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无线传感器网络的鲁棒分布式估计算法
1
作者 火元莲 刘宝伟 +2 位作者 岳文斌 齐永锋 裴东 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期980-989,共10页
为了提高无线传感器网络在非高斯噪声环境下的分布式估计性能,提出了一种基于半二次准则的变尺度扩散式自适应滤算法,该算法采用了一种凸代价函数的半二次准则(half-quadratic criterion,HQC),使算法可以更加有效地寻找最优解、具有更... 为了提高无线传感器网络在非高斯噪声环境下的分布式估计性能,提出了一种基于半二次准则的变尺度扩散式自适应滤算法,该算法采用了一种凸代价函数的半二次准则(half-quadratic criterion,HQC),使算法可以更加有效地寻找最优解、具有更快的收敛速度和更高的滤波精度,并且对脉冲噪声具有更强的鲁棒性.另外,通过引入变尺度因子来平衡和进一步提高算法的收敛速度与稳态误差性能.文中对算法的性能进行了理论分析和仿真对比,结果表明在不同的非高斯噪声环境下,所提算法对未知系统具有更高的辨识效率,其收敛性能和稳态误差性能都优于其他的扩散式自适应滤波算法. 展开更多
关键词 分布式自适应滤波 半二次准则 变尺度因子
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社会计算：大数据时代的机遇与挑战 被引量：154
2
作者 孟小峰 李勇 祝建华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2483-2491,共9页
信息技术的飞速发展,特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步,数据正以巨大的速度迅速增长和积累,大数据时代已经到来.社会计算作为一种数据密集型科学,在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大... 信息技术的飞速发展,特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步,数据正以巨大的速度迅速增长和积累,大数据时代已经到来.社会计算作为一种数据密集型科学,在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大的影响,社会计算作为一种新的计算范式,产生了一个新的跨学科研究与应用领域,其广阔的研究内容与应用已引起了学术界和工业界的广泛关注.分析了社会计算产生的历史背景及概念、研究现状及大数据带来的机遇,综述了社会计算不同的研究领域,主要有2个发展趋势:一个面向社会科学,包括计算社会科学、计算社会学、社会网络分析等;一个面向技术应用,包括社交应用、娱乐应用、生产应用等,这2种发展趋势同时又相互影响.最后讨论了社会计算研究领域存在的挑战,包括跨学科合作与训练的问题、科学研究中大数据共享问题以及隐私保护. 展开更多
关键词 社会科学 社会计算 社会网络分析 计算社会科学 大数据
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云环境下基于聚簇的科学工作流执行优化策略 被引量：5
3
作者 段菊 陈旺虎 +2 位作者 王润平 俞茂义 王世凯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期1580-1584,共5页
基于云环境下的科学工作流,以提高处理机利用率、降低费用为目标,提出了一种基于聚簇的执行优化策略。该策略首先基于合理的任务复制和分簇,以实现关键任务的尽早调度;在此基础上,对任务簇再次进行聚集,以充分利用任务簇中任务间可能的... 基于云环境下的科学工作流,以提高处理机利用率、降低费用为目标,提出了一种基于聚簇的执行优化策略。该策略首先基于合理的任务复制和分簇,以实现关键任务的尽早调度;在此基础上,对任务簇再次进行聚集,以充分利用任务簇中任务间可能的空闲时间。实验表明,该策略能够提高任务的并行度,提前工作流的最早完成时间,并且在提高处理机的利用率和降低科学工作流的执行费用方面有显著效果。 展开更多
关键词 云计算 科学工作流 任务复制 聚簇 任务调度
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允许违反局部时间约束的科学工作流调度策略 被引量：3
4
作者 陈旺虎 段菊 俞茂义 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期2165-2171,共7页
