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面向区块链数据共享的访问控制研究综述 被引量：2
1
作者 冯鑫昊 李雷孝 +2 位作者 刘东江 杜金泽 林浩 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期1981-2000,共20页
随着数字化时代的到来,数据共享在推动社会经济发展和技术进步方面发挥着重要作用。如何在保障数据安全和隐私的前提下,有效地对数据共享过程进行访问控制,是一个亟待解决的问题。介绍了现有区块链项目中访问控制技术的应用情况。对区... 随着数字化时代的到来,数据共享在推动社会经济发展和技术进步方面发挥着重要作用。如何在保障数据安全和隐私的前提下,有效地对数据共享过程进行访问控制,是一个亟待解决的问题。介绍了现有区块链项目中访问控制技术的应用情况。对区块链数据共享的访问控制研究问题进行了形式化定义。将数据共享过程划分为准备阶段、数据上传阶段、授权与访问阶段,在这三个阶段系统整理了区块链数据共享访问控制技术的研究现状并总结了相关技术的优点和局限性,其中着重分析了数据上传阶段中区块链访问控制的属性加密、可搜索加密、同态加密和代理重加密技术。总结了现有区块链数据共享访问控制研究中存在的不足,包括访问控制策略动态性不足、法律条款转化为策略困难、智能合约安全性欠佳、加密算法不够轻量级以及数据分级粒度较粗等问题,并从基于大语言模型的动态策略生成、利用自然语言处理技术实现法律策略自动转化、建立智能合约安全规范标准、开发轻量级加密算法,以及借助机器学习技术实现数据自动分级五个方面提出了展望。 展开更多
关键词 区块链 智能合约 数据共享 访问控制
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数据交易中智能合约漏洞检测研究综述 被引量：1
2
作者 李雯洁 李雷孝 +2 位作者 刘东江 杜金泽 林浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期1-24,共24页
基于智能合约的数据交易有效克服了传统交易中的中心化、单点故障以及交易不透明等问题,显著提升了交易效率。然而,贯穿交易全程的智能合约由于其核心地位也面临着许多潜在威胁。概述了数据交易流程及合约漏洞现有的检测方法,接着按照... 基于智能合约的数据交易有效克服了传统交易中的中心化、单点故障以及交易不透明等问题,显著提升了交易效率。然而,贯穿交易全程的智能合约由于其核心地位也面临着许多潜在威胁。概述了数据交易流程及合约漏洞现有的检测方法,接着按照数据交易中数据拥有者、数据请求者以及数据交易平台三个实体的交互关系对合约的漏洞重新分类;依据工具的作用,将工具分为智能合约漏洞检测工具和智能合约漏洞修复工具并从语言支持、平台兼容以及工具性能三方面对工具进行了对比分析。最后,总结了目前数据交易中智能合约面临的问题并对未来的研究方向提出展望。 展开更多
关键词 数据交易 智能合约安全 漏洞检测 漏洞修复
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噪声鲁棒的蒙古语语音数据增广模型结构
3
作者 马志强 孙佳琦 +1 位作者 李晋益 王嘉泰 《中文信息学报》 北大核心 2025年第8期82-89,共8页
蒙古语语料库中语音多样性匮乏,虽然花费人力和经费收集数据在一定程度上能够增加语音的数量,但整个过程需要耗费大量的时间。数据增广能够解决这种数据匮乏问题,但数据增广模型的训练数据包含的环境噪声无法控制,导致增广语音中存在背... 蒙古语语料库中语音多样性匮乏,虽然花费人力和经费收集数据在一定程度上能够增加语音的数量,但整个过程需要耗费大量的时间。数据增广能够解决这种数据匮乏问题,但数据增广模型的训练数据包含的环境噪声无法控制,导致增广语音中存在背景噪声。该文提出一种TTS和语音增强相结合的语音数据增广方法,以语音的频谱图为基础,从频域和时域两个维度进行语音增强。通过多组实验证明,蒙古语增广语音的合格率达到70%,增广语音的CBAK和COVL分别下降了0.66和0.81,WER和SER下降了2.75%和2.05%。 展开更多
关键词 语音增强 数据增广 噪声鲁棒性 蒙古语
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低资源场景下的汉语—传统蒙古语跨语言摘要方法研究
4
作者 班琪 云静 邓磊 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期931-939,共9页
