检索结果-南通市图书馆

一种基于模特征的增量式张量Tucker分解方法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2431-2437页

作者：渠超洋韩建军华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430000

随着数据量的爆炸式增长,边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要.现实应用中产生的数据通常建模表示成高阶增量式张量的形式,增量式张量Tucker分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法.针对传统增量式张量分解忽视张量模特征对... 详细信息

随着数据量的爆炸式增长,边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要.现实应用中产生的数据通常建模表示成高阶增量式张量的形式,增量式张量Tucker分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法.针对传统增量式张量分解忽视张量模特征对分解过程的影响、分解结果不能较好保留原始数据特征的问题,提出一种基于模特征的增量式张量Tucker分解方法 ITTDMC (incremental tensor tucker decomposition based on mode characteristics).首先,用模长增量决定增量因子矩阵更新顺序,以此降低更新顺序带来的重构误差;其次,根据模熵变化比决定增量因子矩阵更新权重,使分解结果更准确保留各模特征;然后,将过往时刻的模特征和更新参数记录在指导张量中,遇到模特征相似的增量数据时直接使用来指导张量中参数的更新,避免重复计算,降低时间开销;最后,在合成和真实数据集上进行大量的实验,实验结果表明ITTDMC在模特征明显的数据集上能显著降低(最高可达29%)增量式张量的重构误差.

关键词：大数据增量式张量 Tucker分解模特征模长增量模熵

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基于持续同调的高维数据聚类算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 29-35页

作者：熊正大韦逸卓熊子恒何琨华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 武汉科技大学香涛学院湖北武汉430081

针对复杂的高维数据,提出了基于持续同调的聚类(PHBC)算法.该算法从拓扑学的角度处理数据,通过使用单纯复形来计算不同种类样本的拓扑特征,将拓扑特征转化为持续同调信息,再将持续同调信息转化为向量形式作为聚类算法的输入,使得传统聚... 详细信息

针对复杂的高维数据,提出了基于持续同调的聚类(PHBC)算法.该算法从拓扑学的角度处理数据,通过使用单纯复形来计算不同种类样本的拓扑特征,将拓扑特征转化为持续同调信息,再将持续同调信息转化为向量形式作为聚类算法的输入,使得传统聚类算法能够处理高维度的数据.实验结果表明:PHBC算法能够应对并处理多种复杂的高维数据,与多个经典的聚类方法相比,在多种聚类指标上均有一定程度的提升,并且指标的标准差更小,即聚类结果的稳定性更高.

关键词：机器学习聚类高维数据拓扑数据分析持续同调

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基于变分编码器与主成分分析的电磁对抗攻击

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：何琨陈振华黄绍赵耀东华中科技大学计算机科学与技术学院电磁空间安全全国重点实验室

针对电磁信号难以及时获得清晰的原始输入信号，导致无法产生有效对抗样本的问题，提出了一种基于变分编码器(VAE)与主成分分析(PCA)的通用对抗攻击算法***-UAP对输入信号进行采样，并使用传统的对抗攻击方法生成对抗扰动集．然后使用VA... 详细信息

针对电磁信号难以及时获得清晰的原始输入信号，导致无法产生有效对抗样本的问题，提出了一种基于变分编码器(VAE)与主成分分析(PCA)的通用对抗攻击算法***-UAP对输入信号进行采样，并使用传统的对抗攻击方法生成对抗扰动集．然后使用VAE与PCA对对抗扰动集进行双重特征提取，利用提取出的通用扰动特征生成对抗扰动，进而实现黑盒场景下针对电磁信号的通用对抗攻击．在RML2016.10a上的实验结果表明，VP-UAP对不同的模型都具有很好的攻击效果，并且相比于其他基线算法，面对不同信噪比(SNR)的信号与不同扰噪比(PNR)的限制时均具有更强的适应性和攻击效果．

关键词：调制分类深度识别模型电磁领域通用对抗攻击黑盒攻击

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面向LinUCB算法的数据投毒攻击方法

中国科学：信息科学 2024年第7期54卷 1569-1587页

作者：姜伟龙何琨华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

LinUCB算法是求解上下文多臂老虎机问题的一种典型算法,被广泛应用于新闻投放、产品推荐、医疗资源分配等场景中.目前对该算法的安全性研究略显薄弱,这就要求研究者进一步加深对该算法的攻击方式的研究,以作出具有针对性乃至泛用性的防... 详细信息

