检索结果-内蒙古大学图书馆

信息工程大学学报 2025年第2期26卷 224-230页

作者：汤萌萌罗鹏方晨郭渊博信息工程大学河南郑州450001 青海师范大学计算机学院青海西宁810016 省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008

随着互联网技术的高速发展,网络安全信息急剧增长,网络犯罪频发,对个人隐私和企业安全构成巨大威胁。为有效分析和利用网络安全数据,事件抽取技术应运而生。系统地总结和比较了当前用于网络安全事件抽取的多种方法,深入分析这些方法所... 详细信息

随着互联网技术的高速发展,网络安全信息急剧增长,网络犯罪频发,对个人隐私和企业安全构成巨大威胁。为有效分析和利用网络安全数据,事件抽取技术应运而生。系统地总结和比较了当前用于网络安全事件抽取的多种方法,深入分析这些方法所依赖的数据来源、采用的检测技术及其各自的优势与局限。首先界定事件抽取的相关定义,并介绍CASIE和CySecED等常用数据集。接着,详细探讨基于有触发词和无触发词的事件检测方法,以及句子级和篇章级的事件论元抽取方法。最后,展望大模型在网络安全事件抽取中的应用前景,指出当前研究面临的挑战和未来发展方向,为网络安全领域的事件抽取研究提供新视角。

关键词：网络安全自然语言处理事件抽取事件语料库大模型

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多尺度特征聚合扩散和边缘信息增强的小目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 105-116页

作者：江旺玉王乐姚叶鹏毛国君福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 福建理工大学福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118 景区交易数据要素化文化和旅游部技术创新中心福州350000 中国科学院信息工程研究所北京100084

无人机航拍图像中,目标尺寸变化剧烈、背景复杂且小目标比例较高等特点为目标检测任务带来巨大挑战。尽管现有的基于卷积的目标检测算法能有效获取空间信息,但在实现不同尺度特征的全局交互及边缘细节信息的有效利用上仍存在不足。因此... 详细信息

无人机航拍图像中,目标尺寸变化剧烈、背景复杂且小目标比例较高等特点为目标检测任务带来巨大挑战。尽管现有的基于卷积的目标检测算法能有效获取空间信息,但在实现不同尺度特征的全局交互及边缘细节信息的有效利用上仍存在不足。因此,提出了一种结合多尺度特征聚合扩散和边缘信息增强的小目标检测算法ADEYOLO。构建了多尺度特征聚合扩散金字塔网络(MFADPN),通过在中间层聚合不同层级特征,并将其直接扩散至相邻层以缩短传播路径,有效减少了信息在传递过程中的损失,增强了模型的多尺度表达能力,显著提升了对不同尺度目标的检测能力。设计了自适应上下文融合模块(ACFM),利用通道注意力机制自适应地调整不同特征图的贡献,进一步强化多尺度特征的融合效果,使得重要特征在信息融合过程中更加突出。提出的C2f-Sobel模块通过额外分支结合Sobel算子来提取图像的边缘信息,从而为模型提供了更丰富的细节信息,提升了其在复杂场景下目标定位能力。实验结果表明,ADE-YOLO相较于基线YOLOv10s,在VisDrone2019和TinyPerson数据集上分别提高了8.6个百分点和4.0个百分点(mAP0.5),并且在与其他先进模型的对比中也展示了显著的优势。

关键词：小目标检测航拍图像特征金字塔自适应特征融合边缘信息

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直觉犹豫模糊图及其在多属性决策中的应用

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计算机仿真 2025年第2期42卷 293-298页

作者：冯雪耿生玲青海民族大学数学与统计学院青海西宁810007 青海师范大学计算机学院青海西宁810016 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008

基于直觉犹豫模糊集的特点,利用其可以在复杂环境下全面描述专家评价信息的优势,将图理论与直觉犹豫模糊集相结合,提出了直觉犹豫模糊图的概念以及相关运算法则。多属性决策问题是决策理论中的关键研究领域,它涉及在多个属性的备选方案... 详细信息

