基于区块链的云数据完整性审计方案

1

作者 高改梅 高茂林 +2 位作者 党伟超 刘春霞 白尚旺 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2281-2289,共9页

针对云存储数据完整性审计效率低的问题,提出一种基于区块链的云数据完整性审计方案。以树结构保存证据信息,状态通道内完成审计“挑战-验证”,实现高效审计;通过局部置信率随机抽取数据块生成挑战,聚合数据物理性和逻辑性生成挑战对应... 针对云存储数据完整性审计效率低的问题,提出一种基于区块链的云数据完整性审计方案。以树结构保存证据信息,状态通道内完成审计“挑战-验证”,实现高效审计;通过局部置信率随机抽取数据块生成挑战,聚合数据物理性和逻辑性生成挑战对应验证证据,实现数据的逻辑性完整验证;智能合约将审计结果打包成交易并保存区块中,实现审计结果的可追踪性。实验结果表明,BCDIAS方案提供数据隐私保护,能抵御单体攻击,整体审计效率提升12.14%,对实际应用场景有一定参考价值。 展开更多

关键词 区块链 云数据存储 完整性审计 状态通道 局部置信率 挑战-验证 去中心化

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可信拜占庭容错共识机制

2

作者 白尚旺 马晓倩 +1 位作者 高改梅 刘春霞 《太原科技大学学报》 2024年第2期132-136,共5页

针对实用拜占庭容错共识机制中存在共识效率低和激励机制不足的问题,提出一种可信拜占庭容错共识机制。首先,建立引入奖惩机制和时间衰减因子的节点信任评价模型,计算节点的信任值。然后,根据节点信任值进行排序,选择信任值高的节点组... 针对实用拜占庭容错共识机制中存在共识效率低和激励机制不足的问题,提出一种可信拜占庭容错共识机制。首先,建立引入奖惩机制和时间衰减因子的节点信任评价模型,计算节点的信任值。然后,根据节点信任值进行排序,选择信任值高的节点组成共识节点集,利用可验证随机函数选取共识节点集中信任值高的节点作为主节点。此外,在拜占庭共识过程中利用BLS签名保证主节点不会作恶。实验仿真结果表明,信任模型可以有效惩罚作恶的节点,可信拜占庭容错共识相比于实用拜占庭容错共识交易吞吐量可以提高43%. 展开更多

关键词 共识机制 奖惩机制 时间衰减因子 信任值 可验证随机函数

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融合片段对比学习的弱监督动作定位方法

3

作者 党伟超 张磊 +1 位作者 高改梅 刘春霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期548-555,共8页

针对现有基于注意力机制的弱监督动作定位方法对动作边界处的片段容易错误分类的问题,提出一种融合片段对比学习的弱监督动作定位方法。首先,引入三个分支的注意力机制,分别测量每个视频帧是动作实例、上下文以及背景的可能性;其次,基... 针对现有基于注意力机制的弱监督动作定位方法对动作边界处的片段容易错误分类的问题,提出一种融合片段对比学习的弱监督动作定位方法。首先,引入三个分支的注意力机制,分别测量每个视频帧是动作实例、上下文以及背景的可能性;其次,基于得到的注意力值构建对应分支的类激活序列;然后,通过片段挖掘算法构造正负样本对;最后,利用片段对比学习引导网络将模糊片段正确归类。实验结果表明,当交并比(IoU)取值0.5时,在THUMOS14与ActivityNet1.3两个公共数据集上,所提方法的平均检测精度(mAP)分别达到了33.9%和40.1%,相较于DGCNN(Dynamic Graph modeling for weakly-supervised temporal action localization Convolutional Neural Network)弱监督动作定位模型在上述两个数据集上分别提升1.1和2.9个百分点,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 弱监督 对比学习 时序动作定位 注意力机制 类激活序列

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基于区块链与CP-ABE策略隐藏的众包测试任务隐私保护方案

4

作者 高改梅 张瑾 +2 位作者 刘春霞 党伟超 白尚旺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期811-818,共8页

