检索结果-内蒙古大学图书馆

桂林电子科技大学学报 2023年第1期43卷 35-40页

作者：胡晋玮钱俊彦桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

为了快速地对模糊迁移系统中给定状态是否满足互模拟关系进行验证,提出了一种模糊互模拟的局部算法。该算法将验证与遍历相结合,在对状态是否满足模糊互模拟关系验证的同时,动态地增加状态空间,使得算法只需遍历部分状态空间即可完成验... 详细信息

为了快速地对模糊迁移系统中给定状态是否满足互模拟关系进行验证,提出了一种模糊互模拟的局部算法。该算法将验证与遍历相结合,在对状态是否满足模糊互模拟关系验证的同时,动态地增加状态空间,使得算法只需遍历部分状态空间即可完成验证。在部分情况下,尤其是当2个状态不满足模糊互模拟关系时,模糊互模拟的局部算法可以更快地对给定状态是否满足模糊互模拟关系进行验证。通过Java实现了模糊互模拟的局部算法和已有全局算法,并进行了比较实验。实验结果表明,在给定状态对不满足互模拟关系的情况下,本算法比现有模糊互模拟的全局算法的效率更高。

关键词：互模拟模糊集模糊迁移系统模糊互模拟局部算法

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基于标记感知消歧的偏标记学习算法

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桂林电子科技大学学报 2023年第3期43卷 187-194页

作者：殷建华刘振丙魏黄瞾桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

偏标记学习作为一种弱监督学习框架,其目标是从带有噪声标记的偏标记数据中学习一个多分类模型。为解决偏标记学习中标记信息利用不充分且分类效果不佳的问题,提出了一种基于标记感知消歧的偏标记学习算法。通过协同特征空间和标记空间... 详细信息

偏标记学习作为一种弱监督学习框架,其目标是从带有噪声标记的偏标记数据中学习一个多分类模型。为解决偏标记学习中标记信息利用不充分且分类效果不佳的问题,提出了一种基于标记感知消歧的偏标记学习算法。通过协同特征空间和标记空间的判别信息来确定示例间的相似程度,并利用示例的相似关系与标记空间中的重构误差来实现消歧过程。在训练分类模型过程中,基于最小二乘损失提出了一个可以同时训练预测模型和消除标记歧义的框架,并采用交替迭代优化的方法获取最佳分类模型。在3组人工合成的UCI数据集和6个真实数据集进行实验,并与现有算法进行对比分析,表明PL-LAD算法具有较好的分类性能表现。

关键词：偏标记学习相似度矩阵消歧流形假设最小二乘损失

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基于教与学优化的LPBF零件构建方向优化算法

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桂林电子科技大学学报 2023年第5期43卷 355-362页

作者：邓国力钟艳如桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

在激光粉末床熔融(LPBF)工艺下,零件打印方向的选择是分层建造工艺规划的关键步骤,打印方向选择的好坏会直接影响零件的成型质量和打印成本。零件的打印方向通常由操作员手工选择,打印前无法确定最佳建造方向。针对LPBF零件定向问题,从... 详细信息

在激光粉末床熔融(LPBF)工艺下,零件打印方向的选择是分层建造工艺规划的关键步骤,打印方向选择的好坏会直接影响零件的成型质量和打印成本。零件的打印方向通常由操作员手工选择,打印前无法确定最佳建造方向。针对LPBF零件定向问题,从打印成本角度出发,提出一种基于教与学优化(TLBO)的金属3D打印零件方向优化算法。首先根据金属3D打印工艺流程建立LPBF工艺综合成本模型,该模型考虑了零件支撑结构体积、打印高度、打印时间,然后通过变换STL模型几何表示,建立打印方向与成本的多目标优化模型,采用TLBO进行全局搜索,得到零件最佳建造方向,解决了金属3D打印工艺成本高的问题,实现了成型方向的自动选择。最后在实例模型中介绍了该方法的使用,并通过与商业软件Magics中生成打印方向以及遗传算法(GA)优化方向对比,证明了所提方法的有效性和运行效率。

