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基于RGB与深度图像融合的生菜表型特征估算方法 被引量：1
1
作者 陆声链 李沂杨 +3 位作者 李帼 贾小泽 鞠青青 钱婷婷 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期84-91,101,共9页
采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并... 采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并通过双模态回归网络对生菜表型特征进行估算。本文改进的分割模型的骨干网络由Xception替换为MobileViTv2,以增强其全局感知能力和性能;在回归网络中,提出了卷积双模态特征融合模块CMMCM,用于估算生菜的表型特征。在包含4个生菜品种的公开数据集上的实验结果表明,本文方法可对鲜质量、干质量、冠幅、叶面积和株高共5种生菜表型特征进行估算,决定系数分别达到0.9222、0.9314、0.8620、0.9359和0.8875。相较于未添加CMMCM和SE模块的RGB和深度图的表型参数估计基准ResNet-10(双模态),本文改进的模型决定系数分别提高2.54%、2.54%、1.48%、2.99%和4.88%,单幅图像检测耗时为44.8 ms,说明该方法对于双模态图像融合的生菜表型特征无损提取具有较高的准确性和实时性。 展开更多
关键词 生菜 表型估算 模态融合 分割模型 RGB图像 深度图像
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面向含噪中规模量子处理器的量子机器学习 被引量：1
2
作者 石金晶 肖子萌 +2 位作者 王雯萱 张师超 李学龙 《计算机学报》 北大核心 2025年第3期602-631,共30页
量子计算与人工智能结合,在增强模型表达能力、加速和优化机器学习等方面可能产生颠覆性影响,有望突破人工智能领域所面临的可解释性差、最优解难等问题,量子人工智能已成为国内外重点关注的学科前沿。量子机器学习是量子人工智能领域... 量子计算与人工智能结合,在增强模型表达能力、加速和优化机器学习等方面可能产生颠覆性影响,有望突破人工智能领域所面临的可解释性差、最优解难等问题,量子人工智能已成为国内外重点关注的学科前沿。量子机器学习是量子人工智能领域的重要研究内容,它将量子计算基础理论与机器学习原理相结合,以实现具有量子加速的机器学习任务。随着量子计算软硬件的快速发展,含噪中规模量子(NISQ)处理器的学习优势被证明,国内外学者相继提出一系列量子机器学习方法,以挖掘量子计算助力人工智能技术发展的创新应用。然而,当前的量子机器学习仍局限于对算法的优化,缺乏系统层面的理论架构,仍有许多科学问题亟待解决。本文首先从量子机器学习系统表征角度出发,建立量子机器学习系统的层次模型,概括和总结了面向各类任务的量子机器学习方案,分析了量子机器学习在提高经典算法速度等方面可能体现的“量子优势”。接着根据量子机器学习系统的层次结构,从原理层、计算层、应用层这三个方面对现有量子机器学习方法进行了总结与梳理,系统性地分析和讨论了其中的关键问题与解决方案。最后,结合当前阶段量子人工智能的发展特点,重点分析了量子机器学习领域面临的科学问题与挑战,并对未来该领域的发展趋势进行了深入分析与展望。 展开更多
关键词 量子计算 量子人工智能 量子机器学习 量子算法 含噪中规模量子处理器
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差分隐私的数据流关键模式挖掘方法 被引量：12
3
作者 王金艳 刘陈 +2 位作者 傅星珵 罗旭东 李先贤 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期648-666,共19页
频繁模式挖掘是数据挖掘的重要任务之一,在数据流上挖掘简洁的关键模式比频繁模式更有优势,因为关键模式既可以避免频繁模式里包含的冗余信息以减少内存存储空间,又可以高效无损地提取频繁模式.但是由于相邻时间戳的统计信息可以作为背... 频繁模式挖掘是数据挖掘的重要任务之一,在数据流上挖掘简洁的关键模式比频繁模式更有优势,因为关键模式既可以避免频繁模式里包含的冗余信息以减少内存存储空间,又可以高效无损地提取频繁模式.但是由于相邻时间戳的统计信息可以作为背景知识增强攻击者的推理能力,所以从包含个人信息的数据流中挖掘关键模式比静态场景下更容易泄露隐私.分析指出了数据流关键模式挖掘的隐私泄露问题及原理,并提出了一种满足差分隐私的数据流关键模式挖掘算法DP-CPM,该算法在每个时间戳设计一种两阶段机制:差异计算阶段和噪音挖掘阶段.该机制既考虑了隐私和数据效用之间的权衡,又考虑了挖掘时间和维护开销之间的权衡.为了提高数据流中连续发布时的数据效用性,在第1阶段通过计算差异来决定当前时间戳是返回低噪音统计值还是精确的近似统计值.如果是返回低噪音统计值,算法进入噪音挖掘阶段.在噪音挖掘阶段,首先通过判断查询集筛选出关键模式候选集,然后通过给筛选出的候选集里的模式支持度加入服从拉普拉斯分布的随机噪音,得到最终的噪音支持度.最后,给出了严格的理论分析和大量的实验,表明DP-CPM算法的有效性和执行效率. 展开更多