基于直觉犹豫模糊集的特点,利用其可以在复杂环境下全面描述专家评价信息的优势,将图理论与直觉犹豫模糊集相结合,提出了直觉犹豫模糊图的概念以及相关运算法则。多属性决策问题是决策理论中的关键研究领域,它涉及在多个属性的备选方案中,决策者根据各方案的综合表现,选择一个最优方案.基于直觉犹豫模糊图理论的研究,本文提出了一种新的多属性决策方法,利用直觉犹豫模糊图对各备选方案进行分析和评价。最后,通过企业战略投资计划的具体案例求解,说明了文中所提多属性决策方法的可行性和有效性。

关键词：模糊数直觉犹豫模糊集直觉犹豫模糊图多属性决策

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空天地一体化网络的无人机轨迹和计算卸载联合优化

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计算机科学 2025年第4期52卷 74-84页

作者：陈奕天童英华青海师范大学计算机学院西宁810008 青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810008

空天地一体化网络作为一种新兴的网络架构,近年来引起了广大研究者的关注,它能够很好地提高网络整体的服务质量。针对偏远地区的网络覆盖不全面,缺乏基本的网络基础设施的问题,提出了一种无人机和卫星共同收集任务的偏远地区空天地一体... 详细信息

空天地一体化网络作为一种新兴的网络架构,近年来引起了广大研究者的关注,它能够很好地提高网络整体的服务质量。针对偏远地区的网络覆盖不全面,缺乏基本的网络基础设施的问题,提出了一种无人机和卫星共同收集任务的偏远地区空天地一体化网络框架,其中无人机与卫星为地面传感器提供边缘计算服务,云服务器为地面传感器提供云服务。由于无人机覆盖率、任务完成率和任务延迟都是影响系统性能的关键因素,因此对无人机轨迹和计算卸载进行联合优化,最大化无人机覆盖率和任务完成率,并且降低延迟。由于所提出的联合优化问题是一个混合非线性规划问题,因此设计了基于白鲸优化算法和沙猫群优化算法的双层优化算法,两层分别对无人机轨迹和计算卸载进行优化。实验结果表明,所提算法显著提高了多个无人机的覆盖率,且在计算卸载中有效提高了任务完成率,降低了任务的平均延迟。

关键词：空天地一体化网络无人机边缘计算无人机轨迹计算卸载

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覆盖拟阵及其可图性

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模式识别与人工智能 2014年第6期27卷 481-486页

作者：李清银林姿琼祝峰闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000

拟阵具有较强的公理系统,这为它和其他理论的结合奠定坚实的基础.文中利用覆盖构造一个拟阵,并研究这个拟阵的可图性.利用友元把论域的一个覆盖变成这个论域的一个划分,结合拟阵理论,建立这个覆盖的一个拟阵结构,并研究覆盖拟阵的极小... 详细信息

拟阵具有较强的公理系统,这为它和其他理论的结合奠定坚实的基础.文中利用覆盖构造一个拟阵,并研究这个拟阵的可图性.利用友元把论域的一个覆盖变成这个论域的一个划分,结合拟阵理论,建立这个覆盖的一个拟阵结构,并研究覆盖拟阵的极小圈与覆盖之间的关系.最后证明覆盖拟阵是一个可图拟阵.

关键词：覆盖划分拟阵极小圈可图拟阵

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基于邻域的覆盖粗糙集的上近似拟阵结构

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山东大学学报（理学版） 2014年第8期49卷 80-85页

作者：李清银祝峰闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

通过邻域,构造了一个覆盖粗糙集的上近似拟阵结构。借助拟阵理论中的横贯理论和基公理,建立了这个拟阵。利用补邻域的下近似等价表示了一个与邻域相关的集族。最后从基数的角度研究了这个集族为这个拟阵的全体超平面的一个充要条件。

关键词：覆盖邻域近似算子拟阵基超平面

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多标记学习自编码网络无监督维数约简

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智能系统学报 2018年第5期13卷 808-817页

作者：杨文元闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

多标记学习是针对一个实例同时与一组标签相关联而提出的一种机器学习框架,是该领域研究热点之一,降维是多标记学习一个重要且具有挑战性的工作。针对有监督的多标记维数约简方法,提出一种无监督自编码网络的多标记降维方法。首先,通过... 详细信息

