检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2019年第7期46卷 211-216页

作者：蒋华武尧王鑫王慧娇桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

针对海洋Argo浮标监测数据中的异常数据挖掘问题,在改进K均值算法的基础上,提出基于距离为准则进行海洋异常数据判定的异常检测算法。该算法重新定义海洋数据邻近度,并根据数据的规模以及分布情况,区块化、自适应地筛选备选初始聚类中心... 详细信息

针对海洋Argo浮标监测数据中的异常数据挖掘问题,在改进K均值算法的基础上,提出基于距离为准则进行海洋异常数据判定的异常检测算法。该算法重新定义海洋数据邻近度,并根据数据的规模以及分布情况,区块化、自适应地筛选备选初始聚类中心;在算法迭代过程中,运用簇内,数据对象相对于聚类中心的距离均值,全局考量类簇内,符合异常特征的数据对象进行异常检测。通过仿真数据集和真实数据集分别进行实验验证,对比结果表明:该算法在聚类性能以及异常检测方面都优于对比算法。

关键词： K-means算法 Argo浮标数据邻近度区块化异常检测

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基于学习自动机和用户兴趣的PageRank算法研究

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计算机工程与应用 2020年第3期56卷 80-85页

作者：姜金川王冲桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

针对传统PageRank算法存在的平分链接权重和忽略用户兴趣等问题,提出一种基于学习自动机和用户兴趣的页面排序算法LUPR。在所提方法中,给每个网页分配学习自动机,其功能是确定网页之间超链接的权重。通过对用户行为进一步分析,以用户的... 详细信息

针对传统PageRank算法存在的平分链接权重和忽略用户兴趣等问题,提出一种基于学习自动机和用户兴趣的页面排序算法LUPR。在所提方法中,给每个网页分配学习自动机,其功能是确定网页之间超链接的权重。通过对用户行为进一步分析,以用户的浏览行为衡量用户对网页的兴趣度,从而获得兴趣度因子。该算法根据网页间的超链接和用户对网页的兴趣度衡量网页权重计算每个网页的排名。最后的仿真实验表明,较传统的PageRank算法和WPR算法,改进后的LUPR算法在一定程度上提高了信息检索的准确度和用户满意度。

关键词：学习自动机网页排序超链接兴趣度因子

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基于势博弈水下无线传感器网络拓扑控制算法

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计算机工程与设计 2017年第10期38卷 2616-2622页

作者：贺秋歌王慧娇董荣胜桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

针对水下无线传感器网络声通信特性,以及节点因能量有限且消耗不均衡导致节点过早死亡的情况,提出一种基于势博弈的水下无线传感器网络拓扑控制算法(PGTC)。采用博弈理论,将节点的延迟、通信带宽、传输的成功率、节点剩余能量引入博弈... 详细信息

针对水下无线传感器网络声通信特性,以及节点因能量有限且消耗不均衡导致节点过早死亡的情况,提出一种基于势博弈的水下无线传感器网络拓扑控制算法(PGTC)。采用博弈理论,将节点的延迟、通信带宽、传输的成功率、节点剩余能量引入博弈模型设计中,同时涉及网络的连通和覆盖,证明该博弈模型为势博弈,存在纳什均衡。基于Matlab仿真平台,对PGTC、DIA和FiYg算法进行对比,对比结果表明,PGTC有效提高了节点能量利用率,均衡了网络能量消耗,改善了网络拓扑的自适应性,延长了网络的生命周期。

关键词：水下无线传感器网络势博弈拓扑控制博弈论能量平衡

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针对复杂背景的城管案件图像分类方法

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计算机仿真 2019年第5期36卷 381-385,394页

作者：丁昱李灵巧杨辉华桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

为解决智慧城市管理系统中复杂背景案件图片分类问题,提出了一个卷积神经网络模型。不像其它深度学习网络模型,所提方法在卷积网络中使用多层感知卷积层替代传统线性卷积层来提取城管图像特征,然后再使用一个评价网络根据所提取的特征... 详细信息

为解决智慧城市管理系统中复杂背景案件图片分类问题,提出了一个卷积神经网络模型。不像其它深度学习网络模型,所提方法在卷积网络中使用多层感知卷积层替代传统线性卷积层来提取城管图像特征,然后再使用一个评价网络根据所提取的特征对图像中所含关键物体进行评分,从而得出分类结果。基于实际运行的城市管理系统整理了一份包含8类案件、4996个注释对象共计4119张图片的城市管理案件图像的标准数据集来验证所提方法。实验结果表明,所提方法在分类精度及速度上都优于AlexNet,VGG16Net,和ResNet分类方法。