关键词 关键模式 数据流 差分隐私 数据挖掘 隐私泄露
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面向密文图像信息隐藏的随机插值方法 被引量：9
4
作者 孙容海 施林甫 +2 位作者 俞春强 劳欢 唐振军 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期419-430,共12页
传统图像插值方法应用于密文域图像信息隐藏时会降低信息隐藏系统的安全性.为此利用随机分配插值权重的策略设计了一种密文图像随机插值方法.该方法首先生成大小为密文图像两倍的初始插值图像,对于插值图像的奇数行和奇数列像素,直接用... 传统图像插值方法应用于密文域图像信息隐藏时会降低信息隐藏系统的安全性.为此利用随机分配插值权重的策略设计了一种密文图像随机插值方法.该方法首先生成大小为密文图像两倍的初始插值图像,对于插值图像的奇数行和奇数列像素,直接用密文图像的相应像素填充;对于其他位置的像素,先用伪随机函数生成随机值,再结合像素的具体位置来计算插值结果.实验结果表明,所提方法生成的密文图像的插值图像,其直方图近似均匀分布.对比结果显示该随机插值方法在安全性方面优于3种文献插值方法. 展开更多
关键词 随机插值 信息隐藏 密文图像 可逆信息隐藏 直方图
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基于跨模态语义协作学习的文本行人重识别
5
作者 罗赠丽 张灿龙 +2 位作者 李志欣 王智文 韦春荣 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期145-157,共13页
现有的基于文本的行人重识别方法主要受限于特征对齐和语义歧义问题。针对该问题,本文提出一种跨模态语义协作的行人重识别方法(CMSC),通过学习图像与文本的共性语义信息,构建局部视觉与文本的对应约束关系,提升图像与文本的匹配效率。... 现有的基于文本的行人重识别方法主要受限于特征对齐和语义歧义问题。针对该问题,本文提出一种跨模态语义协作的行人重识别方法(CMSC),通过学习图像与文本的共性语义信息,构建局部视觉与文本的对应约束关系,提升图像与文本的匹配效率。首先,引入文本语义聚类模块,自动提取与局部视觉语义相关的文本信息,并通过图像自监督学习增强局部特征的语义表达;然后,构建共性语义协作模块,捕捉图像与描述的差异和共性,在嵌入空间中建立语义一致性的映射关系;最后,引入语义约束推理模块,通过图像与文本的语义一致性得分进行检索,从而提高效率。在3个基准数据集上的实验表明,本文方法能有效提升模型的性能,在Rank-1指标上较现有方法分别提升0.75、1.43和0.88个百分点,精度分别提升0.64、2.56及3.96个百分点。 展开更多
关键词 行人重识别 跨模态检索 语义聚类 大语言模型生成 语义一致性 语义协作
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基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案
6
作者 王利娥 林彩怡 +2 位作者 李永东 傅星珵 李先贤 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1756-1765,共10页
针对数字内容版权保护和追踪过程中的版权所有者恶意诬陷购买者,以及购买者知道自己的水印而进行去水印操作的问题,提出一种基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案。首先,使用Paillier同态加密算法和密钥分发智能合约更改密文状... 针对数字内容版权保护和追踪过程中的版权所有者恶意诬陷购买者,以及购买者知道自己的水印而进行去水印操作的问题,提出一种基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案。首先,使用Paillier同态加密算法和密钥分发智能合约更改密文状态下购买者水印,并将水印嵌入加密的数字内容;其次,通过区块链中的验证节点调用密钥分发智能合约和仲裁智能合约,解决传统版权保护方案存在的单点故障问题;最后,通过实验验证所提方案的性能。结果表明,所提方案在数字内容尺寸(像素×像素)为1024×1024时,相较于针对垂直行业服务信息泄露的区块链问责机制,所提方案加密和嵌入水印的总时间减少了94.92%,总解密时间减少了79.72%。可见,所提方案的总时间和运行成本低,具有良好的运行效率,能够广泛用于数字内容版权保护领域。 展开更多