为完善云环境下众测(众包测试)数据共享体系,解决众测领域存在的数据安全与隐私保护问题,提出基于区块链与基于密文策略的属性加密(CP-ABE)策略隐藏的众测任务隐私保护(CTTPP)方案。将区块链和属性基加密相结合,以提高众测数据共享的隐... 为完善云环境下众测(众包测试)数据共享体系,解决众测领域存在的数据安全与隐私保护问题,提出基于区块链与基于密文策略的属性加密(CP-ABE)策略隐藏的众测任务隐私保护(CTTPP)方案。将区块链和属性基加密相结合,以提高众测数据共享的隐私性。首先,利用末端内部节点构造访问树表达访问策略,配合CP-ABE中的指数运算和双线性配对运算实现策略隐藏,以提高众测场景下数据共享的隐私保护能力;其次,调用区块链智能合约自动化验证数据访问者的合法性,与云服务器共同完成对任务密文访问权限的验证,进一步提高众测任务的安全性。性能测试结果表明,与同类型访问树策略隐藏算法相比,平均加密解密时间更短,加解密的计算开销更小;另外,当解密请求频率达到每秒1000笔时,区块链的处理能力开始逐渐饱和,数据上链和数据查询的最大处理时延为0.80 s和0.12 s,适用于轻量级的商业化众测应用场景。 展开更多

关键词 隐私保护 众包测试 策略隐藏 区块链 属性基加密

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基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐

5

作者 党伟超 吴非凡 +2 位作者 高改梅 刘春霞 白尚旺 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期925-931,共7页

针对基于匿名用户的会话推荐忽略了不同会话之间可能存在的协作信息,以及未考虑所预测的目标项与历史行为的相关性问题,提出一种基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐模型(SR-LNG-AM)。从当前会话和邻域会话构建的图结构中分别学... 针对基于匿名用户的会话推荐忽略了不同会话之间可能存在的协作信息,以及未考虑所预测的目标项与历史行为的相关性问题,提出一种基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐模型(SR-LNG-AM)。从当前会话和邻域会话构建的图结构中分别学习两种类型的项目转换信息,将其融合得到项目嵌入。使用软注意力机制生成全局嵌入,使用目标注意力机制针对不同的目标项自适应生成不同的目标嵌入。结合局部嵌入,进行预测。在两个真实数据集上与多个基线方法进行实验对比,实验指标均有提高,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 会话推荐 注意力机制 图信息 邻域会话 协作信息 目标注意力 目标嵌入

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一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法

6

作者 高改梅 史旭 +2 位作者 刘春霞 党伟超 王娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期1538-1543,共6页

为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES(advanced encryption standard)算法加密,而AES的密钥使用ECC(ellipse curve ctyptogr... 为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES(advanced encryption standard)算法加密,而AES的密钥使用ECC(ellipse curve ctyptography)算法加密,所有的加密密钥、治疗结果、患者身份信息存储到联盟链上。采用群签名技术追溯签名医院,群管理员可以解密医疗数据,将其作为重要依据协助第三方解决医疗纠纷。效率分析表明,在安全性相同的情况下,该方法的加/解密效率比对比方案分别提高了14%和46%,同时分析了群签名各类算法的时间开销。通过与同类方法对比,该方法既可实现患者身份、医疗数据的分类隐私保护,又可保证交易存储开销是合理的,在医疗数据隐私保护领域具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 联盟链 医疗数据 隐私保护 医疗纠纷 群签名

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基于多频特征学习的恶意代码变种分类

7

作者 靳黎忠 薛慧琴 +2 位作者 段明博 赵旭俊 高改梅 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期1934-1940,共7页

针对恶意代码变种分类方法没有充分对原始输入进行分析的问题,提出一种更加高效的基于深度学习的办法,使用卷积神经网络对多频信息进行学习。对恶意代码转化而成的图像进行研究,利用小波变换进行多频和多层次的分析,抓住低频和高频特征... 针对恶意代码变种分类方法没有充分对原始输入进行分析的问题,提出一种更加高效的基于深度学习的办法,使用卷积神经网络对多频信息进行学习。对恶意代码转化而成的图像进行研究,利用小波变换进行多频和多层次的分析,抓住低频和高频特征;针对多频信息输入,设计一种多频特征学习模块,充分挖掘其中有用信息。实验结果表明,该方法在Malimg数据集上,相比其它两种恶意代码分类办法,分别取得了1.5%和0.8%的效果提升。 展开更多

