检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第7期60卷 1450-1466页

作者：陈珍珠周纯毅苏铓高艳松付安民南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

依靠机器学习,传统产业的数字化转型带来了海量数据增长,而产品服务的智能化提升则刺激了算力需求.云计算的灵活资源调配可以为资源有限的企业和用户提供便宜便捷的外包计算服务,实现机器学习的模型训练和模型托管,加快产品和服务的智... 详细信息

依靠机器学习,传统产业的数字化转型带来了海量数据增长,而产品服务的智能化提升则刺激了算力需求.云计算的灵活资源调配可以为资源有限的企业和用户提供便宜便捷的外包计算服务,实现机器学习的模型训练和模型托管,加快产品和服务的智能化建设,促进数字经济增长.然而,数据和模型外包伴随控制权转移,可能带来数据泄露风险和计算安全问题.近年来,机器学习的外包安全问题受到越来越多研究者的关注,并取得了一些显著成果.通过对2018—2022年这5年国内外机器学习安全外包研究工作调研,首先对现有主流的外包模型进行分类和特征归纳,依据任务阶段将外包模型划分为模型训练和模型托管模式,以及依据云服务商数量将外包模式划分为单云模式和多云模式.其次重点从逻辑回归、朴素贝叶斯分类、支持向量机、决策树和神经网络等典型机器学习算法角度对机器学习安全外包计算相关研究进展进行了深入阐述和分析.最后从不同角度分析和讨论了目前机器学习安全外包研究存在的不足,并展望未来面临的挑战和机遇.

关键词：云计算外包计算机器学习迁移学习隐私保护

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光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 55-59页

作者：黄静欧余韬桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过... 详细信息

增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过小波分解得到图像的高频参数和低频参数,分别通过双边滤波算法、软阈值方法和直方图对图像的低频参数和高频参数进行增强,采用小波重构对增强后的图像高频参数和低频参数进行重构,得到增强后的无人机航拍图像。通过实验验证,该方法能够实现一种效果较好的图像增强,在原始图像基础上,通过文中方法增强原始亮度8.14%、对比度提高了37.90%以及清晰度增加了31.01%,使得图像的整体质量得到了显著提升,为后续的图像分析、处理提供了更加准确、丰富的信息。

关键词：无人机航拍低照度图像增强高斯滤波小波分解与重构双边滤波算法软阈值方法

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一种用于交通预测的注意力时空图神经网络

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西安电子科技大学学报 2023年第1期50卷 168-176页

作者：甘萍农丽萍张文辉林基明王俊义桂林电子科技大学信息与通信学院广西壮族自治区桂林541004 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 广西师范大学物理科学与技术学院广西壮族自治区桂林541001 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西壮族自治区桂林541004

城市化的发展使得交通预测在交通规划和城市管理等应用中发挥着重要作用。然而在交通预测任务中,捕获交通数据的高度非线性和复杂的时空依赖关系仍具有很大的挑战性。为了更好地捕获交通数据的时间依赖性和全局空间相关性以及同时满足... 详细信息

城市化的发展使得交通预测在交通规划和城市管理等应用中发挥着重要作用。然而在交通预测任务中,捕获交通数据的高度非线性和复杂的时空依赖关系仍具有很大的挑战性。为了更好地捕获交通数据的时间依赖性和全局空间相关性以及同时满足长期和短期的预测任务,设计了一种用于交通预测的注意力时空图神经网络。首先通过引入注意力机制来调整邻近道路与非邻近道路的重要性,整合全局空间信息;然后再通过图卷积网络和带有扩展因果卷积的门控线性单元来共同捕获时空相关性。在两个真实数据集PeMSD7(M)和PEMS-BAY上的实验结果表明,该网络模型可以较大地提高短期和长期的交通预测精度。

关键词：交通预测时空相关性注意力机制图卷积网络

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考虑激光雷达误差的环境特征识别斜率差优化

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组合机床与自动化加工技术 2023年第12期 40-44,49页

作者：匡兵邱德宪黄春德黄廷辉崔更申桂林电子科技大学机电工程学院桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

基于斜率差的激光雷达环境特征提取算法忽略自身误差时容易造成过分割现象和误分割现象。为此,提出了一种考虑激光雷达误差的环境特征识别斜率差优化方法。在雷达数据存在误差情况下,首先通过角点与左右相邻斜率差值之和不变的特点得到... 详细信息

基于斜率差的激光雷达环境特征提取算法忽略自身误差时容易造成过分割现象和误分割现象。为此,提出了一种考虑激光雷达误差的环境特征识别斜率差优化方法。在雷达数据存在误差情况下,首先通过角点与左右相邻斜率差值之和不变的特点得到一种角点识别的优化算法;再通过断点阈值过滤错误的断点;最后通过分割角点点簇的方法过滤错误的角点,以此得到准确度更高的角点。实验结果表明,该方法相对于基于斜率差的特征提取方法能有效提高角点识别准确度,消除了线段过分割现象,减少了线段误分割现象,提高了匹配的精度。

