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融合正切搜索与竞争交配的斑马优化算法及应用

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计算机科学与探索 2024年

作者：苏晨王防修黄淄博武汉轻工大学数学与计算机学院

针对斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm, ZOA)在求解最优解时存在早熟收敛和容易陷入局部最优的缺陷，提出了一种多策略改进方法(TZOA)。首先，对该算法使用了正切搜索策略，增加种群多样性防止陷入局部最优解，并使用双曲余... 详细信息

针对斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm, ZOA)在求解最优解时存在早熟收敛和容易陷入局部最优的缺陷，提出了一种多策略改进方法(TZOA)。首先，对该算法使用了正切搜索策略，增加种群多样性防止陷入局部最优解，并使用双曲余弦因子作为调节参数，避免影响收敛速度。其次，将野马优化算法(Wild horse optimizer, WHO)的放牧行为与斑马优化算法(ZOA)的觅食行为共同组成双种群共生策略，提高算法前期的全局探索能力与后期的局部收敛能力。然后加入一种全新的竞争交配机制进一步提高种群多样性与局部探索范围。最后，实验部分则通过与其他作者的改进策略、近几年优秀算法、优秀经典算法分别在14个CEC2017测试函数的10、30、50维上进行测试，并使用种群多样性分析、Wilcoxon秩和检验、探索开发分析和运行时间对比图来验证算法的性能，实验结果表明，TZOA相较于其他几种智能优化算法具有更好的求解能力与精度。同时将TZOA应用于机器人路径规划问题，在简单地图与复杂地图测试所得结果中皆为最佳值，进一步证明了改进算法TZOA的有效性。

关键词：斑马优化算法正切搜索双曲余弦函数野马优化算法双种群共生竞争交配机器人路径规划

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基于混合特征提取的流数据概念漂移处理方法

计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1497-1510页

作者：郭虎升刘艳杰王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

大数据时代,越来越多的数据以数据流的形式产生,由于其具有快速、无限、不稳定及动态变化等特性,使得概念漂移成为流数据挖掘中一个重要但困难的问题.目前多数概念漂移处理方法存在信息提取能力有限且未充分考虑流数据的时序特性等问题... 详细信息

大数据时代,越来越多的数据以数据流的形式产生,由于其具有快速、无限、不稳定及动态变化等特性,使得概念漂移成为流数据挖掘中一个重要但困难的问题.目前多数概念漂移处理方法存在信息提取能力有限且未充分考虑流数据的时序特性等问题.针对这些问题,提出一种基于混合特征提取的流数据概念漂移处理方法(concept drift processing method of streaming data based on mixed feature extraction,MFECD).该方法首先采用不同尺度的卷积核对数据进行建模以构建拼接特征,采用门控机制将浅层输入和拼接特征融合,作为不同网络层次输入进行自适应集成,以获得能够兼顾细节信息和语义信息的数据特性.在此基础上,采用注意力机制和相似度计算评估流数据不同时刻的重要性,以增强数据流关键位点的时序特性.实验结果表明,该方法能有效提取流数据中包含的复杂数据特征和时序特征,提高了数据流中概念漂移的处理能力.

关键词：流数据概念漂移特征融合注意力机制样本特征时序特征

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基于预训练和多模态融合的假新闻检测

计算机工程 2024年第1期50卷 289-295页

作者：周昊玮刘勇玄萍黑龙江大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 汕头大学工学院计算机科学与技术系广东汕头515063

现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量... 详细信息

现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量,合并图像原始向量作为图像引导向量,设计早期融合、中期融合、后期融合3种不同的多模态融合方式。在早期融合阶段,通过图像引导向量初始化文本特征提取器,获取文本原始向量,合并文本原始向量作为文本引导向量。在中期融合阶段,使用模态的原始向量集合与其他模态的引导向量构造模态的特征表示。在后期融合阶段,融合不同模态的特征表示,构造新闻的特征表示。为提高模型的泛化能力,在标签丰富的数据上对PMFD进行预训练,然后再在标签稀少的数据上对PMFD进行微调。在公开数据集上的实验结果表明,PMFD能有效检测假新闻结果,相对传统模型CNN、LSTM、BERT等有10%以上的提升,相对EANN、M_model多模态假新闻检测模型有2%~3%的提升。

