检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2021年第2期38卷 414-420页

作者：张璐璐赵书良田真真陈润资河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北师范大学数学科学学院石家庄050024

多尺度分类挖掘多局限于空间数据,且对一般数据尺度特性进行分类的研究较少。针对上述问题,进行普适的多尺度分类方法研究,以扩大多尺度适用范围。从空间数据估计角度出发,结合层次理论和尺度特性,基于概率密度估计离散化方法,针对数据... 详细信息

多尺度分类挖掘多局限于空间数据,且对一般数据尺度特性进行分类的研究较少。针对上述问题,进行普适的多尺度分类方法研究,以扩大多尺度适用范围。从空间数据估计角度出发,结合层次理论和尺度特性,基于概率密度估计离散化方法,针对数据的多尺度特性进行分类挖掘。以非局部均值和三次卷积插值为理论基础,利用Q统计和不一致度量进行操作,提出多尺度分类尺度上推算法和多尺度分类尺度下推算法。采用UCI数据集和H省人口真实数据集进行实验,并与CFW、MSCSUA和MSCSDA等算法进行对比,结果表明,该算法可行有效。与其他算法相比,尺度上推算法正确率平均提高4.5%,F-score提高4.8%,NMI提高12.3%,尺度下推算法各个相应指标分别平均提高5.3%,6.6%和11.8%。

关键词：多尺度不一致度量尺度转换多尺度分类挖掘 Q统计

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基于多视图表示学习的语义感知异质图注意力网络

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计算机科学 2025年第6期 167-178页

作者：王静红吴芝冰王熙照李昊康河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心深圳大学计算机与软件学院河北工程技术学院人工智能与大数据学院

近年来，图神经网络因能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入，同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义，是一个关键且具有挑战性的问题。现有研究主要基于元路径... 详细信息

近年来，图神经网络因能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入，同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义，是一个关键且具有挑战性的问题。现有研究主要基于元路径来设计模型，但这种方法至少存在两方面的局限性：1)合适元路径的选择通常需要专家知识或额外的标注信息；2)该方法限制了模型按预定义的模式学习，从而难以充分捕获网络的复杂性。针对这些问题，提出了一种多视图和语义感知的异质图注意力网络(Multi-view and Semantic-aware Heterogeneous Graph Attention Network, MS-HGANN)。该网络无需人工设计元路径，即可融合节点和关系中的丰富语义信息。MS-HGANN主要包括3个部分：特征映射、二阶特定视图自我图融合和语义感知。特征映射将特征映射到统一的节点特征空间；二阶特定视图自我图融合设计了特定关系的编码器和节点注意力学习节点在局部结构上的表示；语义感知设计了两种相互协调的注意力机制来评估节点和关系的重要性，从而得到最终的节点表示。在3个公开数据集上进行实验，结果表明，所提模型在节点分类和聚类任务上达到了先进水平。

关键词：图神经网络异质图图表示学习异质图嵌入异质网络

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一种具有连续跳数值的三维DV-Hop改进算法

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电子学报 2020年第11期48卷 2122-2130页

作者：程杰董云玲陈嘉兴刘志华河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心河北石家庄050024 石家庄科技工程职业学院河北石家庄050800

设计精确的定位算法是无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的研究热点.针对DV-Hop(Distance Vector-Hop)定位算法中节点间距离估计误差较大导致定位不精确的问题,提出了一种具有连续跳数值的三维DV-Hop改进算法.探究了邻居... 详细信息

设计精确的定位算法是无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的研究热点.针对DV-Hop(Distance Vector-Hop)定位算法中节点间距离估计误差较大导致定位不精确的问题,提出了一种具有连续跳数值的三维DV-Hop改进算法.探究了邻居节点间的距离与相应节点位置和通信半径构成的相交球体体积之间的关系,提出了连续跳数值的定义,并通过参数修正给出了其计算方法.通过仿真实验探究了网络环境对参数的影响并确定了参数的取值,使用连续跳数值代替DV-Hop算法中的跳数来降低节点间距离估计误差.仿真实验表明,该算法在不增加算法复杂度以及额外硬件的情况下有效地降低了定位误差.

