检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2023年第5期23卷 75-82,183页

作者：蔡浩李林峰李涵李新周腾汕头大学计算机科学与技术系广东汕头515063 海南大学网络空间安全学院海口570228

交通流的动态性、不确定性和非线性等特性导致交通流难以精确预测,本文在极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的基础上,通过嵌入原子搜索算法(Atom Search Optimization,ASO),构建ASO-ELM短期交通流预测混合优化模型,对比现有短... 详细信息

交通流的动态性、不确定性和非线性等特性导致交通流难以精确预测,本文在极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的基础上,通过嵌入原子搜索算法(Atom Search Optimization,ASO),构建ASO-ELM短期交通流预测混合优化模型,对比现有短期交通流预测模型,分析混合优化模型在短期交通流预测领域的表现。实验选取荷兰阿姆斯特丹市A10环形公路为路网原型,使用ASO-ELM混合模型与常见交通流预测模型进行对比实验。实验结果表明:ASO-ELM混合模型在4个数据集下的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)相较于ELM模型分别下降了4.3%、3.5%、6.9%和5.4%,均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)分别下降了4.8%、4.0%、2.0%和5.2%;其次,与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)相比,MAPE分别下降了9.6%、8.6%、9.8%和5.0%,RMSE也分别下降了4.5%、5.9%、2.6%和1.7%。研究成果揭示了混合优化模型在短期交通流预测领域的潜力。

关键词：智能交通短期交通流预测混合预测模型原子搜索算法极限学习机

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基于预训练和多模态融合的假新闻检测

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计算机工程 2024年第1期50卷 289-295页

作者：周昊玮刘勇玄萍黑龙江大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 汕头大学工学院计算机科学与技术系广东汕头515063

现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量... 详细信息

现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量,合并图像原始向量作为图像引导向量,设计早期融合、中期融合、后期融合3种不同的多模态融合方式。在早期融合阶段,通过图像引导向量初始化文本特征提取器,获取文本原始向量,合并文本原始向量作为文本引导向量。在中期融合阶段,使用模态的原始向量集合与其他模态的引导向量构造模态的特征表示。在后期融合阶段,融合不同模态的特征表示,构造新闻的特征表示。为提高模型的泛化能力,在标签丰富的数据上对PMFD进行预训练,然后再在标签稀少的数据上对PMFD进行微调。在公开数据集上的实验结果表明,PMFD能有效检测假新闻结果,相对传统模型CNN、LSTM、BERT等有10%以上的提升,相对EANN、M_model多模态假新闻检测模型有2%~3%的提升。

关键词：假新闻检测预训练多模态融合引导向量跨模态共享特征阶段融合

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融合动态图嵌入和Transformer自编码器的网络异常检测

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计算机工程 2025年第4期51卷 47-56页

作者：张安勤丁志锋上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306 汕头大学地方政府发展研究所广东汕头515063

网络异常检测的目的在于及时识别并响应网络中的恶意活动和潜在威胁。大多数基于图嵌入的异常检测方法主要用于静态图,忽略了细粒度的时间信息,无法捕获动态网络行为的连续性,从而降低了网络异常检测性能。为了提高动态网络异常检测的... 详细信息

网络异常检测的目的在于及时识别并响应网络中的恶意活动和潜在威胁。大多数基于图嵌入的异常检测方法主要用于静态图,忽略了细粒度的时间信息,无法捕获动态网络行为的连续性,从而降低了网络异常检测性能。为了提高动态网络异常检测的效率和准确性,提出一个融合动态图嵌入和Transformer自编码器的网络异常检测方法。该方法利用时间游走的图嵌入技术捕获网络拓扑结构和细粒度的时间信息,结合对比损失的Transformer自编码器来优化节点嵌入表示并捕获长期依赖和全局信息,增强了模型对动态网络的感知能力,能更好地捕捉动态网络中随时间变化的事件,识别网络中的恶意行为。在公开的网络安全领域数据集上进行的大量实验结果表明,该方法在LANL-2015数据集上的真阳率(TPR)为94.3%、假阳率(FPR)为5.7%、曲线下面积(AUC)为98.3%,在OpTC数据集上的TPR为99.9%、FPR为0.01%、AUC为99.9%,异常检测结果优于基准方法。上述结果说明了该方法可以有效地学习动态网络中的拓扑和长短期时间依赖信息,识别网络中的异常行为。

关键词：动态图嵌入 Transformer自编码器网络异常检测恶意行为长短期时间依赖

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蛋白质组学非靶向性质谱分析结合化学计量学在牛肉掺假初筛中的应用

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食品与发酵工业 2023年第3期49卷 290-295页

作者：蒲科源丘嘉敏刘柏霖童永祺程子彬刘诚林艳吴坤明汕头大学化学系广东省有序结构材料的制备与应用重点实验室广东汕头515063 汕头大学生物系广东汕头515063 汕头大学计算机科学与技术系广东汕头515063 汕头大学医学院第二附属医院广东汕头515041

