检索结果-内蒙古大学图书馆

应用数学学报 2023年第5期46卷 769-790页

作者：李国军卢甜甜陈会云陈东杰王亢浙江警察学院公共基础部杭州310053 浙江警察学院计算机与信息安全技术系杭州310053

本文讨论了多种类型时滞系统的迭代学习控制问题.针对状态时滞和输入时滞系统分别建立相应的2-D Roesser模型,并通过Roesser模型进行收敛性分析.分析表明,两类系统是否稳定与控制律中引入的伪偏导项无关.伪偏导项虽然不能决定系统是否收... 详细信息

本文讨论了多种类型时滞系统的迭代学习控制问题.针对状态时滞和输入时滞系统分别建立相应的2-D Roesser模型,并通过Roesser模型进行收敛性分析.分析表明,两类系统是否稳定与控制律中引入的伪偏导项无关.伪偏导项虽然不能决定系统是否收敛,但能够影响系统的收敛速度.而且该设计思想不仅对连续时滞系统有效,对于离散时滞系统依然有效.最后的仿真算例验证了算法的有效性.

关键词：迭代学习控制时滞系统 2-D Roesser模型收敛

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犯罪数据可视化研究进展

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第7期35卷 979-989页

作者：丁伟杰梁荣华孙国道柴叶王勋郑滋椀浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江警察学院大数据与网络安全研究院杭州310053 基于大数据架构的公安信息化应用公安部重点实验室杭州310053 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江警察学院计算机与信息安全系杭州310053

犯罪数据分析与挖掘已成为大数据时代犯罪学研究及现代社会治理的基础手段,犯罪数据挖掘在揭示犯罪模式、分析犯罪原因、评估犯罪防控效果等方面具有重要作用.首先,以犯罪模式发现与预测、警力资源配置与优化、案件侦查分析与研判3种业... 详细信息

犯罪数据分析与挖掘已成为大数据时代犯罪学研究及现代社会治理的基础手段,犯罪数据挖掘在揭示犯罪模式、分析犯罪原因、评估犯罪防控效果等方面具有重要作用.首先,以犯罪模式发现与预测、警力资源配置与优化、案件侦查分析与研判3种业务为导向,对犯罪数据可视分析任务进行归纳,系统地梳理了犯罪数据可视化领域的研究与应用现状;其次,针对犯罪时空数据、犯罪文本数据、犯罪网络关系数据等不同类型数据的可视化方式和技术手段,展开了系统性的分析;最后,总结和展望了犯罪数据可视化面临的挑战和发展方向.

关键词：犯罪数据可视化犯罪模式研究进展

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基于图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场的有遮挡人脸识别

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计算机科学 2024年第7期51卷 244-256页

作者：李小薪丁伟杰方怡张远成王琦晖浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江警察学院计算机与信息安全系杭州310053 杭州师范大学钱江学院杭州311121

由遮挡所引发的测试数据和训练数据之间的差异,是人脸识别技术面临的重要挑战。现有的基于深度神经网络的有遮挡人脸识别方法大多需要使用大规模的有遮挡的人脸图像来训练网络模型。然而,现实世界中的任何外界物体都有可能成为遮挡,有... 详细信息

由遮挡所引发的测试数据和训练数据之间的差异,是人脸识别技术面临的重要挑战。现有的基于深度神经网络的有遮挡人脸识别方法大多需要使用大规模的有遮挡的人脸图像来训练网络模型。然而,现实世界中的任何外界物体都有可能成为遮挡,有限的训练集数据很难穷尽所有的可能性,并且使用大规模的有遮挡人脸图像训练网络模型的做法与人类视觉机制是相违背的,人眼对于遮挡区域的感知在本质上与遮挡本身并没有关系,仅依赖于无遮挡的人脸图像。为了模拟人类视觉的遮挡检测机制,将图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场模型结合起来,构建基于小样本数据的遮挡检测模型DIP-rMRF,并提出了一致性零填充方法以有效利用DIP-rMRF的遮挡检测结果进行后续的人脸识别。在Extended Yale B,AR和LFW这3个人脸数据库上,针对VGGFace, LCNN,PCANet, SphereFace, InterpretFR,FROM这6种CNN模型的实验结果表明,DIP-rMRF能够有效地处理遮挡以及由极端光照所引发的“类遮挡”,从而极大提升现有的深度神经网络模型对有遮挡人脸识别的性能。

关键词：有遮挡人脸识别图像深度先验鲁棒马尔可夫随机场一致性零填充结构误差度量

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基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法