跨语言摘要任务旨在给定一种语言的源文档(如中文)生成目标语言(如传统蒙古文)的摘要。传统的多任务框架通常采用序列到序列的网络,应用多个专用于各特定任务的解码器。然而,在将文档从一种语言提炼为另一种具有不同形态和结构特性语言... 跨语言摘要任务旨在给定一种语言的源文档(如中文)生成目标语言(如传统蒙古文)的摘要。传统的多任务框架通常采用序列到序列的网络,应用多个专用于各特定任务的解码器。然而,在将文档从一种语言提炼为另一种具有不同形态和结构特性语言的摘要时,多任务框架无法有效捕捉和理解2种语言之间的关系和差异。特别是对于传统蒙古语,其形态变化繁杂、构词形式多样的特点,使得低资源下语言特征的学习和处理变得更加困难。为了解决这一问题,提出一种在多任务框架中引入一致性学习的跨语言摘要模型。通过计算源语言摘要和生成的目标语言摘要之间概率分布差异的距离度量进行一致性建模,在交叉熵损失和一致性损失的约束下优化跨语言摘要模型。此外,构建了一个中—蒙跨语言摘要数据集,在此数据集上获得了有竞争力的ROUGE分数,表明了所提模型在资源匮乏情况下的有效性。 展开更多
关键词 中—蒙跨语言摘要 一致性学习 低资源
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基于区块链的数据共享激励机制研究综述
5
作者 敖日格乐 李雷孝 杜金泽 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期78-98,共21页
在区块链数据共享中,激励机制可以解决用户不愿参与共享的问题,是促进数据要素流通,提升数据共享效率的重要机制之一。因此,系统地梳理了当前基于区块链的数据共享激励机制相关研究。对区块链技术和区块链数据共享一般模型进行了介绍。... 在区块链数据共享中,激励机制可以解决用户不愿参与共享的问题,是促进数据要素流通,提升数据共享效率的重要机制之一。因此,系统地梳理了当前基于区块链的数据共享激励机制相关研究。对区块链技术和区块链数据共享一般模型进行了介绍。从激励类型出发,综述了收益激励、声誉激励、“收益+声誉”激励、权利激励等不同激励类型如何解决用户不愿共享的问题。从激励机制实现方法的角度,分析了Stackelberg博弈、Shapley值、演化博弈、契约理论、拍卖理论等不同方法在数据共享过程中实现用户激励的方式、优点和不足;探讨了现有激励机制相关研究面临的挑战和未来的研究方向。 展开更多
关键词 区块链 数据共享 激励机制
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多模态数据融合研究综述 被引量：25
6
作者 张虎成 李雷孝 刘东江 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2501-2520,共20页
尽管深度学习强大的学习能力已经在单一模态应用领域取得了优异成果,但研究发现单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了突破在单一模态上特征表示的阻碍,更大化利用多种模态所蕴含的价值,学者们开始提出利用多模态融... 尽管深度学习强大的学习能力已经在单一模态应用领域取得了优异成果,但研究发现单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了突破在单一模态上特征表示的阻碍,更大化利用多种模态所蕴含的价值,学者们开始提出利用多模态融合的方式去提高模型学习性能。多模态融合技术是让机器在文本、语音、图像和视频中利用模态之间的相关性和互补性融合成更好的特征表示,为模型训练提供基础。目前多模态融合的研究仍处在发展初期阶段,从近几年多模态融合的热门研究领域为出发点,阐述多模态融合方法和融合过程中的多模态对齐技术。重点分析多模态融合方法中的联合融合方法、协同融合方法、编码器融合方法和分裂融合方法在多模态融合中的应用情况与优缺点,阐述在融合过程中的多模态对齐的问题,包括显式对齐和隐式对齐以及应用情况与优缺点。阐述近几年多模态融合领域中热门数据集在不同领域的应用。阐述多模态融合所面临的挑战以及研究展望,以进一步推动多模态融合的发展与应用。 展开更多
关键词 深度学习 多模态融合 模态对齐 多模态应用
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分布式数据中心制冷控制的深度强化学习算法 被引量：1
7
作者 张立 陈丁 +1 位作者 万剑雄 李雷孝 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1595-1600,F0003,共7页
为对数据中心空调送风温度与送风速度进行智能控制,降低数据中心制冷能耗,提出一种基于多智能体强化学习的数据中心空调制冷控制方法。所有空调智能体的制冷策略联合训练使其能合作制冷,设置温度约束保证设备在安全温度下运行。在不断... 为对数据中心空调送风温度与送风速度进行智能控制,降低数据中心制冷能耗,提出一种基于多智能体强化学习的数据中心空调制冷控制方法。所有空调智能体的制冷策略联合训练使其能合作制冷,设置温度约束保证设备在安全温度下运行。在不断与环境模型交互的过程中获得经验,通过经验优化控制方法,以更加节能的方式保证数据中心的正常工作。仿真结果表明,与单智能体强化学习的CCA方法相比,所提方法在分布式数据中心环境中,降低了14.1%的空调功耗与18.09%的温度违约惩罚。 展开更多
关键词 数据中心 送风速度 送风温度 强化学习 多智能体环境 合作制冷 温度约束
