检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2009年第20期35卷 170-172页

作者：张凤荣谢敏马华西安电子科技大学理学院西安710071 西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室西安710071 广东省信息安全技术重点实验室（广州大学）广州510405

布尔函数在编码、组合设计和序列设计等中扮演重要的角色。利用Maiorana-McFarland构造法构造出一类Plateaued函数,在此基础上,结合m-序列的状态转移矩阵,构造出n元(n+1)/2维的n-1阶Plateaued函数。所构造的多维Plateaued函数可以满足... 详细信息

布尔函数在编码、组合设计和序列设计等中扮演重要的角色。利用Maiorana-McFarland构造法构造出一类Plateaued函数,在此基础上,结合m-序列的状态转移矩阵,构造出n元(n+1)/2维的n-1阶Plateaued函数。所构造的多维Plateaued函数可以满足多个密码指标,即高非线性度、没有非零线性结构、平衡、代数次数达到最高等。

关键词：多维Plateaued函数代数次数密码函数 S-盒布尔函数

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基于教与学优化的可变卷积自编码器的医学图像分类方法

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计算机应用 2022年第2期42卷 592-598页

作者：李薇樊瑶驰江巧永王磊徐庆征西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室(西安理工大学) 西安710048 国防科技大学信息通信学院西安710106

针对传统手工方法优化卷积神经网络(CNN)参数时存在耗时长、不准确,以及参数设置影响算法性能等问题,提出一种基于教与学优化(TLBO)的可变卷积自编码器(CAE)算法。该算法设计了可变长度的个体编码策略,从而快速构建CAE结构,并堆叠CAE为... 详细信息

针对传统手工方法优化卷积神经网络(CNN)参数时存在耗时长、不准确,以及参数设置影响算法性能等问题,提出一种基于教与学优化(TLBO)的可变卷积自编码器(CAE)算法。该算法设计了可变长度的个体编码策略,从而快速构建CAE结构,并堆叠CAE为一个CNN;此外,充分利用优秀个体的结构信息来引导算法朝着更有希望的区域搜索,从而提高算法性能。实验结果表明,所提算法在解决医学图像分类问题时,分类精度达到89.84%,高于传统CNN和同类型神经网络。该算法通过优化CAE结构和堆叠CNN解决医学图像分类问题,有效提高了医学图像分类性能。

关键词：卷积自编码器卷积神经网络教与学优化演化算法医学图像

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基于有向无环图的倒排链等字长划分压缩算法

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计算机应用 2021年第3期41卷 727-732页

作者：姜琨刘征朱磊李晓星西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室(西安理工大学) 西安710048 中国人民解放军63785部队西安710043

在搜索引擎的倒排索引等字长(FWA)类型压缩算法中,倒排链的"贪心"分块划分策略和码字信息的交错存储使算法难以达到最优的压缩效果。针对上述问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的FWA划分压缩算法。首先,考虑到互联网网页聚... 详细信息

在搜索引擎的倒排索引等字长(FWA)类型压缩算法中,倒排链的"贪心"分块划分策略和码字信息的交错存储使算法难以达到最优的压缩效果。针对上述问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的FWA划分压缩算法。首先,考虑到互联网网页聚类特性带来的倒排链小数字信息,设计了一种数据区为64位分块的新型FWA压缩格式。该压缩格式通过4位的指示区将数据区划分为16种适合于连续小数字压缩的存储模式,并将倒排链每个分块的指示位和数据位分类存储,从而保证了较好的批量解压性能。其次,在新压缩格式的基础上提出一种基于DAG描述的倒排链FWA划分压缩方法——固定字对齐划分(WAP)算法。该算法利用DAG将倒排链分块划分问题归结为单源最短路径(SSSP)问题,并考虑FWA压缩格式中数据区存储模式的限制条件来确定SSSP问题的结构形式和递归定义。然后,给出了采用动态规划求解SSSP问题并形成最优划分向量的伪码和算法复杂度,并对S9、S16、S8b等传统FWA算法的原有存储模式进行了基于DAG的划分优化,把优化前后的算法的计算复杂度进行比较分析。最后,使用仿真整数序列数据和文本检索会议(TREC)GOV2网页索引数据进行压缩性能实验。实验结果表明,相较于传统FWA类型算法,基于DAG的FWA划分算法在通过批量解压和划分优化技术提升算法的压缩率和解压速度同时,对连续小数字整数序列进行压缩时能够获得比传统参照框架(FOR)类型算法更高的压缩率。

关键词：倒排索引等字长压缩算法有向无环图最优划分动态规划

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移动感知物联网技术研究

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计算机应用研究 2011年第7期28卷 2407-2410,2417页

作者：何欣宋亚林安健桂小林河南大学复杂智能网络系统研究所河南开封475001 西安交通大学计算机科学与技术系西安710049 陕西省计算机网络重点实验室西安710049

以人为中心的物联网应用、不断增大的网络覆盖范围、以移动节点为代表的多类型感知节点的综合运用等特征,使得移动感知物联网技术正逐渐成为主流。但是该研究正处于初始阶段,人们对移动感知物联网的认识还不够全面。为此,对移动感知物... 详细信息