提高科学工作流在云环境中的执行效率、降低执行费用受到广泛关注。用户期望的局部QoS约束与工作流的总体执行效率之间往往存在矛盾。针对该现象,在前期的研究基础上提出一种允许违反局部时间约束的科学工作流调度策略。通过对已聚簇的... 提高科学工作流在云环境中的执行效率、降低执行费用受到广泛关注。用户期望的局部QoS约束与工作流的总体执行效率之间往往存在矛盾。针对该现象,在前期的研究基础上提出一种允许违反局部时间约束的科学工作流调度策略。通过对已聚簇的工作流任务集使用任务后向优先合并的方法,可实现任务间空闲时间片的合理利用,进而优化科学工作流的执行时间;另外,为充分利用任务的松弛时间,提高工作流的整体执行效率,允许部分任务的调度违反局部最晚完成时间的约束。实验结果表明,该策略能提前科学工作流的最早完成时间,提高处理机的利用率,并最终降低工作流的执行费用。 展开更多
关键词 科学工作流 任务调度 任务聚簇 松弛时间 局部约束
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一种基于距离修正与改进沙猫群的三维DV-Hop定位算法 被引量：1
5
作者 苗凯 苟平章 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期322-328,共7页
为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜... 为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜索算法获取一条待定位节点到锚节点之间的最相似锚节点对的路径,修正该路径的平均跳距,得到待定位节点到目标锚节点的平均跳距;最后,利用非线性周期调整机制和精英协作策略改进沙猫群优化算法,通过函数最小化求解待定位节点坐标。仿真实验结果表明,在相同网络环境下,3D-ISDVHop表现出更优的性能,对比3D-DVHop、3D-SBDVHop和ILSOA-DVHop平均定位误差率分别降低约36.8%、5.6%、2.3%。 展开更多
关键词 无线传感器网络(WSN) 3D-DVHop算法 跳距修正 相似路径 沙猫群优化算法
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双向NOMA四节点中继协作系统的信息新鲜度分析
6
作者 牛夏秧 贾向东 +1 位作者 张亮 薛凯来 《电讯技术》 北大核心 2025年第7期1129-1137,共9页
采用信息年龄(Age of Information,AoI)作为双向通信信息新鲜度度量的性能指标。结合非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术、物理层网络编码(Physical-layer Network Coding,PNC)技术、自动重传请求(Automatic Repe... 采用信息年龄(Age of Information,AoI)作为双向通信信息新鲜度度量的性能指标。结合非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术、物理层网络编码(Physical-layer Network Coding,PNC)技术、自动重传请求(Automatic Repeat Request,ARQ)协议等,构建了一个双向NOMA四节点中继协作系统,设计了双向叠加编码中继协作(Superposition Coding Relay-assisted,SC-RA)传输策略以及双向联合叠加编码和物理层网络编码中继协作(Joint Physical-layer Network Coding and Superposition Coding Relay-assisted,JNSC-RA)传输策略,分别采用四时隙与三时隙传输机制,在一个传输周期内,通过两个中继节点协作来实现两组信息的传输。分别对每种策略下的平均信息年龄(Average Age of Information,AAoI)进行了分析,并对解析表达式进行了建模。仿真表明,双向SC-RA策略更适合对称信道,AAoI可降低9.09%,且在功率分配因子为0.9时,AAoI取得最优解;双向JNSC-RA策略更适合非对称信道,AAoI可降低10%,且在信噪比大于8 dB时较双向SC-RA策略对AAoI的降低明显。 展开更多
关键词 非正交多址接入(NOMA) 双向通信 信息年龄 叠加编码 自动重传请求协议
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云边协同下支持等值测试的属性基广播签密方案
7
作者 牛淑芬 王卫芳 +3 位作者 董润园 张岩 南兴兴 胡林 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2241-2250,共10页
