检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第1期49卷 146-153页

作者：冉玲琴彭长根许德权吴宁博贵州大学数学与统计学院贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州省大数据产业发展应用研究院贵阳550025 公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

区块链技术的广泛应用导致其隐私泄露问题日益严重。为有效评估区块链技术存在的隐私泄露风险,从区块链技术架构的角度,通过基于博弈的方法对攻击进行量化,提出一种区块链隐私泄露风险评估方法。考虑用户对区块链技术架构层中各攻击的... 详细信息

区块链技术的广泛应用导致其隐私泄露问题日益严重。为有效评估区块链技术存在的隐私泄露风险,从区块链技术架构的角度,通过基于博弈的方法对攻击进行量化,提出一种区块链隐私泄露风险评估方法。考虑用户对区块链技术架构层中各攻击的敏感性程度不同,构建用户敏感度矩阵,分别计算主观敏感度与客观敏感度。利用区块链诚实用户与恶意攻击者之间的策略交互过程构建不完全信息静态贝叶斯博弈模型,通过双方的期望收益定义风险影响性与可能性,从而得到基于区块链技术架构层的风险评估分数以及整个区块链的隐私泄露风险评估分数。在此基础上,利用Sigmoid函数对风险评估分数进行正则化处理并根据风险指数判断隐私泄露的风险等级,将隐私泄露分为风险可忽略、风险适中以及风险异常3种状态。实验结果表明,该方法能够有效评估区块链隐私泄露风险情况,指导用户进行多层次、有针对性的隐私保护。

关键词：区块链博弈论隐私泄露纳什均衡风险评估

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基于E2E Deep VAE-LSTM的轴承退化预测应用研究

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计算机应用研究 2022年第7期39卷 2091-2097页

作者：周壮周凤贵州大学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

针对额外提取数据特征的方法需要花费大量时间和人力成本、轴承退化的线性预测精度低等问题,以及时序数据具有时间依赖关系的特点,提出了端到端的结合长短时记忆网络的深度变分自编码器模型(E2E Deep VAE-LSTM)用于轴承退化预测。通过改... 详细信息

针对额外提取数据特征的方法需要花费大量时间和人力成本、轴承退化的线性预测精度低等问题,以及时序数据具有时间依赖关系的特点,提出了端到端的结合长短时记忆网络的深度变分自编码器模型(E2E Deep VAE-LSTM)用于轴承退化预测。通过改进VAE的结构,并结合LSTM,该模型可以在含有异常值的数据集上直接进行训练和预测;使用系统重建误差表征轴承退化趋势,实现了轴承退化的非线性预测。在三个真实数据集上的实验结果表明,E2E Deep VAE-LSTM模型可以得到满意的预测结果,预测精度均高于现有的几种AE类模型及其他几种方法,且具有良好的泛化能力和抗过拟合能力。

关键词：自编码器深度自编码器降噪自编码器变分自编码器长短时记忆网络剩余寿命预测无监督学习

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基于反绎学习的裁判文书量刑情节识别

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计算机应用 2022年第6期42卷 1802-1807页

作者：李锦烨黄瑞章秦永彬陈艳平田小瑜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(贵州大学) 贵阳550025

针对司法领域标记数据匮乏、标注质量不高、存在强逻辑性导致裁判文书量刑情节识别效果不佳的问题,提出一种基于反绎学习的量刑情节识别模型ABL-CON。首先结合神经网络与领域逻辑推理,通过半监督学习方法,使用置信学习方法表征情节识别... 详细信息

针对司法领域标记数据匮乏、标注质量不高、存在强逻辑性导致裁判文书量刑情节识别效果不佳的问题,提出一种基于反绎学习的量刑情节识别模型ABL-CON。首先结合神经网络与领域逻辑推理,通过半监督学习方法,使用置信学习方法表征情节识别置信度;然后修正无标签数据经过神经网络产生的不合逻辑的错误情节,重新训练识别模型,以提高识别精度。在自构建的司法数据集上的实验结果表明,使用50%标注数据与50%无标注数据的ABL-CON模型在Macro_F1值和Micro_F1值上分别达到了90.35%和90.58%,优于同样条件下的BERT和SS-ABL,也超越了使用100%标注数据的BERT模型。ABL-CON模型通过逻辑反绎修正不符合逻辑的标签能够有效提高标签的逻辑合理性以及标签的识别能力。

