融合关系模式和类比迁移的知识图谱补全方法

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作者 宋宝燕 刘杭生 +2 位作者 单晓欢 李素 陈泽 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期287-294,共8页

近年来,知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)作为一种主流方法在知识图谱补全任务中已取得显著效果。然而,现有KGE方法仅在数据层考虑三元组信息,忽略了不同三元组间在逻辑层存在的关系模式语义,导致现有方法仍存在一定性能缺... 近年来,知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)作为一种主流方法在知识图谱补全任务中已取得显著效果。然而,现有KGE方法仅在数据层考虑三元组信息,忽略了不同三元组间在逻辑层存在的关系模式语义,导致现有方法仍存在一定性能缺陷。针对上述问题,提出一种融合关系模式和类比迁移的知识图谱补全方法(Fusing Relational-pattern and Ana-logy Transfer,RpAT)。首先,在逻辑层,根据实体关系的语义层次结构,细分为不同的关系模式;其次,在数据层,提出一种模式类比对象生成方法,该方法利用关系模式性质生成目标三元组相似类比对象,依据类比对象对缺失信息进行迁移;最后,提出一种融合了原始知识图谱嵌入模型的推理能力与类比迁移能力的综合性评分函数,以提升图谱补全性能。实验结果表明,在FB15k-237和WN18RR数据集上,相较于其他基线模型,RpAT方法的MRR值分别提升了15.5%和1.8%,验证了在知识图谱补全任务中的有效性。 展开更多

关键词 知识图谱 知识图谱补全 关系模式 类比对象 类比迁移

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融合局部上下文的双图文档级关系抽取方法

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作者 闻克妍 纪婉婷 宋宝燕 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期535-541,共7页

文档级关系抽取是一项复杂的自然语言处理任务,旨在识别出文档中存在的实体,并预测实体之间的关系.相较于句子级关系抽取任务,文档级关系抽取面临更大的挑战,因为它需要考虑整个文档的语义信息和句子间的逻辑关系.针对这一任务,提出了... 文档级关系抽取是一项复杂的自然语言处理任务,旨在识别出文档中存在的实体,并预测实体之间的关系.相较于句子级关系抽取任务,文档级关系抽取面临更大的挑战,因为它需要考虑整个文档的语义信息和句子间的逻辑关系.针对这一任务,提出了一种融合局部上下文信息的双图推理方法(BRM)用于文档级关系抽取.该方法首先识别文档中的实体提及,并构造了一个提及级别的异构图来表示这些提及以及它们之间的关系.在获得提及级别的表示后,方法进一步构建了一个实体级别的推理图,通过聚合提及级别的信息来形成实体级别的表示,以判断实体之间的关系.该方法在文档级关系抽取公开数据集DocRED上进行了实验.实验结果表明,与现有的文档级关系抽取方法相比,该方法能够更准确地识别实体并预测它们之间的关系. 展开更多

关键词 文档级关系抽取 局部上下文 双图推理 数据集成

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面向联邦学习的随机验证区块链构建 被引量：1

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作者 陈廷伟 张嘉诚 王俊陆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2770-2776,共7页

针对现有联邦学习模型中存在的本地设备模型梯度泄露、中心化服务器设备可随意退出、全局模型无法抵御恶意用户攻击等问题,提出面向联邦学习的随机验证区块链构建及隐私保护方法。首先,引入可验证哈希函数以随机选举区块链的领导节点,... 针对现有联邦学习模型中存在的本地设备模型梯度泄露、中心化服务器设备可随意退出、全局模型无法抵御恶意用户攻击等问题,提出面向联邦学习的随机验证区块链构建及隐私保护方法。首先,引入可验证哈希函数以随机选举区块链的领导节点,确保节点出块的公平性;其次,设计了验证节点的交叉检测机制防御恶意节点的攻击;最后,基于差分隐私技术训练区块链节点,根据节点对模型的贡献程度构建激励规则进行节点激励,提高联邦学习模型的训练准确率。实验结果表明,所提方法在20%恶意节点的情况下,对于恶意节点的投毒攻击能够达到80%的准确率,相较于Google FL提升了61个百分点,而所提方法在噪声方差为10-3时梯度匹配损失比Google FL提升了14个百分点。可见,相较于Google FL等联邦学习方法,所提方法在提升模型的安全性前提下能够保证良好的精确度,具有更好的安全性和鲁棒性。 展开更多

关键词 联邦学习 区块链 差分隐私 激励机制 异常检测

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基于YOLO v8的轻量化安全帽佩戴检测算法 被引量：1

