检索结果-南通市图书馆

多尺度钢纤维混杂增强水泥基材料抗冲击性能及阻裂能力

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

材料导报 2024年第2期38卷 81-88页

作者：郭远臣刘芯州王雪叶青向凯王锐重庆三峡学院土木工程学院

为更好地研究钢纤维混杂方式对水泥基材料的增强作用，本研究使用长度分别为6 mm(S)、13 mm(M)和35 mm(H)的三种钢纤维，进行单掺、双掺、三掺制备钢纤维增强水泥基材料，采用圆柱体试件进行落锤冲击试验，从冲击次数及耗能、破坏形态... 详细信息

为更好地研究钢纤维混杂方式对水泥基材料的增强作用，本研究使用长度分别为6 mm(S)、13 mm(M)和35 mm(H)的三种钢纤维，进行单掺、双掺、三掺制备钢纤维增强水泥基材料，采用圆柱体试件进行落锤冲击试验，从冲击次数及耗能、破坏形态、裂缝宽度发展等方面探究混杂方式对水泥基材料抗冲击性能及阻裂能力的影响。试验结果表明：钢纤维从单掺到三掺，材料抗冲击性能逐渐增强。钢纤维单掺对水泥基材料强度及抗冲击性能提升效果依次为：M>H>S;双掺组合方式从优到劣为：M+H>S+M>S+H,当1.5%(体积分数，下同)M与0.5%H混掺时材料的增强、增韧效果最佳，28 d抗折强度为22.6 MPa,较单掺M和H分别提高了3.2%和31.4%,抗压强度为154.8 MPa,较单掺M和H分别提高了40.1%和65.5%,初裂与破坏冲击耗能比单掺M和H分别提高了23.5%、425%和36.7%、300%;三掺最优掺量为0.5%S、0.5%M和1%H,初裂和破坏冲击耗能比最优双掺M1.5H0.5组分别提高了33.3%、1.9%。双参数的Weibull分布可以合理地描述钢纤维混杂增强水泥基材料的初裂冲击次数(N1)和破坏冲击次数(N2)。S抑制微裂缝的产生与扩张，M和H阻止宏观裂缝在不同受荷阶段的发展，在不同结构层次、不同受荷阶段发挥逐级阻裂作用。

关键词：水泥基材料钢纤维混杂抗冲击性能阻裂能力

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Lp范数的非负矩阵分解并行优化算法

计算机科学 2024年第2期51卷 100-106页

作者：黄路路唐舒宇张伟代祥光重庆三峡学院电子与信息工程学院重庆404100 重庆三峡学院计算机科学与工程学院重庆404100 重庆三峡学院智能信息处理与控制重庆高校市级重点实验室重庆404100

非负矩阵分解算法可以从高维数据中提取出低维和稀疏的有用信息,是处理图像聚类、数据压缩和特征提取等问题的重要手段。传统非负矩阵分解算法大多采用欧几里得距离来度量重构误差,尽管其在许多任务中已经显示出有效性,但在解决实际应... 详细信息

非负矩阵分解算法可以从高维数据中提取出低维和稀疏的有用信息,是处理图像聚类、数据压缩和特征提取等问题的重要手段。传统非负矩阵分解算法大多采用欧几里得距离来度量重构误差,尽管其在许多任务中已经显示出有效性,但在解决实际应用问题时仍面临着聚类效果欠佳、收敛速度慢、稳定性较差等问题。为解决这些问题,文中采用Lp范数作为非负矩阵分解的损失函数,通过调节系数p来获得更好的聚类结果。基于协同优化理论和Majorization-Minimization算法,使用粒子群优化算法来并行求解基于Lp范数的非负矩阵分解问题,并在多个真实数据集上验证了所提方法的可行性和有效性。实验结果表明所提算法明显提升了程序的执行效率且一系列评价指标均优于传统非负矩阵分解算法。

关键词：非负矩阵分解 Lp范数聚类并行优化收敛速度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于代理训练集的属性推理攻击防御方法

