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基于脑功能网络的抑郁脑电信号分类方法

火箭军工程大学学报

火箭军工程大学学报 2024年第3期38卷 60-65+93页

作者：陈万蔡艳平李爱华苏延召姜柯火箭军工程大学

通过探究多种脑功能网络构建方法在抑郁脑电信号分类中的性能，提出了一种基于相位滞后指数、自适应阈值和卷积神经网络的高精度抑郁脑电信号分类方法。首先，利用不同连通性方法和二值化方法的组合构建了多种抑郁脑功能网络；然后，基... 详细信息

通过探究多种脑功能网络构建方法在抑郁脑电信号分类中的性能，提出了一种基于相位滞后指数、自适应阈值和卷积神经网络的高精度抑郁脑电信号分类方法。首先，利用不同连通性方法和二值化方法的组合构建了多种抑郁脑功能网络；然后，基于图论分析从脑功能网络中提取网络参数；最后，将脑网络参数输入多种分类器，实现抑郁脑电信号分类。此外，建立了一种基于可分性测度和量子粒子群优化的自适应阈值法和自适应密度法，以避免人工设置阈值和网络密度的主观性。实验结果表明：与其他常用方法相比，在alpha频带上，所提分类方法的性能最好，分类准确率和灵敏度分别为88.03%、89%。

关键词：脑电信号脑功能网络机器学习相位滞后指数信号分类

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网络操作系统的研究进展与展望

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 1-10页

作者：黄韬谈沙谢人超刘韵洁北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 网络通信与安全紫金山实验室南京211111

网络操作系统是突破广域大规模网络可管不可控局限的关键,是提供智能、安全、柔性、可定制网络能力的网络大脑,也是推动互联网从消费型向生产型演进的核心技术。为实现网络可管可控的目标,分析了当前与网络操作系统相关的研究进展,提出... 详细信息

网络操作系统是突破广域大规模网络可管不可控局限的关键,是提供智能、安全、柔性、可定制网络能力的网络大脑,也是推动互联网从消费型向生产型演进的核心技术。为实现网络可管可控的目标,分析了当前与网络操作系统相关的研究进展,提出了其概念内涵和体系架构。将网络操作系统自底向上分为网元操作系统、大网级操作系统和云网操作系统三层,系统地探讨了数据平面-控制平面-服务平面的架构,攻克了大规模确定性传输、新型传输控制协议和超强算力网络等关键技术,揭示了网络操作系统的目标和发展趋势,并总结了潜在的应用场景。

关键词：未来网络网络操作系统云网融合服务定制

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基于节点度的网络抗毁性加边策略

信息工程大学学报 2024年第05期 608-614页

作者：李腾达王刚杜冲刘祥雨张锦空军工程大学

为有效增强指控体系的抗毁性，基于复杂网络理论建立指控体系网络模型，并构建网络模型的评估指标。从增加节点度的角度出发，提出3种加边策略：按高度数加边、按低度数加边和随机加边策略，对3种加边策略下网络模型的抗毁性进行实验仿... 详细信息

为有效增强指控体系的抗毁性，基于复杂网络理论建立指控体系网络模型，并构建网络模型的评估指标。从增加节点度的角度出发，提出3种加边策略：按高度数加边、按低度数加边和随机加边策略，对3种加边策略下网络模型的抗毁性进行实验仿真分析。实验结果表明，网络模型在面对随机攻击时，能够表现出较好的鲁棒性，而面对蓄意攻击时，网络的抗毁性较差；当采用低度数加边策略时，可以有效提高网络效率，增强网络的抗毁性，且加边比例越大，网络的抗毁性提升越明显。

关键词：复杂网络理论指控体系抗毁性节点度优化策略

基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别

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海军工程大学学报 2024年第1期36卷 76-82,93页

作者：罗兵张显峰段立陈琳海军工程大学电子工程学院武汉430033

军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事... 详细信息

军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。

关键词：军事命名实体识别预训练模型跨度标签指针网络对抗训练

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损管指挥信息系统复杂网络拓扑结构研究

舰船科学技术 2024年第5期46卷 153-158页

作者：伞兵浦金云海军工程大学力工程学院湖北武汉430033

现代舰船灾害发生的突然性、灾害传播的快速性及其影响的广泛性显著增强,迫切需要提升损管指挥体系的信息化水平。基于复杂网络理论,建立了舰艇损管指挥信息系统的网络拓扑模型。通过网络拓扑模型的特征指标计算,对不同的损管指挥信息... 详细信息

