检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2009年第1期30卷 7-11,17页

作者：韦永壮胡予濮西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室陕西西安710071 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

利用SHACAL-2密码算法轮变换的特点,构造了一个新型的34轮区分器。基于该区分器和部分密钥分别猜测的技术,针对40轮、42轮简化SHACAL-2分别给出了新的攻击方法。研究结果表明:利用2个相关密钥,对40轮SHACAL-2进行相关密钥矩形攻击其数... 详细信息

利用SHACAL-2密码算法轮变换的特点,构造了一个新型的34轮区分器。基于该区分器和部分密钥分别猜测的技术,针对40轮、42轮简化SHACAL-2分别给出了新的攻击方法。研究结果表明:利用2个相关密钥,对40轮SHACAL-2进行相关密钥矩形攻击其数据复杂度约为2235选择明文数据量,计算复杂度约为2432.6次加密;而对42轮SHACAL-2进行相关密钥矩形攻击其数据复杂度约为2235选择明文数据量,计算复杂度约为2472.6次加密。与已有的结果相比较,这些新分析所需的数据复杂度和计算复杂度均有明显的降低。

关键词：分组密码相关密钥矩形攻击 SHACAL-2算法计算复杂度

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基于用户类别偏好相似度和联合矩阵分解的推荐算法

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数据采集与处理 2018年第1期33卷 179-185页

作者：何海洋王勇蔡国永桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 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 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004

利用上下文信息来提高推荐准确率并增强用户体验是当前推荐领域研究热点之一,然而现有的上下文感知推荐算法依然面临数据稀疏性问题的挑战。为了进一步缓解数据稀疏性问题,本文提出一种基于用户类别偏好相似度及联合矩阵分解的推荐算法(... 详细信息

利用上下文信息来提高推荐准确率并增强用户体验是当前推荐领域研究热点之一,然而现有的上下文感知推荐算法依然面临数据稀疏性问题的挑战。为了进一步缓解数据稀疏性问题,本文提出一种基于用户类别偏好相似度及联合矩阵分解的推荐算法(Joint matrix factorization with user category preference,JMF-UCP),它结合用户评分数据及用户类别偏好进行物品推荐,以解决用户评分数据稀疏时评分预测准确率低的问题。算法的时间复杂度随着数据量的增加呈线性增长,因此适用于大规模数据。通过在真实数据集Movielens上的实验结果表明,本文提出的方法在RMSE评价指标上优于现有代表性的算法,验证了本文所提出的推荐算法的有效性。

关键词：推荐系统联合矩阵分解用户类别偏好评分预测

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图像引导下肝脏形变矫正仿真

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计算机仿真 2019年第5期36卷 250-254页

作者：董露露刘建明桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

为解决腹腔镜肝切除手术中气腹压引起的肝脏形变问题,提出一种在图像引导下对肝脏形变进行矫正的流程。首先,对术前肝脏CT图像分割并网格划分成有限元网格,根据生物力学参数生成生物力学模型;其次,提取术中状态下肝脏表面与术前生物力... 详细信息

为解决腹腔镜肝切除手术中气腹压引起的肝脏形变问题,提出一种在图像引导下对肝脏形变进行矫正的流程。首先,对术前肝脏CT图像分割并网格划分成有限元网格,根据生物力学参数生成生物力学模型;其次,提取术中状态下肝脏表面与术前生物力学模型表面做基于ICP算法的初始配准,将配准结果作为生物力学边界条件求解变形场;然后,对于采集的术前CT图像与术中CT图像使用B样条算法进行非刚性配准,将得到配准后的变形场作为金标准;最后使用变形场作为约束条件求解力学方程,驱动生物力学模型变形。使用真实实验获取的七头猪的肝脏数据作为实验数据进行实验研究,结果表明上述方法在肝脏形变矫正问题的精确性和鲁棒性上具有一定的优越性。

关键词：图像引导软组织形变有限元模型非刚性配准

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基于注意力机制与评论文本深度模型的推荐方法

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计算机工程 2019年第9期45卷 176-182页

作者：黄文明卫万成张健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 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取,对评论文本内容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题,融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进,提出一种对评论文本深度建模的推荐方法。使用词嵌入模型表达数据集评论中的语... 详细信息