边缘计算的内容感知、实时计算、并行处理等开放特性,加剧了原本在云计算环境中就已存在的数据安全与隐私保护挑战。针对边缘计算环境中日益凸显的隐私数据泄露风险等安全问题,提出了一个支持等值测试的轻量级属性基广播签密方案。该方... 边缘计算的内容感知、实时计算、并行处理等开放特性,加剧了原本在云计算环境中就已存在的数据安全与隐私保护挑战。针对边缘计算环境中日益凸显的隐私数据泄露风险等安全问题,提出了一个支持等值测试的轻量级属性基广播签密方案。该方案运用属性基加密机制,实现了对数据的细粒度访问控制,确保仅当用户的属性符合预设策略时才可以解密访问数据,增强了数据的安全性;结合广播签密技术,保障了数据的机密性,确保数据的完整性和不可伪造性;利用等值测试技术,使得云服务器能够智能地对密文进行分类处理,实现了密文的有序分类存储,提升了数据管理的便捷性;此外考虑到边缘计算环境下资源受限的特点,通过外包计算的方式,将繁重的计算任务转移至边缘服务器,有效减轻了用户端的计算负担,提高了整体系统的运行效率与用户体验。在随机预言机模型下,证明了方案的安全性,性能分析表明该方案在功能特性和计算效率方面具有一定优势,在边缘计算环境中具有可适用性。 展开更多
关键词 边缘计算 广播签密 属性基签密 等值测试
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基于非线性能量收集的非线性信息状态更新系统的信息新鲜度分析
8
作者 薛凯来 贾向东 +2 位作者 韩向花 牛夏秧 张亮 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第4期644-654,共11页
针对Nakagami-m衰落信道中时间敏感放大转发(AF)中继辅助物联网系统的非线性信息年龄AoI和能量效率EE的权衡问题,首先提出了一个AF中继传输模型,从而找到端到端近似信噪比SNR。其次,通过考虑Nakagami-m衰落信道中过时的信道状态信息CSI... 针对Nakagami-m衰落信道中时间敏感放大转发(AF)中继辅助物联网系统的非线性信息年龄AoI和能量效率EE的权衡问题,首先提出了一个AF中继传输模型,从而找到端到端近似信噪比SNR。其次,通过考虑Nakagami-m衰落信道中过时的信道状态信息CSI,推导出端到端包传输错误概率。最后,在同时考虑非线性能量收集EH和过时CSI的情况下,得出传感器电池充满电的时间和更新数据包发送时间间隔的统计描述,并利用过时的CSI和EH电路的非线性特性,建立了非线性AoI对EE的权衡模型。实验结果表明,当数据包长在200~250 b之间,且源发射功率在35 dBm时,AoI-EE达到最优。 展开更多
关键词 非线性信息年龄 非线性能量收集 过时的信道状态信息 Nakagami-m
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多突触连接脉冲神经元的突触延迟在线监督学习算法
9
作者 王向文 邹丽 范景行 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2421-2427,共7页
神经科学研究表明,突触延迟在神经信息处理过程中扮演着积极角色,且多突触连接广泛分布于神经系统中。然而,当前脉冲神经网络建模时大多采用单突触连接模式,且在监督学习算法的设计中未充分考虑突触延迟的影响,限制了其潜在性能。鉴于此... 神经科学研究表明,突触延迟在神经信息处理过程中扮演着积极角色,且多突触连接广泛分布于神经系统中。然而,当前脉冲神经网络建模时大多采用单突触连接模式,且在监督学习算法的设计中未充分考虑突触延迟的影响,限制了其潜在性能。鉴于此,构建了一个具有多突触连接的脉冲神经元网络,并提出了一种具有生物可解释性的在线监督学习算法,能够同时优化脉冲神经元的突触权值与突触延迟。该算法应用脉冲序列的核函数表示构造实时误差函数,并应用梯度下降方法推导突触权值和突触延迟的实时更新规则。脉冲序列学习和非线性模式分类任务的结果表明,动态突触延迟学习算法比静态突触延迟学习算法的学习准确率更高且所需的学习周期更少,并且多突触连接比单突触连接的学习准确率更高。可见,突触延迟可塑性以及多突触连接模式可以有效提升脉冲神经网络的学习性能。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 在线监督学习 突触延迟学习 多突触连接
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基于国外经验的中国农民再组织化路径研究
10
作者 何剑 李勇 《江西农业》 2025年第18期18-21,24,共5页
本研究以经济学、政治学相关理论为依据,首先指出在乡村振兴背景下,我国推进农民再组织化的必要性。随后,总结回顾美国、德国、以色列、日本等发达国家农民组织发展的特点。在此基础上,探讨我国农民再组织化的现实路径。研究认为,当前... 本研究以经济学、政治学相关理论为依据,首先指出在乡村振兴背景下,我国推进农民再组织化的必要性。随后,总结回顾美国、德国、以色列、日本等发达国家农民组织发展的特点。在此基础上,探讨我国农民再组织化的现实路径。研究认为,当前我国农民组织发展现状不适应推进乡村振兴的需要,亟须推动农民再组织化建设,健全和完善适合中国国情的现代农民组织体系。借鉴国外经验,我国农民再组织化建设应从以下五个方面发力:完善内外部监管机制;健全农村合作金融体系;促进合作社服务多元化;推进合作社之间的联合;灵活采用多种模式。 展开更多
关键词 乡村振兴 农民再组织化 家庭经营 合作社 国际经验
