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海鸥算法优化核极限学习机的入侵检测研究

龙岩学院学报 2023年第2期41卷 31-39页

作者：罗俊星漳州职业技术学院电子信息学院福建漳州363000

针对大规模网络数据背景下,传统入侵检测算法检测精度和分类性能不理想问题,提出一种基于改进海鸥算法(ELTSOA)优化核极限学习机(KELM)的入侵检测方法(ELTSOA-KELM)。先运用精英反向策略初始化海鸥种群,再运用Levy飞行和t分布策略更新... 详细信息

针对大规模网络数据背景下,传统入侵检测算法检测精度和分类性能不理想问题,提出一种基于改进海鸥算法(ELTSOA)优化核极限学习机(KELM)的入侵检测方法(ELTSOA-KELM)。先运用精英反向策略初始化海鸥种群,再运用Levy飞行和t分布策略更新海鸥位置。用改进的海鸥算法对核极限学习机参数寻优,提高模型的检测精度和分类效果。通过9个标准测试函数,分析比较ELTSOA与SOA、PSO、GWO算法,验证了ELTSOA算法改进策略的有效性。基于NSL-KDD数据集的模拟实验表明,ELTSOA-KELM模型在二分类和五分类的各项评价指标中均表现出优异性能,适用于大数据背景下的入侵检测。

关键词：入侵检测海鸥算法核极限学习机

改进海鸥算法优化DELM的入侵检测方法研究

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绵阳师范学院学报 2023年第5期42卷 81-90页

作者：罗俊星漳州职业技术学院电子信息学院福建漳州363000

针对深度极限学习机DELM的输入权重和隐藏层偏置的随机初始化,从而影响入侵检测性能的问题,提出基于改进海鸥算法优化DELM的入侵检测方法ESCSOA-DELM.先运用精英反向策略初始化海鸥算法,再用改进正余弦算法和精英反向策略更新精英海鸥位... 详细信息

针对深度极限学习机DELM的输入权重和隐藏层偏置的随机初始化,从而影响入侵检测性能的问题,提出基于改进海鸥算法优化DELM的入侵检测方法ESCSOA-DELM.先运用精英反向策略初始化海鸥算法,再用改进正余弦算法和精英反向策略更新精英海鸥位置,以此对DELM的输入层权重和隐藏层偏置参数优化.通过标准测试函数,分析比较ESCSOA与SOA、GWO、PSO算法,验证了ESCSOA算法改进的有效性.基于天然气管道入侵数据集的实验结果表明,ESCSOA-DELM模型在准确率、误报率、漏报率、F1和ROC曲线等评价指标上优于其他模型,体现了较理想的入侵检测性能.

关键词：入侵检测海鸥算法深度极限学习机精英反向策略正余弦算法

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组合多策略改进的自适应哈里斯鹰优化算法

漳州职业技术学院学报 2023年第1期25卷 84-90,102页

作者：罗俊星漳州职业技术学院电子信息学院福建漳州363000

针对标准哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优、寻优精度不高和收敛速度不理想等不足,提出一种组合多策略改进的自适应哈里斯鹰优化算法(LTWHHO)。在提高种群多样性方面用改进Logistic映射初始化,为平衡全局探索和局部开发提出非线性... 详细信息

针对标准哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优、寻优精度不高和收敛速度不理想等不足,提出一种组合多策略改进的自适应哈里斯鹰优化算法(LTWHHO)。在提高种群多样性方面用改进Logistic映射初始化,为平衡全局探索和局部开发提出非线性函数改进逃逸能量算子的线性递减参数,在全局探索阶段引入T分布策略来提高收敛速度和精度,在局部开发阶段引入自适应动态扰动机制来增强跳出局部最优能力。在实验中,通过9个标准测试函数,对比分析LTWHHO、HHO、GWO、WOA等算法,验证了对哈里斯鹰优化算法改进策略的有效性。

关键词：哈里斯鹰优化算法 Logistic映射 T分布自适应动态扰动机制

面向乳腺超声分类的低尺度形态特征重校准方法

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西南交通大学学报 2024年第3期59卷 539-546,563页

作者：龚勋朱丹杨子奇罗俊西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 西南交通大学可持续城市交通智能化教育部工程研究中心四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室四川成都611756 四川省人民医院四川成都610072

