检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2024年第8期50卷 64-74页

作者：刘锁兰王炎王洪元朱生升常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院软件学院江苏常州213000

与基于图像的行为识别方法相比,利用人体骨架信息进行识别能有效克服复杂背景、光照变化以及外貌变化等因素影响。但是,目前主流的基于人体骨架的行为识别方法存在参数量过大、运算速度慢等问题。对此,提出一种多流轻量级语义图卷积的... 详细信息

与基于图像的行为识别方法相比,利用人体骨架信息进行识别能有效克服复杂背景、光照变化以及外貌变化等因素影响。但是,目前主流的基于人体骨架的行为识别方法存在参数量过大、运算速度慢等问题。对此,提出一种多流轻量级语义图卷积的行为识别方法。设计多流语义引导的图卷积网络(MS-SGN),将骨架信息分别表达为骨长流、关节流和细粒度流3种数据流形式,再对嵌入语义信息的数据流通过自适应图卷积提取空间特征,并采用不同内核和膨胀率的多尺度时域卷积提取时域特征,最后对各流分类结果进行加权融合。实验结果表明,该方法在NTU60 RGB+D数据集上的识别精度分别为90.0%(X-Sub)和95.83%(X-View),在NTU120 RGB+D数据集上的识别精度分别为83.4%(X-Sub)和84.0%(X-View),优于SGN、Logsin-RNN等主流方法,且网络框架更为轻量化。

关键词：行为识别人体骨架特征融合图卷积网络多尺度

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基于流形混合增强的小样本图像分类算法

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郑州大学学报（理学版） 2023年第5期55卷 17-24页

作者：林龙王洪元田珍珍王阳常州大学计算机与人工智能学院(阿里云大数据学院软件学院)江苏常州213000

针对训练样本不足,导致训练模型容易过拟合的问题,提出了一种流形混合增强方法。首先,将经过简单数据增强处理的样本输入网络,在训练过程中,随机选择一个输出特征层;然后,从训练集中随机抽取训练样本,按照混合参数进行不同方式的混合增... 详细信息

针对训练样本不足,导致训练模型容易过拟合的问题,提出了一种流形混合增强方法。首先,将经过简单数据增强处理的样本输入网络,在训练过程中,随机选择一个输出特征层;然后,从训练集中随机抽取训练样本,按照混合参数进行不同方式的混合增强处理后,再送入下一个特征层,以此来缓解模型过拟合的问题。最后,针对传统神经网络获取长距离依赖关系困难的问题,融入一种光谱非局部块,使得特征提取网络可以更稳健、灵活地捕获远程依赖关系,以此来优化网络,提高网络性能。实验结果表明,在CIFAR-FS、CUB200和miniImageNet三个数据集及跨域分类上进行5-way 1-shot任务的平均与基准算法准确率对比,所提算法准确率有较高提升,验证了所提算法的有效性。

关键词：小样本学习图像分类数据增强特征提取非局部块

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多核支持向量机预测电网系统可靠性

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济南大学学报（自然科学版） 2024年第4期38卷 462-467页

作者：何井龙张福泉阳晟周智成广西电网有限责任公司电力调度控制中心广西南宁530023 闽江学院计算机与大数据学院福建福州350108 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

为了改善电网系统可靠性预测性能,构建多个目标函数并采用多核支持向量机算法对配电网进行可靠性预测;从电网样本特征中筛选供电可用率、户均停电时间、户均停电次数3个关键指标,建立可靠性评价目标函数,且采用多核支持向量机训练可靠... 详细信息

为了改善电网系统可靠性预测性能,构建多个目标函数并采用多核支持向量机算法对配电网进行可靠性预测;从电网样本特征中筛选供电可用率、户均停电时间、户均停电次数3个关键指标,建立可靠性评价目标函数,且采用多核支持向量机训练可靠性指标特征;将高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数进行多核组合,采用多核支持向量机求解不同目标函数,获得电网系统可靠性预测结果,进而确定更佳的可靠性预测核函数组合。结果表明,合理选择核函数组合和电网可靠性指标,多核支持向量机对供电可用率、户均停电时间和户均停电次数指标预测准确率较高,且稳定性好,高斯核函数-Sigmoid核函数组合的可靠性预测准确性最佳,高斯核函数-多项式核函数-Sigmoid核函数组合的预测稳定性最好。

关键词：电网系统可靠性多核函数支持向量机目标函数

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海外媒体对我国脱贫攻坚的报道研究

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传媒 2022年第10期 58-61页

作者：张瑜王煜邱梓洛清华大学马克思主义学院福州大学计算机与大数据学院

脱贫攻坚战创造了人类减贫史上的奇迹,提供了减贫治理的中国样本,为全球减贫事业做出了重大贡献。本文采用大数据文本分析技术对海外媒体关于中国脱贫攻坚的报道进行分析,研究发现海外媒体高度关注中国脱贫攻坚战,对脱贫攻坚的形象建构... 详细信息