牛肉作为高价值食用肉类一直是肉制品造假的重灾区,构建一种高通量、快速、经济的牛肉鉴别方法势在必行。该研究在简单、快速地完成生、熟牛鸡鸭猪4种肉的蛋白质提取后,利用具有高通量、操作简便优势的基质辅助激光解析电离飞行时间质谱... 详细信息

牛肉作为高价值食用肉类一直是肉制品造假的重灾区,构建一种高通量、快速、经济的牛肉鉴别方法势在必行。该研究在简单、快速地完成生、熟牛鸡鸭猪4种肉的蛋白质提取后,利用具有高通量、操作简便优势的基质辅助激光解析电离飞行时间质谱,采集蛋白质质谱数据,共获得生肉的129个离子峰和熟肉的151个离子峰,经数据预处理后,采用随机森林算法筛选到11个能区分4种肉的特征蛋白质,再结合主成分分析数据降维与数据可视化的优势,构建牛肉掺假鉴别模型,最后通过完成对掺假牛肉样本的检测以验证模型。结果表明,4种肉均能通过该方法得到较好的区分,且生熟状态下的掺假牛肉均能得到鉴别,证明该方法能准确、简便地完成生熟牛肉掺假初筛的目标。

关键词：基质辅助激光解析电离飞行时间质谱肉类掺假机器学习特征蛋白质主成分分析

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基于强化学习的无线传感器网络入侵检测攻防博弈研究

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计算机应用研究 2022年第12期39卷 3786-3790页

作者：蔡玲如朱理黄瑞崧蔡伟鸿陈银冬汕头大学工学院计算机科学与技术系广东汕头515063

无线传感器网络易遭到各种内部攻击,入侵检测系统需要消耗大量能量进行攻击检测以保障网络安全。针对无线传感器网络入侵检测问题,建立恶意节点(malicious node,MN)与簇头节点(cluster head node,CHN)的攻防博弈模型,并提出一种基于强... 详细信息

无线传感器网络易遭到各种内部攻击,入侵检测系统需要消耗大量能量进行攻击检测以保障网络安全。针对无线传感器网络入侵检测问题,建立恶意节点(malicious node,MN)与簇头节点(cluster head node,CHN)的攻防博弈模型,并提出一种基于强化学习的簇头入侵检测算法——带有近似策略预测的策略加权学习算法(weighted policy learner with approximate policy prediction,WPL-APP)。实验表明,簇头节点采用该算法对恶意节点进行动态检测防御,使得博弈双方快速达到演化均衡,避免了网络出现大量检测能量消耗和网络安全性能的波动。

关键词：无线传感器网络入侵检测攻防博弈强化学习演化均衡

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基于周期图卷积与多头注意力GRU组合的交通流量预测模型

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1041-1046页

作者：钟林岚张安勤田秀霞上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306 汕头大学地方政府发展研究所广东汕头515063

为了捕获交通流量数据中复杂的时空动态变化关系以及周期性变化的特征,同时避免道路突发情况引起的误差累计效应,提出一种基于周期图卷积(periodic graph convolution network,PGCN)与多头注意力门控循环单元(multi-head attention gate... 详细信息

为了捕获交通流量数据中复杂的时空动态变化关系以及周期性变化的特征,同时避免道路突发情况引起的误差累计效应,提出一种基于周期图卷积(periodic graph convolution network,PGCN)与多头注意力门控循环单元(multi-head attention gated recurrent unit,MAGRU)组合的交通流量预测模型。首先,模型的时空数据融合模块利用交通流量的周期相似性构建周期图,同时将空间和时间编码信息添加至交通流量序列数据;然后在时空特征提取模块中,GCN子模块捕获周期特征图中的空间特征,MAGRU子模块捕获序列数据中的时间特征;最后通过门控融合机制将两者提取的时空特征进行融合。模型在两个真实的交通流量数据集上进行了实验。结果表明,该模型相较于多个最新基准模型,在MAE、RMSE、MAPE三个预测误差指标上平均降低了5.4%、22.8%、10.3%,R2精确度指标平均提高了11.6%。说明模型在预测精度方面有显著的改进,并能有效减少误差累积效应。

关键词：交通流量预测图卷积网络多头注意力机制门控循环单元门控融合机制时空融合

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基于时序异常检测的动力电池安全预警

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计算机应用 2023年第12期43卷 3799-3805页

作者：张安勤王小慧上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306 汕头大学地方政府发展研究所广东汕头515063

电动汽车由于电池内部异常情况无法得到及时预测与预警,易导致事故发生,给驾驶员和乘客的生命和财产安全带来严重威胁。针对上述问题,提出基于Transformer和对比学习的编码器解码器(CT-ED)模型用于多元时间序列异常检测。首先,通过数据... 详细信息

