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受限分布映射和伪异常校准引导下的时序异常检测

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计算机工程与应用 2024年

作者：陈泽健李佐勇胡蓉樊好义福建理工大学计算机科学与数学学院福建省信息处理与智能控制重点实验室郑州大学计算机与人工智能学院闽江学院计算机与控制工程学院

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而，异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界... 详细信息

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而，异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界产生偏差，从而导致次优级的检测性能。本论文提出一种受限分布映射和伪异常校准引导下的无监督异常检测方法。具体地，首先利用时间卷积网络提取输入数据特征。然后，为了学习更精确的正态决策边界，本方法从两个方面优化正态表征学习过程：第一，提出一种受限分布映射方法，通过特征归一化将训练数据的未知分布映射至高斯分布，并最小化正常数据与超球中心的单类距离，使数据在特征空间中更加紧凑。第二，提出一种伪异常校准机制，利用数据扰动操作从原始数据生成多种类型的伪异常数据，并通过区分正常数据和伪异常数据向模型注入异常知识，矫正决策边界。同时，通过最大化伪异常数据与超球中心的单类距离，扩大正常与异常数据之间的类可分离性。在测试阶段，通过测量输入数据与超球中心的单类距离来检测异常。在5个真实数据集上进行的大量实验表明，本方法实现了相比目前主流方法的更优性能，并且在不同程度的异常污染训练数据下具备更高的鲁棒性。

关键词：时间序列异常检测受限分布映射伪异常校准

基于节点影响因子和贡献因子的复杂网络重要节点识别

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复杂系统与复杂性科学 2024年

作者：孙文静余路粉潘文林蓝春江云南民族大学数学与计算机科学学院

针对高聚集网络，提出一种新的识别复杂网络重要节点的方法KEC，该方法既考虑了节点及邻居节点的局部信息即影响因子又考虑了邻居节点对节点影响力的贡献度，提出了贡献因子。在八个真实网络中，利用SIR模型和蓄意攻击实验分析KEC与六... 详细信息

针对高聚集网络，提出一种新的识别复杂网络重要节点的方法KEC，该方法既考虑了节点及邻居节点的局部信息即影响因子又考虑了邻居节点对节点影响力的贡献度，提出了贡献因子。在八个真实网络中，利用SIR模型和蓄意攻击实验分析KEC与六个常用中心性在网络中的表现，最后利用Kendall-tau相关系数分析KEC与六个常用中心性计算节点值的相关性。结果表明KEC能有效识别有影响力的节点集和提高网络的抗毁性，同时在八个真实网络中KEC与六个常用中心性的Kendall-tau相关性几乎均为正相关，说明KEC在识别复杂网络重要节点是可行的。

关键词：复杂网络重要节点识别局部信息贡献因子 SIR模型抗毁性

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基于张量表示的大学生批判性思维多模态测评

现代远程教育研究 2024年第4期 104-112页

作者：范福兰雷雪英王建书王思雨麦迪努尔·买合木提中南民族大学教育学院大理大学数学与计算机学院

批判性思维是21世纪创新人才培养的关键。加强批判性思维培养是我国高等教育的战略重点，如何对批判性思维进行精准测评被视为保障批判性思维高效培养的重要路径。融合多源数据的多模态学习测评更具客观性和全面性，为批判性思维精准测... 详细信息

批判性思维是21世纪创新人才培养的关键。加强批判性思维培养是我国高等教育的战略重点，如何对批判性思维进行精准测评被视为保障批判性思维高效培养的重要路径。融合多源数据的多模态学习测评更具客观性和全面性，为批判性思维精准测评提供了新思路。张量作为一种高维数组，不仅能保持数据的语义特征和完备性，而且能表示和维持多模态数据的高阶关系，最大程度提升批判性思维多模态数据信息的价值密度。基于此构建的大学生批判性思维多模态测评框架包括数据层、分析层和应用层三层架构，分别用于解决批判性思维多模态数据的采集与映射、数据张量化表示与分析、批判性思维水平测定与教学干预。在基于该测评框架开展的实证研究中，主要采集了常态化教学过程中的批判性思维多模态测评数据，采用张量化方法构建了统一表示模型并进行了多视图聚类分析。该多模态测评方法有助于推动批判性思维测评实践向着更加精准化的方向发展。

关键词：批判性思维多模态测评张量多视图聚类

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FI-内射N-复形

山东大学学报(理学版) 2024年

作者：韩霞卢博西北民族大学数学与计算机科学学院

设n是整数,引入并研究了FI-内射N-复形的概念,证明了在凝聚环中N-复形I是FI-内射的当且仅当I_n是FI-内射模,并且对任意FP-内射N-复形G,HomR（G,I）是N-正合的。给出了FI-内射N-复形的刻画,并讨论了它与内射N-复形之间的关系。

关键词：内射N-复形 FP-内射N-复形 FI-内射N-复形

身残志坚的盲人数学家:列夫·塞门诺维奇·庞特里亚金

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自然辩证法通讯 2024年第6期46卷 121-126页

作者：庞军霞徐乃楠吉林师范大学数学与计算机学院吉林四平136000

庞特里亚金是前苏联一位杰出的盲人数学家,幼年因意外双目失明,却最终成为二十世纪顶尖的数学家之一。其早期工作集中在拓扑学方面,建立了著名的庞特里亚金对偶定理,被认为是拓扑学最卓越的成就之一。二十世纪五十年代转向应用数学研究... 详细信息

