分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 视频超分辨率(video super-resolution,VSR),其目的是利用多个相邻帧的信息来生成参考帧的高分辨率版本。现有的许多VSR工作都集中在如何有效地对齐相邻帧以更好地融合相邻帧信息,而很少在相邻帧信息融合这一重要步骤上进行研究。针对该问题,提出了基于组反馈融合机制的视频超分辩模型(GFFMVSR)。具体来说,在相邻帧对齐后,把对齐视频序列输入第一重时间注意力模块,然后,把序列分成几个小组,各小组依次通过组内融合模块实现初步融合。接着,不同小组的融合结果经过第二重时间注意力模块。然后,各小组逐组输入反馈融合模块,利用反馈机制反馈融合不同组别的信息,最后,把融合结果输出重建。经验证,该模型具有较强的信息融合能力,在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了提高文本分类的准确率,并解决文本图卷积神经网络对节点特征利用不足的问题,提出了一种新的文本分类模型,其内在融合了文本图卷积和Stacking集成学习方法的优点。该模型首先通过文本图卷积神经网络学习文档和词的全局表达以及文档的语法结构信息,再通过集成学习对文本图卷积提取的特征进行二次学习,以弥补文本图卷积节点特征利用不足的问题,提升单标签文本分类的准确率以及整个模型泛化能力。为了降低集成学习的时间消耗,移除了集成学习中的K折交叉验证机制。融合算法实现了文本图卷积和Stacking集成学习方法的关联,在R8,R52,MR,Ohsumed,20NG等数据集上的分类效果相对于传统的分类模型分别提升了1.5%、2.5%、11%、12%、7%以上,该方法在同领域的分类算法比较中表现优异。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 推荐系统在各方各面得到充分的应用,时刻影响着日常生活。要训练出一个良好的推荐系统往往需要大量的“用户-商品”交互数据,但是实际情况下获得的数据往往是十分稀疏的,这往往会使得训练出来的模型过拟合,最后难以获得理想的推荐效果。为了解决这个问题,跨领域推荐系统应运而生。目前大部分的跨领域推荐系统工作都是借鉴传统领域自适应的方法,使用基于特征对齐或者对抗学习的思想将领域不变用户兴趣从有丰富数据的源域迁移到稀疏的目标域上,例如豆瓣电影迁移到豆瓣图书。但是由于不同推荐平台的网络结构有所不同,现有的方法暴力提取的领域不变的语义信息容易和结构信息耦合,导致错配现象。而且,现有的方法忽略了图数据的本身存在的噪声,导致实验效果进一步受到了影响。为了解决这个问题,首先引入了图数据的因果数据生成过程,通过领域特征隐变量和语义特征隐变量、噪声隐变量解耦出来,通过使用每个节点的语义隐变量进行推荐,从而获得领域不变的推荐效果。本文在多个公开数据集上验证了本文的方法,并取得了目前最好的实验效果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题,提出了一种多尺度特征融合的检测方法。首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模,然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征;再借助多尺度特征融合技术,学习HTTP请求的多尺度公共向量表示;最后使用线性分类器进行分类。实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 研究了一种新的基于切换拓扑的事件触发一致性协议,该协议设计了两个事件触发器,包括智能体状态演化引发的收敛事件触发器和拓扑变化引发的拓扑事件触发器,并给出了和事件触发器有关的公共Lyapunov函数的稳定性分析和理论证明,还设计了一种基于约束集的网络连通算法,用以提高网络的连通性。仿真实验结果表明,新的协议能够使得系统收敛一致,有效降低智能体控制器的更新频率,减少系统能耗,提升网络的连通效果,能为事件触发控制的后续研究提供理论支撑。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对自然语言处理中的文本匹配问题,提出一种基于自学习文本近邻图框架的深度学习模型,以处理短文本匹配问题。文本近邻图可使用词嵌入将文本转换为向量形式,再通过构建文本相似度关系矩阵获得,可表达文本样本的近邻关系。现有方法通常构造静态的近邻图,这些方法一方面依赖先验知识,另一方面难以获得句子对的最优表示。因此,提出了利用孪生卷积神经网络学习更优的动态更新的近邻图。该模型在Quora数据集上的准确率和F1值分别是84.15%和79.88%,在MSRP数据集上的准确率和F1值分别是74.55%和81.63%。实验表明,提出的模型能有效地提高文本识别和匹配的准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 至今已经有许多不同的机器学习方法被提出来,而传统的机器学习方法无法有效解决大规模入侵数据的分类问题,为了解决大规模入侵数据的分类问题,提出的堆稀疏自编码的lightGBM(light gridient boosting model)二叉树算法。首先将类别标签分为五类,构造成二叉树结构,然后通过上采样方法解决数据分布的不平衡问题,以上处理可以将大规模的数据分解开来以便之后分开训练,再采用稀疏自编码器网络进行特征降维,采用该种降维方法可以保证在原始数据中抽取出更深层特征的基础上节省降维时间。