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高校计算机专业创新式实践教学改革探索——以湖南工学院计算机专业毕业设计为例

中国科教创新导刊 2010年第16期 202-202,204页

作者：曾利军湖南工学院计算机科学系

近年来中国高等教育发展迅速,办学规模与办学层次都有了很大提高。然而伴随高校招生规模的扩大和升学率的急剧提高,每个教师指导的学生人数大大增加,由此导致了某些学校＂放羊＂及教学质量下降,培养出来的学生缺乏科研创新能力和动手操... 详细信息

近年来中国高等教育发展迅速,办学规模与办学层次都有了很大提高。然而伴随高校招生规模的扩大和升学率的急剧提高,每个教师指导的学生人数大大增加,由此导致了某些学校＂放羊＂及教学质量下降,培养出来的学生缺乏科研创新能力和动手操作能力。在这种情况下,如何提高教学质量和增强大学生的科研创新水平,成为摆在我们面前的重大课题。我们认为,解决这一问题的根本出路在于改变旧的教学型教学模式,构建新的创新型教学体系,只有从改革教学模式与教学体系出发,建立起一种指导和激励学生从事研究和实践的机制,才能培养出具有较强科研能力的高素质人才。因此,我们从毕业设计的改革开始,树立实践第一,创新第一的新模式。

关键词：创新实践教学改革毕业设计

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利用Hofmeister效应一步法制备离子导电耐低温强韧PVA水凝胶

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材料导报 2025年第9期39卷 213-219页

作者：陈继伟朱慧雯王海镔桑建权李艳花熊芬罗建新湖南工学院材料科学与工程学院湖南衡阳421002 湖南工学院计算机科学与工程学院湖南衡阳421002

由于水凝胶的含水量较高,其力学性能和耐低温性能普遍较低。通常多采用降低水含量提高水凝胶力学性能和耐低温性能,但这不利于水凝胶的应用。本工作采用一步浸泡法利用聚乙烯醇(PVA)水凝胶的Hofmeister效应诱导PVA高分子链自组装形成均... 详细信息

由于水凝胶的含水量较高,其力学性能和耐低温性能普遍较低。通常多采用降低水含量提高水凝胶力学性能和耐低温性能,但这不利于水凝胶的应用。本工作采用一步浸泡法利用聚乙烯醇(PVA)水凝胶的Hofmeister效应诱导PVA高分子链自组装形成均匀的疏水缠结交联网络和氢键交联网络结构,结合Hofmeister效应中引入的无机盐离子与水分子的水合作用,赋予PVA水凝胶良好的机械柔韧性和耐低温性能,构建了一种具有较高机械柔韧性(断裂强度和断裂伸长率分别为25.02 MPa和935%)和耐低温性能(凝固点为-47.6℃)的PVA水凝胶。此外,盐离子的引入还可以同时为水凝胶的离子导电提供自由移动离子。这种综合性能优异的水凝胶可以应用于具有较宽工作温度和力学性能要求的柔性离子导电领域。

关键词：聚乙烯醇水凝胶物理交联网络力学性能耐低温性能

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基于路径签名的时间序列领域自适应方法

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软件学报 2025年第2期36卷 570-589页

作者：蔡瑞初颜嘉文陈道鑫李梓健郝志峰广东工业大学计算机学院广东广州510006 汕头大学工学院广东汕头515063

近年来深度学习因其在各个场景下的优异性能而受到越来越多研究者的重视,但是这些方法通常依赖独立同分布假设.领域自适应则是为了缓解分布偏移带来的影响而提出的问题,它利用带标签的源域数据和不带标签的目标域数据能够训练得到在目... 详细信息

