检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第3期47卷 645-656页

作者：陈晓仇洪冰李燕龙桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004

联邦学习中,高模型贡献率的无线网络设备通常由于算力不足、能量有限成为掉队者,进而增加模型聚合时延并影响全局模型精度。针对此问题,该文设计了联合边缘服务器辅助训练和模型自适应稀疏联邦学习架构,并提出了基于边缘辅助训练的自适... 详细信息

联邦学习中,高模型贡献率的无线网络设备通常由于算力不足、能量有限成为掉队者,进而增加模型聚合时延并影响全局模型精度。针对此问题,该文设计了联合边缘服务器辅助训练和模型自适应稀疏联邦学习架构,并提出了基于边缘辅助训练的自适应稀疏联邦学习优化算法。首先,引入边缘服务器为算力不足或能量受限的设备提供辅助训练。构建了辅助训练和通信、计算资源分配的优化模型,并采用多种深度强化学习方法求解优化的辅助训练决策。其次,基于辅助训练决策,在每个通信轮次自适应地对全局模型进行非结构化剪枝,进一步降低设备的时延和能耗开销。实验结果表明,所提算法极大地减少了掉队设备,其模型测试精度优于经典联邦学习的测试精度;利用深度确定性策略梯度(DDPG)优化辅助资源分配的算法有效地减少了系统训练时延,提升了模型训练效率。

关键词：联邦学习边缘服务器自适应稀疏深度强化学习非结构化剪枝

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基于动静态和关系特征全局捕获的社交推荐模型

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吉林大学学报(工学版) 2025年第2期55卷 700-708页

作者：蔡晓东周青松张言言雪韵桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

基于图神经网络的社交推荐算法在提升推荐系统性能方面取得不错表现,但现有方法忽略了用户兴趣偏好和项目吸引力的动态演变,以及项目与项目间存在潜在联系,这会导致模型学习到的特征不够准确和丰富,限制预测精度。针对此问题,本文提出... 详细信息

基于图神经网络的社交推荐算法在提升推荐系统性能方面取得不错表现,但现有方法忽略了用户兴趣偏好和项目吸引力的动态演变,以及项目与项目间存在潜在联系,这会导致模型学习到的特征不够准确和丰富,限制预测精度。针对此问题,本文提出一种基于动静态和关系特征全局捕获的社交推荐模型。该模型先分别经交互建模网络和时序建模网络捕获出用户和项目的长期静态特征、短期动态特征,再由门控融合网络对长期静态特征和短期动态特征进行自适应融合得到动静态特征,最后利用关系聚合网络实现关系特征的捕获。在Ciao和Epinions数据集上的实验结果表明:本文模型的预测误差较现有先进方法有明显降低,具有良好的应用价值。

关键词：计算机应用社交推荐推荐系统图神经网络动静态特征关系特征

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基于动态邻域采样的社交推荐模型

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 32-41页

作者：蔡晓东周青松叶青桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

基于图神经网络的社交推荐模型在提升推荐系统性能方面有不错的表现。但现有方法都忽略了被查询的目标用户和项目节点与其邻居节点间可能存在特征不匹配的问题,导致噪声的引入而降低了模型性能。为了解决该问题,文中提出一种社交推荐模... 详细信息

基于图神经网络的社交推荐模型在提升推荐系统性能方面有不错的表现。但现有方法都忽略了被查询的目标用户和项目节点与其邻居节点间可能存在特征不匹配的问题,导致噪声的引入而降低了模型性能。为了解决该问题,文中提出一种社交推荐模型DNSSR。首先构建一个包含用户和项目多元关系的关系图谱,图节点间信息关联更丰富;然后利用动态邻域采样机制获得与目标查询对的特征更一致的邻居节点,减少了噪声信息;另外,为了进一步提高模型预测性能,设计了一种增强型图神经网络对采样后得到的关系子图进行建模,它可以区分不同邻居节点的重要性并选择更可靠的信息源,获得更鲁棒的用户和项目嵌入向量用于评分预测。实验结果表明:相比其他先进模型,该模型预测误差明显降低,证明了文中所提各项方法的有效性;尤其是动态邻域采样机制,若将其弃用,DNSSR在Ciao数据集上的RMSE(均方根误差)和MAE(平均绝对误差)指标将分别上升6.05%和7.31%,在Epinions数据集上则分别上升3.49%和5.41%,充分验证了其能有效降低噪声干扰、提高社交推荐模型的性能。

