检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2025年第3期 107-116页

作者：王艺潼李显勇程雨航杜亚军陈晓亮范永全西华大学计算机与软件工程学院

意见动力学可以帮助分析和预测信息在社交网络中的传播，有助于社交媒体营销、舆情监测。该文结合深度学习和意见动力学模型，同时考虑了社会互动机制和数据驱动；引入了数据增强模块；融合了长短期意见，使用自注意力网络学习用户长期... 详细信息

意见动力学可以帮助分析和预测信息在社交网络中的传播，有助于社交媒体营销、舆情监测。该文结合深度学习和意见动力学模型，同时考虑了社会互动机制和数据驱动；引入了数据增强模块；融合了长短期意见，使用自注意力网络学习用户长期意见特征，采用门控循环单元捕获用户短期意见特征。实验结果表明，在合成数据集和真实数据集上，该文提出的基于长短期意见的观点演化模型(LST-OD)在预测用户意见方面优于其他几种基线方法。消融实验也证实了该模型各模块的有效性。

关键词：意见动力学深度学习社交网络

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基于大语言模型和数据增强的中文毒性言论检测

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情报杂志 2025年第4期44卷 99-107,116页

作者：陈慧朱奕竹刘明宇陈镜宇吴越西华大学计算机与软件工程学院成都610039 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611730

[研究目的]研究中文毒性言论检测模型,不仅有助于提高网络舆情监测的准确性,还有利于推动网络空间环境的现代化治理。[研究方法]在明确无毒、隐毒和显毒标注规则的基础上,构建了三类标签均匀分布的中文毒性言论数据集ImToxCN,搭建了基... 详细信息

[研究目的]研究中文毒性言论检测模型,不仅有助于提高网络舆情监测的准确性,还有利于推动网络空间环境的现代化治理。[研究方法]在明确无毒、隐毒和显毒标注规则的基础上,构建了三类标签均匀分布的中文毒性言论数据集ImToxCN,搭建了基于大语言模型和数据增强方法的毒性言论检测组合模型。[研究结果/结论]实验结果表明,在ImToxCN数据集上,大语言模型RoBERTa与数据增强方法GeniusAug的组合较其他基线模型的毒性言论检测准确率更高,准确率达到84.34%。此外,该组合模型还能准确地检测隐毒和显毒言论,在其他3个公开数据集上也表现出了最优的毒性检测效果。

关键词：毒性言论检测毒性文本大语言模型数据增强检测模型

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多实例业务流程协作的数据流错误检测

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计算机集成制造系统 2025年

作者：贾畅潘茂林余阳中山大学计算机学院中山大学软件工程学院

在业务流程协作过程中，多实例参与者间基于消息进行交互。由于参与者之间的利害关系以及消息传输的不稳定性，存在消息被篡改或延迟到达的情况，从而影响协作的准确性。此外，对内部数据的不当操作也会阻碍协作的有效进行。因此，检测... 详细信息

在业务流程协作过程中，多实例参与者间基于消息进行交互。由于参与者之间的利害关系以及消息传输的不稳定性，存在消息被篡改或延迟到达的情况，从而影响协作的准确性。此外，对内部数据的不当操作也会阻碍协作的有效进行。因此，检测流程内和跨流程的数据流错误至关重要。通常使用Petri网来检测这些数据流错误，然而Petri网缺乏对多实例的定义，若采用增加流程数量来表示增加的实例，则容易出现状态空间爆炸问题。同时Petri网无法表示控制流可达而数据流不可达的状态，无法检测数据缺失问题。为此定义了一种多实例着色 Petri网(Multi-instanceColoredPetriNet，MCPN)，其不但提供了对多实例的形式化描述，而且将控制流和数据流区分表示，基于MCPN能够检测包括数据缺失在内的多种数据流错误。同时也提出了一种基于MCPN 的约简算法来缓解状态空间的增长。最后，通过实验证明了提出方法的有效性和优越性。

关键词：业务流程协作数据流错误流程内外多实例参与者

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双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密

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光学精密工程 2025年第4期33卷 624-640页

作者：贾静雯张钊周红艳陈雪波辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图... 详细信息

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密算法。首先,通过Lorenz超混沌系统优化Arnold算法,提高安全性。其次,利用6D超混沌系统改进压缩感知的测量矩阵,减少空间资源和传输成本。再次,采用具有大密钥空间和高安全性的6D超混沌系统进行置乱,提高安全性。最后,利用Fibonacci Q矩阵分块扩散,增强不可预测性。此外,在图像重建中引入2D投影梯度嵌入解密算法,与传统重建算法相比,具有更高的安全性和计算效率。实验结果表明:信息熵均超过7.999,更接近理想值8,相关系数接近0,像素数变化率和统一变化率接近理想值99.6094%和33.4635%。在有效保护图像安全性和完整性的同时,具有很强的抗统计攻击和差分攻击能力以及更好的鲁棒性。

