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多模态数据融合研究综述 被引量：7
1
作者 张虎成 李雷孝 刘东江 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2501-2520,共20页
尽管深度学习强大的学习能力已经在单一模态应用领域取得了优异成果,但研究发现单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了突破在单一模态上特征表示的阻碍,更大化利用多种模态所蕴含的价值,学者们开始提出利用多模态融... 尽管深度学习强大的学习能力已经在单一模态应用领域取得了优异成果,但研究发现单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了突破在单一模态上特征表示的阻碍,更大化利用多种模态所蕴含的价值,学者们开始提出利用多模态融合的方式去提高模型学习性能。多模态融合技术是让机器在文本、语音、图像和视频中利用模态之间的相关性和互补性融合成更好的特征表示,为模型训练提供基础。目前多模态融合的研究仍处在发展初期阶段,从近几年多模态融合的热门研究领域为出发点,阐述多模态融合方法和融合过程中的多模态对齐技术。重点分析多模态融合方法中的联合融合方法、协同融合方法、编码器融合方法和分裂融合方法在多模态融合中的应用情况与优缺点,阐述在融合过程中的多模态对齐的问题,包括显式对齐和隐式对齐以及应用情况与优缺点。阐述近几年多模态融合领域中热门数据集在不同领域的应用。阐述多模态融合所面临的挑战以及研究展望,以进一步推动多模态融合的发展与应用。 展开更多
关键词 深度学习 多模态融合 模态对齐 多模态应用
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分布式数据中心制冷控制的深度强化学习算法 被引量：1
2
作者 张立 陈丁 +1 位作者 万剑雄 李雷孝 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1595-1600,F0003,共7页
为对数据中心空调送风温度与送风速度进行智能控制,降低数据中心制冷能耗,提出一种基于多智能体强化学习的数据中心空调制冷控制方法。所有空调智能体的制冷策略联合训练使其能合作制冷,设置温度约束保证设备在安全温度下运行。在不断... 为对数据中心空调送风温度与送风速度进行智能控制,降低数据中心制冷能耗,提出一种基于多智能体强化学习的数据中心空调制冷控制方法。所有空调智能体的制冷策略联合训练使其能合作制冷,设置温度约束保证设备在安全温度下运行。在不断与环境模型交互的过程中获得经验,通过经验优化控制方法,以更加节能的方式保证数据中心的正常工作。仿真结果表明,与单智能体强化学习的CCA方法相比,所提方法在分布式数据中心环境中,降低了14.1%的空调功耗与18.09%的温度违约惩罚。 展开更多
关键词 数据中心 送风速度 送风温度 强化学习 多智能体环境 合作制冷 温度约束
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面向情感对话的情绪生成研究综述
3
作者 刘佳 马志强 +3 位作者 吕凯 郭思源 周钰童 许璧麒 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期55-75,共21页
情感对话是赋予对话机器人情感处理能力的关键,旨在使对话机器人具备情绪识别、情绪理解和情绪生成的能力。为了弥补情感对话技术中情绪生成能力的缺失,情绪生成任务被提出且已经发展为人工智能情绪表达的核心任务,其旨在生成符合语境... 情感对话是赋予对话机器人情感处理能力的关键,旨在使对话机器人具备情绪识别、情绪理解和情绪生成的能力。为了弥补情感对话技术中情绪生成能力的缺失,情绪生成任务被提出且已经发展为人工智能情绪表达的核心任务,其旨在生成符合语境的人工情绪类别,并为相关下游任务提供情绪指导。2018年至今,情感对话领域的研究人员致力于使对话机器人生成情绪可控、同理心强且能够帮助用户改善情绪痛苦的情绪响应,所有努力都表明了对情绪生成任务的强烈需求。给出了情绪生成任务定义与基本框架,并简要介绍了该任务在情感对话领域内下游任务的定义;总结了情绪生成任务及其下游任务的研究现状,并介绍了该任务常用数据集与评价指标。最后,分析了情绪生成任务的优势、面临的挑战以及未来发展方向。 展开更多
关键词 情感生成 人工情感 情感对话 情感计算
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智能合约漏洞检测与修复研究综述
4
作者 刘哲旭 李雷孝 +3 位作者 刘东江 杜金泽 林浩 史建平 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期854-876,共23页