关键词：激光雷达斜率差特征识别误差

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Web前端组件中的跨站脚本攻击检测算法研究

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现代电子技术 2024年第14期47卷 30-34页

作者：李新荣谢绍敏桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

前端组件涉及多个数据流,包括用户输入、服务器返回的数据等,恶意脚本会隐藏在这些数据流中,且跨站脚本攻击存在变异性和不确定性,导致对其检测困难。因此,提出一种Web前端组件中的跨站脚本攻击检测算法。使用基于网络爬虫的Web前端组... 详细信息

前端组件涉及多个数据流,包括用户输入、服务器返回的数据等,恶意脚本会隐藏在这些数据流中,且跨站脚本攻击存在变异性和不确定性,导致对其检测困难。因此,提出一种Web前端组件中的跨站脚本攻击检测算法。使用基于网络爬虫的Web前端组件跨站脚本信息抓取模型,抓取不重复冗余的Web前端组件跨站脚本信息;再将所抓取的脚本信息作为多分类支持向量机算法的训练样本。检测之前,在权威Web漏洞提交平台Exploit-db中,提取大规模变形跨站脚本信息样本,使用训练完毕的多分类支持向量机对抓取的脚本信息进行分类和检测。实验结果表明,所提算法对100条反射型跨站脚本攻击、50条存储型跨站脚本攻击、10条DOM型跨站脚本攻击的数据分类结果准确,且分类结果的样本分布中,攻击跨站脚本会按照攻击类型有序分布。

关键词： Web前端组件跨站脚本攻击检测网络爬虫信息抓取多分类支持向量机

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基于大数据统计的船舶通信网络流量估计数学模型设计

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舰船科学技术 2024年第6期46卷 169-172页

作者：宁滔桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

估计船舶通信网络流量,可以更好地了解网络性能,有助于优化网络配置,提高船舶通信网络的性能和可靠性,确保船舶航行过程中的通信畅通。为此,设计基于大数据统计的船舶通信网络流量估计数学模型,以提升网络流量估计效果。利用C-C算法计... 详细信息

估计船舶通信网络流量,可以更好地了解网络性能,有助于优化网络配置,提高船舶通信网络的性能和可靠性,确保船舶航行过程中的通信畅通。为此,设计基于大数据统计的船舶通信网络流量估计数学模型,以提升网络流量估计效果。利用C-C算法计算船舶通信网络流量的延迟时间,通过G-P算法计算船舶通信网络流量的嵌入维数;依据延迟时间与嵌入维数,转换原始船舶通信网络流量时间序列数据,得到多维船舶通信网络流量时间序列数据;利用Map机制为各节点上的极限学习机分配数据子集,建立船舶通信网络流量估计数学模型;通过Reduce机制,汇总全部网络流量估计数学模型,得到最终的网络流量估计结果。实验证明,该模型可有效确定延时时间与嵌入维数,分别为5 min与6维;该模型可精准估计船舶通信网络流量。

关键词：大数据统计船舶通信网络流量估计数学模型延迟时间嵌入维数

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亚像素级数字图像弱边缘小目标快速检测算法

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现代电子技术 2024年第13期47卷 23-26页

作者：谢绍敏李新荣桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

小目标往往在图像中占据较少的像素区域,与背景色彩相近,导致对其检测面临目标分辨率低、目标与背景相似度高等问题,使得传统的像素级定位方法无法满足亚像素精度的检测需求。为此,文中研究亚像素级数字图像弱边缘小目标快速检测算法。... 详细信息

小目标往往在图像中占据较少的像素区域,与背景色彩相近,导致对其检测面临目标分辨率低、目标与背景相似度高等问题,使得传统的像素级定位方法无法满足亚像素精度的检测需求。为此,文中研究亚像素级数字图像弱边缘小目标快速检测算法。基于三次B样条小波模极大值方法多层分解并计算图像弱边缘的模极大值,获取弱边缘细节图像,将其输入亚像素级的Franklin矩方法中,对其旋转处理,检测亚像素弱边缘目标点,采用最大类间方差法确定最佳灰度差阈值,提升图像弱边缘小目标快速检测能力。测试结果显示:图像信杂比增益均在0.017以下;背景抑制因子结果均在0.922以上;亚像素坐标计算结果和实际结果之间的误差均低于(0.11,0.13),清晰呈现了弱边缘小目标的分布情况。

关键词：亚像素级数字图像弱边缘小目标快速检测模极大值 Franklin矩灰度差阈值

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海量大数据定向采样有差别挖掘算法仿真

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现代电子技术 2024年第9期47卷 164-168页

作者：宁滔桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

在大数据中,不同类别之间可能存在数据分布不均衡的情况,即某些类别的数据样本数量远远少于其他类别。这种情况下,传统的采样方法无法正确反映所有类别的特征和差异。为提升大数据信息的应用性,文中研究海量大数据定向采样有差别挖掘算... 详细信息

