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自适应动态分级平衡优化器算法及收敛性
1
作者 刘景森 高赛男 +1 位作者 李煜 周欢 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第11期2389-2399,共11页
为了解决平衡优化器(EO)算法在处理复杂优化问题时易陷入局部极值、寻优精度有时不佳的问题,提出高效的自适应动态分级平衡优化器CGTEO,对其收敛性进行理论和实验分析.引入基于正余弦系数的自适应交叉更新机制,增强种群多样性.加入动态... 为了解决平衡优化器(EO)算法在处理复杂优化问题时易陷入局部极值、寻优精度有时不佳的问题,提出高效的自适应动态分级平衡优化器CGTEO,对其收敛性进行理论和实验分析.引入基于正余弦系数的自适应交叉更新机制,增强种群多样性.加入动态分级搜索策略,平衡各子种群对探索和开发能力的不同需求.融合基于三角形拓扑单元的精英邻域学习策略,改善收敛精度并有效避免局部极值.通过概率测度法,证明了CGTEO算法的全局收敛性.采用CEC2017测试集,对CGTEO与9种代表性对比算法进行全面测试与对比分析,结合寻优精度、收敛曲线、Wilcoxon秩和检验及小提琴图等多种方法评估优化结果.实验结果表明,CGTEO算法在优化精度、收敛性能和稳定性方面均表现出色.Wilcoxon秩和检验表明,该算法的优化结果在统计上显著优于其他对比算法. 展开更多
关键词 平衡优化器算法 自适应交叉更新 动态分级搜索 精英邻域学习 收敛性分析 Wilcoxon秩和检验
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基于同态加密的区块链混币方案 被引量：2
2
作者 王冬 李政 肖冰冰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期335-339,共5页
区块链混币技术是一种保护交易隐私、实现交易的不可链接性的重要方案。然而,其结合了Pedersen承诺的验证过程,需要数百字节的空间开销,极大地降低了可用性。利用国密SM2算法、同态加密和混淆地址,提出了一种新的区块链混币方案。该方... 区块链混币技术是一种保护交易隐私、实现交易的不可链接性的重要方案。然而,其结合了Pedersen承诺的验证过程,需要数百字节的空间开销,极大地降低了可用性。利用国密SM2算法、同态加密和混淆地址,提出了一种新的区块链混币方案。该方案通过使用EC-ElGamal半同态加密技术加密交易金额,在链上交易过程中完全隐藏交易金额,将隐藏金额后的交易进行两次验证和一次重随机化后发送到一次性的混淆地址中,打破交易发起方和接收方的联系,实现了交易的不可链接性和不可追踪性。所提方案能够有效提高交易数据隐私保护的强度,增强对分析攻击、密钥重放攻击和女巫攻击的抵抗能力,同时单次交易的空间占用减少了82.25%,交易吞吐量显著提高。 展开更多
关键词 区块链 混币 混淆地址 隐私保护
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面向高速行驶车辆的在线任务卸载决策算法
3
作者 丁爽 曹沐雨 何欣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期286-292,共7页
车载边缘计算中的任务卸载决策主要解决任务何时卸载,以及卸载至哪里执行的问题。车辆的高速行驶会造成卸载接入设备频繁变化,卸载通信链路随时可能中断,这要求车辆一旦获得卸载机会,就必须立即做出卸载决策。现有的卸载决策研究专注于... 车载边缘计算中的任务卸载决策主要解决任务何时卸载,以及卸载至哪里执行的问题。车辆的高速行驶会造成卸载接入设备频繁变化,卸载通信链路随时可能中断,这要求车辆一旦获得卸载机会,就必须立即做出卸载决策。现有的卸载决策研究专注于如何最大化任务卸载执行增益,未充分考虑卸载决策时效对卸载策略的影响,导致提出的卸载决策方法的时间复杂度和空间复杂度高,无法用于高速行驶车辆的在线任务卸载决策。为解决上述问题,首先综合考虑卸载决策时效和卸载增益因素的影响,建立高速行驶车辆的任务卸载决策模型,并将其转化为类秘书问题。然后,提出了一种基于加权二部图匹配的在线车载任务卸载决策算法OODA,以协助车辆在依次经过多个异构的边缘服务器时,做出实时的任务卸载决策,并最大化整体卸载执行增益。最后,理论分析OODA算法的竞争比,并采用仿真实验验证该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 车载边缘计算 任务卸载 秘书问题 加权二部图匹配
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基于双默克尔树区块结构的交易粒度联盟链修改方案
4
作者 王冬 李笑若 祝丙南 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期408-415,共8页
