检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2022年第4期48卷 1091-1104页

作者：陈晓云陈媛福州大学数学与计算机科学学院福州350116

处理高维复杂数据的聚类问题,通常需先降维后聚类,但常用的降维方法未考虑数据的同类聚集性和样本间相关关系,难以保证降维方法与聚类算法相匹配,从而导致聚类信息损失.非线性无监督降维方法极限学习机自编码器(Extreme learning machin... 详细信息

处理高维复杂数据的聚类问题,通常需先降维后聚类,但常用的降维方法未考虑数据的同类聚集性和样本间相关关系,难以保证降维方法与聚类算法相匹配,从而导致聚类信息损失.非线性无监督降维方法极限学习机自编码器(Extreme learning machine,ELM-AE)因其学习速度快、泛化性能好,近年来被广泛应用于降维及去噪.为使高维数据投影至低维空间后仍能保持原有子空间结构,提出基于子空间结构保持的多层极限学习机自编码器降维方法(Multilayer extreme learning machine autoencoder based on subspace structure preserving,ML-SELM-AE).该方法在保持聚类样本多子空间结构的同时,利用多层极限学习机自编码器捕获样本集的深层特征.实验结果表明,该方法在UCI数据、脑电数据和基因表达谱数据上可以有效提高聚类准确率且取得较高的学习效率.

关键词：多层极限学习机自编码器子空间学习降维

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便携式隐私安全数字微流控生物芯片

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计算机应用与软件 2024年第11期41卷 268-272,340页

作者：柳煌达董晨刘灵清连思璜福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108

为了提高数字微流控生物芯片(Digital Microfluidic Biochip,DMFB)的便携性,促进其发展及应用,提出可移动DMFB模型。该模型将微控制器通过无线模块与云服务器传输生化协议,并实时获得响应结果。考虑芯片与云服务器访问的安全隐患,采用... 详细信息

为了提高数字微流控生物芯片(Digital Microfluidic Biochip,DMFB)的便携性,促进其发展及应用,提出可移动DMFB模型。该模型将微控制器通过无线模块与云服务器传输生化协议,并实时获得响应结果。考虑芯片与云服务器访问的安全隐患,采用对称加密算法SM4和SM2构造的数字签名算法保证数据传输及云服务器访问安全。设计数据在传输中的处理细节和用户使用操作过程对其身份验证的各个流程。实验结果表明,该模型在时间和空间上具有可行性。

关键词： DMFB 无线通信 SM4 SM2

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标准模型下基于格的变色龙签名方案

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 3002-3009页

作者：张彦华陈岩刘西蒙尹毅峰胡予濮郑州轻工业大学计算机科学与技术学院郑州450001 福州大学数学与计算机科学学院福州350108 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

作为一种比较理想的指定验证者签名,变色龙签名(CS)通过在签名算法中嵌入变色龙哈希函数(CHF)对消息进行散列,更简便地解决了签名的2次传递问题。在获得不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性、签名者可拒绝性以及不可抵赖... 详细信息

作为一种比较理想的指定验证者签名,变色龙签名(CS)通过在签名算法中嵌入变色龙哈希函数(CHF)对消息进行散列,更简便地解决了签名的2次传递问题。在获得不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性、签名者可拒绝性以及不可抵赖性等特性。针对基于大整数分解或离散对数等传统数论难题的CS无法抵御量子计算机攻击,以及随机预言机模型下可证明安全的数字签名方案在实际具体实现中未必安全的问题,该文给出了标准模型下基于格的变色龙签名;进一步地,针对签名者可拒绝性的获得需要耗费其较大的本地存储的问题,给出了标准模型下基于格的无需本地存储的变色龙签名,新方案彻底消除了签名者对本地签名库的依赖,使得签名者能够在不存储原始消息与签名的条件下辅助仲裁者拒绝任意敌手伪造的变色龙签名。特别地,基于格上经典的小整数解问题和差错学习问题,两个方案在标准模型下是可证明安全的。

关键词：变色龙签名格不可传递性标准模型无需本地存储

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数据缺失的扩展置信规则库推理方法

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计算机研究与发展 2022年第3期59卷 661-673页

作者：刘永裕巩晓婷方炜杰傅仰耿福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学决策科学研究所福州350116