智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测... 智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测与修复研究框架,分别从漏洞数据集、机器学习方法、漏洞修复技术和补丁部署策略这4个方面分析总结现有智能合约漏洞检测与修复研究进展。对基于机器学习的智能合约漏洞检测方法进行研究,对比总结了8种智能合约漏洞类型、15个开源数据集现状以及传统机器学习方法、深度学习方法和大模型方法等现有模型方法优缺点,并提出使用符号执行、模糊测试、污点分析、形式化验证和集成框架5类漏洞检测工具与置信学习相结合的智能合约高质量数据集制作思路;分类介绍了自动化修复技术、机器学习修复技术和以太坊增强技术3类智能合约漏洞修复方案,全面比较了不同方案的优缺点,并总结了未来可以用于智能合约漏洞修复领域的相关技术;分析了智能合约安全现存问题并展望了未来研究方向。 展开更多
关键词 区块链 智能合约安全 漏洞检测 漏洞修复 机器学习
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区块链在车联网数据共享领域的研究进展 被引量：11
5
作者 熊啸 李雷孝 +4 位作者 高静 高昊昱 杜金泽 郑岳 牛铁铭 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第5期1008-1024,共17页
车联网中实现高效、安全的共享数据对智慧交通的发展具有重要意义。将区块链技术与车联网相结合,在促进车联网数据共享和隐私保护改善方面都有巨大的潜力,但仍然存在区块链技术如何保证车联网数据安全共享的问题。针对这一问题,对区块... 车联网中实现高效、安全的共享数据对智慧交通的发展具有重要意义。将区块链技术与车联网相结合,在促进车联网数据共享和隐私保护改善方面都有巨大的潜力,但仍然存在区块链技术如何保证车联网数据安全共享的问题。针对这一问题,对区块链和车联网技术融合的最新研究与车联网数据共享的应用进行了系统的整理和分析。首先,总结归纳传统车联网数据共享模型并分析其特点;其次,从共享数据可靠性、共享数据安全性、激励机制、访问控制、可扩展性和储存方式六方面介绍基于区块链的车联网数据安全共享现状;再次,列举并分析三种基于区块链的车联网数据安全共享的通用模型的特点;最后,讨论了该领域未来研究发展的方向,并对解决车联网中数据共享安全问题提出解决思路,为构建未来车联网数据共享提供理论支持。 展开更多
关键词 区块链 车联网(IOV) 数据隐私 安全共享 数据共享模型
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区块链在数据完整性保护领域的研究与应用进展 被引量：25
6
作者 高昊昱 李雷孝 +3 位作者 林浩 李杰 邓丹 李少旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期745-755,共11页
数据作为一种现代信息社会不可或缺的新兴资源,从产生伊始就面临着被各方篡改的风险。遭到篡改的数据在可用性与真实性方面都会大打折扣。而区块链因其不可篡改、去中心化、防止单点故障的特性天然契合数据完整性保护的要求。首先,简述... 数据作为一种现代信息社会不可或缺的新兴资源,从产生伊始就面临着被各方篡改的风险。遭到篡改的数据在可用性与真实性方面都会大打折扣。而区块链因其不可篡改、去中心化、防止单点故障的特性天然契合数据完整性保护的要求。首先,简述了区块链技术背景与数据保护的核心要求;其次,按照区块链类型将现有区块链数据完整性保护成果进行分类和介绍,并对各成果的优势与不足结合数据完整性保护进行总结;然后,将现有数据完整性保护技术分类并与区块链数据完整性保护技术进行比较,分析传统数据完整性保护技术的不足与区块链数据完整性保护技术的优势;最后,总结区块链数据完整性保护技术的不足之处,并给出解决思路。 展开更多
关键词 区块链 数据安全 完整性保护 防篡改 去中心化
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风电输出功率预测技术研究综述 被引量：23
7
作者 武煜昊 王永生 +3 位作者 徐昊 陈振 张哲 关世杰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第12期2653-2677,共25页
风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响,提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网络通信等不可控因素的存在,导致采集到用于风电功率预测的数据存在异常值和缺失值,因此在进行风电功率... 风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响,提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网络通信等不可控因素的存在,导致采集到用于风电功率预测的数据存在异常值和缺失值,因此在进行风电功率预测前应当进行相应的异常值检测和缺失值插补操作。为进一步促进风电数据清洗及预测技术的发展,对当前现有模型及方法进行分析与总结,并对现有技术进行划分、对比。从时序数据出发,首先,对风电预测领域的异常值检测方法的研究现状进行分类、分析与总结,对现有异常检测方法所存不足与缺陷进行概述,并对未来发展中或将成为重点的研究方向进行展望;其次,将现有的缺失值处理方法的评价指标进行描述,根据处理方式的不同将处理技术按照常规处理方法、辨别式的插补方法、生成式的插补方法及物理特性方法进行分析与总结,并对现有研究中所存问题进行分析;最后,对现有研究中的预测方法、多层级预测及自适应预测系统的研究现状进行分析总结,并对现有预测存在的挑战及未来发展方向进行了总结与展望。 展开更多
