检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 603-622页

作者：郑庆华曹书植阮建飞赵锐董博西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049 西安交通大学继续教育学院西安710049 智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049 陕西省天地网技术重点实验室西安710049

近年来,人工智能蓬勃发展,伴随着计算硬件算力的提升,深度学习已成为了人工智能算法的新范式.然而深度学习依赖大量精确标注的数据,在现实的多类别分类场景中,受限于标注成本和隐私数据保护等因素,大量精准标注的数据往往难以获得.近些... 详细信息

近年来,人工智能蓬勃发展,伴随着计算硬件算力的提升,深度学习已成为了人工智能算法的新范式.然而深度学习依赖大量精确标注的数据,在现实的多类别分类场景中,受限于标注成本和隐私数据保护等因素,大量精准标注的数据往往难以获得.近些年,移动众包和网络爬虫这类经济廉价的数据收集方法被广泛采用,但他们不可避免地引入了错误标注,即标签噪声.鉴于深度神经网络强大的数据拟合能力,标签噪声的存在将造成算法的过拟合,严重制约了深度学习方法的泛化能力.针对标签噪声问题,现有研究大多显式或隐式地依赖锚点(明确属于某一类别的样本),然而在现实场景中锚点难以获取,这使得现有解决方案不再适用.为解决这一问题,本文创造性地将多类别标签噪声学习问题转化为混合比例估计(mixture proportion estimation,MPE)问题,构建了一种不依赖锚点的满足统计一致性的学习算法.本文的主要贡献包括:(1)对现有的仅适用于二组成物MPE场景的R-MPE(regrouping-MPE)方法进行推广,提出了多组成物场景下不依赖不可约假设的MPE方法MR-MPE(multi-component oriented R-MPE);(2)理论上证明了多类别分类场景下标签噪声学习算法锚点假设和MPE问题不可约假设的等价性,并基于所提出的MR-MPE方法构建了不依赖锚点的满足统计一致性的算法.本文在合成噪声数据集和真实噪声数据集上分别与现有算法进行了对比实验,结果显示本文所提算法在多个数据集上均展现出了最优的性能;同时,在移除锚点的情况下,本文对算法的鲁棒性进行了测试,验证了所提算法不依赖锚点的特性.

关键词：混合比例估计多类别分类标签噪声学习锚点不可约假设统计一致性

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基于Mask R-CNN和上下文卷积神经网络的肺结节检测

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吉林大学学报（工学版） 2022年第10期52卷 2419-2427页

作者：潘晓英魏德赵逸喆西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西北大学信息科学与技术学院西安710029

为了提高肺癌的早期诊断效果,提出了一种基于深度学习架构的肺结节检测算法,设计了基于V-Net和R-CNN混合的Mask R-CNN肺结节检测模块和基于多尺度与上下文的肺结节假阳性衰减网络。该算法首先使用V-Net进行肺结节定位,再使用3D R-CNN进... 详细信息

为了提高肺癌的早期诊断效果,提出了一种基于深度学习架构的肺结节检测算法,设计了基于V-Net和R-CNN混合的Mask R-CNN肺结节检测模块和基于多尺度与上下文的肺结节假阳性衰减网络。该算法首先使用V-Net进行肺结节定位,再使用3D R-CNN进行假阳性衰减,判断候选区域是否为真实肺结节。算法中引入Inception网络设计了V-Net多尺度模块,实现肺结节定位;设计3D R-CNN肺结节检测模型,融合肺结节定位结果,确定假阳性肺结节候选区域;设计的假阳性衰减网络分类模型,实现了对肺结节进行去假阳性判断,提升检测有效性。实验结果显示,本算法取得了0.97的FROC值,较已有算法提升了5%,表明本算法对肺癌早期检测和诊断具有较好的临床意义。

关键词：计算机应用肺结节检测卷积神经网络循环神经网络多尺度特征融合上下文卷积

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面向服务移动社交网络中基于信任的分布式服务组合方法

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电子学报 2016年第2期44卷 258-267页

作者：张涛马建峰习宁刘西蒙熊金波西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071 西安电子科技大学陕西省网络与系统安全重点实验室陕西西安710071 福建师范大学软件学院福建福州350108

