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基于秘密分享的无线传感器网络多维数据安全聚合方案

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传感技术学报 2024年第4期37卷 709-715页

作者：张勇张生发刘登志江苏海洋大学计算机工程学院江苏连云港222005

无线传感器网络中的安全数据聚合方案旨在保护数据隐私、降低系统能耗,从而延长网络的生命周期。针对目前多维无线传感器网络中数据传输安全性不高、数据传输中的能量消耗过大等问题,提出一种基于阈值可变秘密分享的多维数据聚合方案(TC... 详细信息

无线传感器网络中的安全数据聚合方案旨在保护数据隐私、降低系统能耗,从而延长网络的生命周期。针对目前多维无线传感器网络中数据传输安全性不高、数据传输中的能量消耗过大等问题,提出一种基于阈值可变秘密分享的多维数据聚合方案(TCSSMDA)。首先,在本方案中,网络簇头的选择主要是依据网络节点的剩余能量以及其与基站的距离。同时,为了降低多维数据传输的能量消耗,使用预设值对多维传感器发送数据机制进行优化。最后,为了保证传感器的数据安全,使用设计了一种轻量级、高效通信的信息加密方式。安全性分析与模拟结果表明,所提出的方案在降低数据包大小、节点通信成本以及提升网络数据安全性和生存时间方面都表现出了较好的性能。

关键词：无线传感器网络数据聚合簇头选择秘密分享数据安全

改进型DeepLabV3+的糖尿病眼底病变分割

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 90-97页

作者：马晓普刘文涛李贺南阳师范学院计算机科学与技术学院河南南阳473061 南阳师范学院生命科学与农业工程学院河南南阳473061

针对糖尿病视网膜眼底病变多类分割难及小病灶识别率低的问题,提出一种融合注意力机制与改进型DeepLabV3+的糖尿病视网膜眼底病变多类病症分割方法.该方法首先通过使用MobileNetV2网络提取病灶特征,减少参数量并提高算法训练速度;接着... 详细信息

针对糖尿病视网膜眼底病变多类分割难及小病灶识别率低的问题,提出一种融合注意力机制与改进型DeepLabV3+的糖尿病视网膜眼底病变多类病症分割方法.该方法首先通过使用MobileNetV2网络提取病灶特征,减少参数量并提高算法训练速度;接着通过优化空洞空间卷积金字塔池化中的空洞卷积层数与空洞率,以提高捕获小病灶特征的能力;然后基于DeepLabV3+网络模型进行改进,借助坐标注意力机制感知病灶方向和位置信息,从而提高识别精度;最后采用FGADR和IDRiD数据集分别训练和测试所提出的模型.实验结果表明:所提出方法的平均交并比(MIoU)指标为73.75%,具有较高的分割精度,验证了模型有效性.

关键词：糖尿病视网膜眼底病变深度学习 DeepLabV3+网络坐标注意力多类分割

融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 789-800页

作者：王耀琦万中英曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺... 详细信息

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺乏已标注情感分布的实验数据集的问题。然而,已有的情感分布标签增强方法采用离散空间情绪模型表示情绪,存在情绪间的相关信息丢失和情绪表达不连续等问题。针对上述问题,该文引入基于连续维度的效价-唤醒-支配(valence-arousal-dominance, VAD)心理学情绪模型,提出融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法(VAD emotion knowledge-based text emotion distribution label enhancement, VADLE)。VADLE方法基于先验的VAD情绪模型中的情绪距离,先为英文句子的真实情绪标签和句中情感词的情绪标签分别生成先验情感分布,再通过分布叠加将2种先验情感分布统一。通过英文单标签文本情感数据集的对比实验表明:VADLE方法在情绪预测任务方面的性能优于已有的情感分布标签增强方法。

关键词：情感分布标签增强情感分布学习 VAD情绪空间情感词典

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基于知识增强的开放域多轮对话模型

软件学报 2024年第2期35卷 758-772页

作者：徐凡徐健明马勇王明文周国栋江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215008

如何减轻安全回复和重复回复一直是开放域多轮对话模型的两大挑战性难题.然而,现有开放域对话模型往往忽略了对话目标的引导性作用,以及如何在对话历史和对话目标中引入和选择更精确的知识信息.鉴于此,提出基于知识增强的多轮对话模型.... 详细信息

如何减轻安全回复和重复回复一直是开放域多轮对话模型的两大挑战性难题.然而,现有开放域对话模型往往忽略了对话目标的引导性作用,以及如何在对话历史和对话目标中引入和选择更精确的知识信息.鉴于此,提出基于知识增强的多轮对话模型.所提模型首先将对话历史中实词进行义原及领域词替换,达到消除歧义和丰富对话文本表示的效果.然后将经过知识增强后的对话历史、扩充的三元组世界知识、知识管理和知识拷贝加以集成,以融合知识、词汇、对话历史和对话目标多种信息,生成多样性回复.通过两个国际基准开放域汉语对话语料库上的实验结果及可视化验证所提模型同时在自动评测和人工评测上的有效性.