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高技术通讯 2024年第9期34卷 935-944页

作者：丁伟杰郑文浩方怡王琦晖李小薪浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江警察学院计算机与信息安全系杭州310053 浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室杭州310023 杭州师范大学钱江学院杭州311121

针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身... 详细信息

针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身的鲁棒性,本文重点研究免疫防御方法。现有的免疫防御方法主要基于鲁棒优化策略来提升DNN的鲁棒性,为DNN构建鲁棒模块的工作较少。本文在DNN中引入了2个新的鲁棒单元:基于特征压缩和精度注入的沙漏状数据处理单元,用以减小对抗性扰动的干扰;分组径向基函数单元,用于增强DNN的非线性和适应类内变化的能力。在优化过程中使用标签平滑、退火策略和权值衰减来进一步提高鲁棒性。在2个数据集(MNIST和CIFAR-10)以及2个流行的DNN模型(LeNet5和VGG16)上的实验表明,将所提出的鲁棒单元集成到DNN中可以大幅提高其对对抗性攻击的免疫能力,同时保持其在干净样本上的识别性能。

关键词：免疫防御精度注入分组径向基函数(RBF) 权重衰减

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基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复

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模式识别与人工智能 2025年第2期38卷 101-115页

作者：徐祺津叶海良曹飞龙梁吉业中国计量大学理学院应用数学系杭州310018 浙江师范大学数学科学学院金华321004 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院)人工智能系太原030006

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增... 详细信息

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增强局部特征和全局特征的交互.在此基础上,提出全局-局部学习式先验,通过一个由小波-傅里叶卷积块构成的先验提取器,同时学习全局先验和局部先验.该先验提取器作用于受损图像和完整图像,分别得到受损先验和监督先验.在修复阶段,受损图像和学习的先验分别输入两个结构相似的修复分支.这两个分支均由小波-傅里叶卷积构成,能同时提取和融合全局特征与局部特征.最后,合并两个分支的输出,生成具有一致语义内容和清晰局部细节的图像.此外,构造高感受野风格损失,从语义层面提升图像风格一致性.实验表明,文中方法在多个数据集上均性能较优.

关键词：图像修复学习式先验小波变换全局-局部特征

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时序数据的因果关系交互式可视分析

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高技术通讯 2024年第6期34卷 578-589页

作者：丁伟杰华东袁莹孙国道尤芷芊梁荣华浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江警察学院计算机与信息安全系杭州310053 浙江省公安厅情报指挥中心杭州310053 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 香港理工大学工程学院中国香港999077 基于大数据架构的公安信息化应用公安部重点实验室杭州310053

针对时序数据中因果关系检测算法效率低、错误率高、可解释性低的问题,本文提出一种新颖的用于时序数据的因果关系检测模型。该模型整合了泛函贪婪等价搜索(F-GES)模型与格兰杰(Granger)因果关系模型,展开因果关系的抽取和推断,并提出... 详细信息

针对时序数据中因果关系检测算法效率低、错误率高、可解释性低的问题,本文提出一种新颖的用于时序数据的因果关系检测模型。该模型整合了泛函贪婪等价搜索(F-GES)模型与格兰杰(Granger)因果关系模型,展开因果关系的抽取和推断,并提出了因果关系可视分析方法,以交互式地分析时序数据中变量间的因果关系。可视分析方法形成了参数视图用于提高因果关系探索效率、因果关系树图用于直观有效地展示变量之间的因果关系、时间视图用于比较原始时序数据、堆叠流图用于帮助用户探索时序数据的层次演变以及平行坐标图用于进行相关性分析。基于真实数据形成的原型系统交互式地验证和总结时序数据中的因果关系,从而更高效地挖掘和理解时序数据中变量之间蕴含的因果规律以帮助决策。

关键词：因果关系时间序列可视分析产业链

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跨社交网络的同一用户识别算法

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电子技术应用 2022年第1期48卷 109-114页

作者：沈佳琪周国民浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江警察学院计算机与信息技术系浙江杭州310053

针对跨社交网络的同一用户识别问题,提出了一种综合用户兴趣、写作风格和档案属性的识别方法。通过在这3种不同的特征维度下分别判定用户关系,然后综合判定结果 ,提高同一用户识别准确性。其中,用户兴趣分为静态兴趣和动态兴趣,静态兴... 详细信息

