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模糊环境下基于遗传差分协同进化的多阶段投资组合模型

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工程数学学报 2024年第1期41卷 39-52页

作者：胡晨阳高岳林孙滢北方民族大学数学与信息科学学院银川750021 宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心银川750021 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室银川750021

现实经济活动中投资一般是不确定的和随机的,投资者对于风险资产的选择大多情况下是多阶段的。基于该现实因素,在模糊环境下考虑多个摩擦因素,利用交易限制引入资产的基数约束,建立可能性均值–下半方差–熵多阶段投资组合优化模型(V-S-... 详细信息

现实经济活动中投资一般是不确定的和随机的,投资者对于风险资产的选择大多情况下是多阶段的。基于该现实因素,在模糊环境下考虑多个摩擦因素,利用交易限制引入资产的基数约束,建立可能性均值–下半方差–熵多阶段投资组合优化模型(V-S-M),该模型是一个多阶段混合整数规划问题。同时,给出了求解该模型的一个遗传差分协同进化算法(GAHDE),并对不同风险态度下的投资组合策略进行了分析,同时将所得数值结果与可能性均值–下半方差模型(V-M)和可能性均值–熵模型(S-M)进行模型对比,与标准的遗传算法和差分进化算法进行了算法对比,结果验证了所建模型和设计算法的优越性与有效性。

关键词：投资组合多阶段模糊环境遗传算法差分进化算法

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面向机器学习的数据库参数调优技术综述

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 1-16页

作者：姜璐璐高锦涛宁夏大学信息工程学院银川750021 宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心银川750021

大数据时代,数据规模庞大、应用场景复杂,为满足苛刻的性能要求,面对庞杂的数据库参数,给出高质量的参数调优结果挑战巨大。传统启发式调优算法或者人工干预方法很难普适地满足各类调优需求。机器学习因其强大的学习和泛化能力被广泛应... 详细信息

大数据时代,数据规模庞大、应用场景复杂,为满足苛刻的性能要求,面对庞杂的数据库参数,给出高质量的参数调优结果挑战巨大。传统启发式调优算法或者人工干预方法很难普适地满足各类调优需求。机器学习因其强大的学习和泛化能力被广泛应用于各种复杂场景,包括数据库参数调优。经过充分调研,给出学习式数据库参数调优技术的演化路线、依据路线,按照研究内容-存在问题-解决问题的思路,叙述传统参数调优技术、基于BO模型的参数调优技术以及基于RL的参数调优技术,展望未来的研究方向和所面临的挑战,希望为这一领域科研工作者提供有价值的参考。

关键词：数据库系统参数调优机器学习

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模态间匹配学习的高光谱和激光雷达联合分类

遥感学报 2024年第1期28卷 154-167页

作者：杭仁龙孙瑜刘青山南京信息工程大学计算机学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学... 详细信息

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学习的模式,分类性能依赖标注样本的数量和质量。为此,本文提出了一种基于模态间匹配学习的联合分类方法,充分利用未标注样本的信息,减少对标注信息的依赖性。具体而言,本文首先通过高光谱图像和激光雷达数据之间的匹配关系和KMeans聚类算法,构造模态匹配标签。然后,利用该标签训练含有多个卷积层的匹配学习网络。该网络由两个并行分支构成,每个分支负责提取单个模态的特征。最后,以该网络为基础,构造高光谱图像和激光雷达数据联合分类模型。该模型的参数由匹配学习网络进行初始化,因而只需要少量标注样本进行微调即可达到理想的分类效果。为了验证本文方法的有效性,在Houston和MUUFL两个常用的高光谱图像和激光雷达数据联合分类数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,与已有的分类模型相比,本文方法能够获得更高的分类性能。

关键词：遥感图像高光谱图像激光雷达数据深度学习匹配学习联合分类

基于改进FasterNet的轻量化小麦生育期识别模型

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农业机械学报 2024年第5期55卷 226-234页

作者：时雷雷镜楷王健杨程凯刘志浩席磊熊蜀峰河南农业大学信息与管理科学学院郑州450046 河南粮食作物协同创新中心郑州450046

针对现阶段小麦生育期信息获取需依靠人工观测,效率低、主观性强等问题,本文构建包含冬小麦越冬期、返青期、拔节期和抽穗期4个生育期共计4599幅小麦图像数据集,并提出一种基于FasterNet的轻量化网络模型FSST(Fast shuffle swin transfo... 详细信息

