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基于逻辑回归与区块链的车联网信任管理方案

计算机工程与应用 2024年第1期60卷 281-288页

作者：王春东郭茹月天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

车联网使车辆能够传播信息,以提高交通安全和效率。然而,在不可信环境下,如何有效地实施信任评估并即时更新多个路边单元(RSU)之间一致的信任值仍是具有挑战性的问题。因此,提出了一种基于逻辑回归与区块链的车联网信任管理方案。车辆... 详细信息

车联网使车辆能够传播信息,以提高交通安全和效率。然而,在不可信环境下,如何有效地实施信任评估并即时更新多个路边单元(RSU)之间一致的信任值仍是具有挑战性的问题。因此,提出了一种基于逻辑回归与区块链的车联网信任管理方案。车辆可以通过通信对方的历史行为,为其计算直接信任值和推荐信任值,并利用逻辑回归算法计算综合信任值,然后上传到附近的RSU,RSU将这些数据打包成一个区块。提出了基于权益证明(PoS)和实用拜占庭容错(PBFT)的混合共识机制,权益越大的RSUs更容易被选为矿工,并与授权的RSUs一起工作验证区块的正确性,使得信任值变化较大的区块能够即时发布。安全性分析及性能仿真表明该方案在计算和存储车辆信任值方面是有效可行的。

关键词：车联网区块链信任评估共识机制

源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型

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浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1717-1727页

作者：尹雅博朱小飞刘议丹重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对跨域推荐任务中源域用户交互数据不丰富所导致的兴趣偏好建模困难问题,以及多个兴趣之间的关联被忽略问题,提出源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型.该模型引入源域数据增强策略,为每个用户在源域中生成经过去噪处理的辅助... 详细信息

针对跨域推荐任务中源域用户交互数据不丰富所导致的兴趣偏好建模困难问题,以及多个兴趣之间的关联被忽略问题,提出源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型.该模型引入源域数据增强策略,为每个用户在源域中生成经过去噪处理的辅助序列,缓解用户在源域中的交互数据稀疏问题,获得更丰富的用户兴趣偏好.使用双序列多兴趣提取模块和多兴趣细化迁移模块,完成兴趣提取与多个兴趣的细化迁移.在基于3个公开跨域推荐评测任务的对比实验中,与最优的基线相比,提出方法的平均MAE降低了22.86%,平均RMSE降低了19.65%,取得了最优的性能表现,证明了提出方法的有效性.

关键词：冷启动问题跨域推荐数据增强多兴趣提取多兴趣细化迁移

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基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 900-907,1049页

作者：刘议丹朱小飞尹雅博重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类... 详细信息

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.

关键词：论辩挖掘论点对抽取图神经网络旋转位置编码自然语言处理

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基于深度子空间学习的焊缝缺陷检测方法

计算机集成制造系统 2024年第1期30卷 90-102页

作者：李进军王肖锋葛为民天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津300384 天津理工大学机电工程国家级实验教学示范中心天津300384

主成分分析网络(PCANet)是一个基于简化的卷积神经网络的深度子空间学习模型。针对PCANet算法应用于焊缝缺陷检测时无法体现数据完整结构信息、对噪声较敏感等问题,在PCANet的基础上提出一种鲁棒非贪婪双向二维PCANet(RNG-BDPCANet)焊... 详细信息

主成分分析网络(PCANet)是一个基于简化的卷积神经网络的深度子空间学习模型。针对PCANet算法应用于焊缝缺陷检测时无法体现数据完整结构信息、对噪声较敏感等问题,在PCANet的基础上提出一种鲁棒非贪婪双向二维PCANet(RNG-BDPCANet)焊缝缺陷在线检测方法。RNG-BDPCANet在范数距离度量标准下,利用双向二维主成分分析作卷积核,并采用非贪婪策略得到目标函数最优的整体投影矩阵,对离群值具有较强的鲁棒性。最后,在自建的焊缝人工数据集、ORL和Yale B人脸数据集上分别进行实验。结果表明,所提出的算法在分类性能方面得到显著提高,具有较强的鲁棒性能。

