检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2021年第11期41卷 3127-3131页

作者：刘晓龙王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

域自适应的目的是利用有标记(源)域中的信息来提高未标记(目标)域模型的分类性能,且这种方法已经取得了不错的成果。然而在具有开放性的现实场景下,目标域通常包含源域中未观察到的未知类样本,这被称为开放集域自适应问题。传统的域自... 详细信息

域自适应的目的是利用有标记(源)域中的信息来提高未标记(目标)域模型的分类性能,且这种方法已经取得了不错的成果。然而在具有开放性的现实场景下,目标域通常包含源域中未观察到的未知类样本,这被称为开放集域自适应问题。传统的域自适应算法对这样具有挑战性的场景设定无能为力,因此提出了渐进式分离的开放集模糊域自适应算法。首先,基于引进隶属度的开放集模糊域自适应算法,探索了逐步分离目标域中已知类和未知类样本的方法;然后,仅将从目标域中分离出的已知类与源域对齐,从而减小两个域之间的分布差异,进行模糊域自适应。所提算法很好地解决了由于未知类和已知类之间的不匹配而导致的负迁移所带来的影响。在Office数据集上的6组域自适应转化实验结果表明,与传统的域自适应算法比较,所提算法在图像分类中的精度有显著的提升,验证了该算法可以逐步增强域自适应分类模型的准确性和鲁棒性。

关键词：机器学习开放集模糊域自适应渐进式分离迁移学习

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耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型

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智能系统学报 2023年第5期18卷 1070-1078页

作者：孙俊谢振平王洪波江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 拓尔思天行网安信息技术有限责任公司北京100089

针对现有网络流量异常检测模型缺乏可解释性的问题,本研究提出了耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型。首先,引入演化采样学习抽取代表特征样本,依此实现了强可解释性的样本编码过程;其次,构建了可解释的演化采样样本... 详细信息

针对现有网络流量异常检测模型缺乏可解释性的问题,本研究提出了耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型。首先,引入演化采样学习抽取代表特征样本,依此实现了强可解释性的样本编码过程;其次,构建了可解释的演化采样样本编码过程和不可解释的深度神经网络解码过程的耦合学习模型;最后,使用样本编码结果和重构误差进行异常检测。在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上与现有方法的实验比较结果表明,该方法可显著提升模型可解释性和模型规模效率,并能取得与现有最优方法同等水平的检测性能。此外,上述新的学习策略,也可为可解释机器学习方法研究提供一种极具特色的技术方案参考。

关键词：机器学习无监督学习流量异常检测深度神经网络可解释性演化采样深度编码自编码器

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基于BERT模型的无监督候选词生成及排序算法

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第2期58卷 286-297页

作者：张俊陈秀宏江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江南大学人工智能与计算机学院无锡214122

词汇简化的目的是在保持句子原始语义的前提下用更易于理解的简单词替代复杂词,同时使语句保持流畅.传统方法依赖人工标记的数据集或者只关注复杂词本身而未能有效地关注复杂词的上下文,导致生成的候选词不符合上下文语境.为了解决上述... 详细信息

词汇简化的目的是在保持句子原始语义的前提下用更易于理解的简单词替代复杂词,同时使语句保持流畅.传统方法依赖人工标记的数据集或者只关注复杂词本身而未能有效地关注复杂词的上下文,导致生成的候选词不符合上下文语境.为了解决上述两个问题,提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型的无监督候选词生成及排序算法Pretrained-LS,还同时考虑了复杂词和上下文.在候选词生成阶段,Pretrained-LS利用BERT模型生成候选词;在候选词排序阶段,除了常见的词频和BERT预测顺序排序特征,Pretrained-LS提出BERT词嵌入表示语义相似度、基于Roberta(A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)向量的上下文相似度以及常见词复杂分数字典三个排序特征.实验中,在候选词生成阶段,Pretrained-LS采用广泛使用的精确率P、召回率R以及两者的调和平均值F作为评价标准,在候选词排序阶段同样采用精确率P以及准确率A作为评价标准.在三个英语基准数据集上的实验结果表明,与目前表现最好的词汇简化算法相比,在候选词生成阶段,Pretrained-LS的评测指标F值提升5.70%;在候选词排序阶段,准确率A提升7.21%.