关键词：语言知识世界知识知识管理知识拷贝多轮对话

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基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

工程科学与技术 2024年第1期56卷 65-81页

作者：陈宝国陈磊邓明陈金林淮南师范学院计算机学院安徽淮南232038 南京航空航天大学电子与信息工程学院江苏南京211106

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有... 详细信息

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有序信息系统下提出一种对象更新情形的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出了邻域容差优势关系,基于该二元关系建立了一种新的邻域优势粗糙集模型。其次,在其基础上定义了邻域优势条件熵,并利用邻域优势条件熵作为启发式函数设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法。然后,利用矩阵的形式重构了邻域容差优势关系和邻域优势条件熵,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态变化,基于矩阵的计算策略分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新。最后,利用邻域优势条件熵的更新机制分别提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明:(1)与非增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了3.6%,分类精度平均提升了2.4%,属性约简的效率平均提升了约10倍;(2)与同类型增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了9.0%,分类精度平均提升了2.1%,属性约简的平均效率提升了94%。因此,本文所提出增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上都有着更高的性能。

关键词：有序信息系统不完备混合优势粗糙集属性约简增量式条件熵

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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

应用高光谱技术及MLSPTSVM模型检测热损伤大豆

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中国粮油学报 2024年第4期39卷 158-164页

作者：李明刘瑶刘忠艳岭南师范学院电子与电气工程学院湛江524048 岭南师范学院计算机与智能教育学院湛江524048

进口大豆在运输过程中极易因储藏温度过高而造成热损伤,加剧大豆蛋白及油脂的品质恶化,对大豆质量造成影响。利用高光谱图像技术和多元最小二乘递归投影孪生支持向量机(MLSPTSVM)对大豆的热损伤进行检测。应用高光谱图像采集系统在400~1... 详细信息

进口大豆在运输过程中极易因储藏温度过高而造成热损伤,加剧大豆蛋白及油脂的品质恶化,对大豆质量造成影响。利用高光谱图像技术和多元最小二乘递归投影孪生支持向量机(MLSPTSVM)对大豆的热损伤进行检测。应用高光谱图像采集系统在400~1000 nm范围内获取正常大豆、轻度热损伤、重度热损伤大豆的光谱图像。采用多种预处理方法进行光谱预处理,对预处理方法提高模型检测性能的有效性进行分析。结果表明,多元散射校正预处理搭配线性核的MLSPTSVM模型、原始光谱数据搭配非线性核的MLSPTSVM模型均能达到100%检测准确率,相较于经典检测模型具有显著优势。在实验样本数量大幅减少的情况下,应用线性核的模型检测准确率仍能达到100%。因此,结合MLSPTSVM模型的高光谱图像检测方法可有效地提高热损伤大豆检测精度,且具有良好的鲁棒性。

关键词：高光谱图像热损伤大豆投影孪生支持向量机无损检测

基于MTRDL的自动飞行系统模式需求建模与验证方法

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软件学报 2024年第9期35卷 4265-4286页

作者：徐恒黄志球胡军陶传奇王金永石帆南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中... 详细信息

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中必需的多重飞行模式之间的交互关系,还体现在模式转换与外部环境之间复杂的数据与控制交联关系,这些交联关系同时隐含了飞行模式转换的安全性质,这些特征提高了形式化方法的应用难度.提出一种领域特定的建模验证框架:首先,提出面向自动飞行系统模式转换的领域需求建模语言MTRDL和基于该语言扩展于SysML上的建模方法;其次,提出基于安全需求模板的安全性质辅助规约方法;最后,通过对某机型的若干条目化需求的实例研究,证明所提方法在自动飞行系统模式转换需求验证中的有效性.

关键词：自动飞行系统模式形式化方法 SysML建模安全性质

点云空间与反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测

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控制理论与应用 2024年第5期41卷 847-854页

作者：周越洋徐江钟珊龚声蓉东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163319 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏苏州215500

可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域,目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现,难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路.为此,本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可... 详细信息

可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域,目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现,难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路.为此,本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测方法.首先,通过融合反射强度因子改进了基于空间特征的柱坐标系检测模型;然后,使用强度和降维空间检测对检测精度较低的环形检测模型进行优化,并将其与柱坐标系检测模型联合使用以提高方法检测准确率;最后,在自录实际道路数据集上进行对比实验.实验结果表明本文方法显著提高了非结构化道路可行驶区域检测的成功率与精确率,在结构化道路上也具有良好效果.

关键词：智能驾驶非结构化道路三维激光雷达反射强度空间分布区域检测