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基于对策论的团队计算机生成角色任务分配方法
1
作者 郑延斌 陶雪丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期793-795,共3页
针对带有时间约束的、可以动态加入到环境中的复杂任务,建立了一种基于对策论的任务分配模型,并给出了一种任务分配方法。该方法中计算机生成角色(CGA)根据自身掌握的局部信息进行行为选择,并使用虚拟行动方法确保CGA快速学习到一个严... 针对带有时间约束的、可以动态加入到环境中的复杂任务,建立了一种基于对策论的任务分配模型,并给出了一种任务分配方法。该方法中计算机生成角色(CGA)根据自身掌握的局部信息进行行为选择,并使用虚拟行动方法确保CGA快速学习到一个严格纯策略Nash平衡。仿真实验结果表明该方法是合理的,能够有效地解决动态任务的分配问题。 展开更多
关键词 计算机生成角色 团队 任务分配 虚拟行动 对策论 NASH均衡
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主从式计算机测控技术在工业粉料生产中的应用
2
作者 魏淑桃 王岁花 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2002年第7期43-45,52,共4页
介绍了一种成功应用于工业粉料生产系统中的主从式计算机测控系统。重点讨论了主从式测控系统的工作原理以及软件实现中的几个技术问题。
关键词 主从式计算机 测控技术 工业粉料生产 数据采集 人工神经网络 高炉
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基于改进遗传算法的可信边缘计算任务卸载方法
3
作者 王亚丽 娄世豪 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期72-80,共9页
针对边缘服务器可信性无法保证的问题,提出一种基于改进遗传算法的可信边缘计算任务卸载方法。首先,为激励边缘服务器参与任务卸载竞争,采用一种声誉机制激励边缘服务器,并以已有声誉作为评估边缘服务器可信度的依据。其次,使用基于声... 针对边缘服务器可信性无法保证的问题,提出一种基于改进遗传算法的可信边缘计算任务卸载方法。首先,为激励边缘服务器参与任务卸载竞争,采用一种声誉机制激励边缘服务器,并以已有声誉作为评估边缘服务器可信度的依据。其次,使用基于声誉和分布式一致性协议的拜占庭共识机制来选举边缘服务器领导者。最后,边缘服务器领导者采用一种改进的遗传算法来决策边缘服务器的任务卸载行为,以选出满足用户时延和能耗需求约束的可信边缘服务器来执行终端设备的卸载任务。仿真实验结果表明,与基准测试方案相比,所提方法的成本降低5.46%~59.26%。 展开更多
关键词 边缘计算 共识机制 可信度 遗传算法 任务卸载
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基于区块链多链架构的茶叶溯源信息监管系统设计与实现 被引量：4
4
作者 张立杰 陈丹丹 +2 位作者 张恩 蒋双丰 李国强 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第1期171-177,共7页
为保护溯源企业敏感数据隐私以及提高区块链账本存储性能,实现茶叶产品质量安全有效监管,基于FISCO BCOS联盟链的群组技术,构建用于监管茶叶溯源信息的区块链多链模型,提出差异化数据上链和查询方法,采用星际文件系统存储图片、视频等... 为保护溯源企业敏感数据隐私以及提高区块链账本存储性能,实现茶叶产品质量安全有效监管,基于FISCO BCOS联盟链的群组技术,构建用于监管茶叶溯源信息的区块链多链模型,提出差异化数据上链和查询方法,采用星际文件系统存储图片、视频等非结构化溯源数据。为验证该模型的可行性,研发茶叶多链溯源信息监管原型系统,并利用区块链网络测试工具Hyperledger Caliper和接口测试工具Postman,分别测试区块链网络数据写入查询性能和应用接口响应性能。结果表明,该模型把区块链网络划分为种植采摘—监管、加工包装—监管、运输配送—监管和采购销售—监管4条链。基于该模型搭建的区块链网络写入操作吞吐量平均为185 tps,查询操作吞吐量平均为620 tps。原型系统数据上链时延平均为1 365.00 ms,消费者查询时延平均为54.82 ms,监管机构查询时延平均为73.02 ms。 展开更多