关键词 恶意代码分类 多频特征 深度学习 小波变换 灰度图像 卷积神经网络 恶意代码家族

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基于CapsNet和SRU的工业互联网入侵检测方法

8

作者 李琪 刘春霞 高改梅 《计算机技术与发展》 2024年第7期93-99,共7页

随着工业互联网的普及,工业系统中大量的基础设施和设备接入互联网,使得工业系统更容易受到外部攻击,工业互联网入侵检测成为保障工业网络安全和稳定运营的重要手段。针对现有的深度学习方法在工业互联网入侵检测中存在数据特征提取不... 随着工业互联网的普及,工业系统中大量的基础设施和设备接入互联网,使得工业系统更容易受到外部攻击,工业互联网入侵检测成为保障工业网络安全和稳定运营的重要手段。针对现有的深度学习方法在工业互联网入侵检测中存在数据特征提取不全和对罕见攻击检测准确率低的问题,提出一种基于胶囊网络(CapsNet)和简单循环单元(SRU)融合的工业互联网入侵检测模型。采用SMOTE-ENN算法完成数据的平衡处理,结合简单循环单元神经网络和引入残差块的胶囊网络分别提取流量数据的时间和空间特征,通过自注意力机制进行特征加权,进而提高模型的检测性能。在气体管道数据集上,对比经过SMOTE-ENN算法处理前后的预测结果,该模型对MSCI和MFCI类别的识别精度分别提高4.69百分点和4.41百分点,表明数据平衡算法提高了分类器对少数类样本的预测能力,对比其他模型,该模型的准确率达到99.36%,误报率为0.73%。 展开更多

关键词 入侵检测 工业互联网 数据平衡 胶囊网络 简单循环单元 自注意力机制

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基于联盟链PBFT的BRaft共识算法 被引量：2

9

作者 白尚旺 达泓宇 +2 位作者 高改梅 刘春霞 党伟超 《软件导刊》 2023年第9期132-137,共6页

针对联盟链共识算法不能同时实现低时延、高吞吐量、高安全性的问题,提出适用于联盟链的可容错Raft共识算法——BRaft(PBFT-Raft)。BRaft利用RSA签名解决拜占庭Leader节点篡改日志的问题,并在PBFT算法三段协议的基础上,引入标识位W,解... 针对联盟链共识算法不能同时实现低时延、高吞吐量、高安全性的问题,提出适用于联盟链的可容错Raft共识算法——BRaft(PBFT-Raft)。BRaft利用RSA签名解决拜占庭Leader节点篡改日志的问题,并在PBFT算法三段协议的基础上,引入标识位W,解决拜占庭Follower节点恶意响应Leader节点的问题,确保在拜占庭节点发送错误消息的情况下日志项依然能够被正确提交。实验结果表明,BRaft在保证算法可理解性和共识效率的同时,提高了算法安全性。 展开更多

关键词 Raft算法 PBFT算法 拜占庭节点 数字签名 标识位

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煤矿探水卸杆动作识别研究 被引量：6

10

作者 党伟超 姚远 +2 位作者 白尚旺 高改梅 吴喆峰 《工矿自动化》 北大核心 2020年第7期107-112,共6页

针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动... 针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动特征进行降维,通过Softmax分类处理来识别卸杆动作,并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时,首先对数据集进行预处理,从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表,并降低分辨率;然后采用训练集对3DCNN模型进行训练,并保存训练好的权重文件;最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试,得出分类结果。实验结果表明,设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.0001,3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。 展开更多

关键词 煤矿防治水 煤矿探水 卸杆动作识别 三维卷积神经网络 3DCNN 批量归一化层

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基于自注意力长短期记忆网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法 被引量：5

11

作者 党伟超 李涛 +2 位作者 白尚旺 高改梅 刘春霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期2346-2351,共6页

为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命(RUL)进行预测,考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性,提出了一种基于自注意力长短期记忆(Self-Attention-LSTM)网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先,搭... 为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命(RUL)进行预测,考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性,提出了一种基于自注意力长短期记忆(Self-Attention-LSTM)网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先,搭建加速寿命测试实验平台来收集反映Web软件系统老化趋势的性能指标数据;然后,根据该性能指标数据的时序特性来构建长短期记忆(LSTM)循环神经网络以提取性能指标的隐含层特征,并使用自注意力机制建模特征间的依赖关系;最后,得到系统RUL的实时预测值。在三组测试集上,把所提模型与反向传播(BP)网络和常规的循环神经网络(RNN)做了对比。实验结果表明,所提模型的平均绝对误差(MAE)比长短期记忆(LSTM)网络平均低16.92%,相对准确率(Accuracy)比LSTM网络平均高5.53%,验证了Self-Attention-LSTM网络剩余寿命预测模型的有效性。可见所提方法能为优化系统抗衰决策提供技术支撑。 展开更多