LinUCB算法是求解上下文多臂老虎机问题的一种典型算法,被广泛应用于新闻投放、产品推荐、医疗资源分配等场景中.目前对该算法的安全性研究略显薄弱,这就要求研究者进一步加深对该算法的攻击方式的研究,以作出具有针对性乃至泛用性的防御措施.本文提出了两种通过添加虚假数据的方式对LinUCB算法进行离线数据投毒攻击的攻击方案,即TCA方案(target context attack)与OCA方案(optimized context attack).前者是基于训练数据与目标上下文的相似性来生成投毒数据的;后者是建模一个优化问题,通过求解该问题来构造投毒数据,是前者的优化版本.实验测试表明,仅需添加少量投毒数据作为攻击成本即可实现对攻击目标的100%攻击成功率.

关键词：上下文多臂老虎机 LinUCB算法数据投毒攻击白盒攻击优化问题

基于短语及依存的标注规则和短语识别算法研究

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中文信息学报 2024年第2期38卷 15-24页

作者：刘广涂刚李政刘译键华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

目前,自然语言处理大多是借助于分词结果进行句法依存分析,主要采用基于监督学习的端对端模型。该方法主要存在两个问题,一是标注体系繁多,相对比较复杂;二是无法识别语言嵌套结构。为了解决以上问题,该文提出了基于短语窗口的依存句法... 详细信息

目前,自然语言处理大多是借助于分词结果进行句法依存分析,主要采用基于监督学习的端对端模型。该方法主要存在两个问题,一是标注体系繁多,相对比较复杂;二是无法识别语言嵌套结构。为了解决以上问题,该文提出了基于短语窗口的依存句法标注规则,并标注了中文短语窗口数据集(CPWD),同时引入短语窗口模型。该标注规则以短语为最小单位,把句子划分为7类可嵌套的短语类型,同时标示出短语间的句法依存关系;短语窗口模型借鉴了计算机视觉领域目标检测的思想,检测短语的起始位置和结束位置,实现了对嵌套短语及句法依存关系的同步识别。实验结果表明,在CPWD数据集上,短语窗口模型比传统端对端模型F1值提升超过1个百分点。相应的方法应用到了CCL2018的中文隐喻情感分析比赛中,在原有基础上F1值提升了1个百分点以上,取得第一名成绩。

关键词：自然语言处理标注体系短语识别依存分析

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一种抗屏摄攻击的DCT域深度水印方法

计算机科学 2024年第2期51卷 343-351页

作者：黄昌喜赵成鑫姜骁腾凌贺飞刘辉华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

数字水印技术在多媒体保护方面发挥着巨大的作用,实际应用需求的变更推动了数字水印技术的发展。目前,基于深度学习的水印技术在鲁棒性上有了较大的提升,但水印的嵌入基本在空域进行,载体图像的失真仍然比较明显。此外,现有方法在面对... 详细信息

数字水印技术在多媒体保护方面发挥着巨大的作用,实际应用需求的变更推动了数字水印技术的发展。目前,基于深度学习的水印技术在鲁棒性上有了较大的提升,但水印的嵌入基本在空域进行,载体图像的失真仍然比较明显。此外,现有方法在面对摄屏攻击时效果不佳。为解决上述问题,提出了一种抗屏摄攻击的DCT域深度水印方法。该模型由DCT层、编码器、解码器和屏摄模拟层组成。DCT层将图像的Y分量转换为DCT域,然后编码器通过端到端训练修改DCT系数,将秘密消息嵌入到图像中。这种频域嵌入方法使得水印信息能够分布到图像的整个空间,从而减少了失真效应。此外,还提出了一个噪声层,用于模拟屏摄过程中特殊的摩尔纹和反光效果。训练过程分为两个阶段:在第一阶段,编码器和解码器进行端到端的训练;而在第二阶段,屏摄模拟层和传统的失真攻击被用来增强水印图像,然后使用失真水印图像来进一步优化解码器。大量的实验结果表明,该模型具有较高的透明度和鲁棒性,并且在屏摄鲁棒性方面优于其他方法。

关键词：数字水印深度学习 DCT变换不可感知性屏摄鲁棒性

基于多目标遗传算法的8×8 S盒的优化设计方法

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西南交通大学学报 2024年第3期59卷 519-527,538页

作者：王永王明月龚建重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

混沌系统具有非线性、伪随机性、初始值敏感等特性,为基于动力系统构造性能良好的S盒提供了基础,进一步保证了分组加密算法安全性.目前,基于混沌构造S盒的方法大多数针对单个性能指标进行优化,难以获得全面的性能提升.针对此问题,结合... 详细信息