关键词：智慧城管城市管理图像分类卷积神经网络

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基于节点映射与标签数据构建的链接预测方法

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计算机工程与设计 2020年第2期41卷 373-380页

作者：周娅杨邦桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

为改进基于局部或全局信息相似性度量方法中存在的无法全面提取网络结构信息的问题,以及基于网络表示学习的方法不能对链接的不存在性进行度量的问题,提出一种结合节点向量化方法与机器学习分类算法的Net2Vec-CLP框架。使用具有重启机... 详细信息

为改进基于局部或全局信息相似性度量方法中存在的无法全面提取网络结构信息的问题,以及基于网络表示学习的方法不能对链接的不存在性进行度量的问题,提出一种结合节点向量化方法与机器学习分类算法的Net2Vec-CLP框架。使用具有重启机制的随机游走方法获得节点环境序列,将源网络信息转换成向量表示,在此基础上生成标签数据集,使用带sigmoid核映射方法的SVM模型进行二分类预测。实验结果表明,算法在Facebook数据集上较Node2Vec方法AUC值提高了2.47%,在其它数据集上也有可观测的优势。同时,结合二分类思想的方法,其能明确度量不存在链接关系的数据。

关键词：链接预测节点映射网络表示学习标签化数据构建分类算法

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一种改进的汽车雷达数据实时聚类算法

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科学技术与工程 2019年第27期19卷 204-209页

作者：蒋留兵温和鑫车俐桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

为了更好地在复杂多目标环境下进行汽车雷达数据的实时聚类,使用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行改进,并通过仿真和实测实验进行验证。结果表明:新算法在进行增量聚类时每次耗时可以保持在一个稳定且较低的水... 详细信息

为了更好地在复杂多目标环境下进行汽车雷达数据的实时聚类,使用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行改进,并通过仿真和实测实验进行验证。结果表明:新算法在进行增量聚类时每次耗时可以保持在一个稳定且较低的水平;新聚类在不增加时间复杂度的情况下进行自适应聚类,可以解决汽车雷达数据密度不均匀的情况。可见新算法同时实现了增量和自适应DBSCAN聚类,同时保证聚类的效率和准确度。

关键词：汽车雷达增量聚类自适应聚类改进DBSCAN算法扩展卡尔曼滤波

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基于均匀流型逼近与投影的高级加密标准算法相关功耗分析方法

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计算机应用 2024年

作者：张润莲唐瑞锋王蒿武小年桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

侧信道攻击中所采集能量迹数据的高噪声和高维度，大大降低了侧信道攻击的效率和密钥恢复的准确率。针对上述问题，提出一种基于均匀流型逼近与投影(Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP)的高级加密标准(Advanced Encr... 详细信息

侧信道攻击中所采集能量迹数据的高噪声和高维度，大大降低了侧信道攻击的效率和密钥恢复的准确率。针对上述问题，提出一种基于均匀流型逼近与投影(Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP)的高级加密标准(Advanced Encryption Standard, AES)算法相关功耗分析方法。该方法基于欧氏距离计算能量迹数据的邻近点集合。首先，通过构建邻接图并计算邻近点之间的相似度得到加权邻接图，从而捕获能量迹数据之间的位置关系以保留数据的局部结构特征。其次，利用拉普拉斯矩阵描述邻接图的结构关系，并通过特征分解取特征值较小的特征向量作为初始化的低维数据。同时，为了保留数据的全局结构特征，使用二进制交叉熵作为优化函数调整数据在低维空间中的位置。此外，为了提升计算效率，在梯度下降过程中使用力导向图布局算法。最后，对降维后的数据进行相关功耗攻击恢复密钥。实验测试结果表明，采用UMAP方法能够有效保留原始能量迹数据的局部和全局结构特征；基于UMAP的相关功耗分析方法能够提高能量迹数据和假设功耗泄露模型之间的相关性，减少恢复密钥所需的能量迹条数，恢复单个密钥字节需要的能量迹数量为180条，恢复全部16个密钥字节需要的能量迹数量为700条。相较于等距特征映射降维方法，本方法恢复所有密钥字节所需的能量迹数量减少了36.4%。