关键词 区块链 版权保护 公平追踪 Paillier同态加密算法 智能合约
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利用卷积神经网络提取高分辨率遥感图像喀斯特森林信息 被引量：8
7
作者 王修信 杨路路 +3 位作者 汤谷云 罗涟玲 孙涛 潘玉英 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第17期6773-6777,共5页
针对喀斯特地区受山区复杂地形的影响岩溶山峰在太阳辐射下存在阴坡和阳坡,高分辨率遥感图像中喀斯特森林植被的光谱特征较复杂,“同物异谱”和“异物同谱”现象严重,导致传统的机器学习算法提取森林植被精度不高的问题,根据实践经验将... 针对喀斯特地区受山区复杂地形的影响岩溶山峰在太阳辐射下存在阴坡和阳坡,高分辨率遥感图像中喀斯特森林植被的光谱特征较复杂,“同物异谱”和“异物同谱”现象严重,导致传统的机器学习算法提取森林植被精度不高的问题,根据实践经验将多源多特征融合构成提取喀斯特森林信息特征,改进标准的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),将支持向量机(support vector machine,SVM)与卷积神经网络相结合(CNN-SVM)应用于遥感分类,并与CNN、随机森林(random forest,RF)、支持向量机等方法进行比较。结果表明,CNN-SVM、CNN两种深度学习方法的提取喀斯特森林信息精度均明显高于RF和SVM等浅层模型方法。CNN-SVM综合了CNN提取遥感高阶特征的能力和SVM的分类性能,分类精度在90%以上,高于标准的CNN。深度学习CNN可有效地区分农作物,提高喀斯特森林植被信息的提取精度。 展开更多
关键词 喀斯特森林 遥感提取 高分辨率图像 卷积神经网络
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基于星图的互连网络分支可靠性分析
8
作者 刘文飞 刘佳飞 +2 位作者 王琦 吴璟莉 李高仕 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期295-306,共12页
随着数据中心、超级计算、云计算等技术领域的迅猛发展,互连网络作为这些技术的基础之一,其规模在不断扩大。然而,随着网络规模的增加,网络中服务器发生故障的情形不可避免。一旦互连网络因故障而瘫痪,将影响人类正常的工作和生活。因此... 随着数据中心、超级计算、云计算等技术领域的迅猛发展,互连网络作为这些技术的基础之一,其规模在不断扩大。然而,随着网络规模的增加,网络中服务器发生故障的情形不可避免。一旦互连网络因故障而瘫痪,将影响人类正常的工作和生活。因此,如何降低故障单元对整个网络拓扑产生的负面影响是一个非常有意义的问题。通常,剩余网络中最大的连通分支称为功能子系统,它量化了故障网络中处理器之间的通信能力和效率。这种量化可靠性的研究有助于更好地理解和管理互连网络的稳定性。文中从基于星图的互连网络出发,首先确定了当故障点集|F|≤5n-15时,S_(n)-F中的小分支H满足|V(H)|≤4;当|F|≤6n-19时,S_(n)-F中的小分支H满足|V(H)|≤5;其次重点讨论了星型网络S_(n)(n≥6)中移除数量不超过6n-19的子集时,网络中剩余分支的情形;最后提出了一种求解故障网络中小分支最小邻居数的近似算法,通过仿真实验证明了星型网络具有良好的鲁棒性和容错能力。这些结果对于理解和设计高可靠性的互连网络具有重要意义。 展开更多
关键词 星图 互连网络 分支可靠性 鲁棒性
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图像抛物线插值空间大容量可逆信息隐藏算法 被引量：6
9
作者 王继军 孙泽锐 李国祥 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期137-144,共8页
