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Robustness of interdependent networks with weak dependency links and reinforced nodes

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Science China(Information Sciences) 2024年第2期67卷 329-330页

作者： Qian LI Hongtao YU Weitao HAN ruiyang huang Shaomei LI Jianpeng ZHANG Institute of Information Technology PLA Strategic Support Force Information Engineering University

Interdependent networks are more vulnerable than single,non-interacting networks under cascading failure [1–3]. Percolation theory provides a quantifiable theoretical framework to quantify and evaluate the robustness of networked systems. Most existing models [1–3] on the robustness of interdependent networks mainly focused on the giant connected component(GCC) to explore the structural robustness from the macro perspective,

关键词：

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On challenges of AI to cognitive security and safety

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Security and Safety 2023年第2期2卷 44-56页

作者： ruiyang huang Xiaoqing Zheng Yuting Shang Xiangyang Xue National Digital Switching System Engineering&Technological R&D Center Zhengzhou 450002China Fudan University Shanghai 200433China

Recent advances in deep learning have led to disruptive breakthroughs in artificial intelligence(AI),fueling the jump in ChatGPT-like large language models(LLMs).As with any emerging technology,it is a two-sided coin,bringing not only vast social impacts but also significant security concerns,especially in the socio-cognitive *** this back-ground,this work starts with an inherent mechanism analysis of cognitive domain games,from which it proceeds to explore the security concerns facing the cognitive domain as well as to analyze the formation mechanisms of a cognitive immune ***,inspired by behavioral mimicry in biology,this work will elaborate on new approaches to cognitive security from three aspects:Mimicry Computing,Mimicry Defense,and Mimicry Intelligence.

关键词： Cognitive security Artificial intelligence Endogenous safety and security Mimicry intelligence

融合互补性外形先验信息的改进参数最小割模型

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中国图象图形学报 2017年第1期22卷 29-38页

作者：黄瑞阳朱俊光国家数字交换系统工程技术研究中心中国人民解放军78102部队

目的似物性推荐为近年来提出的一种快速物体定位方法,而参数最小割模型作为似物性推荐的一种重要模型受到广泛关注。针对传统的参数最小割模型受颜色分布影响较大的问题,提出融合多个具有信息互补作用的外形先验予以改进。方法首先构造... 详细信息

目的似物性推荐为近年来提出的一种快速物体定位方法,而参数最小割模型作为似物性推荐的一种重要模型受到广泛关注。针对传统的参数最小割模型受颜色分布影响较大的问题,提出融合多个具有信息互补作用的外形先验予以改进。方法首先构造了一种数据驱动的基于形状共享的外形先验,以发现具有相似外形的物体区域;其次,从格式塔完形心理学的角度入手,引出了一种测地星形凸面性的外形先验,约束外形的拓扑结构,生成外形不同的物体区域;最后,结合外形先验、颜色分布、边缘响应强度以及尺度线索,构建能量函数以表征新的模型,从而增强模型对复杂颜色分布的鲁棒性。结果分别在Seg VOC12和BSDS300数据集中进行了外形先验有效性验证、复杂颜色分布下算法鲁棒性分析和前沿似物性推荐算法对比分析等实验,结果表明,本文采用融合互补性外形先验能提高候选区域定位精度,具有更好的颜色分布鲁棒性,当颜色简单性位于[0.7,0.8]之间时,算法结合外形先验后平均最佳重叠率最高可达到9.8%的提升,且在与13种具有代表性的似物性推荐算法进行区域级物体定位能力对比实验中,本文算法在不同的重叠率阈值下均达到了相近的查全率。结论本文算法具有更高的前景与背景的区分能力,能够适应各种复杂颜色分布,同时具有较好的物体定位能力。

关键词：参数最小割外形先验颜色分布能量函数测地星形凸面性似物性推荐

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面向强连接网络图的无损压缩算法

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第1期31卷 31-38页

作者：李政廉吉立新黄瑞阳刘树新国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450003

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问... 详细信息

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.

关键词：网络压缩幂图图搜索模块度网络可视化

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基于非重要节点拆分融合的网络层次压缩算法

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第2期30卷 244-253页

作者：李政廉吉立新黄瑞阳刘树新国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450003

网络压缩是一种简明呈现宏观网络结构的重要网络可视化技术,针对现有压缩方法在节点划分中存在不公平的现象,为了快速呈现不同规模的层次结构,提出一种基于非重要节点拆分融合的网络层次压缩算法.首先在定义节点块及其关系的基础上提出... 详细信息

网络压缩是一种简明呈现宏观网络结构的重要网络可视化技术,针对现有压缩方法在节点划分中存在不公平的现象,为了快速呈现不同规模的层次结构,提出一种基于非重要节点拆分融合的网络层次压缩算法.首先在定义节点块及其关系的基础上提出针对节点块的拓扑结构重要性度量方法;然后利用资源分配和分流原理,提出基于节点拆分的拓扑层次聚合机制方法;最后通过将网络中每一层的非重要节点块拆分融合到与其相邻的节点块中,实现网络结构的快速压缩.实际网络测试结果表明,该算法能够克服传统方法在节点划分中导致的不公平问题;相比其他方法,其能够展现不同层次的网络结构,并具有良好的层次可视化效果.