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作者 冯勇 杨思卓 徐红艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期251-256,共6页

建筑、采矿、勘探等行业对生产环节的安全帽佩戴有着强制性规定,安全帽佩戴检测算法在上述行业得到广泛应用,然而现有算法存在参数量大、复杂度高及实时性差等问题。因此,提出一种基于YOLO v8的轻量化安全帽佩戴检测算法——YOLO v8-s-L... 建筑、采矿、勘探等行业对生产环节的安全帽佩戴有着强制性规定,安全帽佩戴检测算法在上述行业得到广泛应用,然而现有算法存在参数量大、复杂度高及实时性差等问题。因此,提出一种基于YOLO v8的轻量化安全帽佩戴检测算法——YOLO v8-s-LE。首先设计了轻量化自适应权重下采样(LAD)方法,相较于原始YOLO v8算法,该算法的参数量和浮点运算量显著下降;然后使用高效多尺度卷积C2f_EMC(C2f_Efficient Multi-scale Conv)方法提取多尺度特征信息,从而有效增加了网络深度,使神经网络兼顾了浅层和深层语义信息,并进一步提高了算法对特征信息的表达能力。在公开数据集SHWD (Safety Helmet Wearing Dataset)上与YOLO v8-s算法对比的实验结果表明,所提算法的参数量减少了77%,浮点运算量下降了73%,精确率达到92.6%,兼顾准确性和实时性要求,更适用于实际生产环境的部署与应用。 展开更多

关键词 YOLO v8 安全帽佩戴检测 轻量化 多尺度卷积 特征融合

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基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链修改方法

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作者 宋宝燕 丁俊翔 +1 位作者 王俊陆 张浩林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2087-2092,共6页

区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特征。现有的联盟链系统在数据上链后会全程留痕,当出现敏感信息或恶意数据时无法处理,或处理后区块链分叉、中断。针对这些问题,提出一种基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链数据修改方法... 区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特征。现有的联盟链系统在数据上链后会全程留痕,当出现敏感信息或恶意数据时无法处理,或处理后区块链分叉、中断。针对这些问题,提出一种基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链数据修改方法。首先,把变色龙哈希的陷门再分配给身份节点,从而将发起修改者与实际修改者进行隔离;其次,为保证再分配值的正确性,将不同时间周期变色龙哈希所对应的数据设为可验证数据,用验证节点上传承诺到可验证数据,并用提案节点通过承诺验证秘密共享值;最后,为防止节点作恶,提出基于奖励金机制的数据纠正方法提高节点纠正作恶的积极性,降低作恶的可能。在中山大学区块链与智能金融研究中心InPlusLab开发的DApps数据集上进行实验的结果表明:当恶意节点数30个时,所提方法相较于用传统变色龙哈希修改联盟链数据的方法在处理恶意节点的效率方面提高了44.1%;当恶意数据量达到30条时,在处理恶意数据的时间上缩短了53.7%。 展开更多

关键词 可修改联盟链 变色龙哈希 秘密共享 可验证数据 奖励金机制

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基于云原生的研究生课程教学改革研究与实践

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作者 王俊陆 谭爱平 +2 位作者 王妍 曲大鹏 臧洁 《软件导刊》 2024年第8期167-173,共7页

与本科生课程不同,研究生课程通常缺少理论课程对应的相关实验与实践部分。为深化产教融合,开启校企合作育人新模式教学理念,推动自主知识产权软件的发展,建设“二性一度”金课,以分布式数据库课程教学为例,实现基于云原生的研究生课程... 与本科生课程不同,研究生课程通常缺少理论课程对应的相关实验与实践部分。为深化产教融合,开启校企合作育人新模式教学理念,推动自主知识产权软件的发展,建设“二性一度”金课,以分布式数据库课程教学为例,实现基于云原生的研究生课程教学改革研究与实践,并在云平台完成学业相关的实验设计和课堂教学。实施效果表明,该教学改革有助于培养学生的动手能力和创新能力,促进计算机类教育教学发展和人才培养。 展开更多

关键词 云原生 校企联合 自主知识产权 教学改革

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基于三维特征构建和扩张残差网络的机械故障音频识别方法

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作者 景源 李孟鼎 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期220-231,共12页

