检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2022年第7期33卷 2447-2463页

作者：马舒岑史建琦黄滟鸿秦胜潮侯哲国家可信嵌入式软件工程技术研究中心(华东师范大学) 上海200062 华东师范大学软件工程学院上海200062 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 School of Information and Communication Technology Griffith UniversityBrisbane 4111Australia

随着机器学习在安全关键领域的应用愈加广泛,对于机器学习可解释性的要求也愈加提高.可解释性旨在帮助人们理解模型内部的运作原理以及决策依据,增加模型的可信度.然而,对于随机森林等机器学习模型的可解释性相关研究尚处于起步阶段.鉴... 详细信息

随着机器学习在安全关键领域的应用愈加广泛,对于机器学习可解释性的要求也愈加提高.可解释性旨在帮助人们理解模型内部的运作原理以及决策依据,增加模型的可信度.然而,对于随机森林等机器学习模型的可解释性相关研究尚处于起步阶段.鉴于形式化方法严谨规范的特性以及近年来在机器学习领域的广泛应用,提出一种基于形式化和逻辑推理方法的机器学习可解释性方法,用于解释随机森林的预测结果.即将随机森林模型的决策过程编码为一阶逻辑公式,并以最小不满足核为核心,提供了关于特征重要性的局部解释以及反事实样本生成方法.多个公开数据集的实验结果显示,所提出的特征重要性度量方法具有较高的质量,所提出的反事实样本生成算法优于现有的先进算法;此外,从用户友好的角度出发,可根据基于反事实样本分析结果生成用户报告,在实际应用中,能够为用户改善自身情况提供建议.

关键词：机器学习可解释性特征重要性反事实样本形式化方法逻辑推理

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基于多源域对抗迁移学习的可穿戴情绪识别技术

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计算机学报 2024年第2期47卷 266-286页

作者：邹永攀王丹阳王丹郑灿林宋奇峰朱毓正范长河伍楷舜深圳大学计算机与软件学院物联网研究中心广东深圳518060 广东省第二人民医院心理精神科广州510317 香港科技大学(广州)信息枢纽广州511453

情绪影响身心健康及认知功能等,因而在人们的生活中扮演着重要角色.自动情绪识别有助于预警心理疾病和探索行为机制,具有巨大的研究与应用价值.在过去十余年中,研究者们提出了各种情绪识别方法,但均存在不同方面的不足:基于脑电图(Elect... 详细信息

情绪影响身心健康及认知功能等,因而在人们的生活中扮演着重要角色.自动情绪识别有助于预警心理疾病和探索行为机制,具有巨大的研究与应用价值.在过去十余年中,研究者们提出了各种情绪识别方法,但均存在不同方面的不足:基于脑电图(Electroencephalography,EEG)信号的方法需采用专业、昂贵且不易操作的脑电仪;基于视觉和语音的方法存在隐私泄露的风险;基于手机使用模式分析的方法其可靠性和准确性有待提高等.本文利用生理信号如呼吸音、心跳音及脉搏等与情绪的潜在关联性,创新性地提出基于低成本、普适易用可穿戴硬件的情绪识别技术,借助多模态数据融合对不同类型数据进行有效利用,既减少了数据冗余又有效提升了系统性能.此外,在保证良好识别准确率的前提下,为提升情绪识别模型对不同用户的泛化性、最大化降低新用户的使用成本,本文提出了基于多源域对抗思想的情绪识别模型,借助少量来自新用户的无标签数据实现模型的无监督迁移,再辅之以极少量有标签数据微调分类器参数可进一步提升情绪识别准确率.为验证所提情绪识别方法的有效性,本文设计并实现了一套融合麦克风与光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器以测量人体心跳音、呼吸音及脉搏等生理指征的可穿戴系统.基于此系统,本文在不同设置下开展了大量实验并对不同影响因素进行了评估.实验结果表明:对于四类基本情绪,本文所提方法单被试识别准确率可达95.0%,跨被试识别准确率为62.5%,比基准方法提升了5.3%.结合有监督小样本参数微调,识别准确率可进一步提高至81.1%,比基准方法提高了12.4%.上述结果验证了本文所提方法的可行性,为泛在情绪识别研究做出了崭新的探索.

