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基于多尺度特征解析的放射学报告生成方法

北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 71-78页

作者：王瑞梁建国花嵘山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生... 详细信息

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生成放射学报告。构建一个关键特征强化注意力(KFEA)模块,以便加强对关键特征的利用;设计一个多模态特征融合(MFF)模块,以便促进语义特征与视觉特征的特征融合,缓解特征差异造成的影响;探索阶段感知(SA)模块在放射学报告任务中对初级特征的优化作用。最后,在流行的放射学报告数据集IU X-Ray上,与当前的主流模型进行对比实验,结果表明,所提模型取得当前最佳效果。

关键词：注意力机制特征融合放射学报告 Transformer 图像–文本生成

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一种全面的少标签样本情形下的知识蒸馏方法

数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 104-113页

作者：刘彤任欣儒尹金辉倪维健山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

【目的】针对在自然语言处理中有标签样本稀缺和高性能的大规模参数量模型训练成本高的问题,本文在有标签样本不足情况下,通过知识蒸馏方法,提升在高性能大参数量模型指导下的小参数量模型性能。【方法】通过噪声提纯方法,从无标签数据... 详细信息

【目的】针对在自然语言处理中有标签样本稀缺和高性能的大规模参数量模型训练成本高的问题,本文在有标签样本不足情况下,通过知识蒸馏方法,提升在高性能大参数量模型指导下的小参数量模型性能。【方法】通过噪声提纯方法,从无标签数据中获取有价值的数据并赋予其伪标签,增加有标签样本数量;并在传统蒸馏模型基础上增加知识回顾机制和助教模型,实现从大参数量模型到小参数量模型的全面的知识迁移。【结果】在IMDB、AG_NEWS、Yahoo!Answers数据集的文本分类和情感分析任务上,使用原数据集规模的5%作为有标签数据,准确率表现与使用全部数据训练的传统蒸馏模型分别仅相差1.45%、2.75%、7.28%。【局限】仅针对自然语言处理中的文本分类以及情感分析任务进行实验研究,后续可进一步扩大任务覆盖面。【结论】本文所提方法在少量有标签样本的情形下,实现了较好的蒸馏效果,使得小参数量模型的性能得到显著提升。

关键词：知识蒸馏半监督学习少标签样本文本分类

一种基于模特征的增量式张量Tucker分解方法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2431-2437页

作者：渠超洋韩建军华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430000

随着数据量的爆炸式增长,边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要.现实应用中产生的数据通常建模表示成高阶增量式张量的形式,增量式张量Tucker分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法.针对传统增量式张量分解忽视张量模特征对... 详细信息

随着数据量的爆炸式增长,边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要.现实应用中产生的数据通常建模表示成高阶增量式张量的形式,增量式张量Tucker分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法.针对传统增量式张量分解忽视张量模特征对分解过程的影响、分解结果不能较好保留原始数据特征的问题,提出一种基于模特征的增量式张量Tucker分解方法 ITTDMC (incremental tensor tucker decomposition based on mode characteristics).首先,用模长增量决定增量因子矩阵更新顺序,以此降低更新顺序带来的重构误差;其次,根据模熵变化比决定增量因子矩阵更新权重,使分解结果更准确保留各模特征;然后,将过往时刻的模特征和更新参数记录在指导张量中,遇到模特征相似的增量数据时直接使用来指导张量中参数的更新,避免重复计算,降低时间开销;最后,在合成和真实数据集上进行大量的实验,实验结果表明ITTDMC在模特征明显的数据集上能显著降低(最高可达29%)增量式张量的重构误差.