针对可逆信息隐藏算法嵌入容量小、通用性差、运行效率低等问题,提出以插值图像为载体的大容量可逆信息隐藏方法,设计了一种类线性图像插值方法,通过实验数据分析给出了理想插值图像的期望插值,将载体图像两相邻像素值看作抛物线的根,... 针对可逆信息隐藏算法嵌入容量小、通用性差、运行效率低等问题,提出以插值图像为载体的大容量可逆信息隐藏方法,设计了一种类线性图像插值方法,通过实验数据分析给出了理想插值图像的期望插值,将载体图像两相邻像素值看作抛物线的根,构造一元二次方程,利用方程性质,建立以抛物线最值为参考点、以两根均值为期望插值的模型,根据差值区间确定出可嵌入位置和位数,再由区间调整因子和秘密信息共同确定出最终插值,设计了两种可逆隐藏方案,均无附加信息、无数据溢出,平均嵌入率接近4bit/pixel,载密图像有较高质量,通过与5种优秀算法的实验比较,表明算法在嵌入容量、隐蔽性、运行效率等方面相对比较算法有一定优势. 展开更多
关键词 信息安全 可逆信息隐藏 图像插值 抛物线
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基于图像插值和参考矩阵的可逆信息隐藏算法 被引量：7
10
作者 孙容海 施林甫 +2 位作者 黄丽艳 唐振军 俞春强 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期90-104,共15页
本文提出一种基于插值技术和参考矩阵的可逆信息隐藏算法。该算法首先用一种改进的线性插值方法对载体图像进行插值,生成一幅插值图像;然后对插值图像进行不重叠分块,分块大小为2×2,在每个分块中以左上角的像素值作为平面坐标点的... 本文提出一种基于插值技术和参考矩阵的可逆信息隐藏算法。该算法首先用一种改进的线性插值方法对载体图像进行插值,生成一幅插值图像;然后对插值图像进行不重叠分块,分块大小为2×2,在每个分块中以左上角的像素值作为平面坐标点的横坐标,其他像素值作为纵坐标构造3个坐标点并将其映射到参考矩阵中;最后根据秘密信息的十进制值和参考矩阵中相应坐标点的值来修改纵坐标以实现信息隐藏。在提取秘密信息时,通过信息隐藏时相同方法构造每个分块的3个坐标点并映射到参考矩阵中获取相应坐标点处的值完成秘密信息的提取。由于信息隐藏过程仅修改插值像素,原始像素保持不变,因此可无损还原载体图像。大量实验结果表明,该算法具有较大的信息隐藏容量和较好的视觉效果。 展开更多
关键词 图像插值 线性插值 可逆信息隐藏 参考矩阵
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POI推荐中的多源数据融合和隐私保护方法 被引量：4
11
作者 王利娥 王艺汇 李先贤 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期87-101,共15页
随着移动定位技术的发展,兴趣点(point-of-interest,POI)推荐技术已经成为推荐领域中的研究热点之一。受限于用户的签到能力,POI推荐中存在严重的数据稀疏问题,而融合多源数据的POI推荐又面临着多重隐私挑战。涉及多来源的数据具有多样... 随着移动定位技术的发展,兴趣点(point-of-interest,POI)推荐技术已经成为推荐领域中的研究热点之一。受限于用户的签到能力,POI推荐中存在严重的数据稀疏问题,而融合多源数据的POI推荐又面临着多重隐私挑战。涉及多来源的数据具有多样性、多元性等隐私特征,隐私泄漏机理更为复杂多样,其隐私保护问题更具挑战性。为此,本文提出一种基于注意力机制和隐私保护的多源POI推荐——MultiAM&PP_POI,能够在保护隐私的前提下有效提高POI推荐的精度。为了实现数据的有效融合,本文采用LDA主题模型提取用户在不同领域中的潜在特征,并利用注意力机制来自适应地训练,学习不同领域的潜在特征对POI推荐结果的影响,同时利用多层感知器来实现不同领域潜在特征的迁移。针对多源POI推荐中的隐私问题,本文利用联邦学习框架将原始数据保存在本地,各参与方只需交互加密后的潜在特征,并改进了注意力机制和多层感知器,使其可在密文状态下完成训练,以保护用户隐私的安全。最后通过实验验证,本文模型能够在保护用户隐私前提下,相比单源联邦模型和其他跨域模型,在推荐精度方面分别提升3.05和4.42个百分点。 展开更多
关键词 兴趣点推荐 多源融合 注意力机制 隐私保护 联邦学习
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融合上下文信息和关键信息的文本摘要 被引量：4
12
作者 李志欣 彭智 +1 位作者 唐素勤 马慧芳 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期83-91,共9页
