检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2024年第2期18卷 506-515页

作者：唐瑞雪秦永彬陈艳平贵州财经大学信息学院贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 公共大数据国家重点实验室贵阳550025

命名实体识别(NER)任务的准确性将促进自然语言领域中诸多下游任务的研究。由于文本中存在大量嵌套语义,导致命名实体识别困难,成为自然语言处理中的难点。以往研究提取特征尺度单一,边界信息利用不够充分,忽略了不同尺度下的许多细节信... 详细信息

命名实体识别(NER)任务的准确性将促进自然语言领域中诸多下游任务的研究。由于文本中存在大量嵌套语义,导致命名实体识别困难,成为自然语言处理中的难点。以往研究提取特征尺度单一,边界信息利用不够充分,忽略了不同尺度下的许多细节信息,从而造成实体识别错误或遗漏的情况。针对上述问题,提出一种多尺度注意力的命名实体识别方法(MSA-NER)。首先,利用BERT模型得到包含上下文信息的表示向量,并通过BiLSTM网络加强文本的上下文表示。其次,将表示向量进行枚举拼接形成跨度信息矩阵,并融合方向信息获得更丰富的交互信息。然后,利用多头注意力构建多个子空间,通过二维卷积在每个子空间下可选地聚合不同尺度的文本信息,在每个注意力层同时进行多尺度的特征融合。最后,将融合的矩阵进行跨度分类以识别命名实体。实验表明,该方法在GENIA和ACE2005英文数据集上F1分别达到81.7%和86.8%,与现有主流模型相比有更好的识别效果。

关键词：命名实体识别(NER) 嵌套语义多尺度注意力卷积神经网络子空间

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具有正则化约束的脉冲神经网络机器人触觉物体识别方法

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电子与信息学报 2023年第7期45卷 2595-2604页

作者：杨静吉晓阳李少波胡建军王阳刘庭卿贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 美国南卡罗莱纳州立大学计算机科学与工程系哥伦比亚29208

拓展触觉感知能力是智能机器人未来发展的重要方向之一,决定着机器人的应用场景范围。由触觉传感器采集的数据是机器人完成触觉感知任务基础,但触觉数据具有复杂的时空性。脉冲神经网络具有丰富的时空动力学特征和契合硬件的事件驱动性... 详细信息

拓展触觉感知能力是智能机器人未来发展的重要方向之一,决定着机器人的应用场景范围。由触觉传感器采集的数据是机器人完成触觉感知任务基础,但触觉数据具有复杂的时空性。脉冲神经网络具有丰富的时空动力学特征和契合硬件的事件驱动性,能更好地处理时空信息和应用于人工智能芯片给机器人带来更高能效。该文针对脉冲神经网络神经元脉冲活动离散性导致网络训练过程反向传播失效的问题,从智能触觉机器人动态系统角度,引入脉冲活动近似函数使脉冲神经网络反向传播梯度下降法有效;针对触觉脉冲数据量少导致的过拟合问题,融合正则化方法加以缓解;最后,提出具有正则化约束的脉冲神经网络机器人触觉物体识别(Spiking neural network Tactile dropout,SnnTd;Spiking neural network Tactile dropout-l2-cosine annealing,SnnTdlc)算法。相较于经典方法TactileSGNet,Grid-based CNN,MLP和GCN,SnnTd正则化方法触觉物体识别率在EvTouchContainers数据集上比最好方法TactileSGNet提升了5.00%,SnnTdlc正则化方法触觉物体识别率在EvTouch-Objects数据集上比最好方法TactileSGNet提升了3.16%。

关键词：触觉感知脉冲神经网络识别算法正则化方法反向传播

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一种基于诱导机制的间谍软件检测方法

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电子学报 2022年第4期50卷 1014-1024页

作者：郭春罗迪申国伟崔允贺平源贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 许昌学院信息学院河南许昌461000

间谍软件是攻击者广泛采用的一类信息窃取类恶意软件,具有高威胁性、高隐蔽性等特点.间谍软件在实施窃密行为时通常采用触发执行策略,使得基于软件行为的动态检测方法难以在短时间内将其捕获,故上述方法检测间谍软件效果不佳.针对该问题... 详细信息

间谍软件是攻击者广泛采用的一类信息窃取类恶意软件,具有高威胁性、高隐蔽性等特点.间谍软件在实施窃密行为时通常采用触发执行策略,使得基于软件行为的动态检测方法难以在短时间内将其捕获,故上述方法检测间谍软件效果不佳.针对该问题,本文采用主动诱导间谍软件执行窃密行为的思路,从应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)层面分析不同诱导操作和诱导强度对间谍软件的不同诱发效果,进而提出一种基于诱导机制的间谍软件检测方法(Spyware Detection Method based on Inducement Mechanism,SDMIM).SDMIM包含诱导操作筛选、软件“活跃度”计算、间谍软件判别3个阶段,能够适用于多种类型间谍软件的诱导式检测.实验结果表明,SDMIM能够在包含5种不同类型间谍软件的样本集上获得95.98%的检测准确率.