针对跨社交网络的同一用户识别问题,提出了一种综合用户兴趣、写作风格和档案属性的识别方法。通过在这3种不同的特征维度下分别判定用户关系,然后综合判定结果 ,提高同一用户识别准确性。其中,用户兴趣分为静态兴趣和动态兴趣,静态兴趣采用TextRank算法从用户背景信息中提取,动态兴趣则利用主题模型从用户发表的文本内容中挖掘出随时间变化的兴趣点。对于用户写作风格则通过One-Class SVM算法进行识别,最后利用信息熵赋权法比较用户档案属性相似度。实验结果表明,与传统机器学习算法相比,所提算法精确率、召回率均有所提升。

关键词：跨社交网络用户识别用户兴趣写作风格档案属性

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面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

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通信学报 2021年第6期42卷 195-212页

作者：李尤慧子殷昱煜高洪皓金一王新珩杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 韩国嘉泉大学计算机工程系城南市461701 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 西交利物浦大学电气与电子工程系江苏苏州215123

海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切,以高效安全地共享多方数据且避免隐私泄露为目标,介绍了非聚合式数据共享领域的研究发展。首先,简述安全多方计算及其相关技术,包括同态加密、不经意传输、秘密共享等;其次,分析联邦学习架... 详细信息

海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切,以高效安全地共享多方数据且避免隐私泄露为目标,介绍了非聚合式数据共享领域的研究发展。首先,简述安全多方计算及其相关技术,包括同态加密、不经意传输、秘密共享等;其次,分析联邦学习架构,从源数据节点和通信传输优化方面探讨现有研究;最后,整理对比面向隐私保护的非聚合式数据共享框架,为后续研究方案构建和运行提供支撑。此外,总结提出非聚合式数据共享领域的挑战和潜在的研究方向,如复杂多参与方场景、优化开销平衡、相关安全隐患等。

关键词：隐私保护数据共享联邦学习安全多方计算

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数字图像处理的TiC/钨基复合材料烧蚀形貌重构

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兵器材料科学与工程 2021年第5期44卷 92-96页

作者：杨淑贞王明浙江长征职业技术学院计算机与信息技术系浙江杭州310023 温州大学计算机与人工智能学院浙江温州325035

为提高TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构精度和抗烧蚀性能,提出基于数字图像处理的TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构方法。用氧乙炔烧蚀装置进行烧蚀试验,利用三目立体视觉系统采集烧蚀图像,通过阈值分割法,将图像转换为二维图... 详细信息

为提高TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构精度和抗烧蚀性能,提出基于数字图像处理的TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构方法。用氧乙炔烧蚀装置进行烧蚀试验,利用三目立体视觉系统采集烧蚀图像,通过阈值分割法,将图像转换为二维图像数据。用微分算子法提取二维图像轮廓,用NURBS曲线延拓、拟合二维图像轮廓曲线,通过匹配点的空间坐标曲线拟合图像轮廓特征数据,实现TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构。结果表明:该方法对TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌数据重构精度较高,重构目标点与原始数据点误差较小,对提高TiC颗粒增强钨基复合材料抗烧蚀性能有一定指导。

关键词：数字图像处理 TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构

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机器学习分布式网络传输异常数据智能检测方法

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中国测试 2021年第3期47卷 104-109页

作者：杨雅彬刘晴武志成袁芬天津工业大学天津300387 杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 浙江长征职业技术学院计算机与信息技术系浙江杭州310023

对于链路状态数据库的网络传输异常数据检测存在检测数据不完整、较为敏感、检测效率差的问题,提出基于机器学习的分布式网络传输异常数据智能检测方法,通过K最近邻分簇算法对分布式网络节点实施分簇,利用贝叶斯分类算法检测簇头是否出... 详细信息

对于链路状态数据库的网络传输异常数据检测存在检测数据不完整、较为敏感、检测效率差的问题,提出基于机器学习的分布式网络传输异常数据智能检测方法,通过K最近邻分簇算法对分布式网络节点实施分簇,利用贝叶斯分类算法检测簇头是否出现异常;确定异常簇后,选取小波阈值降噪方法对异常簇内数据进行降噪处理,在此基础上,采用遗传算法检测降噪处理后异常簇内的异常数据,通过群体内最佳个体与最差个体的适应度函数值的差值同既定阈值的比较结果得到最终异常数据。经实验证明,所提方法检测异常数据的平均时间为8.48 s,检测结果与实际结果相似性较高,且检测性能较为稳定,说明该方法具有较高的异常数据检测性能。

关键词：机器学习分布式网络异常数据智能检测贝叶斯分类遗传算法

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