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基于代表性节点扩张的保持社区结构的图采样算法

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计算机科学 2024年第4期51卷 117-123页

作者：宏宇陈鸿昶张建朋黄瑞阳李邵梅郑州大学网络空间安全学院郑州450000 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息技术研究所郑州450000

作为一种能够简化大规模图并保留其指定属性的方法,图采样被广泛应用于现实生活中。然而当前研究大多集中于保留节点级的性质,如度分布等,而忽略了图的社区结构等更为重要的信息。针对此问题,提出了一种保持社区结构的图采样算法。算法... 详细信息

作为一种能够简化大规模图并保留其指定属性的方法,图采样被广泛应用于现实生活中。然而当前研究大多集中于保留节点级的性质,如度分布等,而忽略了图的社区结构等更为重要的信息。针对此问题,提出了一种保持社区结构的图采样算法。算法主要分为两个步骤,第一步为初始化社区代表点,根据提出的节点重要度计算公式算出节点的重要度,然后选出每个社区的代表性节点;第二步为社区结构扩张,针对每个社区,选择可能引入最少额外邻居的节点加入社区中,直到达到该社区节点上限。在多个真实数据集上进行了对比实验,使用多个评价指标来评估实验结果。实验结果表明,所提出的采样算法能够很好地保持原始图的社区结构,为大规模图的社区结构采样提供了可行的解决方案。

关键词：图采样社区结构代表性节点扩张重要度

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

Improving Centralized Path Calculation Based on Graph Compression

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China Communications 2018年第6期15卷 120-124页

作者： Zhenglian Li Lixin Ji ruiyang huang Shuxin Liu National Digital Switching System Engineering&Technological R&D Center ZhengzhouChina

Shortest-path calculation on weighted graphs are an essential operation in computer networks. The performance of such algorithms has become a critical challenge in emerging software-defined networks(SDN),since SDN controllers need to centralizedly perform a shortest-path query for every flow,usually on large-scale network. Unfortunately,one of the challenges is that current algorithms will become incalculable as the network size increases. Therefore, inspired by the compression graph in the field of compute visualization,we propose an efficient shortest path algorithm by compressing the original big network graph into a small one, but the important graph properties used to calculate path is reserved. We implement a centralized version of our approach in SDN-enabled network,and the evaluations validate the improvement compared with the well-known algorithms.

关键词：路径计算压缩计算机网络路径算法大规模网络计算可视化从控制器短路径

A wideband,high-resolution vector spectrum analyzer for integrated photonics

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Light(Science & Applications) 2024年第4期13卷 760-771页

作者： Yi-Han Luo Baoqi Shi Wei Sun ruiyang Chen Sanli huang Zhongkai Wang Jinbao Long Chen Shen Zhichao Ye Hairun Guo Junqiu Liu International Quantum Academy 518048 ShenzhenChina. Shenzhen Institute for Quantum Science and Engineering Southern University of Science and Technology518055 ShenzhenChina. Department of Optics and Optical Engineering University of Science and Technology of China230026 HefeiChina. Hefei National Laboratory University of Science and Technology of China230088 HefeiChina. Qaleido Photonics 518048 ShenzhenChina. Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks Shanghai University200444 ShanghaiChina

The analysis of optical spectra—emission or absorption—has been arguably the most powerful approach for discovering and understanding *** invention and development of many kinds of spectrometers have equipped us with versatile yet ultra-sensitive diagnostic tools for trace gas detection,isotope analysis,and resolving hyperfine structures of atoms and *** proliferating data and information,urgent and demanding requirements have been placed today on spectrum analysis with ever-increasing spectral bandwidth and frequency *** requirements are especially stringent for broadband laser sources that carry massive information and for dispersive devices used in information processing *** addition,spectrum analyzers are expected to probe the device’s phase response where extra information is *** we demonstrate a novel vector spectrum analyzer(VSA)that is capable of characterizing passive devices and active laser sources in one *** a dual-mode VSA can measure loss,phase response,and dispersion properties of passive *** also can coherently map a broadband laser spectrum into the RF *** VSA features a bandwidth of 55.1 THz(1260–1640 nm),a frequency resolution of 471 kHz,and a dynamic range of 56 ***,our fiber-based VSA is compact and *** requires neither high-speed modulators and photodetectors nor any active feedback ***,we employ our VSA for applications including characterization of integrated dispersive waveguides,mapping frequency comb spectra,and coherent light detection and ranging(LiDAR).Our VSA presents an innovative approach for device analysis and laser spectroscopy,and can play a critical role in future photonic systems and applications for sensing,communication,imaging,and quantum information processing.

关键词： spectrum resolution coherent

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基于节点相似性分组与图压缩的图摘要算法

计算机应用 2023年第10期43卷 3047-3053页

作者：宏宇陈鸿昶张建朋黄瑞阳郑州大学网络空间安全学院郑州450002 信息工程大学信息技术研究所郑州450002

针对当前图摘要方法压缩率较高,图压缩算法无法直接被用于下游任务分析的问题,提出一种图摘要与图压缩的融合算法,即基于节点相似性分组与图压缩的图摘要算法(GSNSC)。首先,初始化节点为超节点,并根据相似度对超节点分组;其次,将每个组... 详细信息

针对当前图摘要方法压缩率较高,图压缩算法无法直接被用于下游任务分析的问题,提出一种图摘要与图压缩的融合算法,即基于节点相似性分组与图压缩的图摘要算法(GSNSC)。首先,初始化节点为超节点,并根据相似度对超节点分组;其次,将每个组的超节点合并,直到达到指定次数或指定节点数;再次,在超节点之间添加超边和校正边以恢复原始图;最后,对于图压缩部分,判断对每个超节点的邻接边压缩和摘要的代价,并选择二者中代价较小的执行。在Web-NotreDame、Web-Google和Web-Berkstan等6个数据集上进行了图压缩率和图查询实验。实验结果表明,在6个数据集上,与SLUGGER(Scalable Lossless sUmmarization of Graphs with HiERarchy)算法相比,所提算法的压缩率至少降低了23个百分点;与SWeG(Summarization of Web-scale Graphs)算法相比,所提算法的压缩率至少降低了13个百分点;在Web-NotreDame数据集上,所提算法的度误差比SWeG降低了41.6%。以上验证了所提算法具有更好的图压缩率和图查询准确度。

关键词：图摘要图压缩图查询超边最小描述长度

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