关键词：焊缝缺陷主成分分析网络深度学习二维主成分分析鲁棒性范数

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多策略帝王蝶优化算法及其工程应用

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 668-678页

作者：王振宇王磊西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

针对帝王蝶优化算法存在的收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出了一种多策略改进的帝王蝶优化算法。首先,采用正向正态云发生器对父代帝王蝶个体执行非线性云化操作,增加候选解数量,提高算法的局部开发能力;之后,引入基... 详细信息

针对帝王蝶优化算法存在的收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出了一种多策略改进的帝王蝶优化算法。首先,采用正向正态云发生器对父代帝王蝶个体执行非线性云化操作,增加候选解数量,提高算法的局部开发能力;之后,引入基于凸透镜成像的反向学习策略,应用到当前最优个体上产生新的个体,提高算法收敛速度和寻优精度;最后,在调整算子中融入自适应策略,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过对8个基准测试函数的寻优对比,以及Wilcoxon秩和检验结果的对比,发现改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性。与此同时,通过工程应用中压力容器设计和焊接梁设计的优化对比,进一步验证了改进算法处理实际工程问题时的优越性。

关键词：帝王蝶优化算法正态云模型凸透镜成像自适应调整率压力容器设计焊接梁设计

基于双参考帧的多源着色结果融合的视频着色方法

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第1期54卷 183-191页

作者：孟桦唐金辉代龙泉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

对黑白视频着色时,为了更好地利用参考帧信息,提出一种基于双参考帧的多源着色结果融合的着色方法.首先,采用硬注意力融合子模块融合双参考帧提供的颜色信息,以防止双帧语义匹配模块着色时不合理参考信息导致的颜色模糊问题.然后,使用... 详细信息

对黑白视频着色时,为了更好地利用参考帧信息,提出一种基于双参考帧的多源着色结果融合的着色方法.首先,采用硬注意力融合子模块融合双参考帧提供的颜色信息,以防止双帧语义匹配模块着色时不合理参考信息导致的颜色模糊问题.然后,使用多源着色结果融合模块融合通过双帧光流传播模块、双帧语义匹配模块以及遮挡信息得到的着色结果,进而产生更优质的着色结果.实验结果表明,该方法在Davis30测试集上的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和颜色分布一致性指数(CDC)分别为37.36 dB、0.980 5、0.003 748,说明该方法能够通过多种融合方式充分利用双参考帧的信息为灰度帧着色,并生成美观且具有较好时间一致性的着色结果.

关键词：融合双参考帧视频着色遮挡

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一种改进近端优化的多目标流QoS调度策略

应用科学学报 2024年第3期42卷 499-512页

作者：刘星彤郑红黄建华华东理工大学计算机科学与工程系上海200237

软件定义网络可以搭载灵活的流调度策略来提升网络服务系统的服务质量,但随着业务流量复杂度的提升,现有的流调度算法会因场景匹配度的下降而导致性能受到影响。为此提出一种基于深度强化学习的智能路由策略。该策略通过软件定义网络收... 详细信息

软件定义网络可以搭载灵活的流调度策略来提升网络服务系统的服务质量,但随着业务流量复杂度的提升,现有的流调度算法会因场景匹配度的下降而导致性能受到影响。为此提出一种基于深度强化学习的智能路由策略。该策略通过软件定义网络收集各链路信息,基于长短期记忆网络与近端策略优化算法实现特征提取与状态感知,最终决策生成符合业务场景下服务质量(quality of service,QoS)目标的动态流量调度策略,并实现QoS最大化。实验结果表明,所提的方案与现有的路由策略相比可以使整套系统QoS指标提升7.06%,有效地提升了业务系统的吞吐率。

关键词：深度强化学习服务质量路由优化软件定义网络在线调度

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 168-186页

作者：刘倩吴泽彬徐洋郑鹏郑尚东韦志辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210014

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图... 详细信息

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下:首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对复杂空谱结构的刻画能力。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的多方向自适应感知分类方法较常规卷积方法具有更优的分类性能,能增强边缘样本的表征准确性,改善分类中的边缘混淆现象。

关键词：遥感高光谱图像深度学习多方向自适应感知空谱结构建模空谱联合分类

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不确定性感知的边缘计算任务调度算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2405-2413页

作者：尹璐周俊龙孙晋吴泽彬南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务... 详细信息

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务按时完成.为求解该问题,进一步提出基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件,映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出算法能够得到高质量的任务调度方案.

关键词：边缘计算任务调度不确定性概率约束随机优化蝙蝠算法