针对服务不透明性、信任需求主观性及移动参与者连接机会性对面向服务移动社交网络中可信服务组合带来的问题,提出基于信任的分布式服务组合方法.该方法基于格模型建立分布式服务信任评估框架,分别在组件和组合级评估服务信任度以避免... 详细信息

针对服务不透明性、信任需求主观性及移动参与者连接机会性对面向服务移动社交网络中可信服务组合带来的问题,提出基于信任的分布式服务组合方法.该方法基于格模型建立分布式服务信任评估框架,分别在组件和组合级评估服务信任度以避免不可信的数据传输;通过分析服务依赖关系,实现满足全局和局部信任约束可信服务选择;基于蒙特卡洛方法建立可信路径选择、优化和容错算法传输服务评估调用信息.实验结果表明所提方法在服务评估开销低,在路径选择成功率和信任度高,是适应面向服务移动社交网络的服务组合方法.

关键词：信任分布式服务评估路径选择服务组合面向服务的移动社交网络

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无人机辅助的NOMA网络用户分组与功率分配算法

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通信学报 2020年第9期41卷 21-28页

作者：李国权林金朝徐勇军黄正文刘挺重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室重庆400065 西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121 布鲁内尔大学电子与计算机工程系伦敦UB83PH

为了提高传输的灵活性和应对应急通信的场景,提出了一种基于无人机辅助的非正交多址接入系统用户分组与功率分配联合优化算法。考虑基站最大发射功率约束与用户分组约束,构建了NOMA多用户和速率最大化的资源分配问题。为了解决该非凸问... 详细信息

为了提高传输的灵活性和应对应急通信的场景,提出了一种基于无人机辅助的非正交多址接入系统用户分组与功率分配联合优化算法。考虑基站最大发射功率约束与用户分组约束,构建了NOMA多用户和速率最大化的资源分配问题。为了解决该非凸问题,基于图论提出了最大割定理下的用户分组算法,实现了组内用户与无人机的相对距离最小。基于分组结果,利用辅助变量法,将原非凸功率分配子问题转化为凸优化问题求解。仿真结果表明,所提算法具有较好的和速率性能。

关键词：无人机非正交多址接入用户分组功率分配

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基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度特征通道分组优化算法

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计算机应用 2023年第5期43卷 1401-1408页

作者：王彬向甜吕艺东王晓帆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

针对轻量型卷积神经网络(LCNN)的精确度和复杂度均衡优化问题,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的自适应多尺度特征通道分组优化算法对LCNN特征通道分组结构进行优化。首先,将LCNN中的特征融合层结构的复杂度最小化和精确度最... 详细信息

针对轻量型卷积神经网络(LCNN)的精确度和复杂度均衡优化问题,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的自适应多尺度特征通道分组优化算法对LCNN特征通道分组结构进行优化。首先,将LCNN中的特征融合层结构的复杂度最小化和精确度最大化作为两个优化目标,进行双目标函数建模及理论分析;然后,设计基于NSGA-Ⅱ的LCNN结构优化框架,并在原始LCNN结构的深度卷积层之上增加基于NSGA-Ⅱ的自适应分组层,构建基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度的特征融合网络NSGA2-AMFFNetwork。在图像分类数据集上的实验结果显示,与手工设计的网络结构M_blockNet_v1相比,NSGA2-AMFFNetwork的平均精确度提升了1.2202个百分点,运行时间降低了41.07%。这表明所提优化算法能较好平衡LCNN的复杂度和精确度,同时还可为领域知识不足的普通用户提供更多性能表现均衡的网络结构选择方案。

关键词：轻量型卷积神经网络特征提取通道分组优化双目标函数建模快速非支配排序遗传算法图像分类进化算法

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基于双重注意力机制的人群计数方法

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计算机应用 2024年第9期44卷 2886-2892页