关键词：图像加密混沌系统压缩感知 Fibonacci Q矩阵

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扩展欧几里德除法新解及其在密码学中的应用

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大学数学 2025年第2期41卷 81-88页

作者：周洁牛宪华何明星西华大学计算机与软件工程学院成都610039

扩展欧几里德除法是计算两个整数及其最大公因数之间线性组合表达式的常用算法,是RSA密码算法中密钥生成步骤的重要基础.针对经典的扩展欧几里德除法教学方法存在的步骤繁琐、计算复杂等问题,提出了一种新的扩展欧几里德除法教学方法及... 详细信息

扩展欧几里德除法是计算两个整数及其最大公因数之间线性组合表达式的常用算法,是RSA密码算法中密钥生成步骤的重要基础.针对经典的扩展欧几里德除法教学方法存在的步骤繁琐、计算复杂等问题,提出了一种新的扩展欧几里德除法教学方法及其在RSA及AES密码算法中的应用,使学生能灵活运用扩展欧几里德除法.

关键词：欧几里德除法扩展欧几里德除法更相减损术 RSA密码算法 AES密码算法

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高空核爆电磁脉冲的参数识别与实验验证

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科学技术与工程 2025年第9期25卷 3749-3759页

作者：卿朝进张银杰张岷涛魏茂刚林辉西华大学电气与电子信息学院成都610039 西华大学计算机与软件工程学院成都610039 成都航天凯特机电科技有限公司成都611730

在时变的无线场景中传输的高空核爆电磁脉冲(high altitude electromagnetic pulse,HEMP)不可避免地产生波形畸变,导致HEMP参数识别精确度显著地降低。为解决这一难题,考虑无线信道对HEMP波形的影响,利用其波形特征,研究基于极限学习机... 详细信息

在时变的无线场景中传输的高空核爆电磁脉冲(high altitude electromagnetic pulse,HEMP)不可避免地产生波形畸变,导致HEMP参数识别精确度显著地降低。为解决这一难题,考虑无线信道对HEMP波形的影响,利用其波形特征,研究基于极限学习机参数识别网络(extreme learning machine parameter identification network,ELM-PInet)的参数识别方法,以改善HEMP参数识别精确度。首先,从无线传输理论出发,构建HEMP波形传输模型,诠释无线信道对HEMP波形的非线性影响。随后,构建ELM-PInet进行波形畸变抑制,改善HEMP参数识别精度。最后,基于实验平台,对提出方法进行了现场辐照实验验证。仿真结果表明,相比于经典的HEMP参数识别方法,提出方法可改善HEMP参数的识别精度;针对不同的参数影响,ELM-PInet参数识别方法具有鲁棒性。同时,通过现场辐照实验进一步验证了提出方法的有效性。

关键词：高空核爆电磁脉冲波形畸变参数识别极限学习机无线传输辐照试验

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基于OBE理念的“三维建模与动画”翻转课堂教学改革

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无线互联科技 2025年第5期22卷 120-123,128页

作者：范永全段美军张俊兰西华大学计算机与软件工程学院成都610039

针对传统教学模式存在课时有限、理论与实践脱节等问题,文章探讨了如何将OBE理念和翻转课堂模式应用于“三维建模与动画”课程的教学改革中。该项目通过明确学习成果,设计教学目标,创新教学模式,优化教学过程,建设数字化资源,设计课前... 详细信息

针对传统教学模式存在课时有限、理论与实践脱节等问题,文章探讨了如何将OBE理念和翻转课堂模式应用于“三维建模与动画”课程的教学改革中。该项目通过明确学习成果,设计教学目标,创新教学模式,优化教学过程,建设数字化资源,设计课前学习任务,引入项目制评估方式,完善课后反馈与评估机制,采用多元化评估方式等手段作为改革措施。实践证明,该教学模式能够充分调动学生学习的积极性、提升学生自主学习和实践操作能力,培养团队合作与沟通能力。