关键词：无线传感器网络 DV-Hop定位相交球体连续跳数值参数修正

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基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法

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郑州大学学报（理学版） 2020年第2期52卷 64-70页

作者：解滨董新玉梁皓伟河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州303000

K-means算法以硬聚类划分思想被广泛应用于入侵检测系统,这种严格的边界划分方法在对许多新衍生类入侵数据检测时,易出现检测率低、误检率高的情况。同时,当处理复杂网络访问数据时,采用固定的k值不够灵活,也影响检测的准确性。结合三... 详细信息

K-means算法以硬聚类划分思想被广泛应用于入侵检测系统,这种严格的边界划分方法在对许多新衍生类入侵数据检测时,易出现检测率低、误检率高的情况。同时,当处理复杂网络访问数据时,采用固定的k值不够灵活,也影响检测的准确性。结合三支决策思想,对传统K-means算法进行了改进,提出了基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法。该算法通过动态阈值调整,可以优化聚类的数量,在一定程度上消除了固定k值对入侵检测效果的影响。将离群的不确定性网络数据进行分离和延迟判断,通过二次聚类重新划分后再做决策。在KDD Cup99数据集上实验结果表明,当攻击类型逐渐增多、攻击行为更加复杂时,改进后的K-means算法在检测率和误检率上显著优于传统K-means算法。

关键词：入侵检测 K-means算法三支聚类 KDD Cup99

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基于结构学习和自监督图注意力的网络表示学习

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 29-42页

作者：王静红郑瑞策米据生李昊康河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北师范大学数学科学学院河北工程技术学院人工智能与大数据学院

网络表示学习是网络分析任务的基础，对于挖掘和分析真实网络数据具有重大意义。最近，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）及其后续变体，在网络表示学习中表现出了卓越的性能。但是基于注意力的方法存在以下局限性：（1）... 详细信息

网络表示学习是网络分析任务的基础，对于挖掘和分析真实网络数据具有重大意义。最近，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）及其后续变体，在网络表示学习中表现出了卓越的性能。但是基于注意力的方法存在以下局限性：（1）只考虑节点的一阶邻居信息，忽略了高阶邻居节点。（2）模型缺乏可解释性。（3）没有考虑到图中噪声边问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于结构学习和自监督图注意力的网络嵌入模型（Structural Learning-based Self-supervised Graph Attention Network,SL-SGAT），融合节点特征与结构信息，降低噪声边干扰，提升模型可解释性。SL-SGAT主要包含三部分：图结构学习、自监督注意力机制和特征聚合。图结构学习构建全局图结构网络。自监督注意力机制设置一个自监督关系预测任务，加入噪声边损失。特征聚合利用注意力系数进行加权聚合，得到最终的节点嵌入表示。本文所提模型在Cora、Citeseer和Pubmed三个数据集上进行节点分类实验，准确率分别为84.4%、74.4%、81.5%，与表现优异的GAT及后续变体模型相比，分别提高1.4%、2.9%、3.2%；在节点聚类实验中，聚类精度分别提高3.3%、3.4%、1.2%。可见，我们提出的算法可以得到更好的嵌入结果。

关键词：网络表示学习图注意力网络自监督学习图结构学习节点分类

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基于网络核心体的复杂网络控制分析

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动力学与控制学报 2021年第5期19卷 65-69页

作者：王媛媛袁正中赵琛闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学数据科学与统计福建省高校重点实验室漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000 河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024

针对无向网络实际控制问题,提出了一种有效设置控制输入矩阵,从而完成网络控制的方法.该方法表明,在一定条件下,对网络控制核心体实施控制即可控制整个网络.实例检验了理论分析的结果,表明该理论的正确性和可行性.该项研究揭示了无向网... 详细信息

针对无向网络实际控制问题,提出了一种有效设置控制输入矩阵,从而完成网络控制的方法.该方法表明,在一定条件下,对网络控制核心体实施控制即可控制整个网络.实例检验了理论分析的结果,表明该理论的正确性和可行性.该项研究揭示了无向网络中重要结构对整个网络的支配作用,为控制大型复杂网络提供了一个有效的方法.

关键词：无向网络网络叶子网络可控性

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基于重引力搜索和深度学习的图像表情识别研究

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光学技术 2020年第5期46卷 626-633页

作者：杨芳郭宏刚河北公安警察职业学院警务科研处河北石家庄050091 河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心河北石家庄050024

传统表情识别技术采用单一类型的特征表示方法,由于每个特征类型对不同数据集的表示效果存在差异,导致传统技术对不同数据集的表情识别效果也存在较大的差异。设计一种多类型混合特征的选择方案,用以提高不同数据集的表情识别准确率。... 详细信息

传统表情识别技术采用单一类型的特征表示方法,由于每个特征类型对不同数据集的表示效果存在差异,导致传统技术对不同数据集的表情识别效果也存在较大的差异。设计一种多类型混合特征的选择方案,用以提高不同数据集的表情识别准确率。将面部不同区域、不同类型的特征集作为基础特征集,利用重引力搜索算法从基础特征集中选择优化的特征子集。将优化的特征子集输入深度信念网络进行训练和半监督学习,采用训练的网络模型对表情进行识别。实验结果表明,在不同数据集条件下,采用该方法均能够保持较高的识别准确率。