最后通过lightGBM集成算法进行分类,而采用lightGBM模型相比其他模型可以在保证分类性能的情况下节省训练时间。实验利用NSL-KDD数据集测量了所提方法的准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)以及综合评价指标F1在五类分类上平均分别达到了87.42%,98.20%,91.31%,优于对比算法,且明显节省了运算时间。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 由于字形的复杂多变,脱机手写汉字的识别一直是模式识别的难题,深度卷积神经网络的发展为其提供了一种直接有效的解决方案。研究基于inceptions 结构神经网络的脱机手写汉字识别,提出了一种inception结构的改进方法,它具有结构更加简单、网络深度扩展更加容易、需要的训练参数量更少。该方法在数据集CISIA-HWDB1.1 上进行了实验验证,采用随机梯度下降优化算法,模型达到了96.95%的平均准确率。实验结果表明,使用改进的inception结构在图像分类上具有更好的鲁棒性,更容易扩展到其他应用领域。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 现有主流的利用预训练卷积神经网络提取图像特征的方法存在如下问题:仅使用单层预训练特征表征图像;预训练任务与实际研究任务不一致。使得现有图文匹配方法无法充分利用图像特征,极易受到噪声特征干扰。针对上述问题,使用了预训练网络中的多层特征,并提出了多层次图像特征融合算法。在图文匹配的学习目标指导下,利用多层感知机(Multi-Layer Perceptron)有监督地融合和降维多层次的预训练图像特征,生成融合图像特征,从而充分利用预训练特征,减少噪声干扰。实验结果表明,提出的融合算法可实现对预训练的图像特征更有效的利用,相比于使用单层次特征的方法能获得更好的图文匹配效果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有的RFID认证协议在安全认证过程中,由于协议的设计的缺陷,导致的协议安全性不足的问题,提出了一种利用同步化随机数以及PUF改进的轻量级RFID认证协议。首先提出了一种对RFID协议的去同步化攻击方法,并分析其原因;然后通过在标签和读写器两端设置一个同步化随机数,增强协议抗去同步化攻击的能力;最后,在标签中引入了PUF,通过PUF的不可克隆性提高了标签密钥的抗攻击能力。分析结果表明,新协议能有效地抵抗多种攻击,在保证一定效率和开销的同时具有更高的安全性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 内容中心网络(content-centric networking,CCN)中兴趣包泛洪攻击(interest flooding attack,IFA)是CCN网络安全的研究热点问题。为了提高CCN防御IFA的能力,针对不同防御方法进行了研究,提出一种改进的CCN兴趣包泛洪攻击防御方法。该方法根据CCN流平衡原理,采用恶意前缀溯源的方式,实现对IFA的快速检测,并通过改进和式增加积式减少(additive increase multi-plicative decrease,AIMD)算法,实现对IFA的防御。安全性分析表明,该方法在面对IFA时,能够更快的作出反应;并且相比于其他IFA防御方法,该方法在保证安全性的前提下,降低了CCN路由器在检测IFA时的计算开销。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 目前,现有的卷积神经网络由于其结构复杂且依赖的数据集庞大,难以满足某些实际应用或者计算平台对运算性能的要求和能耗的限制。针对这些应用或计算平台,对基于ARM+FPGA平台的二值化算法进行了研究,并设计了二值神经网络,该网络减少了数据对存储单元的需求量,也降低了运算的复杂度。在ARM+FPGA平台内部实现时,通过将卷积的乘累加运算转换为XNOR逻辑运算和popcount等操作,提高了整体的运算效率,降低了对能源和资源的消耗。同时,根据二值神经网络中数据存储的特点,提出了新的行处理改进算法,提高了网络的吞吐量。总之,该实现方式在GOPS、能源和资源效率方面均优于现有的FPGA神经网络加速方法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对获得训练数据集代价高昂问题,提出了一种用于图片显著性检测的弱监督新方法,在训练网络模型时仅使用图片级标签。方法分为两个阶段,在第一阶段,根据图片级标签训练分类模型,获得前景推断图;在第二阶段,对原图片进行超像素块处理,并与阶段一得到的前景推断图进行融合,从而细化显著对象边界。算法使用了现有的大型训练集和图像级标签,未使用像素级标签,从而减少了注释的工作量。在四个公共基准数据集上的实验结果表明,性能明显优于无监督的模型,与全监督模型相比也具有一定的优越性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统关联规则挖掘算法无法高效且准确地挖掘出隐含于用户操作记录中的时序关联操控习惯,提出一种基于FP-Growth的智能家居用户时序关联操控习惯挖掘算法。该算法分为三个阶段,分别基于用户操控动作森林、改进的FP-Growth算法和一种时间约束规则进行事务集的生成、时序频繁项集的生成以及最终时序关联操控习惯的生成。最后,使用真实用户操控记录进行对比实验,结果表明该算法能提高生成事务集的效率,并能更准确地发现用户操控家居设备的时序关联习惯。