检索结果-内蒙古大学图书馆

信息与电脑 2019年第13期31卷 51-55页

作者：张凡董晨陈景辉贺国荣福州大学数学与计算机科学学院空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 福州大学网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116 福州大学网络系统信息安全重点实验室福建福州350116

针对侧信道、逻辑功能、逆向工程等硬件木马检测技术存在高成本、高设备要求、易受工艺噪声影响和不适用于大规模电路等问题,提出了一种基于反向神经网络的门级硬件木马识别方法。通过提取电路的门级网表特征,使用电路特征集构建全新反... 详细信息

针对侧信道、逻辑功能、逆向工程等硬件木马检测技术存在高成本、高设备要求、易受工艺噪声影响和不适用于大规模电路等问题,提出了一种基于反向神经网络的门级硬件木马识别方法。通过提取电路的门级网表特征,使用电路特征集构建全新反向神经网络,训练成门级硬件木马分类器。通过不断调整神经网络的隐藏层数和节点数,实现门级硬件木马识别,最终达到99.82%的正常电路识别率、87.83%的木马识别率和99.27%的线网准确度,在正常电路几乎完全识别的前提下,获得了较高的硬件木马识别效果。

关键词：集成电路门级网表硬件木马反向神经网络

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基于卷积神经网络的中草药推荐系统

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世界科学技术-中医药现代化 2022年第6期24卷 2402-2410页

作者：陈灿宇付阿敏李国伟余兆钗李佐勇闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 山东科技大学电子信息工程学院青岛266000 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350121

中医诊疗在我国历史悠久,但是从计算机角度对中医症状与中药关系的研究很少。本研究基于中医诊疗规则,运用卷积神经网络技术,实现从中医病症到中草药的自动推荐(CNN-based Herb Prescription,CNN-HP)。具体地,本研究提出一种含单个卷积... 详细信息

中医诊疗在我国历史悠久,但是从计算机角度对中医症状与中药关系的研究很少。本研究基于中医诊疗规则,运用卷积神经网络技术,实现从中医病症到中草药的自动推荐(CNN-based Herb Prescription,CNN-HP)。具体地,本研究提出一种含单个卷积层和三个全连接层的卷积神经网络模型,并与现有中草药推荐算法以及经典的机器学习算法进行了推荐性能的比较。定量和定性的实验结果表明,CNN-HP模型的推荐性能高于对比算法,其精确度为71.54%,召回率为87.09%,F1分数为78.55%。本研究为中医病症到中草药的自动推荐提供了新思路。

关键词：中医辅助诊疗人工神经网络处方推荐

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时空数据驱动的智能家居服务管控方法

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集成技术 2024年第4期13卷 16-29页

作者：陈佳雯陈金荣陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院福州350116 大数据智能教育部工程研究中心福州350002 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 华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室泉州362021

针对目前智能家居服务管控技术存在的标准缺失和用户需求多样化问题,作者提出一种时空数据驱动的智能家居服务管控方法。该方法包括构建智能家居时序知识图谱和基于联邦学习的智能家居服务管控方法。通过记录智能家居场景中概念实例的状... 详细信息

针对目前智能家居服务管控技术存在的标准缺失和用户需求多样化问题,作者提出一种时空数据驱动的智能家居服务管控方法。该方法包括构建智能家居时序知识图谱和基于联邦学习的智能家居服务管控方法。通过记录智能家居场景中概念实例的状态,时序知识图谱提供了环境变化和服务状态的时序数据支持。通过联邦学习算法,结合不同家庭的模型参数,该方法可更新个性化模型和预测智能家居服务状态。实验结果表明,该方法可有效管控智能家居设备,并可准确满足用户需求,具有高准确度和较快的收敛速度。

关键词：智能家居知识图谱运行时模型联邦学习物联网

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基于评论者关系的垃圾评论者识别研究

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集美大学学报（自然科学版） 2016年第2期21卷 146-152页

作者：徐小婷魏晶晶廖祥文刘月陈水利福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350108 福建江夏学院福建福州350108 集美大学诚毅学院福建厦门361021

垃圾评论者在很大程度上误导潜在消费者和观点挖掘系统。目前检测垃圾评论者的方法主要是基于评论、评论者和商店之间的关系,忽略了评论者之间的关系。针对上述问题,提出了基于评论者多边图的产品垃圾评论者检测方法。首先,以每个评论... 详细信息

垃圾评论者在很大程度上误导潜在消费者和观点挖掘系统。目前检测垃圾评论者的方法主要是基于评论、评论者和商店之间的关系,忽略了评论者之间的关系。针对上述问题,提出了基于评论者多边图的产品垃圾评论者检测方法。首先,以每个评论者为节点,评论者之间的关系为边,构建评论者之间的关系图模型;其次,根据多边图模型,提出了一种基于PageRank的评论者互评估可信度模型来检测垃圾评论者;最后,采用卓越亚马逊和***平台上的数据进行验证。结果表明:该模型能够更有效地识别出垃圾评论者,在一定程度上解决了难识别仅发表一条评论的评论者的可信度问题。

