检索结果-南通市图书馆

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于空间拓扑条件控制的等高线化简方法

地球信息科学学报 2024年第7期26卷 1659-1671页

作者：李元復孙群温伯威周炤朱蕊中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450052

等高线是地形图上的重要要素之一,其化简过程需要兼顾主要地形结构特征的保持、数据精度的控制以及相交和视觉混淆的避免等问题,现有研究大多没有同时兼顾这3个方面。针对上述问题,本文在现有方法使用的误差带的基础上,进一步引入隔离... 详细信息

等高线是地形图上的重要要素之一,其化简过程需要兼顾主要地形结构特征的保持、数据精度的控制以及相交和视觉混淆的避免等问题,现有研究大多没有同时兼顾这3个方面。针对上述问题,本文在现有方法使用的误差带的基础上,进一步引入隔离带的概念,并对它们在几何中的定义进行数学描述,提出将空间拓扑条件应用于等高线化简的策略。根据这一策略,对谷地弯曲选取(Valley Bend Selection,VBS)算法和Douglas-Peucker(DP)算法进行改进,从而得到空间拓扑条件控制下的VBS(Spatial-Topologic-Condition-Controlled VBS,STCC-VBS)算法和空间拓扑条件控制下的DP(Spatial-Topologic-Condition-Controlled DP,STCC-DP)算法。最后,将这2种方法应用于1:5万比例尺地形图等高线化简生成1:10万比例尺地形图等高线的任务中,并与现有的2种单纯以误差带控制的等高线化简方法进行对比。实验结果表明,STCC-VBS算法和STCC-DP算法都有效避免了相交问题,同时以改进前的方法为参考,在算法参数相同的情况下,分别在节点约减率降低8.33%和2.06%同时,使等高线偏移率降低了22.97%和12.65%,化简效果得到显著改善。其中,STCC-VBS算法在约减54.58%的节点的同时,仍能使地形特征线保持率达到94.73%,在有效约减数据量的前提下,较好地保持了主要地形特征。2种算法在效率方面均优于2种单纯以误差带控制的等高线化简方法。

关键词：地形等高线数字高程模型制图综合线化简误差带隔离带空间拓扑条件

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

稀疏样本下长术语的抽取方法

数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 135-145页

作者：吕学强杨雨婷肖刚李育贤游新冬北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院复杂系统仿真总体重点实验室北京100101

【目的】为解决武器装备领域样本稀疏和长术语难以识别的问题,提出头尾指针和主动学习相结合的方法。【方法】首先,使用BERT预训练语言模型得到词向量表示,利用头尾指针网络对长术语进行抽取;然后提出新的主动学习采样策略,在未标注样... 详细信息

【目的】为解决武器装备领域样本稀疏和长术语难以识别的问题,提出头尾指针和主动学习相结合的方法。【方法】首先,使用BERT预训练语言模型得到词向量表示,利用头尾指针网络对长术语进行抽取;然后提出新的主动学习采样策略,在未标注样本上筛选高质量样本不断迭代训练模型,降低模型对数据规模的依赖。【结果】模型针对长术语的抽取效果在F1值上有0.50个百分点的提升,通过引入主动学习后采样,仅大约50%高质量数据即可达到训练100%训练数据相同的F1值。【局限】限于计算能力,本文数据集规模较小;在文本处理阶段新增主动学习采样策略,进行大规模数据计算的时间成本较高。【结论】利用头尾指针和主动学习方法能够有效抽取长术语,同时降低数据标注的成本。

关键词：术语抽取主动学习头尾指针网络 BERT 武器装备

融合SENet和Transformer的应用层协议识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学与探索 2024年第3期18卷 805-817页

作者：陈乾洪征司健鹏中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院南京210000

协议识别技术在网络通信和信息安全领域具有至关重要的地位和作用。针对现有基于时空特征的协议识别方法提取协议特征不充分、不全面的问题,提出了一种基于SENet和Transformer的应用层协议识别方法。该方法关注协议数据的时空特征,由加... 详细信息