的一个迫切需要解决的问题是如何准确地概括文本的核心内容。目前文本摘要的主要方法是使用编码器-解码器架构,在解码过程中利用软注意力获取所需的上下文语义信息。但是,由于编码器有时候会编码过多的信息,所以生成的摘要不一定会概括... 的一个迫切需要解决的问题是如何准确地概括文本的核心内容。目前文本摘要的主要方法是使用编码器-解码器架构,在解码过程中利用软注意力获取所需的上下文语义信息。但是,由于编码器有时候会编码过多的信息,所以生成的摘要不一定会概括源文本的核心内容。为此,该文提出一种基于双注意指针网络的文本摘要模型。首先,该模型使用了双注意指针融合网络,其中自注意机制从编码器中收集关键信息,软注意和指针网络通过上下文信息生成更连贯的核心内容。两者融合能够生成具有总结性和连贯性的摘要。其次,采用改进后的覆盖率机制来处理重复问题,提高生成摘要的准确性。同时,结合计划采样和强化学习产生新的训练方法来优化模型。在CNN/Daily Mail数据集和LCSTS数据集上的实验表明,该模型达到了当前主流模型的效果。实验结果分析表明,该模型在总结性方面具有良好的表现,同时减少了重复的出现。 展开更多
关键词 文本摘要 神经网络 注意力机制 指针网络
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加权网络上的多信息传播研究 被引量：1
13
作者 陈德霞 邹艳丽 +2 位作者 王意 李可 黄李 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第3期14-24,共11页
分别在GBBV加权网络和实际数据集上研究了2条信息的传播特性。假定2条信息的传播率相同，信息自身的吸引力不同，其中信息1的吸引力高，信息2的吸引力低，通过实验发现：在网络平均度为6～8时最不利于处于低吸引力信息2的传播；当网络... 分别在GBBV加权网络和实际数据集上研究了2条信息的传播特性。假定2条信息的传播率相同，信息自身的吸引力不同，其中信息1的吸引力高，信息2的吸引力低，通过实验发现：在网络平均度为6～8时最不利于处于低吸引力信息2的传播；当网络平均度小于8时，信息2的传播范围随着网络平均边权值的增大而增加。本文提出几种增加低吸引力信息2的初始传播源提升其传播范围的方法，并对这几种方法的效果进行比较，结果发现在稀疏网络中，按大度节点降序增加初始传播源的方法，效果更加显著，只需增加少量初始传播源就可使信息2的传播范围超过信息1。 展开更多
关键词 加权网络 信息传播 网络平均度
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差异特征导向的解耦多模态情感分析
14
作者 李志欣 刘鸣琦 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期57-71,共15页
特征解耦能够将不同模态特征解耦为相似特征和差异特征,以缓和模态间的贡献度差异。但由于差异特征不仅包含互补信息,同时也包含一致信息,因此差异特征存在显著分布差异。传统特征解耦方法忽视了差异特征内在的冲突,从而导致预测不准确... 特征解耦能够将不同模态特征解耦为相似特征和差异特征,以缓和模态间的贡献度差异。但由于差异特征不仅包含互补信息,同时也包含一致信息,因此差异特征存在显著分布差异。传统特征解耦方法忽视了差异特征内在的冲突,从而导致预测不准确。为了解决这一问题,本文提出一种差异特征导向的解耦多模态情感分析方法,利用特征表示学习和对比学习的思想,提取更为有效的特征并扩大差异特征间的差异。首先部署一个特征提取模块,针对3种模态使用不同的特征提取方法以提取到更为有效的特征;其次使用共同编码器与独立编码器解耦3种模态特征,并使用一个多模态变压器进行特征融合;最后,为了扩大差异特征间的差异,设计用于优化的损失函数。在2个大规模基准数据集上进行实验,并与多个当前先进方法进行比较,在绝大部分指标上都超越当前先进方法,验证了本文方法的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 多模态情感分析 特征解耦 预训练BERT 对比学习 表示学习
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结合互注意力空间自适应和特征对集成判别的细粒度图像分类
15
作者 李志欣 匡文兰 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期69-82,共14页