关键词 茶叶 溯源 监管 区块链 多链 星际文件系统
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深度卷积网络下船舶航行遥感影像信息提取方法
5
作者 白磊 张君君 冯乃勤 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第8期171-175,共5页
船舶航行遥感影像信息提取中,由于影像摄取面积大且背景复杂,在图像分割阶段,仅依赖于光谱信息而忽略了空间关系,会导致分割结果边缘不连续。为此,提出深度卷积网络下船舶航行遥感影像信息提取方法。通过图像配准对船舶航行遥感影像展... 船舶航行遥感影像信息提取中,由于影像摄取面积大且背景复杂,在图像分割阶段,仅依赖于光谱信息而忽略了空间关系,会导致分割结果边缘不连续。为此,提出深度卷积网络下船舶航行遥感影像信息提取方法。通过图像配准对船舶航行遥感影像展开预处理,考虑空间关系采用WGMM-MRF模型对船舶航行影像进行分割处理,确保分割结果边缘具备连续性。构建深度卷积神经网络,基于深度特征提取和变化区域判别策略,将WGMM-MRF分割后的船舶航行图像作为输入,实现船舶航行遥感影像信息提取。实验结果表明,所提方法的提取精度最高达到了0.93,损失程度最高仅为0.04,具备较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 船舶航行 遥感影像 WGMM-MRF模型
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基于同态加的压缩感知加密域信息隐藏算法 被引量：1
6
作者 李名 信鑫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期1598-1605,共8页
信息隐藏可为云和物联网环境中的海量数据提供必要的安全保护,传统的加密技术虽然有效保护了图像的隐私,但是无法同时提供版权、完整性等方面的保护,因此,在加密域进行信息隐藏面临着较大的需求和挑战。提出了一种在压缩感知同态加密域... 信息隐藏可为云和物联网环境中的海量数据提供必要的安全保护,传统的加密技术虽然有效保护了图像的隐私,但是无法同时提供版权、完整性等方面的保护,因此,在加密域进行信息隐藏面临着较大的需求和挑战。提出了一种在压缩感知同态加密域进行信息隐藏的算法。首先,对压缩感知的同态性进行探索,发现对压缩感知获得的测量值进行加倍,与直接扩展原始信号后再进行压缩感知具有相同的效果。然后,利用同态加运算实现基于差分扩展的压缩感知加密域的信息隐藏。实验仿真结果表明,该算法具有较好的隐私保护性能和信息隐藏性能,并且与最新的加密域信息隐藏算法相比,具有更高的嵌入容量。 展开更多
关键词 压缩感知 同态加密 差分扩展 信息隐藏
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基于自监督学习PBS-Net和通道提纯的信息隐藏主动防御方法
7
作者 马媛媛 赵颖澳 +2 位作者 徐富永 张倩倩 辛现伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3822-3828,共7页
信息隐藏主动防御技术作为信息隐藏的对立面,能够阻断非法隐蔽通信的传输。然而,现有的主动防御方法过度依赖载体-载密图像对,无法对未知载密图像主动防御,使其防御的误码率在实际社交网络中降低。针对上述问题,为了在通信双方毫无察觉... 信息隐藏主动防御技术作为信息隐藏的对立面,能够阻断非法隐蔽通信的传输。然而,现有的主动防御方法过度依赖载体-载密图像对,无法对未知载密图像主动防御,使其防御的误码率在实际社交网络中降低。针对上述问题,为了在通信双方毫无察觉的情况下彻底阻断秘密信息的传输,提出一种自监督学习盲点网络和通道提纯的主动防御方法。首先,通过像素混洗采样策略降低载密图像中像素之间的空间相关性,将学习方式从监督学习改进为自监督学习;其次,中心掩码卷积和空洞卷积残差块用于消除载密图像中的秘密信息;最后,设计通道提纯模块改善图像纹理细节。该方法无须任何信息隐藏方案的先验知识以及人工操作,使得在主机接收到可疑图像之前消除秘密信息,阻断社交网络中的隐蔽通信。实验结果表明,该方法具有高秘密信息破坏效果和高图像质量,能够达到100%的防御成功率,阻断社交网络中的隐蔽通信。同时,在不同负载率的数据集下,该方法与SC-Net和AO-Net进行对比,在秘密信息消除方面各提升14.14%和2.91%,在图像质量方面各提升9.14%和43.34%。 展开更多
