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基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法

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计算机科学 2024年第6期51卷 391-398页

作者：徐奕成戴超凡马武彬吴亚辉周浩浩鲁晨阳国防科技大学信息系统工程重点实验室长沙410073

联邦学习是一种新兴的面向隐私保护的分布式机器学习框架,其核心特点是能够在不获取客户端原始数据的条件下实现分布式机器学习。客户端利用本地数据进行模型训练,然后将模型参数上传至服务端进行聚合,从而确保客户端数据始终得到保护... 详细信息

联邦学习是一种新兴的面向隐私保护的分布式机器学习框架,其核心特点是能够在不获取客户端原始数据的条件下实现分布式机器学习。客户端利用本地数据进行模型训练,然后将模型参数上传至服务端进行聚合,从而确保客户端数据始终得到保护。在此过程中,存在频繁的参数传输导致的通信成本高昂问题和各客户端所拥有的非独立同分布异构数据问题,两者严重制约了联邦学习的应用。针对上述问题,提出了一种基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法——FedPSG,将客户端传输到服务器的数据形式由模型参数转变为模型分值,在每轮训练中只需要少部分客户端向服务器上传模型参数,从而降低通信成本;同时,提出了一种模型再训练策略,使用服务器数据对全局模型进行二次迭代训练,通过缓解数据异构问题对联邦学习的影响来进一步提升模型性能。模拟不同的数据异构环境,在MNIST,FashionMNIST与CIFAR-10数据集上进行实验,结果表明FedPSG能够有效提高模型在不同数据异构环境下的准确率,并且验证了模型再训练策略能有效解决客户端数据异构问题。

关键词：联邦学习粒子群算法通信成本数据异构隐私保护

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基于半监督学习的域适应实体解析算法

计算机科学 2023年

作者：戴超凡丁华华国防科技大学信息系统工程重点实验室

实体解析旨在查找两个数据实体是否引用同一实体，是许多自然语言处理任务中的一项基本任务。现有的基于深度学习的实体解析解决方案通常需要大量的标注数据，即使利用预训练的语言模型进行训练，仍然需要数千个标签才能达到令人满意的... 详细信息

实体解析旨在查找两个数据实体是否引用同一实体，是许多自然语言处理任务中的一项基本任务。现有的基于深度学习的实体解析解决方案通常需要大量的标注数据，即使利用预训练的语言模型进行训练，仍然需要数千个标签才能达到令人满意的准确性。现实场景中，这些标注数据并不容易获得。针对上述问题，提出了一个基于半监督学习的域适应实体解析模型。首先，在源域上训练一个分类器，然后利用域适应减小源域和目标域的分布差异，同时用数据增强后的目标域软伪标签加入源域迭代训练，从而实现从源域到目标域的知识迁移。所提模型在13个来自相同或不同领域的数据集上进行了对比实验和消融实验。实验结果表明，与无监督基线模型相比，多个数据集上F1值平均提升2.84%、9.16%和7.1%；与有监督基线模型相比，只需要20%至40%的标签就可以达到与有监督学习相当的性能。通过消融实验进一步证明了所提模型的有效性，总体上可以获得更好的实体解析结果。（相关代码开源在https : //github。com/cainiao12306/SSDAER）

关键词：实体解析域适应伪标签预训练语言模型数据增强

通过配网规划和改造提高供电可靠性的技术分析

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产业科技创新 2023年第6期5卷 87-89页

作者：戴超凡李文国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司江苏宿迁223800 国网江苏省电力有限公司沭阳县供电分公司江苏沭阳223600

近年来我国居民生活、工业及商业用电负载持续增加,因此,配电网承受的负载和压力也在持续加大。在目前的经济和技术条件下,我国的配网供电的可靠性相对较差,不能很好地满足目前我国社会经济发展的需要。通过实践调查可以看出,有关设备... 详细信息

近年来我国居民生活、工业及商业用电负载持续增加,因此,配电网承受的负载和压力也在持续加大。在目前的经济和技术条件下,我国的配网供电的可靠性相对较差,不能很好地满足目前我国社会经济发展的需要。通过实践调查可以看出,有关设备在设计和制造方面存在缺陷,各类设备的性能存在不足,维护管理水平较低,还会受到周边环境的影响,这些因素都有可能导致供电的可靠性下降,因此,要想尽量减少这些因素的影响,就需要围绕配网的规划和改造技术展开专门的研究,才能促进整体电力产业和经济的发展,保障国家的用电安全。

