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模态间关系促进的行人检索方法

软件学报 2024年第10期35卷 4766-4780页

作者：李博张飞飞徐常胜天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 多模态人工智能系统全国重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

基于文本描述的行人检索是一个新兴的跨模态检索子任务,由传统行人重识别任务衍生而来,对公共安全以及人员追踪具有重要意义.相比于单模态图像检索的行人重识别任务,基于文本描述的行人检索解决了实际应用中缺少查询图像的问题,其主要... 详细信息

基于文本描述的行人检索是一个新兴的跨模态检索子任务,由传统行人重识别任务衍生而来,对公共安全以及人员追踪具有重要意义.相比于单模态图像检索的行人重识别任务,基于文本描述的行人检索解决了实际应用中缺少查询图像的问题,其主要挑战在于该任务结合了视觉内容和文本描述两种不同模态的数据,要求模型同时具有图像理解能力和文本语义学习能力.为了缩小行人图像和文本描述的模态间语义鸿沟,传统的基于文本描述的行人检索方法多是对提取的图像和文本特征进行机械地分割,只关注于跨模态信息的语义对齐,忽略了图像和文本模态内部的潜在联系,导致模态间细粒度匹配的不准确.为了解决上述问题,提出模态间关系促进的行人检索方法,首先利用注意力机制分别构建模态内自注意力矩阵和跨模态注意力矩阵,并将注意力矩阵看作不同特征序列间的响应值分布.然后,分别使用两种不同的矩阵构建方法重构模态内自注意力矩阵和跨模态注意力矩阵.其中自注意力矩阵的重构利用模态内逐元素重构的方式可以很好地挖掘模态内部的潜在联系,而跨模态注意力矩阵的重构用模态间整体重构矩阵的方法,以跨模态信息为桥梁,可充分挖掘模态间的潜在信息,缩小语义鸿沟.最后,用基于任务的跨模态投影匹配损失和KL散度损失联合约束模型优化,达到模态间信息相互促进的效果.在基于文本描述的行人检索公开数据库CUHK-PEDES上进行了定量以及检索结果的可视化,均表明所提方法可取得目前最优的效果.

关键词：行人检索跨模态任务文本语义学习关系对齐注意力机制

热辅助超声滚压温度场参数影响激光熔覆涂层表面粗糙度研究

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表面技术 2024年第5期53卷 149-155页

作者：张常胜沈学会罗辉姜永泉齐鲁工业大学(山东省科学院)机械与汽车工程学院济南250353 山东建筑大学机电工程学院济南250101 浙江晶鸿精密机械制造有限公司浙江上虞312300 山东黄金矿业(莱州)有限公司三山岛金矿山东烟台261400

目的降低激光熔覆涂层的表面粗糙度。方法采用激光熔覆技术制备铁基激光熔覆涂层,采用超声温滚压耦合热处理工艺对熔覆层进行熔覆后强化加工,重点研究温度场参数对成形表面粗糙度的影响,通过方差分析(ANOVA)确立参数显著性,同时利用响... 详细信息

目的降低激光熔覆涂层的表面粗糙度。方法采用激光熔覆技术制备铁基激光熔覆涂层,采用超声温滚压耦合热处理工艺对熔覆层进行熔覆后强化加工,重点研究温度场参数对成形表面粗糙度的影响,通过方差分析(ANOVA)确立参数显著性,同时利用响应曲面法(RSM)构建温度场参数影响铁基涂层表面粗糙度的预测模型,并进行参数优化。结果加热温度和保温时间对成形试样表面粗糙度的影响显著。在实验参数范围内,试样的表面粗糙度与加热温度呈正相关,与保温时间呈负相关。实验结果表明,在相同保温时间下,在加热温度100、250、400℃条件下试样的表面粗糙度Ra分别为0.237、0.158、0.096μm;在相同加热温度下,在保温时间为0.5、1、2 h条件下试样的表面粗糙度Ra分别为0.156、0.164、0.170μm。可见与保温时间相比,加热温度对涂层表面粗糙度的影响更显著。参数优化分析结果表明,在实验参数范围内,在400℃加热温度和0.5 h保温时间条件下,试样具有最小的表面粗糙度Ra(0.089μm)。结论相较于车削及常温滚压工艺,采用超声温滚压耦合热处理工艺可进一步降低激光熔覆涂层的表面粗糙度,在实验参数范围内,加热温度400℃和保温时间0.5 h是最优的温度场参数组合。