关键词 Web软件系统 剩余使用寿命 长短期记忆网络 自注意力机制 抗衰决策

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独立学院大学生职业生涯规划现状研究 被引量：5

12

作者 高改梅 张雅琴 《科技情报开发与经济》 2008年第5期190-191,共2页

对S独立学院职业生涯规划情况进行了调查,对S独立学院学生职业生涯规划问题进行了具体分析,并提出了改进建议。

关键词 独立学院 职业生涯规划 大学生

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基于图模型和注意力模型的会话推荐方法 被引量：4

13

作者 党伟超 姚志宇 +2 位作者 白尚旺 高改梅 刘春霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期3610-3616,共7页

为解决基于循环神经网络(RNN)会话推荐方法的兴趣偏好表示不全面、不准确问题,提出基于图模型和注意力模型的会话推荐(SR‑GM‑AM)方法。首先,图模型利用全局图和会话图分别获取邻域信息和会话信息,并且利用图神经网络(GNN)提取项目图特征... 为解决基于循环神经网络(RNN)会话推荐方法的兴趣偏好表示不全面、不准确问题,提出基于图模型和注意力模型的会话推荐(SR‑GM‑AM)方法。首先,图模型利用全局图和会话图分别获取邻域信息和会话信息,并且利用图神经网络(GNN)提取项目图特征,项目图特征经过全局项目表示层和会话项目表示层得到全局级嵌入和会话级嵌入,两种级别嵌入结合生成图嵌入;然后,注意力模型使用软注意力进行图嵌入和反向位置嵌入融合,目标注意力激活目标项目相关性,注意力模型通过线性转换生成会话嵌入;最后,SR‑GM‑AM经过预测层,输出下次点击的N项推荐列表。在两个真实的公共电子商务数据集Yoochoose和Diginetica上对比了SR‑GM‑AM方法与基于无损边缘保留聚合和快捷图注意力的推荐(LESSR)方法,结果显示,SR‑GM‑AM方法的P@20最高达到了72.41%,MRR@20最高达到了35.34%,验证了SR‑GM‑AM的有效性。 展开更多

关键词 会话推荐 全局图 会话图 图神经网络 邻域信息

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基于对比超图转换器的会话推荐

14

作者 党伟超 程炳阳 +1 位作者 高改梅 刘春霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3683-3688,共6页

针对会话推荐本身存在的噪声干扰和样本稀疏性问题,提出一种基于对比超图转换器的会话推荐(CHT)模型。首先,将会话序列建模为超图;其次,通过超图转换器构建项目的全局上下文信息和局部上下文信息。最后,在全局关系学习上利用项目级(I-L... 针对会话推荐本身存在的噪声干扰和样本稀疏性问题,提出一种基于对比超图转换器的会话推荐(CHT)模型。首先,将会话序列建模为超图;其次,通过超图转换器构建项目的全局上下文信息和局部上下文信息。最后,在全局关系学习上利用项目级(I-L)编码器和会话级(S-L)编码器捕获不同级别的项目嵌入,经过信息融合模块进行项目嵌入和反向位置嵌入融合,并通过软注意力模块得到全局会话表示,而在局部关系学习上借助权重线图卷积网络生成局部会话表示。此外,引入对比学习范式最大化全局会话表示和局部会话表示之间的互信息,以提高推荐性能。在多个真实数据集上的实验结果表明,CHT模型的推荐性能优于目前的主流模型。相较于次优模型S2-DHCN(Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks),在Tmall数据集上,所提模型的P@20最高达到了35.61%,MRR@20最高达到了17.11%,分别提升了13.34%和13.69%;在Diginetica数据集上,所提模型的P@20最高达到了54.07%,MRR@20最高达到了18.59%,分别提升了0.76%和0.43%,验证了所提模型的有效性。 展开更多