关键词：间谍软件诱导操作动态检测触发执行策略 API调用

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高效的可验证无证书可搜索加密方案

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通信学报 2023年第8期44卷 61-77页

作者：崔新华田有亮张起嘉公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州师范大学经济与管理学院贵州贵阳550025 贵州大学密码学与数据安全研究所贵州贵阳550025

在云计算环境中,可搜索加密方案是一种实现数据隐私保护和关键词搜索的有效方法。目前,现有方案不仅难以实现高效验证与动态更新,同时也存在证书管理和密钥分配问题。为了解决上述问题,近期有相关学者提出了一种基于改进Merkle-Tree认... 详细信息

在云计算环境中,可搜索加密方案是一种实现数据隐私保护和关键词搜索的有效方法。目前,现有方案不仅难以实现高效验证与动态更新,同时也存在证书管理和密钥分配问题。为了解决上述问题,近期有相关学者提出了一种基于改进Merkle-Tree认证方法的可验证多关键词搜索方案,然而经过安全性分析,该方案不能满足密文的不可区分性。通过改进,提出了一种新的高效的可验证无证书可搜索加密方案。分析表明,所提方案不仅能够满足无证书环境下的密文不可区分性与签名的不可伪造性,还实现了更高的计算效率与更小的通信开销,更能适用于资源有限的终端设备。

关键词：无证书加密可搜索加密可验证性动态更新

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跨度语义增强的命名实体识别方法

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西安交通大学学报 2022年第7期56卷 118-126页

作者：耿汝山陈艳平唐瑞雪黄瑞章秦永彬董博公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049

针对命名实体识别方法存在字与字之间语义信息丢失、模型召回率不佳等问题,提出了一种跨度语义信息增强的命名实体识别方法。首先,使用ALBERT预训练语言模型提取文本中包含上下文信息的字符向量,并使用GloVe模型生成字符向量;其次,将两... 详细信息

针对命名实体识别方法存在字与字之间语义信息丢失、模型召回率不佳等问题,提出了一种跨度语义信息增强的命名实体识别方法。首先,使用ALBERT预训练语言模型提取文本中包含上下文信息的字符向量,并使用GloVe模型生成字符向量;其次,将两种向量进行拼接作为模型输入向量,对输入向量进行枚举拼接形成跨度信息矩阵;然后,使用多维循环神经网络和注意力网络对跨度信息矩阵进行运算,增强跨度之间的语义联系;最后,将跨度信息增强后的矩阵进行跨度分类以识别命名实体。实验表明:与传统的跨度方法相比该方法能够有效增强跨度之间的语义依赖特征,从而提升命名实体识别的召回率;该方法在ACE2005英文数据集上比传统的方法召回率提高了0.42%,并且取得了最高的F1值。

关键词：命名实体识别跨度语义增强多维循环神经网络 ALBERT预训练语言模型

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基于改进YOLOv7的PCB表面缺陷检测

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计算机工程与设计 2025年第5期46卷 1451-1458页

作者：张素勤李泽平杨华蔚贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵阳人文科技学院大数据与信息工程学院贵州贵阳550025

针对印刷电路板表面缺陷尺寸较小,导致漏检和误检等问题,提出一种OAS-YOLOv7检测算法。结合全维动态卷积和无参数注意力机制,构建全维动态高效聚合结构,增强算法的特征提取能力;构造注意力增强的跨层特征融合网络,通过特征增强模块和跨... 详细信息

针对印刷电路板表面缺陷尺寸较小,导致漏检和误检等问题,提出一种OAS-YOLOv7检测算法。结合全维动态卷积和无参数注意力机制,构建全维动态高效聚合结构,增强算法的特征提取能力;构造注意力增强的跨层特征融合网络,通过特征增强模块和跨层连接,提高检测效率;采用改进后的损失函数,提高算法对小目标的定位能力。OAS-YOLOv7在两个数据集上的检测精度达到了98.5%和97.9%,减少了漏检和误检的情况,验证了其有效性。

关键词：深度学习印刷电路板小目标检测动态卷积注意力机制特征增强损失函数

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基于AECD词嵌入的挖矿恶意软件早期检测方法

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计算机科学与探索 2024年第4期18卷 1083-1093页

作者：曹传博郭春李显超申国伟贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州翔明科技有限责任公司贵阳550025

挖矿恶意软件会损害系统安全,缩减硬件寿命,以及造成大量电力消耗,实施对挖矿恶意软件的早期检测以及时阻止其损害对于维护系统安全至关重要。现有的基于动态分析的挖矿恶意软件早期检测方法未能兼顾检测的及时性和准确率。为及时且准... 详细信息