针对现阶段小麦生育期信息获取需依靠人工观测,效率低、主观性强等问题,本文构建包含冬小麦越冬期、返青期、拔节期和抽穗期4个生育期共计4599幅小麦图像数据集,并提出一种基于FasterNet的轻量化网络模型FSST(Fast shuffle swin transformer),开展4个关键生育期的智能识别。在FasterNet部分卷积的基础上引入Channel Shuffle机制,以提升模型计算速度。引入Swin Transformer模块来实现特征融合和自注意力机制,用来提升小麦关键生育期识别准确率。调整整个模型结构,进一步降低网络复杂度,并在训练中引入Lion优化器,加快网络模型收敛速度。在自建的数据集上进行模型验证,结果表明,FSST模型参数量仅为1.22×10^(7),平均识别准确率、F1值和浮点运算量分别为97.22%、78.54%和3.9×10^(8),与FasterNet、GhostNet、ShuffleNetV2和MobileNetV34种模型相比,FSST模型识别精度更高,运算速度更快,并且识别时间分别减少84.04%、73.74%、72.22%和77.01%。提出的FSST模型能够较好地进行小麦关键生育期识别,并且具有识别快速精准和轻量化的特点,可以为大田作物生长实时监测提供信息技术支持。

关键词：小麦生育期识别 FasterNet 轻量化 Lion优化器

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渐进式分组狩猎的灰狼优化算法及其工程应用

计算机应用研究 2024年第5期41卷 1409-1419页

作者：袁钰婷高岳林左汶鹭北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北方民族大学宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院银川750021

针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化算法(PGGWO)。首先,设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优;其次,提出了渐进式位置更新策... 详细信息

针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化算法(PGGWO)。首先,设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优;其次,提出了渐进式位置更新策略,该策略引入长鼻浣熊的包围策略和动态权重因子,前者在提高收敛精度和速度的同时避免局部最优,后者则动态地提升算法的收敛速度及全局寻优性能;最后,通过与标准GWO、4个GWO先进变体以及4个竞争力较强的新型进化算法对比,验证了PGGWO的有效性和先进性。在24个Benchmark函数和3个实际工程优化问题上的实验结果表明,PGGWO在收敛精度和收敛速度上具有明显优势,并且对约束优化问题也是有效的。

关键词：灰狼优化算法渐进式分组狩猎多收敛因子动态权重因子工程约束优化

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基于机器学习的政务微博情感分析模型设计

计算机工程 2024年

作者：张财马自强闫博宁夏大学信息工程学院宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心

本文针对政务微博评论杂乱、审核困难的问题，提出了一种基于机器学习的政务微博情感分析模型。该模型能够量化分析政务微博中的情感，为自动审核提供了有效依据。研究以冬奥会和中国足协微博为例，首先扩展了与冬奥会和中国足协相关的... 详细信息

本文针对政务微博评论杂乱、审核困难的问题，提出了一种基于机器学习的政务微博情感分析模型。该模型能够量化分析政务微博中的情感，为自动审核提供了有效依据。研究以冬奥会和中国足协微博为例，首先扩展了与冬奥会和中国足协相关的词汇，并进行了数据清洗和文本特征表示。然后，采用机器学习模型进行情感倾向判断，并结合大连理工大学中文情感词汇文本计算情感强度。本文分别采用了基于词袋模型和Word2vec模型的决策树、朴素贝叶斯和支持向量机模型，并对它们的性能进行了对比评估。实验结果表明，在基于Word2vec的支持向量机模型下，模型对于情感分类的准确率达到84.3%。这表明本文提出的模型在预测政务微博情感方面具有有效性和全面性，可应用于政务微博自动审核。

关键词：机器学习政务微博情感强度情感分析情感分类

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求解最小公倍数问题的量子安全多方计算协议

计算机学报 2024年第6期47卷 1393-1412页

作者：李子贤刘文杰南京信息工程大学软件学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 江苏省先进计算与智能服务工程研究中心南京210044

最小公倍数是解决很多数学问题的基础工具,在隐私保护的情况下如何对其进行多方协同计算具有一定的研究价值.部分经典安全多方计算协议虽然能够求解该问题,但计算复杂度为指数级.本文通过将最小公倍数问题转化为求多个周期函数的连接函... 详细信息