关键词 深度学习 风电功率预测 异常值检测 缺失值插补 时间序列数据
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道路交通流数据预测方法研究综述 被引量：7
8
作者 孟闯 王慧 +2 位作者 林浩 李科岑 王鑫鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期51-61,共11页
道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支,在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征,学者们相继... 道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支,在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征,学者们相继提出各类方法,包括模型融合、模型算法改进、数据定义转换等方式,以求提高模型的预测精度。为了合理综述各类交通流的预测方法,根据所用方法的种类分为三大类:基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。通过综述各类交通流预测方法,对近年来新出现的模型与算法进行概括与分析,旨在为相关研究学者提供研究思路。对交通流预测方法进行了总结及展望,给出未来交通流预测领域的探索方向。 展开更多
关键词 智能交通 交通流预测 时序序列预测 机器学习 深度学习
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知识驱动的对话生成模型研究综述 被引量：3
9
作者 许璧麒 马志强 +3 位作者 周钰童 贾文超 刘佳 吕凯 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第1期58-74,共17页
知识驱动的对话生成模型旨在利用不同形式的知识来强化对话生成模型,使得对话生成模型不仅能从对话数据中学习语义交互,而且还能深入理解用户输入、背景知识和对话上下文,生成更合理、更具多样性、更富含信息量和拟人的回复,进而推动对... 知识驱动的对话生成模型旨在利用不同形式的知识来强化对话生成模型,使得对话生成模型不仅能从对话数据中学习语义交互,而且还能深入理解用户输入、背景知识和对话上下文,生成更合理、更具多样性、更富含信息量和拟人的回复,进而推动对话系统的发展。目前相关工作仍处于初期探索阶段,并且很少有对现有成果的全面梳理和系统总结。对知识驱动的对话生成模型研究展开综述,首先,针对现有的研究成果,梳理并介绍了当前知识驱动的对话生成任务和主要遇到的问题,并且给出详细的任务定义和问题定义;其次,整理并介绍了知识驱动的对话生成模型建模所需的数据集;然后,对目前知识驱动的对话生成研究过程中知识获取、知识表示、知识选择和知识融入相关研究中每个模型的改进、研究现状、模型涉及的评价指标和模型的性能进行重点介绍;最后,对知识驱动的对话生成模型研究未来的发展方向进行展望。 展开更多
关键词 对话生成模型 对话系统 外部知识 知识驱动的对话生成
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基于模型深度强化学习的数据中心主动地板控制 被引量：2
10
作者 温建伟 张立 +1 位作者 段彦夺 李雷孝 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1051-1056,共6页
如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一.本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象,并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程,设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略.该策略基于模型深度强化... 如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一.本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象,并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程,设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略.该策略基于模型深度强化学习方法,克服了传统无模型深度强化学习方法采样效率低的缺陷.大量仿真实验结果表明,与经典无模型(PPO)方法相比,所提出的方法可迅速收敛到最优控制策略,并可以有效抑制机架热点现象. 展开更多
