山东大学学报 (工学版)

一种基于改进ReliefF算法的入侵检测模型

刘财辉,周琪,叶晓文

2023, 53(2): 1-10. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.136

摘要 ( 552 )

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针对现有入侵检测算法中特征提取不充分、未考虑特征权重的影响、模型分类不够精确等问题，提出一种基于改进ReliefF算法的入侵检测模型。通过优化入侵数据特征权重计算，提出改进的ReliefF算法；根据计算特征的Pearson相关系数，建立特征相关性量表。只保留其中一个相关性高的特征，以实现特征的二次优化；对最优特征子集分别使用决策树(decision tree，DT)、k-最近邻(k-nearest neighbor，KNN)、随机森林(random forest，RF)、朴素贝叶斯(naive bayes，NB)和支持向量机(support vector machine，SVM)5种分类器评价该方法的分类性能和准确性。在NSL-KDD和UNSW-NB15两个数据集上的试验结果表明，该方法不仅具有较好的检测性能，还能有效降低特征维度，对分类器的计算复杂度有积极的影响。

融合Jaya高斯变异的自适应乌鸦搜索算法

黄华娟,程前,韦修喜,于楚楚

2023, 53(2): 11-22. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.161

摘要 ( 617 )

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针对标准乌鸦搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低、位置更新具有盲目性的不足,提出一种融合Jaya高斯变异的自适应乌鸦搜索算法(adaptive crow search algorithm with Jaya algorithm and Gaussian mutation, GMJCSA)。通过高斯变异优化全局最优个体和自适应步长的合理变化,提高算法的收敛能力和寻优精度。在引导者发现自己被跟随的情况下引入Jaya算法,克服位置更新具有盲目性的不足。将GMJCSA用于16个基准函数优化和减速器设计问题,与其他智能算法进行试验对比,GMJCSA能取得更好的解。试验结果表明,GMJCSA对于函数优化和减速器设计问题能够较好地寻优求解,总体性能良好。

融合社会学因素的模糊贝叶斯网技术预测模型

张豪,李子凌,刘通,张大伟,陶建华

2023, 53(2): 23-33. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.255

摘要 ( 593 )

PDF (1634KB) ( 116 )

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为研究诸如无人机等新兴信息科学的未来发展趋势,更好地把握这些技术发展与应用情况的动态并及时调整发展战略,在专家系统框架下提出一种基于模糊贝叶斯网的技术趋势预测方法,有效预测无人机技术在未来10 a的发展趋势。在构建预测方案的过程中,结合领域专家的知识,设计若干影响技术发展的维度用作预测参数,不仅包括技术型指标,也包括社会型指标,从而融合更加丰富的信息,使预测结果更加专业可信。提出基于模糊贝叶斯网的技术预测模型,分别对两种类型指标的影响程度进行综合计算形成推理机,使预测结果更加直观精细,具备一定的解释性。对预测模型的结果进行详细分析,并结合其他模型进行对比评价,结果与已有的专业预测结果相符合。试验结果表明,对无人机技术未来10 a发展趋势的预测中,基于模糊贝叶斯网的技术预测模型能够获取影响因素之间的关联关系,具有更好的预测效果。

面向移动机器人的室外环境多层次地图构建

张迪,徐德

2023, 53(2): 34-41. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.368

摘要 ( 457 )

PDF (7452KB) ( 200 )

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为充分利用环境的先验知识,使移动机器人在大规模室外环境中实现自主导航和定位,离线建立一种基于环境先验知识的多层次地图,它由拓扑地图、全局度量简图、语义地图和局部度量地图组成;提出基于节点附近物体共视关系的节点识别方法、基于线段的道路感知方法和基于消失点的导航控制方法;利用不同层次的地图实现路径规划、节点识别和相对位姿估计等,在室外环境试验中,机器人在大规模室外环境中实现自主导航并运动至目的地,验证了方法的有效性。

连续复合运动的多模态层次化关键帧提取方法

于艺旋,杨耕,耿华

2023, 53(2): 42-50. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.131

摘要 ( 476 )

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针对连续复合运动的关键帧对应的空间范围差异较大且存在重复,难以采用固定的空间特征标准提取的问题,提出一种基于多模态分段与聚类的层次化关键帧提取方法。在完整运动层面按照背景音乐节拍与时空信息等多模态信息将运动序列分割为多个片段;对各片段内部的帧进行空间特征聚类与时序分割,得到若干具有代表性的、姿势可能重复的候选关键帧;根据运动的时空特性消除冗余。以广播体操运动为例提取关键帧并与现有方法进行对比试验与分析,本研究方法能够更加准确、充分地提取运动的关键帧。

刻画多种潜在关系的泊松-伽马主题模型

吴艳丽,刘淑薇,何东晓,王晓宝,金弟

2023, 53(2): 51-60. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.157

摘要 ( 422 )

