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一种支持交易筛选的高性能智能合约测试方案

西安电子科技大学学报 2024年第3期51卷 194-202页

作者：彭泳翔马勇刘志全王立波吴永东陈宁唐泳暨南大学信息科学技术学院广东广州510632 江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 广东省网络与信息安全漏洞研究重点实验室广东广州510643 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都610054

近年来,作为以太坊的重要组成部分,智能合约引起了工业界与学术界的广泛兴趣。智能合约是一段部署在区块链上的程序,为分布式交易提供了可能。然而,由于智能合约携带的金融属性,使其成为黑客攻击的目标。因此,为保证合约的安全性,需对... 详细信息

近年来,作为以太坊的重要组成部分,智能合约引起了工业界与学术界的广泛兴趣。智能合约是一段部署在区块链上的程序,为分布式交易提供了可能。然而,由于智能合约携带的金融属性,使其成为黑客攻击的目标。因此,为保证合约的安全性,需对漏洞合约进行修复并通过测试保证功能一致性。然而,现有智能合约测试方案缺乏拓展性、重放准确性低以及储存消耗大等问题。为此,提出一种支持交易筛选的高性能智能合约测试方案。该方案首先基于以太坊状态变更建模交易特征,增强扩展性;接着基于二阶树结构储存以太坊历史数据,优化储存空间;最后通过分叉机制进行交易重放,实现在不干扰主链的情况下对修复合约进行测试。基于所提方案实现原型工具SCTester,并与现有合约测试方案EVMPatch、HARTEL和KIM相比较。实验结果表明,所提方案在拓展性与重放准确率有更好的表现,并且在空间消耗方面,所提方案相较于KIM降低了约21.6%的储存空间;在时间消耗方面,所提方案相较于KIM在账户测试场景下的交易重放减少了约70.5%的时间消耗。

关键词：区块链智能合约合约测试

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具有三种否定的模糊推理算法及应用

重庆大学学报 2024年第2期47卷 32-39页

作者：吴晓刚兴义民族师范学院信息技术学院贵州兴义562400 同济大学计算机科学与技术系上海201804

模糊推理中,合成规则推理方法(compositional rule of inference, CRI)与基于贴近度的方法(similarity based approximate reasoning,SAR)都是建立在只有一种否定的经典模糊集上。针对广义模糊集GFScom(generalized fuzzy sets with contradictory, opposite and medium negation)具有三种否定(矛盾否定、对立否定、中介否定)的特点,对模糊推理方法 CRI的蕴含算子作了扩展。提出了具有三种否定的GFScom贴近度定义和公式,得到模糊近似推理的一种新的计算形式GSAR方法,证明了GSAR该方法具有FMP(fuzzy modus ponens)还原性。通过应用实例对比,模糊推理GSAR的新方法不仅克服了CRI方法在建立模糊关系矩阵具有主观性和随意性的不足,而且客观有效地反映了模糊推理中的3种否定信息,丰富了模糊推理的形式。

关键词：广义模糊集三种否定贴近度模糊推理

融合子采样与负采样的自适应知识图谱嵌入模型

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数据分析与知识发现 2024年

作者：路稳吴贞东彭莉兰陈祥瑞马欢四川师范大学计算机科学学院四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室西南交通大学计算机与人工智能学院可持续城市交通智能化教育部工程研究中心

[目的]针对知识图谱嵌入（KGE）模型学习过程中，由于数据规模增长带来的实体采样质量不高、正负样本分布欠均衡等问题，提出了一种融合子采样与负采样的自适应知识图谱嵌入模型（SSF）。[方法]首先，引入K-Meams聚类算法，基于实体感... 详细信息

[目的]针对知识图谱嵌入（KGE）模型学习过程中，由于数据规模增长带来的实体采样质量不高、正负样本分布欠均衡等问题，提出了一种融合子采样与负采样的自适应知识图谱嵌入模型（SSF）。[方法]首先，引入K-Meams聚类算法，基于实体感知负采样策略，选取与正样本高度相关的负样本，缓解了样本稀疏性和采样质量问题；其次，采用多维子采样策略，通过动态调整正负样本比例，优化样本数据集结构，确保样本类别分布均衡；最后，搭建门控网络，通过计算数据集词频，模型能够自适应选择Freq和Uniq采样函数，提升输出实体与关系嵌入的准确性。[结果]在FB15k-237和WNRR18数据集上进行对比实验，结果表明SSF模型在MRR指标上相较于基线模型最高提升了33%。[局限]由于负采样策略的计算复杂度较高，本文未能全面分析SSF模型的复杂度和效率。[结论]本文提出的SSF模型充分融合了子采样与负采样策略优点，在MR、MRR、Hit@N三个指标上均优于基线模型，能够提升知识图谱嵌入的质量和模型泛化能力。

