检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与应用 2020年第2期10卷 361-370页

作者：王静红陈洋洋韩德林刘娟高振华卢志舟河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄伊利诺伊大学香槟分校伊利诺伊州乌尔班纳河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄河北省教育考试院河北石家庄

伴随着新高考改革的进展,考生如何选择最适合自身的科目迫在眉睫。本文针对以考生个性化选择为推荐重点,将模糊综合评价法运用于高考选科推荐中,运用协同过滤算法加快高考选科推荐系统的运行,利用会话式交互决策根据职业愿景与大学专业... 详细信息

伴随着新高考改革的进展,考生如何选择最适合自身的科目迫在眉睫。本文针对以考生个性化选择为推荐重点,将模糊综合评价法运用于高考选科推荐中,运用协同过滤算法加快高考选科推荐系统的运行,利用会话式交互决策根据职业愿景与大学专业推荐选科。本文设计了一个完整的系统,在系统中将上述的方法运用其中,从而达到比单一成绩因素选科更好的效果。最后,通过在某中学的调查实验,构造模糊矩阵,确定出前5个影响选科的因素,即成绩、兴趣、职业倾向、家庭意愿、学生特质的影响权重,进行选科推荐,达到显著的效果,从而更好的满足考生的多方面需求。

关键词：模糊综合评价法协同过滤高考选科

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基于无人机系统的嵌入式系统与网络设备原理教学改革探索

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软件导刊 2021年第12期20卷 216-220页

作者：魏晓敏 ISN国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西省网络与系统安全重点实验室陕西西安710071

针对嵌入式系统与网络设备原理课程教学存在的理论性过强、新技术实例不足、较少涉及网络设备与原理等问题,基于无人机系统软件、硬件与通信技术,对该课程的教学内容与教学方法进行改革探索。通过分析无人机与该课程需要掌握知识点的关... 详细信息

针对嵌入式系统与网络设备原理课程教学存在的理论性过强、新技术实例不足、较少涉及网络设备与原理等问题,基于无人机系统软件、硬件与通信技术,对该课程的教学内容与教学方法进行改革探索。通过分析无人机与该课程需要掌握知识点的关系,分解出一系列教学内容模块,进而基于无人机系统结构重新设计该课程体系。教学实践表明,基于无人机系统各模块进行课堂教学和实验,最后将各教学模块组合成为完整的无人机介绍体系,不仅可使学生熟悉相关理论知识的应用方法,还可提高其动手实践能力。

关键词：嵌入式系统网络设备原理无人机教学改革

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一种融合胶囊网络的分类方法

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计算机应用研究 2022年第12期39卷 3574-3581,3586页

作者：王静红张戴鹏河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024

目前的ADMET分类方法在对具有多特征性和特征关联性的化合物数据进行ADMET分类时存在不足。而且,对ADMET分类结果不具备可解释性。针对上述问题,提出一种融合胶囊网络的分类模型(CapsMC)。CapsMC模型首先提出一种feature-to-image图像... 详细信息

目前的ADMET分类方法在对具有多特征性和特征关联性的化合物数据进行ADMET分类时存在不足。而且,对ADMET分类结果不具备可解释性。针对上述问题,提出一种融合胶囊网络的分类模型(CapsMC)。CapsMC模型首先提出一种feature-to-image图像转换算法。使用该算法将特征之间的关联关系和依赖关系作为考量纳入到分类依据中,实现特征的多层次提取。其次,探索胶囊网络的高级应用,提出一种认知推理机制。使用该机制对特征进行认知推理,实现ADMET的可解释性分类。模型在五种ADMET数据集上的实验结果表明,CapsMC模型可以高效实现ADMET的可解释性分类。

关键词： ADMET 图像转换胶囊网络认知推理机制可解释性分类

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面向智能物联网的双层级联邦安全学习架构

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网络与信息安全学报 2024年第6期10卷 71-80页

作者：郑诚波闫皓楠傅彩利张栋李晖王滨西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710126 杭州海康威视数字技术股份有限公司浙江杭州310051 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 浙江省全省智能物联网络与数据安全重点实验室浙江杭州310051

联邦学习作为一种分布式机器学习架构,可在保护数据隐私的条件下完成模型共同训练,被广泛应用于智能物联网中。然而,联邦学习中往往存在隐私泄露、投毒攻击等安全威胁。为了克服智能物联网场景下,多机构间使用联邦学习进行联合训练时存... 详细信息

联邦学习作为一种分布式机器学习架构,可在保护数据隐私的条件下完成模型共同训练,被广泛应用于智能物联网中。然而,联邦学习中往往存在隐私泄露、投毒攻击等安全威胁。为了克服智能物联网场景下,多机构间使用联邦学习进行联合训练时存在的性能和安全的挑战,提出了面向智能物联网的双层级联邦安全学习架构。该架构将整个智能物联网安全学习系统分为底层和顶层的双层级架构,底层架构由机构内各个物联网设备和一台服务器组成,不同物联网设备之间通过区块链网络连接,服务器通过设备上传的历史梯度进行投毒攻击检测并剔除恶意设备,避免投毒攻击造成的收敛缓慢、全局模型精度下降等问题;顶层架构由不同机构的服务器组成,采用基于秘密共享的安全多方计算进行安全聚合,保护梯度隐私的同时实现了去中心化聚合。实验结果表明,该架构对4种常见投毒攻击的检测准确率均达到85%以上,极大地提高了系统的安全性,并在线性时间复杂度内实现梯度隐私保护的去中心化安全聚合。