以人为中心的物联网应用、不断增大的网络覆盖范围、以移动节点为代表的多类型感知节点的综合运用等特征,使得移动感知物联网技术正逐渐成为主流。但是该研究正处于初始阶段,人们对移动感知物联网的认识还不够全面。为此,对移动感知物联网的概念、体系结构及关键技术开展研究,使人们对物联网原理有一个清晰的认识。在此基础上,提出一个移动感知物联网应用模型,介绍了构建平台所需的相关技术及可提供的共享服务,为用户构建真实的物联网应用环境提供了参考。

关键词：物联网移动感知体系结构关键技术应用模型

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基于轨迹预测与冲突检测的自动驾驶碰撞检测模型

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计算机工程 2023年第7期49卷 10-20,46页

作者：费蓉马梦阳张晓黑新宏徐庆征邱原西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048 西安交通大学第二附属医院信息网络部西安710004 国防科技大学信息通信学院武汉430019

轨迹预测和碰撞检测是自动驾驶的关键技术,可以提高自动驾驶系统对周围环境的感知能力,保障自动驾驶系统的安全性。Conv-LSTM模型能够有效处理具有时空相关性的轨迹数据,具有良好的轨迹预测能力,但该模型在交通拥堵、复杂道路等复杂情... 详细信息

轨迹预测和碰撞检测是自动驾驶的关键技术,可以提高自动驾驶系统对周围环境的感知能力,保障自动驾驶系统的安全性。Conv-LSTM模型能够有效处理具有时空相关性的轨迹数据,具有良好的轨迹预测能力,但该模型在交通拥堵、复杂道路等复杂情形下预测性能较差。提出一种基于行驶意图识别的轨迹预测模型。通过基于长短期记忆(LSTM)网络的行驶意图识别模块对车辆的行驶意图进行预测,基于Conv-LSTM构建轨迹预测模块,结合识别的行驶意图信息预测未来轨迹,从而提高轨迹预测的精度和可解释性。引入2种注意力机制对目标对象及其周围车辆的历史轨迹信息进行重要性分析,使模型关注最具有代表性的邻居车辆,并且更好地捕捉不同时间步之间的关系,从而提高模型的预测准确度和稳定性。针对有向包围盒碰撞检测算法执行效率低的问题,提出一种基于混合包围盒的碰撞检测算法,通过最小安全距离和最大冲突距离进行碰撞预判断,避免非冲突情况下有向包围盒的创建和基于分离轴定理的碰撞检测过程,从而提高碰撞检测的效率。在NGSIM数据集上进行实验,结果表明:该模型的均方根误差优于Conv-LSTM、sys-Conv等对比模型,轨迹预测的精度更高;与有向包围盒(OBB)算法、轴对齐包围盒(AABB)算法和AABB-OBB算法相比,基于混合包围盒的碰撞检测算法平均碰撞检测时间分别缩短了64.47%、53.88%和55.47%。

关键词：轨迹预测碰撞检测自动驾驶注意力机制意图识别混合包围盒

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基于生成对抗网络的乳腺MRI图像生成

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西北大学学报（自然科学版） 2023年第3期53卷 348-358页

作者：王红玉朱天薏冯筠丁松涛王苹苹陈宝莹西安邮电大学计算机学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710121 西安市大数据与智能计算重点实验室陕西西安710121 西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127 西安国际医学中心医院影像诊疗中心陕西西安710110

乳腺癌磁共振成像(nuclear magnetic resonance imaging,MRI)数据由于不同医院采集方式不同、设备不同或病人等自身原因,会存在同一病人不同序列缺失的问题。目前主流的图像生成对抗网络Pix2Pix和Cycle-consistency是医学图像生成的两... 详细信息

乳腺癌磁共振成像(nuclear magnetic resonance imaging,MRI)数据由于不同医院采集方式不同、设备不同或病人等自身原因,会存在同一病人不同序列缺失的问题。目前主流的图像生成对抗网络Pix2Pix和Cycle-consistency是医学图像生成的两种主要模式,这类方法要求不同MRI序列数据配对出现,难以处理存在缺失的数据,此外,该类方法往往关注整幅图像的生成质量,缺少对疾病诊断更有价值的病灶区域的生成质量的监控。针对以上问题,该文受配准网络(RegGAN)自适应对准图像空间分布的启发,设计了一种新的基于特征增强的双注意力配准生成对抗网络DA-RegGAN。该网络在生成器中引入卷积注意力模块,使网络更注重病灶的学习;在判别器中添加梯度正则化约束,主要解决网络训练不稳定容易出现模式崩溃的现象,使网络生成包含更清晰的病灶细节全局图。该文在1697幅乳腺数据上开展消融实验、不同图像生成算法间的对比实验、肿瘤分类实验,进一步验证了方法的有效性。与原始RegGAN比,全局图像生成质量和局部病灶图像生成质量均得到提升,局部图像质量较原始PSNR提升了0.518,SSIM提升了0.021;全局图像质量较原始PSNR提升了0.584,SSIM提升了0.020。