针对乳腺超声图像具有类内差异大、类间差异小以及结节形状复杂多变等问题,提出一种形状特征重校准的乳腺超声图像算法,实现乳腺超声的自动化诊断.首先,构建端到端的网络模型,采用渐进训练方式,充分学习图像中更具辨别力的区域,获取更... 详细信息

针对乳腺超声图像具有类内差异大、类间差异小以及结节形状复杂多变等问题,提出一种形状特征重校准的乳腺超声图像算法,实现乳腺超声的自动化诊断.首先,构建端到端的网络模型,采用渐进训练方式,充分学习图像中更具辨别力的区域,获取更细粒度的特征信息;其次,提出分区打乱机制,降低网络中打乱图像时破坏结节区域所产生的噪声;然后,将模型底层提取的特征与通过掩膜图像获得的形状特征进行重校准,提出低尺度重校准损失函数;最后,构建一个包含1550张乳腺超声图像数据集LSRD(low-scale recalibration database),验证所提方法的有效性.实验结果表明:本文模型在LSRD上准确率94.3%、敏感性91.2%、特异性93.6%、ROC(receiver operator characteristic curve)与坐标围成的面积(area under curve,AUC)为0.941,均优于对比模型;在BUSI(breast ultrasound image)数据集上,相较于对比模型,其分类精度提升3.3%.

关键词：形状特征分区打乱机制低尺度重校准乳腺癌分类

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基于机会约束的单服务台就诊预约调度优化

系统工程理论与实践 2024年

作者：韦金香胡照林罗俊同济大学经济与管理学院上海交通大学安泰经济与管理学院

随着社会的发展，能够提高医疗服务质量的预约调度管理越来越受到医疗机构运营管理者的重视。本文研究了单服务台就诊的预约调度问题，考虑了服务台对每个患者的服务时长具有随机性；为了保证医疗服务人员的工作质量，本文利用概率约束... 详细信息

随着社会的发展，能够提高医疗服务质量的预约调度管理越来越受到医疗机构运营管理者的重视。本文研究了单服务台就诊的预约调度问题，考虑了服务台对每个患者的服务时长具有随机性；为了保证医疗服务人员的工作质量，本文利用概率约束控制服务台的超时时长，将医疗服务人员的加班时长以一定概率限制在合理范围内，建立了基于机会约束的预约调度模型。建立了基于机会约束的预约调度模型。为了求解大规模场景下该类预约调度问题，本文首先对原机会约束模型进行重构，得到原问题的等价模型；随后考虑服务时长的随机向量服从Gaussian分布和不服从Gaussian分布的情形。针对随机向量服从Gaussian分布的情形，本文设计了基于梯度的方法对等价模型进行求解，并证明该方法能够获得模型的全局最优解；而对于不服从Gaussian分布的情形，本文基于条件风险价值近似等价模型，并设计了Benders分解算法求解得到近似模型的全局最优解。最后通过仿真实验展示了在大规模算例下，模型的可行性和算法的有效性，并通过分析数值结果，为医疗机构运营管理者提供预约调度决策建议。

关键词：预约调度机会约束 Gaussian分布条件风险价值梯度方法 Benders分解算法

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草珊瑚地上部分倍半萜苷类成分研究

中国药科大学学报 2024年

作者：李倩倩王楠罗俊中国药科大学中药学院

为探究金粟兰科草珊瑚属植物草珊瑚（Sarcandra glabra (Thunb.) Nakai）中的化学成分，采用硅胶柱色谱、聚酰胺柱色谱、凝胶柱色谱、制备高效液相色谱等色谱方法，从新鲜的草珊瑚地上部分的水萃取部位分离得到10个化合物。包括2个榄香... 详细信息

为探究金粟兰科草珊瑚属植物草珊瑚（Sarcandra glabra (Thunb.) Nakai）中的化学成分，采用硅胶柱色谱、聚酰胺柱色谱、凝胶柱色谱、制备高效液相色谱等色谱方法，从新鲜的草珊瑚地上部分的水萃取部位分离得到10个化合物。包括2个榄香烷倍半萜糖苷类化合物，6个紫罗兰酮类倍半萜糖苷以及2个酚酸类化合物。根据理化性质及核磁共振数据，以上化合物被鉴定为sarcaglaboside C (1)、sarcaglaboside D (2)、byzantionoside B (3)、lauroside E (4)、(4Z)-4-[(3S)-3-(β-D-glucopyranosyloxy)butylidene]-3，5，5-trimethyl-2-cyclohexen-1-one (5)、dihydrovomifoliol-O-β-D-glucopyranoside (6)、(+)-abscisyl-β-D-glucopyranoside (7)、9ξ-O-β-D-glucopyranosyloxy-5-megastigmen-4-one (8)、rosmarinic acid methyl ester (9)、methyl isorinate (10)。其中，化合物3～5，8～9均首次从草珊瑚中分离得到。这些化合物的发现进一步丰富了草珊瑚植物中化合物的结构类型，并为后续药理活性研究提供了重要的物质基础。

