检索结果-内蒙古大学图书馆

研究生培养过程质量主要影响因素的调查分析——以西南科技大学计算机科学与技术学院为例

高教研究（西南科技大学） 2018年第1期34卷 41-44页

作者：刘志勤王庆凤黄俊罗燕琪陈华容李光伟西南科技大学计算机科学与技术学院

以西南科技大学计算机科学与技术学院在读研究生及毕业生为问卷调查对象,调查影响学院研究生培养质量的导师指导、个人能力和学术氛围三大主要因素,深入探求其内外各项干扰因素及其潜在联系,并进行成因分析,为改善培养质量和改革现有的... 详细信息

以西南科技大学计算机科学与技术学院在读研究生及毕业生为问卷调查对象,调查影响学院研究生培养质量的导师指导、个人能力和学术氛围三大主要因素,深入探求其内外各项干扰因素及其潜在联系,并进行成因分析,为改善培养质量和改革现有的培养机制提供参考价值。

关键词：研究生培养质量影响因素导师指导个人能力学术氛围

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加强基层组织建设推进精准扶贫工作——以西南科技大学计算机科学与技术学院为例

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高教研究（西南科技大学） 2019年第1期35卷 24-26页

作者：王修竹西南科技大学计算机科学与技术学院

党中央提出2020年前要打赢精准扶贫这场硬仗,实现全面建成小康社会的目标[1]。在新形势下,党组织作为精准扶贫工作的关键要素,必须要有所行动,有所作为。西南科技大学计算机科学与技术学院通过“党建+扶贫”的工作思路,采取干部选派、... 详细信息

党中央提出2020年前要打赢精准扶贫这场硬仗,实现全面建成小康社会的目标[1]。在新形势下,党组织作为精准扶贫工作的关键要素,必须要有所行动,有所作为。西南科技大学计算机科学与技术学院通过“党建+扶贫”的工作思路,采取干部选派、智力帮扶、三下乡等方式全员发力,多措并举;提出“1+2+N”的扶贫帮扶机制,利用专业、学科优势助力精准扶贫工作。在扶贫实践中不断强化实践育人,增强了党组织的思想政治教育工作实效,切实将党建与扶贫有机融合起来,形成党建、扶贫“双促进”的良好局面。

关键词：基层党组织建设精准扶贫智力帮扶

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基于对抗强化学习的多跳知识推理

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模式识别与人工智能 2025年第1期38卷 22-35页

作者：成凌云郭银章刘青芳太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

为了解决现有知识图谱问答中多跳推理模型在复杂关系中表示不足、数据稀疏性及强化学习推理中存在虚假路径等问题,文中提出基于对抗强化学习的多跳知识推理模型.首先,通过高阶分解关系向量,实现实体与关系特征参数化组合,并在聚合邻居... 详细信息

为了解决现有知识图谱问答中多跳推理模型在复杂关系中表示不足、数据稀疏性及强化学习推理中存在虚假路径等问题,文中提出基于对抗强化学习的多跳知识推理模型.首先,通过高阶分解关系向量,实现实体与关系特征参数化组合,并在聚合邻居节点时引入注意力机制,赋予不同权重,增强复杂关系的表示能力.还设计知识图谱嵌入框架,用于衡量嵌入空间中〈主题实体,问题,答案实体〉的可信度.然后,将多维信息融入强化学习框架的状态表示中,避免因数据稀疏而导致的智能体无法得到可靠的决策依据.生成器根据状态信息计算候选实体的概率并生成答案,鉴别器评估答案和推理路径的合理性,通过软奖励和路径奖励优化反馈,缓解虚假路径问题,并使用对抗训练交替优化生成器和鉴别器.最后,将模型应用于云制造产品设计知识多跳问答系统中,验证模型的有效性.在多个公开数据集上的对比实验、消融实验及案例研究表明,文中模型性能较优.

