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题名基于社区划分与连边逆序放回的网络分解算法
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作者
王志晓
张磊
孙成成
芮晓彬
黄珍珍
张孙贤
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机构
中国矿业大学计算机学院
教育部矿山数字化工程研究中心
中国矿业大学图书馆
中国矿业大学徐海学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期540-547,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61876186,No.71774159)。
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文摘
网络分解是通过删除网络中最少规模的节点或者连边,将网络破坏至最大连通分支的规模不超过设定阈值.传统基于节点删除的网络分解算法忽略了删除代价.实际上,节点的删除导致相应连边的删除,代价是不同的.传统基于连边删除的网络分解算法虽然考虑删除代价,但是,无论是迭代计算连边中心性值,还是迭代划分最大连通分量,其性能和效率都亟待改善.本文提出了一种基于社区划分与连边逆序放回的网络分解算法,该算法是一种基于连边删除的方法,包含两个步骤,首先,利用社区划分算法将网络划分为多个社区,删除社区之间的全部连边使社区独立,破坏社区间的连通性;然后,每个社区内部采用连边逆序放回策略破坏其内部连通性,从而完成整个网络的分解.真实网络及人工网络上的实验结果表明:一方面,本文提出的网络分解算法能够以最小的连边删除代价将网络分解至设定阈值;另一方面,随着网络规模、网络结构以及分解阈值的变化,算法展现出良好的稳定性.
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关键词
社交网络
网络分解
删除代价
社区划分
连边逆序放回
网络连通性
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Keywords
social network
network dismantling
deletion cost
community detection
inverse reinsertion of edge
network connectivty
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于生成对抗网络的对抗样本集成防御
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作者
曹天杰
余志坤
祁韵妍
杨睿
张凤荣
陈秀清
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机构
中国矿业大学教育部矿山数字化工程研究中心
中国矿业大学计算机科学与技术学院
徐州医科大学医学信息与工程学院
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出处
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期56-64,共9页
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基金
中国博士后科学基金项目(2020T130098ZX)
江苏省博士后科研计划项目(1701061B)
国家自然科学基金项目(61972400)。
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文摘
针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本集成防御方法。该方法使用生成对抗网络训练多个能够消除对抗样本表面对抗扰动的生成器,使用集成学习方法将多个生成器进行集成作为最终的防御。该方法的生成对抗网络由生成器和判别器组成。生成器以对抗样本作为输入,其目的是消除对抗样本表面的对抗扰动;判别器以良性样本与消除对抗扰动后的样本作为输入,其目的是区分输入的样本;生成器与判别器交替训练,当判别器无法对输入的样本做出区分时,生成器达到最佳状态。集成防御使用平均法作为集成策略,通过平均多个生成器的防御结果,取长补短,提升单个防御的能力;通过预训练生成器来降低防御的时间消耗,通过集成多个生成器来提升单个生成器的防御能力。分别在MNIST数据集与CIFAR10数据集上,用本文的集成防御方法与其他防御方法对常见的对抗样本进行防御,以分类准确率作为评价防御能力的指标,并记录防御的时间消耗。实验结果表明,本文方法能以较低的时间消耗防御多种对抗样本,并且防御能力比已有的防御方法更好。
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关键词
对抗样本
对抗样本防御
推理模型
生成对抗网络
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Keywords
adversarial example
adversarial example defense
inference model
generative adversarial network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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