检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2025年第1期9卷 1-30页

作者：孙文举李清勇张靖王丹羽王雯耿阳李敖北京交通大学交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044 北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044

【目的】追踪深度神经网络模型在增量学习领域的研究进展,以解决灾难性遗忘问题为切入角度对相关方法进行归纳和整理,为未来的研究提供参考。【文献范围】以“增量学习”“持续学习”和“灾难性遗忘”作为关键词,在Web of Science、谷... 详细信息

【目的】追踪深度神经网络模型在增量学习领域的研究进展,以解决灾难性遗忘问题为切入角度对相关方法进行归纳和整理,为未来的研究提供参考。【文献范围】以“增量学习”“持续学习”和“灾难性遗忘”作为关键词,在Web of Science、谷歌学术、DBLP和CNKI等数据库中进行文献检索,共筛选出105篇代表性文献。【方法】首先详细介绍增量学习的定义、核心问题及其面临的挑战,再将现有增量学习方法分为基于正则约束、基于信息存储和基于动态网络三类,总结各类别的原理、优势及代表性方法。【结果】在统一的实验设置下,对主流增量学习方法进行评测,并开源代码。实验发现,基于正则约束的方法虽高效但难以完全解决遗忘问题;基于信息存储的方法性能受保留范例数量影响较大;基于动态网络的方法虽能有效避免遗忘,但增加了计算开销。【局限】主要针对深度神经网络的增量学习进行综述,未涉及非深度学习领域的增量学习技术。【结论】在理想条件下,基于信息存储和基于动态网络的方法相较基于正则约束的方法表现出更优越的性能,这两类方法的技术复杂性可能会限制其推广应用。现有增量学习方法与联合训练相比仍有不足,需在未来的研究中予以解决。

关键词：增量学习连续学习终身学习灾难性遗忘深度学习神经网络

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面向交通场景的运动模糊伪装对抗样本生成方法

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计算机工程 2025年第3期51卷 45-53页

作者：张肇鑫黄世泽张兵杰沈拓上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室上海201804 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 上海理工大学光电与计算机工程学院上海200093

在自动驾驶感知系统中,卷积神经网络(CNN)作为关键技术在车辆感知和决策中发挥着重要作用。然而,其面临的对抗样本攻击威胁对自动驾驶系统的安全性和稳定性产生了严重影响。现有的对抗样本生成方法通常直接在图像中添加对抗扰动,导致对... 详细信息

在自动驾驶感知系统中,卷积神经网络(CNN)作为关键技术在车辆感知和决策中发挥着重要作用。然而,其面临的对抗样本攻击威胁对自动驾驶系统的安全性和稳定性产生了严重影响。现有的对抗样本生成方法通常直接在图像中添加对抗扰动,导致对抗样本视觉质量下降,伪装性不足,易被人类观察者识别。针对这一挑战,引入交通场景中车辆运动引起的图像模糊先验知识,提出一种运动模糊伪装对抗样本生成方法。通过模拟车辆和行人在移动过程中产生的模糊效应,生成具有运动模糊特征的对抗样本。为了保持图像的运动模糊同时有效实现对抗攻击,设计一种目标隐身的对抗样本损失函数。实验结果显示,在ICDAR公共数据集上,图像检测框数量为0,通过Brenner梯度函数得到的图像模糊度指标为69.28,证明了该方法可以生成运动模糊伪装对抗样本。

关键词：自动驾驶感知对抗样本运动模糊目标检测卷积神经网络

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全自动无人驾驶列车障碍物检测的轨道区域检测算法

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同济大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 402-409页

作者：盛峰沈拓谢远翔张颖曾小清朱明昌张轩雄清华大学土木水利学院北京100084 中电建路桥集团有限公司北京100070 同济大学上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室上海201804 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 上海理工大学光电与计算机工程学院上海200093

针对轨道交通全自动无人驾驶列车轨道障碍物检测领域中的轨道区域分割问题,提出一种基于视觉传感器的非接触式轨道区域检测算法。算法使用帧间差分阈值和灰度分布特征提取方法完成对视频图像数据的场景识别和标记;基于图像场景识别结果... 详细信息

针对轨道交通全自动无人驾驶列车轨道障碍物检测领域中的轨道区域分割问题,提出一种基于视觉传感器的非接触式轨道区域检测算法。算法使用帧间差分阈值和灰度分布特征提取方法完成对视频图像数据的场景识别和标记;基于图像场景识别结果能够自适应调整参数输入的自适应边缘检测模块完成对图像的预处理和轨道轮廓的边缘检测;基于类滑动窗格的轨道区域边界搜寻模块构建滑动窗格搜索子模块和通带搜索子模块完成对轨道轮廓曲线的提取,最后使用卡尔曼滤波器提升检测结果的准确性和鲁棒性。实验结果表明该算法具备良好的检测性能。