在大数据中,不同类别之间可能存在数据分布不均衡的情况,即某些类别的数据样本数量远远少于其他类别。这种情况下,传统的采样方法无法正确反映所有类别的特征和差异。为提升大数据信息的应用性,文中研究海量大数据定向采样有差别挖掘算法。以网站统一资源定位器(URL)初始化为基础,在网络上抓取网页,采集网页的超文本标记语言(HTML)数据,提取定向数据的相关链接,并将其导入URL队列。根据网络搜索策略,实施相关的数据搜索和处理。完成数据搜索后,将自动进行下一网页的URL,继续进行海量大数据定向采样。结合模糊特征匹配与检测滤波方法实现大数据定向采样过程中的抗干扰处理。采用粗糙集算法实施挖掘,利用扩展差别矩阵对大数据决策表内的值实施约简,实现海量大数据的模式分类。实验结果显示,该算法数据采集过程中的丢包率基本控制在0.2%以下,具有较高的鲁棒性。

关键词：海量大数据网页抓取定向采样滤波处理去冗余粗糙集扩展差别矩阵决策规则

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基于特征融合与RCB⁃EffcientNet网络的校园安全声检测方法

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现代电子技术 2025年第7期48卷 79-84页

作者：孙凯玮王玫阚瑞祥刘鑫仇洪冰林桂耀桂林理工大学计算机科学与工程学院广西桂林541006 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而,声音识别领域存在诸多挑战,如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题,文中提出一种基于LM⁃H声学特征和RCB⁃EfficientNet模... 详细信息

声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而,声音识别领域存在诸多挑战,如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题,文中提出一种基于LM⁃H声学特征和RCB⁃EfficientNet模型的改进算法。从原始音频中提取Log⁃Mel和Hilbert谱图特征,融合为全新的LM⁃H特征来描述校园异常声,并提出轻量化音频分类模型RCB⁃EfficientNet。通过减少主要模块的堆叠和模型参数量,并添加特征层间的跳跃连接保证信息传递,同时通过替换注意力模块来避免信息丢失。最后,在基于数个公开数据集重组而成的自建数据集上进行实验,改进后的模型参数量为2.69 MB,减少了1.32 MB,总体下降32%,同时实现了98.70%的精度。证实了该改进算法在维持轻量级计算的同时,具有高准确性和稳健性。

关键词：声音分类特征融合校园异常声声学特征轻量化注意力模块

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混合卷积神经网络用于高光谱小麦品种鉴别

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 807-813页

作者：李国厚李泽旭金松林赵文义潘细朋梁政秦莉张卫东河南科技学院信息工程学院河南新乡453003 北京邮电大学人工智能学院北京100876 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 安徽大学互联网学院安徽合肥230039 宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

不同品种的小麦满足了市场的不同需求,同时也会带来小麦品种混杂的风险。为了提高小麦品种的纯度进而提高选种、育种、加工等环节的经济价值,小麦种子的鉴别起到关键作用。传统的小麦品种纯度理化分析鉴别方法,鉴定时间长且破坏种子,已... 详细信息

不同品种的小麦满足了市场的不同需求,同时也会带来小麦品种混杂的风险。为了提高小麦品种的纯度进而提高选种、育种、加工等环节的经济价值,小麦种子的鉴别起到关键作用。传统的小麦品种纯度理化分析鉴别方法,鉴定时间长且破坏种子,已不能满足现代农业的迫切需要。高光谱成像作为近年来发展迅速的一种快速、高效、无损的新型鉴别技术,在种子品种鉴别领域取得了显著成效。然而,已有的大多数高光谱分类方法仅利用光谱信息,没有充分考虑空间信息,分类效果较差。为了解决上述问题,利用高光谱成像设备采集8个品种的小麦种子正背面的高光谱图像,基于这些高光谱数据集,提出一种基于注意力机制的混合卷积神经网络的高光谱小麦品种鉴别方法,主要利用三维卷积和二维卷积的互补优势特性提取小麦的有价值特征,进而提高小麦品种的鉴别效果。具体而言,首先提取小麦品种的感兴趣区域,并利用多元散射校正方法削弱由于散射水平差异带来的同一品种的光谱差异。同时,利用主成分分析方法减少三维数据的无用光谱波段,进而保留并压缩对鉴别小麦品种有价值的特征。随后,利用三维卷积获取空间维度和不同光谱间的特征信息,二维卷积获取空间信息和图像的自身固有的特征信息,并在二维卷积模型中引入注意力机制进一步增强图像的特征信息的提取。最后在全连接层实现同一区域不同小麦品种的鉴别。实验表明,所提出的方法比其他方法具有较好的分类性能,分类准确率达97.92%。此外,所提出的方法对小样本数据也具有较好的分类性能。总的来说,提出的方法对于高光谱小麦种子鉴别具有较好的有效性和鲁棒性,为小麦种子的在线鉴别提供了一种新的方法。

关键词：高光谱成像小麦品种注意力机制混合卷积

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