关键词：网络可视化网络压缩层次结构节点拆分

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基于重要节点删除法的社会网络层次结构分析

计算机工程 2018年第5期44卷 174-181,187页

作者：王魁马宏黄瑞阳国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

社会网络的结构分析一般通过社团探测来实现,但现实网络中节点具有层次性,少量节点拥有大量连接,使网络不能得到最优划分。为此,提出一种改进的基于重要节点删除的网络分解方法。运用基于中心节点删除的网络分解策略对复杂网络结构进行... 详细信息

社会网络的结构分析一般通过社团探测来实现,但现实网络中节点具有层次性,少量节点拥有大量连接,使网络不能得到最优划分。为此,提出一种改进的基于重要节点删除的网络分解方法。运用基于中心节点删除的网络分解策略对复杂网络结构进行分析,通过节点介数的快速计算方法计算节点中心性,以迭代的方式删除中心节点使网络分解,并将中心节点与分解出的分支在邻接矩阵中的位置重排序,得出社会网络的层次结构划分。在真实网络上的实验结果表明,删除网络中介数最高的节点可使网络快速分解,根据网络分解结果将原网络简化为一个以中心节点为核心,以分解出的较大分支为叶子的星型结构,可以更好地表示网络中节点的层次关系。

关键词：社会网络网络分解层次结构邻接矩阵重排序

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采用组合方法进行链路预测的理论极限研究

通信学报 2020年第6期41卷 34-50页

作者：吴翼腾于洪涛黄瑞阳李华巍信息工程大学河南郑州450002 92538部队辽宁旅顺116041

对链路预测组合方法是否存在理论极限以及如何抵近极限开展研究。从是否使用多维度信息或是否直接定义多维度信息之间关系的角度,将链路预测方法分为单机制方法和组合方法。采用简单函数列逼近可测函数的方法,得出链路预测组合方法的理... 详细信息

对链路预测组合方法是否存在理论极限以及如何抵近极限开展研究。从是否使用多维度信息或是否直接定义多维度信息之间关系的角度,将链路预测方法分为单机制方法和组合方法。采用简单函数列逼近可测函数的方法,得出链路预测组合方法的理论极限定理;提出使组合方法准确性达到理论上限的组合规则,并给出所提组合规则的几何解释和针对极限定理的仿真示例说明。极限定理揭示了组合方法的本质和组合方法相比单机制方法具有更高准确性及稳健性的原因。

关键词：复杂网络链路预测组合方法理论极限

基于Tree-based CNN的关系抽取

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中文信息学报 2018年第11期32卷 34-40页

作者：刘伟陈鸿昶黄瑞阳国家数字交换系统工程研究中心河南郑州450000

该文基于语法树和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)构建了一种树形结构的卷积神经网络Tree-based CNN,以解决在关系抽取的任务中传统CNN对句法信息编码不足的问题。该文实验中,Treebased CNN相对于CNN和LSTM,在关系抽取... 详细信息

该文基于语法树和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)构建了一种树形结构的卷积神经网络Tree-based CNN,以解决在关系抽取的任务中传统CNN对句法信息编码不足的问题。该文实验中,Treebased CNN相对于CNN和LSTM,在关系抽取方面准确率分别提高了3%和5%。实验证明,Tree-based CNN在关系抽取任务中,可以同时具有CNN和LSTM的优势。

关键词：关系抽取语法分析 CNN

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一种基于神经网络模型的句子排序方法

中文信息学报 2016年第5期30卷 195-202页

作者：康世泽马宏黄瑞阳国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

句子排序是多文本摘要中的重要问题,合理地对句子进行排序对于摘要的可读性和连贯性具有重要意义。该文首先利用神经网络模型融合了五种前人已经提出过的标准来决定任意两个句子之间的连接强度,这五种标准分别是时间、概率、主题相似性... 详细信息

句子排序是多文本摘要中的重要问题,合理地对句子进行排序对于摘要的可读性和连贯性具有重要意义。该文首先利用神经网络模型融合了五种前人已经提出过的标准来决定任意两个句子之间的连接强度,这五种标准分别是时间、概率、主题相似性、预设以及继承。其次,该文提出了一种基于马尔科夫随机游走模型的句子排序方法,该方法利用所有句子之间的连接强度共同决定句子的最终排序。最终,该文同时使用人工和半自动方法对句子排序的质量进行评价,实验结果表明该文所提出方法的句子排序质量与基准算法相比具有明显提高。

关键词：句子排序多文本摘要神经网络模型马尔科夫随机游走模型