随着区块链技术的蓬勃发展,以区块链为底层架构的信息系统已应用于包括数字货币、供应链等众多领域。在监管和实际应用双重需求的驱动下,可修改区块链技术因能够进行安全且权责分明的数据治理而成为当前研究的热点。然而,目前的修改方... 随着区块链技术的蓬勃发展,以区块链为底层架构的信息系统已应用于包括数字货币、供应链等众多领域。在监管和实际应用双重需求的驱动下,可修改区块链技术因能够进行安全且权责分明的数据治理而成为当前研究的热点。然而,目前的修改方案中仍然存在修改权限过度中心化、修改效率不高等问题。针对上述问题,提出了一种交易粒度联盟链账本修改方案,构建了双默克尔树区块结构,利用椭圆曲线加密和迪菲-赫尔曼秘钥交换技术将变色龙哈希陷门信息(即变色龙哈希私钥)加密存储在区块中,降低密钥分发的系统通信开销。在此基础之上,通过默克尔树将修改权与用户绑定,修改提案受权限节点投票审查,有效防止了修改权的滥用,进一步提高了区块链系统的监管问责能力。实验表明,该联盟链账本修改方案的算法执行速率整体达到毫秒级,并大幅降低了链上数据修改操作的额外开销。 展开更多
关键词 联盟链 变色龙哈希 可修改区块链 椭圆曲线加密 数据治理
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基于代理选举的高效异构联邦学习方法 被引量：3
5
作者 王光辉 白天水 +1 位作者 丁爽 何欣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期688-693,共6页
物联网多样性终端设备在计算、存储、通信方面的异构性导致联邦学习效率不足。针对上述联邦训练过程中面临的问题,基于代理选举思路,提出了一种高效联邦学习算法。设计了基于马氏距离的代理节点选举策略,将设备的计算能力与闲置时长作... 物联网多样性终端设备在计算、存储、通信方面的异构性导致联邦学习效率不足。针对上述联邦训练过程中面临的问题,基于代理选举思路,提出了一种高效联邦学习算法。设计了基于马氏距离的代理节点选举策略,将设备的计算能力与闲置时长作为选举因素,选举性价比高的设备作为代理节点,充分发挥设备计算能力。进一步设计了基于代理节点的新型云边端联邦学习架构,提升了异构设备之间的联邦学习效率。基于MNIST和CIFAR-10公开数据集与智能家居设备真实数据的实验表明,该联邦学习方法的效率提高了22%。 展开更多
关键词 联邦学习 设备异构 代理选举 云边端 高效性
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基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别 被引量：5
6
作者 王瀛 王泽浩 +1 位作者 李红 黄文军 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期33-39,共7页
为了从来源不同的威胁情报中提取关键信息,方便政府监管部门开展安全风险评估,针对威胁情报文本中英文混杂严重以及专业词汇生僻导致识别困难的问题,在BiGRU-CRF模型基础上,提出了一种融合边界特征以及迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)的威... 为了从来源不同的威胁情报中提取关键信息,方便政府监管部门开展安全风险评估,针对威胁情报文本中英文混杂严重以及专业词汇生僻导致识别困难的问题,在BiGRU-CRF模型基础上,提出了一种融合边界特征以及迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)的威胁情报命名实体识别方法.该方法根据人工构造的规则词典将边界清晰的实体例如英文单词进行转化以减少模型在处理较长文本时容易造成的信息损失,通过IDCNN和双向门控循环单元(BiGRU)进一步提取了文本的局部和全局特征.通过在威胁情报语料库上进行实验,结果表明所提的方法模型在相关评价指标上均优于其他模型,F值达到87.4%. 展开更多
关键词 威胁情报 膨胀卷积 命名实体识别 信息抽取 深度学习
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基于动态分组的重要性共识优化算法 被引量：2
7
作者 王冬 肖冰冰 +3 位作者 金晨光 李政 李笑若 祝丙南 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第12期362-367,共6页
权益证明共识算法(PoS)虽然具有不需要花费算力的优势,然而由于权益越高的节点获得记账权的可能性越大,因此记账节点具有很强的确定性且容易富者愈富,一旦权益最高的节点无法正常记账出块,其余节点仍要重新竞争记账权,此时系统停滞的概... 权益证明共识算法(PoS)虽然具有不需要花费算力的优势,然而由于权益越高的节点获得记账权的可能性越大,因此记账节点具有很强的确定性且容易富者愈富,一旦权益最高的节点无法正常记账出块,其余节点仍要重新竞争记账权,此时系统停滞的概率急剧增大。针对这两个缺陷,提出了一种基于动态分组的重要性共识优化算法(DPoI)。首先,算法引入重要性评估方案,依据节点活跃度、交易占比、寻找随机数的时间和信誉度计算每轮中节点的重要性分数iValue;然后,利用斐波那契数列将iValue相近的节点动态分组,组内借鉴DPoS投票策略排名充当备选节点,形成灾备方案,从而有效避免系统停滞;最后,设计了二进制指数退避算法来快速剔除系统中的恶意节点,从而有效增强了区块链系统的安全性和稳定性。实验结果表明,DPoI出块的速度约为PoI的6倍,大大加快了出块速度。当恶意节点占比达到70%时,二进制指数退避算法仍能有效剔除恶意节点,系统的可靠性得到了充分保障。 展开更多
