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高校创新创业教育的路径探索——以山东理工大学计算机科学与技术学院为例

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现代交际 2019年第19期 155-155页

作者：周蕾山东理工大学计算机科学与技术学院

高校学生的创新创业精神直接反映了未来一段时期内国家的创新潜力和社会的创造活力。高校作为人才培养的重要阵地,应激励青年学生开启创业理想,点燃创业激情,提升创新创业精神。山东理工大学计算机科学与技术学院探索出以"社团导趣、以... 详细信息

高校学生的创新创业精神直接反映了未来一段时期内国家的创新潜力和社会的创造活力。高校作为人才培养的重要阵地,应激励青年学生开启创业理想,点燃创业激情,提升创新创业精神。山东理工大学计算机科学与技术学院探索出以"社团导趣、以赛促练、项目驱动、专业提升"四位一体的创新创业教育体系,扎实推进实践育人,推动大学生创新创业活动制度化常态化。

关键词：高校创新创业路径

“五位一体”易班网络思政教育研究——以山东理工大学计算机科学与技术学院为例

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现代交际 2019年第20期 223-224页

作者：周蕾山东理工大学计算机科学与技术学院

易班是高等学校网络思想政治教育的前沿阵地,高校二级学院易班工作站成立的初衷就是在当前网络新媒体的大环境下,利用易班这一平台,实现大学生的思想引领,并服务学生成长成才,把易班打造成"听取学生真声音、了解学生真关切、解决学生真... 详细信息

易班是高等学校网络思想政治教育的前沿阵地,高校二级学院易班工作站成立的初衷就是在当前网络新媒体的大环境下,利用易班这一平台,实现大学生的思想引领,并服务学生成长成才,把易班打造成"听取学生真声音、了解学生真关切、解决学生真困难、把握学生真动态、助力学生真发展"五位一体的网络思想政治教育新平台。

关键词：易班网络思想政治教育

结合区块链的车联网隐私保护可信预测缓存架构

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北京邮电大学学报 2022年第6期45卷 140-146页

作者：刘琨王圆洁申自浩王辉刘沛骞河南理工大学软件学院焦作454000 河南理工大学计算机科学与技术学院焦作454000

第6代移动通信系统提供的高效通信技术促进了车联网的快速发展。车联网中已发布数据中的位置和查询请求等敏感信息容易遭到恶意攻击,使隐私泄露。对此,根据认知引擎感知用户需求,提出一种基于区块链的可信预测缓存架构(TPCAB)。首先,基... 详细信息

第6代移动通信系统提供的高效通信技术促进了车联网的快速发展。车联网中已发布数据中的位置和查询请求等敏感信息容易遭到恶意攻击,使隐私泄露。对此,根据认知引擎感知用户需求,提出一种基于区块链的可信预测缓存架构(TPCAB)。首先,基于深度学习方法提出一种请求预测模型以预测用户需求,从而提高缓存命中率;其次,采用信任机制评估信任值解决与不同邻居通信时交互不可信的问题;最后,基于区块链的特性将交易过程中生成的大量信任数据和交易数据存储在区块中。仿真实验结果表明,用TPCAB能够有效提高缓存命中率,防止数据被篡改,可达到隐私保护的效果。

关键词：认知车联网缓存隐私保护区块链信任机制

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基于多目标优化策略的最佳无线传感器布置

小型微型计算机系统 2024年

作者：安葳鹏刘镕飞河南理工大学软件学院河南理工大学计算机科学与技术学院

无线传感网络消除了物理电缆，降低了结构健康监测系统收集信息的难度，但通常具有较低的带宽和有限的能量。为了使结构健康监测系统获得最有效的信息和最高的网络性能，将最佳无线传感器布置问题表述为一个多目标优化问题，其中信息有... 详细信息

无线传感网络消除了物理电缆，降低了结构健康监测系统收集信息的难度，但通常具有较低的带宽和有限的能量。为了使结构健康监测系统获得最有效的信息和最高的网络性能，将最佳无线传感器布置问题表述为一个多目标优化问题，其中信息有效性被指定为模态保证准则，网络性能通过能量效率与网络连接性相结合来衡量。针对此问题，提出了一种多种群自动学习的鲸鱼优化算法，用整数编码代替二进制编码对解进行编码；采用多种群策略搜索最优解；最后通过自动学习机制加快寻找帕累托最优解集。数值实验表明，优化准则可以在信息有效性和网络性能之间进行权衡，算法能够有效解决最佳无线传感器布置问题，并且优于常用的非支配排序遗传算法。