细粒度图像具有类间差异小和类内区别大的特点,许多研究利用Vision Transformer挖掘关键区域特征来提升细粒度图像分类的精度,但其仍存在2个主要问题:首先,网络挖掘关键性分类线索时背景区域也考虑在内,给模型带来额外噪声干扰;其次,输... 细粒度图像具有类间差异小和类内区别大的特点,许多研究利用Vision Transformer挖掘关键区域特征来提升细粒度图像分类的精度,但其仍存在2个主要问题:首先,网络挖掘关键性分类线索时背景区域也考虑在内,给模型带来额外噪声干扰;其次,输入的图像局部嵌入特征之间欠缺空间联系,模型缺乏物体结构认知能力,导致提取的类别特征不准确。针对此问题,本文提出互注意力空间自适应和特征对集成判别2个模块。先通过互注意力空间自适应模块学习不同嵌入层的互注意力增强权重,用于选择更佳的判别性区域,通过图卷积网络自适应学习不同区域的邻接关系;再利用特征对集成判别模块考虑图像对之间的线索交互,减少细粒度图像间的混淆,在令牌特征增强策略下得出最终预测结果。本文方法在CUB-200-2011、Stanford Dogs和NABirds等3个基准数据集上测试准确率分别达到92.5%、93.3%和91.8%,优于现有许多先进方法。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 互注意力空间自适应 特征对集成判别 图卷积网络 令牌特征增强
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从信息物理融合系统问题模型到UML用例图的变换方法 被引量：4
16
作者 李智 邓杰 +1 位作者 杨溢龙 韦尚锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第12期65-72,共8页
问题框架(Problem Frames,PF)方法在需求工程研究中已经获得广泛重视,特别是应用于基于环境建模的信息物理融合系统中,但如何有效地把问题模型(问题图及相关描述)转换为软件设计和实现,仍是一个亟待解决的问题。文中提出了一种问题框架... 问题框架(Problem Frames,PF)方法在需求工程研究中已经获得广泛重视,特别是应用于基于环境建模的信息物理融合系统中,但如何有效地把问题模型(问题图及相关描述)转换为软件设计和实现,仍是一个亟待解决的问题。文中提出了一种问题框架与模型驱动技术相结合的方法,其可将问题模型转换为UML(Unified Modeling Language)需求模型中的用例图和概念类图,进而指导软件系统的设计和实现。所开发的CASE工具,通过支持领域涉众和软件设计人员合作建模来提高需求质量,并允许从问题空间的需求模型平滑过渡到解空间的软件设计。通过文献[1]中一个基准案例(邮件分拣控制问题)的扩展版本,展示了其可行性及在实际应用场景下的使用,从而对推动问题框架方法从理论研究走向实际应用具有重要意义。 展开更多
关键词 信息物理融合系统 问题框架 统一建模语言 需求工程 模型驱动工程
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基于分组对比学习的序贯感知技能发现
17
作者 杨尚东 余淼盈 +1 位作者 陈兴国 陈蕾 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2079-2093,共15页
强化学习在智能对话系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但其在复杂的、奖励稀疏的任务中学习效率较低.研究人员在强化学习中引入技能发现框架,以最大化不同技能间的差异为目标构建技能策略,提升了智能体在上述任务中的学习效率.然而... 强化学习在智能对话系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但其在复杂的、奖励稀疏的任务中学习效率较低.研究人员在强化学习中引入技能发现框架,以最大化不同技能间的差异为目标构建技能策略,提升了智能体在上述任务中的学习效率.然而,受到采样轨迹数据多样性的限制,现有的技能发现方法局限于在一个强化学习回合中学习一种技能,导致其在一回合中具有序贯技能组合的复杂任务中表现欠佳.针对该问题,提出一种基于分组对比学习的序贯感知技能发现方法(group-wise contrastive learning based sequence-aware skill discovery,GCSSD),该方法将对比学习融合到技能发现框架中.首先,为了提升轨迹数据的多样性,将与环境交互的完整轨迹分段并进行分组,利用分组轨迹构建对比损失学习技能嵌入表征;其次,结合技能嵌入表征与强化学习进行技能策略训练;最后,为了提升在具有不同序贯技能组合任务上的性能,对采样轨迹进行分段技能表征并将其嵌入策略网络,实现对已学技能策略的序贯组合.实验结果表明,GCSSD方法在具有序贯技能组合的稀疏奖励任务中具有较好的训练效果,并且在具有与训练任务不同的序贯技能组合任务中,能够利用已学技能对该任务进行快速适应. 展开更多