近年来深度学习因其在各个场景下的优异性能而受到越来越多研究者的重视,但是这些方法通常依赖独立同分布假设.领域自适应则是为了缓解分布偏移带来的影响而提出的问题,它利用带标签的源域数据和不带标签的目标域数据能够训练得到在目标域数据上性能较好的模型.现有的领域自适应方法大多针对静态数据,而时间序列数据的方法需要捕捉变量之间的依赖关系.现有的方法虽然采用针对时间序列数据的特征提取器,例如递归神经网络,以学习变量间的依赖关系,但是往往将冗余的信息也一同提取.这些冗余信息容易和语义信息耦合,进而影响模型的预测性能.基于上述问题,提出一种基于路径签名的时间序列领域自适应方法(path-signaturebased time-series domain adaptation,PSDA).该方法一方面利用路径签名变换来捕捉变量间的稀疏依赖关系,排除冗余相关关系的同时保留语义相关关系,从而有利于提取时序数据中具有判别力的特征;另一方面通过约束源域和目标域之间的依赖关系一致性来保留领域之间不变的依赖关系,排除领域变化的依赖关系,从而有利于提取时序数据中具有泛化性的特征.基于以上方法,进一步提出一个距离度量标准和泛化性边界理论,并且在多个时间序列领域自适应标准数据集上获得了最好的实验效果.

关键词：迁移学习时间序列领域自适应路径签名

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公开可验证的模型遗忘方案

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计算机学报 2025年第2期48卷 477-496页

作者：翁嘉思辜燕云刘家男李明翁健暨南大学网络空间安全学院东莞理工学院计算机科学与技术学院

全球数字化进程的加速伴随着数据主体信息失控现象日益显著。国内外数据安全相关法律相继出台,其中遗忘权(the Right to Be Forgotten)强调了数据主体拥有从数据使用方撤回其数据的权利。模型遗忘(Machine Unlearning)是机器学习领域践... 详细信息

全球数字化进程的加速伴随着数据主体信息失控现象日益显著。国内外数据安全相关法律相继出台,其中遗忘权(the Right to Be Forgotten)强调了数据主体拥有从数据使用方撤回其数据的权利。模型遗忘(Machine Unlearning)是机器学习领域践行遗忘权的技术,允许模型拥有方(即数据使用方)从已训练的模型中遗忘原本训练数据的指定数据,以满足数据拥有方撤回其数据的需求。现有针对模型遗忘效果的验证方法通常假设存在一个从未使用过被遗忘数据的基准模型,并通过测量遗忘后模型和基准模型的参数分布或输出分布是否足够相似来完成验证。然而,在恶意攻击场景下,模型拥有方容易伪造遗忘后模型的参数和输出分布,且模型参数通常难以归因于特定的训练数据,导致验证方难以有效验证目标模型是否遗忘其数据。本文提出了一种新的公开可验证模型遗忘方案,该方案在数据拥有方和模型拥有方之间执行,并在模型拥有方出现恶意行为时,数据拥有方能够生成任意第三方可验证的不可否认凭证。具体地,数据拥有方先利用动态通用累加器来认证被授权使用的数据或删除不被授权使用的数据;随后,模型拥有方在公开可验证隐蔽模型下证明模型训练使用了被累加数据或没有使用不被累加数据;最后,数据拥有方验证证明的有效性,若发现模型拥有方使用了未授权数据,则其生成公开可验证的凭证来追责模型拥有方的不合法行为。实验评估了不同数据量下证明和验证的计算开销,同时评估了不同数据点删除对模型预测结果的影响。

关键词：机器学习数据安全遗忘权模型遗忘可验证性

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结合细粒度特征与注意力机制的行人检测

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计算机应用与软件 2025年第4期42卷 166-173,207页

作者：肖顺亮强赞霞李丹阳刘卫光中原工学院计算机学院河南郑州451191

由于行人易被遮挡、尺度差异大等原因,导致行人漏检率高。针对这种情况,对基于Anchor-free思想的行人检测算法进行改进。针对卷积神经网络提取特征时对目标尺度变化敏感的问题,提出细粒度特征融合策略,获取丰富的行人特征信息。采用空... 详细信息