关键词：无线传感网络结构健康监测鲸鱼优化算法最佳传感器布置多目标优化

融合模糊聚类和自适应去噪的推荐遗忘学习算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：王建芳柴广文陈艺卿梁梦豪罗军伟河南理工大学软件学院河南理工大学计算机科学与技术学院

隐私保护在推荐系统中具有至关重要的地位，因为它有助于保护用户的敏感信息免受泄露风险。近年来，推荐遗忘学习作为一种有效的隐私保护手段引起了越来越多的关注。现有方法为了提高模型的训练效率，通常将数据划分为子分区进行训练。... 详细信息

隐私保护在推荐系统中具有至关重要的地位，因为它有助于保护用户的敏感信息免受泄露风险。近年来，推荐遗忘学习作为一种有效的隐私保护手段引起了越来越多的关注。现有方法为了提高模型的训练效率，通常将数据划分为子分区进行训练。然而，简单划分子分区会破坏用户-项目间的完整性，降低数据的可用性。此外，子分区中隐式反馈的假阳性噪声会干扰模型的训练，使其无法准确地捕捉用户的真实偏好。为解决上述问题，提出了融合模糊聚类和自适应去噪的推荐遗忘学习算法(FDRU)。首先，该算法使用模糊聚类来划分数据集，通过计算交互样本到各个聚类中心的余弦距离来确定隶属度，进而将训练集划分为若干个子分区。然后，FDRU设计了一种自适应去噪方法能够根据阈值动态地剔除子分区中的假阳性噪声。最后通过动态权重聚合子模型进行预测和Top-N推荐。为了验证提出算法的性能，在三个公开数据集上进行实验验证，实验结果表明，提出的算法在召回率和归一化折损累计增益上优于其他基准算法。

关键词：隐私保护推荐遗忘学习模糊聚类自适应去噪

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基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案

计算机应用研究 2024年

作者：刘沛骞贾庆林王辉申自浩河南理工大学计算机科学与技术学院河南理工大学软件学院

在使用位置查询服务时需要提供用户真实位置信息，导致用户信息泄露。大部分研究只针对单个用户的隐私保护，而忽略了多用户之间的相关性。针对轨迹隐私保护中多用户相关性的问题，提出了一种基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案... 详细信息

在使用位置查询服务时需要提供用户真实位置信息，导致用户信息泄露。大部分研究只针对单个用户的隐私保护，而忽略了多用户之间的相关性。针对轨迹隐私保护中多用户相关性的问题，提出了一种基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案。首先，构建历史轨迹树，利用变阶马尔可夫模型预测用户轨迹，从轨迹集合中生成一组高可用性的轨迹数据集。其次，根据用户轨迹之间的相关性获取一组关联性较低的预测轨迹集。最后，通过自定义隐私预算的方法，根据用户不同的隐私需求动态调整每个位置点的隐私预算并为发布轨迹添加拉普拉斯噪声。实验结果表明，与LPADP算法相比，该算法的执行效率提升了10%-15.9%；与PTPP算法和LPADP算法相比，该算法的数据可用性提升了11%-16.1%，同时提升了隐私保护程度。

关键词：位置隐私轨迹隐私保护差分隐私变阶马尔可夫模型

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移动群智感知中基于网格混淆的位置隐私保护

重庆邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：申艳梅申红锋申自浩王辉刘沛骞河南理工大学计算机科学与技术学院河南理工大学软件学院

针对现有移动群智感知（mobile crowd sensing， MCS）面临的隐私泄露问题，引入一种混合式区块链架构来构建系统，实现MSC的去中心化，并通过私有区块链保护工人隐私记录。采用无证书签密实现用户数据传输过程中的机密性和完整性，保... 详细信息