关键词：知识图谱嵌入负采样策略子采样策略门控机制

基于标签提示和门控模块的少样本命名实体识别

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中文信息学报 2024年第9期38卷 117-125页

作者：吕明翰黄琪罗文兵王明文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 江西省科技基础条件平台中心江西南昌330002

少样本命名实体识别旨在利用少量样本实现命名实体的自动识别。近年来两阶段原型网络在少样本命名实体识别任务上取得了较好的效果,但仍存在跨度检测假阳性和跨度分类原型不准确的问题。针对上述两类问题,该文提出一种基于标签提示和门... 详细信息

少样本命名实体识别旨在利用少量样本实现命名实体的自动识别。近年来两阶段原型网络在少样本命名实体识别任务上取得了较好的效果,但仍存在跨度检测假阳性和跨度分类原型不准确的问题。针对上述两类问题,该文提出一种基于标签提示和门控模块的少样本命名实体识别模型。在跨度检测阶段,利用标签提示信息优化句子表示,减少假阳性的出现。在跨度分类阶段,通过引入门控模块,显式地利用标签信息和样本原型进行融合,分别提取标签信息和样本信息中的有效信息,以获得更准确的原型表示。在多个数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法相较于基准模型在F 1值上能够取得10.63%的提升,并且消融实验也表明该文模型各个模块的有效性。

关键词：少样本学习命名实体识别原型网络

STEM理念下高职院校高等数学课程教学策略研究

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大学 2024年第26期 160-163页

作者：董志华朔州师范高等专科学校数学与计算机系

文章针对高职院校学生，从培养学生的综合素质、改善学生跨学科学习与实践能力，使之符合未来社会对高科技人才的需求出发，探讨了STEM理念下高职院校高等数学课程的教学策略。首先，对STEM理念的内涵和特点进行了深入剖析，阐述其与高... 详细信息

文章针对高职院校学生，从培养学生的综合素质、改善学生跨学科学习与实践能力，使之符合未来社会对高科技人才的需求出发，探讨了STEM理念下高职院校高等数学课程的教学策略。首先，对STEM理念的内涵和特点进行了深入剖析，阐述其与高等数学课程教学的结合点。其次，探讨了STEM教育理念融入高等数学课程教学的必然性。最后，从教学模式、教学内容、教学方法和教学资源等多个方面提出具体的教学策略，以期提高高等数学课程教学质量和培养创新型人才。

关键词： STEM理念高职院校高等数学教学策略

一种基于罚函数法解决非光滑伪凸优化问题的神经网络算法及其应用

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第5期42卷 101-109页

作者：黄镘潼喻昕广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

针对实际应用中遇到的非光滑伪凸优化问题,本文提出一种创新的解决方案——结合罚函数理念和微分包含理论的单层神经网络算法。首先,通过数学理论证明,本文算法能够使状态解最终收敛至伪凸优化问题的最优解,从而确立所提出算法的正确性... 详细信息

针对实际应用中遇到的非光滑伪凸优化问题,本文提出一种创新的解决方案——结合罚函数理念和微分包含理论的单层神经网络算法。首先,通过数学理论证明,本文算法能够使状态解最终收敛至伪凸优化问题的最优解,从而确立所提出算法的正确性;其次,通过对2个数值实验的模拟收敛结果进行分析,进一步验证算法的有效性;最后,用本文算法解决实际应用问题,展示其在解决伪凸优化问题上的实际应用价值。与现有的神经网络算法相比,本文算法不仅能够解决更一般的具有凸不等式和等式约束的伪凸优化问题,也可以解决实际应用问题。此外,本文算法层次结构简单,无需计算精确的罚参数,可以选取任意初始点,无需添加任何辅助变量,为伪凸优化问题的解决提供一种有效途径。