传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取,对评论文本内容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题,融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进,提出一种对评论文本深度建模的推荐方法。使用词嵌入模型表达数据集评论中的语义,引入注意力机制对输入内容进行重新赋权,通过并行的卷积神经网络挖掘用户和项目评论数据中的隐含特征,将两组特征耦合输入并采用因子分解机进行评分预测,得到推荐结果。实验结果表明,该方法可有效提高推荐准确率,均方误差较DeepCoNN方法提升2 %以上。

关键词：推荐系统特征提取注意力机制卷积神经网络因子分解机

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新型在线近红外分析系统用于工业醋酸生产的实时监测

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光谱学与光谱分析 2010年第5期30卷 1234-1237页

作者：叶华俊张学锋吴继明夏阿林王欣杨辉华王健杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310018 聚光科技(杭州)有限公司浙江杭州310052 桂林电子科技大学计算机与控制学院广西桂林541004

醋酸生产过程的实时在线监控一直是困扰醋酸生产安全和质量控制的关键技术难题。传统的在线色谱分析方法由于其固有的缺点无法满足实时在线监测要求。以SupNIR-4510在线近红外分析仪为核心,设计实现的新型在线近红外分析系统可现场在线... 详细信息

醋酸生产过程的实时在线监控一直是困扰醋酸生产安全和质量控制的关键技术难题。传统的在线色谱分析方法由于其固有的缺点无法满足实时在线监测要求。以SupNIR-4510在线近红外分析仪为核心,设计实现的新型在线近红外分析系统可现场在线分析醋酸反应釜中各组分含量的实时变化,该系统可实现实时在线分析。实验室模型和现场试用均证实该系统稳定性好、准确性高,较好地解决了醋酸安全、稳定生产的关键技术难题。

关键词：在线近红外醋酸生产工艺实时分析

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基于双注意力多层特征融合的视觉情感分析

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计算机工程 2021年第9期47卷 227-234页

作者：蔡国永储阳阳桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

为获得更具判别性的视觉特征并提升情感分类效果,构建融合双注意力多层特征的视觉情感分析模型。通过卷积神经网络提取图像多通道的多层次特征,根据空间注意力机制对多通道的低层特征赋予空间注意力权重,利用通道注意力机制对多通道的... 详细信息

为获得更具判别性的视觉特征并提升情感分类效果,构建融合双注意力多层特征的视觉情感分析模型。通过卷积神经网络提取图像多通道的多层次特征,根据空间注意力机制对多通道的低层特征赋予空间注意力权重,利用通道注意力机制对多通道的高层特征赋予通道注意力权重,分别强化不同层次的特征表示,将强化后的高层特征和低层特征进行融合,形成用于训练情感分类器的判别性特征。在3个真实数据集TwitterⅠ、TwitterⅡ和EmotionROI上进行对比实验,结果表明,该模型的分类准确率分别达到79.83%、78.25%和49.34%,有效提升了社交媒体视觉情感分析的效果。

关键词：社交媒体视觉情感分析卷积神经网络注意力特征融合

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多小区大规模分布式天线系统中下行链路能效研究

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北京邮电大学学报 2018年第6期41卷 26-33页

作者：李民政李艳峰桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 上海电机学院电子信息学院上海201306 广西信息科学实验中心广西桂林541004

分析了多小区远程接入单元(RAU)个数、用户天线数、小区个数及发射功率等参数与系统下行链路能效(EE)最优时的关系.根据RAU与用户之间的距离,推导出系统吞吐量的解析式;根据具有路径损耗、阴影衰落、多径衰落特征的复合信道与多个实际... 详细信息

分析了多小区远程接入单元(RAU)个数、用户天线数、小区个数及发射功率等参数与系统下行链路能效(EE)最优时的关系.根据RAU与用户之间的距离,推导出系统吞吐量的解析式;根据具有路径损耗、阴影衰落、多径衰落特征的复合信道与多个实际功耗参数间的关系,建立了系统下行链路EE的优化模型;推导出系统EE与小区RAU个数、用户天线数、小区个数及发射功率的变化关系,并用算法得到了系统EE最优的理论值.理论分析和仿真结果验证了系统EE与影响其取值的多参数间关系的正确性,提出的系统EE优化算法具有迭代次数低的优点.