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基于区块链的联邦学习系统方案研究综述 被引量：2
8
作者 郭思昀 李雷孝 +1 位作者 杜金泽 林浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期36-53,共18页
联邦学习允许多个参与方在保护数据隐私的同时共同训练模型,并广泛应用于如医疗健康、智能城市等诸多领域,为打破“数据孤岛”现象做出了重要贡献。然而,在实际应用中联邦学习存在单点故障、易受恶意攻击和数据隐私泄露等问题。为此,以... 联邦学习允许多个参与方在保护数据隐私的同时共同训练模型,并广泛应用于如医疗健康、智能城市等诸多领域,为打破“数据孤岛”现象做出了重要贡献。然而,在实际应用中联邦学习存在单点故障、易受恶意攻击和数据隐私泄露等问题。为此,以具有去中心化、不可篡改和高透明度特点的区块链技术为联邦学习提供安全的数据交换平台,但集成后的架构仍然存在缺乏有效激励机制、计算存储成本高、缺乏恶意模型检测机制等问题。通过深入调研与探索基于区块链的联邦学习体系的潜力与挑战,从现有的不同框架与技术存在的问题入手,阐述了为提高整个系统的效率、安全性和公平性,对架构中的共识机制、隐私保护方案、网络安全措施、激励机制、安全聚合方法等方面的优化和改进;阐述了智能合约在自动化执行、贡献评估和奖励分配中的关键作用。最后,总结在客户端选择、数据异质化处理、隐私保护、奖励分配和区块链痛点等方面的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 去中心化联邦学习 区块链 隐私保护 激励机制 智能合约
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基于最优化的拆卸序列规划研究进展 被引量：1
9
作者 郭洪飞 傅文杰 +1 位作者 李雷孝 林浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期51-66,共16页
拆卸序列规划作为实现产品回收再利用的首要步骤,对废弃产品的回收质量和效率起着决定性作用。针对拆卸序列规划中的建模方法、求解算法和不确定性处理方法三个核心问题,整理和分析了当前拆卸序列的主流建模方法以及各种建模方法应对的... 拆卸序列规划作为实现产品回收再利用的首要步骤,对废弃产品的回收质量和效率起着决定性作用。针对拆卸序列规划中的建模方法、求解算法和不确定性处理方法三个核心问题,整理和分析了当前拆卸序列的主流建模方法以及各种建模方法应对的拆卸场景;从决策求解的角度出发,探讨了数学规划方法、智能优化算法和强化学习算法这三种不同求解方法的特点以及进行最优化决策时所面临的挑战,系统分析了当前拆卸领域中单目标优化问题和多目标优化问题的求解方式。总结了在处理拆卸过程中针对不确定性拆卸问题时的处理策略,并分析了不同策略的优劣;总结了拆卸序列规划的研究现状,并讨论了未来研究方向。 展开更多
关键词 拆卸序列规划 回收再利用 智能优化 强化学习 不确定性优化
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智能合约漏洞检测与修复研究综述 被引量：1
10
作者 刘哲旭 李雷孝 +3 位作者 刘东江 杜金泽 林浩 史建平 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期854-876,共23页
智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测... 智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测与修复研究框架,分别从漏洞数据集、机器学习方法、漏洞修复技术和补丁部署策略这4个方面分析总结现有智能合约漏洞检测与修复研究进展。对基于机器学习的智能合约漏洞检测方法进行研究,对比总结了8种智能合约漏洞类型、15个开源数据集现状以及传统机器学习方法、深度学习方法和大模型方法等现有模型方法优缺点,并提出使用符号执行、模糊测试、污点分析、形式化验证和集成框架5类漏洞检测工具与置信学习相结合的智能合约高质量数据集制作思路;分类介绍了自动化修复技术、机器学习修复技术和以太坊增强技术3类智能合约漏洞修复方案,全面比较了不同方案的优缺点,并总结了未来可以用于智能合约漏洞修复领域的相关技术;分析了智能合约安全现存问题并展望了未来研究方向。 展开更多
关键词 区块链 智能合约安全 漏洞检测 漏洞修复 机器学习
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面向情感对话的情绪生成研究综述
11
作者 刘佳 马志强 +3 位作者 吕凯 郭思源 周钰童 许璧麒 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期55-75,共21页