数据驱动的扩展置信规则库专家系统能够处理含有定量数据或定性知识的不确定性问题.该方法已被广泛地研究和应用,但仍缺乏在不完整数据问题上的研究.鉴于此,针对不完整数据集上的问题,提出一种新的扩展置信规则库专家系统推理方法.首先... 详细信息

数据驱动的扩展置信规则库专家系统能够处理含有定量数据或定性知识的不确定性问题.该方法已被广泛地研究和应用,但仍缺乏在不完整数据问题上的研究.鉴于此,针对不完整数据集上的问题,提出一种新的扩展置信规则库专家系统推理方法.首先提出基于析取范式的扩展规则结构,并通过实验讨论了在新的规则结构下,置信规则前提属性参考值个数对推理方法的影响;然后提出通过不完整数据生成具有不完整置信规则,并构成析取范式置信规则库的方法,同时引入衰减因子修正不完整规则权重,使不完整规则可以更合理地参与信息融合过程;最后,选取若干个公共数据集对所提方法进行验证.与其他方法的实验对比显示,新方法在完整数据集上有良好表现的同时,对具有不同缺失程度和缺失模式的数据集表现出更好更稳定的推理效果.

关键词：置信规则库证据推理数据驱动数据缺失不完整数据集

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格上基于身份的变色龙签名方案

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 757-764页

作者：张彦华陈岩刘西蒙尹毅峰胡予濮郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001 福州大学数学与计算机科学学院福州350108 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

变色龙签名(CS)是一种比较理想的指定验证者签名,其采用变色龙哈希函数来实现签名的不可传递性,使得任意第三方不信任指定验证者所披露的内容,且避免了不可否认签名必须在线交互验证的缺陷。在满足不可传递性的同时,变色龙签名还要求满... 详细信息

变色龙签名(CS)是一种比较理想的指定验证者签名,其采用变色龙哈希函数来实现签名的不可传递性,使得任意第三方不信任指定验证者所披露的内容,且避免了不可否认签名必须在线交互验证的缺陷。在满足不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性以及签名者可拒绝性和不可抵赖性等。针对基于大整数分解或离散对数等数论难题的变色龙签名无法抵御量子计算机攻击,以及用户对公钥数字证书依赖的问题,该文给出了格上基于身份的变色龙签名(IBCS),新方案避免了已有方案存在的签名者无法拒绝指定验证者伪造的签名的安全性漏洞,并将最终签名的传输开销由平方级降为线性级;进一步地,针对变色龙签名在仲裁阶段不可传递性失效的问题,给出了格上抗消息暴露的基于身份的变色龙签名,新方案使得签名者能够在不暴露消息内容的条件下拒绝任意敌手伪造的变色龙签名。特别地,基于格上经典的小整数解问题,两个方案在随机预言机模型下是可证明安全的。

关键词：变色龙签名格基于身份的密码不可传递性抗消息暴露

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基于多模态表示学习的知识库补全

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模式识别与人工智能 2021年第1期34卷 33-43页

作者：汪璟玢苏华赖晓连福州大学数学与计算机科学学院福州350108

目前大多数知识图谱表示学习只考虑实体和关系之间的结构知识,性能受存储知识的限制,造成知识库补全能力不稳定,而融入外部信息的知识表示方法大多只针对某一特定的外部模态信息建模,适用范围有限.因此,文中提出带有注意力模块的卷积神... 详细信息

目前大多数知识图谱表示学习只考虑实体和关系之间的结构知识,性能受存储知识的限制,造成知识库补全能力不稳定,而融入外部信息的知识表示方法大多只针对某一特定的外部模态信息建模,适用范围有限.因此,文中提出带有注意力模块的卷积神经网络模型.首先,考虑文本和图像两种外部模态信息,提出三种融合外部模态信息和实体的方案,获得实体的多模态表示.再通过结合通道注意力模块和空间注意力模块,增强卷积的表现力,提高知识表示的质量,提升模型的补全能力.在多个公开的多模态数据集上进行链路预测和三元组分类实验,结果表明文中模型性能较优.