PDF (6396KB) ( 78 )

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为探索节点间链接结构的多种潜在关系并对其进行语义解释,提出一个刻画多种潜在关系的泊松-伽马主题模型,刻画不同潜在关系下节点内容与链接结构(边)的生成过程,利用全期望定律来聚合所有潜在关系中的内容信息与拓扑信息。对于模型推断,进一步提出一种封闭式的吉布斯采样算法。在8个真实数据集上与8种代表性社团发现方法进行比较,并对所有潜在关系中的链接结构进行可视化和案例分析。试验结果表明,本研究方法优于8种代表性的社团发现方法,能够在多种潜在关系中探索节点间链接结构的有效性,还能够利用节点内容来解释链接关系中的语义信息。

基于轨迹掩膜的在线多目标跟踪方法

余明骏,刁红军,凌兴宏

2023, 53(2): 61-69. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.135

摘要 ( 486 )

PDF (2647KB) ( 76 )

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针对现有多目标跟踪方法易受到遮挡、运动模糊等问题干扰的情况,提出基于轨迹掩膜的在线多目标跟踪方法(online multi-object tracking method based on trajectory mask, OMTMTM)。提出轨迹掩膜生成算法,利用前一帧跟踪轨迹结果生成轨迹掩膜,设计轨迹掩膜网络对轨迹掩膜提取多维度特征,包含目标可见区域的估计值、大致位置及形状等信息;将该特征与基础骨干网络提取的原始图像特征融合后进行多目标检测跟踪。OMTMTM的目标跟踪器具备先验判断能力,可实现遮挡情况下的准确跟踪;OMTMTM利用目标跟踪轨迹的时空信息,恢复出部分漏检或低置信待检目标,使轨迹掩膜更加合理,有利于后续跟踪。对OMTMTM的性能进行多维度评估,并结合基线模型进行对比分析。试验结果表明,OMTMTM具有先进的多目标跟踪性能。

基于Affix-Attention的命名实体识别语义补充方法

宋佳芮,陈艳平,王凯,黄瑞章,秦永彬

2023, 53(2): 70-76. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.086

摘要 ( 457 )

PDF (1712KB) ( 174 )

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针对现有命名实体识别方法存在的语义信息获取不全面问题,提出基于Affix-Attention的命名实体识别语义补充方法。将句子和句子中每个单词对应的词缀输入到编码层,使用Bi-LSTM提取上下文特征。在编码层设计特征融合模块、建模文本特征与词缀特征的对应关系,使用Affix-Attention同时关注文本信息和词缀信息进行语义补充。解码层使用CRF层得到目标序列。在生物医学领域的JNLPBA-2004和BC2GM基准数据集上的试验结果综合评价指标F₁达到81.73%、84.73%;在公共数据集CONLL-2003中试验结果综合评价指标F₁达到91.35%。试验结果表明,本研究方法能够有效获取词的内部语义特征,融合文本信息和词缀信息,达到语义补充的效果,提升命名实体识别的性能。

基于网络表征学习的软件系统演化分析

邓文涛,章梦怡,何鹏,曾张帆,李兵

2023, 53(2): 77-86. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.342

摘要 ( 501 )

PDF (5775KB) ( 83 )

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从包、类和方法3个粒度构建软件元素的网络模型。利用经典的网络表征学习方法Node2vec学习节点特征,并从网络距离、增长特性、更新率、模块度等方面对3个开源软件系统进行演化分析。试验结果表明:3种粒度下的演化特性不尽相同,包粒度下的演化更加稳定且高效;相比先前研究,本研究方法得到的软件演化特性与Lehman定律更契合;当软件系统迭代累计到最大阈值时其体系架构将重新部署,此时软件系统的鲁棒性最差且易产生峭壁。

任意形状聚类的SPK-means算法

侯延琛,赵金东

2023, 53(2): 87-92. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.341

摘要 ( 526 )

PDF (2796KB) ( 102 )

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针对K-means聚类算法仅以质心作为聚类依据,在处理非圆球形数据集时效果不理想,数据集的形状特性未得到体现的问题,提出一种基于形状的K-means算法(shape K-means, SPK-means)。将判定点到不同簇中质心以及点到不同簇的最近边缘点的距离作为判定规则,使其具备对任意形状的数据集进行聚类的功能。设置两种不同的数据集进行聚类试验,结果表明,SPK-means聚类算法在处理非圆球形数据集时,其结果遵循原数据集的形状特征。

基于信誉模型的众包质量控制算法

褚佳静,潘庆先,潘亚楠,刘庆菊

2023, 53(2): 93-101. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.340

摘要 ( 502 )

PDF (2302KB) ( 195 )