关键词：轨道交通全自动无人驾驶障碍物检测轨道区域分割机器视觉

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基于RFCARep-YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 131-143页

作者：张冀王文彬余洋华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学(保定)) 河北保定071003

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模... 详细信息

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模块进行特征提取,扩大对全局信息的关注度提高语义表达能力,抑制遮掩物和复杂背景的干扰;在快速空间金字塔池化后添加可分离大核聚集模块,通过提高长距离特征依赖增强全局特征信息融合;在特征融合部分使用多尺度序列特征融合颈部网络,结合多尺度辅助检测头,减少细节特征丢失,提高小目标缺陷检测能力。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC数据集中较基准模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升2.3和2.1个百分点,同时在光伏缺陷数据集中mAP@0.5达到87.6%,较基准模型提升3.5个百分点,参数量为3.23×10^(6),保持了基准模型的轻量参数同时提高检测性能。

关键词：光伏缺陷 YOLOv8n 感受野注意力特征融合重参数

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突发公共卫生事件下的城市社会经济活动时空变化分析

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年第3期50卷 603-614页

作者：沈勇杰杨春成尚海滨徐立王泽凡中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心湖北武汉430078 中国地质大学(武汉)地质探测与评估教育部重点实验室湖北武汉430074 中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430078

以美国洛杉矶、达拉斯和纽约3个主要城市群为研究区域,基于夜光数据构建平均夜光强度差异值和夜光稳定度两个指标,反映突发公共事件持续期间不同激增期内城市夜光水平的时空变化特征。采用客观赋权法融合移动大数据构建出行意愿指数和... 详细信息

以美国洛杉矶、达拉斯和纽约3个主要城市群为研究区域,基于夜光数据构建平均夜光强度差异值和夜光稳定度两个指标,反映突发公共事件持续期间不同激增期内城市夜光水平的时空变化特征。采用客观赋权法融合移动大数据构建出行意愿指数和场景流动指数,表征区域流动性在不同激增期内的时空差异特征。研究结果表明,城市夜光水平在第一次激增期内降幅较大,城市经济活动受影响更显著,在第二次激增期中,大部分城市经济活动已经恢复至良好水平;城市社会活动变化在第一次激增期内主要表现为场景流动指数的降低,在第二次激增期中,不论是场景流动指数还是出行意愿指数都出现了不同程度的降低。根据激增时间点结合不同地区的社交疏远政策,可以对流动性的变化趋势做出良好的解释。通过夜光数据与移动大数据来表示城市经济社会活动变化,可以了解突发公共卫生事件的反弹对城市社会经济活动的影响,以期为未来可能出现的新型突发公共卫生事件制定对应的社会经济政策提供科学参考。

关键词：突发公共卫生事件夜光稳定度场景流动指数出行意愿指数社会经济活动

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面向服务器无感知计算的可定制函数调度

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中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 481-499页

作者：张信民李星儒樊浩黄卓吴松姚德中金海余辰华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

服务器无感知计算凭借其弹性、高效和低成本的优势已成为下一代云计算的重要组成部分.随着服务器无感知应用的复杂度和多样性的增加,现有服务器无感知计算平台通常将不同应用的函数实例混合部署在统一服务器主机中,并使用统一的CPU调度... 详细信息

服务器无感知计算凭借其弹性、高效和低成本的优势已成为下一代云计算的重要组成部分.随着服务器无感知应用的复杂度和多样性的增加,现有服务器无感知计算平台通常将不同应用的函数实例混合部署在统一服务器主机中,并使用统一的CPU调度策略(如Linux完全公平调度)进行调度.由于不同应用对性能、延迟以及调度公平性等的要求都不尽相同,使得单一的全局调度策略,难以满足多样化的调度需求.此外,实验发现,函数实例的执行时间跨度较大,短任务占比高,且冷启动对任务完成时间影响显著.这使得现有调度策略难以兼顾任务的效率与公平性,尤其会增加了短任务的调度延迟.为解决上述问题,我们提出并实现了一种调度隔离机制,允许在同一服务器上为单个或多个应用使用独立的CPU调度策略.此外,我们设计了FaaSchedule,一种新的可定制调度策略,综合考虑函数的执行时间、启动时间和等待时间,并支持根据不同应用需求动态定制调度策略.在OpenWhisk平台上的实验表明, FaaSchedule显著降低了短任务的平均完成时间,并有效支持调度隔离与策略定制.