脱贫攻坚战创造了人类减贫史上的奇迹,提供了减贫治理的中国样本,为全球减贫事业做出了重大贡献。本文采用大数据文本分析技术对海外媒体关于中国脱贫攻坚的报道进行分析,研究发现海外媒体高度关注中国脱贫攻坚战,对脱贫攻坚的形象建构采用多元议题模式,情感倾向以积极正面为主,报道特征随脱贫攻坚的深入推进而发生有逻辑地转变。发达国家与发展中国家对我国脱贫攻坚报道在主题焦点、词汇选择、情感倾向等方面存在诸多共性与差异,可以为我国对外传播工作提供实践参照。

关键词：脱贫攻坚国际舆论对外传播

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A型恒星光谱线指数岭回归有效温度的预测分析

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光谱学与光谱分析 2019年第8期39卷 2624-2629页

作者：薛仁政陈淑鑫黄宏本齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔161006 梧州学院大数据与软件工程学院广西梧州543002

天文光谱线指数数据能够较好地保留着恒星的物理特征信息,为此借助线指数特征数据构建多参数模型,有利于更好地回归分析数据的共变关系及谱线的内在规律。世界上光谱获取率最高的施密特天文望远镜LAMOST发布的观测光谱都已经过标记,利... 详细信息

天文光谱线指数数据能够较好地保留着恒星的物理特征信息,为此借助线指数特征数据构建多参数模型,有利于更好地回归分析数据的共变关系及谱线的内在规律。世界上光谱获取率最高的施密特天文望远镜LAMOST发布的观测光谱都已经过标记,利用天文可视化工具分析这些标记的恒星光谱线指数会产生预测因子自相关,多元线性回归时因变量存在共线性,导致方差较大、得到最小二乘回归系数不稳定,虽不影响使用回归的有效性,但较难从回归方程中得到独立预测因子的评估系数。利用LAMOST巡天光谱数据中A型恒星Lick线指数为数据源,选取有效温度 T eff 为7 000~8 500 K,取信噪比大于50的光谱特征值实现回归分析恒星参数 T eff 值,经箱线图呈现DR5星表中, A型光谱86 097条具备 T eff 值大样本光谱数据的整体分布,统计分析26种线指数的特征值后,选取分布相似且带宽为12 的kp12, halpha12和hgamma12字段,减少解释线指数变量的数目,优化冗余变量方差膨胀因子(VIF)系数。实验选取两两变量间观测数据集,局部拟合回归散点、同样的数据源使用散点图的总体轮廓生成高密度散点图,利用色差透明性突出显示数据密集区域。结果表明多元线性回归和岭回归算法都能从低分辨率光谱中确定A型恒星的有效温度,但经过共线性数据分析有偏估计实验,使用岭回归分析寻找最佳模型,能更准确地确定恒星有效温度,进而得到预测A型恒星有效温度及谱线回归特性。

关键词：恒星光谱 LAMOST 岭回归线性模型 Lick线指数

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针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

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清华大学学报（自然科学版） 2023年第5期63卷 740-753页

作者：余嘉茵何玉林崔来中黄哲学深圳大学计算机与软件学院大数据所深圳518060 广东省人工智能与数字经济实验室(深圳) 深圳518107

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构... 详细信息

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明:DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。

关键词：文字信息处理缺失值插补分布一致性最大均值差异大规模数据随机样本划分分布式计算

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从整体到局部优化的文本风格迁移模型

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 413-420页

作者：范剑宏杨州蔡铁城吴运兵廖祥文福州大学计算机与大数据学院福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室数字福建金融大数据研究所福建福州350108

提出一种从整体到局部优化的风格迁移(global-local based style transfer,G-LST)模型.首先,利用广泛的源端数据进行迭代优化来自动构建高质量的伪平行数据,并通过联合训练来提升模型对整体风格的语义感知;随后,利用常识性知识修正词级... 详细信息

提出一种从整体到局部优化的风格迁移(global-local based style transfer,G-LST)模型.首先,利用广泛的源端数据进行迭代优化来自动构建高质量的伪平行数据,并通过联合训练来提升模型对整体风格的语义感知;随后,利用常识性知识修正词级的细粒度风格来增强局部风格的表现,同时兼顾整体与局部风格,提高风格转换的准确度.基于GYAFC数据集的实验结果表明,相较于目前表现最佳的文本风格迁移模型,G-LST模型在E&M与F&R两个领域数据上的风格转换准确率分别提高了2.70%和4.47%,内容保留与风格准确率的综合指标分别提升了1.18%和1.95%.