关键词 会话推荐 超图转换器 对比学习 注意力机制

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基于Raft投票机制的PBFT改进共识算法RBFT

15

作者 白尚旺 李毅 +2 位作者 高改梅 刘春霞 党伟超 《计算机与数字工程》 2023年第11期2511-2514,共4页

PBFT算法存在着时延长、效率不高、动态性不高的问题,论文提出一种基于Raft投票机制共识算法RBFT(Raft Byzantine Fault Tolerant)。由于PBFT算法中主节点选取过于随意,易恶意节点易重新当选,该算法将节点进行分层,分为共识域和备份域,... PBFT算法存在着时延长、效率不高、动态性不高的问题,论文提出一种基于Raft投票机制共识算法RBFT(Raft Byzantine Fault Tolerant)。由于PBFT算法中主节点选取过于随意,易恶意节点易重新当选,该算法将节点进行分层,分为共识域和备份域,主节点选取改为Raft中Leader的投票选举,在共识域R1共识的过程中,同时进行备选域R2备选主节点(Leader)的选举,实现了备份域节点的动态增减,同时优化视图切换协议。减少了通信消耗并进一步降低时延。经实验后得出,改进后算法与原有算法相比,时延有了进一步的降低,吞吐量得到更大的提升。 展开更多

关键词 Raft投票机制 PBFT 区块链 共识算法

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基于注意力机制上下文建模的弱监督动作定位

16

作者 党伟超 王飞 +1 位作者 高改梅 刘春霞 《软件导刊》 2023年第12期78-83,共6页

弱监督动作定位仅利用视频级标签信息检测动作实例的类别和时间边界,由于缺乏帧级分类标签,部分特征不明显的动作帧难以识别,且容易混淆动作帧和上下文帧。针对这两个问题,提出一种基于注意力机制上下文建模的弱监督动作定位方法。该方... 弱监督动作定位仅利用视频级标签信息检测动作实例的类别和时间边界,由于缺乏帧级分类标签,部分特征不明显的动作帧难以识别,且容易混淆动作帧和上下文帧。针对这两个问题,提出一种基于注意力机制上下文建模的弱监督动作定位方法。该方法在动作—背景注意力的基础上加入半软注意力,引导模型关注动作特征不明显的视频帧;通过上下文注意力对视频上下文信息建模,使模型可以区分动作帧和上下文帧。实验结果表明,所提方法的动作定位效果较好,当交并比(IoU)为0.5时,在公共数据集THUMOS14和ActivityNet1.3上的平均检测精度(mAP)分别达到32.6%和38.6%,优于现有弱监督动作定位模型。 展开更多

关键词 弱监督 动作定位 注意力机制 半软注意力 上下文建模

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基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法研究 被引量：4

17

作者 秦泽峰 谭瑛 +1 位作者 赵静 高改梅 《太原科技大学学报》 2013年第3期185-190,共6页

网络覆盖技术决定了无线传感器网络对物理世界和目标区域的监测能力。对于给定的被监测区域,如何达到最大的覆盖率,提高布撒方的防御能力,是覆盖控制中必须考虑的问题。Voronoi图具有良好的邻近性、邻接性、最大圆、快速划分区域和增删... 网络覆盖技术决定了无线传感器网络对物理世界和目标区域的监测能力。对于给定的被监测区域,如何达到最大的覆盖率,提高布撒方的防御能力,是覆盖控制中必须考虑的问题。Voronoi图具有良好的邻近性、邻接性、最大圆、快速划分区域和增删节点的特性。本文提出了一种基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法,来定位覆盖漏洞区域,将未被覆盖的Voronoi图顶点加入到监测点中以提高被监测区域的覆盖率,并且研究了不同感知半径下传感器节点数量和覆盖率的关系。仿真结果表明,基于Voronoi图的覆盖算法有效的提高了网络覆盖率,从35.41%提高到了100.02%,且网络覆盖率随着传感器节点的感知半径的增大而提高。该算法容易实现,复杂度低,实验结果验证了算法的正确性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 覆盖技术 VORONOI图 覆盖率