关键词：金粟兰科草珊瑚糖苷类酚酸类化学成分

用于未对齐多模态语言序列情感分析的多交互感知网络

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计算机应用 2024年第1期44卷 79-85页

作者：罗俊豪朱焱西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 西南交通大学利兹学院成都611756

针对现有对齐多模态语言序列情感分析方法常用的单词对齐方法缺乏可解释性的问题,提出了一种用于未对齐多模态语言序列情感分析的多交互感知网络(MultiDAN)。MultiDAN的核心是多层的、多角度的交互信息提取。首先使用循环神经网络(RNN)... 详细信息

针对现有对齐多模态语言序列情感分析方法常用的单词对齐方法缺乏可解释性的问题,提出了一种用于未对齐多模态语言序列情感分析的多交互感知网络(MultiDAN)。MultiDAN的核心是多层的、多角度的交互信息提取。首先使用循环神经网络(RNN)和注意力机制捕捉模态内的交互信息;然后,使用图注意力网络(GAT)一次性提取模态内及模态间的、长短期的交互信息;最后,使用特殊的图读出方法,再次提取图中节点的模态内及模态间交互信息,得到多模态语言序列的唯一表征,并应用多层感知机(MLP)分类获得序列的情感分数。在两个常用公开数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的实验结果表明,MultiDAN能充分提取交互信息,在未对齐的两个数据集上MultiDAN的F1值比对比方法中最优的模态时空注意图(MTAG)分别提高了0.49个和0.72个百分点,具有较高的稳定性。MultiDAN可以提高多模态语言序列的情感分析性能,且图神经网络(GNN)能有效提取模态内、模态间的交互信息。

关键词：情感分析多模态语言序列多模态融合图神经网络注意力机制

直觉的逻辑性:冲突检测和个体差异的作用机制

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心理科学 2024年第1期47卷 52-60页

作者：王允宏罗俊龙上海师范大学心理学院上海200234

逻辑直觉模型认为个体有逻辑和启发式两类直觉。冲突检测是检验逻辑直觉存在的重要方法。当个体做出逻辑反应时,说明逻辑直觉在发挥作用并能检测到自身和启发式直觉的冲突。近年来,研究者将认知能力作为个体差异的主要测量变量,发现认... 详细信息

逻辑直觉模型认为个体有逻辑和启发式两类直觉。冲突检测是检验逻辑直觉存在的重要方法。当个体做出逻辑反应时,说明逻辑直觉在发挥作用并能检测到自身和启发式直觉的冲突。近年来,研究者将认知能力作为个体差异的主要测量变量,发现认知能力能够正向预测逻辑直觉的运用。然而,基于逻辑直觉的研究存在理论建构不够丰富等问题。未来应当从明确逻辑直觉操作性定义和改进实验范式出发,进一步提出可供实证研究检验的假设,为逻辑直觉的运用和发展提供更为坚实的理论支持。

关键词：逻辑直觉启发式直觉冲突检测个体差异认知能力

噪声指导下过滤光照风格实现低光照场景的语义分割

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 314-320页

作者：罗俊宣士斌刘家林广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模... 详细信息

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模型(SFIS)。该模型综合利用信噪比作为先验知识,通过指导长距离分支中的自注意力操作、长/短距离分支的特征融合,对图像中不同噪声的区域采用不同距离的交互,并设计了一个光照过滤器,该模块从图像的整体风格中进一步提取光照风格信息。通过交替训练光照过滤器与语义分割模型,逐步减小不同光照条件之间的光照风格差距,从而使分割网络学习到光照不变特征。提出的模型在数据集LLRGBD上优于之前的工作,取得了较好的结果。在真实数据集LLRGBD-real上的mIoU达到66.8%,说明所提出的长短距离分支模块和光照过滤器模块能够有效提升模型在低光照环境下的语义分割能力。

关键词：语义分割低光照注意力机制域自适应