关键词：假新闻检测预训练多模态融合引导向量跨模态共享特征阶段融合

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联合方面注意力交互的图文方面类情感识别

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 569-578页

作者：赵一成王素格廖健何东欢山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

随着多媒体的快速发展,单纯采用文本的方面类情感分析,不能准确识别用户所表达的情感。而现有图文数据的方面类情感分析方法仅考虑图文模态间的交互,忽略图文数据的不一致性和相关性。因此,提出联合方面注意力交互网络(JAAIN)模型的图... 详细信息

随着多媒体的快速发展,单纯采用文本的方面类情感分析,不能准确识别用户所表达的情感。而现有图文数据的方面类情感分析方法仅考虑图文模态间的交互,忽略图文数据的不一致性和相关性。因此,提出联合方面注意力交互网络(JAAIN)模型的图文方面类情感识别方法。所提方法针对图文数据的不一致性与相关性,通过多层次融合方面信息和图文信息,去除与给定方面无关的文本和图像,增强给定方面的图文模态数据的情感表示,将文本数据情感表示、图像数据情感表示及方面类情感表示进行拼接融合与全连接,实现图文方面类情感判别。在数据集Multi-ZOL上进行实验,实验结果表明:所提模型能够提升图文方面类情感判别的性能。

关键词：方面类情感分析注意力机制多模态情感分析情感表示多模态融合

面向不同类型概念漂移的两阶段自适应集成学习方法

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1799-1811页

作者：郭虎升张洋王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

大数据时代,流数据大量涌现.概念漂移作为流数据挖掘中最典型且困难的问题,受到了越来越广泛的关注.集成学习是处理流数据中概念漂移的常用方法,然而在漂移发生后,学习模型往往无法对流数据的分布变化做出及时响应,且不能有效处理不同... 详细信息

大数据时代,流数据大量涌现.概念漂移作为流数据挖掘中最典型且困难的问题,受到了越来越广泛的关注.集成学习是处理流数据中概念漂移的常用方法,然而在漂移发生后,学习模型往往无法对流数据的分布变化做出及时响应,且不能有效处理不同类型概念漂移,导致模型泛化性能下降.针对这个问题,提出一种面向不同类型概念漂移的两阶段自适应集成学习方法(two-stage adaptive ensemble learning method for different types of concept drift,TAEL).该方法首先通过检测漂移跨度来判断概念漂移类型,然后根据不同漂移类型,提出“过滤-扩充”两阶段样本处理机制动态选择合适的样本处理策略.具体地,在过滤阶段,针对不同漂移类型,创建不同的非关键样本过滤器,提取历史样本块中的关键样本,使历史数据分布更接近最新数据分布,提高基学习器有效性;在扩充阶段,提出一种分块优先抽样方法,针对不同漂移类型设置合适的抽取规模,并根据历史关键样本所属类别在当前样本块上的规模占比设置抽样优先级,再由抽样优先级确定抽样概率,依据抽样概率从历史关键样本块中抽取关键样本子集扩充当前样本块,缓解样本扩充后的类别不平衡现象,解决当前基学习器欠拟合问题的同时增强其稳定性.实验结果表明,所提方法能够对不同类型的概念漂移做出及时响应,加快漂移发生后在线集成模型的收敛速度,提高模型的整体泛化性能.

