检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 205-220页

作者：杨宏宇李星航成翔胡泽中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127

针对现有深度伪造人脸检测方法在模型复杂性、样本量需求和应对新型深度伪造技术上的局限,提出基于视觉-语言模型的小样本深度伪造人脸检测方法(Few-Shot Deepfake Face Detection Method Based on Visual-Language Model,FDFD-VLM).基... 详细信息

针对现有深度伪造人脸检测方法在模型复杂性、样本量需求和应对新型深度伪造技术上的局限,提出基于视觉-语言模型的小样本深度伪造人脸检测方法(Few-Shot Deepfake Face Detection Method Based on Visual-Language Model,FDFD-VLM).基于CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training),通过人脸区域提取与高频特征增强模块优化视觉特征,采用无类名-差异化Prompt优化模块提升Prompt适应性,利用CLIP编码结果优化模块强化多模态特征表示,通过三元组损失函数增强模型区分能力.实验表明,FDFD-VLM在多个深度伪造人脸数据集上的准确率较高,能在较少的训练样本下实现高效的深度伪造人脸检测.

关键词：深度伪造检测视觉-语言模型提示工程小样本检测

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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 780-791页

作者：谢丽霞史镜琛杨宏宇胡泽成翔中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 详细信息

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。

关键词：图神经网络成员推理攻击模型校准因果推断隐私风险

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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36卷 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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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

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多源数据驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统研究

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安全与环境学报 2025年第4期25卷 1247-1256页

作者：李灵芝林雯洁钱宇昕韩晓健胡汉云赖文韬南京工业大学土木工程学院南京211816 南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院) 南京211816

为满足大规模既有建筑安全性快速评估和常态化安全管理的需求,开发多源数据融合驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统,并展开实例应用。采用多源数据融合方法建立既有建筑数据模型,以解决老旧建筑图纸缺失、模型建立困难问题;利用C#... 详细信息

为满足大规模既有建筑安全性快速评估和常态化安全管理的需求,开发多源数据融合驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统,并展开实例应用。采用多源数据融合方法建立既有建筑数据模型,以解决老旧建筑图纸缺失、模型建立困难问题;利用C#语言和Dynamo可视化编程进行Revit二次开发,内置既有建筑安全评定逻辑和评定方法;采用案例推理方法构建既有建筑安全预警管理案例库,为既有建筑安全预警管理提供决策参考;以Revit软件为平台载体,创建安全性评价规范鉴定和安全预警管理功能模块,实现既有建筑安全的自动化评估和可视化预警管理。以某老旧教学楼为例,运行已开发的安全性评价与预警管理系统,发现输出安全性评级与专业鉴定结果一致,并形成构件损伤预警清单、输出相似案例及其预警管理对策,验证了系统的可靠性。

关键词：安全工程既有建筑安全多源数据 BIM技术多源点云

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番茄早疫病高光谱图像早期判别及可视化研究

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生物化学与生物物理进展 2025年第2期52卷 513-524页

作者：鲍浩黄莉张艳庞浩贵阳学院计算机科学学院农产品无损检测工程研究中心贵阳550005 贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

目的番茄是世界范围内产量高、种植面积广的经济作物之一,具有较高的经济效益。番茄早疫病感染速度快、传播范围广、破坏性强,导致番茄减产减收带来严重的经济损失。番茄早疫病早期病状的判别可以为病害的科学防治提供参考,实现病害区... 详细信息

目的番茄是世界范围内产量高、种植面积广的经济作物之一,具有较高的经济效益。番茄早疫病感染速度快、传播范围广、破坏性强,导致番茄减产减收带来严重的经济损失。番茄早疫病早期病状的判别可以为病害的科学防治提供参考,实现病害区域的可视化定位,精准指导病害防治。本文使用高光谱图像结合机器学习算法建立了番茄早疫病早期病状的判别模型,实现了番茄早疫病早期判别和病害区域的可视化定位。方法针对高光谱图像的噪声干扰,利用鲁棒主成分分析(RPCA)实现高光谱图像的去噪处理;为了避免主观选择感兴趣区域造成信息表征不足的问题,使用最大类间方差法(OTSU)算法从背景中有效提取了番茄叶片,并以整个番茄叶片的平均光谱作为研究对象,结合多元散射校正(MSC)算法以及标准化建立了光谱预处理的综合方法;针对预处理后的光谱,为了提高模型的判别能力,建立了基于特征波长和线性核函数SVM的番茄早疫病早期判别模型。结果较全光谱波长建模在测试集上的准确率提高8.33%;对SVM模型的参数进行优化,当参数C=1.64时,训练集和测试集上准确率分别达到了91.67%和94.44%,较参数优化前的模型在训练集上的准确率提高了1.19%,而测试集准确率保持不变,有效缓解了模型欠拟合问题。结论本文建立了番茄早疫病高光谱图像早期判别模型并实现了早期病状的可视化定位,基于特征波长和线性核函数SVM的判别模型可以有效判别番茄早疫病病害的早期病状;利用患病概率的形式对番茄早疫病早期病状进行可视化定位,可视化分析更直观地发现早期病害并采取防治措施。本研究为植物病害早期病状的判别和可视化研究提供了参考,对作物病害的监测识别和科学防治具有重要意义。

