检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2020年第6期33卷 479-487页

作者：邓立明魏晶晶吴运兵余小燕廖祥文福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 数字福建金融大数据研究所福州350116 福建江夏学院电子信息科学学院福州350108

现有的视角级情感分析方法难以解决单词在不同语境下“一词多义”问题,因此性能受限.针对上述问题,文中提出基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析方法.首先,利用动态注意力机制,结合双向长短时记忆网络的文本表示和知识图谱中... 详细信息

现有的视角级情感分析方法难以解决单词在不同语境下“一词多义”问题,因此性能受限.针对上述问题,文中提出基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析方法.首先,利用动态注意力机制,结合双向长短时记忆网络的文本表示和知识图谱中的同义词信息,获得知识感知状态向量.再联合位置信息构造记忆内容,并输入多层门限循环单元,计算视角词情感特征,进行视角级文本情感分类.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法分类效果较优.

关键词：视角级情感分析知识图谱注意力机制深度学习

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面向网络攻击建模的分布式过程挖掘与图分割方法

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小型微型计算机系统 2020年第8期41卷 1732-1740页

作者：刘贞宇陈羽中郭昆张毓东福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模,发现网络攻击的特点与规律,以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模,本文提出了一种攻击图生成方法,基于网络攻击行为与工作流的相似性,利用启发式过程挖掘算法... 详细信息

网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模,发现网络攻击的特点与规律,以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模,本文提出了一种攻击图生成方法,基于网络攻击行为与工作流的相似性,利用启发式过程挖掘算法对网络攻击行为建模,生成网络攻击图;针对网络攻击图过于复杂的问题,提出了一种攻击图分割方法,通过分离攻击分支步骤分割网络攻击图,在保留网络攻击图的基本结构的同时,将复杂网络攻击图划分为多个网络攻击子图,提高了网络攻击图的可读性;针对海量安全日志数据的网络攻击建模问题,提出了分布式攻击图生成算法以及攻击图分割方法,提高了网络攻击模型的挖掘效率.实验表明,相较于对比方法,本文提出的方法能够更完备地挖掘入侵者的攻击步骤.

关键词：分布式攻击建模过程挖掘攻击图图分割

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视觉类深度神经网络的自动标注

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计算机应用 2020年第6期40卷 1593-1600页

作者：李鸣郭晨皓陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题,提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先,划分视觉类神经网络的领域类别,根据词频等信息计算关键词及其对应的权值;其次,建立关键词提取... 详细信息

针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题,提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先,划分视觉类神经网络的领域类别,根据词频等信息计算关键词及其对应的权值;其次,建立关键词提取器从论文摘要中提取出关键词;最后,将提取得到的关键词和已知权值进行相似度计算,从而得到模型的应用领域。从三大国际计算机视觉领域会议,即国际计算机视觉大会(ICCV)、IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)发表的论文中选取实验数据进行实验。实验结果表明,所提方法能够提供宏平均值为0.89的高精度分类结果,验证了该方法的有效性。

关键词：计算机视觉深度神经网络文本分类关键词提取自动标注模型应用领域

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基于改进PSO与规则约简的模糊系统优化算法

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计算机与数字工程 2021年第8期49卷 1525-1530页

作者：蔡际杰陈德旺黄允浒黄玮福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福州350108 福州理工学院计算与信息科学学院福州350506

模糊系统是一种具有强可解释性和高鲁棒性的智能方法,但目前仍存在精度不高、产生的模糊规则太多等缺陷。针对目前存在的问题,论文通过改进粒子群优化算法优化模糊系统高斯型隶属度函数的参数,以及计算规则支持度约简模糊规则,提出了CP... 详细信息

模糊系统是一种具有强可解释性和高鲁棒性的智能方法,但目前仍存在精度不高、产生的模糊规则太多等缺陷。针对目前存在的问题,论文通过改进粒子群优化算法优化模糊系统高斯型隶属度函数的参数,以及计算规则支持度约简模糊规则,提出了CPSFS和SPSFS两种模糊系统优化算法。在两个不同领域的经典数据集上的研究结果表明:1)CPSFS算法在训练集和测试集上的预测精度明显优于传统的BP神经网络、RBF神经网络、线性回归等算法;2)CPSFS算法与SPSFS算法减少了大量模糊规则,保证了模型的可解释性;3)CPSFS算法在约简模糊规则后预测精度依然表现最优,符合新时代下回归问题对于AI技术的要求。

关键词：模糊系统可解释性鲁棒性粒子群优化算法高斯型隶属度函数

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新工科背景下算法与数据结构实践教学改革探索

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计算机教育 2021年第7期 73-76页

作者：刘莞玲吴英杰傅仰耿王一蕾孙岚福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福州大学网络信息安全与计算机技术国家实验教学示范中心福建福州350116

针对新工科背景下计算机专业人才培养面临的新挑战,提出融合“问题驱动、线上线下、课赛结合、过程评价”四位一体的实验教学新模式,阐述如何将该模式运用于算法与数据结构实践教学的全过程,最后通过教学效果说明新教学模式的有效性。

关键词：新工科实践教学问题驱动课赛结合线上线下过程评价

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面向社区问答匹配的混合神经网络模型

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小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1833-1838页

作者：张衍坤陈羽中刘漳辉福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

问答匹配是社区问答的一项重要且具有挑战性的任务.本文提出了一种面向社区问答匹配的混合神经网络模型.针对问答对序列,提出了融合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型,学习问答对的语义信息及问答对序列的上下... 详细信息

问答匹配是社区问答的一项重要且具有挑战性的任务.本文提出了一种面向社区问答匹配的混合神经网络模型.针对问答对序列,提出了融合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型,学习问答对的语义信息及问答对序列的上下文相关性信息;针对用户的历史回答,提出基于多维度注意力机制的用户-问题建模方法,学习用户与问题之间的相关性信息.在SemEval-2015CQA数据集上的实验结果表明,与现有的社区问答匹配算法相比,本文算法能够有效提高社区问答匹配精度.