关键词：神经网络伪凸优化最优解罚函数实际应用

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基于矩阵运算加速的改进社区发现遗传算法

广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 105-119页

作者：余谦陈庆锋何乃旭韩宗钊卢家辉广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

社区发现算法是复杂网络领域的重要研究工具,然而传统的社区发现遗传算法在大规模网络下存在初始种群质量不佳和运行效率低下的问题。为此,本文提出一种基于矩阵运算加速的改进社区发现遗传算法。针对初始种群质量不佳的问题,提出一种... 详细信息

社区发现算法是复杂网络领域的重要研究工具,然而传统的社区发现遗传算法在大规模网络下存在初始种群质量不佳和运行效率低下的问题。为此,本文提出一种基于矩阵运算加速的改进社区发现遗传算法。针对初始种群质量不佳的问题,提出一种新的初始化算子,采用闭包系数有偏向地选择节点构建高质量初始社区;针对计算效率低下的问题,基于矩阵运算重构了传统社区发现遗传算法各个算子,使得算法能使用GPU加速,提升计算效率。仿真实验结果表明,在不同规模的真实网络和LFR合成网络下,本文算法既能保证良好的划分精度,又展现出较其他主流同类算法更高的计算效率。

关键词：复杂网络社区发现遗传算法矩阵运算模块度

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多策略改进的猎人猎物优化算法及其应用

广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期42卷 153-164页

作者：唐天兵李继发严毅广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

针对猎人猎物优化算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题,本文提出多策略改进的猎人猎物优化算法。该算法基于动态搜索思想,通过自适应机制从全局搜索转向局部开发;通过利用种群的历史信息来实施差分进化,从而增强种群的多样性;采用... 详细信息

针对猎人猎物优化算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题,本文提出多策略改进的猎人猎物优化算法。该算法基于动态搜索思想,通过自适应机制从全局搜索转向局部开发;通过利用种群的历史信息来实施差分进化,从而增强种群的多样性;采用精英池策略和非线性步长相结合的方法,以防止算法陷入局部最优,并提升其收敛精度。在10个大规模(10 000维)测试函数上对改进后的算法和其他6种经典或最新的优化算法进行性能评估,结果显示,该算法在全局优化能力、寻优精度和稳定性方面均表现出色,能有效解决高维优化问题。最后,将多策略改进猎人猎物优化算法应用于三维无人机路径规划问题,仿真实验结果表明,该算法能求解到最优的无人机三维规划路径。

关键词：猎人猎物优化算法差分进化高维优化多策略路径规划

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融合学科知识的数学习题知识点自动标注模型

中文信息学报 2024年第4期38卷 143-155页

作者：罗文兵罗凯威黄琪王明文江西师范大学管理科学与工程研究中心江西南昌330022 江西师范大学数字产业学院江西上饶334000 江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

习题知识点标注是构建结构化题库和实现个性化学习的关键任务。对于数学习题,由于其存在公式化、表达精炼化等特殊性,现有的标注模型无法很好地捕获关键信息,进而难以深入理解文本中蕴含的深层语义。此外,结合领域知识的知识点标注模型... 详细信息

习题知识点标注是构建结构化题库和实现个性化学习的关键任务。对于数学习题,由于其存在公式化、表达精炼化等特殊性,现有的标注模型无法很好地捕获关键信息,进而难以深入理解文本中蕴含的深层语义。此外,结合领域知识的知识点标注模型普遍存在引入的知识不够关键、融合的方式过于直接的问题,缺乏对信息的有效筛选,从而导致在特征融合时产生大量噪声,干扰模型最终的标注结果。为此,该文提出了一种融合学科知识的数学习题知识点自动标注模型MKA Gated。该模型首先利用预训练模型对原始习题和两种细化的学科知识文本进行初步的语义编码表示,然后利用注意力机制实现习题与两种学科知识的信息交互以获取两种学科知识的深层语义表征,最后通过门控机制连续地、隐式地融合两种深层语义表征的平均池化表示以保留原始习题表示中有利于最终分类的语义特征。模型在自建的初中数学习题知识点标注数据集上测试的三种指标micro-F_(1)、macro-F_(1)、weighted-F_(1)相较于基准模型分别提升了1.99%、2.99%、2.12%,实验结果表明,该文所提方法能有效提升数学习题知识点的标注。

关键词：知识点标注学科知识注意力机制门控机制