关键词： CPU调度服务器无感知计算冷启动调度隔离定制化内核

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面向CPU-GPU异构环境下的高性能超图神经网络加速系统

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中国科学:信息科学 2025年第4期55卷 841-859页

作者：余辉张宇李鑫滔陈子康赵英淇赵进齐豪廖小飞金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

图神经网络因其在处理非欧几里得空间数据方面的卓越学习和推理能力而备受关注.然而,现实世界中的图结构通常包含顶点之间复杂的高阶关联关系,这类图通常被定义为超图.为了在超图上有效捕获这些高阶复杂特征和潜在语义信息,众多超图神... 详细信息

图神经网络因其在处理非欧几里得空间数据方面的卓越学习和推理能力而备受关注.然而,现实世界中的图结构通常包含顶点之间复杂的高阶关联关系,这类图通常被定义为超图.为了在超图上有效捕获这些高阶复杂特征和潜在语义信息,众多超图神经网络模型被相继提出.尽管目前已有多个利用GPU加速器的高并行计算能力来加速超图神经网络训练的系统软件,但在加速模型训练过程中,这些系统仍面临大量冗余计算和频繁的数据通信问题,导致GPU利用率较低.此外,这些系统仅支持图规模较小的超图神经网络模型训练.针对上述问题,本文发现超图神经网络训练过程中,由于超图中多条超边之间存在较强的拓扑重叠特性,因此这些超边的计算会重复获取和计算相同图顶点的特征向量.基于这一观察,本文提出了一个面向CPU-GPU异构环境的高性能超图神经网络系统(redundancy-elimination hypergraph neural network,RHGNN).该系统充分利用超边间的重叠特性指导超边和顶点特征计算与更新,有效减少CPU-GPU数据通信量.具体而言,RHGNN提出了一种新颖的以超边为中心的冗余消除执行方法,使系统以最优方式完成顶点特征向量的通信加载,实现一次加载服务多次超边和顶点特征计算.同时,RHGNN通过高效的超度感知层次数据缓存机制,在GPU端优先缓存频繁访问的顶点和超边特征向量以及超边中共享顶点的中间结果值,进一步减少数据通信开销.为验证RHGNN的有效性,本文将其与当前最先进的超图神经网络软件系统DGL,PyG以及HyperGef进行了性能对比.实验结果表明,在支持超图神经网络模型训练方面,RHGNN相较于PyG,DGL和HyperGef的性能分别提升了2.5~3.4倍,2.1~3.1倍和1.4~2.3倍.

关键词：超图神经网络训练加速 CPU-GPU异构冗余消除拓扑相似性

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基于区块链的医疗数据安全共享模型研究

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 51-56页

作者：姜鑫王春东天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改... 详细信息

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改进,实现了主节点的分布式选举,保证了主节点的可靠性;其次,使用闪电网络技术构建链下匿名通信交易通道,解决数据共享过程中匿名通信问题,提高了数据共享效率;最后,设计了一套完整的医疗数据共享方案,实现不同实体之间的数据安全共享。与现有数据共享方案相比,该方案在安全性和共识效率方面具有优势。

关键词：可验证延迟函数医疗数据共享闪电网络共识机制

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一种事件日志时间属性的匿名方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：王淞颢赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海交通大学计算机科学与技术系

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事... 详细信息

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事件日志的有效性和完整性的同时，实现数据匿名化处理，成为过程挖掘研究中的一个重要挑战.当前主流的事件日志匿名中大多注重于控制流视角的匿名，而忽略时间戳属性的保护.本文提出了一种有效的事件日志时间属性匿名化方法，使用基于组的方法对事件日志的时间戳属性提供了隐私保证.实验证明，该方法在保护敏感信息的同时，能够保持日志数据的分析价值.

关键词：过程挖掘事件日志匿名化隐私保护 k-匿名差分隐私

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基于胶囊网络和图神经网络的糖尿病视网膜病变图像分级

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 97-103页

作者：王婧祎温凯袁立明孙婧徐海霞温显斌天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津医科大学眼科医院天津300392

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)已成为全球失明人数攀升的主要原因之一。目前,基于深度学习的智能分级已成为DR智能诊断研究的热点。现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的DR智能分级模型已取得不... 详细信息

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)已成为全球失明人数攀升的主要原因之一。目前,基于深度学习的智能分级已成为DR智能诊断研究的热点。现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的DR智能分级模型已取得不错效果,这些模型将DR分级看作是图像分类任务,但是,这些模型更多关注深层特征提取,而未考虑DR图像本身特性、不同级之间的关系等。为了克服这些不足,提出一种新的DR智能分级模型。该模型利用胶囊网络的细节捕获能力,将CNN的池化层替换成胶囊网络,提取DR图像的深层细节特征,其次,考虑到相邻级别间DR图像差别小、容易混淆,利用图神经网络捕获DR级别间关系,最后,两路网络输出通过自适应权重完成融合,给出整个网络的分级结果。该模型在两个数据集上进行评估实验,并取得良好效果,进一步论证了该方法的优越性。

关键词：糖尿病性视网膜病变分级图卷积网络卷积神经网络胶囊网络

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