关键词：高光谱成像机器学习遗传算法番茄早疫病早期病状可视化

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基于在线语义相似跨模态医学图像哈希检索

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生物医学工程学杂志 2025年第2期42卷 343-350页

作者：刘青海唐伦吴钱林徐黎明陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 西华师范大学计算机学院四川南充637000 四川大学计算机学院成都610065

在线哈希方法在跨模态医学图像检索中的研究越来越受到关注,然而现有的在线哈希方法缺乏保持现有数据与新增数据之间语义相关性的学习能力。对此,本文提出一种在线语义相似跨模态哈希检索学习框架,以增量学习方式学习医学流数据的紧凑... 详细信息

在线哈希方法在跨模态医学图像检索中的研究越来越受到关注,然而现有的在线哈希方法缺乏保持现有数据与新增数据之间语义相关性的学习能力。对此,本文提出一种在线语义相似跨模态哈希检索学习框架,以增量学习方式学习医学流数据的紧凑二进制哈希码,并通过设计基于在线锚点数据集方法稀疏表达已有数据,避免遗忘已学习到的语义而且可以自适应更新哈希码,减少信息损失的同时提高训练效率,有效地保持现有数据和新增数据之间的语义相关性。此外,提出在线离散优化方法来解决哈希码离散优化问题,增量更新哈希函数并优化医学流数据的哈希码。与现有的在线或离线哈希方法相比,本文提出的算法在两个数据集上的平均检索精度分别提高了12.5%和14.3%,有效提升了医学图像领域的检索效率。

关键词：在线哈希跨模态检索医学图像离散优化

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基于角色的自适应参数共享方法

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模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 193-204页

作者：方宝富王琼王浩王在俊合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室广汉618307

在大规模异构多智能体强化学习中,参数共享常用于减少训练参数并加速训练过程,但传统完全参数共享方法容易导致智能体行为过度一致,而独立参数训练方法却受到计算复杂度和内存限制.因此,文中提出基于角色的自适应参数共享方法(Role-Base... 详细信息

在大规模异构多智能体强化学习中,参数共享常用于减少训练参数并加速训练过程,但传统完全参数共享方法容易导致智能体行为过度一致,而独立参数训练方法却受到计算复杂度和内存限制.因此,文中提出基于角色的自适应参数共享方法(Role-Based Adaptive Parameter Sharing Method,RAPS).首先,根据智能体的任务特性进行角色分组.然后,在同一网络结构下,结合非结构化网络剪枝技术,为不同角色的智能体生成稀疏化的子网络结构,并引入动态调整机制,根据任务需求自适应优化共享参数与独立参数的比例.此外,通过角色间的协作损失函数,进一步增强异构智能体间的协调能力,在有效降低计算复杂度的同时,保持异构智能体的行为差异性.实验表明,在不同多智能体任务上,RAPS都能提升多智能体系统的性能和可扩展性.

关键词：大规模异构多智能体强化学习参数共享非结构化网络剪枝角色分组

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基于知识图谱的多模态教学资源跨域推荐方法研究

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河南大学学报(自然科学版) 2025年第3期 262-270页

作者：刘定一刘会霞乔保军刘丽娟河南警察学院河南大学计算机与信息工程学院信阳农林学院

多模态教学资源涉及文字、图像、视频等多种媒体形式，且其分布不均，跨域推荐难度大，为此提出一种基于知识图谱的推荐方法.收集文字、图像、视频以及交互类等多种类型的多模态教学资源，从收集到的多模态教学资源中抽取实体、关系、... 详细信息

多模态教学资源涉及文字、图像、视频等多种媒体形式，且其分布不均，跨域推荐难度大，为此提出一种基于知识图谱的推荐方法.收集文字、图像、视频以及交互类等多种类型的多模态教学资源，从收集到的多模态教学资源中抽取实体、关系、属性建立知识图谱，计算不同资源之间的知识图谱相似度以及资源推荐分值，对于资源推荐分值降序排列后形成Top-N推荐列表.测试结果表明，所研究推荐方法的多模态教学资源跨域推荐覆盖率与准确率更高，说明方法推荐的资源更加全面且准确，能够更好地发掘和利用教学资源库中的资源.

关键词：知识图谱多模态教学资源跨域推荐方法

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无线时间敏感网络技术综述

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软件学报 2025年第1期36卷 184-202页

作者：乔萱李宗辉刘强艾渤万海邓仰东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 清华大学软件学院北京100084

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更... 详细信息

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更高的灵活性、更强的移动性以及更低的布线和维护成本等优点.因此,在面对未来无人驾驶、协作机器人、远程医疗控制等新兴应用时,无线时间敏感网络被认为是一种十分有前景的技术.无线网络一般可以分为基于基础设施的无线网络和无基础设施的无线网络,而后者基于移动性还可以分为两类:移动自组织网络和无线传感网络,因此主要从这3种网络类型出发,对其应用场景、相关技术、路由协议以及高可靠低时延传输进行了调研与综述.

关键词：时间敏感网络 5G 移动自组织网络无线传感网络

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