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多层异构生物网络候选疾病基因识别

自动化学报 2024年第6期50卷 1246-1260页

作者：丁苍峰王君张紫芸延安大学数学与计算机科学学院延安716000

现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设... 详细信息

现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设计一种能控制随机游走运动方向和整合多种数据源的候选疾病基因识别方法将是一个迫切需要解决的问题.为此,首先构建多层网络和多层异构基因网络.然后,提出一种游走于多层网络和多层异构网络的拓扑偏置重启随机游走(Biased random walk with restart,BRWR)算法来识别疾病基因.实验结果表明,游走于不同类型网络上的识别候选疾病基因的BRWR算法优于现有的算法.最后,应用于多层异构网络上的BRWR算法能预测未诊断的新生儿类早衰综合征中涉及的疾病基因.

关键词：多层异构网络生物网络偏置随机游走候选基因识别

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基于代理训练集的属性推理攻击防御方法

计算机学报 2024年第4期47卷 907-923页

作者：董恺蒋驰昊李想凌振杨明东南大学计算机科学与工程学院南京211189

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总... 详细信息

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总是会记住训练数据集中的显性和隐性全局属性,另一方面原因在于模型提供者无法事先知道哪些属性将受到攻击从而难以有针对性地进行防御.为了解决这个问题,本文提出了一种通用的隐私保护模型训练方法,名为PPMT(Privacy Preserving Model Training).它以迭代的方式工作.在每次迭代中,PPMT构建一个代理数据集,并在该数据集而不是私有数据集上训练模型.虽然每次迭代会同时导致隐私性的提升和功能性的降低,但隐私性的提升呈快速指数级,而功能性的降低则是缓慢线性的.经过多次迭代,PPMT在模型功能性的约束下最大化全局属性的隐私性,并生成最终的模型.本文选择了两种代表性的机器学习算法和三个典型的数据集来进行实验评估PPMT所训练出模型的功能性、隐私性和鲁棒性.结果显示,使用PPMT训练出的模型,在全局属性上会以不同速度朝不同方向改变,在功能性上的平均损失为1.28%,在超参数α保密的情况下被可能攻击倒推的成功率仅有22%~33%.这说明,PPMT不仅能保护私有数据集的全局属性隐私性,而且能保证模型有足够的功能性,以及面对可能攻击的鲁棒性.

关键词：人工智能安全属性推理攻击全局属性隐私隐私增强代理数据集

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基于结构感知和全局上下文信息的小目标检测

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 292-298页

作者：李钟华林初俊朱恒亮廖诗宇白云起福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118

在小目标检测任务中,由于小目标像素值少、特征不丰富和难提取等局限性,容易导致模型漏检、误检以及精度低等问题,提出了一种基于多尺度结构感知和全局上下文信息的小目标检测算法。针对复杂场景设计了多尺度结构感知模块,可以更好地捕... 详细信息

在小目标检测任务中,由于小目标像素值少、特征不丰富和难提取等局限性,容易导致模型漏检、误检以及精度低等问题,提出了一种基于多尺度结构感知和全局上下文信息的小目标检测算法。针对复杂场景设计了多尺度结构感知模块,可以更好地捕获小目标的细节特征,以此增强模型识别不同尺寸物体的检测能力。为了获取更多的全局特征,借助Transformer捕获长距离依赖特征的优势设计了全局上下文信息模块,有效地建立起不同区域像素点之间的联系。针对模型训练时的梯度爆炸现象,设计了一种新的带权重损失函数W-CIoU,使得训练时的收敛速度有明显改善。大量的实验结果表明,提出的方法相较于其他经典的轻量级方法取得了较好的检测效果。与基准模型相比,提出的模型在VisDrone数据集上mAP50和mAP50:95分别提高了6.4和4.6个百分点,同时在TinyPerson数据集上也有着不错的表现。

关键词：小目标检测注意力机制上下文信息损失函数

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基于条件生成对抗网络的图像翻译综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 14-32页

作者：屠杭垚王万良陈嘉诚李国庆吴菲浙大城市学院计算机与计算科学学院杭州3100152 浙江大学计算机科学与技术学院杭州3100583 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310014

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以... 详细信息

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式;将现有图像翻译分成3种类别——匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译,并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别,即高清任务对应匹配图像翻译,低成本任务对应非匹配图像翻译,多样化任务对应多领域图像翻译;将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价,并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围;最后,总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展,并分析算法后指出了模式崩塌,模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题.

