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SL-tgStore:新的时序知识图谱存储模型

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浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 449-458页

作者：李松王哲张丽平哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

为了解决时序知识图谱的存储问题,提出结合快照和日志模式的时序知识图谱存储模型SL-tgStore.模型由若干时间桶组成,每个时间桶由一系列的时间窗口组成.在首个时间窗口引入初始快照作为时序知识图谱存储和处理的基本单元,在接下来的时... 详细信息

为了解决时序知识图谱的存储问题,提出结合快照和日志模式的时序知识图谱存储模型SL-tgStore.模型由若干时间桶组成,每个时间桶由一系列的时间窗口组成.在首个时间窗口引入初始快照作为时序知识图谱存储和处理的基本单元,在接下来的时间窗口存储为增量日志.提出相应的阈值来确定初始快照的生成,即生成一个新的时间桶,以达到初始快照数量与增量日志数量的平衡,并提出临时快照生成算法.所提模型能够有效解决快照存储模式消耗内存大,日志存储模式查询效率低的问题.为了对SL-tgStore模型进行高效查询,在此基础上提出4种索引结构.在4个真实数据集上进行实验,理论研究与实验结果表明所提出的SL-tgStore存储模型具有高效性.

关键词：时序知识图谱资源描述框架(RDF) 存储模型日志模式快照模式

基于多项式抽象的神经网络控制系统的障碍函数构造

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系统科学与数学 2024年第5期44卷 1224-1240页

作者：黄程林望浙江理工大学计算机科学与技术学院杭州310018

针对神经网络控制系统的安全性验证,提出了基于多项式抽象的障碍函数构造方法.首先,采用全局扇区约束方法、局部扇区约束方法和区域叠加约束方法等对神经网络模型进行抽象,从而得到了相应的半代数约束;然后,运用计算实代数几何中的正点... 详细信息

针对神经网络控制系统的安全性验证,提出了基于多项式抽象的障碍函数构造方法.首先,采用全局扇区约束方法、局部扇区约束方法和区域叠加约束方法等对神经网络模型进行抽象,从而得到了相应的半代数约束;然后,运用计算实代数几何中的正点定理,将障碍函数条件松弛为相应的平方和约束条件,再采用半定规划方法进行求解.最后,通过实例对上述不同的神经网络抽象方法就神经网络控制系统的障碍函数构造能力的影响进行了分析.

关键词：神经网络控制系统障碍函数构造多项式抽象平方和规划

基于图神经网络的4D毫米波雷达目标检测方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：黄梓峰王洪雁马嘉康浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江理工大学信息科学与工程学院

4D毫米波雷达具有成本低、全天候运行等优势，非常适用于自动驾驶系统。然而，目前基于毫米波雷达的目标检测方法通常直接移植于激光雷达，无法有效适应于毫米波雷达点云特征，因而检测性能较差。针对此问题，该文提出一种基于图神经网... 详细信息

4D毫米波雷达具有成本低、全天候运行等优势，非常适用于自动驾驶系统。然而，目前基于毫米波雷达的目标检测方法通常直接移植于激光雷达，无法有效适应于毫米波雷达点云特征，因而检测性能较差。针对此问题，该文提出一种基于图神经网络的4D毫米波雷达目标检测方法。所提方法首先设计基于拓扑图以及初始特征图传播信息并更新点云特征的图神经网络，该网络作为点云特征编码器可输出高可分的节点嵌入；其次将带有节点嵌入的点云投影至二维鸟瞰图；接着利用具有通道注意力机制的主干网络抽取其多尺度特征并于通道维上进行融合以输出融合特征图；最后将融合特征图输入检测头以获得目标有效检测。基于公开数据集View-of-Delft的实验结果表明，与现有主流算法对比，所提方法具有较好的目标检测性能。

关键词：自动驾驶 4D毫米波雷达目标检测图神经网络

基于聚类和深度学习的车联网轨迹隐私保护机制

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浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 20-28页

作者：申自浩唐雨雨王辉刘沛骞刘琨河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南理工大学软件学院河南焦作454000

针对车联网轨迹发布中用户面临的隐私泄露问题,提出基于聚类和深度学习的轨迹隐私保护机制(PPCDL).考虑轨迹中的时间因素,通过时间戳将轨迹空间划分为多个区域,获取区域中的轨迹分布点.对每个区域进行改进稳定隶属度多峰值聚类,根据区... 详细信息

针对车联网轨迹发布中用户面临的隐私泄露问题,提出基于聚类和深度学习的轨迹隐私保护机制(PPCDL).考虑轨迹中的时间因素,通过时间戳将轨迹空间划分为多个区域,获取区域中的轨迹分布点.对每个区域进行改进稳定隶属度多峰值聚类,根据区域轨迹密度进行隐私预算矩阵的预分配.利用时间图卷积网络模型提取轨迹数据的时空特征,对隐私预算预分配矩阵进行训练和预测.根据预测结果添加相应的拉普拉斯噪声,在轨迹数据发布前进行扰动.理论分析和实验结果表明,PPCDL相较于对比机制,时间开销更少,能够更精确地预测隐私预算.利用PPCDL可以合理地在轨迹数据中添加拉普拉斯噪声,有效地提高了轨迹数据的可用性.