已有的基于音频的机械故障识别方法,大多是使用二维神经网络和音频信号的某个单一特征(如功率谱)进行故障检测,然而单一的音频特征在提取过程中可能会存在关键信息丢失的现象,且往往只能提取音频特征的单一维度(如空间上)信息,这极大限... 已有的基于音频的机械故障识别方法,大多是使用二维神经网络和音频信号的某个单一特征(如功率谱)进行故障检测,然而单一的音频特征在提取过程中可能会存在关键信息丢失的现象,且往往只能提取音频特征的单一维度(如空间上)信息,这极大限制了现有设备故障音频算法的有效性.为了探究解决上述问题的方法,本文提出一种包含不同音频特征的三维特征构建方式,利用不同的音频特征弥补特征提取过程中的关键信息;并且构建了三维扩张残差网络模型(DR-3DCNN),采用空洞卷积的方式增大模型对全局的关注,同时获取不同尺度的特征信息;充分利用不同特征之间的相关性,建立特征与原始音频数据的深层次关联;最后,采用公开的故障工业机器调查和检查数据集(MIMII)进行实验.实验结果表明,三维特征和DR-3DCNN相组合的方式,其机械故障识别分类效果有了显著提升,分类准确率好于以往单一音频特征的识别算法. 展开更多

关键词 机械故障识别 三维卷积网络(3DCNN) 三维特征构建 空洞卷积

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基于Gabor卷积和Transformer的课堂表情识别研究

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作者 曲大鹏 杨天奇 +1 位作者 郭伟嘉 田芳茵 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期208-219,共12页

为了针对复杂环境变化无法精准识别学生表情问题,本文设计了一个基于Gabor卷积和Transformer的表情识别模型Gabor-Vision-Transformer(GVT).将Gabor卷积和Transformer的思想相结合,设计了一个特征提取块GVT-Block.首先通过Gabor卷积提... 为了针对复杂环境变化无法精准识别学生表情问题,本文设计了一个基于Gabor卷积和Transformer的表情识别模型Gabor-Vision-Transformer(GVT).将Gabor卷积和Transformer的思想相结合,设计了一个特征提取块GVT-Block.首先通过Gabor卷积提取富含丰富纹理和边缘信息的面部局部特征,再通过Transformer提取全局数据之间的长距离信息,从而更好地学习面部关键特征,显著提高模型的分类效果.GVT模型在RAF-DB和FER2013Plus数据集上的准确率分别为88.56%和87.38%,并与多个模型进行对比实验和分析,验证了本模型效果的优越性. 展开更多

关键词 表情识别 Gabor卷积网络 TRANSFORMER

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动态环境下无线Mesh网络的路由器节点部署

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作者 尹凤杰 丁鑫茹 《辽宁大学学报(自然科学版)》 2024年第4期368-378,共11页

在无线Mesh网络(Wireless Mesh network,WMN)中,Mesh路由器(Mesh router,MR)的节点部署对于网络性能有很大的影响.尤其是当Mesh客户端(Mesh client,MC)是动态移动时,MR会根据动态网络拓扑调整其位置,这种动态环境下所带来的能耗问题以... 在无线Mesh网络(Wireless Mesh network,WMN)中,Mesh路由器(Mesh router,MR)的节点部署对于网络性能有很大的影响.尤其是当Mesh客户端(Mesh client,MC)是动态移动时,MR会根据动态网络拓扑调整其位置,这种动态环境下所带来的能耗问题以及节点的负载均衡问题都变得更加难以解决.本文提出一种应用模拟退火(Stimulated annealing,SA)算法与差分进化(Differential evolution,DE)算法的混合优化算法DY-DESA来处理动态环境下的路由器节点部署问题.部署这些路由器时考虑的性能指标是客户端覆盖率、网络连通性以及节点的负载均衡指数.仿真结果表明,运用新提出的算法对无线Mesh网络中路由器节点进行部署,其在客户端覆盖率、网络连通性以及节点的负载均衡指数等方面都有所提升. 展开更多