多标记学习是针对一个实例同时与一组标签相关联而提出的一种机器学习框架,是该领域研究热点之一,降维是多标记学习一个重要且具有挑战性的工作。针对有监督的多标记维数约简方法,提出一种无监督自编码网络的多标记降维方法。首先,通过构建自编码神经网络,对输入数据进行编码和解码输出;然后,引入稀疏约束计算总体成本,使用梯度下降法进行迭代求解;最后,通过深度学习训练获得自编码网络学习模型,提取数据特征实现维数约简。实验中使用多标记算法ML-k NN做分类器,在6个公开数据集上与其他4种方法对比。实验结果表明,该方法能够在不使用标记的情况下有效提取特征,降低多标记数据维度,稳定提高多标记学习性能。

关键词：多标记学习维数约简无监督学习神经网络自编码器机器学习深度学习特征提取

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基于样本邻域保持的代价敏感特征选择

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数据采集与处理 2018年第2期33卷 317-322页

作者：余胜龙赵红闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室漳州363000

特征选择是机器学习和数据挖据中一个重要的预处理步骤,而类别不均衡数据的特征选择是机器学习和模式识别中的一个热点研究问题。多数传统的特征选择分类算法追求高精度,并假设数据没有误分类代价或者有同样的代价。在现实应用中,不同... 详细信息

特征选择是机器学习和数据挖据中一个重要的预处理步骤,而类别不均衡数据的特征选择是机器学习和模式识别中的一个热点研究问题。多数传统的特征选择分类算法追求高精度,并假设数据没有误分类代价或者有同样的代价。在现实应用中,不同的误分类往往会产生不同的误分类代价。为了得到最小误分类代价下的特征子集,本文提出一种基于样本邻域保持的代价敏感特征选择算法。该算法的核心思想是把样本邻域引入现有的代价敏感特征选择框架。在8个真实数据集上的实验结果表明了该算法的优越性。

关键词：特征选择邻域保持有监督学习代价敏感

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任意关系下粗糙集的拟阵结构

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小型微型计算机系统 2015年第8期36卷 1813-1816页

作者：刘慧祝峰闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

广义粗糙集是经典粗糙集的延伸,而拟阵论是线性代数和图论的推广.将拟阵与广义粗糙集结合,有利于充分利用拟阵的理论体系来发展粗糙集.本文建立了三种任意关系下粗糙集的拟阵结构,并利用拟阵的特征来研究粗糙集.首先,构造了基于任意关... 详细信息

广义粗糙集是经典粗糙集的延伸,而拟阵论是线性代数和图论的推广.将拟阵与广义粗糙集结合,有利于充分利用拟阵的理论体系来发展粗糙集.本文建立了三种任意关系下粗糙集的拟阵结构,并利用拟阵的特征来研究粗糙集.首先,构造了基于任意关系下左邻域为空和右邻域为空的两个集族,并证明其满足拟阵的独立集公理,从而形成了两种拟阵结构.其次,研究了这两个拟阵的关系,继而利用这两个拟阵的特征来研究粗糙集中上下近似的关系.最后,研究了孤立集对于可定义集族的影响.构造了一个去掉孤立集后满足拟阵闭集公理的集族,进而形成一个拟阵.同时讨论了这个拟阵的特性,如独立集、极小圈、秩函数等.

关键词：粗糙集拟阵任意关系孤立集粒计算

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基于相似关系的局部粗糙集模型

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山东大学学报（理学版） 2021年第3期56卷 77-82页

作者：张杰张燕兰闽南师范大学计算机学院数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

粗糙集理论是一种有监督学习模型,一般需要适量有标记的数据来训练分类器,但现实中的一些问题往往存在大量无标记的数据,若标记数据则代价过大。概念近似是粗糙集理论的一个关键所在,基于相似关系粗糙集的提出,扩大了粗糙集理论的应用... 详细信息

粗糙集理论是一种有监督学习模型,一般需要适量有标记的数据来训练分类器,但现实中的一些问题往往存在大量无标记的数据,若标记数据则代价过大。概念近似是粗糙集理论的一个关键所在,基于相似关系粗糙集的提出,扩大了粗糙集理论的应用范围。为了应对大数据标记特性有限和计算效率低的问题,本文介绍了一个相似关系下的局部粗糙集理论模型,提出了具有线性时间复杂度的概念近似模型,理论证明和实例分析验证了基于相似关系的局部粗糙集中概念近似模型的优越性。

关键词：局部粗糙集相似关系概念近似有限标记数据

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