关键词：条件生成对抗网络图像翻译生成模型图像质量评价

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融合强化学习的三支治略选择及其有效性分析

计算机科学与探索 2024年第2期18卷 378-386页

作者：刘晓雪姜春茂哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118

三支决策的“分、治、效”(TAO)模型包括构建三分、施加策略、结果评估三个部分。目前,关于结果评估的研究旨在衡量策略施加后结果的前后变化,还无法预测施加哪个策略能达到最大效果。为了解决这一问题,对TAO模型的“治”和“效”进行... 详细信息

三支决策的“分、治、效”(TAO)模型包括构建三分、施加策略、结果评估三个部分。目前,关于结果评估的研究旨在衡量策略施加后结果的前后变化,还无法预测施加哪个策略能达到最大效果。为了解决这一问题,对TAO模型的“治”和“效”进行了研究,提出一种基于强化学习的三支改变模型的策略选择与有效性预测的方法。首先将改变三支决策TAO模型中的改变三分状态和策略分别作为强化学习中的状态和动作,并将每次施加策略得到新的改变三分状态的过程看作一个周期,利用累积前景理论计算每个周期产生的奖励,将智能体与环境的交互过程用马尔可夫决策过程来表示;其次设置一个目标奖励,将各个周期的累计奖励达到目标奖励时的状态作为马尔可夫决策过程的终止状态;然后用Q-learning算法迭代出一个最短周期内达到目标奖励的策略序列,同时利用该策略序列预测当前改变三分状态的未来效用。最后使用一个实例体现出该方法实用性和有效性。

关键词：三支决策改变三支决策强化学习策略选择效用度量

基于梯度提升算法和SHAP的石家庄PM_(2.5)和臭氧浓度预测及影响因素分析

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环境科学学报 2024年第7期44卷 402-409页

作者：潘梦瑶任瑛王思源夏必胜延安大学数学与计算机科学学院延安716000

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01... 详细信息

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01—2021-12-31石家庄市的大气污染物数据和气象数据,分析了不同梯度提升树算法(LightGBM、GBR、XGBoost)的预测精度.实验结果表明,XGBoost对PM_(2.5)的预测精度高于LightGBM和GBR模型,LightGBM对O3的预测精度在评价指标上均优于GBR和XGBoost模型.最后通过模型解释方法SHAP,分别识别出影响PM_(2.5)和O3浓度的关键因素.研究表明PM10、CO和SO2对PM_(2.5)的浓度影响显著,NO_(2)、TEMP对O_(3)浓度贡献较大.

关键词：梯度提升算法 SHAP 地面臭氧 PM_(2.5)

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基于机器学习的演化多任务优化框架

计算机学报 2024年第1期47卷 29-51页

作者：麦伟杰刘伟莉钟竞辉华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 广东技术师范大学计算机科学学院广州510665

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向... 详细信息

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向之一.目前,演化多任务优化在处理两个任务时,辅助任务的选取仅限于两者之一,且在处理超多任务时对任务间知识的转移缺乏灵活性.为此,本文提出一个基于机器学习的演化多任务优化框架,命名为MaTML.该框架联合所有任务关联的子种群形成一个统一的初始化种群,利用目标任务的技能因子及其对应的种群个体分别构建标签和训练集,应用十折交叉法拟合模型,并运用模型预测与目标任务相似的个体以组成辅助种群,从而促进演化优化中的正向知识转移.本文提出的算法能够在动态的种群个体中找到目标任务的辅助种群,不仅可以为三个或以上的多任务优化灵活地选取相似辅助任务,而且解决了当任务数量为两个时有效地选择辅助任务的问题.通过与现阶段的多任务算法和超多任务算法分别在CEC2017问题测试集和WCCI2020SO问题测试集进行比较,实验结果证实MaTML在优化多任务问题时具有更优或竞争性的性能.此外,文中还详细研究了MaTML的计算资源、模型性能、模型稳定性以及相关组件.最后,本文还基于真实问题的测试进一步验证了MaTML的有效性.

关键词：演化多任务优化机器学习任务间相似性知识转移辅助任务

变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元的强收敛定理

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浙江大学学报（理学版） 2024年第3期51卷 292-298页

作者：高兴慧房萌凯郭玥蓉王永杰延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集... 详细信息

在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元。数值实验结果说明了该算法的有效性。所得结果改进和推广了已有文献的一些结果。

关键词：变分不等式不动点半压缩映射有限族强收敛性

基于K-means聚类的超启发式跨单元调度方法

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系统仿真学报 2024年第4期36卷 941-956页

作者：赵彦霖田云娜延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

结合我国制造业实际生产状况,针对柔性作业车间跨单元调度问题,提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇”决策块中,采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则;对每个决策块内的实... 详细信息

结合我国制造业实际生产状况,针对柔性作业车间跨单元调度问题,提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇”决策块中,采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则;对每个决策块内的实体运用相应的启发式规则产生调度解。仿真结果表明:该算法以决策块的形式适度增大了计算粒度,有效降低了算法时间复杂度,以聚类的方式将具有相近属性的被加工实体进行聚集,有利于为不同属性的实体选择合适的规则。该算法提高了计算效率,具有较好的优化性能,是解决柔性跨单元调度的一种有效算法。

关键词：跨单元调度超启发式算法决策块聚类蚁群算法