检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第6期35卷 2863-2879页

作者：周光有谢琦余啸华中师范大学计算机学院湖北武汉430079 武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到... 详细信息

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到相关代码片段的过程.基于序列模型的代码搜索方法DeepCS虽然取得了很好的效果,但这种方法不能捕捉代码的深层语义.基于图嵌入的代码搜索方法GraphSearchNet能缓解这个问题,但没有对代码与文本进行细粒度匹配,也忽视了代码图和文本图的全局关系.为了解决以上局限性,提出基于关系图卷积网络的代码搜索方法,对构建的文本图和代码图编码,从节点层面对文本查询和代码片段进行细粒度匹配,并应用神经张量网络捕捉它们的全局关系.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法比先进的基线模型DeepCS和GraphSearchNet搜索精度更高.

关键词：代码搜索关系图卷积网络细粒度匹配

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基于多元信息引导的人工蜂群算法

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电子学报 2024年第4期52卷 1349-1363页

作者：周新宇刘颖吴艳林郭京蕾江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度... 详细信息

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现.

关键词：人工蜂群算法优秀个体多元信息解搜索方程邻域搜索

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系统与网络软件安全专题前言

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软件学报 2024年第8期35卷 3551-3552页

作者：向剑文陈厅王浩宇罗夏朴杨珉武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731 华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 香港理工大学电子计算学系中国香港999077 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

近年来,随着移动通信、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展,传统系统软件与网络应用被赋予新特性和新场景,新兴系统软件与网络应用也不断涌现.与此同时,各类系统攻击、网络犯罪等安全问题频繁发生,给社会和国家安全带来了极大的... 详细信息

近年来,随着移动通信、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展,传统系统软件与网络应用被赋予新特性和新场景,新兴系统软件与网络应用也不断涌现.与此同时,各类系统攻击、网络犯罪等安全问题频繁发生,给社会和国家安全带来了极大的危害.

关键词：网络软件网络应用人工智能区块链云计算系统软件网络犯罪移动通信

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基于混合训练与语义关联的视频描述算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第11期51卷 67-74页

作者：陈淑琴钟忺黄文心卢炎生武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 湖北第二师范学院计算机学院湖北武汉430205 北京大学信息科学技术学院北京100091 湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

针对目前主流方法在使用Transformer的自注意力基础单元或长短期记忆(LSTM)单元对序列词的依赖性进行建模中,忽略了句子中词与词之间的语义关系和训练与测试阶段的曝光偏差问题,提出混合训练与语义关联的视频描述算法(DC-RL).在编码器部... 详细信息

针对目前主流方法在使用Transformer的自注意力基础单元或长短期记忆(LSTM)单元对序列词的依赖性进行建模中,忽略了句子中词与词之间的语义关系和训练与测试阶段的曝光偏差问题,提出混合训练与语义关联的视频描述算法(DC-RL).在编码器部分,采用双向长短期记忆循环神经网络(LSTM1)融合经过预训练模型得到的外观特征和动作特征;在解码器阶段,使用注意力机制动态地为全局语义解码器和自学习解码器提取与当前生成单词对应的视觉特征,缓解了由传统的全局语义解码器中的训练和测试之间的差异引起的曝光偏差问题.全局语义解码器使用真实描述中上一个时间步的单词来驱动当前单词的生成,并通过全局语义提取器提取与当前单词对应的全局语义信息辅助当前单词的生成.自学习解码器使用上一个时间步生成的单词的语义信息来驱动当前单词的生成.混合训练的融合网络运用强化学习的方式直接优化融合网络模型,运用先前词的语义信息,生成更加准确的视频描述.研究结果表明:在数据集MSR-VTT上,融合网络模型较baseline在B4,M,R和C四个指标上分别提升2.3%,0.3%,1.0%和1.9%,而使用强化学习优化的融合网络模型分别提升2.0%,0.5%,1.9%和6.1%.