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基于同态哈希函数的隐私保护性公钥审计算法
11
作者 牛淑芬 王彩芬 +1 位作者 杜小妮 王光玉 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第6期210-213,218,共5页
在云存储服务中,为使第三方可以验证存储服务提供者持有(保存)用户数据的正确性,且用户的数据不会泄露给第三方,提出一种基于同态哈希函数的隐私保护性公钥审计算法。通过在文件的线性组合中插入一个随机向量的方法,实现用户数据隐私保... 在云存储服务中,为使第三方可以验证存储服务提供者持有(保存)用户数据的正确性,且用户的数据不会泄露给第三方,提出一种基于同态哈希函数的隐私保护性公钥审计算法。通过在文件的线性组合中插入一个随机向量的方法,实现用户数据隐私保护,并可同时对多个不同身份标识的文件进行数据持有性证明。分析结果表明,在计算性Diffie-Hellman困难问题假设下,该算法能够抵抗服务器伪造攻击,用户数据的隐私安全依赖于离散对数困难问题,在用户签名和服务器产生证据阶段,算法的计算效率较高。 展开更多
关键词 云存储 同态Hash函数 存储安全 公钥审计 隐私保护
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进化神经网络间接编码方法的计算框架研究
12
作者 蔺想红 李志强 魏伟一 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期852-858,共7页
针对传统的直接编码方法对大规模神经网络难以进化的问题,研究者提出了进化神经网络的间接编码方法,这类方法的核心思想是网络子结构的重复可通过一组基因的多次表达来实现从基因型到表现型的映射,这种基因重用机制可在较小的基因空间... 针对传统的直接编码方法对大规模神经网络难以进化的问题,研究者提出了进化神经网络的间接编码方法,这类方法的核心思想是网络子结构的重复可通过一组基因的多次表达来实现从基因型到表现型的映射,这种基因重用机制可在较小的基因空间中进行大规模神经网络的快速搜索.本文在总结和分析各类间接编码实现方法的基础上,给出了进化神经网络间接编码方法的一般性计算框架,每一次神经网络的进化过程分为三个阶段:发育阶段、学习阶段和进化阶段.并从计算框架的基因组进化过程和神经网络发育过程两个方面比较分析了各种典型间接编码方法的优缺点. 展开更多
关键词 进化神经网络 间接编码 发育控制 网络结构
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基于改进GAT的多特征融合谣言检测模型MFLAN
13
作者 马满福 陈嘉豪 +1 位作者 李勇 张聪 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期181-189,共9页
传统的图神经网络(GNN)模型缺乏对节点之间复杂关系的建模能力,且对大规模图的处理能力较弱,无法有效地从大规模图中提取代表性的子图,由此导致训练和推理的精确率不高。为此,提出一种基于改进图注意力网络(GAT)的多特征融合谣言检测模... 传统的图神经网络(GNN)模型缺乏对节点之间复杂关系的建模能力,且对大规模图的处理能力较弱,无法有效地从大规模图中提取代表性的子图,由此导致训练和推理的精确率不高。为此,提出一种基于改进图注意力网络(GAT)的多特征融合谣言检测模型MFLAN。首先,MFLAN通过加入带有注意力机制的特征融合方法,为每个特征赋予不同的权重,对原始特征进行加权求和操作,获得融合后的特征向量;其次,加入正值位置编码,使模型可以获取位置信息表示;然后,引入可学习的参数矩阵,使得模型在训练过程中自动地学习和优化参数值;最后,对注意力分数进行稀疏化,将大规模图中部分不重要节点的注意力置为0,以此实现MFLAN模型。实验结果表明,MFLAN模型在Ma-Weibo和Weibo23数据集上的准确率分别达到97.71%和97.10%,相较于Dir-GNN模型分别提升1.07%和1.12%,与其他谣言检测模型相比,MFLAN各项性能指标均有提升。 展开更多
关键词 谣言检测 新浪微博 信息传播 特征融合 图注意力网络
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基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法
14
作者 李启文 王治和 +1 位作者 杜辉 鲁德鹏 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期137-148,共12页