关键词 无线MESH网络 路由器节点部署 动态环境 负载均衡 模拟退火算法

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基于MSA-LSTM的短期电力负荷预测模型

10

作者 冯勇 张校铭 《辽宁大学学报(自然科学版)》 2024年第4期360-367,共8页

短期电力负荷预测是对未来较短时间内的电力负荷进行预测的过程.当前短期电力负荷预测存在不确定性强、负荷变化快、计算成本高等问题.针对以上问题,本文通过融合多头自注意力(Multi-head self-attention,MSA)机制与长短期记忆(Long sho... 短期电力负荷预测是对未来较短时间内的电力负荷进行预测的过程.当前短期电力负荷预测存在不确定性强、负荷变化快、计算成本高等问题.针对以上问题,本文通过融合多头自注意力(Multi-head self-attention,MSA)机制与长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络,提出了一种新型的MSA-LSTM模型用以进行短期电力负荷预测.该模型旨在处理电力负荷数据的时间依赖性和复杂性,增加MSA结构作为LSTM网络结构的输入模块,增强LSTM网络的长期记忆能力和对关键时间序列特征的捕捉能力.对目标数据集的实验验证表明MSA-LSTM模型在预测精度和稳定性方面均优于传统LSTM模型和双向长短期记忆(Bidirectional long short-term memory,BiLSTM)模型.利用第九届电工杯电力负荷数据和气象数据的数据集对本文所提出的模型进行十折交叉验证,相比LSTM模型和BiLSTM模型,MSA-LSTM模型的平均均方误差(mean square error,MSE)分别减少4.285%和2.672%,误差的标准差分别减少6.575%和3.406%.研究结果表明,该模型在电力系统负荷预测中具有较高的应用价值,对优化电力系统运营和决策支持具有重要意义. 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 多头自注意力机制 LSTM

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基于MLP的海上无人跨域协同效能评估系统的设计与实现 被引量：1

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作者 胡宏宇 郜天柱 谷海涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2542-2551,共10页

针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测... 针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测能力指标评价体系,降低了评估过程中的主观性,采用ADC(availability dependability capability)法结合层次分析法生成训练数据,利用MLP(multilayer perceptron)神经网络法客观地衡量系统的效能,结果表明:生成的数据集规模达到2万,该模型评估误差在3%以下,验证了其有效性和适用性;利用PyQt5框架搭建了评估系统界面,实现了环境建模、数据录入、效能评估的功能。 展开更多

关键词 效能评估 MLP 海上无人跨域协同系统 ADC模型 层次分析法

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联合规则推理模式和事实嵌入的知识图谱推理

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作者 单晓欢 蒋建涛 +1 位作者 陈泽 宋宝燕 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期923-935,共13页

知识图谱推理是解决知识图谱不完整性的重要手段之一.针对现有基于嵌入的推理模型依赖准确事实,可解释性较差,而基于规则的推理模型过于依赖图谱的完整性,数据稀疏时推理性能较低,无法准确表达推理模式.因此文中提出联合规则推理模式和... 知识图谱推理是解决知识图谱不完整性的重要手段之一.针对现有基于嵌入的推理模型依赖准确事实,可解释性较差,而基于规则的推理模型过于依赖图谱的完整性,数据稀疏时推理性能较低,无法准确表达推理模式.因此文中提出联合规则推理模式和事实嵌入的知识图谱推理模型(Knowledge Graph Reasoning Combining Rule Inference Patterns and Fact Embedding,RPFE).首先,将BoxE作为基础嵌入模型,实现事实的嵌入表示.再设计推理模式差异性函数,辅助嵌入模型捕获不同推理模式的规则,并对规则学习提供直观的嵌入解释.然后,提出事实距离一致性评分函数,强化嵌入表示.最后,优化规则和事实得分,弥补知识图谱高质量事实不足的缺陷,进而提升模型推理的可解释性.在3个公开数据集上的实验表明RPFE在知识图谱推理方面的优越性. 展开更多

关键词 知识图谱推理 知识图谱嵌入 规则学习 规则推理模式 可解释性

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基于多维信誉模型的区块链跨链节点信誉评估方法

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作者 邰滢滢 乔煜涵 王妍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3225-3230,共6页

针对现有跨链系统中的信誉评估方法很难对加入到网络中的节点反映实时或最近的行为变化,提出了一种基于区块链的跨链多维信誉评估方法。该方法综合考虑了企业节点在交易过程中的个体行为、交易历史等,并且提出以推荐码的方式来动态调整... 针对现有跨链系统中的信誉评估方法很难对加入到网络中的节点反映实时或最近的行为变化,提出了一种基于区块链的跨链多维信誉评估方法。该方法综合考虑了企业节点在交易过程中的个体行为、交易历史等,并且提出以推荐码的方式来动态调整初始节点的信誉值,同时加入责任共享机制来构建出多层次、动态的信誉评估模型。最后,在Fabric仿真系统上实现对改进多维信誉模型的性能测试。实验结果表明,该方法在跨链交易系统中可有效解决节点加入系统后可能存在后期欺骗行为,提高了系统的整体安全性和系统交易成功率,增加了用户对系统的信任。 展开更多

关键词 跨链技术 多维信誉模型 信誉评估

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基于SECI模型的非全日制研究生实践创新能力培养模式研究