关键词：互评估可信度多边图模型评论关系垃圾评论者

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基于中文AMR语料库的非投影结构研究

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中文信息学报 2018年第12期32卷 31-40页

作者：闻媛宋丽吴泰中李斌周俊生曲维光南京师范大学文学院江苏南京210097 南京师范大学计算机科学与技术学院江苏南京210023 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350121

非投影结构是指依存树上的词语节点与原句中的词语序列出现错位的现象,对于句法分析器的影响较大,在语言理论上也有较大研究价值。在世界多种语言的依存树或图库上,都发现了含有非投影结构的句子,并对比展开了相关研究。而汉语的非投影... 详细信息

非投影结构是指依存树上的词语节点与原句中的词语序列出现错位的现象,对于句法分析器的影响较大,在语言理论上也有较大研究价值。在世界多种语言的依存树或图库上,都发现了含有非投影结构的句子,并对比展开了相关研究。而汉语的非投影结构尚未得到重视,语料库构建过程中也因遵循了投影性原则而缺乏对非投影结构的标注。该文基于概念对齐版的中文AMR语料库,在10 149句语料上统计出带有非投影结构的句子比例为31.62%,其三种主要类型为模态词提升、话题化和成分分离,并提出了相应的自动分析方案,以提高中文AMR自动分析效果。

关键词：抽象语义表示概念对齐非投影语义分析中文信息处理

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一种应用于嵌入式FPGA卷积神经网络加速器的串行乘法器设计

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南开大学学报（自然科学版） 2023年第1期56卷 8-12页

作者：杨军李倍陈新伟张凯梁科李国峰南开大学电子信息与光学工程学院天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室天津300350 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福建福州350121 奥特贝睿(天津)科技有限公司天津300300

为满足神经网络中多种位宽数据计算的动态需求,从而提升硬件资源的能效,提出一种位串行乘法器设计—以1 bit的计算逻辑为核心,将多位数据的并行乘操作转化为每个周期进行1位数据乘操作的串行计算方式.为进一步提升硬件资源的利用率,在... 详细信息

为满足神经网络中多种位宽数据计算的动态需求,从而提升硬件资源的能效,提出一种位串行乘法器设计—以1 bit的计算逻辑为核心,将多位数据的并行乘操作转化为每个周期进行1位数据乘操作的串行计算方式.为进一步提升硬件资源的利用率,在此基础上提出多通道位串行乘法器阵列同时进行多个数据的并行计算.实验结果显示,在最大支持位宽为8 bit的条件下,单通道位串行乘法器的LUT资源使用量是并行乘法器的41%,LUT资源有效利用率是并行乘法器的1.32倍;当通道数为8时,多通道位串行乘法器阵列的LUT资源使用量是多通道并行乘法器阵列的29%.该结构实现了硬件资源和性能之间的平衡——提高硬件资源的利用率从而提升计算效能.

关键词：卷积神经网络 FPGA 位串行乘法器多通道乘法器阵列

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基于离散变邻域蜉蝣优化的装配作业车间调度算法

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计算机科学 2024年第9期51卷 283-289页

作者：陈雅莉潘友林刘耿耿福州大学计算机与大数据学院福州 350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州 350116

由于受到疫情影响,企业迫切地需要通过升级改造自动化柔性生产线来实现降本增效.在这一背景下,装配作业车间调度问题(Assembly Job Shop Scheduling Problem,AJSSP)再一次成为学术界和企业界的研究热点.AJSSP比普通作业车间调度问题多了... 详细信息

由于受到疫情影响,企业迫切地需要通过升级改造自动化柔性生产线来实现降本增效.在这一背景下,装配作业车间调度问题(Assembly Job Shop Scheduling Problem,AJSSP)再一次成为学术界和企业界的研究热点.AJSSP比普通作业车间调度问题多了一道装配阶段,故其存在前后工序相互制约和多机并行现象,问题求解也更加复杂.针对该问题,提出了一种基于离散变邻域蜉蝣优化算法(Discrete Variable Neighborhood Mayfly Algorithm,D-VNMA)的调度方法,主要工作如下:1)采用符合Lamarkian特性的编码解码机制,实现个体有效信息的迭代继承;2)使用Circle映射融合常见启发式算法初始化蜉蝣种群,保证种群的多样性;3)加入新的邻域探索策略,采用多种不同的邻域结构和搜索策略的差异组合,增加搜索方案的多样性,提高寻找局部最优解的搜索效率;4)提出改进的雌雄蜉蝣交配策略,提高算法全局探索能力,加快算法整体收敛速度.在实验过程中,通过试验设计(Design of Experiment,DOE)方法获得D-VNMA的最佳参数设置,并在不同规格AJSSP算例数据上将D-VNMA和其他算法进行比较.实验结果表明,D-VNMA得到最优解的概率提升了 30％,且收敛效率最高可提升62.15％.