现代舰船灾害发生的突然性、灾害传播的快速性及其影响的广泛性显著增强,迫切需要提升损管指挥体系的信息化水平。基于复杂网络理论,建立了舰艇损管指挥信息系统的网络拓扑模型。通过网络拓扑模型的特征指标计算,对不同的损管指挥信息网络模式进行评估分析,给出提升损管指挥信息化水平的优化方法。完成损管指挥信息系统组织结构模型的构建、分析和优化工作,开发允许拓扑结构方案自定义的性能计算软件,改善传统树状损管指挥结构的不足,为损管指挥信息化研究提供一个新的方向。

关键词：损管指挥信息系统复杂网络拓扑模型网络优化

网络舆情视域下高校思想政治工作路径优化浅析

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公关世界 2024年第16期 30-32页

作者：王安大连东软信息学院

随着互联网新时代的发展，社会网络热点信息逐渐成为大学生们关注的热点，这给高校网络思想政治教育既带来了新变化也带来了新的挑战，网络上的思想碰撞是对大学生们思维辨析的直接考量，社会舆情的走向也直接影响着大学生们的思想动态... 详细信息

随着互联网新时代的发展，社会网络热点信息逐渐成为大学生们关注的热点，这给高校网络思想政治教育既带来了新变化也带来了新的挑战，网络上的思想碰撞是对大学生们思维辨析的直接考量，社会舆情的走向也直接影响着大学生们的思想动态，高校要对学生思想政治教育进行有效引领，可以以高校网络舆情应对为工作切入点，制定出切实可行的思想政治教育策略。在网络新时代背景下，高校思想政治教育大有可为，既是高校开展思政教育的关键之举，也是为社会培养合格人才的枢纽。

关键词：高校网络舆情思想政治教育

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针对自动驾驶智能模型的攻击与防御

计算机学报 2024年第6期47卷 1431-1452页

作者：马晨沈超蔺琛皓李前王骞李琦管晓宏西安交通大学电子与信息学部网络空间安全学院智能网络与网络安全教育部重点实验室(西安交通大学) 武汉大学国家网络安全学院清华大学网络科学与网络空间研究院

近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术为人类生产生活的方方面面带来了巨大的革新,尤其是在自动驾驶领域,部署着自动驾驶系统的智能汽车已经走进人们的生活,成为了重要的生产力工具.然而,自动驾驶系统中的人工智能模型面临着潜在... 详细信息

近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术为人类生产生活的方方面面带来了巨大的革新,尤其是在自动驾驶领域,部署着自动驾驶系统的智能汽车已经走进人们的生活,成为了重要的生产力工具.然而,自动驾驶系统中的人工智能模型面临着潜在的安全隐患和风险,这给人民群众生命财产安全带来了严重威胁.本文通过回顾自动驾驶智能模型攻击和防御的相关研究工作,揭示自动驾驶系统在物理世界下面临的安全风险并归纳总结了相应的防御对策.具体来说,本文首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的自动驾驶系统安全风险模型.其次,面向自动驾驶系统的三个关键功能层——传感器层、感知层和决策层,本文依据受攻击的智能模型和攻击手段归纳、分析了对应的攻击方法以及防御对策,并探讨了现有方法的局限性.最后,本文讨论和展望了自动驾驶智能模型攻击与防御技术面临的难题与挑战,并指出了未来潜在的研究方向和发展趋势.

关键词：自动驾驶安全人工智能安全信息物理系统安全物理对抗攻击防御策略

共母线型开绕组永磁同步电机的神经网络优化权重系数方法

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海军工程大学学报 2024年

作者：周旋刘小虎易祥烈海军工程大学电磁能技术全国重点实验室

针对模型预测转矩控制权重难以整定的问题，采用神经网络优化权重系数，基于现有理论提出一种基于共母线型开绕组永磁同步电机的权重参数优化方法。首先，由于共母线型开绕组永磁同步电机存在零序电流及损耗偏高的问题，通过改进模型预... 详细信息

针对模型预测转矩控制权重难以整定的问题，采用神经网络优化权重系数，基于现有理论提出一种基于共母线型开绕组永磁同步电机的权重参数优化方法。首先，由于共母线型开绕组永磁同步电机存在零序电流及损耗偏高的问题，通过改进模型预测转矩代价函数，降低零序电流及损耗；然后，基于大量数据集训练权重优化神经网络，对权重数据进行寻优，可提高控制算法运行效率，提升电机驱动系统性能；最后，分别在Matlab/Simulink平台与以DSP28335为主控的驱动系统进行仿真分析与实验验证，结果证明：所提出控制策略可将零序电流基本抑制到0 A，将电机损耗降低约15 W，提升了权重优化效率。

关键词：开绕组电机模型预测控制神经网络权重参数优化

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数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

国防科技大学学报 2024年第2期46卷 205-214页

作者：王小巍陈砚桥金家善魏曙寰海军工程大学动力工程学院湖北武汉430033 陆军工程大学军械士官学校湖北武汉430075

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将... 详细信息

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。

关键词：预测模型备件模糊网络遗传算法