关键词：复杂关系表示多跳推理对抗强化学习虚假路径

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融合多层次卷积神经网络的知识图谱嵌入模型

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计算机工程与应用 2025年第6期61卷 192-198页

作者：李敏李学俊廖竞西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010

知识图谱嵌入将实体和关系投影到连续的低维嵌入空间中来学习三元组特征。基于翻译类的模型无法提取深层知识且特征表达能力有限,基于神经网络的模型虽然能提取出深层知识但容易丢失浅层知识,并且对于实体和关系间的特征交互能力较弱。... 详细信息

知识图谱嵌入将实体和关系投影到连续的低维嵌入空间中来学习三元组特征。基于翻译类的模型无法提取深层知识且特征表达能力有限,基于神经网络的模型虽然能提取出深层知识但容易丢失浅层知识,并且对于实体和关系间的特征交互能力较弱。为了在基于神经网络的模型中充分提取三元组浅层与深层特征,提出一种融合多层次卷积神经网络的知识图谱嵌入模型(ConvM),该模型使用头实体与关系交叉排列的重组嵌入方式来加强实体关系间的特征交互,并采用空洞卷积与一维、三维卷积核并列结合的特征提取模块来捕获实体关系间的多尺度交互特征,除此之外引入残差连接以改善原始信息遗忘问题。在五个公开数据集上对ConvM模型进行链接预测实验,实验结果表明,ConvM模型在FB15k、FB15k-237和Kinship数据集上的MRR指标相比ConvE模型分别提升了23.3%、10.8%、12.2%,体现了ConvM模型优秀的特征表达能力,有效提升了链接预测性能。

关键词：知识图谱嵌入残差学习卷积神经网络链接预测

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基于粗集与聚类投票机制的光谱双星特征分析

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 463-468页

作者：王琦杨海峰蔡江辉运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠... 详细信息

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠性比较低。提出一种基于粗集与聚类投票机制的光谱双星分析与评估方法,采用多次聚类和投票思想,给出每条光谱属于相应类别的梯度可靠性。该方法包含两个部分:(1)采用不同思想的聚类算法,将光谱双星数据集进行重构,将每种聚类算法标签采用匈牙利算法将聚类标签对齐作为光谱属性,从而重构数据集。(2)利用投票机制,得票数反映聚类结果的一致程度,获得每条光谱的类别,定义粗集示踪每类光谱特征,采用上/下近似集给出每条光谱所归类别的可靠性。选择郭守敬望远镜(LAMOST)DR10发布光谱双星集作为分析对象,采用基于划分的K-means、基于模型的GMM(Gaussian mixture model)、谱聚类(spectral clustering)和层次聚类(agglomerative clustering)四种聚类算法重构光谱数据集,选择得票数下界μ为2,通过投票得到1、0.75、0.5为可靠性梯度的聚类结果。其中大约1/3的样本可靠性为1,说明这批样本的四种聚类结果完全一致;对每类光谱和投票数的信噪比进行统计分析,投票数低的样本的信噪比相对较低,是它们被不同的聚类算法划分到不同类别的原因之一;对可靠性为1的6类光谱样本进行了物理成因的分析,其中以双星、河内星云+目标恒星两种为主,聚类标签的差异可能由于两种成分流量差异或拼接、定标等数据处理所导致。也有可能由于光谱质量较低导致pipeline误判的因素,其天区位置分布与低质量数据分布特征的研究基本一致。

关键词：光谱双星光谱分析聚类算法郭守敬望远镜(LAMOST)

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BSGAN-GP:类别均衡驱动的半监督图像识别模型

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 95-109页

作者：胡静张汝敏连炳全太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足... 详细信息

目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足。这严重阻碍了深度学习在实际图像识别中的广泛应用。方法结合半监督生成式对抗网络(semi-supervised generative adversarial netowrk)提出了一种新的平衡模型架构BSGAN-GP(balancing semi-supervised generative adversarial network-gradient penalty),使得半监督生成式对抗网络的鉴别器可以公平地判别每一个类。其中,提出的类别均衡随机选择算法(class balancing random selection,CBRS)可以解决图像样本类别不均导致少数类识别准确度低的问题。将真实数据中有标签数据按类别随机选择,使得输入的有标签数据每个类别都有相同的数量,然后将训练后参数固定的生成器NetG生成每个类同等数量的假样本输入鉴别器,更新鉴别器NetD保证了鉴别器可以公平地判别所有类;同时BSGAN-GP在鉴别器损失函数中添加了一个额外的梯度惩罚项,使得模型训练更稳定。结果实验在3个主流数据集上与9种图像识别方法(包含6种半监督方法和3种全监督方法)进行了比较。为了证明对少数类的识别准确度提升,制定了3个数据集的不平衡版本。在Fashion-MNIST数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.281%,少数类识别率提升了7.14%;在MNIST数据集中,相比于基线模型,对应的4个少数类识别率提升了2.68%~7.40%;在SVHN(street view house number)数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.515%。同时也在3个数据集中进行了合成图像质量对比以验证CBRS算法的有效性,其少数类合成图像质量以及数量的提升证明了其效果。消融实验评估了所提出模块CBRS与引进模块在网络中的重要性。结论本文所提出的BSGAN-GP模型能够实现更公平的图像识别以及更高质量的合成图像结果。实验结果开放源代码地址为https://***/zrm0616/***。