密度峰值聚类(DPC)算法可以发现任意形状的簇,对噪声具有鲁棒性,因此被广泛应用于各个领域。但DPC算法需要人工选取聚类中心,对于密度不均匀型数据集表现较差。为此,提出一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首先,计算局部密度... 密度峰值聚类(DPC)算法可以发现任意形状的簇,对噪声具有鲁棒性,因此被广泛应用于各个领域。但DPC算法需要人工选取聚类中心,对于密度不均匀型数据集表现较差。为此,提出一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首先,计算局部密度和相对距离的乘积θ_(i),通过Z-score标准化方法,将θ_(i)映射到符合高斯分布的二维空间中,利用高斯分布的标准偏差来自适应选取聚类中心,得到聚类中心集合;其次,将其余数据点分配到离其最近的聚类中心所在的簇中,得到初步划分结果;最后,设计缝合因子模型,计算簇间缝合系数,当缝合系数大于阈值时合并初步划分结果中最相似簇并更新相似度矩阵,直至完成合并得到最终结果。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,与DBSCAN算法、DPC算法和ICKDC算法对比,所提算法的聚类准确度更高,聚类性能更佳。 展开更多
关键词 密度峰值聚类算法 高斯分布 Z-score标准化 缝合因子 簇间相似度
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基于多原型交叉感知网络的小样本图像语义分割
15
作者 巴钧才 王昌龙 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第4期300-308,共9页
仅利用支持图片的信息不足以为查询图片中未知目标的分割提供充分的指导,为此提出一种基于多原型交叉感知网络的小样本语义分割新方法。首先,利用一组共享权重的主干网络将支持图片和查询图片映射到深度特征空间,并在支持分支借助支持... 仅利用支持图片的信息不足以为查询图片中未知目标的分割提供充分的指导,为此提出一种基于多原型交叉感知网络的小样本语义分割新方法。首先,利用一组共享权重的主干网络将支持图片和查询图片映射到深度特征空间,并在支持分支借助支持图片的真实掩码将支持特征图分解为前景特征图和背景特征图;然后,在支持前景特征图上利用掩码平均池化生成支持前景原型集,在支持背景和查询特征图上利用K近邻聚类算法生成特定区域的多个原型表达;最后,利用交叉注意力机制实现双分支原型集的对齐,强化原型集对目标任务的感知能力。通过在PASCAL-5和COCO-20数据集上测试,实验结果表明所提出方法在1-shot和5-shot任务上实现了可竞争的分割性能。 展开更多
关键词 小样本语义分割 交叉注意力机制 多原型 掩码平均池化 K近邻聚类算法
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用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法
16
作者 吴尚智 任艺璇 +2 位作者 葛舒悦 王立泰 王志宁 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期75-84,共10页
邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算... 邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法。使用Critic赋权法为条件属性赋权,引入加权距离函数计算邻域关系,得到加权邻域关系;构建加权邻域粗糙集,采用属性依赖度和重要度评估子集的重要性,使用等距搜索寻找最佳阈值,进行属性约简找到最优属性子集;采用UCI库中的10个数据集进行实验验证,与传统邻域粗糙集的属性约简算法的性能进行比较分析。实验结果表明:所提算法可得到最小属性约简集,并可保证约简后数据的分类准确率,具有有效性和实际应用价值。 展开更多
关键词 Critic赋权法 邻域粗糙集 属性约简 加权邻域关系 属性依赖度
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基于身份的无配对密钥封装可搜索加密方案
17
作者 闫俊鉴 曹素珍 +2 位作者 方子旋 卢彦霏 何启芝 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期366-372,共7页
公钥可搜索加密算法存在随着明文长度增加导致计算效率低的问题。针对上述问题,结合密钥封装技术提出一种基于身份的无配对可搜索加密方案。方案使用对称密钥加密明文数据,使用公钥加密技术封装对称密钥并发送至搜索服务器中。搜索服务... 公钥可搜索加密算法存在随着明文长度增加导致计算效率低的问题。针对上述问题,结合密钥封装技术提出一种基于身份的无配对可搜索加密方案。方案使用对称密钥加密明文数据,使用公钥加密技术封装对称密钥并发送至搜索服务器中。搜索服务器验证搜索陷门后将密钥封装值发送至相应数据使用者,并将关键字索引发送至存储服务器。数据用户收到由存储服务器返回的密文后,使用封装值内的对称密钥解密密文。在随机预言模型下,基于n-RSA陷门判定性Diffie-Hellman困难问题,证明了所提方案满足IND-ID-CCA安全。经过实验对比,所提方案在时间开销上具有一定优势。 展开更多