关键词：大数据增量式张量 Tucker分解模特征模长增量模熵

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基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法

电子学报 2024年第3期52卷 740-750页

作者：常璐瑶牛新征罗涛钱早国电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

聚类是一种典型且重要的数据挖掘方法,但现有聚类算法大多需要人为指定聚类的数量,并且聚类结果对参数敏感.针对上述不足,本文提出一种基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法(Heuristic Clustering algorithm based on Sub-game Perfect E... 详细信息

聚类是一种典型且重要的数据挖掘方法,但现有聚类算法大多需要人为指定聚类的数量,并且聚类结果对参数敏感.针对上述不足,本文提出一种基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法(Heuristic Clustering algorithm based on Sub-game Perfect Equilibrium,HCSPE).该算法充分挖掘数据点自身的分布特征信息,通过启发式方法得到自适应的参数值,从而使数据点局部密度属性值的得出具有客观性和普适性,降低了聚类结果对参数的敏感性.基于博弈的思想,综合局部密度和相对距离两个属性形成数据点的竞争力,依靠竞争机制完成聚类数量的自动计算以及聚类中心的确定.在多个规模和类型均不相同的数据集上的实验结果表明,本文所提出算法的性能指标整体优于其他算法,并且聚类结果更符合客观所需.

关键词：博弈论竞价机制子博弈均衡启发式算法聚类

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融合风格迁移的对抗样本生成方法

西安交通大学学报 2024年第7期58卷 191-202页

作者：于振华殷正叶鸥丛旭亚西安科技大学计算机科学与技术学院西安710054

针对现有面向目标检测的对抗样本生成方法泛化能力弱的问题,提出了一种融合风格迁移的对抗样本生成方法。首先,提出一种新的对抗补丁生成方法,使用风格迁移方法将风格图像不同层次特征提取并融合,生成无明显物体特征且纹理丰富的对抗补... 详细信息

针对现有面向目标检测的对抗样本生成方法泛化能力弱的问题,提出了一种融合风格迁移的对抗样本生成方法。首先,提出一种新的对抗补丁生成方法,使用风格迁移方法将风格图像不同层次特征提取并融合,生成无明显物体特征且纹理丰富的对抗补丁;然后,利用梯度类激活映射方法生成目标的特征热图,对目标不同区域在目标检测模型中的关键程度进行可视化表示;最后,构建一种热图引导机制,引导对抗补丁在攻击目标的关键位置进行攻击以提高其泛化能力,生成最终对抗样本。在DroNet室外数据集上进行实验,结果表明:针对单阶段目标检测模型YOLOv5生成的对抗样本,采用所提方法计算得到的攻击成功率可达84.07%;应用于攻击两阶段目标检测模型Faster R-CNN时,采用所提方法计算得到的攻击成功率仍保持在67.65%;与现有的主流方法相比,所提方法生成的对抗样本攻击效果较好,且具有良好的泛化能力。

关键词：目标检测对抗样本风格迁移对抗补丁热图引导

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系统与网络软件安全专题前言

软件学报 2024年第08期35卷 3551-3552页

作者：向剑文陈厅王浩宇罗夏朴杨珉武汉理工大学计算机与人工智能学院电子科技大学计算机科学与工程学院华中科技大学网络空间安全学院香港理工大学电子计算学系复旦大学计算机科学技术学院

近年来,随着移动通信、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展,传统系统软件与网络应用被赋予新特性和新场景,新兴系统软件与网络应用也不断涌现.与此同时,各类系统攻击、网络犯罪等安全问题频繁发生,给社会和国家安全带来了极大的... 详细信息

近年来,随着移动通信、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展,传统系统软件与网络应用被赋予新特性和新场景,新兴系统软件与网络应用也不断涌现.与此同时,各类系统攻击、网络犯罪等安全问题频繁发生,给社会和国家安全带来了极大的危害.一方面,新兴系统软件和网络软件的程序逻辑复杂、运行环境多样、漏洞层出不穷,针对它们的攻击行为形式多样,对抗手段变化多端;另一方面,新兴系统软件和网络软件的开放特性促进了黑灰产的发展,从移动终端的暗扣话费和勒索软件,到区块链数字货币和去中心化应用的洗钱和地下犯罪,黑灰产不仅给用户带来隐私泄露、财产损失、名誉损害等威胁,同时也加深社会信任危机感.