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作者 焦红超 刘宁 赵森浩 《大学教育》 2024年第23期135-139,共5页

为进一步提高非全日制研究生实践创新能力,课题组基于SECI模型对非全日制研究生的实践创新能力在社会化、外部化、组合化、内部化四个阶段进行转换生成,并充分与导师培养进行融合,使非全日制研究生能够在不同的情境中合理提升和运用专... 为进一步提高非全日制研究生实践创新能力,课题组基于SECI模型对非全日制研究生的实践创新能力在社会化、外部化、组合化、内部化四个阶段进行转换生成,并充分与导师培养进行融合,使非全日制研究生能够在不同的情境中合理提升和运用专业知识,丰富和创新非全日制研究生培养模式。 展开更多

关键词 SECI模型 非全日制研究生 实践创新能力 培养模式

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融合TransD和边缘嵌入的知识图谱实体对齐

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作者 闫威 张萍 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期232-242,共11页

实体对齐用于在两个不同的知识图谱中发现在真实世界里表示同一对象的两个实体,而基于TransE模型的实体对齐方法在处理一对多、多对一、多对多等复杂关系时存在缺陷,即准确度不高的问题,不能精准推算出具有相同关系的实体,忽视了实体的... 实体对齐用于在两个不同的知识图谱中发现在真实世界里表示同一对象的两个实体,而基于TransE模型的实体对齐方法在处理一对多、多对一、多对多等复杂关系时存在缺陷,即准确度不高的问题,不能精准推算出具有相同关系的实体,忽视了实体的多样性.针对上述问题,本文提出使用TransD模型处理一对一和多对一的实体关系,但缺点是忽略了关系的内在相关性,本文进一步使用边缘嵌入方法解决实体对齐的关系三元组,使用TransDCP-Align模型嵌入关系结构,利用三元组嵌入获得每一个实体的向量表示,并迭代更新每一个实体的向量表示完成实体对齐.在真实世界数据集的实验表明,本文提出的TransDCP-Align模型比传统表示学习模型有更好的实体对齐性能. 展开更多

关键词 知识图谱 实体对齐 关系三元组 TransD 边缘嵌入

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人工智能专业“可信人工智能与人工智能伦理”课程设计

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作者 赵正 范晓娅 +1 位作者 毛倩 赵奇 《航海教育研究》 2024年第4期69-74,共6页

针对当前高校人工智能专业教学主要关注人工智能技术的理论及应用,却忽视人工智能可信性和伦理道德的问题,提出将可信人工智能与人工智能伦理的理论与实践相结合,设置“可信人工智能与人工智能伦理”课程,构建课程教学内容与框架,分析... 针对当前高校人工智能专业教学主要关注人工智能技术的理论及应用,却忽视人工智能可信性和伦理道德的问题,提出将可信人工智能与人工智能伦理的理论与实践相结合,设置“可信人工智能与人工智能伦理”课程,构建课程教学内容与框架,分析课程教学中的难点,探讨采用“双主线并行贯穿式教学”“行业案例贯穿式教学”和“阶梯式伦理道德教学”三位一体教学方法,并给出可行的课程评估方案。 展开更多

关键词 人工智能专业 可信人工智能 人工智能伦理

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基于频域分解的双流水下图像增强网络

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作者 刘允 尹紫萱 +2 位作者 刘波 蒋金河 肖贤达 《辽宁大学学报(自然科学版)》 2025年第1期61-70,共10页

本文探究水下图像增强技术在水下成像研究领域中的重要性.水下环境的复杂性导致图像质量下降,给水下目标的检测和识别造成困难.本文通过基于离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)分解的水下图像增强技术,将原始图像划分为高频... 本文探究水下图像增强技术在水下成像研究领域中的重要性.水下环境的复杂性导致图像质量下降,给水下目标的检测和识别造成困难.本文通过基于离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)分解的水下图像增强技术,将原始图像划分为高频和低频子图像,并利用双流网络进行处理.其中,上支路采用多颜色空间融合模块进行颜色校正,下支路则利用多级融合的细节增强网络增强图像细节.研究结果表明,该方法能同时处理低频子图像的颜色校正和高频子图像的细节增强,有效提升水下图像质量和可视性.水下图像增强技术对推动水下成像研究领域的发展和应用具有积极意义,有助于科学研究、海洋勘探、水下资源开发、环境监测和海底考古等领域.因此,本文所提方法为水下成像研究领域的进一步发展和应用提供了有益参考. 展开更多

关键词 水下图像 图像增强 深度学习 频域分解 多颜色空间

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