由于行人易被遮挡、尺度差异大等原因,导致行人漏检率高。针对这种情况,对基于Anchor-free思想的行人检测算法进行改进。针对卷积神经网络提取特征时对目标尺度变化敏感的问题,提出细粒度特征融合策略,获取丰富的行人特征信息。采用空间域注意力机制对特征图不同区域进行权重学习,提高模型的表达能力。利用多尺度检测方法,使模型自适应检测不同尺度的行人,增强模型检测时的鲁棒性。实验结果表明,改进算法在Cityperson数据集的Reasonable、Bare、Partial和Heavy子集上分别取得11.33%、6.81%、11.52%和50.09%的MR-2,性能优于其他行人检测算法。

关键词：行人检测无锚框特征融合多尺度注意力机制

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可变形卷积网络的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用

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计算机应用 2025年第1期45卷 261-274页

作者：王璐刘东刘卫光中原工学院计算机学院郑州450007 中原工学院软件学院郑州450007

近年来,可变形卷积网络(DCN)广泛运用于图像识别和分类等领域,然而对该模型的可解释性研究较为有限,它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题,提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先,引入可变形卷积对VGG16、ResNe... 详细信息

近年来,可变形卷积网络(DCN)广泛运用于图像识别和分类等领域,然而对该模型的可解释性研究较为有限,它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题,提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先,引入可变形卷积对VGG16、ResNet50和DenseNet121(Dense Convolutional Network121)分类模型进行改进;其次,采用反卷积和类激活映射(CAM)等可视化手段来对比可变形卷积和标准卷积在特征提取能力上的差异,且通过消融实验结果表明可变形卷积在神经网络的较低层且不连续使用时效果更佳;再次,提出显著性移除(SR)并对CAM的性能和激活特征重要性进行统一评价,同时通过设置不同的移除阈值等多个角度,提高评价的客观性;最后,基于评价结果更高的FullGrad(Full Gradient-weighted)解释模型识别的判断依据。实验结果显示,在Archive_80数据集上,所提出的D_v2-DenseNet121的准确率达到97.03%,相较于DenseNet121分类模型提高了2.82个百分点。可见,可变形卷积的引入赋予了神经网络模型不变性特征提取能力,并提高了分类模型的准确率。

关键词：可变形卷积网络可解释性蝴蝶物种识别类激活映射显著性移除

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基于深度编码与知识增强的句子匹配方法

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计算机工程与应用 2025年第8期61卷 126-134页

作者：姜克鑫赵亚慧崔荣一陈科广东外语外贸大学南国商学院计算机学院广州510545 延边大学工学院吉林延吉133002 南京审计大学计算机学院南京210000

自然语言句子匹配是比较两个句子并识别它们之间关系的任务。针对现有模型泛化能力弱和缺少外部知识等问题,提出了一种基于深度编码与知识增强的句子匹配方法。从两个部分引入知识,即从Wiktionary提取文本的单词定义以及从知识图谱提取... 详细信息

自然语言句子匹配是比较两个句子并识别它们之间关系的任务。针对现有模型泛化能力弱和缺少外部知识等问题,提出了一种基于深度编码与知识增强的句子匹配方法。从两个部分引入知识,即从Wiktionary提取文本的单词定义以及从知识图谱提取文本三元组信息作为外部知识;为了提取深层次语义信息,分别对文本和知识进行编码,在文本编码模块首先在编码单个句子的过程中,参照了另一个句子的信息,同时将三元组的信息加入其中;采用启发式的融合算法,将文本信息和知识进行融合,使用门控机制过滤引入知识产生的噪声;在交互过程中,使用双向注意力机制获取深层语义信息,并使用前馈神经网络输出。在SNLI、SciTail、SICK、Quora数据集上的准确率分别为91.0%、92.8%、87.6%、91.3%,准确率较多个模型均有所提升,验证了模型的有效性。