作者：赵志强马培红黑新宏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

针对复杂场景下人群计数问题中的尺度变化、背景干扰和部分遮挡等问题,在空洞卷积操作的基础上,提出一种基于双重注意力机制的空洞上下文卷积神经网络(DA-DCCNN)。首先,将VGG16中的卷积层作为特征提取器,获取人群图像抽象、深层的特征图... 详细信息

针对复杂场景下人群计数问题中的尺度变化、背景干扰和部分遮挡等问题,在空洞卷积操作的基础上,提出一种基于双重注意力机制的空洞上下文卷积神经网络(DA-DCCNN)。首先,将VGG16中的卷积层作为特征提取器,获取人群图像抽象、深层的特征图;其次,利用空洞卷积构造空洞上下文模块(DCM)对不同层获取的特征进行连接,并引入空间注意力模块(SAM)和通道注意力模块(CAM)获取上下文信息;最后,组合欧氏距离和交叉熵构造损失函数,对网络预测注意力图和真实注意力图之间的差异进行度量。在ShanghaiTech、UCF_CC_50和UCF-QNRF 3个公开数据集上的实验结果表明,DA-DCCNN在有效获取图像的多尺度特征的同时,增强了对图像中重要区域和通道的感知能力,平均绝对误差(MAE)取得了相对最优的结果。基于双重注意力机制的特征融合网络能有效感知图像中的空间结构和局部特征,从而使得生成的密度图能更准确地对人群区域进行预测和计数。

关键词：空洞卷积上下文特征双重注意力机制密度图人群计数

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基于时空间联合去噪的改进差分进化算法

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计算机科学 2024年第9期51卷 299-309页

作者：王彬张鑫雨金海燕西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安理工大学陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

在工程问题的优化求解过程中,对个体的适应度评价可能会受到环境噪声的干扰,进而影响对种群进行合理的优胜劣汰操作,造成算法性能下降。为了对抗噪声环境的影响,提出了一种基于时空间联合去噪的改进差分进化算法(SEDADE)。根据适应度排... 详细信息

在工程问题的优化求解过程中,对个体的适应度评价可能会受到环境噪声的干扰,进而影响对种群进行合理的优胜劣汰操作,造成算法性能下降。为了对抗噪声环境的影响,提出了一种基于时空间联合去噪的改进差分进化算法(SEDADE)。根据适应度排名将种群划分成两个子种群,对评价较差个体组成的子种群用分布估计算法(EDA)进化,采用高斯分布建模解空间,利用解空间中多个个体噪声的随机性抵消噪声影响;对评价较好个体组成的子种群用差分进化算法(DE)进化,并且引入基于时间的停滞重采样机制去噪,提高收敛精度。对时空间混合进化得到的两个子种群进行基于概率选择的EDA信息利用操作,利用EDA搜索得到的全局信息引导DE的搜索方向,避免陷入局部最优。在实验中使用了被零均值高斯噪声干扰的基准函数,可以发现SEDADE相比其他算法更具有竞争性,此外通过消融实验验证了所提算法包含的3个机制的有效性和合理性。

关键词：差分进化分布估计噪声重采样混合进化信息利用

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基于视频流谱特征空间的深度伪造检测

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中国科学：信息科学 2024年第11期54卷 2572-2588页

作者：肖景博殷琪林卢伟罗向阳郭世泽中山大学计算机学院广州510006 中山大学人工智能研究院珠海519082 信息技术教育部重点实验室广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广州510006 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450002 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

随着深度伪造技术的快速发展,深度伪造视频在每一帧上表现得极为真实,现有检测方法难以有效识别出深度伪造视频.针对这一问题,本文首次提出了一种基于视频流谱特征空间的深度伪造检测方法.该方法基于流谱理论构建了一个视频流谱特征空间... 详细信息

