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基于改进饱和电流密度法的气-固界面电荷分布特性仿真研究

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工程科学与技术 2024年第5期56卷 117-126页

作者：刘杉姜喆袁书文李杨谢更生王青于彭宗仁先进输电技术国家重点实验室北京102209 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室陕西西安710049

直流电压下气-固界面存在自由电荷积聚现象,对沿面闪络等放电行为具有重要影响,与绝缘子的安全可靠性密切相关。国内外学者对此开展了大量实验和仿真研究,已有研究表明,气-固绝缘表面电荷的来源主要有3种:固体侧的体电流、气体侧的离子... 详细信息

直流电压下气-固界面存在自由电荷积聚现象,对沿面闪络等放电行为具有重要影响,与绝缘子的安全可靠性密切相关。国内外学者对此开展了大量实验和仿真研究,已有研究表明,气-固绝缘表面电荷的来源主要有3种:固体侧的体电流、气体侧的离子电流以及气-固表面的面电流。在气体绝缘开关设备(GIS)、气体绝缘金属封闭输电管廊(GIL)等电力设备中,各关键部件的控制场强较低,正常运行时不会发生局部放电,故气体侧电荷来源主要为气体分子的弱电离,但是气体场域的对流扩散方程离散形式会出现振荡解,直接求解易导致迭代不收敛。为了解决此难题,本文提出绝缘子气-固界面电荷积聚的改进饱和电流密度计算方法,并搭建柱式绝缘子表面电荷测量实验系统,测量了常温常压下空气中柱式绝缘子在直流电压下的表面电荷积聚特性,通过对比分析,验证了仿真计算方法的合理性和准确性。结果表明:支柱式绝缘子表面在直流电压下存在两个异极性电位峰、1个同极性电位峰,且随加压时间增大,电位峰位置不变。在试样下部,气体侧电流小于固体侧电流密度,表面积聚负电荷,在试样上部气体侧电流大于固体侧电流密度,表面同样积聚负电荷;在试样中部,绝缘子表面积聚正电荷,固体侧电荷占主导因素。研究结果可为直流输电设备的设计提供理论支持。

关键词：表面电荷饱和电流 HVDC系统柱式绝缘子优化计算

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端到端方面级情感分析综述

小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 732-746页

作者：潘美琦马致远刘高飞秦纪伟上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

方面级情感分析作为一种重要的细粒度情感分析任务,旨在从方面层面分析和理解用户的观点,近年来受到学术界和工业界的广泛关注.端到端方面级情感分析是方面级情感分析的一个重要分支,目的是同时提取方面术语并确定其情感极性.然而,目前... 详细信息

方面级情感分析作为一种重要的细粒度情感分析任务,旨在从方面层面分析和理解用户的观点,近年来受到学术界和工业界的广泛关注.端到端方面级情感分析是方面级情感分析的一个重要分支,目的是同时提取方面术语并确定其情感极性.然而,目前尚缺乏单独对其现有方法的系统分类和性能比较的综述文章.针对这一现状,本文首先概述了方面级情感分析任务的定义及相关研究,并归纳了该领域现有数据集的情况.在此基础上,本文分别对不同类型的端到端方面级情感分析方法进行了归纳和总结,并进一步通过不同数据集上的对比介绍了不同方法的性能.最后,本文针对现有方法的发展进行了总结,归纳了当前研究仍然面临的挑战,并指出了未来研究可能的方向.

关键词：方面级情感分析深度学习方面提取情感分类

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基于双分支特征融合的跨站脚本攻击检测方法

计算机应用与软件 2024年

作者：王铃铜杨少聪王慧玲伊犁师范大学网络安全与信息技术学院伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

针对XSS攻击检测传统分词方法对罕见词和未知词覆盖不全面、现有深度学习方法不能很好结合当前样本局部信息与数据集全局信息表征能力等问题，提出一种基于双分支特征融合的深度学习方法NN-Transformer。该方法包含邻近策略分支和Transf... 详细信息

针对XSS攻击检测传统分词方法对罕见词和未知词覆盖不全面、现有深度学习方法不能很好结合当前样本局部信息与数据集全局信息表征能力等问题，提出一种基于双分支特征融合的深度学习方法NN-Transformer。该方法包含邻近策略分支和Transformer分支，二者通过全连接层连接，实现了标签信息和特征信息的融合，更好地挖掘XSS攻击特征与标签之间的相关性。具体而言，邻近策略分支利用数据驱动的邻近策略，通过在训练集中找到与当前样本最相似的K个样本的标签，帮助模型做出分类决策；Transformer分支引入字节对编码（BPE）分词器，动态调整分词粒度以覆盖未知词和罕见词，同时保留词形信息和上下文关联，以便更准确的提取XSS攻击特征。实验结果表明，NN-Transformer的准确率为99.35%，比近年来的深度学习方法提高了约2%，表明该模型的双分支特征融合能够有效应对XSS攻击。