庞特里亚金是前苏联一位杰出的盲人数学家,幼年因意外双目失明,却最终成为二十世纪顶尖的数学家之一。其早期工作集中在拓扑学方面,建立了著名的庞特里亚金对偶定理,被认为是拓扑学最卓越的成就之一。二十世纪五十年代转向应用数学研究,主要研究振动理论和最优控制理论并成为最优化过程数学理论的奠基者,提出庞特里亚金极大值原理,取得了极高的国际声誉。本文旨在对庞特里亚金的生平传奇、数学成就和教育贡献进行全面的历史分析。

关键词：拓扑学对偶定理应用数学最优化理论

T-S模糊多项式奇异系统的广义耗散滑模控制

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系统科学与数学 2024年第5期44卷 1324-1336页

作者：刘佳蕊李江荣朱际铭延安大学数学与计算机科学学院延安716000

文章研究了T-S模糊多项式奇异系统的滑模控制问题.针对被控制对象的T-S模糊多项式奇异模型,设计一种带有奇异矩阵的分段切换面的滑模控制器,并利用SOS技术和含有非正定项的分段李雅普诺夫函数,给出滑动模态广义耗散可容许的充分条件,设... 详细信息

文章研究了T-S模糊多项式奇异系统的滑模控制问题.针对被控制对象的T-S模糊多项式奇异模型,设计一种带有奇异矩阵的分段切换面的滑模控制器,并利用SOS技术和含有非正定项的分段李雅普诺夫函数,给出滑动模态广义耗散可容许的充分条件,设计滑模控制器使系统状态保持在切换面上.最后,通过一个数值算例证明所提方法的有效性.

关键词： T-S模糊多项式奇异系统滑模控制广义耗散性能分段李雅普诺夫函数

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非扩张映射的广义粘性三步隐式双中点法则

广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：彭剑英高兴慧张玉婷延安大学数学与计算机科学学院

不动点的迭代算法是非线性泛函分析研究的热点问题，本文在实一致光滑Banach空间中构造新的非扩张映射不动点的广义三步隐式双中点法则的粘性算法，在适的条件下，用对偶映射和Banach极限的定义与技巧，证明由该算法生成的迭代序列强收... 详细信息

不动点的迭代算法是非线性泛函分析研究的热点问题，本文在实一致光滑Banach空间中构造新的非扩张映射不动点的广义三步隐式双中点法则的粘性算法，在适的条件下，用对偶映射和Banach极限的定义与技巧，证明由该算法生成的迭代序列强收敛于3个非扩张映射的不动点与凸优化问题的公共解，给出其特殊情况下的推论。本文结果改进和推广了近期文献的相关结果。

关键词： Banach空间非扩张映射广义粘性三步隐式双中点法则强收敛不动点

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基于权重活性评价的循环神经网络模型

计算机应用与软件 2024年第6期41卷 296-304,319页

作者：张承郑明胡雨阳夏定纯武汉纺织大学数学与计算机学院湖北武汉430200

针对LSTM等循环神经网络存在着结构复杂和参数冗余等问题,对循环神经网络的结构做了相关的研究和分析,提出一种权重活性评价算法,对网络的基本单元进行活性评价和结构的筛选,以提高循环神经网络的结构合理性,降低网络参数的计算量。通... 详细信息

针对LSTM等循环神经网络存在着结构复杂和参数冗余等问题,对循环神经网络的结构做了相关的研究和分析,提出一种权重活性评价算法,对网络的基本单元进行活性评价和结构的筛选,以提高循环神经网络的结构合理性,降低网络参数的计算量。通过对心律失常数据的实验与测试,分析LSTM网络权重活性的差异以及权重与梯度的变化特征,实验结果表明,运用该算法能够较好地优化循环神经网络的结构,并降低网络参数的冗余。

关键词：权重活性评价参数冗余循环神经网络

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基于改进特征融合的口罩检测算法

计算机工程与设计 2024年第2期45卷 524-529页

作者：曹琦武友新南昌大学数学与计算机学院江西南昌330036

针对口罩检测模型缺少不规范佩戴分类的检测,精度高与速度快难以兼容的问题,提出一种单阶段口罩规范佩戴实时检测算法,引入轻量提取网络DM-CSP,添加多尺度注意力MCA增强提取能力;针对融合阶段深浅层特征信息不对齐问题,设计特征对齐及... 详细信息

针对口罩检测模型缺少不规范佩戴分类的检测,精度高与速度快难以兼容的问题,提出一种单阶段口罩规范佩戴实时检测算法,引入轻量提取网络DM-CSP,添加多尺度注意力MCA增强提取能力;针对融合阶段深浅层特征信息不对齐问题,设计特征对齐及选择模块FAS,提出特征增强模块CTM关联特征图谱上下文信息,构建解耦通道进行图像识别,提高算法的识别精度和收敛速度。实验结果表明,改进算法检测精度达到93.2%,较主流算法YOLOv4-Tiny提高4.8%,检测速度和模型容量具有更优性能表现。

关键词：口罩检测图像识别注意力特征对齐特征增强实时检测多尺度