关键词：深度学习半监督学习(SSL) 生成式对抗网络(GAN) 不平衡性图像识别梯度惩罚

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基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 289-298页

作者：高改梅王娜刘春霞党伟超史旭太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题,提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据,实现电子病历的安全共享,云服务器存储电子病历密文,区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字索... 详细信息

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题,提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据,实现电子病历的安全共享,云服务器存储电子病历密文,区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字索引等。设计了一种动态倒排索引结构,采用键值形式存储索引,利用可搜索加密技术在倒排索引中完成密文搜索。区块链节点在检索密文关键字的同时建立搜索索引,提高区块链节点的搜索效率。实验分析表明,该方案相比其他同类方案具有更高的效率,平均搜索时间减少了19.8%,陷门生成时间减少了12.14%,即在保证数据安全的前提下,该方案能够更快速地进行电子病历的搜索和共享。

关键词：电子病历共享可搜索加密区块链倒排索引云服务器

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云辅助物联网环境下可验证的安全图像检索

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通信学报 2025年第3期46卷 28-44页

作者：郭佳琦马智王文胜田聪段振华西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,... 详细信息

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,并结合四叉默克哈希树和高效短签名,实现搜索结果的可验证性。安全性和性能分析表明,所提方案在保证索引和查询安全性的同时,显著降低了索引和查询的加密计算复杂度及密钥存储开销。所提方案在提高图像检索精度和安全性的同时,优化了计算与存储资源,适用于云辅助物联网环境。

关键词：图像安全检索安全k近邻算法容错学习问题物联网

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解决动态约束多目标问题的复合预测进化算法

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控制理论与应用 2025年第2期42卷 335-343页

作者：郭知业魏静萱西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分... 详细信息

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分为2类,并针对两类变化提出2个约束预测器,用以追踪可行区域;其次,将约束预测器与非线性预测器组合成复合预测策略,根据问题的不同变化情况使用策略中的对应预测器,消耗较少的资源获得预测解,加速寻优过程;再次,应用基于分解的多目标优化算法,将预测解优化得到最终的最优解.所提出的基于复合预测的动态多目标优化算法在8个动态变化的问题上与6个典型算法进行对比测试,实验结果表明,所提算法获得的解集在收敛性和多样性上具有显著优势,复合预测策略的预测性能较优.

关键词：动态多目标优化进化算法动态约束条件

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改进的YOLOv8n轻量化景区行人检测方法研究

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 84-96页

作者：张小艳王苗西安科技大学计算机科学与技术学院西安710600

针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提... 详细信息

针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提升模型的检测速度。采用精细的slim-neck范式,通过GSConv和V0V-GSCSP模块,在有效降低模型参数量的同时,提升模型的学习能力。提出坐标注意力动态解耦头,以显著增强模型对位置信息的感知度和敏感度。为了对样本进行更为精确的平衡处理,引入Focal Loss损失函数,进一步提高模型的检测精度与鲁棒性。实验结果表明,在景区行人数据集上,改进后的模型相较于原始模型,模型参数量减小了52%,mAP@0.5提升了2.1个百分点,mAP@0.5:0.95提升了1.4个百分点。在VisDrone2019数据集上,mAP@0.5提高了3.9个百分点。改进后的算法具有更强的泛化性能,能够更好地适用于景区行人检测任务。

关键词：行人检测轻量化 YOLOv8 Focal Loss 注意力机制

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