关键词：社交推荐评分预测图神经网络动态邻域采样

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基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配模型

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吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 232-239页

作者：陈岳林高铸成蔡晓东桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541000 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541000

针对长文本语义匹配中词向量前后之间联系不易捕获以及主题信息可能不唯一,通常使得语义匹配效果不佳的问题,提出了一种基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配方法,通过BERT嵌入与复合网络的密集连接,显著提高了长语义匹配的准确率。... 详细信息

针对长文本语义匹配中词向量前后之间联系不易捕获以及主题信息可能不唯一,通常使得语义匹配效果不佳的问题,提出了一种基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配方法,通过BERT嵌入与复合网络的密集连接,显著提高了长语义匹配的准确率。首先,将句子对输入BERT预训练模型,通过迭代反馈得到精准的词向量表示,进而得到高质量的句子对语义信息。其次,设计了一种密集复合网络,先由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)获得句子对的全局语义信息,然后由TextCNN提取并整合局部语义信息得到每个句子的关键特征和句子对间的对应关系,并将BERT与Bi-LSTM的隐藏输出与TextCNN的池化输出融合。最后,汇总训练过程中网络之间的关联状态,可以有效防止网络退化和增强模型判断能力。实验结果表明,在社区问题回答(CQA)长文本数据集上,本文方法平均提升幅度达到45%。

关键词：深度学习长文本语义匹配 BERT 密集复合网络 Bi-LSTM TextCNN

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BaSrGa_(4)O_(8):Tb^(3+)力致发光材料的制备及性能

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无机材料学报 2024年第10期39卷 1107-1113页

作者：史瑞刘伟李林李欢张志军饶光辉赵景泰桂林电子科技大学材料科学与工程学院桂林541004 桂林电子科技大学信息材料广西重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学机械工程学院桂林541004

力致发光材料独特的机械能-光能转换方式使其在应力传感领域具有广泛的应用前景,并有望成为新一代可视化应变传感材料。目前拓展力致发光材料体系和提高其性能仍然是研究的重点。本研究采用BaSrGa_(4)O_(8)基质(六方晶系,空间群为P6_(3)... 详细信息

力致发光材料独特的机械能-光能转换方式使其在应力传感领域具有广泛的应用前景,并有望成为新一代可视化应变传感材料。目前拓展力致发光材料体系和提高其性能仍然是研究的重点。本研究采用BaSrGa_(4)O_(8)基质(六方晶系,空间群为P6_(3),具有非中心对称结构),通过高温固相反应法合成了系列Tb^(3+)掺杂绿色力致发光荧光粉。材料在不同的力学激励(拉伸、压缩、扭曲)下都可以发出明亮的绿光。用玻璃棒在制备的力致发光弹性体上分别书写B、S、G、O、T、b,观察到清晰的笔记映射,通过分析力致发光图像的颜色映射值,可追溯材料在书写过程中的受力情况,这是首次在上述基质掺杂体系中观测到的力致发光现象。在254 nm紫外光激发下,BaSr_(1-x)Ga_(4)O_(8):xTb^(3+)荧光粉亦呈现发射波长为543 nm的明亮绿光,这归因于Tb^(3+)的^(5)D_(4)-^(7)F_(5)跃迁,具有和力致发光同样的发光中心,去除紫外照射后样品仍显示出强烈的余辉发光。通过力致发光、光致发光、长余辉发光结合热释光分析,进一步阐明了三者之间的内在联系。本研究拓宽了高性能力致发光材料体系的范围,其在可视化应力传感、信息安全防伪等领域展现出潜在的应用前景。

