得非平稳,训练无法有效进行。为了缓解这一问题,研究了一种基于多头自注意力的多智能体强化学习算法。该方法考虑了其他智能体的行动策略,利用多头自注意力算法使智能体能够学习对决策影响最大的因素,成功地学习了复杂的多智能体协调策略。在实验结果中平均回报达值到了0.82,远高于传统算法的表现。实验结果表明,所提出的基于多头自注意力的多智能体强化学习算法能够有效解决环境不平稳导致的多智能体学习困难问题,提高了多智能体强化学习算法的收敛速度和平稳性。

关键词：多智能体强化学习多头自注意力信息预处理:策略梯度:非平稳

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一种快速求解密码S盒差分均匀度下界的新方法

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小型微型计算机系统 2023年第5期44卷 1081-1086页

作者：蔡婧雯韦永壮赵海霞桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004

密码S盒是对称密码算法的核心部件,其代数性质通常决定着密码算法整体的安全强度.密码S盒的差分均匀度是度量其抵御差分密码分析的能力.对于n比特输入及n比特输出的密码S盒,传统求解其差分均匀度的方法需要大约O(2^(3n))次运算;而当n较... 详细信息

密码S盒是对称密码算法的核心部件,其代数性质通常决定着密码算法整体的安全强度.密码S盒的差分均匀度是度量其抵御差分密码分析的能力.对于n比特输入及n比特输出的密码S盒,传统求解其差分均匀度的方法需要大约O(2^(3n))次运算;而当n较大时(比如n>15),因搜索空间较大,从而导致花销时间太长(甚至计算不可行)等问题.如何快速判定(大状态)密码S盒的差分均匀度是目前的研究难点之一.本文基于密码S盒的循环差分特性,提出了一种求解其差分均匀度下界的新方法:通过统计循环差分对出现的次数,快速评估其解存在的个数,并由此给出密码S盒差分均匀度的下界.该方法所需的时间复杂度仅为O(2^(n))次运算.实验结果证实:对于4比特、5比特、7比特、8比特、9比特及多个16比特的S盒,利用该求解算法捕获的差分均匀度下界与真实的差分均匀度值是完全一致的.特别地,针对PRESENT、Keccak、MISTY-7、AES、MISTY-9、NBC及其变体使用的密码S盒,该方法求解其差分均匀度下界时所花销的时间均比传统算法节省82%以上.该方法为进一步评估大状态密码S盒的代数性质提供全新的思路.

关键词：对称密码差分攻击密码S盒差分均匀度时间复杂度

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求解向量值函数线性结构的量子算法

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北京邮电大学学报 2024年第6期47卷 44-49页

作者：吴宇航张凤荣唐国尧韦永壮王保仓中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116 西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室西安710071 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004

为求解向量值函数线性结构的广义Bernstein-Vazirani算法,研究了利用Bernstein-Vazirani算法求解向量值函数线性结构量子算法的可行性。首先,根据单周期单陪集的特性,重新证明了利用Bernstein-Vazirani算法求解原始Simon问题的正确性;其... 详细信息

为求解向量值函数线性结构的广义Bernstein-Vazirani算法,研究了利用Bernstein-Vazirani算法求解向量值函数线性结构量子算法的可行性。首先,根据单周期单陪集的特性,重新证明了利用Bernstein-Vazirani算法求解原始Simon问题的正确性;其次,对多弱周期多陪集等拓展的Simon问题进行分析,证明了利用Bernstein-Vazirani算法求解拓展Simon问题的可行性;最后,证明了利用Bernstein-Vazirani算法能以极大的概率获取向量值函数的线性结构。

关键词： Bernstein-Vazirani算法向量值函数线性结构

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自注意力环境下网络用户行为数据推荐方法

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计算机仿真 2022年第12期39卷 497-501页

作者：王冲赵艺璇汪子尧桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

为提升网络个性化服务质量,针对传统推荐算法计算结果精度不高、覆盖率不全面的问题,提出一种自注意力机制下网络用户行为数据推荐方法。引入自注意力机制,模拟人类大脑处理看到事物时独有的信号处理机制,通过用户潜在偏好的集合与行为... 详细信息

为提升网络个性化服务质量,针对传统推荐算法计算结果精度不高、覆盖率不全面的问题,提出一种自注意力机制下网络用户行为数据推荐方法。引入自注意力机制,模拟人类大脑处理看到事物时独有的信号处理机制,通过用户潜在偏好的集合与行为特征集合构建用户行为偏好模型,挖掘用户网络行为特点;将网络用户行为拟作个体评分问题,把用户评分信息当作区间型符号数据,在改进Hausdorff距离方法的前提下,使用K均值聚类算法划分区间型符号数据,预测目标用户对网络行为的评分,利用最近邻评分原则选取评分最高的项目作为最优推荐信息推送。以真实数据集作为仿真样本,实验结果证明所提方法的数据推荐准确率高、推荐内容覆盖范围广、实用性强,可广泛应用于各大门户网站。

