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基于版权认证的文本匹配模型研究

天津理工大学学报 2024年

作者：刘晓飞莫秀良天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室

面对网络中日益增多的数字作品以及人们版权意识的增强，确认数字作品版权归属非常重要，对于数字作品原创性检测问题，文本匹配技术能够很好地解决这一问题。文本匹配技术通过算法来判断句子之间的语义是否相近。最近几年，深度学习迅... 详细信息

面对网络中日益增多的数字作品以及人们版权意识的增强，确认数字作品版权归属非常重要，对于数字作品原创性检测问题，文本匹配技术能够很好地解决这一问题。文本匹配技术通过算法来判断句子之间的语义是否相近。最近几年，深度学习迅速发展，解决文本匹配任务的方法也得到了很好的发展。在已有的基于核的文档排序神经模型（a kernel based neural model for document ranking，KNRM）上进一步地研究和创新，提出融合KNRM和轻量级梯度提升机（light gradient boosting machine，LightGBM）算法的文本匹配模型，在交互矩阵转化的直方图上采用kernel-pooling的方式来提取相关局部特征信息，引入K个不同大小的核函数，来捕捉不同细粒度的相关匹配信号，获取高斯核特征，将LightGBM算法作为分类器，进行分类处理工作，预测最后的匹配结果。通过多个数据集验证模型效果，实验表明，融合模型KNRM-LightGBM在准确率方面优于原模型KNRM，能够达到更好地文本匹配效果。

关键词：文本匹配 KNRM 轻量级梯度提升机数字版权

基于PRFGRFECV特征优选的GAGLight GBM的网络安全态势评估

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计算机科学 2023年第S1期 769-774页

作者：任高科莫秀良天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室

目前，在网络安全领域中，传统机器学习模型存在训练时间过长和对冗余特征高敏感性的缺点，已然处理不了日益复杂的网络空间。为针对海量、高维的网络安全要素，提高网络安全态势评估的精度和效率，提出了一种基于PRF-RFECV特征优选的GA... 详细信息

目前，在网络安全领域中，传统机器学习模型存在训练时间过长和对冗余特征高敏感性的缺点，已然处理不了日益复杂的网络空间。为针对海量、高维的网络安全要素，提高网络安全态势评估的精度和效率，提出了一种基于PRF-RFECV特征优选的GA-LightGBM的网络安全态势评估模型。首先利用并行随机森林筛选出的特征重要度，然后结合带有交叉验证的递归特征消除选出最优特征集，最后利用遗传算法的全局搜索特性选取轻度级梯度提升机模型的最优参数后进行分类。实验仿真表明，该模型在准确率和F1分数上均优于传统的网络安全态势评估算法，且效率更高。

关键词：网络安全态势轻量级梯度提升机随机森林遗传算法

基于PRF-RFECV特征优选的GA-LightGBM的网络安全态势评估

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计算机科学 2023年第S1期50卷 759-764页

作者：任高科莫秀良天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

目前,在网络安全领域中,传统机器学习模型存在训练时间过长和对冗余特征高敏感性的缺点,已然处理不了日益复杂的网络空间。为针对海量、高维的网络安全要素,提高网络安全态势评估的精度和效率,提出了一种基于PRF-RFECV特征优选的GA-Ligh... 详细信息

目前,在网络安全领域中,传统机器学习模型存在训练时间过长和对冗余特征高敏感性的缺点,已然处理不了日益复杂的网络空间。为针对海量、高维的网络安全要素,提高网络安全态势评估的精度和效率,提出了一种基于PRF-RFECV特征优选的GA-LightGBM的网络安全态势评估模型。首先利用并行随机森林筛选出的特征重要度,然后结合带有交叉验证的递归特征消除选出最优特征集,最后利用遗传算法的全局搜索特性选取轻度级梯度提升机模型的最优参数后进行分类。实验仿真表明,该模型在准确率和F1分数上均优于传统的网络安全态势评估算法,且效率更高。

关键词：网络安全态势轻量级梯度提升机随机森林遗传算法

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一种基于CutMix的增强联邦学习框架

计算机科学 2023年第S2期50卷 913-920页

作者：王春东杜英琦莫秀良付浩然 “计算机病毒防治技术”国家工程实验室天津300384 “学习型智能系统”教育部工程研究中心天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

联邦学习(Federated Learning)的出现解决了传统机器学习中存在的“数据孤岛”问题,能够在保护客户端本地数据隐私的前提下进行集体模型的训练。当客户端数据为独立同分布(Independently Identically Distribution,IID)数据时,联邦学习... 详细信息

联邦学习(Federated Learning)的出现解决了传统机器学习中存在的“数据孤岛”问题,能够在保护客户端本地数据隐私的前提下进行集体模型的训练。当客户端数据为独立同分布(Independently Identically Distribution,IID)数据时,联邦学习能够达到近似于集中式机器学习的精确度。然而在现实场景下,由于客户端设备、地理位置等差异,往往存在客户端数据含有噪声数据以及非独立同分布(Non-IID)的情况。因此,提出了一种基于CutMix的联邦学习框架,即剪切增强联邦学习(CutMix Enhanced Federated Learning,CEFL)。首先通过数据清洗算法过滤掉噪声数据,再通过基于CutMix的数据增强方式进行训练,可以有效提高联邦学习模型在真实场景下的学习精度。在MNIST和CIFAR-10标准数据集上进行了实验,相比传统的联邦学习算法,剪切增强联邦学习在Non-IID数据下对模型的准确率分别提升了23%和19%。