关键词 数据中心 主动地板 强化学习 性能评价
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基于深度学习的对话情绪生成研究综述 被引量：1
11
作者 周钰童 马志强 +3 位作者 许璧麒 贾文超 吕凯 刘佳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期13-25,共13页
情绪生成是人工情感计算研究中的子任务,在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究,同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重... 情绪生成是人工情感计算研究中的子任务,在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究,同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重要的理论意义和实际应用价值。得益于深度神经网络在自然语言处理领域的优异表现,基于深度学习的对话系统情绪生成受到越来越多研究人员的关注。总结目前基于深度学习的对话情绪生成相关工作,现阶段利用深度学习的对话系统情绪生成相关研究主要包含三方面内容:情绪感知、情绪预测和情绪决策。简要介绍了一些常用的情绪对话数据集,最后对该任务当前问题进行了归纳概况并展望未来发展趋势。 展开更多
关键词 对话情绪生成 人工情感 深度学习
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基于DNN-HMM的蒙古语声学模型结构实验研究 被引量：1
12
作者 李晋益 马志强 +2 位作者 刘志强 朱方圆 王洪彬 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期52-65,共14页
DNN-HMM作为语音识别中的一种混合建模技术,由深度神经网络和隐马尔可夫模型组成。在使用蒙古语语料库构建DNN-HMM声学模型的过程中,为了研究DNN-HMM结构对蒙古语声学建模的影响以及蒙古语语料库规模与DNN-HMM声学模型结构的关系,通过设... DNN-HMM作为语音识别中的一种混合建模技术,由深度神经网络和隐马尔可夫模型组成。在使用蒙古语语料库构建DNN-HMM声学模型的过程中,为了研究DNN-HMM结构对蒙古语声学建模的影响以及蒙古语语料库规模与DNN-HMM声学模型结构的关系,通过设计DNN-HMM声学模型中DNN的结构,该文提出Rectangle DNN-HMM、Trapezoid DNN-HMM、Polygon DNN-HMM和Hourglass DNN-HMM四种结构的DNNHMM声学模型,并以Kaldi实验平台为基础进行实验,选取音素作为建模单元,使用三种规模的蒙古语语料库分别构建四种结构的DNN-HMM声学模型。深度结构和宽度结构实验结果表明,深度为6层的Polygon DNNHMM结构适合蒙古语声学模型建模;随着语料库规模的增大,通过适当增加声学模型的宽度,可以使声学模型的每一层都能学习到更丰富的语音特征,提高语音识别的准确率。 展开更多
关键词 DNN-HMM 声学模型 深度神经网络 蒙古语声学模型
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文本生成图像研究综述 被引量：7
13
作者 曹寅 秦俊平 +4 位作者 马千里 孙昊 闫凯 王磊 任家琪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期219-238,共20页
对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改... 对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改进的不同技术点归纳为6小类:采用多层次体系嵌套架构、注意力机制的应用、应用孪生网络、采用循环一致方法、深度融合文本特征和改进无条件模型.通过对不同方法的分析,总结并讨论了现有的文本生成图像方法通用评估指标和数据集. 展开更多
关键词 人工智能生成内容 文本生成图像 生成对抗网络 自回归模型 扩散模型
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面向计算机视觉的吸烟检测方法研究综述 被引量：4