关键词： XSS攻击特征融合 BPE 标签信息特征信息 Transformer

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基于稀疏正则双层优化的个性化联邦学习

模式识别与人工智能 2024年第5期37卷 447-458页

作者：刘希刘博季繁繁袁晓彤南京信息工程大学计算机学院南京210044 Walmart Global Tech Hub SunnyvaleCA 94086USA 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学智能科学与技术学院苏州215163

个性化联邦学习侧重于为各客户端提供个性化模型,旨在提高对异构数据的处理性能,然而现有的个性化联邦学习算法大多以增加客户端参数量为代价提高个性化模型的性能,使计算变得复杂.为了解决此问题,文中提出基于稀疏正则双层优化的个性... 详细信息

个性化联邦学习侧重于为各客户端提供个性化模型,旨在提高对异构数据的处理性能,然而现有的个性化联邦学习算法大多以增加客户端参数量为代价提高个性化模型的性能,使计算变得复杂.为了解决此问题,文中提出基于稀疏正则双层优化的个性化联邦学习算法(Personalized Federated Learning Based on Sparsity Regularized Bi-level Optimization,pFedSRB),在客户端的个性化更新中引入l 1范数稀疏正则化,提升个性化模型的稀疏度,避免不必要的客户端参数更新,降低模型复杂度.将个性化联邦学习建模为双层优化问题,内层优化采用交替方向乘子法,可提高学习速度.在4个联邦学习基准数据集上的实验表明,pFedSRB在异构数据上表现出色,在提高模型性能的同时有效降低训练用时和空间成本.

关键词：个性化联邦学习稀疏正则化非独立同分布(Non-IID) 交替方向乘子法(ADMM)

基于静态和动态混合分析的内存拷贝类函数识别

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软件学报 2024年第7期35卷 3291-3313页

作者：尹小康蔡瑞杰杨启超刘胜利数学工程与先进计算国家重点实验室(信息工程大学) 河南郑州450001

缓冲区溢出等内存错误漏洞的产生往往来自对内存拷贝类函数的不当使用.对二进制程序中的内存拷贝类函数进行识别有利于发现内存错误漏洞.目前针对二进制程序中内存拷贝类函数的识别方法主要借助静态分析来提取函数的特征、控制流、数据... 详细信息

缓冲区溢出等内存错误漏洞的产生往往来自对内存拷贝类函数的不当使用.对二进制程序中的内存拷贝类函数进行识别有利于发现内存错误漏洞.目前针对二进制程序中内存拷贝类函数的识别方法主要借助静态分析来提取函数的特征、控制流、数据流等信息进行识别,具有较高的误报率和漏报率.为了提高对内存拷贝类函数识别的效果,提出一种基于静态和动态混合分析的技术CPSeeker.所提方法结合静态分析和动态分析各自的优势,分阶段对函数的全局静态信息和局部执行信息进行搜集,对提取到的信息进行融合分析,进而识别二进制程序中的内存拷贝类函数.实验结果表明,尽管CPSeeker在运行时间上有所增加,但在内存拷贝类函数识别的效果上,其F1值达到了0.96,远优于最新的工作BootStomp、SaTC、CPYFinder以及Gemini,并且不受编译环境(编译器版本、编译器种类、编译器优化等级)的影响.此外,CPSeeker在真实的固件测试中也有更好的表现.

关键词：静态分析动态分析仿真执行内存拷贝类函数函数识别

基于多尺度骨架图和局部视觉上下文融合的驾驶员行为识别方法

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汽车工程 2024年第1期46卷 1-8,28页

作者：胡宏宇黎烨宸张争光曲优何磊高镇海吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022

识别非驾驶行为是提高驾驶安全性的重要手段之一。目前基于骨架序列和图像的融合识别方法具有计算量大和特征融合困难的问题。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度骨架图和局部视觉上下文融合的驾驶员行为识别模型(skeleton-image base... 详细信息

识别非驾驶行为是提高驾驶安全性的重要手段之一。目前基于骨架序列和图像的融合识别方法具有计算量大和特征融合困难的问题。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度骨架图和局部视觉上下文融合的驾驶员行为识别模型(skeleton-image based behavior recognition network,SIBBR-Net)。SIBBR-Net通过基于多尺度图的图卷积网络和基于局部视觉及注意力机制的卷积神经网络,充分提取运动和外观特征,较好地平衡了模型表征能力和计算量间的关系。基于手部运动的特征双向引导学习策略、自适应特征融合模块和静态特征空间上的辅助损失,使运动和外观特征间互相引导更新并实现自适应融合。最终在Drive&Act数据集进行算法测试,SIBBR-Net在动态标签和静态标签条件下的平均正确率分别为61.78%和80.42%,每秒浮点运算次数为25.92G,较最优方法降低了76.96%。