关键词：隐私保护密度峰值聚类轨迹隐私时间图卷积网络隐私预算

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基于区块链的用户自定义位置共享方案

浙江大学学报（工学版） 2024年第4期58卷 655-663页

作者：申自浩刘梦珂王辉刘沛骞刘琨河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南理工大学软件学院河南焦作454000

针对移动社交网络位置共享服务存在的隐私泄漏问题,提出基于区块链的用户自定义位置共享(BUDLS)方案.基于区块链实现位置信息分布式管理,防止中央服务器收集大量用户隐私,增强用户位置信息的可控性.设计基于公钥数字签名和同态加密相结... 详细信息

针对移动社交网络位置共享服务存在的隐私泄漏问题,提出基于区块链的用户自定义位置共享(BUDLS)方案.基于区块链实现位置信息分布式管理,防止中央服务器收集大量用户隐私,增强用户位置信息的可控性.设计基于公钥数字签名和同态加密相结合的加密机制,防止位置信息被攻击者非法获取.定义灵活的访问控制策略,根据用户需要提供可靠的服务.安全分析验证结果显示,BUDLS方案满足隐私安全目标.仿真实验结果表明,相比传统方案,BUDLS方案降低了时间成本,提高了位置查询的准确性,有效保护了移动社交网络平台用户的位置隐私.

关键词：移动社交网络区块链位置共享位置隐私同态加密

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基于分层表示和上下文增强的类摘要生成技术

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 307-323页

作者：陈豪伶虞慧群范贵生李明辰黄子杰华东理工大学计算机科学与工程系上海200237

代码摘要是源代码的自然语言解释,高质量的代码摘要有助于提高开发人员程序理解效率.近年来,代码自动摘要的研究集中在为方法粒度的代码片段生成摘要.然而,对于面向对象的语言,例如Java,类才是项目的基本组成单元.基于上述问题,提出一... 详细信息

代码摘要是源代码的自然语言解释,高质量的代码摘要有助于提高开发人员程序理解效率.近年来,代码自动摘要的研究集中在为方法粒度的代码片段生成摘要.然而,对于面向对象的语言,例如Java,类才是项目的基本组成单元.基于上述问题,提出一种基于分层表示和上下文增强的类摘要生成方法HRCE(hierarchical representation and context enhancement),并构建了一个包含358 992个?Java类,上下文,摘要?数据对的类摘要数据集.HRCE使用代码精简策略去除类的非关键代码,从而缩短代码长度.然后,对类的层次结构,包括类签名、属性和方法分别进行建模,获得类的语义信息和层次结构信息.此外,从项目中抽取父类的签名及摘要来刻画类在项目中依赖的上下文.实验表明,基于分层表示和上下文增强的生成模型能够表征代码的语义和层次结构,并可以从目标类的内部和外部获取信息. HRCE在BLEU,METEOR,ROUGE-L等评估指标上超过了所有基准模型.

关键词：代码自动摘要分层表示上下文增强深度学习类摘要

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基于深度学习单阶段算法的䗴类化石检测

地球科学 2024年第3期49卷 1154-1164页

作者：奚园园王永茂芦碧波邢智峰侯广顺河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 河南理工大学资源环境学院河南焦作454003

䗴化石是石炭纪、二叠纪重要的标准化石,其详细的鉴定工作对确定地质时代和划分石炭系‒二叠系具有重要意义.鉴于目前䗴类化石检测方法的局限性,提出一种基于深度学习单阶段算法的䗴类化石检测.以䗴类化石为研究对象,对原始模型进行分析,之... 详细信息

䗴化石是石炭纪、二叠纪重要的标准化石,其详细的鉴定工作对确定地质时代和划分石炭系‒二叠系具有重要意义.鉴于目前䗴类化石检测方法的局限性,提出一种基于深度学习单阶段算法的䗴类化石检测.以䗴类化石为研究对象,对原始模型进行分析,之后联合优化权重损失函数和BN层尺度因子的L1正则化等方式进行通道剪枝,再使用知识蒸馏使剪枝后模型恢复检测性能.实验结果表明,该方法可实现薄片图像中䗴类所在区域的定位和分类,平均精度均值达到98.1%,满足实时检测模型的要求,并且剪枝后参数量压缩了74.1%,解决了真实场景中存在的算力缺乏等问题.该方法能够有效保证䗴类化石的检测效果,同时扩展了该模型在嵌入式设备的适用范围,为深度学习在古生物化石图像的智能识别方面提供更多可能性.

关键词：䗴类化石深度学习目标检测石炭系-二叠系知识蒸馏地层学

G-YOLO v7：面向无人机航拍图像的目标检测算法

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光电子·激光 2024年

作者：陈卫彪贾小军朱响斌冉二飞魏远旺浙江师范大学计算机科学与技术学院嘉兴大学信息科学与工程学院浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)

针对传统无人机目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7（ghostnet yolo v7）。该技术在YOLO v7-tiny的基础上增加一个大尺寸160x... 详细信息

针对传统无人机目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7（ghostnet yolo v7）。该技术在YOLO v7-tiny的基础上增加一个大尺寸160x160目标检测头以提升小目标检测能力，同时对网络进行轻量化处理。删除原有20x20的小检测头及其卷积结构，新增GhostNet卷积模块，以减少网络的参数量，降低模型体积，同时修改损失函数为WIoU(wise intersection over union)，增加PCBAM(parallel convolutional block attention module)注意力模块以提升检测精度。实验结果表明，基于G-YOLO v7网络结构的目标检测的mAP@0.5为42.3%，较YOLO v7-tiny提升5.2%，较YOLO v8n提升7.4%。G-YOLO v7的参数量和模型体积仅为YOLO v7-tiny的33.9%和37.9%，YOLO v8n的64%和75.6%，能够有效地应用于无人机航拍图像目标检测。

关键词： G-YOLO v7 目标检测 GhostNet YOLO v7 无人机图像

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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