最小公倍数是解决很多数学问题的基础工具,在隐私保护的情况下如何对其进行多方协同计算具有一定的研究价值.部分经典安全多方计算协议虽然能够求解该问题,但计算复杂度为指数级.本文通过将最小公倍数问题转化为求多个周期函数的连接函数的周期,提出了一个基于量子周期查找算法的最小公倍数协议,将复杂度降为多项式级.在协议中,发起方对每个参与方发送一个粒子.每个参与方对粒子施加一个Oracle操作,其中Oracle函数的周期即各自的私有整数.然后,发起方通过运行量子周期查找算法来计算出连接函数的周期,即各自整数的最小公倍数.为了防御共谋和伪造攻击,采用星-环混合拓扑结构对粒子发送方进行诚实性检验.由于量子周期查找算法存在一定的失败概率,设计了一个量子匿名输出检验协议来检验最小公倍数结果的正确性.安全性分析表明了该协议在恶意模型下具有无条件安全性,且协议的计算复杂度和通信复杂度分别为O(n^(3)m^(2)log(nm))和O(n^(2)mlog(nm)),均为多项式级.此外,该协议具有较好的扩展性,可应用于安全多方最大公约数计算、有理数求和、最值计算等问题.

关键词：量子计算量子信息安全多方计算最小公倍数量子周期查找算法匿名输出检验隐私计算

无信控交叉口网联车辆动态碰撞风险检测与预警策略

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计算机工程与应用 2024年第13期60卷 330-337页

作者：王润民凡海金何佳浚徐志刚赵祥模长安大学西部交通安全与智能控制省部共建协同创新中心西安710018 长安大学信息工程学院西安710018

针对无信控交叉口碰撞事故多发的问题,面向网联人工驾驶环境,研究提出了一种基于车车通信的无信控交叉口网联车辆碰撞动态风险检测与预警策略。在构建典型无信控交叉口场景的基础上,设计了一种基于多项式拟合的车辆轨迹模型;融合利用碰... 详细信息

针对无信控交叉口碰撞事故多发的问题,面向网联人工驾驶环境,研究提出了一种基于车车通信的无信控交叉口网联车辆碰撞动态风险检测与预警策略。在构建典型无信控交叉口场景的基础上,设计了一种基于多项式拟合的车辆轨迹模型;融合利用碰撞到达时间和风险暴露时间作为风险检测指标,构建了一种圆形-双圆车辆模型实现车辆碰撞风险检测;综合考虑了驾驶人异质性及其交互行为,提出一种基于博弈论和遗传算法的两级碰撞预警策略;基于SUMO搭建仿真环境对预警策略的有效性及适用性进行测试分析。结果表明,所提策略能够准确识别出所有的碰撞事件并触发预警,预警成功率达到100%;在不同比例驾驶人组成测试工况下,所提预警策略均能显著降低碰撞率和平均碰撞动能。

关键词：无信控交叉口网联车辆动态风险检测分级预警驾驶人异质性博弈论

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一种去注意力机制的动态多层语义感知机

控制与决策 2024年第2期39卷 588-594页

作者：刘孝炎唐焕玲王育林窦全胜鲁明羽山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264005 山东省高等学校协同创新中心:未来智能计算山东烟台264005 山东工商学院山东省高校智能信息处理重点实验室山东烟台264005 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

Transformer在大规模数据集上取得了优异效果,但由于使用多头注意力使得模型过于复杂,且在小规模数据集上效果不理想.对于多头注意力替换的研究在图像处理领域已取得一些成果,但在自然语言处理领域还少有研究.为此,首先提出一种去注意... 详细信息

Transformer在大规模数据集上取得了优异效果,但由于使用多头注意力使得模型过于复杂,且在小规模数据集上效果不理想.对于多头注意力替换的研究在图像处理领域已取得一些成果,但在自然语言处理领域还少有研究.为此,首先提出一种去注意力的多层语义感知机(multi-layer semantics perceptron,MSP)方法,其核心创新是使用token序列转换函数替换编码器中的多头注意力,降低模型复杂度,获得更好的语义表达;然后,提出一种动态深度控制框架(dynamic depth control framework,DDCF),优化模型深度,降低模型复杂度;最后,在MSP方法和DDCF的基础上,提出动态多层语义感知机(dynamic multi-layer semantics perceptron,DMSP)模型,在多种文本数据集上的对比实验结果表明,DMSP既能提升模型分类精度,又能有效降低模型复杂度,与Transformer比较,在模型深度相同的情况下,DMSP模型分类精度大幅提升,同时模型的参数量大幅降低.

关键词：特征表示语义感知机动态深度控制 Transformer 文本分类