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为解决现有学习推荐算法中存在的忽略对学生知识点掌握情况的分析、不能将知识掌握程度概率化等问题,提出一种基于多重因素的学习推荐方法。该方法综合考虑知识点的综合权重、错误率和失分率多个因素构建知识点掌握概率模型,并应用所提出的策略实现一个在线的个性化学习推荐系统。系统评估上对200名高中生进行了一项调查,本系统推荐top-8知识点的准确率达到91.2%,F1达到78.4%。系统调查的结果显示了提出策略的有效性和可靠性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于循环神经网络结合句法结构的方法被广泛运用于关系分类,利用神经网络对输入的编码信息自动获取特征并实现关系分类;然而,目前已有的方法主要是基于单一特定句法结构的模型,而特定句法结构的模型不能够迁移到其他句法结构类型上。针对该问题,提出一种融合多句法结构的叠层循环神经网络模型。该叠层循环神经网络分为两层进行网络构建,首先在序列层进行实体预训练,通过Bi-LSTM-CRF融合Attention机制,提高模型对文本序列上实体信息的关注度,从而获取更加准确的实体特征信息,促进关系层阶段更好地分类;其次在关系层,将Bi-Tree-LSTM嵌套在序列层之上,并将序列层的隐状态与实体特征信息传入关系层,利用共享参数对三种不同的句法结构进行加权学习,通过端到端的模型训练并实现语义关系分类。实验结果表明,该模型在SemEval-2010 Task8语料库上的marco-F1值达到了85.9%,并进一步地提升了模型的鲁棒性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 特征选择技术在大数据分析、图像处理、生物信息学等领域具有重要作用。在实际应用中,降低分类错误率和减少提取出的特征数量便于后续数据的利用,往往是两个冲突的目标。基于拥挤、变异和支配策略的多目标粒子群特征选择(crowding,mutation,dominance particle swarm optimization for feature selection,CMDPSOFS)算法是一种面向特征选择应用中特征数量最小和分类错误率最低的双目标优化算法。它使用三种不同的变异机制,用于保持群体多样性和平衡全局、局部搜索的能力,但其中的均匀变异使算法的随机性大大增加,产生较多适应值差的解,降低了算法收敛速度。改进的CMDPSOFS-II算法将差分进化算法中的变异算子和选择操作引入到CMDPSOFS算法中,实验结果表明CMDPSOFS-II算法在特征选择上得到比原来的方法更优的结果,更好地平衡了全局和局部搜索能力。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 卷积神经网络的高计算复杂性阻碍其广泛用于实时和低功耗应用,现有软件实现方案难以满足卷积神经网络对运算性能与功耗的要求,传统面向FPGA的卷积神经网络构造方式具有流程复杂、周期较长和优化空间较小等问题。针对该问题,根据卷积神经网络计算模式的特点,提出一种面向云端FPGA的卷积神经网络加速器的设计及其调度机制。通过借鉴基于HLS技术、引入循环切割参数和对卷积层循环重排的设计,采用模块化方式构造网络,并进行参数拓展以进一步优化加速器处理过程;通过分析系统任务和资源的特性总结调度方案,且从控制流和数据流两方面对其进行优化设计。与其他已有工作相比,所提出的设计提供了一种同时具有灵活性,低能耗、高能效和高性能的解决方案,并且探讨了加速器的高效通用调度方案。实验结果表明,与CPU实现相比,该设计实现AlexNet达到8.48倍的加速,而实现Cifar的功耗仅为其24.96%;相较于CPU+GPU实现对Cifar6.90倍的加速比,虽然实现较大规模网络的性能不及GPU,但功耗最小仅为其14.98%;与已有研究成果相比,最大达到6.29倍的加速比。其中与大平台生成的加速器相比,即使仅达到相当的性能,但具有更低的时钟频率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为提高高光谱遥感影像的聚类精度,将三维空谱特征和子空间聚类算法相结合,提出一种新的稀疏子空间聚类模型,在关注高光谱影像的光谱信息的同时,也关注空间上下文信息。首先提取高光谱影像像素点的三种三维空谱特征,然后通过特征对子空间聚类模型的系数矩阵进行加权,使得像素点可被与它最为相似的像素点稀疏表示,从而获得更好的系数矩阵,最后由系数矩阵通过谱聚类获得更好的聚类结果。算法对四个经典高光谱数据集进行实验,并将实验结果与六种聚类算法进行比较,结果表明,所提出的3DF-SSC算法在四个数据集上获得的聚类精度都比其他算法要高,对于同样是利用三维空谱特征的M3DF^3算法,3DF-SSC算法最高能提高8.62%的精度,而与同样是利用空间上下文信息对子空间聚类算法进行改进的L2-SSC算法和SS-LRSC算法相比,最高能提高25.18%的精度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 现有的所有权证明去重方案容易遭受诚实但好奇服务器的威胁影响,借助可信第三方解决该问题将导致开销过大。基于动态Bloom filter提出一种改进的、无需可信第三方的所有权证明安全去重方案,采用收敛加密算法抵抗诚实但好奇的服务器,并通过服务器检查数据块密文和标签的一致性来防止数据污染攻击。此外,采用密钥链机制对收敛密钥进行管理,解决了现有方案中收敛密钥占用过多存储空间的问题。分析与比较表明,该方案具有较小的密钥存储开销和传输开销。