关键词：视频描述上下文语义双流解码器混合训练曝光偏差

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空—地多视角行为识别的判别信息增量学习方法

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 130-147页

作者：刘文璇钟忺徐晓玉周卓江奎王正白翔武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070 水路交通控制全国重点实验室武汉430063 武汉大学计算机学院武汉430072 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 华中科技大学软件学院武汉430074

目的随着社会民生需求的日益增长,地面设备联合无人机等空中设备进行空—地多视角场景下的行为识别应运而生。现有方法只关注水平空间视角变化时的视角关系,忽视了垂直空间变化带来的巨大判别行为差异。由于高度不同,同一物体的观测特... 详细信息

目的随着社会民生需求的日益增长,地面设备联合无人机等空中设备进行空—地多视角场景下的行为识别应运而生。现有方法只关注水平空间视角变化时的视角关系,忽视了垂直空间变化带来的巨大判别行为差异。由于高度不同,同一物体的观测特征差异显著,对传统的多视角动作识别方法在应对垂直空间视角变化时构成了重大挑战。方法本文将显著的动作外观差异定义为辨别动作信息的差异,提出了一种基于判别行为信息增量学习(discriminative action information incremental learning,DAIL)的空—地场景多视角行为识别方法,根据视角高度和信息量判别地面视角和空中视角。引入类脑“由易到难,循序渐进”的思想,分别蒸馏不同视角的判别行为信息,将地面视角(简单)样本的判别行为信息增量到空中视角(困难)样本中,辅助网络学习空中视角样本。结果在DroneAction和UAV(unmanned aerial vehicle)两个数据集上进行了实验,对比于当前先进方法SBP(stochastic backpropagation),在两个数据集上准确率分别提高了18.0%和16.2%;对比于强基线方法,本文方法在UAV数据集上参数量减少了2.4 M,计算量减少了6.9 G。结论所提出的方法表明通过使用简单样本增强复杂样本,显著提高了网络的特征学习能力。相反,尝试反向操作会导致准确性下降。本文从新角度讨论多视角行为识别任务,兼具效果和性能,在常见的高空视角数据集中优于代表性的方法且可拓展到其他多视角任务。

关键词：多视角行为识别增量学习样本分类判别行为信息蒸馏学习

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基于知识增强的跨模态融合网络的多模态对话情绪识别模型

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计算机应用研究 2025年第4期42卷 1065-1072页

作者：干欣怡黄贤英邹世豪沈旭东重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

针对未充分利用模态表征能力的差异和说话者情绪线索的问题,提出了一种基于知识增强的跨模态融合网络模型。该模型设计了外部知识增强的跨模态模块,将较弱模态特征与多层次文本和外部知识逐层融合嵌入到多头注意力层中,充分挖掘较弱模... 详细信息

针对未充分利用模态表征能力的差异和说话者情绪线索的问题,提出了一种基于知识增强的跨模态融合网络模型。该模型设计了外部知识增强的跨模态模块,将较弱模态特征与多层次文本和外部知识逐层融合嵌入到多头注意力层中,充分挖掘较弱模态中的有效信息,实现模态间的特征互补和一致性。此外,模型还设计了基于有向图的情绪线索增强模块,利用基于说话者不同情绪线索的外部知识来增强融合特征,并构建上下文信息有向图,深入挖掘并利用说话者的情绪线索。实验结果表明,该模型在两个基准数据集中有效利用了模态表征能力的差异和说话者情绪线索,情绪识别效果显著优于现有方法,验证了模型的可行性与有效性。

关键词：对话情绪识别外部知识数据增强 Transformer 多模态交互

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基于PCA-RLR模型的低成本物联网入侵检测方法研究

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华中师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：刘子毅宋华珠华中师范大学人工智能教育学部武汉理工大学计算机与人工智能学院

随着智能家居与物联网设备的广泛普及，用户对潜在网络安全威胁识别需求的日益增长，低成本的入侵检测研究成为物联网安全领域中广泛关注的研究热点。鉴于此，本文致力于探索一种基于机器学习的低成本物联网入侵检测方法，即融合多种正... 详细信息