关键词：力致发光长余辉发光应力传感荧光粉

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结合社交影响和长短期偏好的个性化推荐算法

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浙江大学学报（工学版） 2023年第3期57卷 495-502页

作者：周青松蔡晓东刘家良桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对基于会话的推荐算法只捕获用户的短期动态兴趣,忽略长期兴趣和社交好友对用户行为的影响,提出结合社交影响和长短期偏好的推荐算法.设计新颖的异构关系图来组织用户的社交关系和历史会话,提出基于注意力机制的异构图神经网络对图进... 详细信息

针对基于会话的推荐算法只捕获用户的短期动态兴趣,忽略长期兴趣和社交好友对用户行为的影响,提出结合社交影响和长短期偏好的推荐算法.设计新颖的异构关系图来组织用户的社交关系和历史会话,提出基于注意力机制的异构图神经网络对图进行学习,得到融合用户社交影响的长期偏好.针对社交影响力不一致容易引入噪声的问题,提出加权剪枝策略,减少了噪声干扰且丰富了图结构信息.利用无损的会话建模方法捕获用户的短期偏好,将短期偏好与长期偏好进行自适应融合,得到反映用户全局偏好的特征表示.Gowalla和Delicious数据集上的实验结果表明,所提方法的各项指标相比现有先进方法均有显著提升,证明了所提算法的有效性.

关键词：推荐算法社交影响长短期偏好加权剪枝策略异构关系图异构图神经网络

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基于门控特征融合与中心损失的目标识别

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浙江大学学报（工学版） 2023年第10期57卷 2011-2017页

作者：莫建文李晋蔡晓东陈锦威桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对目标活动、光线及摄像头距离等问题,提出一种基于门控特征融合与中心损失的目标识别方法.门控特征融合是为了弥补单一特征信息丢失时,身份识别准确率下降的缺陷.门控结构指导网络对输入的人脸、行人特征进行贡献量评估,再根据贡献... 详细信息

针对目标活动、光线及摄像头距离等问题,提出一种基于门控特征融合与中心损失的目标识别方法.门控特征融合是为了弥补单一特征信息丢失时,身份识别准确率下降的缺陷.门控结构指导网络对输入的人脸、行人特征进行贡献量评估,再根据贡献量去分配权值,组合产生识别性更强的身份特征.通过添加中心损失函数,在引导网络下减少了特征的类内距离,使得特征更具判别性.实验结果表明,在自建数据集上所提方法的最终识别准确率最高可以达到76.35%,优于单特征识别方法以及多种融合方法,使用所提的融合损失函数后,平均识别准确率可提高2.63%.

关键词：身份识别监控场景特征融合门控机制中心距离损失

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分幅相机的皮秒高压脉冲控制系统研究

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光子学报 2024年第12期53卷 126-136页

作者：帅浩明白雁力秦兴国桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

微通道板和脉冲展宽分幅相机是应用于研究惯性约束聚变等离子体时空演化过程的超快诊断设备,通常其控制系统包括条纹相机的工控系统和分幅相机的群控系统,虽然两者都能实现电源的开启和关闭,直流电压档位的选择和相关环境参数的监控,但... 详细信息