计算机学报 2024年第4期47卷 907-923页

作者：董恺蒋驰昊李想凌振杨明东南大学计算机科学与工程学院

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总... 详细信息

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总是会记住训练数据集中的显性和隐性全局属性,另一方面原因在于模型提供者无法事先知道哪些属性将受到攻击从而难以有针对性地进行防御.为了解决这个问题,本文提出了一种通用的隐私保护模型训练方法,名为PPMT(Privacy Preserving Model Training).它以迭代的方式工作.在每次迭代中,PPMT构建一个代理数据集,并在该数据集而不是私有数据集上训练模型.虽然每次迭代会同时导致隐私性的提升和功能性的降低,但隐私性的提升呈快速指数级,而功能性的降低则是缓慢线性的.经过多次迭代,PPMT在模型功能性的约束下最大化全局属性的隐私性,并生成最终的模型.本文选择了两种代表性的机器学习算法和三个典型的数据集来进行实验评估PPMT所训练出模型的功能性、隐私性和鲁棒性.结果显示,使用PPMT训练出的模型,在全局属性上会以不同速度朝不同方向改变,在功能性上的平均损失为1.28%,在超参数α保密的情况下被可能攻击倒推的成功率仅有22%～33%.这说明,PPMT不仅能保护私有数据集的全局属性隐私性,而且能保证模型有足够的功能性,以及面对可能攻击的鲁棒性.

关键词：人工智能安全属性推理攻击全局属性隐私隐私增强代理数据集

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

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

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种面向联邦学习对抗攻击的选择性防御策略

电子与信息学报 2024年第3期46卷 1119-1127页

作者：陈卓江辉周杨重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 奥本大学计算机科学与软件工程学院美国阿拉巴马州奥本市36849

联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可... 详细信息

联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可实现对抗性攻击,并进而导致全局模型输出不正确的结果。该文提出一种有效的联邦防御策略-SelectiveFL,该策略首先建立起一个选择性联邦防御框架,然后通过在终端进行对抗性训练提取攻击特性的基础上,在服务器端对上传的本地模型更新的同时根据攻击特性进行选择性聚合,最终得到多个适应性的防御模型。该文在多个具有代表性的基准数据集上评估了所提出的防御方法。实验结果表明,与已有研究工作相比能够提升模型准确率提高了2%~11%。

关键词：联邦学习对抗性攻击防御机制对抗性训练

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多智能体深度强化学习的图像特征分类方法

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 222-228页

作者：张泽崴张建勋邹航李林南海重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

为解决在图像特征识别分类等机器学习任务中,存在输入图像数据复杂度过高且与部分数据与特征无关的问题,提出了一种多智能体深度强化学习的图像特征分类方法。将图像特征分类任务转化为一个部分可观测的马尔可夫决策过程。通过使用多个... 详细信息

为解决在图像特征识别分类等机器学习任务中,存在输入图像数据复杂度过高且与部分数据与特征无关的问题,提出了一种多智能体深度强化学习的图像特征分类方法。将图像特征分类任务转化为一个部分可观测的马尔可夫决策过程。通过使用多个移动的同构智能体去收集部分图像信息,并研究智能体如何形成对图像的局部理解并采取行动,以及如何从局部观察的图像中提取相关特征并分类,以此降低数据复杂性和过滤掉不相关数据。通过改进的值函数分解方法训练智能体策略网络,对环境的全局回报按照每个智能体的贡献进行拆分,解决智能体的信度分配问题。该方法在MNIST手写数字数据集和NWPU-RESISC45遥感图像数据集上进行了验证,相比基线算法能够学习到更加有效的联合策略,分类过程拥有更好的稳定性,同时精确率也有提升。

关键词：多智能体图像特征分类深度强化学习值函数分解

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多尺度语义信息无监督山水画风格迁移网络

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 258-269页

作者：周粤川张建勋董文鑫高林枫倪锦园重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对图像转换类的生成对抗网络在处理无监督风格迁移任务时存在的纹理杂乱、生成图像质量差的问题,基于循环一致性损失提出了循环矫正多尺度评估生成对抗网络。首先在网络架构的设计上,基于图像的三层语义信息提出了多尺度评估网络架构... 详细信息