关键词：教与学算法(TLBO) 增材制造激光粉末床熔融方向优化支撑结构

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轻量级认证加密算法ASCON的差分功耗分析

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桂林电子科技大学学报 2023年第2期43卷 142-148页

作者：潘力韦永壮桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对轻量级认证加密算法ASCON的结构,提出一种差分功耗分析方法。该方法结合算法S盒实现特点,利用汉明重量模型作为功耗区分函数,将功耗曲线分组,并恢复出加密用的主密钥。进一步地,对于DPA攻击中出现的“魅峰”,给出一种功耗曲线预处... 详细信息

针对轻量级认证加密算法ASCON的结构,提出一种差分功耗分析方法。该方法结合算法S盒实现特点,利用汉明重量模型作为功耗区分函数,将功耗曲线分组,并恢复出加密用的主密钥。进一步地,对于DPA攻击中出现的“魅峰”,给出一种功耗曲线预处理方法,先将曲线根据明文分组并求均值,再对预处理后的曲线发起DPA攻击。通过采集s a置换泄露的1500条功耗曲线,能快速恢复出其主密钥的44 bit。此外,直接攻击原始曲线所需时间为21849.8889 ms,引入预处理技术后,攻击预处理的曲线所需时间为198.9113 ms,约为直接攻击原始曲线所需时间的1/109。

关键词： ASCON轻量级认证加密算法差分能量分析汉明重量模型预处理

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一种面向不平衡数据集的过采样算法

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桂林电子科技大学学报 2023年第5期43卷 363-370页

作者：张文辉罗鸿豪桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

传统过采样算法通过合成少数类样本来改善不平衡问题,但未考虑产生噪点与样本分布不均匀等问题,针对该类问题,提出了一种基于聚类与对改进SMOTE的过采样算法SK-SMOTE。该算法在聚类前,先合成一部分少数样本,以此提高少数类样本数量,同... 详细信息

传统过采样算法通过合成少数类样本来改善不平衡问题,但未考虑产生噪点与样本分布不均匀等问题,针对该类问题,提出了一种基于聚类与对改进SMOTE的过采样算法SK-SMOTE。该算法在聚类前,先合成一部分少数样本,以此提高少数类样本数量,同时根据合成的少数类样本的邻居样本的类别和距离赋予权重,通过权重总和是否大于设定的值来决定该样本是否可以被保留。在提高少数类样本数量后,再使用KMeans算法进行聚类,然后保留少数样本较多的簇。在簇内进行过采样,相对稀疏的簇将合成更多的少数类样本。选取UCI和KEEL数据库中的不平衡数据集,将SVM、RF、KNN作为分类算法,并选用几种经典的SMOTE算法与SK-SMOTE进行多组对比实验。实验结果表明,SK-SMOTE算法可有效平衡不平衡数据集,且在不平衡比例较高的数据集上取得了比传统过采样算法更好的结果。

关键词： SMOTE算法不平衡数据评分机制 K-Means算法过采样

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基于生成对抗方法的无监督图像描述模型

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桂林电子科技大学学报 2023年第5期43卷 413-421页

作者：崔夏雨邓珍荣桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

建立了一种基于生成对抗方法的无监督图像描述(GA-basedUIC)模型,用于图像描述任务。通过将卷积神经网络作为提取图像特征的编码部分,生成对抗式文本生成方法作为产生描述的解码部分,用目标检测算法YOLOv3作为辅助网络来无监督地生成图... 详细信息

建立了一种基于生成对抗方法的无监督图像描述(GA-basedUIC)模型,用于图像描述任务。通过将卷积神经网络作为提取图像特征的编码部分,生成对抗式文本生成方法作为产生描述的解码部分,用目标检测算法YOLOv3作为辅助网络来无监督地生成图像的描述。实验结果表明,相较于传统模型,GA-based UIC模型最终生成的描述在BLEU、METEOR、ROUGE和CIDEr等文本评价指标的得分及训练速度均有提升。所提模型为图像描述任务提供了新的解决方案。