14
作者 何嘉彬 李雷孝 +1 位作者 林浩 徐国新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期40-56,共17页
公共场所吸烟严重危害人们身体健康甚至生命财产安全,因此实时高效的吸烟检测具有重要意义。目前基于计算机视觉的吸烟检测以高效率、高精度等优势逐渐成为主流方法。在对非计算机视觉的吸烟检测方法进行简要概述的基础上,重点归纳总结... 公共场所吸烟严重危害人们身体健康甚至生命财产安全,因此实时高效的吸烟检测具有重要意义。目前基于计算机视觉的吸烟检测以高效率、高精度等优势逐渐成为主流方法。在对非计算机视觉的吸烟检测方法进行简要概述的基础上,重点归纳总结了三类基于计算机视觉的检测方法。探讨了颜色、外观、运动等多种烟雾特征的提取方法;介绍了基于单步骤和多步骤目标检测两种方法提取烟支目标;从人工特征构建、深度学习特征提取角度论述不同类型的吸烟动作特征提取方法。对上述方法进行分析总结并展望未来研究方向。 展开更多
关键词 计算机视觉 吸烟检测 目标检测 行为识别
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SMOTE类算法研究综述 被引量：4
15
作者 王晓霞 李雷孝 林浩 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第5期1135-1159,共25页
合成少数类过采样技术(SMOTE)因能有效处理少数类样本已成为处理不平衡数据的主流方法之一,而且许多SMOTE改进算法已被提出,但目前已有的调研极少考虑到流行的算法级改进方法。因此对现有SMOTE类算法进行更全面的分析与总结。首先详细... 合成少数类过采样技术(SMOTE)因能有效处理少数类样本已成为处理不平衡数据的主流方法之一,而且许多SMOTE改进算法已被提出,但目前已有的调研极少考虑到流行的算法级改进方法。因此对现有SMOTE类算法进行更全面的分析与总结。首先详细阐述了SMOTE方法的基本原理,然后主要从数据级、算法级两个层面系统性地梳理分析SMOTE类算法,并介绍数据级和算法级混合改进的新思路。数据级改进是在预处理时通过不同操作删除或添加数据来平衡数据分布;算法级改进不会改变数据分布,主要通过修改或创建算法来加强对少数类样本的关注度。二者相比,数据级方法应用受限更少,算法级改进的算法鲁棒性普遍更高。为了更全面地提供SMOTE类算法的基础研究材料,最后列出常用数据集、评价指标,给出未来可能尝试进行的研究思路,以更好地应对不平衡数据问题。 展开更多
关键词 不平衡数据 合成少数类过采样技术(SMOTE) 过采样 监督学习
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基于分布式大数据框架的全比较问题文件分发策略研究与平台构建
16
作者 王慧 邓丹 李雷孝 《内蒙古工业大学学报（自然科学版）》 2020年第1期37-44,共8页
分析了现有解决大数据集全比较问题的数据分发相关研究成果存在的问题和混合整数线性规划模型在优化问题中的应用,在此基础上构建了一种分布式系统下数据文件分发策略模型并进行了数据文件分发算法设计,基于大数据平台框架和数据分发算... 分析了现有解决大数据集全比较问题的数据分发相关研究成果存在的问题和混合整数线性规划模型在优化问题中的应用,在此基础上构建了一种分布式系统下数据文件分发策略模型并进行了数据文件分发算法设计,基于大数据平台框架和数据分发算法建立了一个分布式数据文件分发平台.实验结果表明:本文提出的数据分发策略模型和算法具有数据完全本地化、计算负载均衡和存储占用少等优点. 展开更多
关键词 分布式大数据框架 全比较问题 分发模型构建 算法设计 平台构建
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区块链环境下隐蔽信道研究综述
17
作者 张璇 李雷孝 +1 位作者 杜金泽 史建平 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1438-1456,共19页
隐蔽信道是将信息隐藏在公开的通信信道中进行隐蔽传输的方法,旨在保证数据传输的安全性,使第三方对隐蔽通信的过程毫无察觉。然而,随着流量分析技术的不断进步,传统的网络隐蔽信道已经无法保证其安全性。区块链作为一种新兴技术,结合... 隐蔽信道是将信息隐藏在公开的通信信道中进行隐蔽传输的方法,旨在保证数据传输的安全性,使第三方对隐蔽通信的过程毫无察觉。然而,随着流量分析技术的不断进步,传统的网络隐蔽信道已经无法保证其安全性。区块链作为一种新兴技术,结合了密码学、共识算法和P2P网络,具有去中心化、可追溯性、匿名性、不可变性和安全性等特性,成为了构建隐蔽信道的理想平台。首先,简要介绍了区块链技术,对隐蔽信道的发展历程进行了阐述,并对隐蔽信道现有的分类方式进行了研究和总结;然后,在传统网络隐蔽信道的基础上总结了区块链隐蔽信道的一般模型,将隐蔽信道的构建过程划分为信息传输和信息提取两个主要环节;接着,从区块链的六层架构出发,对区块链隐蔽信道进行了深入分析,按照不同的层次将区块链隐蔽信道分为了六大类,并依据每层的结构和机制进行细分,能够更好地理解区块链隐蔽信道的构建过程,挖掘潜在的隐蔽信道;最后,讨论了区块链技术给隐蔽信道带来的局限性,并提出了未来的研究方向。 展开更多