关键词：文本风格迁移迭代优化联合训练常识性知识

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对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法

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通信学报 2022年第9期43卷 169-180页

作者：刘延华李嘉琪欧振贵高晓玲刘西蒙 MENG Weizhi 刘宝旭福州大学计算机与大数据学院福建福州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 丹麦科技大学应用数学和计算机系哥本哈根2800 中国科学院信息工程研究所北京100093

为了解决恶意代码检测器对于对抗性输入检测能力的不足,提出了一种对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法。首先,通过反编译工具对应用程序进行预处理,提取应用程序接口(API)调用特征,将其映射为二值特征向量。其次,引入沃瑟斯坦生成对抗... 详细信息

为了解决恶意代码检测器对于对抗性输入检测能力的不足,提出了一种对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法。首先,通过反编译工具对应用程序进行预处理,提取应用程序接口(API)调用特征,将其映射为二值特征向量。其次,引入沃瑟斯坦生成对抗网络,构建良性样本库,为恶意样本躲避检测器提供更加丰富的扰动组合。再次,提出了一种基于对数回溯法的扰动删减算法。将良性样本库中的样本以扰动的形式添加到恶意代码中,对添加的扰动进行二分删减,以较少的查询次数减少扰动的数量。最后,将恶意代码对抗样本标记为恶意并对检测器进行重训练,提高检测器的准确性和稳健性。实验结果表明,生成的恶意代码对抗样本可以躲避目标检测器的检测。此外,对抗训练提升了目标检测器的准确率和稳健性。

关键词：对抗训练检测增强生成对抗网络扰动删减

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基于层级注意力机制与双向长短期记忆神经网络的智能合约自动分类模型

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计算机应用 2020年第4期40卷 978-984页

作者：吴雨芯蔡婷张大斌广东白云学院大数据与计算机学院广州510450 中山大学数据科学与计算机学院广州510006 重庆邮电大学移通学院大数据与软件学院重庆401520

针对区块链平台上智能合约应用种类繁多,人工筛选合适的智能合约应用服务日益困难的问题,提出一种基于层级注意力机制与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的智能合约自动分类模型——HANN-SCA。首先,利用Bi-LSTM网络从智能合约源代码和... 详细信息

针对区块链平台上智能合约应用种类繁多,人工筛选合适的智能合约应用服务日益困难的问题,提出一种基于层级注意力机制与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的智能合约自动分类模型——HANN-SCA。首先,利用Bi-LSTM网络从智能合约源代码和账户信息两个角度同时建模,最大限度地提取智能合约的特征信息。其中源代码角度关注智能合约中的代码语义特征,账户信息角度关注智能合约的账户特征。然后,在特征学习过程中从词层面和句层面分别引入注意力机制,重点捕获对智能合约分类有重要意义的单词和句子。最后,拼接代码特征与账户特征以生成智能合约文档级特征表示,通过Softmax层完成分类任务。实验结果表明,所提模型在Dataset-E、Dataset-N和Dataset-EO数据集上的分类正确率分别达到了93.1%、91.7%和92.1%,效果明显优于传统的支持向量机模型(SVM)和其他神经网络基准模型,且具有更好的稳定性与更高的收敛速度。

关键词：智能合约分类层级注意力机制双向长短期记忆网络代码语义特征账户特征

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移动边缘计算中基于Stackelberg博弈的算力交易与定价

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计算机应用 2020年第9期40卷 2683-2690页

作者：吴雨芯蔡婷张大斌广东白云学院大数据与计算机学院广州510450 重庆邮电大学移通学院大数据与软件学院重庆401520

针对移动边缘计算中轻量级智能设备计算和存储能力有限等问题,提出一种基于Stackelberg博弈的计算卸载解决方案。首先,结合区块链技术构建基于云挖掘机制的算力交易模型——CPTP-BSG,允许移动智能设备(矿工)将密集且复杂的计算任务卸载... 详细信息

针对移动边缘计算中轻量级智能设备计算和存储能力有限等问题,提出一种基于Stackelberg博弈的计算卸载解决方案。首先,结合区块链技术构建基于云挖掘机制的算力交易模型——CPTP-BSG,允许移动智能设备(矿工)将密集且复杂的计算任务卸载到边缘服务器;其次,将矿工与边缘计算服务提供商(ESP)之间的算力交易建模为一个两阶段的Stackelberg博弈过程,并构建矿工与ESP的预期利润函数;然后,使用逆向归纳法分别在统一定价和歧视性定价策略下分析纳什均衡解的存在性和唯一性;最后,提出一种低梯度迭代算法来实现矿工和ESP的利润最大化。实验结果证明了所提算法的有效性,并且与统一定价相比,歧视性定价更符合矿工的个性化算力需求,能达到更高的算力需求总量和ESP利润。

关键词：移动边缘计算计算卸载区块链 Stackelberg博弈算力交易歧视性定价

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