微通道板和脉冲展宽分幅相机是应用于研究惯性约束聚变等离子体时空演化过程的超快诊断设备,通常其控制系统包括条纹相机的工控系统和分幅相机的群控系统,虽然两者都能实现电源的开启和关闭,直流电压档位的选择和相关环境参数的监控,但却无法实现对皮秒高压脉冲的动态控制。为此,采用STM32和继电器设计多通道控制系统,并将其融入皮秒高压脉冲发生器,在实现动态皮秒高压脉冲的同时,分析脉冲性能与分幅相机时间分辨率的关系。研究结果表明,通过融入多通道控制系统,一台皮秒高压脉冲发生器,能实现8种V型皮秒高压脉冲的输出,其幅值、半高宽和上升沿斜率的范围分别为-1.212~-1.887 kV、245~327 ps和3.61~10.01 V/ps。将动态性能的皮秒高压脉冲用于MCP分幅相机,获得时间分辨率的范围为95.23~121.79 ps;而用于脉冲展宽分幅相机时,结合阴极电压和漂移距离的影响,获得的时间分辨率波动范围为1.5~31.4 ps。研究结果不仅为弥补超快诊断设备控制系统的空缺功能提供参考途径,也为在超快诊断和高功率脉冲领域,融入自动控制技术提供一种参考方法。

关键词：超快诊断技术分幅相机皮秒高压脉冲发生器动态控制时间分辨率

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基于状态位索引方法的小状态流密码算法Draco-F

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 271-278页

作者：张润莲范欣赵昊武小年韦永壮桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541000

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针... 详细信息

Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例,其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷,攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针对Draco算法存在的安全缺陷等问题,该文提出一种基于状态位索引和动态初始化的改进算法Draco-F算法。首先,Draco-F算法通过使用状态位索引的方法增加了选择函数的周期并降低硬件成本;其次,在保障非线性反馈移位寄存器(NFSR)状态位使用均匀性的前提下,Draco-F算法通过简化输出函数进一步降低算法的硬件成本;最后,Draco-F算法引入动态初始化技术以防止密钥回溯。对Draco-F算法的安全性分析和软硬件测试结果表明:相对于Draco算法,Draco-F算法避免了Draco算法的安全漏洞,可以以128 bit的实际内部状态提供128 bit的安全级别;同时,Draco-F算法具有更高的密钥流吞吐率和更小的电路面积。

关键词：流密码初始向量和密钥前缀组合 Draco 状态位索引动态初始化

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静电聚焦脉冲展宽分幅相机中的空间电荷效应

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光学学报 2024年第23期44卷 282-289页

作者：白雁力黄国纯秦兴国桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

静电聚焦脉冲展宽分幅相机是具有长漂移区、电子光学成像系统和超快时间分辨率的二维超快诊断设备,而空间电荷效应引起的时空弥散,是影响其性能提升的重要因素。为研究静电聚焦中的空间电荷效应,采用双静电透镜设计成像系统,分析成像电... 详细信息

静电聚焦脉冲展宽分幅相机是具有长漂移区、电子光学成像系统和超快时间分辨率的二维超快诊断设备,而空间电荷效应引起的时空弥散,是影响其性能提升的重要因素。为研究静电聚焦中的空间电荷效应,采用双静电透镜设计成像系统,分析成像电场中的电子脉冲动态特性;基于电子脉冲电势分布、电场力方程和平均场理论,推导动态空间电荷效应计算方法,分析不同成像电场分布对空间电荷效应时空弥散的影响,并采用与最大值的平均相对误差(MRE)进行量化评价。研究结果显示,由不同间距透镜构成的成像电场分布,不仅引起漂移过程中的电子脉冲发散和聚焦最佳位置变化,而且也对空间电荷效应时空弥散及其均匀性具有显著影响。随着透镜间距由70 mm增加至370 mm,电场分布均匀度逐渐提升,电子脉冲受到的发散和聚焦力逐渐均衡,动态半径变化逐渐平缓。当间距为370 mm时,离轴25 mm区域内的时空弥散在数值上最小,范围分别为0.28~0.45 ps(MRE为22.13%)和2.09~6.34μm(MRE为43.17%);而当间距为310mm时,时空弥散均匀性达到最优,范围分别为0.33~0.44ps(MRE为10.99%)和4.11~8.78μm(MRE为22.94%)。本研究为分析静电聚焦脉冲展宽分幅相机中的空间电荷效应时空弥散及其均匀性,提供了理论参考。

关键词：超快光学超快诊断技术脉冲展宽分幅相机静电聚焦成像系统空间电荷效应

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