关键词 区块链 隐蔽信道 隐蔽信道分类 信息传输 信息提取
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可编辑区块链研究综述
18
作者 张驰骋 李雷孝 +1 位作者 杜金泽 史建平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期32-49,共18页
可编辑区块链能够以可控方式修改链上数据,有效地克服区块链不可篡改性所带来的局限性,提供一种更加灵活的数据存储方案。对当前主流的可编辑区块链技术进行研究,对现有的可编辑区块链方案进行整理和分析,按照基于编辑所属权、基于编辑... 可编辑区块链能够以可控方式修改链上数据,有效地克服区块链不可篡改性所带来的局限性,提供一种更加灵活的数据存储方案。对当前主流的可编辑区块链技术进行研究,对现有的可编辑区块链方案进行整理和分析,按照基于编辑所属权、基于编辑权限有效性、基于区块链结构以及基于访问策略分为四类,总结分析了每种方案的核心思想以及优缺点;从物联网和身份认证两个领域详细介绍可编辑区块链的应用情况,并与其他方案对比,突出可编辑区块链方案的优势;分析当前可编辑区块链领域尚需解决的问题,探讨可编辑区块链的发展趋势;对全文进行总结。 展开更多
关键词 区块链 可编辑区块链 变色龙哈希 去中心化
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联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测方法
19
作者 邓磊 云静 班琪 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期85-94,共10页
针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题,提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先,根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机(善意或恶意)关系,训练可信度特征提... 针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题,提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先,根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机(善意或恶意)关系,训练可信度特征提取模型,以获取谣言言论可信度潜在表示;其次,融合嵌入表示和可信度潜在表示,分别对自上而下和自下而上传播方向节点进行相关性计算,随后使用Bi⁃GCN模型捕获双向传播特征;最后,将双向传播特征融合后输入到分类器中,以获取谣言检测分类结果。在微博数据集下进行实验,结果表明基于可信度学习方法优于基于立场检测方法,综合表现也超过先进的基线模型方法,尤其在谣言早期还未经传播,就可达到91.1%的检测准确率。 展开更多
关键词 谣言检测 可信度学习 动机关系 立场检测 Bi⁃GCN 相关性计算
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基于深度强化学习的风电场功率多变量综合优化控制
20
作者 张华钦 刘伟 +2 位作者 王慧 李雷孝 莎仁高娃 《综合智慧能源》 2025年第1期18-25,共8页
我国提出“双碳”目标,提出构建以新能源为主体的新型电力系统。依据真实风电场的数据,通过研究优化控制策略,提升风电场输出功率,从而进一步提高风电的利用率。聚焦风电机组间尾流效应问题,提出一种基于无模型深度强化学习(DRL)的风电... 我国提出“双碳”目标,提出构建以新能源为主体的新型电力系统。依据真实风电场的数据,通过研究优化控制策略,提升风电场输出功率,从而进一步提高风电的利用率。聚焦风电机组间尾流效应问题,提出一种基于无模型深度强化学习(DRL)的风电场功率多变量优化控制策略。该策略采用近端策略优化(PPO)算法对动态风电场中的风机偏航角、倾斜角、叶片桨距角和叶尖速比(TSR)多个变量进行优化,通过智能体在运行过程中产生的数据进行智能学习,从而得到最优控制策略,克服传统数学优化方法的局限性。仿真结果表明,与现有的风电机组控制算法相比,基于无模型DRL的多变量优化控制策略显著提高了计算效率,降低了参数优化难度,优化了尾流方向和强度,优化后平均输出功率提升37.08%。 展开更多
关键词 风电场 深度强化学习 尾流控制 多变量控制 功率优化 近端策略优化 “双碳”目标 新型电力系统
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