关键词 图像隐写分析 主动防御 自监督学习
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基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择 被引量：3
8
作者 孙林 梁娜 徐久成 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期983-996,共14页
针对多数邻域系统通过人工调试很难搜索到最佳邻域半径,以及传统的K-means聚类需要随机选取簇中心和指定簇的数目等问题,提出了一种基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择方法。首先,将样本在各特征下与其他样本距离的平均值作为... 针对多数邻域系统通过人工调试很难搜索到最佳邻域半径,以及传统的K-means聚类需要随机选取簇中心和指定簇的数目等问题,提出了一种基于邻域互信息与K-means特征聚类的特征选择方法。首先,将样本在各特征下与其他样本距离的平均值作为自适应邻域半径,确定样本的邻域集,并由此构建自适应邻域熵、邻域互信息、归一化邻域互信息等度量,反映特征之间的相关性;然后,基于归一化邻域互信息构建自适应K近邻集合,利用Pearson相关系数表示特征的权重定义加权K近邻密度,实现自动选取K-means算法的簇中心,进而完成K-means特征聚类;最后,给出加权平均冗余度,选出每个特征簇中加权平均冗余度最大的特征构成最优特征子集。实验结果表明所提算法不仅可以有效提升特征选择的分类结果而且可以获得更好的聚类效果。 展开更多
关键词 特征选择 邻域互信息 K-MEANS 特征聚类 自适应K近邻 特征权重 加权K近邻密度
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WASNCI:一种基于多模态深度学习的NCIs计算方法
9
作者 赵恩杰 李文泽 +1 位作者 柴旭清 毛文涛 《化学研究与应用》 CAS 北大核心 2024年第9期2064-2072,共9页
非共价相互作用(NCIs)的识别和研究,特别是NCIs值大小的测量和计算,对于药物的设计、超分子体系以及功能材料的设计都有重要意义。本文提出基于二代小波和AE的自注意力多模态特征融合NCIs计算方法(WASNCI)。引用二代小波方法将分子的电... 非共价相互作用(NCIs)的识别和研究,特别是NCIs值大小的测量和计算,对于药物的设计、超分子体系以及功能材料的设计都有重要意义。本文提出基于二代小波和AE的自注意力多模态特征融合NCIs计算方法(WASNCI)。引用二代小波方法将分子的电子密度特征按多尺度分解为具有能量意义的不同频带信息,之后计算频带重要度对频带信息自适应加权,提高特征利用率。同时,使用自编码器对分子样本的基本化学性质提取特征。最后,构建自注意力特征融合模块,其多头自注意力机制捕捉两种特征的复杂关系,使特征既能表达分子的电子密度,又能充分利用分子的化学性质。该方法在公用数据集上进行实验验证。实验结果表明,与最新的计算方法Deep NCI相比,本文提出的WASNCI方法计算NCIs的RMSE降低到了0.109 kcal/mol,精度提高了42%。本文所提计算方法可以准确地对分子NCIs进行计算,为非共价相互作用的研究提供了技术支持。 展开更多
关键词 非共价相互作用 深度学习 二代小波 多头自注意力
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基于后悔理论的多粒度直觉模糊三支决策模型 被引量：2
10
作者 庞文莉 于潇 +3 位作者 郑宇 陈辉 薛占熬 辛现伟 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期501-516,共16页