关键词 强化学习 轨迹分组 对比学习 序贯感知 技能发现
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基于曲面插值的加密图像可逆信息隐藏算法 被引量：3
18
作者 陈艳 俞春强 +3 位作者 侯晓杰 张显全 唐振军 何南 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期220-236,共17页
提出一种基于曲面插值的加密图像可逆信息隐藏算法.对原始图像进行加密,利用随机函数确定加密图像中的载体像素,根据载体像素取反位的不同采取不同的隐藏方法.对载密图像进行解密以确定载体像素,在载体像素5×5邻域中选取与载体像... 提出一种基于曲面插值的加密图像可逆信息隐藏算法.对原始图像进行加密,利用随机函数确定加密图像中的载体像素,根据载体像素取反位的不同采取不同的隐藏方法.对载密图像进行解密以确定载体像素,在载体像素5×5邻域中选取与载体像素距离最近的6个非载体像素,采用曲面插值的方法计算载体像素的预测值,应用该预测值提取秘密信息并恢复载体像素.实验结果表明,该算法提取秘密信息的错误率较低,恢复图像的视觉效果较好. 展开更多
关键词 可逆信息隐藏 图像加密 曲面插值 预测值
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一种基于多预测值分类的可逆信息隐藏算法 被引量：3
19
作者 俞春强 邓方舟 +3 位作者 张显全 唐振军 陈艳 何南 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期24-32,共9页
本文提出一种基于多预测值分类的可逆信息隐藏算法。该算法通过多种预测算子对像素值进行预测,确定最大预测值和最小预测值的下标,根据最大预测值和最小预测值与当前像素值的关系进行分类。若最大预测值与最小预测值相等,则最优预测值... 本文提出一种基于多预测值分类的可逆信息隐藏算法。该算法通过多种预测算子对像素值进行预测,确定最大预测值和最小预测值的下标,根据最大预测值和最小预测值与当前像素值的关系进行分类。若最大预测值与最小预测值相等,则最优预测值为最小预测值;若当前像素值大于或等于最大预测值,则最优预测值为最大预测值;若当前像素值小于或等于最小预测值,则最优预测值为最小预测值。计算当前像素值与最优预测值的差值,然后选择相应差值隐藏秘密信息。该算法能够准确提取秘密信息,并无损恢复原始载体图像,且载密图像具有较好的视觉效果。 展开更多
关键词 多预测值 分类 差值 可逆信息隐藏
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一种基于区块链的物联网数据安全交易方案 被引量：4
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作者 于枫 孟令辉 +2 位作者 彭家辉 李先贤 瞿斌 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期84-95,共12页
物联网在我国第一、第二、第三产业中得到大规模应用,物联网设备(如摄像头)产生了海量的图像、视频类多媒体数据,其所蕴含的价值日益得到重视。但在面向数据增值互通、有偿共享这一新需求背景下,传统第三方进行物联网数据交易方案存在... 物联网在我国第一、第二、第三产业中得到大规模应用,物联网设备(如摄像头)产生了海量的图像、视频类多媒体数据,其所蕴含的价值日益得到重视。但在面向数据增值互通、有偿共享这一新需求背景下,传统第三方进行物联网数据交易方案存在隐私泄露、安全性不足等弊端,并且在交易过后数据确权问题也成为影响市场活跃的重要因素。本文利用区块链可溯源、防篡改等技术特性实现物联网数据的安全交易,将物联网数据安全交易转化为两阶段Stackelberg博弈,使用双链架构保障交易过程的安全性和隐私保护,同时使用感知哈希技术实现数据确权,最大程度保障交易中各参与者权益。经实验验证,本文方案在时间、TPS以及零知识证明上均有提升,且使用两阶段Stackelberg博弈后能优化利润分配,进一步验证了本文方案的优势和可行性。对本文方案可能存在的安全威胁进行分析,结果显示本文方案在不同场景下能够有效抵抗合谋攻击、抵赖与陷害风险。 展开更多
关键词 安全交易 数据交易 区块链 STACKELBERG博弈 双链
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