关键词 区块链 动态分组 重要性证明 信誉度 DPoS
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一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
8
作者 刘景森 李浩然 +1 位作者 李煜 周欢 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1949-1955,共7页
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差... 为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差进一步向着较优解移动,提高算法整体的搜索质量;然后,算法通过逐维半径更新策略,有效避免了在某一维陷入局部极值的情况;最后,本文在中心点的更新中引入领导层决策机制,提高算法快速确定最佳区域的能力.在计算机仿真部分,本文将该改进算法与多组具有不同代表性的对比算法分别在CEC2017套件的100维和CEC2010套件的1000维上进行了极值优化分析,结果表明改进后的算法无论是在高维问题还是大规模复杂问题上的寻优结果都能领先其他代表性对比算法多个数量级,具有很好的收敛性能. 展开更多
关键词 涡流搜索算法 流场吸引 逐维更新 领导层决策机制 CEC2017 极值优化 大规模全局优化
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基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型 被引量：15
9
作者 孙琪 翟锐 +1 位作者 左方 张玉涛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期304-312,共9页
针对破损区域较大的人脸图像,修复后图像存在局部色差、边界伪影和细节缺陷等问题,提出基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型。该模型主要分为多尺度修复网络和判别器网络。修复网络通过多级特征提取模块和主分支模块,有效... 针对破损区域较大的人脸图像,修复后图像存在局部色差、边界伪影和细节缺陷等问题,提出基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型。该模型主要分为多尺度修复网络和判别器网络。修复网络通过多级特征提取模块和主分支模块,有效融合深层和浅层的图像特征,实现了人脸图像的特征提取和融合。此外,构建由内容损失、感知损失、风格损失、总变分损失和对抗损失组成的联合损失函数,用于训练多尺度修复网络,并通过与判别器网络的相互对抗,提高修复图像与真实图像的视觉一致性。实验结果表明,对于不同的掩膜率,采用该模型修复的图像具有合理的纹理结构和上下文语义信息,并在定性和定量比较上表现更好。 展开更多
关键词 人脸图像修复 部分卷积 多尺度特征融合 生成对抗网络
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群智感知的隐私保护研究综述 被引量：4
10
作者 李利 何欣 韩志杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期303-310,共8页
近年来,智能终端的快速普及极大地推动了集数据采集、分析、处理于一体的群智感知服务的发展。隐私保护作为保障服务安全运行和鼓励感知用户参与的必要手段,成为需要解决的首要科学问题。文中首先从群智感知的全生命周期出发,在描述其... 近年来,智能终端的快速普及极大地推动了集数据采集、分析、处理于一体的群智感知服务的发展。隐私保护作为保障服务安全运行和鼓励感知用户参与的必要手段,成为需要解决的首要科学问题。文中首先从群智感知的全生命周期出发,在描述其主要组成部分和业务流程之后,再从群智感知场景对隐私保护的特有需求出发,对隐私保护的定义和衡量指标进行讨论,并对现有文献设计的隐私保护机制所侧重的不同阶段进行分类,从隐私保护范围、保护强度、感知用户身份可追溯、感知数据损失和感知终端能耗的角度对文献使用的隐私保护机制进行讨论。在此基础上对文献使用的实验数据集进行梳理,最后结合群智感知应用的发展需求和全球对隐私保护的监管要求提出未来研究面临的挑战。 展开更多
关键词 群智感知 群智计算 隐私保护 密码学 匿名化
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