关键词：三维建模成果导向教育翻转课堂教学

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用于精准预测空间蛋白组与转录组细胞丰度的智能方法

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计算机工程与应用 2025年

作者：宋渝杰曾远松杨跃东戴智明中山大学计算机学院重庆大学大数据与软件工程学院

细胞类型反卷积是从复杂组学数据（如空间蛋白组学和转录组学）中解析细胞丰度的关键技术。然而，传统的反卷积方法通常仅针对特定组学数据进行设计，未能提供通用的预测框架。为此，研究人员提出了一种新型深度学习反卷积方法——Spati... 详细信息

细胞类型反卷积是从复杂组学数据（如空间蛋白组学和转录组学）中解析细胞丰度的关键技术。然而，传统的反卷积方法通常仅针对特定组学数据进行设计，未能提供通用的预测框架。为此，研究人员提出了一种新型深度学习反卷积方法——SpatialDec，旨在同时处理蛋白组学和转录组学数据。SpatialDec结合了图神经网络的优势，能够识别复杂的细胞交互关系，并通过三元组损失函数强化细胞间的相似性与差异性。此外，SpatialDec采用领域自适应技术，有效去除源数据和目标数据之间的批次效应。大量实验证明，SpatialDec在多个蛋白组学和转录组学数据集上显著提升了预测性能。在蛋白组学数据集上，SpatialDec将均方根误差（RMSE）降低了21.9%，Lin的一致性相关系数（CCC）提高了46.1%，皮尔逊相关系数（PCC）提高了18.0%。在转录组学数据集上，SpatialDec也显著提高了性能，将RMSE降低了34.0%，CCC提高了45.4%，PCC提高了43.8%。

关键词：细胞类型反卷积蛋白组学图神经网络三元组损失

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面向迁移攻击的视频对抗样本生成方法研究

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信息安全研究 2025年第3期11卷 249-256页

作者：林哲伟何春兰刘兴伟王奇孙宏西华大学计算机与软件工程学院成都610039 成都九洲电子信息系统股份有限公司成都610041

不同的视频识别模型具备不同的时间判别模式.在迁移攻击中,视频对抗样本生成时会对白盒模型的时间判别模式产生过拟合,从而导致对抗样本的迁移性较差.针对这一现象,提出了一种有效缓解该过拟合现象的算法.该算法通过抽帧的方式生成多个... 详细信息

不同的视频识别模型具备不同的时间判别模式.在迁移攻击中,视频对抗样本生成时会对白盒模型的时间判别模式产生过拟合,从而导致对抗样本的迁移性较差.针对这一现象,提出了一种有效缓解该过拟合现象的算法.该算法通过抽帧的方式生成多个增广视频,放入白盒模型,反向传播得到增广梯度,然后对这些梯度进行归位并加权求和,获得最终的梯度信息,最终将梯度信息带入基于梯度的白盒攻击方法,如FGSM,BIM等,获得最终的对抗样本.对交叉熵损失函数进行了改进,交叉熵损失函数在指导对抗样本的生成时,优先目的是快速找到能够让模型分类错误的方向,而没有考虑分类结果与其他概率较高类别在语义空间的距离.针对这一现象,对经典的交叉熵损失函数进行了改进,增加了基于KL散度的正则项,基于该损失函数生成的对抗样本迁移性更强.在Kinetics-400以及UCF-101数据集上,以ResNet50和ResNet101为主干网络,分别训练了Non-Local,SlowFast以及TPN共计6个视频识别领域常用的模型.将上述模型中的一种作为白盒模型,对其余模型进行迁移攻击,实验证明了该方法的有效性.

关键词：视频识别模型对抗样本损失函数迁移攻击交叉熵

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基于PAC学习的组合式概率障碍证书生成

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软件学报 2025年第5期 1907-1923页

作者：杨紫萱曾霞任勐鑫王建林曾振柄杨争峰华东师范大学软件工程学院西南大学计算机与信息科学学院河南大学计算机与信息工程学院上海大学理学院

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概... 详细信息

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概率统计意义下的形式化描述.通过建立和求解基于大M法的混合整数规划方法,将障碍证书的求解转化为约束优化问题.通过微分中值定理将非线性不等式进行区间线性化.最后,实现组合式PAC障碍证书生成工具CPBC,并在11个基准系统上评估其性能.实验结果表明, CPBC均能成功验证每个动力系统在指定不同的安全需求阈值下的安全性.与现有方法相比,所提方法可以更高效地为复杂系统或高维系统生成可靠的概率障碍证书,验证的样例规模已高达百维.

关键词：连续动力系统障碍证书 PAC 区间线性化混合整数规划

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