关键词：网络软件网络应用人工智能区块链云计算系统软件网络犯罪移动通信

近邻密度辅助模糊优化孪生支持向量机的钢板表面缺陷分类

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1115-1126页

作者：侯政通胡鹰乔磊明邓志飞太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,... 详细信息

为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,构造了一种新的密度模糊隶属度函数对样本进行权重赋值;最后,在孪生支持向量机(TWSVM)的基础上,将构造的密度模糊隶属度函数作为优化条件嵌入模型内,提出了近邻密度辅助模糊优化的TWSVM算法,以提高分类效果。在数据集NEU上的实验结果表明,引入显著性检测算法后,重新设计的特征在整体准确率上提高了1.66%,同时采用优化后的算法进行缺陷分类,准确率达到98.33%,进一步提高了分类性能。

关键词：图像处理显著性检测缺陷分类孪生支持向量机密度函数 K近邻

求解加权偏MaxSAT问题的通用子句加权方法

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计算机学报 2024年第6期47卷 1341-1354页

作者：郑迥之何琨华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

最大可满足性问题(Maximum Satisfiability Problem,MaxSAT)是著名的可满足性问题(Satisfiability Problem,SAT)的优化形式,也是一个经典的NP难组合优化问题.加权偏MaxSAT(Weighted Partial MaxSAT,WPMS)是最一般的一类MaxSAT问题,其中包含了必须要满足的硬子句,对应了优化问题中的约束条件,以及带权重的软子句,对应了优化问题中的优化目标.WPMS旨在满足所有硬子句的同时最大化被满足软子句的权重之和.工业场景中和学术领域中的许多优化问题都能够转化成WPMS问题进行求解,因此WPMS具有广泛的应用领域和重要的研究意义.局部搜索方法是求解WPMS问题的一种著名且被广泛研究的非完备方法.子句加权技术是WPMS局部搜索算法中常用的一种有效且关键的技术,通过为子句赋予动态权重并在搜索过程中更新它们以引导搜索方向,帮助算法逃离局部最优.最先进的WPMS局部搜索算法都提出或采用了有效的子句加权技术,以帮助它们在不同的解空间中搜索.然而,现有的子句加权技术仅根据当前局部最优解更新子句动态权重,而未考虑任何历史信息,可能导致子句加权的视野局限,对搜索方向的引导不够准确.为了解决这一问题,提出了一种新的子句加权技术,称为Hist-Weighting(Clause Weighting with Historical Information),同时考虑了当前及历史信息来更新子句的动态权重,以改进子句加权机制和局部搜索算法的搜索精度和效率.具体而言,Hist-Weighting为那些同时被当前和历史局部最优解所不满足的子句赋予更大的动态权重增量,使算法更倾向于满足那些久未被满足且难以被满足的子句,提高子句加权的准确度.此外,在Hist-Weighting中,子句动态权重的增量能够根据子句中的变元得分自适应地调整,使子句加权更具有灵活性.Hist-Weighting还为子句动态权重的增量设置了上下限,保证了子句加权的稳定性.为了评估所提出的Hist-Weighting子句加权技术的性能,将其应用于三种最先进的WPMS局部搜索算法,即BandMaxSAT、SATLike3.0和CCEHC.在近五届 MaxSAT国际算法竞赛 MaxSAT Evaluation非完备组的所有WPMS算例上的实验结果表明,应用Hist-Weighting技术的改进算法相比于原算法在获胜算例数上能够提升约10%至60%,体现了所提出的Hist-Weighting子句加权技术在求解WPMS问题时的有效性.此外,通过将应用了 Hist-Weighting的改进局部搜索算法与其变体算法对比以进行消融实验,表明了 Hist-Weighting中限制动态权重增量上下限,以及使动态权重增量根据变元得分自适应调整的机制的有效性.

关键词：最大可满足性问题局部搜索子句加权技术历史信息

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基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法

通信学报 2024年第2期45卷 225-239页

作者：张睿张鹏云孙超利太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通... 详细信息

为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通过设计的搜索空间、搜索策略及评估策略,高效自动地构建出语音增强模型。实验搜索到的最优语音增强模型与基线模型的对比泛化实验中,语音质量客观评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)两大指标较最优基线模型均最大提升5.6%,且模型参数量最低。

关键词：语音增强模型复数空间域映射多域融合复数神经架构搜索低成本评估