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针对目前众包平台会产生大量恶意工人以及较少考虑激励工人多次提供可信服务的问题,提出一种基于信誉模型的众包质量控制算法——信誉期望最大化(reputation expectation maximum, Rep-EM)算法。根据可信因子和惩罚因子建立信誉模型;基于工人信誉值和对任务的熟悉度提出一种工人选择机制;将工人匹配度作为权重赋予相应的工人并使用多数投票方法进行初始值选取,解决期望最大化(expectation maximum, EM)算法对初始值敏感和收敛困难的问题,避免算法陷入局部最优,提高评估结果的准确率;利用公开的众包数据集Adult2和Duck对Rep-EM算法和本研究提出的机制进行验证。试验结果表明,Rep-EM算法在评估准确率和运行时间方面有很大的提升,也从任务完成率和平均数据质量验证了本研究提出的工人选择机制的有效性。

基于批归一化统计量的无源多领域自适应方法

刘子一,崔超然,孟凡安,林培光

2023, 53(2): 102-108. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.321

摘要 ( 423 )

PDF (1860KB) ( 120 )

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为解决传统的领域自适应方法训练期间源域数据并不总是可用这一问题,提出一种无源多领域自适应方法,有效完成当存在领域漂移现象时的图像分类任务。通过最小化源域和目标域数据的批归一化统计量距离减小域之间的分布差异,解决因无法访问源域数据而无法显式对齐源域与目标域的问题;采用基于近邻聚合策略的伪标签分类器辅助生成更加准确的伪标签,提高模型预测的准确性;通过学习最优的融合权重,将多个自适应后的源域模型进行有效融合。构建基于批归一化统计量的无源多领域自适应模型。性能对比试验和消融试验结果表明,与多个基线模型相比,本研究方法预测准确性提高0.6%~3.7%。

对象集变化时相容块的近似集增量更新方法

刘斌,王磊,王冲,蔡香香

2023, 53(2): 109-117. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2021.573

摘要 ( 326 )

PDF (3883KB) ( 54 )

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为解决相容块粗糙集模型中概念近似集静态算法效率低的问题,对象集发生变化时,从新的角度提出一种增量式近似集更新方法。引入相容块粗糙集模型的基本概念,在对象集发生变化的条件下更新论域子集,结合增加(或删除)的对象集与相容块之间的联系,更新每一个相容块,并提出更新相容块在论域上覆盖和划分的方法,设计一种近似集增量式更新算法。6组UCI数据集试验结果表明,在增加对象时,本研究算法比非增量式更新算法时间缩短了1/3,在删除对象时时间缩短了1/2。在同种数据集下,本研究算法的时间消耗均小于其他4种更新算法,验证了算法的高效性和可行性。

基于多特征融合的手指静脉图像检索方法

刘行,杨璐,郝凡昌

2023, 53(2): 118-126. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.190

摘要 ( 441 )

PDF (5963KB) ( 155 )

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为进一步提高手指静脉图像检索的精度,提出一种基于多特征融合的手指静脉图像检索方法。从手指静脉图像中分别提取纹理特征、方向特征、静脉主干特征,使用改进的多基元直方图方法计算纹理直方图和方向直方图,将两种直方图串联作为检索特征。考虑到手指静脉血管的空间分布特性,对图像进行分块处理,基于图像块提取检索特征。该方法在两个公开手指静脉数据库上的最优检索精度分别为99.16%、99.15%。试验结果表明,该方法能够充分利用多种不同特征,有效提升手指静脉图像检索性能。

基于CnViT的胶质瘤IDH1突变状态智能预测方法

徐芊芊,许倩,徐华畅,赵钰琳,徐凯,朱红

2023, 53(2): 127-134. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.122

摘要 ( 464 )

PDF (4359KB) ( 104 )

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为了提高胶质瘤影像数据利用率,实现胶质瘤-异柠檬酸脱氢酶1(isocitrate dehydrogenase1, IDH1)突变状态术前无创预测,提出一种基于影像组学与粗糙集属性约简算法的伪标签标注算法,为无标签胶质瘤影像做伪标签标注;提出一种基于卷积神经网络和Vision Transformer的分类模型,并在模型中加入基于胶质瘤位置信息的先验知识,用于胶质瘤IDH1突变状态预测。伪标签标注算法实现了胶质瘤影像数据扩增,基于卷积神经网络和Vision Transformer的分类模型在胶质瘤IDH1突变状态预测中的准确率为93.27%。试验结果表明,提出的方法能够有效提高胶质瘤影像利用率和胶质瘤IDH1突变状态智能诊断准确率,可实现术前无创预测,从而辅助医生诊断和制定治疗方案。

基于多空间注意力的小儿肺炎辅助诊断算法

刘方旭,王建,魏本征

2023, 53(2): 135-142. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.111

摘要 ( 370 )

PDF (3668KB) ( 88 )

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