关键词：装配作业车间车间调度蜉蝣优化算法 Circle映射邻域搜索

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基于频率感知图像恢复的自监督肝部病灶检测

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计算机系统应用 2024年第12期33卷 30-42页

作者：梁金鑫李炜唐郑熠李佐勇福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118 闽江学院计算机与大数据学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

计算机断层扫描产生的肝部影像为医生进行肝部病灶区域发现提供了素材.但肝部病灶的人工检测严重依赖于医生的专业技能,且费时费力.现有的肝部病灶区域检测算法对细微病灶的检测效果欠佳.为此,本文提出了一种基于频率感知图像恢复的自... 详细信息

计算机断层扫描产生的肝部影像为医生进行肝部病灶区域发现提供了素材.但肝部病灶的人工检测严重依赖于医生的专业技能,且费时费力.现有的肝部病灶区域检测算法对细微病灶的检测效果欠佳.为此,本文提出了一种基于频率感知图像恢复的自监督肝部病灶检测算法.首先,此算法设计了一个基于合成异常的自监督任务,用于合成更加广泛且适宜的伪异常图像,从而缓解算法模型训练时异常数据不足的问题.其次,为了抑制重建网络对合成肝部异常的敏感性,设计了提取图像高频信息的模块,通过从图像的高频成分中恢复图像,以减轻重建网络对异常的不利泛化.最后,其采用权重衰减训练策略以训练分割子网络,减少训练前期的琐碎解问题,实现局部细微病灶的检测.在真实公开数据集上进行的大量实验表明,本文方法在肝部病灶检测任务中取得了领先的性能.

关键词：异常检测肝脏CT 自监督学习合成数据

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基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别

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计算机系统应用 2024年第4期33卷 263-270页

作者：王越李佐勇颜佳泉胡蓉福建理工大学计算机科学与数学学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118 闽江学院计算机与大数据学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

水声信号识别近年来备受关注,由于海洋信道具有时变空变性、信号传播的衰落特性和水下目标声源具有复杂多变性,水声信号识别任务面临巨大挑战.传统的水声信号识别方法难以充分获取目标的表征信息且不具备良好的抗噪声能力,识别效果有待... 详细信息

水声信号识别近年来备受关注,由于海洋信道具有时变空变性、信号传播的衰落特性和水下目标声源具有复杂多变性,水声信号识别任务面临巨大挑战.传统的水声信号识别方法难以充分获取目标的表征信息且不具备良好的抗噪声能力,识别效果有待提升.针对上述问题,本文提出一种基于多分支外部注意力网络(multi-branch external attention network,MEANet)的水声信号识别方法,可以在复杂海洋环境下充分获取水声信号的特征并进行识别.MEANet由多分支主干网络,通道、空间注意力模块和外部注意力模块组成.首先,输入数据通过多个并行的主干网络分支,提取水声信号不同层级的特征信息;其次,辅以通道、空间注意力模块对水声信号的通道和空间维度分别进行加权,调节不同通道和空间位置对特征表示的重要性;最后,整合外部注意力模块,以外部记忆单元和附加计算来引导网络的特征提取和预测,从而显著提高模型的识别率和鲁棒性.实验结果表明,本文提出的MEANet在ShipsEar数据集上的水声信号识别率达到98.84%,显著优于其他对比算法,证实了其有效性.

关键词：水声信号识别多分支主干注意力机制音频分类时频分析

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基于Profiles的Fisher判别约束字典学习算法

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数据采集与处理 2018年第5期33卷 911-920页

作者：李争名杨南粤岑健广东技术师范学院工业实训中心广州510665 哈尔滨工业大学深圳研究生院生物计算研究中心深圳518055 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350121 广东技术师范学院自动化学院广州510665

为了增强编码系数的判别性能,提出编码系数矩阵行向量(Profiles)的Fisher判别字典(Profiles of fisher discriminative dictionary learning,PFDDL)学习算法。首先,根据Profiles能反映原子在字典学习中的使用情况,提出一种自适应的原子... 详细信息

为了增强编码系数的判别性能,提出编码系数矩阵行向量(Profiles)的Fisher判别字典(Profiles of fisher discriminative dictionary learning,PFDDL)学习算法。首先,根据Profiles能反映原子在字典学习中的使用情况,提出一种自适应的原子类标构造方法。然后,利用Profiles与原子间的一一对应关系,设计Profiles的Fisher判别准则作为判别式项,使得同类原子对应Profiles的类内散度尽可能小,不同类原子对应Profiles的类间散度尽可能大,促使字典中的同类原子尽量表示同类训练样本,提高编码系数的判别性能。在3个人脸和1个手写字体数据库上的实验结果表明,提出的算法比其他稀疏编码和字典学习算法能取得更高的分类性能。

关键词：字典学习稀疏表示 Fisher判别协作表示

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