关键词：量刑情节识别半监督学习多标签分类反绎学习置信学习

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基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划

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科学技术与工程 2023年第10期23卷 4433-4439页

作者：张涛李少波张安思郑超杰吴封斌贵州大学机械工程学院贵阳550025 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

针对无人机在复杂海域地貌中的三维路径规划,在人工鱼群算法的基础上提出了一种改进的适应性人工鱼群算法。首先,利用数学模型建立地貌的三维模型,选取路径最短为性能评价函数,保证路径规划的合理性;其次,考虑到传统的人工鱼群算法前期... 详细信息

针对无人机在复杂海域地貌中的三维路径规划,在人工鱼群算法的基础上提出了一种改进的适应性人工鱼群算法。首先,利用数学模型建立地貌的三维模型,选取路径最短为性能评价函数,保证路径规划的合理性;其次,考虑到传统的人工鱼群算法前期收敛速度慢,后期需要精确搜索提高算法精度,提出自适应步长和自适应视野范围来更新个体的位置。为了避免算法陷入局部最优,在追尾行为中引入鱼群中的社会经验位置进行更新;最后,利用MATLAB对在3个复杂程度不同的地图中与传统的人工鱼群算法与粒子群算法对比,仿真结果表明改进后的人工鱼群算法在三维路径规划问题求解中具有更好的收敛速度和精度。

关键词：无人机路径规划人工鱼群算法自适应视觉范围

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PeMeBench:中文儿科医疗问答基准测试方法

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大数据 2024年第5期10卷 28-44页

作者：张芊陈攀峰冯林坤刘淑钰马丹陈梅李晖公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550000 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550000

大语言模型在医疗领域显现出巨大的应用潜力,如何评估其在医疗领域中的性能成为挑战。现有医疗评测基准测试多为选择题形式,难以全面和精准地评估模型在儿科医疗场景中的性能。为此,提出首个中文儿科医疗问答基准测试方法——PeMeBench... 详细信息

大语言模型在医疗领域显现出巨大的应用潜力,如何评估其在医疗领域中的性能成为挑战。现有医疗评测基准测试多为选择题形式,难以全面和精准地评估模型在儿科医疗场景中的性能。为此,提出首个中文儿科医疗问答基准测试方法——PeMeBench。该方法基于双视角评估维度,参考来自10个儿科疾病系统的诊疗规范类书籍,将儿科医疗问答任务细分为疾病知识、治疗方案、用药剂量、疾病预防和药理作用5个儿科医疗问答子任务,构建超1万个开放式的问答题目,引入一种融合实体召回和检测语句幻觉的多粒度自动化评估方案,旨在对大语言模型在儿科基础医疗领域中的性能进行全面、准确的评估,深入剖析其潜在局限性,为提升医疗服务的智能化水平奠定坚实的基础。

关键词：儿科医疗基准测试大语言模型问答

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基于多层子空间语义融合的深度文本聚类

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计算机应用研究 2023年第1期40卷 70-74,79页

作者：任丽娜秦永彬黄瑞章姚茂宣贵州轻工职业技术学院信息工程系贵阳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

针对传统深度文本聚类方法仅利用中间层的文本语义表示进行聚类,没有考虑到不同层次的神经网络学习到的不同文本语义表示以及中间层低维表示的特征稠密难以有效区分类簇的问题,提出一种基于多层次子空间语义融合的深度文本聚类(deep doc... 详细信息

针对传统深度文本聚类方法仅利用中间层的文本语义表示进行聚类,没有考虑到不同层次的神经网络学习到的不同文本语义表示以及中间层低维表示的特征稠密难以有效区分类簇的问题,提出一种基于多层次子空间语义融合的深度文本聚类(deep document clustering via muti-layer subspace semantic fusion,DCMSF)模型。该模型首先利用深度自编码器提取出文本不同层次的潜在语义表示;其次,设计一种多层子空间语义融合策略将不同层的语义表示非线性映射到不同子空间以得到融合语义,并用其进行聚类。另外,利用子空间聚类的自表示损失设计一种联合损失函数,用于监督模型参数更新。实验结果表明,DCMSF方法在性能上优于当前已有的多种主流深度文本聚类算法。