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一种分布式数据网格副本定位机制的研究 被引量：2

18

作者 高改梅 白尚旺 党伟超 《太原科技大学学报》 2007年第4期262-265,共4页

提出了一种在数据网格环境下的基于虚拟组织区域性分割定位节点的副本定位机制,利用将副本定位信息按虚拟组织区域特性或访问的频繁程度(权重)分布存储到各定位节点上,同时利用虚拟组织域内副本定位机制来完成本地副本的查询,节点请求... 提出了一种在数据网格环境下的基于虚拟组织区域性分割定位节点的副本定位机制,利用将副本定位信息按虚拟组织区域特性或访问的频繁程度(权重)分布存储到各定位节点上,同时利用虚拟组织域内副本定位机制来完成本地副本的查询,节点请求的副本信息不在它所在虚拟组织时,就采用域间副本定位方法来完成副本查询。 展开更多

关键词 数据网格 副本定位 虚拟组织 编码

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基于条件变分自编码器的井下配电室巡检行为检测 被引量：4

19

作者 党伟超 史云龙 +2 位作者 白尚旺 高改梅 刘春霞 《工矿自动化》 北大核心 2021年第12期98-105,共8页

现有井下配电室巡检行为检测方法的研究重点在于视频动作的分类,但在实际应用中,对于端到端的视频检测任务,不仅需要识别巡检动作的类别,还需要预测巡检动作发生的开始时间和结束时间。且现有基于监督学习的研究方法训练网络时需要标注... 现有井下配电室巡检行为检测方法的研究重点在于视频动作的分类,但在实际应用中,对于端到端的视频检测任务,不仅需要识别巡检动作的类别,还需要预测巡检动作发生的开始时间和结束时间。且现有基于监督学习的研究方法训练网络时需要标注视频的每一帧,存在数据集制作繁琐、训练时间较长等问题,基于弱监督学习的研究方法也依赖视频分类模型,导致在没有视频帧级别标注的条件下很难区分动作帧和背景帧。针对以上问题,提出了一种基于条件变分自编码器的弱监督井下配电室巡检行为检测模型。该模型主要由判别注意力模型和生成注意力模型2个部分组成,将井下配电室巡检行为检测分为巡检动作的分类和定位2种任务。首先利用特征提取模型分别提取出井下配电室监控视频的RGB特征与光流特征;然后将获取到的RGB特征与光流特征输入注意力模块中进行训练,得到特征帧的注意力,通过判别注意力模型得到软分类,根据注意力的得分情况判断出动作帧和背景帧;最后对判别注意力模型的输出进行后处理,输出视频中包含巡检动作的时间区间、动作标签及置信度,即完成了巡检动作的分类及定位。为了提高定位任务的精度,加入基于条件变分自编码器的生成注意力模型,利用条件变分自编码器与解码器的生成对抗对视频的潜在特征进行学习。利用井下配电室监控视频,将巡检行为分为站立检测、下蹲检测、来回走动、站立记录和坐下记录,制作了巡检行为数据集进行实验,结果表明:基于条件变分自编码器的巡检行为检测模型可同时完成巡检行为分类和定位任务,在THUMOS14数据集上mAP@0.5达到17.0%,在自制的巡检行为数据集上mAP@0.5达到24.0%,满足井下配电室巡检行为检测要求。 展开更多

关键词 煤矿供电 井下配电室 巡检行为检测 弱监督学习 巡检行为分类与定位 条件变分自编码器 判别注意力 生成注意力

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基于图神经网络和注意力机制的会话推荐 被引量：2

20

作者 党伟超 姚志宇 +2 位作者 白尚旺 高改梅 刘春霞 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第10期2953-2958,共6页

为解决基于循环神经网络会话推荐方法全局偏好表示不准确,以及欠考虑目标项目与所有项目相关性的问题,提出一种基于图神经网络和注意力机制的会话推荐方法。利用图神经网络捕捉会话项目间的依赖关系,得到项目嵌入;通过多头注意力生成全... 为解决基于循环神经网络会话推荐方法全局偏好表示不准确,以及欠考虑目标项目与所有项目相关性的问题,提出一种基于图神经网络和注意力机制的会话推荐方法。利用图神经网络捕捉会话项目间的依赖关系,得到项目嵌入;通过多头注意力生成全局嵌入准确表示全局偏好,根据目标注意力生成目标嵌入激活目标项目相关性;融合当前嵌入,得到会话嵌入,预测下一次点击。在公共数据集上进行对比实验,实验结果表明,相较最优基准模型,P@20最高达到了71.74%,提高超过0.3个百分点,MRR@20最高达到了35.20%,提高超过3个百分点,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 会话推荐 图神经网络 注意力机制 多头注意力 目标注意力

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