混沌系统具有非线性、伪随机性、初始值敏感等特性,为基于动力系统构造性能良好的S盒提供了基础,进一步保证了分组加密算法安全性.目前,基于混沌构造S盒的方法大多数针对单个性能指标进行优化,难以获得全面的性能提升.针对此问题,结合混沌映射与多目标遗传算法,提出了一种新的S盒设计方法.首先,利用混沌映射的特性产生初始S盒种群;然后,以S盒的非线性度和差分均匀性为优化目标,基于遗传算法框架对上述两指标进行优化.针对S盒的特点,在优化算法中引入了交换操作,设计了新的变异操作以及非支配序集计算,有效提升了S盒的非线性度和差分均匀性.实验结果表明该算法产生的S盒其差分均匀度为6,非线性度值至少为110,有效提升了S盒的综合性能.

关键词： S盒非线性度差分均匀度多目标遗传算法混沌映射

面向密度分布不均数据的近邻优化密度峰值聚类算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 919-928页

作者：陈蔚昌赵嘉肖人彬王晖崔志华南昌工程学院信息工程学院南昌330099 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

密度分布不均数据是指类簇间样本分布疏密程度不同的数据.密度峰值聚类(DPC)算法在处理密度分布不均数据时,倾向于在密度较高区域内找到类簇中心,并易将稀疏类簇的样本分配给密集类簇.为避免上述缺陷,提出一种面向密度分布不均数据的近... 详细信息

密度分布不均数据是指类簇间样本分布疏密程度不同的数据.密度峰值聚类(DPC)算法在处理密度分布不均数据时,倾向于在密度较高区域内找到类簇中心,并易将稀疏类簇的样本分配给密集类簇.为避免上述缺陷,提出一种面向密度分布不均数据的近邻优化密度峰值聚类(DPC-NNO)算法. DPC-NNO算法结合逆近邻和k近邻定义新的局部密度,提高稀疏样本的局部密度,使算法能更准确地找到类簇中心;定义分配策略时引入共享近邻,计算样本间相似性,构造相似矩阵,使同一类簇样本联系更紧密,避免错误分配样本.将所提出的DPC-NNO算法与IDPC-FA、DPCSA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC算法进行对比,实验结果表明, DPC-NNO算法在处理密度分布不均数据时能获得优异的聚类效果,对于复杂数据集和UCI数据集, DPC-NNO算法的综合性能优于对比算法.

关键词：密度峰值聚类分析密度分布不均逆近邻共享近邻样本相似性

基于连续化制备的核壳结构压感纤维阵列式精准轮廓识别垫

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中国科学：技术科学 2024年第4期54卷 665-677页

作者：欧阳静宇欧阳举胡佳雨刘晓娟李攀杨麦萍王佳希侯冲张其冲陶光明华中科技大学武汉光电国家研究中心武汉430074 华中科技大学材料科学与工程学院材料加工与模具技术国家重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 华中科技大学光学与电子信息学院武汉430074 中国科学院多功能材料与轻巧系统重点实验室中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所苏州215123

记录和理解外界压力刺激对于人与周围环境交互的研究和智能机器人的开发具有重要意义.现有的压力传感设备多为刚性结构难以自然贴附于物体表面,且低密度传感单元使得物体压力特征信息的获取受到限制,一种可适形、全覆盖、高密度的压力... 详细信息

记录和理解外界压力刺激对于人与周围环境交互的研究和智能机器人的开发具有重要意义.现有的压力传感设备多为刚性结构难以自然贴附于物体表面,且低密度传感单元使得物体压力特征信息的获取受到限制,一种可适形、全覆盖、高密度的压力传感与分析系统亟待研究.本文采用湿法纺丝工艺连续化制备了芯层为混纺导电芯材,包层为碳纳米管掺杂的聚氨酯的核壳结构压感纤维,通过缝纫、刺绣方式在织物表面构筑经纬结构的交叉点压力传感阵列.结合阵列数据采集实时捕获压力图谱帧,基于深度学习卷积神经网络驱动的算法模型,实现了物体轮廓识别垫对环境物体的轮廓精准分类识别.该识别系统准确率高达99.4%,证明了其在提取物体的压力信息和揭示物体的形态特征的应用潜能.

关键词：压感纤维传感织物阵列数据采集深度学习卷积神经网络