关键词：智能物联网联邦学习投毒攻击安全多方计算区块链隐私保护

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A^(2)former模型在时间序列预测中的应用研究

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人工智能科学与工程 2024年第1期 41-50页

作者：胡倩伟王秀青安阳张诺飞王广超河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024 河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心石家庄050024

时间序列预测在金融、医疗、交通和气象等领域发挥着重要作用。在长时间序列预测中,迫切需要提高预测的精度,解决内存不足等问题。近年来,Transformer模型在自然语言处理领域得以成功应用的同时,在预测研究领域也引起了学者们的广泛关注... 详细信息

时间序列预测在金融、医疗、交通和气象等领域发挥着重要作用。在长时间序列预测中,迫切需要提高预测的精度,解决内存不足等问题。近年来,Transformer模型在自然语言处理领域得以成功应用的同时,在预测研究领域也引起了学者们的广泛关注,Transformer变体Informer模型的研究在时间序列预测中取得了较大进展。本研究以Informer框架为基础,与加性注意力机制相结合,提出了A^(2)former模型。利用A^(2)former模型在ETT,WTH,ECL和PM2.5数据集上进行了长时间序列预测的实验,实验结果表明所提模型在长时间序列预测中表现出比基线方法(如Informer模型和LSTMa模型)更好的性能。A^(2)former模型不仅将计算时间复杂度降低到线性,而且可以实现更有效的序列建模。本研究的工作为时间序列预测提供了有益参考。

关键词：时间序列预测加性注意力机制 Transformer模型 Informer模型深度学习

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长春理工大学网络安全队伍建设与探索

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中国教育网络 2023年第6期 69-70页

作者：底晓强从立钢蔡彬彬吉林省网络与信息安全重点实验室长春理工大学信息化中心长春理工大学计算机学院

网络安全工作事关国家安全和经济社会发展,国家高度重视网络安全,并先后颁布了《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国密码法》《中华人民共和国数据安全法》《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》,明确了网络的运行管理和数据... 详细信息

网络安全工作事关国家安全和经济社会发展,国家高度重视网络安全,并先后颁布了《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国密码法》《中华人民共和国数据安全法》《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》,明确了网络的运行管理和数据保护的基本原则。教育部先后发布《关于进一步加强网络信息系统安全保障工作的通知》《关于加强教育行业网络与信息安全工作的指导意见》《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》《高等学校数字校园建设规范(试行)》等,分别对教育系统的网络安全工作提出了具体要求。

关键词：网络安全网络数据安全网络与信息安全教育管理信息化数据保护数字校园建设长春理工大学征求意见稿

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融合转移概率矩阵的多阶最近邻图聚类算法

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计算机应用 2024年第5期44卷 1527-1538页

作者：徐童童解滨张春昊张喜梅河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室(河北师范大学) 石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心(河北师范大学) 石家庄050024

聚类是根据样本之间的相似性将数据集划分为多个类簇。现有的大多数聚类方法都存在两个挑战:一方面,在定义样本间相似性时往往没有考虑样本的空间分布结构,无法构建稳定的相似度矩阵;另一方面,图聚类构造的样本图结构过于复杂,计算成本... 详细信息

聚类是根据样本之间的相似性将数据集划分为多个类簇。现有的大多数聚类方法都存在两个挑战:一方面,在定义样本间相似性时往往没有考虑样本的空间分布结构,无法构建稳定的相似度矩阵;另一方面,图聚类构造的样本图结构过于复杂,计算成本较高。为解决这两个问题,提出融合转移概率矩阵的多阶最近邻图聚类算法(MNNGC)。首先,综合样本的近邻关系和空间分布结构,将共享近邻定义的相似度进行趋密性加权,得到节点间的趋密性亲和矩阵;其次,利用节点间多阶概率转移预测非邻接点的关联程度,并通过融合多阶转移概率矩阵得到稳定的节点间亲和矩阵;再次,为进一步增强图局部结构,重新构建节点的多阶最近邻图,并对多阶最近邻图的局部结构分层聚类;最后,优化了边缘点分配策略。定位实验结果表明,MNNGC在合成数据集上的准确率(Acc)均优于对比算法,且在8个UCI数据集上的Acc为最大值。其中在Compound数据集上,MNNGC的Acc、调整互信息(AMI)、调整兰德指数(ARI)和FM指数(FMI)相较于基于局部密度峰值的谱聚类(LDP-SC)算法分别提高38.6、27.2、45.4、35.1个百分点。