关键词：大规模分布式无线通信系统下行能效远程接入单元系统吞吐量

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SPNG+:基于stacking集成策略预测革兰氏阳性菌非经典分泌蛋白质

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中国生物化学与分子生物学报 2021年第7期37卷 937-947页

作者：代伟许峻玮王鹤杰李琪桂林电子科技大学计算机与信息安全学院生物信息研究室广西桂林541004

革兰氏阳性菌通过分泌毒力因子入侵宿主细胞引起化脓性炎症,进而导致疾病的产生,威胁人类健康。识别分泌蛋白有助于了解细菌分泌系统和致病机理,并为进一步筛选出毒力因子奠定基础。由于非经典分泌蛋白质缺乏经典信号肽序列,大规模实验... 详细信息

革兰氏阳性菌通过分泌毒力因子入侵宿主细胞引起化脓性炎症,进而导致疾病的产生,威胁人类健康。识别分泌蛋白有助于了解细菌分泌系统和致病机理,并为进一步筛选出毒力因子奠定基础。由于非经典分泌蛋白质缺乏经典信号肽序列,大规模实验鉴定此类蛋白质相对困难并且耗时耗力。目前,虽相继提出了一些计算预测方法,但它们对革兰氏阳性菌非经典分泌蛋白质的预测性能并不令人满意。本文提出了一个集成学习模型——SPNG+(Stacking ensemble method to Predict Non-classical secreted proteins in Gram-positive bacteria),该模型通过stacking策略融合朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、两个梯度提升树XGBoost和LightGBM以及K近邻算法。五折交叉验证和独立数据集测试结果表明,此集成模型在预测革兰氏阳性菌非经典分泌蛋白质时综合性能优于单一模型、简单的集成学习模型和已有的预测工具。相较过去仅用有限的特征编码方法,或者单一机器学习算法进行构建的预测器,本文提出的方法是对革兰氏阳性细菌中非经典分泌蛋白质研究的有益补充。SPNG+的源代码可以通过https://***/weidai00/SPNG获得。

关键词：革兰氏阳性菌非经典分泌蛋白质机器学习 stacking

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基于动态时空信息融合的视频行为识别

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 179-184页

作者：史亚琪赵峰桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

由于视频数据在时空维度上具有复杂和冗余的信息。针对这个问题,提出运动模块,该模块基于时空特征去计算像素特征之间的时空差异。将动态的时空差异分解为两个分支进行处理,一个分支用于修正相邻帧间特征差上的时空位移,另一个分支用于... 详细信息

由于视频数据在时空维度上具有复杂和冗余的信息。针对这个问题,提出运动模块,该模块基于时空特征去计算像素特征之间的时空差异。将动态的时空差异分解为两个分支进行处理,一个分支用于修正相邻帧间特征差上的时空位移,另一个分支用于捕获此时间差上的上下文信息。在当前时间差中,对时空差异的像素点的概率分布进行建模。结果表明,在尽量不影响计算量(flops)与参数量的情况下,运动模块提高了视频识别任务方面的性能,并在公共数据集上证实了其有效性和效率。

关键词：深度学习时空特征特征融合行为识别

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基于MapReduce改进K-NN的大数据分类算法研究

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微电子学与计算机 2018年第10期35卷 36-40,45页

作者：蒋华韩飞王鑫王慧娇桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

针对传统k-nearest neighbor algorithm(K-NN)分类算法计算量大、高维度海量数据集处理效率低的缺点,本文基于Hadoop平台依托MapReduce分布式编程模型改写Map和Reduce函数,并针对传统K-NN提出数据集主成分分析和临界区域数据预测时距离... 详细信息

针对传统k-nearest neighbor algorithm(K-NN)分类算法计算量大、高维度海量数据集处理效率低的缺点,本文基于Hadoop平台依托MapReduce分布式编程模型改写Map和Reduce函数,并针对传统K-NN提出数据集主成分分析和临界区域数据预测时距离加权的方法.首先,对高维度数据进行主成分分析达到降维的目的,从而提高运行效率;其次,在预测分类阶段加入完全区域和临界区域的概念,临界区域对k个值n种类别进行距离加权,提高准确率;最后,在Hadoop集群环境下的算法运行,针对海量数据进一步提高其运行效率.实验结果表明:该算法在处理海量数据时极大地提高了计算效率和准确率.

关键词：大数据 MapReduce k-近邻算法临界区域主成分分析距离加权

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