关键词：文本聚类深度聚类自编码器语义表示

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基于混合自注意力孪生网络的小样本轴承故障诊断

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计算机测量与控制 2025年第2期33卷 1-8,36页

作者：谢乃鹏周凤熊伟贵州大学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

针对小样本条件下传统应用于滚动轴承故障诊断的深度学习算法诊断精度不高,泛化性差的问题;提出了一种基于混合自注意力机制和孪生网络的小样本轴承故障诊断算法;基于孪生神经网络结构,构造相同类别和不同类别的轴承样本对输入孪生网络... 详细信息

针对小样本条件下传统应用于滚动轴承故障诊断的深度学习算法诊断精度不高,泛化性差的问题;提出了一种基于混合自注意力机制和孪生网络的小样本轴承故障诊断算法;基于孪生神经网络结构,构造相同类别和不同类别的轴承样本对输入孪生网络,借助一维卷积单元提取样本的特征,然后采用位置自注意力机制和通道自注意力机制进行矩阵融合构建混合自注意力模块,提取更具判别性的特征信息,距离度量阶段以自适应的网络度量方式来代替常用的欧式距离度量,并且引入全局均值池化来减少网络参数;实验结果表明该方法在每类故障样本数量为9、15、30的准确率为88.2、94.7、96.2%,对比其他方法,文章所提算法在小样本条件下的诊断准确率更高,并且拥有更好的泛化性能。

关键词：滚动轴承孪生神经网络故障诊断自注意力机制混合自注意力

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面向自主探索思维培养的算法设计与分析课程教学改革——以贵州大学为例

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西部素质教育 2025年第1期11卷 103-106页

作者：张镇勇贵州大学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

文章首先阐述了算法设计与分析课程教学存在的问题,然后提出了面向自主探索思维培养的算法设计与分析课程教学改革,包括构建课内课外双循环课程学习体系、构建学生学习兴趣培养体系、构建温馨的算法课堂等。

关键词：算法设计与分析课程教学自主探索思维实践教学

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AI驱动下多学科融合的创新型人才培养模式构建

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西部素质教育 2025年第5期11卷 80-83页

作者：王崎余珮嘉李耀羲贵州大学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

为了培养更多多学科融合的创新型人才,文章从培养目标、课程设置、校企合作、资源配置、评估机制五个方面论述了AI驱动下多学科融合的创新型人才培养模式构建。

关键词：多学科融合创新型人才培养 AI

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基于激励相容的权益分散共识算法

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通信学报 2022年第12期43卷 101-112页

作者：田有亮袁延森高鸿峰杨旸熊金波贵州大学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 贵州大学密码学与数据安全研究所贵州贵阳550025 贵州省密码学与区块链技术特色重点实验室贵州贵阳550025 新加坡管理大学计算机与信息系统学院新加坡188065 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117

PoW共识算法被证明是激励不相容的,存在高奖励差异下的算力中心化和极端情况下的分叉收敛速度较慢等问题。基于此,提出了一种基于激励相容的SSPoW共识算法。通过引入局部解来计算区块链的聚合算力,利用算力的显性量化加快分叉收敛速度,... 详细信息

PoW共识算法被证明是激励不相容的,存在高奖励差异下的算力中心化和极端情况下的分叉收敛速度较慢等问题。基于此,提出了一种基于激励相容的SSPoW共识算法。通过引入局部解来计算区块链的聚合算力,利用算力的显性量化加快分叉收敛速度,从而满足区块链的一致性。通过改进奖励方案实现激励相容,减少因高奖励差异导致的算力中心化问题。仿真结果证明,所提算法能有效削减奖励差异,并且效率高于传统Po W共识算法,对提高系统安全性和共识效率有积极意义。

关键词：共识算法合作挖矿分叉收敛奖励方案

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