关键词：共享近邻趋密性转移概率多阶最近邻分层聚类

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基于多视图表示学习的语义感知异质图注意力网络

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计算机科学 2024年

作者：王静红吴芝冰王熙照李昊康河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心深圳大学计算机与软件学院河北工程技术学院人工智能与大数据学院

近年来，图神经网络因其能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入，同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义，是一个关键且具有挑战性的问题。现有的研究主要基于元... 详细信息

近年来，图神经网络因其能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入，同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义，是一个关键且具有挑战性的问题。现有的研究主要基于元路径来设计模型，但这种方法至少面临两个局限性：（1）合适元路径的选择通常需要专家知识或额外的标注信息。（2）该方法限制了模型按预定义的模式学习，从而难以充分捕获网络的复杂性。针对这些问题，提出了一种多视图和语义感知的异质图注意力网络（multi-view and semantic-aware heterogeneous graph attention network， MS-HGANN），无需人工设计元路径，即可融合节点和关系中的丰富语义信息。MS-HGANN主要包括三个部分：特征映射、二阶特定视图自我图融合和语义感知。特征映射将特征映射到统一的节点特征空间；二阶特定视图自我图融合设计了特定关系的编码器和节点注意力学习节点在局部结构上的表示；语义感知设计了两种相互协调的注意力机制来评估节点和关系的重要性，从而得到最终的节点表示。在三个公开数据集上的实验结果表明，我们的模型在节点分类和聚类任务上达到了先进水平。

关键词：图神经网络异质图图表示学习异质图嵌入异质网络

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基于自适应学习的序列生成方法

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计算机应用研究 2022年第7期39卷 2081-2086页

作者：张宝奇赵书良张剑吕晓锋河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024 河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心石家庄050024 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室石家庄050024

离散序列生成广泛应用于文本生成、序列推荐等领域。目前的研究工作主要集中在提高序列生成的准确性,却忽略了生成的多样性。针对该现象,提出了一种自适应序列生成方法ECoT,设置两层元控制器,在数据层面,使用元控制器实现自适应可学习采... 详细信息

离散序列生成广泛应用于文本生成、序列推荐等领域。目前的研究工作主要集中在提高序列生成的准确性,却忽略了生成的多样性。针对该现象,提出了一种自适应序列生成方法ECoT,设置两层元控制器,在数据层面,使用元控制器实现自适应可学习采样,自动平衡真实数据与生成数据分布得到混合数据分布;在模型层面,添加多样性约束项,并使用元控制器自适应学习最优更新梯度,提升生成模型生成多样性。此外,进一步提出融合协同训练和对抗学习的方法,提升生成模型生成准确性。与目前的主流模型进行对比实验,结果表明,在生成准确性和多样性上,自适应协同训练序列生成方法具有更均衡的准确性和多样性,同时有效缓解了生成模型的模式崩溃问题。

关键词：深度学习机器学习序列生成协同训练对抗学习

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FAST所受PMT基站电磁干扰及用频防护方法综述

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电波科学学报 2024年第4期39卷 602-623页

作者：王健赵一博杨铖郝玉龙士亚菲张海燕孙建民骆丁菱天津大学微电子学院天津300072 天津大学青岛海洋技术研究院青岛266200 山东海洋信息感知与传输工程技术研究中心青岛266200 中国科学院国家天文台北京100101 射电天文技术国家重点实验室北京100101 河北射电天文技术重点实验室石家庄050081 贵州无线电监测站贵阳550001 贵州省网络与信息安全测评认证中心贵阳550001

为确定500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST)与其周边公众移动通信(Public Mobile Telecommunications,PMT)系统的电磁兼容(electromagnetic compatibility,EMC)特性,本文综合论述了FAST宁静区内中国移动、中国联通和中国电信三大运营商所属PMT基站对其产生的电磁干扰。首先,从射电天文业务的频谱划分谈起,论述了射电天文业务干扰源类型,引出了其运行保护标准,进而针对FAST详细说明了FAST宁静区的用频法规和保护要求;其次,分析了ITU-R建议电波传播预测与干扰分析方法,并通过实地测量验证了该方法的适用性,进一步针对性地分析了PMT基站的电磁辐射传播特性,综合评估了FAST宁静区内PMT基站的干扰情况:FAST宁静区域90.24%的PMT基站在一定程度上均会对FAST产生干扰,而在所选分析条件下,仅有43.14%的数据符合FAST保护要求;最后,针对PMT基站干扰信号的抑制和消除,分析了常用的射电天文射频干扰抑制方法,同时为保障FAST免受PMT基站干扰,从FAST和PMT基站的角度出发论述了可行的用频防护措施,并基于实施难度、经济成本、策略收益和通信质量4类指标建立了防护方法的评估体系,对所提防护方法进行了实例说明。上述研究成果可为保障FAST的安全观测提供技术基础。

关键词： FAST 公众移动通信(PMT) 电磁兼容(EMC) 传播损耗电磁防护

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