传统基于函数或关系的三支决策模型在应对复杂多粒度决策问题求解时,容易忽略现实中信息的多粒度特性和决策者认知能力的局限性。基于此,本文提出了一种基于后悔理论的多粒度直觉模糊三支决策模型。首先,为处理直觉模糊数的复杂计算问题... 传统基于函数或关系的三支决策模型在应对复杂多粒度决策问题求解时,容易忽略现实中信息的多粒度特性和决策者认知能力的局限性。基于此,本文提出了一种基于后悔理论的多粒度直觉模糊三支决策模型。首先,为处理直觉模糊数的复杂计算问题,将θ算子与直觉模糊粗糙集相融合,提出了一种多粒度直觉模糊粗糙集上、下近似算子,并给出相应的三支决策规则。其次,为将决策者的认知特性融合到决策过程中,结合后悔理论构建了乐观和悲观策略下的多粒度三支排序方法。最后通过国际中文教育“中文+职业”人才胜任力评估的群决策实例验证了所提模型的有效性,为直觉模糊环境下融合决策者风险偏好的不确定性决策问题提供了一种新方法。 展开更多
关键词 多粒度 直觉模糊集 三支决策 后悔理论 三支排序
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基于深度神经网络的遗传算法对抗攻击 被引量：1
11
作者 范海菊 马锦程 李名 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期82-90,I0007,共10页
深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个... 深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个基于卷积神经网络图像分类器的成功攻击.实验结果表明在对3个分类模型进行单像素攻击时,67.92%的CIFAR-10数据集中的自然图像可以被扰动到至少一个目标类,平均置信度为79.57%,攻击效果会随着修改像素的增加进一步提升.此外,相比于LSA和FGSM方法,攻击效果有着显著提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 遗传算法 对抗攻击 图像分类 信息安全
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基于卷积神经网络的轻量高效图像隐写 被引量：1
12
作者 段新涛 白鹿伟 +4 位作者 徐凯欧 张萌 保梦茹 武银行 秦川 《应用科学学报》 北大核心 2025年第1期80-93,共14页
基于深度学习的图像隐写方法,因存在模型参数量和计算量大等问题,而面临高参数和计算负载的挑战,为此提出了一种轻量高效的图像隐写方法。首先在编码器和解码器中引入Ghost模块,降低了编码器和解码器的参数量和计算量。其次提出了一个... 基于深度学习的图像隐写方法,因存在模型参数量和计算量大等问题,而面临高参数和计算负载的挑战,为此提出了一种轻量高效的图像隐写方法。首先在编码器和解码器中引入Ghost模块,降低了编码器和解码器的参数量和计算量。其次提出了一个多尺度特征融合模块,用以捕捉多维数据中的复杂关系。最后提出了一个新颖的混合损失函数,可在保持模型不变的情况下提升图像隐写质量。实验结果表明,所提方法在256×256像素的图像上峰值信噪比达到47.59 dB。与目前最优的图像隐写方法相比,所提方法的隐写质量提升1.7 dB,参数量减少77%,计算量减少91%,在隐写质量上有较优的表现,同时模型的参数量和计算量大大降低,实现了模型的轻量高效化。 展开更多
关键词 图像隐写 深度学习 多尺度特征融合 混合损失函数
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面向异构数据的安全自适应联邦学习框架 被引量：1
13
作者 李功丽 刘芳芳 +1 位作者 雷宏志 王梦涛 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1523-1531,共9页
