基于信用评价模型的Raft共识算法

  

在车联网中,车辆节点间需要交通信息的共享和交互,但目前还存在着节点之间难以高效同步交通数据信息以及恶意节点传播虚假信息的问题.针对上述问题,提出了一种基于信用评价模型的Raft共识算法(CE-Raft).首先构建信用评价模型,基于孤立森林异常检测算法检测拜占庭车辆节点并将其剔除,… …   相似文献

刘炜  郭灵贝  夏玉洁  佘维  田钊 《计算机科学》2023,50(6):322-329

TFLS-BiGRU-ATT:一种简单有效的中文短文本关系抽取模型

  

关系抽取是信息抽取的核心任务,如何从海量的中文短文本中快速准确地抽取出重要的关系特征,成为中文短文本关系抽取任务的难点。针对这一问题,该文提出一种基于注意力机制的双向门控循环(Bidirectional Gated Recurrent Units, BiGRU)神经网络模型TFLS-BiGRU-ATT来对中文短文本中的关系特征进行抽取。首先,该模型使用所提出的文本定长选择(Text Fixed Length Selection, TFLS)策略对关系文本进行定长处理,然后利用双层BiGRU网络对定长文本进行关系特征提取,再通过所提出的注意力机制对关系特征进行权重的相应分配,最终对不同权重的特征信息进行实体间关系的抽取。基准实验的结果表明,TFLS-BiGRU-ATT模型在DuIE、COAE-2016-Task3、FinRE、SanWen四个具有不同特征的中文短文本数据集上获得的F₁值分别达到93.62%、91.38%、49.35%、62.98%,显著优于对比模型。此外,还通过消融实验和定长选择实验进一步验证TFLS-BiGRU-ATT模型能够有效地提高中文短文本关...… …   相似文献

刘成星  张超群  代林林  张龙昊 《中文信息学报》2023,(6):115-127

基于ELMo的混合注意力网络的方面级情感分析研究

  

方面级情感分析作为情感分析的一项细粒度任务,具有非常高的研究价值。方面词和对应的情感词之间的联系对于确定情感极性起着至关重要的作用。先前的研究大多仅利用一种注意力机制来关注句子和目标之间的联系,未考虑到词性中包含的情感信息。为解决这一问题,该文提出了一种基于ELMo的混合注意力网络(ELMo-based Hybrid Attention Network, EHAN)。与现有网络不同的是,模型不仅将ELMo与Transformer网络相结合来捕获文本信息的情感特征,还利用词性注意力机制对词性和单词进行交互获得方面与情感词之间的联系。在公开数据集上的实验结果表明,EHAN与基准模型相比在准确率和Macro-F₁值上都有显著提升,证明该方法可有效改善方面级情感分析的性能。… …   相似文献

孔丽雅  周治平 《中文信息学报》2023,(6):147-156

融合多相似度注意的神经网络旅游问题识别方法

  

中文旅游问题匹配的目标是发现两个相似的问题,然而,在自然语言字面表达中存在多样性,且一个旅游问题通常又包括多个方面信息。因此,采用单一的相似度计算方法将导致信息获取不够完整、有用信息丢失、问题匹配不准确等问题。该文探讨利用答案作为辅助信息,通过多种句子相似度函数,抽取问题中不同方… …   相似文献

张劲桉  任伟  王素格 《中文信息学报》2023,(6):157-164

A3C深度强化学习模型压缩及知识抽取

  

异步优势演员评论家(asynchronous advantage actor-critic,A3C)构建一主多从异步并行深度强化学习框架,其在最优策略探索中存在求解高方差问题,使主智能体难以保证全局最优参数更新及最佳策略学习.同时,利用百万计算资源构建的大规模并行网络,难以部署低… …   相似文献

张晶  王子铭  任永功 《计算机研究与发展》2023,60(6):1373-1384

基于双倍双精度施密特正交化方法的QR分解算法

  

当矩阵的规模较大或者条件数较高时,格拉姆-施密特(Gram-Schmidt)正交化算法和其相关修正算法时常表现出数值不稳定性的现象.为了解决该问题,探索了修正Gram-Schmidt算法(MGS)中舍入误差的累积效应,然后基于无误差变换技术和双倍双精度算法,设计并实现了双倍双精度… …   相似文献

金洁茜  谢和虎  杜配冰  全哲  姜浩 《计算机科学》2023,50(6):45-51

密度泛函微扰理论中响应密度矩阵的迭代求解算法研究

  

针对密度泛函微扰理论中响应密度矩阵的计算问题,提出了一种全新的Sternheimer方程的并行求解方法,即通过共轭梯度算法和矩阵直接分解算法对Sternheimer方程进行求解,并且在第一性原理的分子模拟软件FHI-aims中实现了这两种算法.实验结果表明采用共轭梯度算法和矩阵直… …   相似文献

刘人僪  徐直前  商红慧  张云泉 《计算机科学》2023,50(6):81-85

复杂场景下的行人跌倒检测算法

  

随着人口老龄化程度的不断深化,跌倒检测成为医疗与健康领域的一个关键问题.针对复杂场景下跌倒检测算法准确率偏低的问题,提出一种改进的跌倒检测模型——PDD-FCOS(PVT DRFPN DIoU-Fully Convolutional One-Stage object detect… …   相似文献