针对现有移动群智感知（mobile crowd sensing， MCS）面临的隐私泄露问题，引入一种混合式区块链架构来构建系统，实现MSC的去中心化，并通过私有区块链保护工人隐私记录。采用无证书签密实现用户数据传输过程中的机密性和完整性，保证用户信息的安全性。为了降低位置隐私暴露的风险，提出一种基于网格混淆的位置隐私保护方案（location privacy protection scheme based on grid obfuscation， LPPSGO）。该方案通过H3索引系统划分多精度六边形网格，实现工人位置的空间隐匿，工人可以根据个性化隐私需求扰动自身位置，而无需担心真实位置的暴露。仿真实验结果表明，LPPSGO能有效提高MSC系统的任务分配成功率，减少时间开销，与其他位置保护方案相比，安全性更强，覆盖性能更好。

关键词：移动群智感知网格混淆混合区块链位置隐私保护差分隐私

基于BWO-VMD和TCN-BiGRU的短期风功率预测

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工程科学与技术 2024年

作者：逯静张燕茹王瑞河南理工大学计算机科学与技术学院

针对风力发电过程中出现的不平稳、波动性大等特点，为了更好的提高风力发电的预测精度，提出了一种基于白鲸优化算法(Belugawhaleoptimization，BWO)优化的变分模态分解(Variationalmodedecomposition，VMD)和时序卷积网络(Temporalcon... 详细信息

针对风力发电过程中出现的不平稳、波动性大等特点，为了更好的提高风力发电的预测精度，提出了一种基于白鲸优化算法(Belugawhaleoptimization，BWO)优化的变分模态分解(Variationalmodedecomposition，VMD)和时序卷积网络(Temporalconvolutionalnetwork，TCN)-双向门控循环单元(Bidirectionalgaterecurrentunit，BiGRU)联合构建的短期风力发电预测模型。首先，由于风电功率受多方面气象因素的共同影响，采用随机森林(Randomforest，RF)的方法来确定气象因素特征的重要性，对特征进行排序并从中提取出最优的特征；其次，利用VMD将原始功率数据由不平稳序列分解为较为平稳的子序列，针对VMD的两个参数即模态数和惩罚因子难以人工确定，利用BWO对VMD的参数进行寻优。在此基础上，以VMD分解后各阶分量的样本熵和误差重构综合指标作为适应度函数，搜索最优参函数组合，利用优化后的VMD对非平稳电力信号进行有效的分解；然后，将分解后的各个平稳子序列加上提取出的最优特征进行TCN-BiGRU组合模型预测；最后，将各个子序列的预测值进行叠加得到最终结果。为了验证本文所提出方法的有效性，以中国的某风电场的实际数据为例，通过多种单一模型与组合模型对所提出的预测模型进行了对比验证。对比结果表明，所提出的BWO-VMD和TCN-BiGRU联合预测方法具有较高的预测精度，其均方根误差、平均绝对误差及平均百分比误差分别为0.441MW，0.331MW和1.485%。

关键词：短期风功率预测变分模态分解随机森林时序卷积网络双向门控循环单元白鲸优化算法

基于CNN-GRU的移动APP流行度预测模型

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：宋育苗于金霞河南理工大学计算机科学与技术学院

移动APP流行度预测对应用推荐、广告投放等意义重大。但是现有方法大多依赖手工特征工程，工作量大且效率较低。为此，提出一种基于深度神经网络的移动APP流行度预测模型。利用最大信息系数进行特征相关性分析以确保特征选取有效性; 结... 详细信息

移动APP流行度预测对应用推荐、广告投放等意义重大。但是现有方法大多依赖手工特征工程，工作量大且效率较低。为此，提出一种基于深度神经网络的移动APP流行度预测模型。利用最大信息系数进行特征相关性分析以确保特征选取有效性; 结合历史流行度特征，通过门循环单元（gate recurrent unit，GRU）和注意力机制构建长期演化模型来推演发展趋势，基于多尺度卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）和注意力机制构建短期波动模型以实现预测动态优化;结合其他重要特征利用GRU和注意力机制建立多因素影响模型。通过时间注意力模块将上述模型融合，实现流行度预测。实验结果表明，所提模型在移动APP流行度预测方面相对更为精准有效。

关键词：移动APP 流行度预测注意力机制 CNN GRU