关键词 可搜索加密 密钥封装 基于身份的密码体制 多服务器
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基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法
18
作者 李瑞红 李晓红 +1 位作者 姚锦 王闪闪 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第2期361-369,共9页
针对现有引文推荐方法侧重于使用图结构建模二元关系,对节点类型和交互关系的多元化及多样性表示不足的问题,提出了基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法。首先,构建异质图,利用卷积神经网络和Transformer分别编码异质图中各个节... 针对现有引文推荐方法侧重于使用图结构建模二元关系,对节点类型和交互关系的多元化及多样性表示不足的问题,提出了基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法。首先,构建异质图,利用卷积神经网络和Transformer分别编码异质图中各个节点的局部和全局语义特征,获得异质图通道上关于目标节点的结构表征。其次,设计多种类型的超边,扩展异构数据信息。再次,使用超图编码节点间的交互,并利用超图神经网络捕获超图中潜在的复杂高阶语义关系,获得超图通道上关于目标节点的语义表征。最后,聚合2个通道上的信息,得到目标节点的最终语义表示,并计算目标论文节点与候选论文节点间的相关性,生成引用文献推荐列表。在DBLP和PubMed数据集上的实验结果表明,所提出的方法能有效提升引文推荐的质量,获得较好的推荐结果。 展开更多
关键词 引文推荐 异质图 超图神经网络 信息融合
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基于表观token和标志点token的头影解剖标志点定位模型
19
作者 陆刚 肖金梅 +2 位作者 王向文 蒋芸 蔺想红 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第2期308-316,共9页
目前,已有的深度学习模型还无法准确、可靠地定位出2D头影X射线图像上的解剖标志点。为此,提出了一种用于头影测量的基于表观token和标志点token定位的模型。首先,从原始图像中采样出分辨率不同但大小固定的图像块;其次,将图像块输入到... 目前,已有的深度学习模型还无法准确、可靠地定位出2D头影X射线图像上的解剖标志点。为此,提出了一种用于头影测量的基于表观token和标志点token定位的模型。首先,从原始图像中采样出分辨率不同但大小固定的图像块;其次,将图像块输入到特征提取网络中提取多尺度特征;再次,通过线性投影将多尺度特征转换成表观token,将其与标志点token一起输入到关系推理层中,让标志点token在推理层中学习其与表观token间的内在关系;最后,经过多次迭代推理,令初始点以级联的方式逐步向目标移动。与先进的基线模型相比,所提出模型在公开头影X射线图像上表现出更优越的性能。 展开更多
关键词 级联方式 头影测量 标志点定位 关系推理
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基于PKUSEG-Text-GCN的肿瘤疾病预测模型
20
作者 高志玲 赵新宇 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第7期1303-1311,共9页
当前疾病预测模型仅关注病历文本的局部信息以及上下文信息,缺乏对全局信息的考虑,由此导致预测结果准确率不高。利用图神经网络关注全局信息的特点,提出将图卷积神经网络(GCN)用于中文电子病历的肿瘤疾病预测。首先,利用医学领域分词... 当前疾病预测模型仅关注病历文本的局部信息以及上下文信息,缺乏对全局信息的考虑,由此导致预测结果准确率不高。利用图神经网络关注全局信息的特点,提出将图卷积神经网络(GCN)用于中文电子病历的肿瘤疾病预测。首先,利用医学领域分词工具包PKUSEG对中文电子病历进行分词;其次,通过病历与词的共现关系和病历文本中词与词之间的关系,建立文本图;最后,基于该医学文本图利用图卷积神经网络(Text-GCN)对文本图的特征进行学习,将学习到的模型用于肿瘤疾病预测。实验结果显示,所提模型相比多个模型中的最优模型准确率提升了6%。同时,当数据较少的时候准确率并不会明显下降,表明该模型在电子病历较少的情况下仍具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 文本图卷积神经网络 中文分词 肿瘤致病分析 肿瘤疾病预测
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