电动汽车由于电池内部异常情况无法得到及时预测与预警,易导致事故发生,给驾驶员和乘客的生命和财产安全带来严重威胁。针对上述问题,提出基于Transformer和对比学习的编码器解码器(CT-ED)模型用于多元时间序列异常检测。首先,通过数据增强构造一个实例的不同视图,并利用对比学习捕获数据的局部不变特征;其次,基于Transformer对数据从时间依赖和特征依赖两方面进行编码;最后,通过解码器重构数据,计算重构误差作为异常得分,对实际工况下的机器进行异常检测。在SWaT、SMAP和MSL这3个公开数据集和电动汽车动力电池(EV)数据集上的实验结果表明,所提模型的F1值对比次优模型分别提升6.5%、1.8%、0.9%和7.1%。以上结果表明CT-ED适用于不同实际工况下的异常检测,平衡了异常检测的精确率和召回率。

关键词：时间序列异常检测对比学习多头注意力自动编码器

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基于空洞卷积神经网络的药物和副作用关联预测

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智能计算机与应用 2025年第3期15卷 33-38页

作者：徐凯玄萍黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080 汕头大学计算机科学技术系广东汕头515063

越来越多的研究表明识别药物相关的副作用有利于降低药物研发的成本和时间。新近的方法侧重于整合药物和副作用的多源数据,以预测药物的有潜力的候选副作用。然而,多个药物-副作用异构图中的节点的多样属性尚未得到充分利用。本文提出... 详细信息

越来越多的研究表明识别药物相关的副作用有利于降低药物研发的成本和时间。新近的方法侧重于整合药物和副作用的多源数据,以预测药物的有潜力的候选副作用。然而,多个药物-副作用异构图中的节点的多样属性尚未得到充分利用。本文提出了新的药物-副作用关联预测方法,来编码和整合来自多个异构图的多样属性。针对2种药物相似性,分别构建了2个药物-副作用异构图,以整合和表示药物与副作用相关的相似性和关联连接。每个异构图具有其特定的属性,不同属性表示对于预测药物相关的候选副作用的贡献不同,本文建立了表示级注意机制来对其自适应地加以融合。同时进一步建立了基于空洞卷积神经网络的药物-副作用关联预测策略,通过扩大卷积核的感受野来增强卷积层的特征提取能力。本文采用五倍交叉验证的方法进行相关实验,实验结果表明本文的预测模型优于其他几个对比方法。

关键词：药物-副作用关联预测表示层级注意力机制空洞卷积神经网络结点对特征学习

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计算机信息化系统在煤矿安全管理中的应用研究

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煤炭技术 2022年第4期41卷 167-170页

作者：盛建强刘振汪飞深圳信息职业技术学院广东深圳518172 汕头大学工学院计算机科学与技术系广东汕头515063

煤矿开采中有各种影响煤矿安全不利的因素,导致煤矿安全管理效果较差,基于这一问题,将计算机信息化系统应用到煤矿安全管理中。在应用研究之前,对当前煤矿安全管理中存在的问题进行了分析,并设计了煤矿安全管理信息技术建设目标以及原则... 详细信息

煤矿开采中有各种影响煤矿安全不利的因素,导致煤矿安全管理效果较差,基于这一问题,将计算机信息化系统应用到煤矿安全管理中。在应用研究之前,对当前煤矿安全管理中存在的问题进行了分析,并设计了煤矿安全管理信息技术建设目标以及原则,通过建立安全管理信息系统、煤矿层次化安全管理体系设计、人员定位功能设计、人员定位功能设计、安全制度与日常工作管理、信息查询管理及报表功能设计六个方面对计算机信息化系统进行了应用,以此完成计算机信息化系统在煤矿安全管理中的应用研究,希望能够推动煤矿企业安全管理工作的现代化和信息化。

关键词：计算机信息化系统煤矿安全管理自然因素集成安全预警反馈

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基于属性补全的药物与疾病关联预测

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智能计算机与应用 2023年第10期13卷 166-170,178页

作者：唐瑞泽玄萍黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080 汕头大学计算机科学技术系广东汕头515063

预测药物-疾病关联关系,有助于降低药物开发的成本和时间开销。先前的方法没有基于异构网络的拓扑信息对缺失属性的疾病节点进行节点属性补全,本文提出了一个新的预测方法来编码和整合多个元路径的语义,学习得到药物和疾病节点的拓扑嵌... 详细信息

预测药物-疾病关联关系,有助于降低药物开发的成本和时间开销。先前的方法没有基于异构网络的拓扑信息对缺失属性的疾病节点进行节点属性补全,本文提出了一个新的预测方法来编码和整合多个元路径的语义,学习得到药物和疾病节点的拓扑嵌入。以节点间的拓扑关系为指导,对有属性的药物节点属性进行加权聚合,来补全没有属性的疾病节点。此外,本文还设计了一个元路径层面注意力机制和一个邻居层面注意力机制,分别融合来自多个元路径的语义信息和节点邻居的信息。采用了五倍交叉验证的方法进行评估,结果表明新的预测模型取得了比其它模型更高的预测性能。

关键词：药物-疾病关联节点属性补全元路径层面注意力机制邻居层面注意力机制

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