联邦学习(FL)作为一种分布式学习范式,实现了本地训练和远程聚合,可以有效保护用户数据的安全。但是,也产生了推理攻击和投毒攻击等一系列问题,特别是在数据异构场景下投毒检测变得更加困难。针对上述问题,在数据异构场景下提出了一种... 联邦学习(FL)作为一种分布式学习范式,实现了本地训练和远程聚合,可以有效保护用户数据的安全。但是,也产生了推理攻击和投毒攻击等一系列问题,特别是在数据异构场景下投毒检测变得更加困难。针对上述问题,在数据异构场景下提出了一种安全自适应联邦学习方案(SAFL)。首先,SAFL利用边缘节点之间的相似性设计了一种聚类分层的隐私保护FL架构,并提出了基于零共享的轻量级FL安全求和协议,在保护模型参数隐私性的同时防止边缘节点与服务器之间合谋;然后,构造了一种密文下投毒检测方案并根据检测结果自适应裁剪确定簇内聚合系数,提高模型的鲁棒性;其次,提出了基于Wasserstein距离的自适应簇间聚合方案,增强全局模型的精度;最后,对SAFL进行安全分析,并将SAFL与现有方案进行比较。结果表明,在数据异构和盲化模型参数的情况下,SAFL仍能够有效检测恶意边缘节点,模型准确率提高约6.2%~45.6%,优于现有方案,并保持较低的计算和通信成本。 展开更多
关键词 联邦学习 隐私保护 投毒攻击检测 零共享 自适应聚合 安全余弦相似度
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k-阶旋转对称2-弹性函数的构造
14
作者 刘春红 李龙飞 +3 位作者 高强 王天银 杜蛟 庞善起 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1445-1452,共8页
基于支撑集交换技术,通过对k-阶旋转对称轨道的分析,给出了一个由n元1-阶旋转对称轨道,得到nk元k-阶旋转对称轨道的方法.进一步,通过改变定义在F_(2)^(nk)上的旋转对称弹性函数的支撑集,构造出新的k-阶旋转对称2-弹性函数,且至少能得到k... 基于支撑集交换技术,通过对k-阶旋转对称轨道的分析,给出了一个由n元1-阶旋转对称轨道,得到nk元k-阶旋转对称轨道的方法.进一步,通过改变定义在F_(2)^(nk)上的旋转对称弹性函数的支撑集,构造出新的k-阶旋转对称2-弹性函数,且至少能得到k·2^(k)个不同的nk(n≥3,k≥2)元k-阶旋转对称2-弹性函数. 展开更多
关键词 密码学 弹性函数 旋转对称函数 支撑矩阵 非线性度 代数次数
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基于S&P和Rec-Net的图像隐蔽通信主动防御方法
15
作者 马媛媛 赵颖澳 +2 位作者 张祎 张倩倩 罗向阳 《计算机学报》 北大核心 2025年第4期985-1011,共27页
近年来,隐蔽通信在社交网络中的广泛应用加剧了网络安全风险,使得可靠防御面临新的挑战。在防御方面,以往的研究主要集中在隐写检测等被动防御。然而,目前被动防御存在一些漏洞,一方面,在低负载率下,隐写检测的虚警率和漏检率过高,使得... 近年来,隐蔽通信在社交网络中的广泛应用加剧了网络安全风险,使得可靠防御面临新的挑战。在防御方面,以往的研究主要集中在隐写检测等被动防御。然而,目前被动防御存在一些漏洞,一方面,在低负载率下,隐写检测的虚警率和漏检率过高,使得隐写检测尚未达到百分百正确率,导致无法可靠判别;另一方面,因在社交网络等现实场景中无法获得载密图像的负载率、质量因子和隐写算法种类等先验知识,导致隐写分析人员难以对秘密信息进行定位和提取。因此,隐写检测为主的被动防御无法及时应对实际应用场景。针对上述问题,本文提出一种针对图像隐写的隐蔽通信主动防御方法,使得在通信双方毫无察觉的情况下彻底阻断秘密信息的传输。首先,分析不同噪声模型对载密图像的破坏程度,选取效果最好的椒盐噪声(Salt-and-Pepper noise,S&P)进行秘密信息的破坏,得到噪声图像;其次,通过对中值滤波层和高斯滤波层的原理性分析,发现中值滤波层和高斯滤波层适用于恢复噪声图像质量和破坏秘密信息,基于此,设计一个端到端的图像恢复网络(Recovery Network,Rec-Net),得到高质量的“干净”图像。Rec-Net既维持社交网络通信双方传递图像的视觉效果和秘密信息破坏效果,又不改变图像的存储空间大小;最后,鉴于误码率和清除率准则在未知隐写和完整秘密信息序列等先验知识前提下无法度量主动防御效果,本文提出一种新的基于改变率的隐写主动防御图像评价准则,同时能够快捷准确度量图像中秘密信息破坏的主动防御效果。所提方法不仅对不同隐写的隐蔽通信具有通用性,而且满足社交网络实时性要求。实验结果表明,在不同数据集下,本文方法均具有高秘密信息破坏效果和高图像质量,能够达到100%的防御成功率,阻断社交网络中的隐蔽通信,其中“干净”图像的误码率最高可达到53%。同时,在不同负载率的数据集下,本方法与SC-Net方法和AONet方法进行对比,在秘密信息破坏方面各提升5.61%和0.56%;在图像质量方面各提升4.44%和34.8%. 展开更多