关键词：超声滚压温塑性增材制造表面粗糙度热处理铁基合金

视觉语言模型引导的文本知识嵌入的小样本增量学习

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软件学报 2024年第5期35卷 2101-2119页

作者：姚涵涛余璐徐常胜多模态人工智能系统全国重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

真实场景往往面临数据稀缺和数据动态变化的问题,小样本增量学习的目的是利用少量数据推理数据知识并减缓模型对于旧知识的灾难性遗忘.已有的小样本增量学习的算法(CEC和FACT等)主要是利用视觉特征来调整特征编码器或者分类器,实现模型... 详细信息

真实场景往往面临数据稀缺和数据动态变化的问题,小样本增量学习的目的是利用少量数据推理数据知识并减缓模型对于旧知识的灾难性遗忘.已有的小样本增量学习的算法(CEC和FACT等)主要是利用视觉特征来调整特征编码器或者分类器,实现模型对于新数据的迁移和旧数据的抗遗忘.但是少量数据的视觉特征往往难以建模一个类别的完整特征分布,导致上述算法的泛化能力较弱.相比于视觉特征,图像类别描述的文本特征具有较好的泛化性和抗遗忘性.因此,在视觉语言模型的基础上,研究基于文本知识嵌入的小样本增量学习,通过在视觉特征中嵌入具有抗遗忘能力的文本特征,实现小样本增量学习中新旧类别数据的有效学习.具体而言,在基础学习阶段,利用视觉语言模型抽取图像的预训练视觉特征和类别的文本描述,并通过文本编码器实现预训练视觉特征到文本空间的映射.进一步利用视觉编码器融合学习到的文本特征和预训练视觉特征抽象具有高辨别能力的视觉特征.在增量学习阶段,提出类别空间引导的抗遗忘学习,利用旧数据的类别空间编码和新数据特征微调视觉编码器和文本编码器,实现新数据知识学习的同时复习旧知识.在4个数据集(CIFAR-100,CUB-200,Car-196和mini Image Net)上验证算法的有效性,证明基于视觉语言模型文本知识嵌入可以在视觉特征的基础上进一步提升小样本增量学习的鲁棒性.

关键词：小样本增量学习视觉语言模型文本知识嵌入类别空间引导的抗遗忘学习

汽车变曲率路径循迹H_(∞)回路成形鲁棒控制

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吉林大学学报（工学版） 2024年第8期54卷 2141-2148页

作者：常胜刘宏飞邹乃威常熟理工学院汽车工程学院江苏苏州215500 吉林大学交通学院长春130022 宁波工程学院机械工程学院浙江宁波315336

针对汽车曲线行驶时曲率半径改变更易引起车辆偏离预定轨迹的问题,提出了一种基于H∞回路成形的鲁棒控制方法以提高汽车轨迹跟踪性能。首先,对汽车动力学模型进行处理,使模型具备广义干扰控制系统形态,利用传递函数运算间接求解获得所... 详细信息

针对汽车曲线行驶时曲率半径改变更易引起车辆偏离预定轨迹的问题,提出了一种基于H∞回路成形的鲁棒控制方法以提高汽车轨迹跟踪性能。首先,对汽车动力学模型进行处理,使模型具备广义干扰控制系统形态,利用传递函数运算间接求解获得所需的输出变量;其次,选定标称受控对象给出标称条件,据此设计鲁棒控制器使闭环系统各反馈回路获得理想的奇异值,满足系统性能指标和鲁棒稳定性要求;最后,验证汽车在变曲率曲线路径上的循迹能力。结果表明:在固定鲁棒控制器作用下汽车具备稳定的抗干扰能力,当系统参数在合理范围内变化时,汽车行驶的横向偏差量均控制在0.2 m以内。

关键词：车辆工程变曲率曲线路径循迹 H_(∞)回路成形

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基于格的认证与密钥协商协议研究

基于格的认证与密钥协商协议研究

作者：常胜电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,越来越多的隐私数据需要在互联网上进行传输,如何保证这些数据传输的安全性是一个重要的问题。基于口令的认证密钥协商协议(Password Authenticated Key Exchange,PAKE)提供了一种解决手段,在这类协议中,用户可以使... 详细信息