关键词：配网规划配网改造供电可靠性

基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法

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计算机科学 2023年

作者：徐奕成戴超凡马武彬吴亚辉周浩浩鲁晨阳国防科技大学信息系统工程重点实验室

联邦学习是一种新兴的面向隐私保护的分布式机器学习框架，其核心特点是能够在不获取客户端原始数据的条件下实现分布式机器学习。客户端利用本地数据进行模型训练，然后将模型参数上传至服务端进行聚合，从而确保客户端数据始终得到保... 详细信息

联邦学习是一种新兴的面向隐私保护的分布式机器学习框架，其核心特点是能够在不获取客户端原始数据的条件下实现分布式机器学习。客户端利用本地数据进行模型训练，然后将模型参数上传至服务端进行聚合，从而确保客户端数据始终得到保护。在此过程中，存在频繁的参数传输导致的通信成本高昂问题、各客户端所拥有的非独立同分布异构数据问题，两者严重制约了联邦学习的应用。针对上述问题，提出了一种基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法——FedPSG，将客户端传输到服务器的数据形式由模型参数转变为模型分值，在每轮训练中只需要少部分客户端向服务器上传模型参数，从而降低通信成本；同时，提出一种模型再训练策略，使用服务器数据对全局模型进行二次迭代训练，通过缓解数据异构问题对联邦学习的影响进一步提高模型性能。模拟不同的数据异构环境，在MNIST、FashionMNIST与CIFAR-10数据集上进行实验，结果表明FedPSG能够有效提高模型在不同数据异构环境下的准确率，并且验证了模型再训练策略能有效解决客户端数据异构问题。

关键词：联邦学习粒子群算法通信成本数据异构隐私保护

JavaKBB:集成框架与产生式规则的专家系统工具

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国防科技大学学报 2014年第4期36卷 184-187页

作者：曹泽文戴超凡国防科技大学信息系统与管理学院

描述了一个专家系统工具JavaKBB,其目标是设计一个容易使用、方便扩展的专家系统开发工具,可以同时表示领域概念知识与过程知识;既可以运行于商用操作系统Windows等,也可以运行于中标麒麟等军用国产操作系统。为此,提出了一种集成框架... 详细信息

描述了一个专家系统工具JavaKBB,其目标是设计一个容易使用、方便扩展的专家系统开发工具,可以同时表示领域概念知识与过程知识;既可以运行于商用操作系统Windows等,也可以运行于中标麒麟等军用国产操作系统。为此,提出了一种集成框架与产生式规则的知识表示模式,定义了五种抽象层次以设计一个专家系统,包括知识原语、知识单元、知识部件、知识库以及知识系统;在此基础上基于Java语言设计并实现了JavaKBB。JavaKBB的另外一个重要特征是它能以XML格式保存知识库,具备与其他知识库进行交互的潜力。目前,JavaKBB已经用来构建慢性肝炎防治专家系统、装备辅助决策系统等。

关键词：专家系统开发工具框架产生式规则

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面向物联网的机会网络信息传输最优控制策略

系统工程与电子技术 2023年第11期45卷 3656-3662页

作者：吴亚辉马武彬邓苏周浩浩戴超凡国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073

面向大规模物联网系统高动态、运行环境复杂等特征,构建了基于机会网络的存储携带转发信息传输模式,进而提出了带有传输不确定性的信息传输性能评估模型。在此基础上,综合考虑信息传输过程的能量消耗与传输性能等目标,提出了基于庞特李... 详细信息

面向大规模物联网系统高动态、运行环境复杂等特征,构建了基于机会网络的存储携带转发信息传输模式,进而提出了带有传输不确定性的信息传输性能评估模型。在此基础上,综合考虑信息传输过程的能量消耗与传输性能等目标,提出了基于庞特李雅金极大值定理的最优传输策略。进一步,通过理论分析证明了最优传输策略服从阈值形式。仿真实验表明,模型的误差低于4.08%。同时,实验也表明所提出的最优传输策略明显优于传统的静态策略,并随着信息有效期的递增,性能表现更好。