关键词：驾驶员行为识别多尺度骨架图局部视觉上下文多模态数据自适应融合

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基于贪心组合优化的分布极端不平衡分类算法

小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2411-2419页

作者：陈兴国许静李扬罗玉盘南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 井冈山大学网络信息中心江西吉安343009

现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性... 详细信息

现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性质,并采用贪心的组合优化方法.具体而言,选择深度森林算法为基础,依次组合最优重采样方法、以异常检测思想的特征提取方法对数据进行的特征处理方法或基于贝叶斯优化的最优代价敏感矩阵方法.在3种组合算法中选择分类性能最优的算法组合,再次组合其余角度的方法,判断分类性能是否再次提升.实验选择两组极端不平衡数据——真实饮用水数据和UCI数据库中的page-blocks数据进行验证.结果表明,基于贪心优化对算法间进行组合,在3轮迭代后得到的算法组合,较单一算法其分类性能能有进一步的提升.

关键词：次模函数贪心优化数据分布极端不平衡深度森林组合算法

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面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法

计算机学报 2024年第6期47卷 1413-1430页

作者：方毓楚李文中曾曜郑阳胡崝陆桑璐南京大学计算机科学与技术系南京210023 华为技术有限公司可信理论技术与工程实验室广东深圳518129

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能... 详细信息

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此,针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练,这在边缘场景中具有诸多局限性.首先,不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪声,使得统一模型难以适应所有环境.其次,深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大,且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题,本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪声和边角案例的鲁棒性.具体的,在故障定位阶段,类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为,本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络,观测其内部运行情况,实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时,通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外,本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出,从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪声以及4个神经网络模型的实验中,与现有修复算法相比,本文方法在修复性能上取得了 6.64%至20.00%的提升.同时,本文方法所需的训练样本量减少了超过90%,而所需更新的参数量最高减少了 91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径.

关键词：神经网络修复深度边缘计算故障定位故障预测神经网络补丁

基于锆基荧光金属-有机骨架材料的水体全氟辛烷磺酸的快速筛查

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环境化学 2024年

作者：王恩语朱飞越杨正爽瞿晓磊付翯云南京大学(苏州)高新技术研究院南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室

本文以锆基荧光金属-有机骨架材料UiO-66-NH2为传感器，建立了水体全氟辛烷磺酸(PFOS)的快速荧光筛查方法.利用扫描电子显微镜、X射线衍射、傅里叶变换红外光谱和荧光光谱等手段对UiO-66-NH2的结构和光学性质进行了分析，并且考察了UiO-... 详细信息

本文以锆基荧光金属-有机骨架材料UiO-66-NH2为传感器，建立了水体全氟辛烷磺酸(PFOS)的快速荧光筛查方法.利用扫描电子显微镜、X射线衍射、傅里叶变换红外光谱和荧光光谱等手段对UiO-66-NH2的结构和光学性质进行了分析，并且考察了UiO-66-NH2传感器对PFOS的传感灵敏度、速度和稳定性，及其在实际水体中的可应用性.研究结果显示，UiO-66-NH2与其配体(2-氨基对苯二甲酸/BDC-NH2)具有相似的荧光性质，均可在光激发下产生稳定的蓝色荧光，但发光强度明显弱于BDC-NH2.这是因为UiO-66-NH2中锆与BDC-NH2间的配体-金属电荷转移(LMCT)抑制了BDC-NH2的荧光发光.而PFOS可与UiO-66-NH2锆金属节点发生作用，影响锆与BDC-NH2间的LMCT过程，进而恢复BDC-NH2的荧光，产生荧光“开启”响应.在0.1—4.0 mg·L-1浓度范围内，PFOS浓度与UiO-66-NH2的荧光增强程度呈现良好线性正相关(R2=0.993). UiO-66-NH2对PFOS的检出限为3.46μg·L-1(即0.0069μmol·L-1)，低于文献中报道的多数PFOS荧光传感器. UiO-66-NH2还具有较快的PFOS响应速度，在与PFOS作用400 s之内即可达到荧光响应平衡.此外，UiO-66-NH2对PFOS的传感过程基本不受水体常见阴、阳离子的影响，具有良好的可重复利用性，在实际水体筛查中也显示了高加标回收率(95.0%—106.5%)，表明基于UiO-66-NH2的荧光法在水体PFOS的快速筛查中具有良好的应用潜能.

关键词：全氟辛烷磺酸荧光传感荧光金属-有机骨架材料荧光开启