协议识别技术在网络通信和信息安全领域具有至关重要的地位和作用。针对现有基于时空特征的协议识别方法提取协议特征不充分、不全面的问题,提出了一种基于SENet和Transformer的应用层协议识别方法。该方法关注协议数据的时空特征,由加入SENet注意力的残差网络构成的空间特征提取模块和Trans-former网络编码器构成的时间提取模块组成。空间特征提取阶段,在残差网络结构中加入SE块获取多个卷积通道间的联系,自适应地为通道分配权重,提取不同通道中更加活跃的协议空间特征;时间特征提取阶段,由基于多头注意力机制的Transformer编码器通过堆叠的方式构建时间特征提取模块,利用输入数据的位置信息全面地获取协议数据的时间特征。通过对更加充足的空间特征和更加全面的时间特征的提取和学习,可以获得更有效的协议识别信息,进而提高协议识别性能。在ISCX2012和CSE_CIC_IDS2018混合数据集上的实验结果表明,所提模型的总体识别准确率达到99.20%,F1值达到98.99%,高于对比模型。

关键词： SENet 残差网络自注意力 Transformer 协议识别网络安全

针对BMP格式掩盖的JPEG同步重压缩检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件学报 2024年

作者：王金伟王伟王昊罗向阳马宾南京理工大学自动化学院数学工程与先进计算国家重点实验室南京信息工程大学计算机学院网络空间安全学院齐鲁工业大学网络空间安全学院中国人民解放军战略支援部队信息工程大学南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心

检测JPEG (joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPE... 详细信息

检测JPEG (joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPEG重压缩图像,则这些方法将难以直接应用.为了解决该问题,提出一种基于双阈值的量化步长估计方法,从而获取量化表并提取特征.此外,根据质量因子100时JPEG压缩的特殊性定义最小误差,通过去除特征中的最小误差,进一步提高特征的检测性能.最后,基于反量化后JPEG系数的收敛特性提取一阶相对误差特征,进一步提高所提方法在质量因子较低时的检测性能.实验结果表明,所提方法在不同质量因子时的性能均优于当前先进算法.

关键词：数字图像取证 JPEG重压缩量化步长估计最小误差收敛特性

知识图谱在装备故障诊断领域的研究与应用综述

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用 2024年

作者：武杰张安思吴茂东张仪宗王从宝贵州大学机械工程学院中国人民解放军75841部队公共大数据国家重点实验室(贵州大学)

随着科学技术的不断发展，知识图谱构建越来越受到关注。知识图谱从装备故障诊断数据中提取有用的知识，通过（实体，关系，实体）的三元组方式，对复杂装备的故障诊断信息进行有效管理，实现装备故障的快速诊断。首先介绍装备故障诊断... 详细信息

随着科学技术的不断发展，知识图谱构建越来越受到关注。知识图谱从装备故障诊断数据中提取有用的知识，通过（实体，关系，实体）的三元组方式，对复杂装备的故障诊断信息进行有效管理，实现装备故障的快速诊断。首先介绍装备故障诊断知识图谱的相关概念，分析装备故障诊断领域知识图谱构建框架；其次，归纳国内外装备故障诊断知识图谱的知识抽取、知识融合以及知识推理等几个关键技术的研究现状；最后，对目前装备故障诊断知识图谱应用进行总结，并提出几点该领域知识图谱构建的不足和面临的挑战，并对未来装备故障诊断领域提供一些新的思路。

关键词：知识图谱装备故障诊断知识图谱构建知识推理知识抽取

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

免疫粒子群算法的测试数据生成

计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1435-1442页

作者：焦重阳周清雷张文宁中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 郑州工业安全职业学院河南信息工程学校河南郑州450011 郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001 中原工学院软件学院河南郑州450007

为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法... 详细信息

为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。

关键词：粒子群算法测试数据生成惯性权重学习因子免疫算子种群多样性免疫选择

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层次视图对比学习的知识感知推荐算法

计算机应用研究 2024年第1期41卷 45-50+58页

作者：王正东王靖杨晓君林浩申广东工业大学信息工程学院中国人民解放军96901部队

现有基于图神经网络(GNN)的推荐模型存在一个自然的缺陷，即稀疏监督信号问题且在关系建模中是粗粒度的，模型不能在更细粒度层面识别用户项目交互关系，这可能会使模型的实际性能在一定程度上下降。受对比学习在挖掘监督信号方面的成... 详细信息