关键词：深度学习深度神经网络重引力搜索算法表情识别特征选择表达式目录树

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基于耦合度量的多尺度聚类挖掘方法

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数据采集与处理 2020年第3期35卷 549-562页

作者：田真真赵书良李文斌张璐璐陈润资河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北地质大学信息工程学院石家庄050031 河北师范大学数学科学学院石家庄050024

为了能够更好地对非独立同分布的多尺度分类型数据集进行研究,基于无监督耦合度量相似性方法,提出针对非独立同分布的分类属性型数据集的多尺度聚类挖掘算法。首先,对基准尺度数据集进行基于耦合度量的基准尺度聚类;其次,提出基于单链... 详细信息

为了能够更好地对非独立同分布的多尺度分类型数据集进行研究,基于无监督耦合度量相似性方法,提出针对非独立同分布的分类属性型数据集的多尺度聚类挖掘算法。首先,对基准尺度数据集进行基于耦合度量的基准尺度聚类;其次,提出基于单链的尺度上推和基于Lanczos核的尺度下推尺度转换算法;最后,利用公用数据集以及H省真实数据集进行实验验证。将耦合度量相似性(Couple metric similarity,CMS)、逆发生频率(Inverse occurrence frequency,IOF)、汉明距离(Hamming distance,HM)等方法与谱聚类结合作为对比算法,结果表明,尺度上推算法与对比算法相比,NMI值平均提高13.1%,MSE值平均减小0.827,F-score值平均提高12.8%;尺度下推算法NMI值平均提高19.2%,MSE值平均减小0.028,F-score值平均提高15.5%。实验结果表明,所提出的算法具有有效性和可行性。

关键词：多尺度聚类分类数据尺度转换度量学习

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基于统计特征的Quality Phrase挖掘方法

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数据采集与处理 2020年第3期35卷 458-473页

作者：杨欢欢赵书良李文斌武永亮田国强河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北地质大学信息工程学院石家庄050031 河北师范大学数学科学学院石家庄050024

Quality Phrase挖掘是从文本语料库中提取有意义短语的过程,是文档摘要、信息检索等任务的基础。然而现有的无监督短语挖掘方法存在候选短语质量不高、Quality Phrase的特征权重平均分配的问题。本文提出基于统计特征的Quality Phrase... 详细信息

Quality Phrase挖掘是从文本语料库中提取有意义短语的过程,是文档摘要、信息检索等任务的基础。然而现有的无监督短语挖掘方法存在候选短语质量不高、Quality Phrase的特征权重平均分配的问题。本文提出基于统计特征的Quality Phrase挖掘方法,将频繁N-Gram挖掘、多词短语组合性约束及单词短语拼写检查相结合,保证了候选短语的质量;引入公共知识库对候选短语添加类别标签,实现了Quality Phrase特征权重的分配,并考虑特征之间相互影响设置惩罚因子调整权重比例;按照候选短语的特征加权函数得分排序,提取Quality Phrase。实验结果表明,基于统计特征的Quality Phrase挖掘方法明显提高了短语挖掘的精度,与最优的无监督短语挖掘方法相比,精确率、召回率及F1-Score分别提升了5.97%,1.77%和4.02%。

关键词：文本挖掘 Quality Phrase 统计特征候选短语特征加权

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基于模糊评价矩阵的新高考选科推荐系统

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计算机科学与应用 2020年第2期10卷 361-370页

作者：王静红陈洋洋韩德林刘娟高振华卢志舟河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄伊利诺伊大学香槟分校伊利诺伊州乌尔班纳河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄河北省教育考试院河北石家庄

伴随着新高考改革的进展,考生如何选择最适合自身的科目迫在眉睫。本文针对以考生个性化选择为推荐重点,将模糊综合评价法运用于高考选科推荐中,运用协同过滤算法加快高考选科推荐系统的运行,利用会话式交互决策根据职业愿景与大学专业... 详细信息

伴随着新高考改革的进展,考生如何选择最适合自身的科目迫在眉睫。本文针对以考生个性化选择为推荐重点,将模糊综合评价法运用于高考选科推荐中,运用协同过滤算法加快高考选科推荐系统的运行,利用会话式交互决策根据职业愿景与大学专业推荐选科。本文设计了一个完整的系统,在系统中将上述的方法运用其中,从而达到比单一成绩因素选科更好的效果。最后,通过在某中学的调查实验,构造模糊矩阵,确定出前5个影响选科的因素,即成绩、兴趣、职业倾向、家庭意愿、学生特质的影响权重,进行选科推荐,达到显著的效果,从而更好的满足考生的多方面需求。

关键词：模糊综合评价法协同过滤高考选科

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