关键词：联邦学习非独立同分布数据数据清洗数据增强显著性检测

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微博情感分析综述

计算机工程与科学 2022年第1期44卷 165-175页

作者：王春东张卉莫秀良杨文军天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

随着微博用户数量的快速增长,微博中所携带的一些情感和观点对社会的影响越来越大,尤其是一些涉及到公众人身安全的负面情绪,可能会影响到社会的稳定,因此进行微博情感分析意义重大。微博情感分析的内容包括微博语料的获取、微博语料的... 详细信息

随着微博用户数量的快速增长,微博中所携带的一些情感和观点对社会的影响越来越大,尤其是一些涉及到公众人身安全的负面情绪,可能会影响到社会的稳定,因此进行微博情感分析意义重大。微博情感分析的内容包括微博语料的获取、微博语料的预处理和情感分析方法等,常用的情感分析方法有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。随着注意力机制在NLP领域的广泛使用,很多研究者开始将注意力机制融合到深度学习模型中进行情感分析,这使得情感分析的准确率得到了很大的提升。谷歌提出的BERT模型本质上也是基于注意力机制实现的,BERT模型在情感分析领域取得了突破性的进展。

关键词：微博舆论情感分析深度学习注意力机制 BERT

基于实践育人的《计算机网络原理》教学改革探索

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创新教育研究 2022年第9期10卷 2229-2234页

作者：钟兴宇韩梅莫秀良王春东天津理工大学聋人工学院天津天津理工大学计算机科学与工程学院天津

从网络应用人才培养的实际需求出发,以现阶段《计算机网络原理》教学面临的困境入手,在《计算机网络原理》课程引入“实践育人”的教学理念,构建了“案例式教学 + 翻转课堂 + 考核评价”三位一体的课程教学改革,探索了教学内容、教学方... 详细信息

从网络应用人才培养的实际需求出发,以现阶段《计算机网络原理》教学面临的困境入手,在《计算机网络原理》课程引入“实践育人”的教学理念,构建了“案例式教学 + 翻转课堂 + 考核评价”三位一体的课程教学改革,探索了教学内容、教学方法、考核体系与创新实践相融合的新思路,聚焦学生实践能力和创新意识的培养,从而更好地达成课程的人才培养目标。

关键词：计算机网络原理实践教学教学改革

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生命周期成本分析在城市水利系统中的应用

水利水电技术 2003年第5期34卷 20-22页

作者：任国强莫秀良天津理工学院造价工程师培训中心天津300191

把生命周期成本分析应用于城市水利系统中,给出了城市水利设施生命周期成本分析的成本范畴分解的树型表示法和成本函数的确定,并给出了城市水利设施的生命周期成本分析的数学模型和具体的实施步骤,最后给出了生命周期成本分析在城市水... 详细信息

把生命周期成本分析应用于城市水利系统中,给出了城市水利设施生命周期成本分析的成本范畴分解的树型表示法和成本函数的确定,并给出了城市水利设施的生命周期成本分析的数学模型和具体的实施步骤,最后给出了生命周期成本分析在城市水利系统中应用的发展方向.

关键词：生命周期成本城市水利系统水利设施成本函数数学模型水资源

基于梯度提升决策树算法的控制器局域网总线异常检测

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天津理工大学学报 2022年第3期38卷 26-31页

作者：王杰何雨桐莫秀良天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

车辆的网联化和自动化已成为汽车发展的必然趋势,控制器域网(controller area network,CAN)是汽车总线网络中最常用的协议,但由于它没有足够的安全功能,如消息加密和发送者身份验证,无法保护车辆网络免受攻击,因此有必要制订适当的对策... 详细信息

车辆的网联化和自动化已成为汽车发展的必然趋势,控制器域网(controller area network,CAN)是汽车总线网络中最常用的协议,但由于它没有足够的安全功能,如消息加密和发送者身份验证,无法保护车辆网络免受攻击,因此有必要制订适当的对策来保证CAN的安全。由此提出一种针对数据域的CAN总线异常检测模型,使用真实车辆构建的数据集进行试验研究,在没有总线报文标识功能的情况下,根据每个标识符(identifier,ID)的数据域分布特点,实现了基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)算法的混合模型。模拟攻击试验结果表明,该异常检测模型在抵御篡改数据域消息方面具有较高的准确率。

关键词：网联汽车控制器局域网总线信息安全控制器局域网标识符异常检测

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《计算机网络原理》课程思政教学改革与实践

教育进展 2022年第7期12卷 2433-2437页

作者：王春东莫秀良杨文军天津理工大学计算机科学与工程学院天津天津理工大学聋人工学院天津

当前国家高度重视高等教育中专业学科教学与思想政治教育的结合,如何将二者进行融合,更好地发挥专业学科育人功能,是新时代各大高校面临的关键问题。针对《计算机网络原理》课程思政教学中存在的课程内容与思政教育结合不足、教师对思... 详细信息

当前国家高度重视高等教育中专业学科教学与思想政治教育的结合,如何将二者进行融合,更好地发挥专业学科育人功能,是新时代各大高校面临的关键问题。针对《计算机网络原理》课程思政教学中存在的课程内容与思政教育结合不足、教师对思政教育认识不足及教育形式单一等问题,本文从深度挖掘课程的思政元素、提高教师思政教育能力、采取多元化教学方法等方面提出了切实可行的改革措施。实践证明,文中提出的教学模式加深了课程专业知识与思政教育的契合度、提升了教师对课程思政的认知。此外,教学方法的多元化能有效提高学生学习的主观能动性,有助于实现立德树人的教育目标。

关键词：计算机网络原理课程思政教学改革