关键词：物联网机会网络信息传输最优控制

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基于GMM的数据仓库管理与维护

国防科技大学学报 2002年第6期24卷 82-86页

作者：戴超凡邓苏杨强陈文伟刘青宝国防科技大学人文与管理学院湖南长沙410073

元数据管理系统是构建、管理、维护和使用数据仓库系统的核心部件。元数据管理关键在于构建一个全面的、可扩展的元数据模型,表示各种类型的元数据。本文提出了一个通用的元数据模型GMM,该模型可以有效支持数据仓库的管理和维护,如用户... 详细信息

元数据管理系统是构建、管理、维护和使用数据仓库系统的核心部件。元数据管理关键在于构建一个全面的、可扩展的元数据模型,表示各种类型的元数据。本文提出了一个通用的元数据模型GMM,该模型可以有效支持数据仓库的管理和维护,如用户视图管理、个性化服务、增量刷新、数据志跟踪等。

关键词： GMM 维护数据仓库元数据管理系统元数据模型元数据库管理机制

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扬州市无偿献血管理问题及对策

扬州市无偿献血管理问题及对策

作者：戴超凡江苏大学

学位级别：硕士

无偿献血管理涉及面广、政策性强,是一项长期、艰巨、复杂的社会系统工程,不是采供血机构凭一己之力能够完成的,需要顶层设计、政府主导、各部门协作配合。然而,由于我国无偿献血制度起步较晚,无偿献血管理尚面临诸多困境,无偿献血事业... 详细信息

无偿献血管理涉及面广、政策性强,是一项长期、艰巨、复杂的社会系统工程,不是采供血机构凭一己之力能够完成的,需要顶层设计、政府主导、各部门协作配合。然而,由于我国无偿献血制度起步较晚,无偿献血管理尚面临诸多困境,无偿献血事业发展举步维艰,实际采供血量远不能满足日益增长的临床用血需求,“血荒”频发,严重影响了临床工作的正常开展和广大患者的治疗需求。本研究以扬州市无偿献血管理为对象,通过文献研究、面对面访谈、数据分析等研究方法,调查了扬州市无偿献血管理现状,包括无偿献血管理组织机构设置情况、2015～2019年无偿献血工作开展情况、无偿献血管理举措。基于公共产品理论和政府管制理论,归纳出扬州市无偿献血管理主要存在四大问题:血站人力资源管理基础薄弱、未能充分满足临床用血需求、血站血浆库存积压难以管理、发展街头献血困难重重;五个方面的原因导致了这些问题的产生:国家层面顶层设计缺失、地方政府管理角色缺位、地方政府对血站的投入不足、无偿献血文化建设和管理薄弱、经济社会发展的客观因素。在此基础上,有针对性地提出了五大对策:呼吁国家层面加强顶层设计、充分发挥地方政府主导作用、全面加强血站服务能力建设、高度重视无偿献血文化建设和管理、积极推动临床合理用血和自体输血。以期为加强扬州市无偿献血管理、推动扬州市无偿献血事业蓬勃发展做出有益的、有价值的探索。

关键词：无偿献血管理顶层设计政府主导血站采供血服务能力

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基于知识的模型自动选择策略

计算机工程 2010年第11期36卷 170-172页

作者：戴超凡冯旸赫国防科技大学信息系统与管理学院长沙410073

模型自动选择是决策支持系统智能化发展的必然要求。针对目前实用算法较少的现状,提出一种模型自动选择策略。基于知识框架描述模型,根据事实库和知识库提取相应规则生成推理树,结合经验和专业知识实现模型自动选择。实验结果表明,该策... 详细信息

模型自动选择是决策支持系统智能化发展的必然要求。针对目前实用算法较少的现状,提出一种模型自动选择策略。基于知识框架描述模型,根据事实库和知识库提取相应规则生成推理树,结合经验和专业知识实现模型自动选择。实验结果表明,该策略具有较高的命中率。

关键词：模型自动选择决策支持系统框架贝叶斯推理