随着智能家居与物联网设备的广泛普及，用户对潜在网络安全威胁识别需求的日益增长，低成本的入侵检测研究成为物联网安全领域中广泛关注的研究热点。鉴于此，本文致力于探索一种基于机器学习的低成本物联网入侵检测方法，即融合多种正则化方法和基于主成分分析（PCA）降维的物联网流量入侵检测模型（PCA-RLR模型），旨在显著提升网络安全防护的效能。本文通过优化并融合多种正则化方法以提高模型的鲁棒性，通过PCA方法进行高维数据特征精炼与维度缩降，从而构建一个有效识别正常流量与异常攻击的二分类器模型，以提供安全预警。实验结果表明，融合多种正则化方法与PCA的对数几率回归模型在物联网入侵检测任务中表现出优异的性能。其中，L2正则化增强了模型的稳定性和泛化能力；PCA显著减少了特征空间维度，在较低计算复杂性下仅造成微小性能损失；仿真实验还验证了自适应求解器在不同数据集特性上的有效性。实验结果表明，本文所提出的低成本物联网入侵检测模型（PCA-RLR模型），在测试集上实现了较高的检测准确率和较低的误报率。本研究为网络入侵检测提供了一种新的低成本方法，有望在实际智能家居与物联网设备安全防护中得到广泛应用。

关键词：物联网安全入侵检测低成本计算主成分分析(PCA) 正则化方法

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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法

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国防科技大学学报 2025年第2期47卷 24-34页

作者：汪开普马晓艺卢超殷旅江李新宇武汉理工大学机电工程学院湖北武汉430070 中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430078 湖北汽车工业学院经济管理学院湖北十堰442002 华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074

在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 详细信息

在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。

关键词：拆解序列规划机器人并行拆解混合整数线性规划模型遗传算法强化学习

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特色民族文化图文联动数字艺术藏品的设计与自动生成研究--以Buddstorm项目为例

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装饰 2023年第6期 80-85页

作者：刘遹菡胡桉澍华中科技大学建筑与城市规划学院武汉理工大学计算机与人工智能学院

特色民族文化的创新性发展和创造性转化是文化数字化战略中的重点任务之一,是激活文化生命力、赋予文化时代性民族精神的必要手段。Buddstorm项目基于特色民族文化的数字化传播需求,以媒介记忆为理论基础,通过搭建多层次设计框架,依托... 详细信息

特色民族文化的创新性发展和创造性转化是文化数字化战略中的重点任务之一,是激活文化生命力、赋予文化时代性民族精神的必要手段。Buddstorm项目基于特色民族文化的数字化传播需求,以媒介记忆为理论基础,通过搭建多层次设计框架,依托人工智能领域中半自动化矢量化及自动生成相关技术,设计与生成基于图文联动和稀有度计算的藏文化数字艺术藏品。此案例中所应用的设计和生产模式,或为数字文旅和特色民族文化提供新的应用场景和传播渠道,推动文化机构整体数字化转型升级。

关键词：藏文化特色民族文化 NFT 自动生成数字艺术藏品

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基于类别扩展的广义零样本图像分类方法

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电子学报 2023年第4期51卷 1068-1080页

作者：张杰廖盛斌张浩峰陈得宝南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

在传统的零样本图像分类方法中,语义属性通常被用作辅助信息来描述各类别的视觉特征.然而,单一的语义属性并不能对类内多样性的视觉特征进行全面的描述.为提高语义属性对类别内部多样性的表示能力,同时也为了帮助模型提高对各类别的描... 详细信息

在传统的零样本图像分类方法中,语义属性通常被用作辅助信息来描述各类别的视觉特征.然而,单一的语义属性并不能对类内多样性的视觉特征进行全面的描述.为提高语义属性对类别内部多样性的表示能力,同时也为了帮助模型提高对各类别的描述能力,本文通过属性自编码器的方式在视觉以及语义空间上对类别进行扩展.此外,为了缓解传统生成性方法因无法直接计算生成空间到真实空间的变换而带来的模型次优解问题,本文采用了生成流网络作为基础网络,通过可逆变换直接计算两个空间之间的变换来开展对零样本学习任务的研究.本文使用解码器网络将逆生成流网络为测试样本生成的原型特征解耦成视觉原型及语义原型信息,然后根据这两个原型信息实现将测试样本预分类到可见类集或不可见类集中,最终在这两个子分类空间中根据样本的特点分别进行监督分类和零样本分类任务以提高模型的整体性能表现.本文在五个数据集上通过大量的实验验证了本文所提方法的有效性.

关键词：生成流预分类广义零样本学习类扩展

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