关键词：自然语言句子匹配注意力机制知识增强启发式融合

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基于事后筛选经验回放的机器人深度强化学习跟踪控制

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 834-839页

作者：易佳豪王福杰胡锦涛李醒罗俊轩东莞理工学院计算机学院广东东莞523000

针对机械臂轨迹跟踪问题,提出了一种结合事后筛选经验回放(selective hindsight experience replay,SHER)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)控制方法。此算法将SHER与深度确定性策略(deep deterministic policy gradient,DDPG)结合进行机械臂的轨迹跟踪控制。SHER算法将智能体探索的经验进行随机抽取,然后筛选有用经验修改奖励函数,通过提高对正确动作的奖励评分加强对智能体正确动作的正反馈强度从而提高智能体探索效率。为了验证方法的有效性,通过欧拉-拉格朗日建模二自由度机械臂并在具有干扰的复杂环境下进行仿真实验对比。实验结果表明,所提算法在机械臂轨迹跟踪任务中收敛速度以及收敛稳定性与对比算法相比最优,并且训练出来的模型与对比算法相比在轨迹跟踪任务中表现最好,验证了算法的有效性。

关键词：事后筛选经验回放深度确定性策略深度强化学习轨迹跟踪机械臂经验池优化

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优势多粒度业务流程粒服务构建方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：孙少填谭伟区妙华郑嘉滨东莞理工学院计算机科学与技术学院

面对用户日益多样化的需求，传统的细粒度服务及其组合服务已经不能满足市场的需求，而对多粒度服务的构建却少有研究。为此，从复杂任务制造流程粒服务化角度出发，提出一种包含细粒度和粗粒度服务的多粒度业务流程粒服务模型。进而，... 详细信息

面对用户日益多样化的需求，传统的细粒度服务及其组合服务已经不能满足市场的需求，而对多粒度服务的构建却少有研究。为此，从复杂任务制造流程粒服务化角度出发，提出一种包含细粒度和粗粒度服务的多粒度业务流程粒服务模型。进而，从细粒度服务评价、流程控制关系、部门关系、用户需求四个方面考虑，提出一种优势多粒度业务流程粒服务构建方法，包括细粒度服务评价与择优、初始粒服务片段构建、基于业务部门和用户需求的优势流程粒服务构建三个过程。在粒服务调度实验中，该方法构建的优势粒服务调用次数占比大于80%，而传统方法构建的粒服务占比则不到20%；在多粒度服务组合中，物流距离较大时，选择粗粒度服务占比高的组合方案，能获得更好的适应值，且物流距离越大，粗粒服务的利用率越高。

关键词：云制造业务流程多粒度服务服务评价字符串模型

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生成经济的运行机理与发展策略

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甘肃社会科学 2025年第1期 196-206页

作者：杨青峰青海理工学院计算机与信息科学学院西宁810000

ChatGPT、Sora和Midjourney等生成式AI大模型的出现,催生出全新的经济形态——生成经济。生成经济即以算力、算法、数据等产业为基础,以大模型平台为依托和生产工具,以本质为数字创新的人机协同内容生成为主要生产方式,以深层生态化网... 详细信息

ChatGPT、Sora和Midjourney等生成式AI大模型的出现,催生出全新的经济形态——生成经济。生成经济即以算力、算法、数据等产业为基础,以大模型平台为依托和生产工具,以本质为数字创新的人机协同内容生成为主要生产方式,以深层生态化网络为组织形式,以立体化多元商业模式创新实现价值分配、流通和变现的高级数字经济形态。以复杂经济学和数字创新理论为分析工具,深度解析基础产业、大模型平台、深层生态网络、I-AIGC、虚实融合市场、个人与行业应用场景等生成经济构成元素的内在构造和相互关系,指出生成经济通过提供更加平等和低成本的创新机会、放大网络效应并创新用户体验、促进知识创新和增值、促进价值共创和价值按需分配、挖掘和利用场景价值潜力等途径创造价值,最后分析生成经济面临的挑战并提出了针对性的发展策略。

关键词：生成式人工智能生成经济复杂经济学深层生态网络价值创造途径

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