关键词：生成对抗网络乳腺MRI图像生成注意力机制梯度正则化

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数字视频伪造被动取证技术研究综述

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信号处理 2021年第12期37卷 2371-2389页

作者：丁湘陵杨高波赵险峰谷庆熊义毛湖南科技大学计算机科学与工程学院物联网工程系湖南湘潭411201 湖南大学信息科学与工程学院通信工程系湖南长沙410082 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100093 广东省信息安全技术重点实验室广东广州510000

数字视频伪造被动取证技术直接依据已获得的视频数据本身来判别其真实性,具有更好的适应性,逐渐成为取证研究领域的主流。为了从整体上梳理与描述数字视频伪造被动取证技术,分析了常见的视频伪造操作的特点和它们遗留的痕迹以及对视频... 详细信息

数字视频伪造被动取证技术直接依据已获得的视频数据本身来判别其真实性,具有更好的适应性,逐渐成为取证研究领域的主流。为了从整体上梳理与描述数字视频伪造被动取证技术,分析了常见的视频伪造操作的特点和它们遗留的痕迹以及对视频被动取证的影响,从取证手段和采用技术2个角度,归纳与总结了基于数字视频来源、基于视频篡改遗留痕迹、基于深度学习框架和基于原始视频特征表征等视频被动取证的典型方法,并详细地探讨了视频伪造被动取证领域面临的挑战和未来的发展趋势。

关键词：数字视频取证被动取证真实性鉴别深度学习

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竞赛驱动的研究生案例教学改革

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计算机教育 2024年第1期 123-128页

作者：石俊飞蔡磊王彬李秀秀金海燕西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 西安理工大学网络计算与安全技术陕西省重点实验室陕西西安710048

针对目前计算机专业研究生课程课堂教学模式对学生创新能力培养有待进一步提高的问题,分析将学科竞赛与课程教学结合的可行性,提出将学科竞赛题目引入课堂案例教学过程中,分析课程类别和竞赛类别的匹配模式,具体阐述如何结合研究报告类... 详细信息

针对目前计算机专业研究生课程课堂教学模式对学生创新能力培养有待进一步提高的问题,分析将学科竞赛与课程教学结合的可行性,提出将学科竞赛题目引入课堂案例教学过程中,分析课程类别和竞赛类别的匹配模式,具体阐述如何结合研究报告类竞赛题目培养学生的抽象建模能力,结合作品类竞赛题目提升学生的应用开发实践能力,设计竞赛驱动的研究生课程案例教学改革方案,并通过调查分析说明实施效果。

关键词：学科竞赛案例教学计算机专业研究生教育

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一种基于射频指纹的电力物联网设备身份识别方法

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中国电力 2021年第3期54卷 80-88页

作者：刘铭刘念韩晓艺彭林宁付华陈一悰北京交通大学计算机与信息技术学院(交通数据分析与挖掘北京市重点实验室) 北京100044 东南大学网络空间安全学院江苏南京210096 国网陕西省电力公司电力科学研究院陕西西安710054

由于通信媒介的开放性,电力物联网设备的无线通信过程面临着信息安全风险。提出使用无线设备固有的射频指纹作为物联网设备身份识别的依据,并利用深度学习技术实现双向设备身份识别,以增强无线接入阶段的安全性。该方法采用边缘计算的思... 详细信息

由于通信媒介的开放性,电力物联网设备的无线通信过程面临着信息安全风险。提出使用无线设备固有的射频指纹作为物联网设备身份识别的依据,并利用深度学习技术实现双向设备身份识别,以增强无线接入阶段的安全性。该方法采用边缘计算的思路,利用通信信道双向的互易性,将物联网终端设备需要完成的基站身份学习任务转移到基站处完成,降低了对于物联网设备算力、存储、能耗等方面的需求,适用于物联网应用场景。实验结果表明,该方法能够达到良好的设备身份识别性能。

关键词：电力物联网射频指纹无线接入安全信道互易设备身份识别

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基于文本的情感分析方法论述

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数字技术与应用 2022年第12期40卷 1-3,22页

作者：魏嵬孙雪松李林峰张云翔西安理工大学计算机科学与工程学院陕西省网络计算与安全技术重点实验室中博联智库(深圳)科技有限公司

情感分类是情感计算的一部分,从文本数据中分析情绪有助于多领域的发展。本文系统的综述了文本情感分析的发展现状和新兴方向,深入梳理了文本情感分析的基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,并且进行了国内外... 详细信息

情感分类是情感计算的一部分,从文本数据中分析情绪有助于多领域的发展。本文系统的综述了文本情感分析的发展现状和新兴方向,深入梳理了文本情感分析的基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,并且进行了国内外研究进展的分别论述和分析。应积极推动深度学习的研究方法,结合传统方法,并深入研究文本情感多分类、细粒度情感分析以及情感强度分析是未来的研究趋势。

关键词：文本情感分析情感计算情感词典情感分类文本数据细粒度情感分析深度学习情感强度

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