关键词：流数据概念漂移集成学习漂移类型过滤阶段扩充阶段

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面向实时位置的隐私保护优化与加速求解方法

计算机研究与发展 2024年

作者：董恺王立夫凌振东南大学计算机科学与工程学院

现有的电动汽车API平台(如SmartCar)使用访问控制机制来保护用户的隐私.为了在启用不可信位置服务功能的同时保护位置隐私，位置隐私保护机制(LPPM)根据用户的真实位置生成一个随机的伪位置作为报告位置.现有技术通过在离散网格上解决... 详细信息

现有的电动汽车API平台(如SmartCar)使用访问控制机制来保护用户的隐私.为了在启用不可信位置服务功能的同时保护位置隐私，位置隐私保护机制(LPPM)根据用户的真实位置生成一个随机的伪位置作为报告位置.现有技术通过在离散网格上解决一个最优化问题构建一个最佳的LPPM，该最佳LPPM实现了在最低可容忍效用限制下的最高隐私，反之亦然.然而，它们很难直接应用于电动汽车等实时场景，因为生成最佳LPPM所需的运行时间太长(可能需要数天).另一个问题涉及到构建出的LPPMs的最佳性.揭示了一些意外情况(异常)，即在粒度更高的细网格上构建的最佳LPPM效用比在粒度较低的粗网格上差.引入了粒度独立性作为有效解决方法，提出了一个名为Divide-and-Coin的最佳LPPM.其可以实时执行.Divide-and-Coin将生成最佳报告位置的运行时间从至少O(n2.055)缩短到O(log n)，其中n是报告位置的数量.实验结果显示，它可以在1 s内从城市级区域生成建筑级别的最佳报告位置.

关键词：位置隐私最佳位置隐私保护机制实时位置API 隐私-效用异常粒度独立性

基于Gabor变换的多角度人脸表情识别方法

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计算机仿真 2024年第4期41卷 233-236,526页

作者：王康毅邵苏杰长治学院计算机系山西长治046011 北京邮电大学计算机学院北京100876

由于人脸外形的不稳定性,可通过人脸变化产生多种表情,在不同的观察角度上人脸视觉图像存在较大差异。且在光照变化、面部表情姿态以及遮挡等因素的影响下,难以准确提取人脸表情特征,导致识别准确率偏低。为此,提出基于Gabor变换的多角... 详细信息

由于人脸外形的不稳定性,可通过人脸变化产生多种表情,在不同的观察角度上人脸视觉图像存在较大差异。且在光照变化、面部表情姿态以及遮挡等因素的影响下,难以准确提取人脸表情特征,导致识别准确率偏低。为此,提出基于Gabor变换的多角度人脸表情识别方法。通过人眼定位,对多角度人脸表情图像完成几何预处理,提升人脸表情识别精度。采用Gabor变换方法提取多角度人脸表情图像特征。利用弹性模板匹配方法对特征关键点开展弹性网格匹配,计算出图像的代价函数。采用K-近邻分类策略匹配评估多角度人脸表情图像,完成多角度人脸表情识别。实验结果表明,以上方法的识别时间在2s内,识别准确率接近100%,应用性能优于已有方法,验证了研究方法有效性更强、精准性更高。

关键词：图像特征提取图像预处理弹性模板匹配近邻分类策略

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基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法

通信学报 2024年第2期45卷 225-239页

作者：张睿张鹏云孙超利太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通... 详细信息

为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通过设计的搜索空间、搜索策略及评估策略,高效自动地构建出语音增强模型。实验搜索到的最优语音增强模型与基线模型的对比泛化实验中,语音质量客观评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)两大指标较最优基线模型均最大提升5.6%,且模型参数量最低。

关键词：语音增强模型复数空间域映射多域融合复数神经架构搜索低成本评估

基于遗传算法的划分序乘积空间问题求解层选择

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软件学报 2024年第4期35卷 1945-1963页

作者：徐怡邱紫恒安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解.其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成.如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题.为此,... 详细信息

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解.其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成.如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题.为此,提出一种两阶段自适应遗传算法TSAGA(two stage adaptive genetic algorithm)来寻找问题求解层.首先,采用实数编码对问题求解层进行编码,然后根据问题求解层的分类精度和粒度定义适应度函数.算法第1阶段基于经典遗传算法,预选出一些优秀问题求解层作为第2阶段初始种群的一部分,从而优化解空间.算法第2阶段,提出随当前种群进化迭代次数动态变化的自适应选择算子、自适应交叉算子以及自适应大变异算子,从而在优化的解空间中进一步选择问题求解层.实验结果证明了所提方法的有效性.

关键词：粒计算划分序乘积空间遗传算法问题求解层