关键词 主动防御 鲁棒隐写 卷积神经网络 S&P噪声 隐蔽通信
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基于孪生网络和交叉注意力机制的空域和JPEG图像隐写分析
16
作者 张倩倩 李浩 +2 位作者 张祎 马媛媛 罗向阳 《计算机学报》 北大核心 2025年第6期1305-1326,共22页
近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。然而,此类方法在捕获图像中微弱的隐写噪声时,往往会因下采样过程中大量关键细节信息的丢失,导致在检测空域和JPEG隐写图像时难以同时实现高检测准确率。为此,本文基于孪生神... 近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。然而,此类方法在捕获图像中微弱的隐写噪声时,往往会因下采样过程中大量关键细节信息的丢失,导致在检测空域和JPEG隐写图像时难以同时实现高检测准确率。为此,本文基于孪生神经网络对图像进行分区域细粒度学习,同时利用交叉注意力机制进一步增强模型全局信息感知能力,提出一种跨通道交叉注意力增强的隐写分析方法(CES-Net)。首先,采用孪生神经网络作为主干网对图像进行分区域学习,以细致地感知空域和JPEG图像的像素信息和微弱的隐写噪声,同时,设计了多样化的高通滤波器和多层卷积作为网络预处理层来获取丰富且高质量的隐写噪声残差;接着,改进了特征提取部分,提出了跨通道交叉注意力网络,使模型提取到更多因隐写嵌入对图像像素相关性造成扰动的隐写特征,用于基于秘密噪声残差等弱信息的隐写图像分类任务;最后,融合子网络学习到的不同区域图像的分类特征,并输入全连接层组成的分类模块对载体和载密图像进行分类,提升检测效果。在隐写和隐写分析领域常用的图像数据集BOSSBase-1.01和BOWs2上进行了大量实验,结果表明,CES-Net方法与现有方法相比,对于空域和JPEG图像的多种主流隐写算法均能达到目前最优的检测准确率,其中,对多种空域隐写算法(WOW、S-UNIWARD和HILL)在不同嵌入比率下生成的载密图像,检测准确率最高分别提升1.27%~25.61%、2.1%~21.73%和1.69%~23.46%;对JPEG图像自适应隐写算法J-UNIWARD在不同嵌入比率下生成的载密图像,CES-Net方法对两种质量因子(QF=75和QF=85)的JPEG图像隐写检测准确率最高分别提升2.34%和2.06%。 展开更多
关键词 隐写分析 隐写 孪生网络 交叉注意力机制 信息隐藏
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基于多重相似性和增强注意力预测药物-靶标相互作用
17
作者 王伟 余梦雪 +5 位作者 孙斌 万仕彤 刘栋 周运 张红军 王鲜芳 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-107,共9页
在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉... 在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉网络结构特征,以充分利用节点间的直接或间接关系.然后,通过PCA降维减少相似性噪声对实验结果的影响.最后,采用图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)获得节点嵌入表示,并融入基于注意力的增强层,通过增强注意力机制获得节点间的注意力权重,能够高效地预测药物与靶标之间的相互作用.在黄金标准数据集上的实验结果表明RSGCN模型具有较好的性能. 展开更多
关键词 图卷积神经网络(GCN) 多重相似性 PCA 增强注意力机制 药物-靶标相互作用
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基于改进 YOLOv8的织物缺陷检测算法
18