关键词：图像描述无监督学习卷积神经网络生成对抗网络目标检测 YOLOv3

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基于B/S架构的期刊业务办公自动化研究

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桂林电子科技大学学报 2023年第1期43卷 69-74页

作者：张所滨徐周波桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

随着期刊出版数字化的到来,采用在线期刊编审管理系统进行网上稿件的征集、投稿、分稿、编辑审稿、专家审稿、定稿、查询稿件处理结果、关键字和参考文献审核、组版设置、发排稿件、三级签发、排版校对、清样出片、数据统计、费用管理... 详细信息

随着期刊出版数字化的到来,采用在线期刊编审管理系统进行网上稿件的征集、投稿、分稿、编辑审稿、专家审稿、定稿、查询稿件处理结果、关键字和参考文献审核、组版设置、发排稿件、三级签发、排版校对、清样出片、数据统计、费用管理、年终索引等功能。实现期刊编审的流程化控制,提高期刊文章编审的可靠性、透明度。本文介绍了系统实现的过程,包括需求分析,系统设计,数据库设计、系统实现进行详细说明。系统运行正常,能够满足期刊业务办公的自动化需求。

关键词：在线期刊编审在线审稿流程化控制

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抵抗物理窃取的5G车联网匿名认证协议

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桂林电子科技大学学报 2023年第5期43卷 405-412页

作者：张航梁杨帆黄娟刘忆宁桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

由于第五代(5G)移动通信技术具有高速、低延迟、广覆盖等特点,它被广泛应用于车载自组织网络(VANETs)中,以提高信息传输效率。然而,在车联网中,通信发生在高度开放的环境中,传输的信息容易被恶意攻击者篡改、截取、删除。因此,车联网通... 详细信息

由于第五代(5G)移动通信技术具有高速、低延迟、广覆盖等特点,它被广泛应用于车载自组织网络(VANETs)中,以提高信息传输效率。然而,在车联网中,通信发生在高度开放的环境中,传输的信息容易被恶意攻击者篡改、截取、删除。因此,车联网通信的安全性需要得到保障,特别是信息的认证性和完整性方面。此外,车辆在通信过程中需要保护身份隐私,以避免恶意攻击者跟踪其行驶路线。与此同时,如果车辆存在恶意行为,可信权威需要能够追踪恶意车辆并揭露其真实身份。尽管群签名能够实现匿名性和可追踪性,但是其安全性依赖于一个强有力的假设,即密钥长期存储在设备上,并且不会被任何恶意攻击者访问。但实际上,攻击者可以通过类似侧信道攻击的物理攻击窃取存储在设备上的密钥,这极大地威胁了通信的安全性。为此,本研究提出了一种抵抗物理窃取的5G车联网匿名认证协议。该协议采用不可克隆函数构造一种新颖的群签名算法,用于车对车和车对基础设施的匿名认证。利用不可克隆函数的挑战响应对实时产生车辆的密钥,而不需要长期将密钥储存到车辆上,以避免恶意攻击者的物理窃取。此外,当发生纠纷时,可信权威可以通过签名追踪恶意车辆。最后,安全性分析表明,该协议满足抵抗物理窃取攻击、不可伪造性、匿名性、可追踪性、不可否认性、不可链接性等安全需求。而且,性能评估表明,与其他相关协议相比,该协议在计算开销和通信开销方面表现更优。

关键词：匿名认证群签名 5G 车载自组织网络隐私保护不可克隆函数

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SiamCross:孪生交叉的目标跟踪对象感知网络

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计算机学报 2022年第10期45卷 2151-2166页

作者：黄旺辉冯永强保华裴钰璇罗越重庆大学计算机学院重庆400044 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西光电信息处理重点实验室培育基地广西桂林541004

近来,基于孪生架构的方法因其能在保持良好速度的同时取得较显著的性能,引起了视觉跟踪领域的广泛关注.然而,孪生网络分支通常是独立的,缺乏信息交互,这限制了模型性能的进一步提升.为了增强孪生网络分支的协作能力,本文提出基于孪生架... 详细信息