情感对话是赋予对话机器人情感处理能力的关键,旨在使对话机器人具备情绪识别、情绪理解和情绪生成的能力。为了弥补情感对话技术中情绪生成能力的缺失,情绪生成任务被提出且已经发展为人工智能情绪表达的核心任务,其旨在生成符合语境... 情感对话是赋予对话机器人情感处理能力的关键,旨在使对话机器人具备情绪识别、情绪理解和情绪生成的能力。为了弥补情感对话技术中情绪生成能力的缺失,情绪生成任务被提出且已经发展为人工智能情绪表达的核心任务,其旨在生成符合语境的人工情绪类别,并为相关下游任务提供情绪指导。2018年至今,情感对话领域的研究人员致力于使对话机器人生成情绪可控、同理心强且能够帮助用户改善情绪痛苦的情绪响应,所有努力都表明了对情绪生成任务的强烈需求。给出了情绪生成任务定义与基本框架,并简要介绍了该任务在情感对话领域内下游任务的定义;总结了情绪生成任务及其下游任务的研究现状,并介绍了该任务常用数据集与评价指标。最后,分析了情绪生成任务的优势、面临的挑战以及未来发展方向。 展开更多
关键词 情感生成 人工情感 情感对话 情感计算
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基于注意力的蒙古语说话人特征提取方法
12
作者 朱方圆 马志强 +2 位作者 刘志强 宝财吉拉呼 王洪彬 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期66-75,共10页
说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低,使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息,导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法,该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制,增加记忆模块存放... 说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低,使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息,导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法,该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制,增加记忆模块存放说话人特征,采用注意力机制计算记忆模块中说话人特征与当前语音说话人特征的相似权重矩阵,通过权重矩阵重新组合成说话人特征s-vector,进而提高说话人特征之间的区分性。在IMUT-MCT数据集上,进行说话人特征提取方法的消融实验、对比实验和模型自适应实验。实验结果表明,对比不同说话人特征s-vector、i-vector与d-vector,s-vector比其他两种方法的SER和WER分别降低4.96%和1.08%;在不同的蒙古语声学模型上进行比较,该文提出的方法相对于基线均有性能提升。 展开更多
关键词 说话人特征提取 注意力机制 说话人自适应 语音识别
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面向Transformer模型的蒙古语语音识别词特征编码方法
13
作者 张晓旭 马志强 +1 位作者 刘志强 宝财吉拉呼 《中文信息学报》 北大核心 2025年第8期90-98,共9页
针对Transformer模型在蒙古语语音识别任务中无法学习到带有控制符的蒙古语词和语音之间的对应关系,造成模型对蒙古语的不适应问题。为解决这个问题,该文提出一种面向Transformer模型的蒙古语词编码方法,使用蒙古语字母特征与词特征进... 针对Transformer模型在蒙古语语音识别任务中无法学习到带有控制符的蒙古语词和语音之间的对应关系,造成模型对蒙古语的不适应问题。为解决这个问题,该文提出一种面向Transformer模型的蒙古语词编码方法,使用蒙古语字母特征与词特征进行混合编码,通过结合蒙古语字母信息使Transformer模型能够区分带有控制符的蒙古语词,学习到蒙古语词与语音之间的对应关系。在IMUT-MC数据集上,构建Transformer模型并进行了词特征编码方法的消融实验和对比实验。消融实验结果表明,词特征编码方法在HWER、WER、SER上分别降低了23.4%、6.9%和2.6%;对比实验结果表明,词特征编码方法领先于所有方法,HWER和WER分别达到11.8%和19.8%。 展开更多
关键词 蒙古语语音识别 TRANSFORMER 注意力机制 词编码
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少样本行人重识别研究综述 被引量：1
14
作者 闫铭 李雷孝 +2 位作者 林浩 史建平 平灿 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第17期62-88,共27页