关键词：可穿戴设备情绪识别多模态数据迁移学习域迁移生成对抗学习

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基于深度强化学习的空天地一体化网络信息物理系统垂直切换策略

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通信学报 2024年第8期45卷 180-191页

作者：武艳潘广川姚明旿杨清海梁中明西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室陕西西安710071 深圳大学计算机与软件学院物联网研究中心广东深圳518060

针对空天地一体化网络信息物理系统模型复杂、很难获得网络拓扑先验知识和模型化假设的特点,研究其基于深度强化学习的垂直切换策略。首先,综合考虑系统稳定性、切换开销和网络使用成本约束,将垂直切换策略问题建模为约束马尔可夫决策过... 详细信息

针对空天地一体化网络信息物理系统模型复杂、很难获得网络拓扑先验知识和模型化假设的特点,研究其基于深度强化学习的垂直切换策略。首先,综合考虑系统稳定性、切换开销和网络使用成本约束,将垂直切换策略问题建模为约束马尔可夫决策过程(CMDP),并给出保证可行解存在的充分条件;其次,提出约束-近端策略优化(CPPO)算法解决该问题,并在基站侧引入分布式强化学习机制加速训练收敛。相较于基准策略,仿真验证了所提垂直切换策略的优越性和有效性。

关键词：空天地一体化网络信息物理系统深度强化学习垂直切换

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RPA:一种内存高效的度量空间recall@R近似最近邻搜索索引

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深圳大学学报（理工版） 2023年第6期40卷 640-648页

作者：江润本陈家颖毛睿深圳大学计算机与软件学院广东省普及型高性能计算机重点实验室广东省国产高性能数据计算系统工程技术研究中心深圳市服务计算与应用重点实验室广东深圳518060

现有的度量空间的近似最近邻搜索(approximate nearest neighbor search, ANNS)方法通常依赖于预选择的支撑点构成的序列,序列中的支撑点按照到数据元素的距离升序排列.然而,大多数现有的度量空间ANNS方法由于索引结构复杂、支撑点过多... 详细信息

现有的度量空间的近似最近邻搜索(approximate nearest neighbor search, ANNS)方法通常依赖于预选择的支撑点构成的序列,序列中的支撑点按照到数据元素的距离升序排列.然而,大多数现有的度量空间ANNS方法由于索引结构复杂、支撑点过多或者未能充分利用距离信息导致搜索时内存开销巨大.为此,提出精简排列阵(reduced permutation array, RPA)的度量空间recall@R近似最近邻搜索方法.对于全体数据元素,RPA预先选择k个支撑点,对每个数据元素仅存储离该数据元素最近的l个(l<计算数据元素到查询对象的距离.同时,维护一个有界最小堆,以保存R个候选结果数据元素.RPA具有结构简单、内存效率高和可扩展性强等特点.实验结果表明,在相同召回率的情况下,与排列索引(permutation-based index, P-index)相比,RPA平均具有高达3倍的内存压缩比.研究结果可在内存资源有限的单机环境下提供一种有效的针对海量数据的ANNS方法.

关键词：计算机科学与技术近似最近邻搜索度量空间索引结构支撑点选择支撑点序列内存高效

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基于乳腺X线摄影的肿块检测综述

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自动化学报 2021年第4期47卷 747-764页

作者：王俊茜徐勇孙利雷蒲祖辉哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院生物计算研究中心深圳518055 鹏城实验室深圳518000 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025 深圳市第二人民医院(深圳大学第一附属医院) 深圳518035

早期筛查和及时治疗是控制乳腺癌死亡率最为有效的方法.乳腺X线摄影检查作为医学界公认的最有效的早期乳腺癌筛检工具,可以很好地反映出乳腺存在的异常情况.在临床应用中,乳腺癌的X线摄影直接征象为钙化和肿块,对乳腺X线摄影中钙化点的... 详细信息

早期筛查和及时治疗是控制乳腺癌死亡率最为有效的方法.乳腺X线摄影检查作为医学界公认的最有效的早期乳腺癌筛检工具,可以很好地反映出乳腺存在的异常情况.在临床应用中,乳腺癌的X线摄影直接征象为钙化和肿块,对乳腺X线摄影中钙化点的检测技术已经相当的成熟,但对肿块区域的检测和分类依旧是一项具有挑战性的任务.因此,本文对近几年提出的基于全乳腺X线摄影的肿块检测方法进行简要综述,分别从基于传统的乳腺肿块检测与分割方法和基于深度学习的乳腺肿块检测方法进行介绍,并讨论了乳腺X线摄影中肿块检测未来研究的发展趋势.

关键词：乳腺X线摄影乳腺肿块检测计算机辅助检测和诊断深度学习

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一种新的二维光正交码的设计与性能分析

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光电工程 2010年第5期37卷 70-73页

作者：陈志文吉建华庄松林上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 深圳大学新技术研究中心广东深圳518060

针对二维光码分多址(OCDMA)系统地址码,本文在单重合序列(OCS)的基础上,构造了一种新的二维光正交码EQC/OCS。该地址码是以扩展二次同余码(EQC)为时间扩频伪随机序列,以OCS或截短OCS为波长跳频伪随机序列进行构造的。与EQC/PC相比,EQC/... 详细信息

针对二维光码分多址(OCDMA)系统地址码,本文在单重合序列(OCS)的基础上,构造了一种新的二维光正交码EQC/OCS。该地址码是以扩展二次同余码(EQC)为时间扩频伪随机序列,以OCS或截短OCS为波长跳频伪随机序列进行构造的。与EQC/PC相比,EQC/OCS的波长数可以是任意整数,不局限于素数。EQC/OCS不仅构造灵活,而且充分利用了系统的有效波长资源。当二维OCDMA系统的有效波长数不是素数时,在相同码长和码重的情况下,EQC/OCS增加了二维OCDMA系统的码字容量,从而增加了接入用户数。另一方面,与EQC/PC相比,EQC/OCS的码字的自相关和互相关限保持不变。