关键词：社区问答问答匹配多维度注意力机制用户建模

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新工科背景下软件工程实践教学体系构建

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计算机教育 2021年第7期 87-91页

作者：傅明建周静平汪璟玢福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福州大学网络信息安全与计算机技术国家实验教学示范中心福建福州350116

为了更好地提升软件工程专业人才培养质量,提高学生解决实际工程问题的能力,在探讨基于项目驱动的实验教学模式的基础上,提出基于项目驱动的软件工程实践教学模式,阐述该体系下的软件工程实践教学实施过程与具体方法,结合工程教育认证... 详细信息

为了更好地提升软件工程专业人才培养质量,提高学生解决实际工程问题的能力,在探讨基于项目驱动的实验教学模式的基础上,提出基于项目驱动的软件工程实践教学模式,阐述该体系下的软件工程实践教学实施过程与具体方法,结合工程教育认证的持续改进思想,以工程能力指标作为评价标准,说明构建的实践教学体系的意义和效果。

关键词：软件工程实践工程能力指标项目驱动持续改进

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一种数据增强与混合神经网络的异常流量检测

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小型微型计算机系统 2020年第4期41卷 786-793页

作者：连鸿飞张浩郭文忠福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

网络入侵检测是网络安全的重要组成部分之一,而异常流量检测是实现网络入侵检测的一种方法.针对目前异常流量检测中存在的数据不平衡以及检测模型检测率较低、误报率较高的问题,提出一种过采样算法与混合神经网络相结合的异常流量检测模... 详细信息

网络入侵检测是网络安全的重要组成部分之一,而异常流量检测是实现网络入侵检测的一种方法.针对目前异常流量检测中存在的数据不平衡以及检测模型检测率较低、误报率较高的问题,提出一种过采样算法与混合神经网络相结合的异常流量检测模型.该模型通过学习网络流量数据中的特征来实现异常检测.首先,采用SMOTE与ENN对少数类样本进行过采样解决不平衡问题,再对网络流量数据的特征进行归一化;然后通过卷积神经网络来学习网络流量数据中的空间特征;再将这些包含空间信息特征的数据在时间上错开排列后输入到双向长短时记忆网络来进一步学习其时序特征;接着使用注意力机制对特征的重要性进行计算,最后输出检测结果.在NSL-KDD数据集上的实验结果表明:本文模型相较于目前的机器学习与深度学习检测模型有更高的准确率与较低的误报率.

关键词：数据不平衡深度学习异常检测卷积神经网络长短时记忆网络注意力机制

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基于稀疏表示的时间序列最近邻分类

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福州大学学报（自然科学版） 2020年第2期48卷 152-159页

作者：杨冠仪於志勇郭文忠黄昉菀福州大学数学与计算机科学学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350108

提出一种基于稀疏表示的时间序列最近邻分类模型,旨在通过提取时间序列的关键特征,去除冗余信息,达到减少噪声干扰的目的.该模型首先求解时序数据基于过完备字典的稀疏表示,然后利用非零系数及其对应的原子重构原始序列,最后利用基于距... 详细信息

提出一种基于稀疏表示的时间序列最近邻分类模型,旨在通过提取时间序列的关键特征,去除冗余信息,达到减少噪声干扰的目的.该模型首先求解时序数据基于过完备字典的稀疏表示,然后利用非零系数及其对应的原子重构原始序列,最后利用基于距离的分类器进行分类.在18个时间序列公开数据集上的实验结果表明,最近邻分类模型能够提高传统的最近邻分类器的分类准确率.

关键词：时间序列分类稀疏表示最近邻分类器欧氏距离动态时间弯曲

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基于数据增强和模型更新的异常流量检测技术

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信息网络安全 2020年第2期 66-74页

作者：张浩陈龙魏志强福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

网络攻击手段层出不穷,使得数据样本不断变化,导致异常检测精度低。传统网络异常流量检测方法通过规则匹配进行检测,该方法检测手段较简单,很难适应复杂灵活的大规模网络环境。为此,文章提出一种基于数据增强和模型更新的异常流量检测... 详细信息

网络攻击手段层出不穷,使得数据样本不断变化,导致异常检测精度低。传统网络异常流量检测方法通过规则匹配进行检测,该方法检测手段较简单,很难适应复杂灵活的大规模网络环境。为此,文章提出一种基于数据增强和模型更新的异常流量检测技术。为解决数据不平衡问题,文章引入SMOTE算法进行少数类样本的过采样,并结合ENN算法剔除噪音数据。通过随机森林算法提取样本特征的重要性,并在改进的KNN算法中以特征重要性作为距离度量实现模型更新。最后,采用带有分类特性的CatBoost分类算法对网络流量数据进行分类。该模型在模型迭代更新过程中,对异常流量的检测效果较好,与HCPTC-IDS等方法比较,检测精度和误报率都有所提升。利用KDD 99数据集进行实验的结果表明,该模型的多分类检测精度高达96.52%,并且误报率仅为0.92%。

关键词：网络异常流量检测数据不平衡特征重要性模型更新 KDD 99

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