针对图像转换类的生成对抗网络在处理无监督风格迁移任务时存在的纹理杂乱、生成图像质量差的问题,基于循环一致性损失提出了循环矫正多尺度评估生成对抗网络。首先在网络架构的设计上,基于图像的三层语义信息提出了多尺度评估网络架构,以此强化源域到目标域的迁移效果;其次在损失函数的改进上,提出了多尺度对抗损失以及循环矫正损失,用于以更严苛的目标引导模型的迭代优化方向,生成视觉质量更好的图片;最后为了预防模式崩溃的问题,在风格特征的编码阶段添加了注意力机制以提取重要的特征信息,在网络的各阶段引入ACON激活函数以加强网络的非线性表达能力,避免神经元坏死。实验结果表明,相比于CycleGAN、ACL-GAN,所提出方法在山水画风格迁移数据集上的FID值分别降低了21.80%和34.33%;为了验证模型的泛化能力,在Vangogh2Photo和Monet2Photo两个公开数据集上进行了泛化实验对比,FID值相比于两个对照网络分别降低了7.58%、18.14%和4.65%、6.99%。

关键词：无监督风格迁移生成对抗网络(GAN) 多尺度评估 CycleGAN

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于无波长偏移光学相位共轭的信号损伤补偿

光学学报 2024年第7期44卷 44-50页

作者：巩小雪肖汶玲张琦涵张天天尹星郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819

为了解决强度调制-直接检测正交频分复用(IM-DD OFDM)光通信系统中由光纤色散和非线性效应导致的传输性能下降的问题,提出利用正交偏振泵浦非简并四波混频(NFWM)产生的无波长偏移光学相位共轭(OPC)波对系统中的信号损伤进行光域补偿。... 详细信息

为了解决强度调制-直接检测正交频分复用(IM-DD OFDM)光通信系统中由光纤色散和非线性效应导致的传输性能下降的问题,提出利用正交偏振泵浦非简并四波混频(NFWM)产生的无波长偏移光学相位共轭(OPC)波对系统中的信号损伤进行光域补偿。首先在理论上推导了利用正交偏振泵浦NFWM生成OPC波的原理,基于上述原理,设计了无波长偏移OPC实现方式,在正交偏振态上得到与原信号波长完全一致的OPC波。然后对影响生成OPC波功率的因素进行了具体分析。最后依据优化参数设置,进行仿真验证,结果表明所提系统能够以114.375 Gbit/s的传输速率在长度为240 km的标准单模光纤链路中传输。

关键词：光通信强度调制-直接检测正交频分复用色散补偿非线性抑制光学相位共轭

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

波分复用光网络中四波混频最小化的研究

应用激光 2024年第5期 208-215页

作者：王雨行关莉珍刘嘉伟聂鹏程闫煜鹏宋锡策余先伦重庆三峡学院电子与信息工程学院

为降低基于波分复用全光网络中四波混频等非线性效应引起信道中的串扰，降低信道误码率和提高通信质量，针对波分复用全光网络传输系统，分析四波混频产生的机理，提出一种色散补偿光栅与波长分配相结合的方案。在2～7信道系统下分别对... 详细信息

为降低基于波分复用全光网络中四波混频等非线性效应引起信道中的串扰，降低信道误码率和提高通信质量，针对波分复用全光网络传输系统，分析四波混频产生的机理，提出一种色散补偿光栅与波长分配相结合的方案。在2～7信道系统下分别对此方案与传统方案、波长分配方案、信道间距100 GHz方案、使用色散补偿光栅方案进行数值试验。随着波分复用全光网络系统中信道数的增加，波长分配方案效果逐渐降低，而利用色散补偿光栅对抑制四波混频效应的效果逐渐增加，并且色散补偿光栅的色散值也在逐渐增加。在信道数较小时，采用波长分配方案，信道的平均误码率为6.5×10-217,此方案的信道平均误码率可达1.07×10-235;当信道数较大时，采用色散补偿光栅方案，信道的平均误码率为1.36×10-51,此方案的信道平均误码率可达3.34×10-63。研究结果对于波分复用光网络中四波混频最小化具有重要意义。

关键词：波分复用四波混频色散补偿光栅波长分配误码率