关键词：词汇简化预训练模型候选词生成候选词排序

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可逆逻辑门网络的表示与级联

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电子学报 2010年第10期38卷 2370-2376页

作者：管致锦秦小麟陶涛施南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京大学新技术软件国家重点实验室江苏南京210093 南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016 南通大学江苏省专用集成电路设计重点实验室江苏南通226019

可逆计算是一个新兴的研究领域,可逆逻辑门网络的级联是可逆计算的重要内容.本文提出了一种可逆逻辑网络表示方法,给出了相应的可逆网络模型.为了构造可逆逻辑网络,给出了一种可逆逻辑门单元库的构造方法.证明了同一垂直线上两个不相交... 详细信息

可逆计算是一个新兴的研究领域,可逆逻辑门网络的级联是可逆计算的重要内容.本文提出了一种可逆逻辑网络表示方法,给出了相应的可逆网络模型.为了构造可逆逻辑网络,给出了一种可逆逻辑门单元库的构造方法.证明了同一垂直线上两个不相交可逆逻辑门单元的输出值与此二逻辑门单元分布到相同平行线的两条相邻垂直线上的输出值之间的关系;给出了分布在相同平行线上奇数和偶数个相邻的相同可逆逻辑门单元输出结果的性质.提出了一种可逆网络输出向量的表示方法和基于可逆门编码的可逆网络级联方法,以此生成给定范围内的可逆网络.通过变进制数的方法快速找到可逆网络输出向量所对应的序号,降低了搜索次数,减小了搜索空间,为进一步综合大规模可逆网络,提高可逆网络级联效率提供了支持.Benchmark例题验证表明,该方法构造的可逆网络控制门数更少,代价更小.

关键词：可逆计算可逆逻辑综合可逆逻辑门可逆网络可逆门级联

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基于马尔可夫链的书画时序感量化方法

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计算机应用 2021年第1期41卷 295-299页

作者：律睿慜梅莉琳邢红姹孟磊昃跃峰江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122 江南大学设计学院江苏无锡214122

书法欣赏被广泛认为需要进行时序还原,而绘画的时序还原长期被忽略,并且笔触的细节特征被认为能增强时序的感知。为了量化时序感以及探究笔触细节特征对时序感的影响,提出了一种基于马尔可夫链熵率的书画作品时序感量化方法。首先,将个... 详细信息

书法欣赏被广泛认为需要进行时序还原,而绘画的时序还原长期被忽略,并且笔触的细节特征被认为能增强时序的感知。为了量化时序感以及探究笔触细节特征对时序感的影响,提出了一种基于马尔可夫链熵率的书画作品时序感量化方法。首先,将个体在书画作品上标记点的感知时序建模为马尔可夫链;然后,计算马尔可夫模型的熵率得到感知时序的不确定性;最后,采用负熵来衡量感知时序的有序性,并将其归一化得到量化指标——时序感。通过对多个书画作品的时序感实测,验证了此方法的可行性,并基于该度量研究了图形变换对书画作品时序感知的影响。实验结果显示,原始图像在旋转或镜像变换后的时序感的一致性保持在较高水平,但正确率有显著变化。这意味着,笔触特征并非形成时序感受的首要因素,观者自身的笔顺经验在其中更加重要,而该推论还需进一步验证。

关键词：时序书画审美马尔可夫链熵率

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一种微下击暴流的实时仿真及可视化方法

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计算机科学与应用 2018年第10期8卷 1602-1612页

作者：张军陈凯雯江南大学数字媒体学院江苏无锡江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡

微下击暴流是严重影响航空器飞行安全的特殊气象条件之一,对起飞和降落阶段的飞行造成很大威胁。本文提出一种微下击暴流风场的快速仿真算法和可视化技术,可为飞行模拟软件提供遭遇微下击暴流时的飞行状况及视觉仿真功能,有效提高飞行... 详细信息

微下击暴流是严重影响航空器飞行安全的特殊气象条件之一,对起飞和降落阶段的飞行造成很大威胁。本文提出一种微下击暴流风场的快速仿真算法和可视化技术,可为飞行模拟软件提供遭遇微下击暴流时的飞行状况及视觉仿真功能,有效提高飞行员对微下击暴流气象条件的感性认知和应对能力。该方法基于圆切线模型对微下击暴流风场进行快速仿真计算,并采用粒子系统叠加拖尾多边形而达到风场可视化效果。实际测试表明,该方法简便易行,可在主流游戏引擎上实现微下击暴流的实时仿真和渲染功能。