行人重识别任务通常依赖于大规模标注数据。然而,在少样本场景中,标注数据的有限性导致模型难以充分学习到类别间的判别性特征。为应对这一挑战,研究者们提出了多种方法以提升模型在数据匮乏条件下的性能表现。根据所需标注数据的依赖程... 行人重识别任务通常依赖于大规模标注数据。然而,在少样本场景中,标注数据的有限性导致模型难以充分学习到类别间的判别性特征。为应对这一挑战,研究者们提出了多种方法以提升模型在数据匮乏条件下的性能表现。根据所需标注数据的依赖程度,相关研究可以归纳为以下四个主要类别:有监督学习的方法、基于弱监督学习的方法、基于半监督学习的方法、基于无监督学习的方法。随着对标注数据依赖的逐渐降低,行人重识别领域呈现出从有监督学习到无监督学习的技术发展趋势。系统性地总结了当前在数据集和评估指标上的研究现状,并对未来可能的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 行人重识别(ReID) 少样本学习 目标检测 图像识别
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基于深度学习的车辆重识别研究进展
15
作者 平灿 李雷孝 +2 位作者 刘东江 林浩 史建平 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第16期16-37,共22页
随着智能监控和公共安全领域对车辆重识别技术需求日益增长,基于深度学习的方法凭借强大的图像处理能力逐渐成为研究的热点。传统的手工特征方法已无法满足现代车辆重识别面临的海量数据处理需求。梳理了当前基于深度学习的车辆重识别... 随着智能监控和公共安全领域对车辆重识别技术需求日益增长,基于深度学习的方法凭借强大的图像处理能力逐渐成为研究的热点。传统的手工特征方法已无法满足现代车辆重识别面临的海量数据处理需求。梳理了当前基于深度学习的车辆重识别研究。介绍了车辆重识别的背景知识。根据数据输入源的不同,将现有方法分为表征学习和跨域学习两大类。表征学习关注全局特征和辅助特征的提取与融合,跨域学习则致力于处理不同领域之间的适应性问题。系统地总结了各类方法的关键技术,评述了它们的优势与局限性。最后探讨了未来研究的方向,提出通过多模态数据融合、无监督学习方法、大语言模型等先进技术来进一步提升车辆重识别的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 车辆重识别 表征学习 特征提取 生成模型
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多模态驾驶员情绪识别研究综述
16
作者 周欣颖 李雷孝 +1 位作者 林浩 张虎成 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期1-18,共18页
准确识别驾驶员情绪可以有效预防潜在的危险驾驶行为,减少交通事故的发生,是提升道路安全和驾驶体验的重要技术。随着人工智能和多模态数据处理技术的进步,情绪识别技术从单模态方法逐步发展为多模态方法。梳理了当前多模态驾驶员情绪... 准确识别驾驶员情绪可以有效预防潜在的危险驾驶行为,减少交通事故的发生,是提升道路安全和驾驶体验的重要技术。随着人工智能和多模态数据处理技术的进步,情绪识别技术从单模态方法逐步发展为多模态方法。梳理了当前多模态驾驶员情绪识别的研究进展,重点总结了面部表情、语音信号、生理信号以及车辆行为四种模态的识别流程,关键步骤包括数据预处理、特征提取和多模态融合。通过分析现有研究,总结了不同方法的优势与不足,介绍了多个驾驶员情绪相关数据集。最后结合当前研究所面临的挑战,提出了未来多模态驾驶员情绪识别研究领域的五个研究方向。 展开更多
关键词 驾驶员情绪识别 多模态融合 特征提取 情感计算
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区块链在车联网数据共享领域的研究进展 被引量：13
17
作者 熊啸 李雷孝 +4 位作者 高静 高昊昱 杜金泽 郑岳 牛铁铭 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第5期1008-1024,共17页
车联网中实现高效、安全的共享数据对智慧交通的发展具有重要意义。将区块链技术与车联网相结合,在促进车联网数据共享和隐私保护改善方面都有巨大的潜力,但仍然存在区块链技术如何保证车联网数据安全共享的问题。针对这一问题,对区块... 车联网中实现高效、安全的共享数据对智慧交通的发展具有重要意义。将区块链技术与车联网相结合,在促进车联网数据共享和隐私保护改善方面都有巨大的潜力,但仍然存在区块链技术如何保证车联网数据安全共享的问题。针对这一问题,对区块链和车联网技术融合的最新研究与车联网数据共享的应用进行了系统的整理和分析。首先,总结归纳传统车联网数据共享模型并分析其特点;其次,从共享数据可靠性、共享数据安全性、激励机制、访问控制、可扩展性和储存方式六方面介绍基于区块链的车联网数据安全共享现状;再次,列举并分析三种基于区块链的车联网数据安全共享的通用模型的特点;最后,讨论了该领域未来研究发展的方向,并对解决车联网中数据共享安全问题提出解决思路,为构建未来车联网数据共享提供理论支持。 展开更多
关键词 区块链 车联网(IOV) 数据隐私 安全共享 数据共享模型