随着信息技术的发展,越来越多的隐私数据需要在互联网上进行传输,如何保证这些数据传输的安全性是一个重要的问题。基于口令的认证密钥协商协议(Password Authenticated Key Exchange,PAKE)提供了一种解决手段,在这类协议中,用户可以使用一个低熵的口令来与服务器完成身份认证并协议出一个会话密钥,该密钥可以用来建立安全信道。然而,现有的大多数PAKE方案都是基于传统困难问题来构造的,在量子计算机时代,这些方案的安全性会受到严重威胁。由于目前还不存在针对格上困难问题的多项式时间量子算法,因此本文围绕基于格上困难问题构建的PAKE方案展开研究,主要贡献如下:(1)针对用户和分布式服务器之间隐私数据传输的场景,本文基于格上困难问题构建了一个门限口令认证密钥协商协议。在该协议中,用户的注册信息以门限共享的形式分别存储在多个服务器中。从可用性角度来说,这解决了单点故障问题,在部分服务器宕机的情况下,用户依旧可以与剩余服务器运行协议。从安全性角度来说,敌手在攻破少于阈值数量的服务器的情况下,无法通过用户的注册信息获取用户口令。此外,在本方案中,会话密钥的计算使用了格上的类DH密钥交换协议,这保证了会话密钥的前向安全性。最后,本方案的安全性可以规约到格上的错误学习问题,由于目前不存在针对该问题的多项式时间量子算法,因此本方案可以抵抗量子计算机的攻击。性能评估表明本方案在计算、通信方面是高效的。(2)针对用户输入口令时可能出现少许拼写错误的问题以及使用生物特征作为口令时可能存在的噪声问题,本文基于格上困难问题构建了一个模糊口令认证密钥协商协议。在该协议中,服务器选取一个会话密钥材料,并通过秘密共享将该密钥材料共享到用户注册口令的每一个比特位上,用户可以根据口令的每一个比特位与服务器运行不经意传输协议来获取这些秘密份额。依据秘密共享方案的鲁棒性,即使用户在密钥协商阶段使用的口令与注册口令存在少许误差,用户依旧能够恢复出服务器的密钥材料。此外,服务器在每次进行密钥协商前会更新该会话密钥材料,这保证了方案的前向安全性。最后,本方案的安全性可以规约到理想格上的错误学习问题,因此本方案同样可以抵抗量子计算机的攻击。性能评估表明本方案在计算、通信方面也是高效的。

关键词：口令认证密钥交换协议格密码学错误学习问题门限秘密共享

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支持访问行为身份追踪的跨域密文共享方案

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1611-1628页

作者：申远宋伟赵常胜彭智勇武汉大学计算机学院武汉430072 河南省平顶山学院软件学院河南平顶山467041 文化遗产智能计算实验室(武汉大学) 武汉430072

作为在云环境下被广泛应用的密文数据授权访问机制,密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)具有细粒度、1对多和拥有者可控的特点.由于多个用户可能拥有相同属性集合,传统属性基加密机制难以追溯到... 详细信息

作为在云环境下被广泛应用的密文数据授权访问机制,密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)具有细粒度、1对多和拥有者可控的特点.由于多个用户可能拥有相同属性集合,传统属性基加密机制难以追溯到滥用解密权限的恶意授权用户身份.虽然现有研究解决了恶意用户的特定解密权限滥用行为(白盒攻击与黑盒攻击)的身份追踪问题,但仍难以实现针对授权用户访问行为的身份追踪,这将导致潜在的安全风险和数据访问知情权合规性问题.为了在现实应用场景中实现密文数据访问行为身份追踪,方案基于密文策略属性基加密机制构造跨域密文共享方法,通过数字签名和交互式外包解密流程将可追踪密钥和授权用户访问行为绑定为访问请求,并利用区块链的不可篡改性实现访问请求的完整性保护.为了解决引入区块链所导致的访问行为身份追踪效率低下问题,方案引入加密倒排索引结构以优化区块遍历效率,并通过BLS签名和隐私集合交集思想实现索引查询的隐私保护.理论分析和实验验证表明所提方案是实用与高效的.