现有基于图神经网络(GNN)的推荐模型存在一个自然的缺陷，即稀疏监督信号问题且在关系建模中是粗粒度的，模型不能在更细粒度层面识别用户项目交互关系，这可能会使模型的实际性能在一定程度上下降。受对比学习在挖掘监督信号方面的成功启发，提出了一个基于多层次视图对比学习的知识感知推荐算法框架(knowledge-aware recommendation algorithm based on multi-level view contrastive learning, KRMVC)。该框架构造了全局和局部共四个图形视图，即全局结构视图、局部的意图视图、协调视图和协同视图。同时在探索用户项目交互背后的意图中，设计了一种新的GNN信息聚合方案，用来提取关于用户意图的有用信息，并将其编码到用户和项目的表示中。KRMVC在全局和局部层次上跨四个视图进行对比学习，利用多任务策略对推荐自监督任务和对比学习任务进行联合优化，以此提升性能。实验表明，该模型在MovieLens和Yelp2018两个数据集上AUC值相较于最先进的基线提升了1.1%与0.7%,F1指标分别提升了1.4%和1.0%,recall@K指标均优于最先进的基线。

关键词：推荐系统知识图谱对比学习图神经网络

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于对象模型的污染场地表达方法及案例研究

资源科学 2024年第4期46卷 761-774页

作者：王嘉嚇周睿袁烨城赵鑫科沈靖雷梅万庆中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 京师天启(北京)科技有限公司北京100086 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450052 中国科学院地理科学与资源研究所资源利用与环境修复重点实验室北京100101

【目的】近几十年,中国工业和城市化进程飞速发展,但也带来一系列频发的污染事件,如石油泄漏、重金属污染等。在这样的背景下,对污染全过程的精准评估和污染场地的管控是实现污染场地治理和修复的重要环节。【方法】本文以石油泄漏污染... 详细信息

【目的】近几十年,中国工业和城市化进程飞速发展,但也带来一系列频发的污染事件,如石油泄漏、重金属污染等。在这样的背景下,对污染全过程的精准评估和污染场地的管控是实现污染场地治理和修复的重要环节。【方法】本文以石油泄漏污染为例,采用对象化的视角和系统性的分析方法,描述污染物从源到汇的完整过程,表达污染物在迁移过程中的环境行为。首先,将污染场地及关联的实体抽象表达为时空对象,并说明其组织结构;其次,围绕污染物的浓度表达,描述各时空对象与之相关的属性特征;然后,从时间、空间、属性3个方面描述各时空对象之间的关联关系;最后,描述各时空对象相互之间的动态影响。【结果】①以2014年某地的一起原油泄漏真实事件为例,以XML结构的表达方式,构建了污染场地的对象化表达模型;②构建了污染场地对象可视化表达方法,用于展示各时空对象的关联关系和属性特征;③尝试应用表达模型开展对污染物浓度的归因分析,快速获取暴露评估指标的相关计算参数,从而更便捷地进行健康风险评价。【结论】本文通过对象化表达方法构建的模型能够有效描述污染场地并对其建模,有助于对污染从源到汇的全过程分析和评估,为实现污染场地的管控和修复提供重要支持。此外,本文提出的对象化表达方法在解决复杂问题时具有实践可借鉴性。通过将研究对象视为一个对象,从组成结构、属性特征、相互关系以及行为动态等多个方面进行分析和表达,可以更好地理解研究对象内部关系和相互影响,为相关问题的分析和评估提供清晰的视角。

关键词：地理信息系统污染场地对象模型全空间信息系统时空对象空间建模

基于全连接神经网络的颅脑电阻抗成像参考电压预测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电工技术学报 2024年第14期39卷 4317-4327页

作者：施艳艳李玉珠王萌郑硕付峰河南师范大学电子与电气工程学院新乡453007 中国人民解放军第四军医大学生物医学工程系西安710032

电阻抗层析成像(EIT)作为一种新兴可视化技术,可通过电导率分布变化的重建图像获得人体组织病理变化信息,为疾病检测提供了一种选择。在基于EIT的颅脑疾病检测中,为了准确获取差分成像图像重建所需的参考电压,提出一种基于全连接神经网... 详细信息

电阻抗层析成像(EIT)作为一种新兴可视化技术,可通过电导率分布变化的重建图像获得人体组织病理变化信息,为疾病检测提供了一种选择。在基于EIT的颅脑疾病检测中,为了准确获取差分成像图像重建所需的参考电压,提出一种基于全连接神经网络(FCNN)的参考电压预测方法。通过研究所提方法在不同信噪比情况下的图像重建性能,验证所提方法对参考电压预测的准确性和泛化能力。此外,还研究了头皮、颅骨和脑组织电导率分别发生变化时所提方法的有效性,并通过计算模糊半径和相关系数对图像重建质量进行了定量评价。结果表明,所提方法在一定电导率范围内和不同噪声水平下能够有效预测参考电压。

关键词：电阻抗成像图像重建参考电压神经网络

同方期刊数据库