近来,基于孪生架构的方法因其能在保持良好速度的同时取得较显著的性能,引起了视觉跟踪领域的广泛关注.然而,孪生网络分支通常是独立的,缺乏信息交互,这限制了模型性能的进一步提升.为了增强孪生网络分支的协作能力,本文提出基于孪生架构的交叉感知网络模型——SiamCross(Siamese Cross Object-Aware Network).孪生网络双分支特征提取是提升模型性能的首要核心操作,区分目标和语义背景在很大程度上依赖模型挖掘的特征鲁棒性.在SiamCross中,我们首先基于孪生网络分支的互监督,设计了全新的孪生交叉感知子网络(Siamese Cross-Aware Network,SCAN)用来提取鲁棒特征.SCAN允许孪生分支彼此全方位高效协同工作,使模板分支可充分利用特征丰富的上下文语义信息,对目标产生更具有区分性的表示;搜索分支结合模板特征,也主动学习到了目标的本质信息.另一方面,无锚框算法将跟踪任务直接映射为对每个像素的分类和回归,网络分支特征可各自聚焦于目标的局部与全局空间信息.以上两种特征具有很好的潜在局部-全局互补性.具体而言,回归特征学习到了更多的目标全局尺寸信息,但同时也引入了周围背景信息,而分类分支专注于学习局部中心定位信息.二者结合,有利于抑制回归特征的背景信息表达.同时,回归特征会在目标周边位置进行突出响应,揭示目标所在区域,也为分类分支进行定位提供了有益参考.为充分利用以上不同的分支空间特征信息来获得更精确的跟踪结果,我们又提出了新型的目标注意力交互网络(Obejct-Attention Interaction Network,OAIN),并将其融入到SiamCross中.OAIN包含并行交叉注意力模块(Parallel Cross Attention Module,PCA)和自适应可形变交叉对齐模块(Adaptive Deformable Cross Align Module,ADCA).PCA模块通过对分支中局部与全局信息的巧妙融合,提升了目标状态估计的准确性.为了进一步使回归特征和目标区域对齐,缓解特征对齐失焦导致的分类分支参考信源可靠性大幅度降低,我们为ADCA模块设计了自适应空间转换操作,可以使得回归特征更好反映目标所在区域.最终,ADCA模块完善了无锚框网络的高效交互机制.最后,我们在OTB2015、VOT2018/2019、GOT-10k和LaSOT五个具有挑战性的公开基准中对SiamCross进行了详尽的实验评估.实验结果显示,SiamCross与当前先进的跟踪器SiamRPN++、ATOM及DiMP相比,均取得了更优异的综合表现,并且可实现实时跟踪.

关键词：视觉目标跟踪孪生网络信息交互交叉注意力

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含噪声混合云大数据流量SDN控制方法仿真

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计算机仿真 2023年第8期40卷 478-482页

作者：潘志安王茂发陈亚睿防灾科技学院信息工程学院河北三河065201 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

互联网的快速发展,使连入的网络负载增多,导致数据传输过程中吞吐量较低。为了更好的对大数据流量开展实时控制,提出基于SDN技术的混合云大数据流量实时控制方法。利用ICEEMD算法对数据流量中的噪声实施分离去除,在得到较为准确的数据... 详细信息

互联网的快速发展,使连入的网络负载增多,导致数据传输过程中吞吐量较低。为了更好的对大数据流量开展实时控制,提出基于SDN技术的混合云大数据流量实时控制方法。利用ICEEMD算法对数据流量中的噪声实施分离去除,在得到较为准确的数据流量后,在尽量缩小SDN所需时间的同时学习并优化流量控制器的部署条件。在保证时延性能的同时兼顾链路的可靠性,部署流量控制器,达到流量实时控制的目的。经实验验证,所提方法对于流量的控制较为稳定、数据吞吐量多且丢失率低于0.02%,表明所提方法能够有效控制大数据流量。

关键词：混合云大数据数据流量实施控制

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