关键词：知识图谱链路预测多模态表示学习

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基于注意力机制的多尺度空洞卷积神经网络模型

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模式识别与人工智能 2021年第6期34卷 497-508页

作者：汪璟玢赖晓连雷晶张璟璇福州大学数学与计算机科学学院福州350108

现有的时间知识图谱表示方法不能较好地捕获四元组内的复杂关系,而基于神经网络的模型大都无法建模随时间变化的知识,不能捕获丰富的特征信息,实体和关系间的交互性也较差.因此,文中提出基于注意力机制的多尺度空洞卷积神经网络模型.首... 详细信息

现有的时间知识图谱表示方法不能较好地捕获四元组内的复杂关系,而基于神经网络的模型大都无法建模随时间变化的知识,不能捕获丰富的特征信息,实体和关系间的交互性也较差.因此,文中提出基于注意力机制的多尺度空洞卷积神经网络模型.首先利用长短期记忆网络获得时间感知的关系表示.再利用多尺度空洞卷积神经网络提高四元组的交互性.最后,使用多尺度注意力机制捕获关键特征,提高模型的补全能力.在多个公开时间数据集上的链路预测实验表明,文中模型性能较优.

关键词：时间知识图谱链路预测多尺度空洞卷积注意力机制

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基于背景抑制颜色分布新模型的合成式目标跟踪算法

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自动化学报 2021年第3期47卷 630-640页

作者：陈昭炯叶东毅林德威福州大学数学与计算机科学学院福州350108

传统的基于直方图分布的目标颜色模型,由于跟踪过程的实时性要求其区间划分不宜过细,因此易导致同一区间有差异的颜色难以区分;此外,还存在易受背景干扰的问题.本文提出一种新的背景抑制目标颜色分布模型,并在此基础上设计了一个合成式... 详细信息

传统的基于直方图分布的目标颜色模型,由于跟踪过程的实时性要求其区间划分不宜过细,因此易导致同一区间有差异的颜色难以区分;此外,还存在易受背景干扰的问题.本文提出一种新的背景抑制目标颜色分布模型,并在此基础上设计了一个合成式的目标跟踪算法.新的颜色分布模型将一阶及二阶统计信息纳入模型,并设计了基于人类视觉特性的权重计算方式,能有效区分同一区间内的差异色且抑制背景颜色在模型中的比重;算法基于该颜色模型构建目标的产生式模型,并引入结合方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征的相关滤波器对目标形状进行判别式建模,同时将两个模型相互融合;针对融合参数不易设计的难点,分析并建立了一套定性原则,用于判定模型各自的可信度并指导模型更新;最终利用粒子群算法的搜索机制对候选目标的位置、尺度进行搜索,其中适应值函数设计为两个跟踪器的融合结果.实验结果表明,本文算法在绝大多数情况下准确率较对比算法更优且能满足实时性要求.

关键词：颜色模型背景抑制相关滤波器模型融合粒子群优化

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基于信息熵的超网络重要节点识别方法

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复杂系统与复杂性科学 2025年第1期22卷 18-25页

作者：涂贵宇潘文林张天军云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650504 云南民族大学软件工程研究所昆明650504

针对超网络中重要节点识别方法分辨率不足、识别结果不够具体和全面的问题,结合节点度、超度、邻接度和邻接超度利用信息熵公式提出识别超网络重要节点的复合信息熵。该方法设置了可动态调整的影响系数,通过分析节点度、邻接度、节点超... 详细信息

针对超网络中重要节点识别方法分辨率不足、识别结果不够具体和全面的问题,结合节点度、超度、邻接度和邻接超度利用信息熵公式提出识别超网络重要节点的复合信息熵。该方法设置了可动态调整的影响系数,通过分析节点度、邻接度、节点超度和邻接超度的影响程度,得到每个节点的复合信息熵。其优势在于考虑了节点和邻接节点的影响,且只利用节点的局部属性,致其复杂度较低。仿真实验部分在科研合作超网络和昆明普线公交线路超网络中进行验证。实验结果表明,该方法能有效识别超网络中的重要节点。

关键词：超图超网络度超度熵重要节点

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Fusion-Riesz框架的稳定性

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数学的实践与认识 2025年

作者：王亚玲朱玉灿杨洪军满洲里俄语职业学院福州大学数学与计算机科学学院湖北汽车工业学院

文章利用算子理论的研究方法,将fusion-Riesz框架与线性算子联系起来,通过分析线性算子的性质来研究fusion框架的稳定性,得到的结果改进了王靖华等的结果.最后,对fusion-Riesz框架的稳定性进行研究.

关键词： fusion框架 fusion-Riesz框架稳定性

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