关键词：密文策略属性基加密跨域密文数据共享访问行为追踪区块链遍历优化

生产调度与可靠性耦合的变工况再制造系统维护建模

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上海交通大学学报 2024年第8期58卷 1211-1220页

作者：肖常胜周晓军祝米鑫上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

针对变工况下的多工序再制造系统,提出生产、设备衰退和系统维护之间的耦合建模方法.首先引入考虑设备可靠性的动态生产优先级并据此生成生产调度计划,进而基于变动生产计划建立设备的变工况故障率模型,在此基础上,考虑生产的动态性和... 详细信息

针对变工况下的多工序再制造系统,提出生产、设备衰退和系统维护之间的耦合建模方法.首先引入考虑设备可靠性的动态生产优先级并据此生成生产调度计划,进而基于变动生产计划建立设备的变工况故障率模型,在此基础上,考虑生产的动态性和设备衰退的不确定性,构建基于双生产周期优化的再制造系统动态维护决策模型.算例分析表明,该模型可有效提高系统生产净收益且相对于传统生产和维护决策方法更具优势.

关键词：再制造系统预防维护变工况动态生产优先级耦合建模方法

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基于变形图匹配的知识图谱多跳问答

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 529-534页

作者：李香粤方全胡骏钱胜胜徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

知识图谱问答(KGQA)是给定自然语言问题,对问题进行语义理解和解析,进而利用知识图谱进行查询、推理得出答案的过程。但知识图谱通常是不完整的,链接缺失给多跳问答带来许多挑战。许多方法在利用知识图谱嵌入时忽略了重要的路径信息来... 详细信息

知识图谱问答(KGQA)是给定自然语言问题,对问题进行语义理解和解析,进而利用知识图谱进行查询、推理得出答案的过程。但知识图谱通常是不完整的,链接缺失给多跳问答带来许多挑战。许多方法在利用知识图谱嵌入时忽略了重要的路径信息来评估路径和多关系问题之间的相关性;且使用文本语料库也会限制文本增强模型的可扩展性。针对这些现有方法的缺陷,提出了基于变形图匹配的知识图谱问答(DGM-KGQA)模型,该模型同时利用问题和主题实体构建语义子图,与知识图谱的局部结构匹配并找到正确答案。在基准数据集MetaQA上的实验结果验证了DGM-KGQA的有效性,该模型在完整知识图谱上检索到的答案准确率分别比PullNet、EmbedKGQA增加了4.2%、0.8%;在完整度仅有一半的知识图谱上检索到的答案准确率分别比PullNet、EmbedKGQA增加了11.1%、0.5%。实验证明提出的变形图匹配模型能够有效地增强知识图谱的关联性及多跳问答的答案准确率。

关键词：自然语言问题链接缺失文本语料库多跳问答变形图匹配

油纸绝缘缺陷局放UHF抗干扰定位及优化布置方法

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电力工程技术 2024年第1期43卷 181-191页

作者：董冰冰李秉华高常胜合肥工业大学(新能源利用与节能安徽省重点实验室) 安徽合肥230009

特高频(ultra high frequency,UHF)局放检测是变压器油纸绝缘缺陷定位的常用方法,实际应用过程中局放定位准确性易受噪声和传感器布置方式影响。为保证变压器油纸绝缘缺陷局放定位检测有效性,文中首先建立油纸绝缘缺陷UHF局放定位检测平... 详细信息

特高频(ultra high frequency,UHF)局放检测是变压器油纸绝缘缺陷定位的常用方法,实际应用过程中局放定位准确性易受噪声和传感器布置方式影响。为保证变压器油纸绝缘缺陷局放定位检测有效性,文中首先建立油纸绝缘缺陷UHF局放定位检测平台,在常规K-means方法的基础上,提出基于修正聚类分界的变压器油纸绝缘缺陷局放抗干扰定位方法,有效降低了定位误差。然后针对样本聚类分界混叠问题,选择最优修正系数L为1.1时,UHF局放定位误差可减小至0.1 m内,验证了文中方法的有效性。最后分析不同传感器布置方式的定位误差变化规律,提出变压器油纸绝缘缺陷检测用UHF传感器优化布置方案,可为变压器局放在线监测传感器布置及定位提供参考。

关键词：变压器油纸绝缘缺陷特高频(UHF)检测抗干扰局放定位聚类分界