方可  刘蓉  魏驰宇  张心月  刘杨 《计算机应用》2023,43(6):1811-1817

基于特征增强的三维点云语义分割

  

为挖掘感知点云几何特征并通过特征增强的方式进一步提高点云语义分割效果,提出了一种基于特征增强的点云语义分割网络。首先,通过设计点云的几何特征感知（GFSOP）模块赋予网络点云局部几何结构的感知能力,捕获点间的空间特征以强化语义表征,并利用分层提取特征思想获得多尺度特征。同时,使用… …   相似文献

鲁斌  柳杰林 《计算机应用》2023,(6):1818-1825

MSV-Net：面向科学模拟面体混合数据的超分重建方法

  

高保真度的可视分析通常依赖大规模科学模拟产生的耦合几何模型的高分辨率网格数据,这对数据存储和流畅交互均提出了巨大挑战。提出了MSV-Net,一个面向大规模科学模拟面体混合数据的超分辨率重建方法。该网络为端到端的深度神经网络,通过多层非线性变换实现从低分辨数据到高分辨数据的混合绘制… …   相似文献

曹斯铭  王晓华  王弘堃  曹轶 《计算机科学与探索》2023,(6):1321-1328

可能性聚类假设的多模适应学习方法

  

基于图的半监督学习（GSSL）凭借其直观性和良好的学习性能,在机器学习领域吸引了越来越多的关注。然而,通过分析发现,现有基于图的半监督学习方法存在对噪声、异常数据的鲁棒性不够好以及较敏感的问题。此外,该方法具有较好性能的前提是训练数据与测试数据为独立同分布（IID）,导致在实际应… …   相似文献

但雨芳  陶剑文  赵悦  潘婕  赵宝奇 《计算机科学与探索》2023,(6):1329-1342

基于格的细粒度访问控制内积函数加密方案

  

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《计算机学报》2023,46(6)

  

The construction method of Type-Ⅱ even-length Z-complementary pair (ZCP) was proposed by using the inter-leaving technique.The basic framewo… …   相似文献

《通信学报》2023,44(6):167-174

  

Random walk techniques achieve high accuracy and efficiency in community detection.To summarize and analyze community detection methods base… …   相似文献

《通信学报》2023,44(6):198-210

基于指标依赖模型构建与监控的攻击检测方法

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随着攻击技术的不断演进,防御的难度也与日俱增.为了及时有效地识别和阻断攻击的实施,学术界与工业界已提出众多基于攻击检测的防御技术.现有的攻击检测方法主要着眼于攻击事件,通过识别攻击特征或者定位异常活动来发现攻击,分别具有泛化性和攻击导向性不足的局限性,容易被攻击者精心构造的攻击变… …   相似文献

王立敏  卜磊  马乐之  于笑丰  沈宁国 《软件学报》2023,34(6):2641-2668

图卷积网络的抗混淆安卓恶意软件检测

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自安卓发布以来,由于其开源、硬件丰富和应用市场多样等优势,安卓系统已经成为全球使用最广泛的手机操作系统。同时,安卓设备和安卓应用的爆炸式增长也使其成为96%移动恶意软件的攻击目标。现存的安卓恶意软件检测方法中,忽视程序语义而直接提取简单程序特征的方法检测速度快但精确度不理想,将程… …   相似文献

吴月明  齐蒙  邹德清  金海 《软件学报》2023,34(6):2526-2542

基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法

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随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力投入.但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善,其中函数级别的检… …   相似文献

胡雨涛  王溯远  吴月明  邹德清  李文科  金海 《软件学报》2023,34(6):2543-2561

一种融合伴随信息的网络表示学习模型

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网络表示学习被认为是提高信息网络分析效率的关键技术之一,旨在将网络中每个节点映射为低维隐空间中的向量表示,并使这些向量高效的保持原网络的结构和特性.近年来,大量研究致力于网络拓扑和节点属性的深度挖掘,并在一些网络分析任务中取得了良好应用效果.事实上,在这两类关键信息之外,真实网络… …   相似文献

杜航原  王文剑  白亮 《软件学报》2023,34(6):2749-2764

基于模型的强化学习中可学习的样本加权机制

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基于模型的强化学习方法利用已收集的样本对环境进行建模并使用构建的环境模型生成虚拟样本以辅助训练,因而有望提高样本效率.但由于训练样本不足等问题,构建的环境模型往往是不精确的,其生成的样本也会因携带的预测误差而对训练过程产生干扰.针对这一问题,提出了一种可学习的样本加权机制,通过对… …   相似文献

黄文振  尹奇跃  张俊格  黄凯奇 《软件学报》2023,34(6):2765-2775

基于网格切分的单阶段实例分割方法

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近年来,与二阶段实例分割方法相比,单阶段实例分割方法由于实时性强,已在实际应用中取得了初步进展,但目前仍然存在以下两个主要缺点.（1）精度较低：单阶段方法缺少多轮优化环节,因此其精度离实际应用仍存在差距;（2）不够灵活：目前大多数单阶段方法是独立设计的,难以兼容实际应用中不同类型… …   相似文献

王文海  李志琦  路通 《软件学报》2023,34(6):2906-2921