作者 王川 李晓龙 +2 位作者 王公轲 段德全 常升龙 《毛纺科技》 北大核心 2025年第4期133-141,共9页
针对织物瑕疵检测中瑕疵种类多样、部分瑕疵极小并存在着极端长宽比等问题,提出一种基于改进YOLOv8的织物瑕疵检测算法模型RDF-YOLOv8n。首先,在YOLOv8基线模型中引入感受野注意力卷积RFAConv,构建C2f_RFAConv模块,增强模型对部分缺陷... 针对织物瑕疵检测中瑕疵种类多样、部分瑕疵极小并存在着极端长宽比等问题,提出一种基于改进YOLOv8的织物瑕疵检测算法模型RDF-YOLOv8n。首先,在YOLOv8基线模型中引入感受野注意力卷积RFAConv,构建C2f_RFAConv模块,增强模型对部分缺陷特征的提取能力;其次,引入可变性大核注意力(Deformable-LKA)加入C2f中,组成C2f_DLKA模块,提高模型细小缺陷类型的检测能力;最后,采用Focaler_CIoU损失函数替代原有的损失函数,显著加快模型的收敛速度。结果证明:RDF-YOLOv8n模型的平均精度值(mAP值)为60.1%,相较于原模型平均精度均值提升了7.7%,推理速度为69帧/s,模型大小为9.3 MB,满足低算力设备部署条件,达到在生产中对织物瑕疵检测标准的要求。 展开更多
关键词 YOLOv8 织物瑕疵检测 RFAConv 注意力机制 Focaler_CIoU
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预测ICI治疗响应的凹惩罚Logistic回归模型
19
作者 穆晓霞 张红梅 +1 位作者 宋学坤 李钧涛 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期58-65,共8页
为提升黑色素瘤患者对免疫检查点抑制剂(ICI)治疗响应的预测准确性,提出了一种整合批量RNA测序和单细胞RNA测序数据的新方法。首先,通过皮尔逊相关性分析构建患者-细胞相关性矩阵,采用Louvain算法对单细胞RNA测序数据进行细胞分群;其次... 为提升黑色素瘤患者对免疫检查点抑制剂(ICI)治疗响应的预测准确性,提出了一种整合批量RNA测序和单细胞RNA测序数据的新方法。首先,通过皮尔逊相关性分析构建患者-细胞相关性矩阵,采用Louvain算法对单细胞RNA测序数据进行细胞分群;其次利用CellChat工具量化细胞群在免疫响应相关通路中的重要性;最后,通过引入基于细胞间通信网络构建的细胞群重要性评价准则,并结合群极小极大凹惩罚,提出了二重群极小极大凹惩罚Logistic回归模型(DMCPLR)。在GSE35640数据集上的实验表明,DMCPLR模型的预测准确率达到80.18%,精确率、召回率和F1分数分别为82.24%,89.71%和85.11%,显著优于包括Lasso回归和随机森林在内的14种对比方法的性能,同时,将致命错误率降至8.30%。消融分析实验证实,细胞群权重机制和L2正则化项的引入能够提高模型的性能。 展开更多
关键词 黑色素瘤 免疫检查点抑制剂 批量RNA测序和单细胞RNA测序数据 数据整合 细胞间通信
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基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集的粒度选择方法
20
作者 薛占熬 杨梦丽 +2 位作者 辛现伟 郑宇 孙林 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期79-87,I0008,共10页
在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观... 在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观、悲观下的优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集4种模型,以及Pythagorean模糊贴近度,并证明了其性质,设计了其最优粒度选择算法.通过遂昌金矿优化采矿的案例,对该模型进行了分析,验证了其有效性. 展开更多
关键词 优势关系 Pythagorean模糊集 多粒度粗糙集 模糊熵 贴近度
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