挖矿恶意软件会损害系统安全,缩减硬件寿命,以及造成大量电力消耗,实施对挖矿恶意软件的早期检测以及时阻止其损害对于维护系统安全至关重要。现有的基于动态分析的挖矿恶意软件早期检测方法未能兼顾检测的及时性和准确率。为及时且准确地检测挖矿恶意软件,将挖矿恶意软件运行初期所调用的一定长度的API(application programming interface)名称、API操作类别和调用API的DLL(dynamic link library)进行融合以更充分地描述其在运行初期的行为信息,提出AECD(API embedding based on category and DLL)词嵌入方法并进一步提出基于AECD词嵌入的挖矿恶意软件早期检测方法(CEDMA)。CEDMA以软件在运行初期所调用的一定长度的API序列为检测对象,使用AECD词嵌入和TextCNN(text convolutional neural network)建立检测模型来实施对挖矿恶意软件的早期检测。实验结果显示,CEDMA以软件运行后首次调用的长度为3000的API序列作为输入时,可分别以98.21%、96.76%的Accuracy值检测实验中已知和未知的挖矿恶意软件样本。

关键词：挖矿恶意软件动态分析早期检测深度学习

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DWT和AKD自动编码器的DDoS攻击检测方法研究

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第4期15卷 419-428页

作者：王博万良刘明盛孙菡迪贵州大学计算机科学与技术学院/公共大数据国家重点实验室贵阳550025

针对DDoS网络流量攻击检测效率低及误报率高的问题,本文提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)和自适应知识蒸馏(Adaptive Knowledge Distillation, AKD)自动编码器神经网络的DDoS攻击检测方法.该方法利用离散小... 详细信息

针对DDoS网络流量攻击检测效率低及误报率高的问题,本文提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)和自适应知识蒸馏(Adaptive Knowledge Distillation, AKD)自动编码器神经网络的DDoS攻击检测方法.该方法利用离散小波变换提取频率特征,由自动编码器神经网络进行特征编码并实现分类,通过自适应知识蒸馏压缩模型,以实现高效检测DDoS攻击流量.研究结果表明,该方法对代理服务器攻击、数据库漏洞和TCP洪水攻击、UDP洪水攻击具有较高的检测效率,并且具有较低的误报率.

关键词： DDoS攻击离散小波变换自适应知识蒸馏自动编码器

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结合元学习和安全区域探索的进化强化学习方法

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 361-367页

作者：李晓益胡滨秦进彭安浪贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州兆信数码技术有限公司贵阳550025

最近提出的进化强化学习(evolutionary reinforcement learning,ERL)框架表明了利用进化算法提高强化学习的探索能力对性能提升的好处。然而,现有的基于ERL的方法并没有完全解决进化算法中突变的可伸缩性问题且由于进化算法本身的限制使... 详细信息

最近提出的进化强化学习(evolutionary reinforcement learning,ERL)框架表明了利用进化算法提高强化学习的探索能力对性能提升的好处。然而,现有的基于ERL的方法并没有完全解决进化算法中突变的可伸缩性问题且由于进化算法本身的限制使得ERL解决问题的速度较为缓慢。为了使算法每一步的探索都被限制在安全区域中且能在较短的时间内收敛,运用元学习的思想,预训练一个初始的种群,这个种群只需要经过几次进化就能得到任务中不错的效果。将预训练过后的种群用于处理任务,在此过程中,利用敏感度调整种群突变的范围,限制种群在安全区域内进行突变,确保种群的突变不会带来无法预料的后果。该方法在来自OpenAI gym中的五种机器人运动中进行了评估。最终在所有测试的环境中,该方法在以ERL、CEM-RL以及两种最先进的RL算法、PPO和TD3为基线的比较中,取得了具有竞争性的效果。

关键词：进化强化学习元学习预训练安全区域突变算子

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基于帧间一致性的自监督室内逆渲染

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计算机应用研究 2023年第7期40卷 2204-2209页

作者：张振峰李亚男陈一帆黄初华贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵阳550025

针对目前逆渲染监督学习方法难以获得标签、泛化能力差的问题,提出了一种基于IFC(inter-frame coherence)的自监督训练方法。由于逆渲染问题的不适定性,引入额外的反照率一致性损失和交叉渲染损失强化自监督网络,其主要思想是对连续光... 详细信息

针对目前逆渲染监督学习方法难以获得标签、泛化能力差的问题,提出了一种基于IFC(inter-frame coherence)的自监督训练方法。由于逆渲染问题的不适定性,引入额外的反照率一致性损失和交叉渲染损失强化自监督网络,其主要思想是对连续光照变化的图像序列执行IFC约束。即通过图像帧之间的位姿图和深度图,在相邻帧之间执行图像投影和扭曲;通过这种方法在相邻帧之间建立约束,并使用孪生训练来确保对光度不变量的一致估计。该方法使用完全卷积神经网络从室内视频序列中恢复几何形状、反射率和光照。自监督网络使用没有标签的连续帧图像集合进行训练,通过结合可微分渲染器,使网络以自监督的方式进行学习。通过与其他主流方法的比较,定量和定性实验结果表明提出方法在多个基准上表现更优。

关键词：逆渲染光照估计自监督学习帧间一致性交叉渲染

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