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区块链在数据完整性保护领域的研究与应用进展 被引量：26
18
作者 高昊昱 李雷孝 +3 位作者 林浩 李杰 邓丹 李少旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期745-755,共11页
数据作为一种现代信息社会不可或缺的新兴资源,从产生伊始就面临着被各方篡改的风险。遭到篡改的数据在可用性与真实性方面都会大打折扣。而区块链因其不可篡改、去中心化、防止单点故障的特性天然契合数据完整性保护的要求。首先,简述... 数据作为一种现代信息社会不可或缺的新兴资源,从产生伊始就面临着被各方篡改的风险。遭到篡改的数据在可用性与真实性方面都会大打折扣。而区块链因其不可篡改、去中心化、防止单点故障的特性天然契合数据完整性保护的要求。首先,简述了区块链技术背景与数据保护的核心要求;其次,按照区块链类型将现有区块链数据完整性保护成果进行分类和介绍,并对各成果的优势与不足结合数据完整性保护进行总结;然后,将现有数据完整性保护技术分类并与区块链数据完整性保护技术进行比较,分析传统数据完整性保护技术的不足与区块链数据完整性保护技术的优势;最后,总结区块链数据完整性保护技术的不足之处,并给出解决思路。 展开更多
关键词 区块链 数据安全 完整性保护 防篡改 去中心化
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风电输出功率预测技术研究综述 被引量：32
19
作者 武煜昊 王永生 +3 位作者 徐昊 陈振 张哲 关世杰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第12期2653-2677,共25页
风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响,提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网络通信等不可控因素的存在,导致采集到用于风电功率预测的数据存在异常值和缺失值,因此在进行风电功率... 风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响,提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网络通信等不可控因素的存在,导致采集到用于风电功率预测的数据存在异常值和缺失值,因此在进行风电功率预测前应当进行相应的异常值检测和缺失值插补操作。为进一步促进风电数据清洗及预测技术的发展,对当前现有模型及方法进行分析与总结,并对现有技术进行划分、对比。从时序数据出发,首先,对风电预测领域的异常值检测方法的研究现状进行分类、分析与总结,对现有异常检测方法所存不足与缺陷进行概述,并对未来发展中或将成为重点的研究方向进行展望;其次,将现有的缺失值处理方法的评价指标进行描述,根据处理方式的不同将处理技术按照常规处理方法、辨别式的插补方法、生成式的插补方法及物理特性方法进行分析与总结,并对现有研究中所存问题进行分析;最后,对现有研究中的预测方法、多层级预测及自适应预测系统的研究现状进行分析总结,并对现有预测存在的挑战及未来发展方向进行了总结与展望。 展开更多
关键词 深度学习 风电功率预测 异常值检测 缺失值插补 时间序列数据
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道路交通流数据预测方法研究综述 被引量：9
20
作者 孟闯 王慧 +2 位作者 林浩 李科岑 王鑫鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期51-61,共11页
道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支,在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征,学者们相继... 道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支,在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征,学者们相继提出各类方法,包括模型融合、模型算法改进、数据定义转换等方式,以求提高模型的预测精度。为了合理综述各类交通流的预测方法,根据所用方法的种类分为三大类:基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。通过综述各类交通流预测方法,对近年来新出现的模型与算法进行概括与分析,旨在为相关研究学者提供研究思路。对交通流预测方法进行了总结及展望,给出未来交通流预测领域的探索方向。 展开更多
关键词 智能交通 交通流预测 时序序列预测 机器学习 深度学习
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