随着深度伪造技术的快速发展,深度伪造视频在每一帧上表现得极为真实,现有检测方法难以有效识别出深度伪造视频.针对这一问题,本文首次提出了一种基于视频流谱特征空间的深度伪造检测方法.该方法基于流谱理论构建了一个视频流谱特征空间,通过视频流谱基底模型将视频流从视频特征隐空间映射到视频流谱特征空间,精准刻画视频流中不一致性信息,获取可分离度更高的视频流谱不一致性特征,从而实现深度伪造视频的检测.具体而言,首先提出了一种视频流谱特征空间的构建方法,通过对视频特征隐空间进行基底映射,得到一个近似同构的视频流谱特征描述空间,在视频流谱特征空间中融合视频流不同视角的高维表征,实现对视频流的精准刻画与分析;然后设计了一个视频不一致性流谱映射模型,通过视频流谱变换算子,从时序角度将视频流的空域信息聚合映射到视频流谱特征空间,建模深度伪造视频的不一致性信息,构建数据可分离度更高的视频表征.实验结果表明,所提方法在Celeb-DF数据集上达到99.23%的准确率,在DFDC数据集上达到95.24%的准确率.

关键词：深度伪造检测流谱理论视频流谱特征空间视频流谱基底模型时序不一致性

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移动群智感知安全与隐私:模型、进展与趋势

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计算机学报 2021年第9期44卷 1949-1966页

作者：熊金波毕仁万田有亮刘西蒙马建峰福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 福州大学数学与计算机科学学院福州350108 西安电子科技大学陕西省网络与系统安全重点实验室西安710071

移动群智感知作为一种新兴的物联网感知范式,通过激励现代化智能感知设备获得高质量的感知数据,从而高效地完成大规模且复杂的社会感知任务并服务人类社会.移动群智感知系统由感知用户、感知平台和服务提供商组成,在感知任务执行过程中... 详细信息

移动群智感知作为一种新兴的物联网感知范式,通过激励现代化智能感知设备获得高质量的感知数据,从而高效地完成大规模且复杂的社会感知任务并服务人类社会.移动群智感知系统由感知用户、感知平台和服务提供商组成,在感知任务执行过程中,感知数据经历感知、上传和交易三个阶段,各阶段均面临多种多样的数据安全和隐私泄露风险,危害感知用户隐私和感知数据安全.首先介绍移动群智感知的系统模型、实际应用场景并给出主要安全研究方法,以感知数据参与感知任务的生命周期为轴线,讨论在感知数据生命周期的三个阶段所面临的安全与隐私威胁;在上述威胁基础上,分别从三个阶段系统阐述现有的数据安全与隐私保护解决方案;最后,从隐私度量、隐私框架、隐私保护和隐私计算等方面探讨进一步的发展趋势与研究方向.

关键词：移动群智感知数据安全隐私保护差分隐私博弈模型

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可证明安全的高效车联网认证密钥协商协议

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计算机学报 2023年第5期46卷 929-944页

作者：乔子芮杨启良周彦伟杨波顾纯祥张明武夏喆陕西师范大学计算机科学学院西安710062 密码科学技术全国重点实验室北京100878 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 上海计算机软件技术开发中心上海201112 河南省网络密码技术重点实验室郑州450052 武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070

为进一步解决当前车联网认证密钥协商协议效率低下及车辆公私钥频繁更新的问题,研究者利用无证书密码体制能够解决身份基密码体制中密钥托管不足和传统公钥基础设施中证书复杂管理问题的优势,提出了安全高效的无证书车联网认证密钥协商... 详细信息

为进一步解决当前车联网认证密钥协商协议效率低下及车辆公私钥频繁更新的问题,研究者利用无证书密码体制能够解决身份基密码体制中密钥托管不足和传统公钥基础设施中证书复杂管理问题的优势,提出了安全高效的无证书车联网认证密钥协商协议.然而,本文分析发现现有的协议要么不具有轻量级的特征,要么无法满足其所声称的安全性.针对上述问题,本文提出安全性可证明的高效车联网认证密钥协商协议的新型构造,并基于判定性Diffie-Hellman和离散对数等复杂性假设对协商密钥的安全性和通信消息的不可伪造性进行了形式化证明.与现有的相关协议相比,本文协议不仅效率更高且安全性更优,同时具备证书和密钥的集中管理、双向认证等属性,上述优势使得该协议在车联网中具有更好的性能和适应性,因此我们的协议更适合在该网络中使用.

关键词：无证书公钥密码机制认证密钥协商车辆自组织网分叉引理

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