关键词：光码分多址扩展二次同余码单重合序列码字容量

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区块链跨链技术分析

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物联网学报 2020年第2期4卷 35-48页

作者：郭朝郭帅印张胜利宋令阳王晖深圳大学区块链研究中心广东深圳518060 北京大学电子工程与计算机科学学院北京100871

随着区块链技术的发展,区块链项目也越来越多。由于区块链的封闭性,导致不同区块链形成一个个价值"孤岛",不同区块链之间的信息交互与价值转移问题亟待解决。跨链技术解决了不同链间资产与数据等跨链操作问题,在过去几年里已... 详细信息

随着区块链技术的发展,区块链项目也越来越多。由于区块链的封闭性,导致不同区块链形成一个个价值"孤岛",不同区块链之间的信息交互与价值转移问题亟待解决。跨链技术解决了不同链间资产与数据等跨链操作问题,在过去几年里已经有许多尝试和发展,跨链的主要模式包括哈希锁定、公证人机制、侧链与中继技术等。介绍了目前主要跨链技术的基本原理,总结分析了各个跨链技术的优势与劣势。

关键词：区块链跨链哈希锁定公证人侧链中继

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基于视觉注意机制与区域结构相似度的图像融合质量评价

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计算机应用 2011年第11期31卷 3022-3026页

作者：任仙怡刘秀坚胡涛张基宏深圳市可视媒体处理与传输重点实验室广东深圳518029 深圳信息职业技术学院信息技术研究所广东深圳518029 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

针对目前图像融合质量客观评价与主观评价结果一致性不高的问题,结合人类视觉注意机制和区域计算方法对EFQI指标进行改进,提出了一种基于视觉注意机制(VAM)与区域结构相似度的图像融合质量评价指标。该指标充分考虑了人类视觉感兴趣区... 详细信息

针对目前图像融合质量客观评价与主观评价结果一致性不高的问题,结合人类视觉注意机制和区域计算方法对EFQI指标进行改进,提出了一种基于视觉注意机制(VAM)与区域结构相似度的图像融合质量评价指标。该指标充分考虑了人类视觉感兴趣区域和人眼对区域信息敏感的特性,使用方差显著图与视觉显著图相结合的加权方法对图像中的显著区域赋予更大的权值,并采用更符合人类视觉特性的区域计算方法求取融合结果图像和源图像在各区域上的结构相似度以评价融合质量。用该指标评价10种不同融合算法的融合结果图像并与主观评价结果进行相关性分析,分析结果表明该方法相比传统的评价指标能更有效地反映融合图像质量,与主观评价结果一致性更高。

关键词：图像融合质量评价主观评价客观评价视觉注意机制区域结构相似度

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基于多尺度分段的长时间序列预测方法

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深圳大学学报（理工版） 2024年第2期41卷 232-240页

作者：何胜林龙琛郑静王爽文振焜吴惠思倪东何小荣吴雪清深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心广东深圳518028 深圳市荔康科技有限公司广东深圳518052 深圳大学总医院妇产科广东深圳518071

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将... 详细信息

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高.

关键词：计算机神经网络时间序列预测 Transformer模型多尺度分段深度学习电力预测

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基于局部二进制描述符的高效动作识别方法

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小型微型计算机系统 2016年第6期37卷 1289-1292页

作者：冯铭陈军武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心计算机学院武汉430072 武汉大学深圳研究院广东深圳518000

目前主流的动作识别算法已经获得很高的准确率,但由于运算复杂度高、运算时间长和内存占用量大等问题,使得其实时性较差,很难用于实时应用.提出了一种基于局部二进制描述符和HIK核函数的能够快速计算且准确率较高的动作识别算法:首先使... 详细信息

目前主流的动作识别算法已经获得很高的准确率,但由于运算复杂度高、运算时间长和内存占用量大等问题,使得其实时性较差,很难用于实时应用.提出了一种基于局部二进制描述符和HIK核函数的能够快速计算且准确率较高的动作识别算法:首先使用BRISK特征点检测算法检测两帧图像差上的特征点,然后使用低字节的FREAK描述符和局部三元模式LTP对检测到的特征点进行描述,解决了特征点和描述符检测时间长和计算复杂度高的问题;其次使用HIK聚类算法对描述符进行聚类并进行Bo W表示,提高了构建codebook的效率,最后使用HIK作为LIBSVM的核函数进行训练和预测.实验结果表明,采用的算法不仅能大幅提高运算效率,同时还保持了较高的准确率,能够满足实时应用的需求.

关键词：动作识别局部二进制描述符 FREAK HIK Bo W LIBSVM

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