关键词：侧信道攻击均匀流型逼近与投影相关功耗分析数据降维加权邻接图

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基于区块链的可信仓单系统设计

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信息网络安全 2019年第6期 84-90页

作者：周元健秦冬梅刘忆宁吕松展桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

在当前的电子仓单业务中,仓单真实性由第三方机构维护,并且数据采用集中管理方式,不公开,商品溯源困难。在这种情况下,第三方机构失信将会导致严重的交易安全问题。为了解决目前物流仓单系统中存在的互信和交易安全问题,文章设计了一个... 详细信息

在当前的电子仓单业务中,仓单真实性由第三方机构维护,并且数据采用集中管理方式,不公开,商品溯源困难。在这种情况下,第三方机构失信将会导致严重的交易安全问题。为了解决目前物流仓单系统中存在的互信和交易安全问题,文章设计了一个基于区块链的可信仓单系统。系统建立在超级账本hyperledger fabric平台上,首先客户端从认证授权节点(CA节点)获取合法的身份认证;然后将仓单交易信息打包成区块进行全网广播,全网节点均可验证交易的合法性和有效性;最后通过共识机制实现全网节点的共识,将合法区块加入区块链中,使仓单交易信息不能被篡改。区块链技术的引进不仅可以保证仓单信息系统的安全性,还实现了仓单交易信息的溯源和账本的共享。

关键词：区块链超级账本智能合约管理系统

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结合信息量和深度学习的领域新词发现

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计算机工程与设计 2019年第7期40卷 1903-1907,1914页

作者：黄文明杨柳青青任冲桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

针对传统的新词发现中,数据的稀疏性使一些低频新词无法识别等问题,提出一种对分词结果计算信息量且将深度学习模型BiLstm-CRF用于新词发现的方法,计算出的信息量用以表示词语内部粘合度和分离度,并加入人工规则进行过滤。BiLstm-CRF模... 详细信息

针对传统的新词发现中,数据的稀疏性使一些低频新词无法识别等问题,提出一种对分词结果计算信息量且将深度学习模型BiLstm-CRF用于新词发现的方法,计算出的信息量用以表示词语内部粘合度和分离度,并加入人工规则进行过滤。BiLstm-CRF模型精度高,对词向量的依赖小,考虑到上下文信息。信息量和模型两部分的结合解决了大量人工序列标注问题,提高了低频新词的识别率。实验结果表明,该方法能有效提高了新词识别的准确率。

关键词：新词发现信息量粘合度分离度 BiLstm-CRF模型

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集成空间注意力和姿态估计的遮挡行人再辨识

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计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1522-1532页

作者：杨静张灿龙李志欣唐艳平广西多源信息挖掘与安全重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

自然场景下监控设备所拍摄的行人图片总是存在被各种障碍物遮挡的情况,因此遮挡是行人再辨识面临的一个很大的挑战.针对遮挡问题,提出了一种集成空间注意力和姿态估计(spatial attention and pose estimation, SAPE)的遮挡行人再辨识模... 详细信息

自然场景下监控设备所拍摄的行人图片总是存在被各种障碍物遮挡的情况,因此遮挡是行人再辨识面临的一个很大的挑战.针对遮挡问题,提出了一种集成空间注意力和姿态估计(spatial attention and pose estimation, SAPE)的遮挡行人再辨识模型.为了同时兼顾全局特征和局部特征,实现特征的多细粒度表示,构建了多任务网络.通过空间注意力机制将感兴趣区域锚定到图像中未遮挡的空间语义信息,从全局结构模式中挖掘有助于再辨识的视觉知识;然后结合分块匹配的思想,将残差网络提取到的特征图水平均匀分割成若干块,通过局部特征的匹配增加辨识的细粒度;在此基础之上,改进姿态估计器去提取图像中行人的关键点信息,并与卷积神经网络抽取的特征图相融合,然后设置阈值去除掉遮挡区域,得到辨识性强的特征,以消除遮挡对再辨识结果的影响.在Occluded-DukeMTMC, Occluded-REID, Partial-REID这3个数据集上验证了SAPE模型的有效性,实验结果表明提出的针对遮挡的模型具有良好的效果.

关键词：深度学习注意力机制姿态估计多任务网络遮挡行人再辨识

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