关键词：自注意力机制用户行为数据推荐行为偏好区间型符号

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基于Apriori风险数据分析的网络漏洞挖掘研究

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计算机仿真 2022年第1期39卷 343-347页

作者：管军霖师功才陈宏桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对网络漏洞挖掘,当前研究策略主要集中在对漏洞库的构造,并根据匹配性完成漏洞识别。上述方法对库的构造具有局限性,匹配过程也容易导致性能下降。为解决上述问题,提出了基于Apriori风险数据分析的漏洞挖掘方法。考虑到风险数据的异... 详细信息

针对网络漏洞挖掘,当前研究策略主要集中在对漏洞库的构造,并根据匹配性完成漏洞识别。上述方法对库的构造具有局限性,匹配过程也容易导致性能下降。为解决上述问题,提出了基于Apriori风险数据分析的漏洞挖掘方法。考虑到风险数据的异构和冗余特性,对其采取字段标准化,根据各字段的相似度,通过加权求解出风险数据的整体相似度。利用关联规则对数据采取分析挖掘,为了提高关联规则的查找性能,采用布尔矩阵优化的Apriori算法计算置信度和频集,通过评判矩阵确定关联规则对事务关联的体现。最后构建MapReduce架构实现Apriori漏洞挖掘算法,利用并行计算进一步优化算法处理速度。仿真结果表明,所提方法的响应时延仅为2.73s,证明漏洞挖掘的时间性能得到明显提高;方法的平均准确率高达93.87%,平均误报率仅为3.17%,证明漏洞挖掘的精确性得到明显提高。

关键词：网络漏洞挖掘风险数据融合关联规则

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基于大语言模型的课程教学答疑系统设计

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计算机科学与应用 2024年第5期14卷 165-171页

作者：陆楚龙蔡国永肖微闭国欣桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林

在混合式教学中,如何能对学生学习过程中的疑问进行及时回答对教师来说是一个比较头痛的问题。借助AI技术,开发能自动回复学生问题的教学辅助系统是一个非常重要手段。本文介绍一个能协助教师,帮助学生解决课程学习问题的会话系统ChatQ... 详细信息

在混合式教学中,如何能对学生学习过程中的疑问进行及时回答对教师来说是一个比较头痛的问题。借助AI技术,开发能自动回复学生问题的教学辅助系统是一个非常重要手段。本文介绍一个能协助教师,帮助学生解决课程学习问题的会话系统ChatQA。该系统通过深度学习模型,能够与学生进行自然、连贯的对话,回答学生课程学习中的问题,有效缓解了教师的答疑负担。论文详细讨论了该系统的设计原理、Prompt优化方法等,并通过软件工程课程的问题进行了测试,显示了该方法的可用性,具有较好的自动答疑的效果。

关键词：大语言模型生成式对话模型优化课程答疑

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一种自我正则映射的弱光图像增强方法

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桂林理工大学学报 2023年第1期43卷 123-130页

作者：张华成刘朝倩胡建斌桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西中烟工业有限责任公司南宁530001

现有的基于学习的弱光图像增强方法中,大多数是以成对的数据训练模型,虽然它们取得了很好的效果,但在没有成对训练集的情况下就失去了原本的优势,而且在实际中,在同一个场景几乎不可能获取同一个视角的两种不同亮度的图像,从而无法完全... 详细信息

现有的基于学习的弱光图像增强方法中,大多数是以成对的数据训练模型,虽然它们取得了很好的效果,但在没有成对训练集的情况下就失去了原本的优势,而且在实际中,在同一个场景几乎不可能获取同一个视角的两种不同亮度的图像,从而无法完全以成对数据训练模型。因此,为避免使用成对数据,使模型域自适应能力更强,本文基于生成对抗网络提出了一种无监督的自我正则映射的弱光图像增强方法(称之为SAMGAN)。该方法不仅利用原始图像的照明信息作为自我正则映射和灰度图实现对其增强,同时使用特征自我保留损失方法保留原始图像的特征和内容。它不仅可以在没有弱光/正常亮度图像对的情况下训练,还可以很好地推广到各种实际的测试集中。大量实验证明,本文方法在图像视觉质量和客观指标上都优于现行很多的方法。

关键词：无监督学习生成对抗网络弱光图像自我正则映射特征自我保留损失无弱光/正常亮度图像对

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多分支卷积网络在阿尔兹海默症分类中的应用

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福建电脑 2024年第12期40卷 36-39页

作者：张安航管军霖桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

为了提升阿尔兹海默症分类识别的准确率和效率,以便为医生诊断病情和制定治疗方案提供强有力的技术支持,本文设计了一种多分支深度卷积神经网络架构。该网络采用三个分支结构,每个分支配置不同的卷积层设置,并采用dropout和残差连接的... 详细信息

为了提升阿尔兹海默症分类识别的准确率和效率,以便为医生诊断病情和制定治疗方案提供强有力的技术支持,本文设计了一种多分支深度卷积神经网络架构。该网络采用三个分支结构,每个分支配置不同的卷积层设置,并采用dropout和残差连接的优化技术,以提升模型的性能。实验结果表明,所构建的神经网络在阿尔兹海默症分类任务中,分类准确率达到了99.19%,显示出多分支卷积神经网络在医学图像处理领域的明显优势,相较于传统技术具有更高的研究和应用价值。

关键词：多分支结构卷积神经网络阿尔兹海默症

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