关键词：微下击暴流飞行模拟实时仿真粒子系统可视化

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领域本体驱动的招投标网页解析方法

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计算机应用 2020年第6期40卷 1574-1579页

作者：马冬雪宋设谢振平刘渊江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122 浪潮卓数大数据产业发展有限公司江苏无锡214125

针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题,提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先,分析了招投标网页文本的结构特征;其次,构建了招投标本体的轻量级领域知识模型;最后,给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算... 详细信息

针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题,提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先,分析了招投标网页文本的结构特征;其次,构建了招投标本体的轻量级领域知识模型;最后,给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算法,实现招投标网页的自动化解析。实验结果表明,新方法通过自适应的解析,准确率、召回率分别可达到95.33%、88.29%,与正则表达式方法相比,分别提高了3.98个百分点和3.81个百分点。所提方法可实现自适应地对招投标网页中语义信息的结构化解析抽取,能够较好地满足实用性能要求。

关键词：招投标领域本体网页解析元解析模型知识图谱

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大学图书馆用户多需求深度挖掘设计研究

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图书馆 2019年第6期 66-73页

作者：徐永顺刘渊周宇刘棠江南大学设计学院江苏无锡214122 南京航空航天大学金城学院南京210000 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 武汉商学院武汉430056

针对大学图书馆用户最深层次的情感需求提出挖掘方法,通过在江南大学图书馆升级中的应用验证效果:深入分析相关文献与案例,找出研究切入点;以深度访谈与代表性用户观点挖掘为主,萃取典型用户兴趣标签;依据Censydiam需求模型编制用户兴... 详细信息

针对大学图书馆用户最深层次的情感需求提出挖掘方法,通过在江南大学图书馆升级中的应用验证效果:深入分析相关文献与案例,找出研究切入点;以深度访谈与代表性用户观点挖掘为主,萃取典型用户兴趣标签;依据Censydiam需求模型编制用户兴趣——需求动机对应表,得到用户情感洞察;应用情感洞察于江南大学图书馆现场互动设计、场馆布局建构及线上平台优化;总结与归纳研究过程,使用经验与注意事项。

关键词：大学图书馆情感需求 Censydiam模型需求挖掘

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深度神经网络的仿生矩阵约简与量化方法

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计算机应用 2020年第10期40卷 2817-2821页

作者：朱倩倩刘渊李甫江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122 无锡量子云数字新媒体科技有限公司江苏无锡214122

基于生物学原理的深度神经网络(DNN)的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻... 详细信息

基于生物学原理的深度神经网络(DNN)的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻碍。针对这一问题,对生物学进化选择原理进行研究,并提出一种基于"进化"+"随机"+"选择"的全新神经网络算法。该方法在保持现有神经网络模型的基本框架的前提下,能极大简化现有模型的大小。首先对权值参数进行聚类,然后在参数的聚类质心值的基础上添加随机微扰进行参数重构,最后通过对重构模型进行图像分类和目标检测来实现准确度测试以及模型稳定性分析。在ImageNet数据集和COCO数据集上的实验结果表明,提出的模型重构方法在对图像分类和目标检测的测试准确度提升1%~3%的情况下,仍可将Darknet19、ResNet18、ResNet50以及YOLOv3等四种重构模型的体量压缩到原来的1/4~1/3,并还有进一步简化的可能。

关键词：模型压缩深度神经网络参数重构目标检测网络动力学仿生模型

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DDoS攻击防御技术发展综述

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网络与信息安全学报 2017年第10期3卷 16-24页

作者：陈飞毕小红王晶晶刘渊江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是当前互联网面临的主要威胁之一,如何对DDoS攻击进行快速准确的检测以及有效的防御一直是网络信息安全领域的研究热点。从早期的集中式防御技术,到以云计算、SDN为基础的综合型防御体系,针对DDoS攻击各个时期... 详细信息

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是当前互联网面临的主要威胁之一,如何对DDoS攻击进行快速准确的检测以及有效的防御一直是网络信息安全领域的研究热点。从早期的集中式防御技术,到以云计算、SDN为基础的综合型防御体系,针对DDoS攻击各个时期的相关防御技术进行了总结。结合DDoS攻击的特性,系统地分析了各类防御机制在不同应用场景中的优点和潜在问题,为下一代网络安全体系构建提供新的思路和参考。

关键词： DDoS攻击防御云计算 SDN 分布式网络

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