基于EMO-GAN的恶意URL检测框架

  

随着万维网的广泛应用和网络威胁的日益严峻,统一资源定位符（uniform resource locator,URL）的安全性成为了网络安全领域的研究热点,如何有效检测并防范恶意URL已经成为了业内非常关注的问题。针对恶意URL检测中存在的数据获取困难、特征表示不足以及模型概念漂移… …   相似文献

耿海军  蔚超  胡治国  郭小英  池浩田  杨静 《计算机应用研究》2025,42(2)

视觉即时定位与建图算法综述

  

视觉即时定位与建图（visual simultaneous localization and mapping,VSLAM）技术利用视觉传感器分析图像信息,使机器人在未知环境中实现自主定位和实时三维地图构建,是机器人导航和自动驾驶等任务的关键。为了给研究人员提供有价值的参考,梳理了… …   相似文献

王华龙  孙燕芹  陈彦泽  刘志成  马兴录 《计算机应用研究》2025,42(2)

结合变量决策层和全局学习率的启发式优化算法

  

冲突驱动子句学习（ＣＤＣＬ）是现代ＳＡＴ求解器的主流框架,而基于变量活性的分支算法是其高效求解的关键因素之一。将全局学习率（ＧＬＲ）和变量决策层结合分析,得到两个有关ＣＤＣＬ搜索行为的重要推论：在ＧＬＲ较高时,增加低决策层变量的碰撞分数可以减少搜索成本;而在ＧＬＲ较低时,增加高决… …   相似文献

何飞  王晓峰  唐傲  华盈盈  彭庆媛  王军霞 《计算机应用研究》2025,42(2)

融合多源异构数据的ICO欺诈预测与可解释分析模型

  

为了解决首次代币发行(ICO)欺诈检测研究中存在的特征建模单一、模型缺乏可解释性等问题,提出一种融合多源异构数据的ICO欺诈预测和可解释分析模型IICOFP.首先,融合ICO项目基本信息、评级分数、社交媒体等多源异构数据,通过Lasso特征选择和Tomek-Link欠采样更有效地… …   相似文献

卢加荣  廖彬  刘怡  陈海龙 《计算机应用研究》2025,42(2):357-364

基于线性同态hash和秘密分享的高效可验证聚合方案

  

针对目前联邦学习可验证聚合方案存在用户通信开销过大、无法容忍用户退出以及用户退出导致验证效率降低的问题,提出了一种基于线性同态hash和秘密分享的高效可验证聚合方案（LHSSEVA）。首先,采用线性同态hash和同态承诺实现聚合结果的可验证性,保证验证信息通信开销与模型维度无关,… …   相似文献

高琦  孙奕  王友贺  李宇杰 《计算机应用研究》2025,42(2)

基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测

  

为了解决当前半监督三维目标检测算法中,传统的固定阈值方法在过滤伪标签时不够灵活,舍弃了大量有价值的伪标签,没有充分利用潜在有价值样本的问题,提出了一种基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测方法。首先,不再使用固定阈值过滤伪标签,采用基于得分聚类的自适应阈值生成方法,分别为不同… …   相似文献

孙立辉  李佳霖  刘夏 《计算机应用研究》2025,42(2)

图像重定向及客观质量评价方法综述

  

图像重定向方法通过改变图像的尺寸与宽高比;使生成的图像在不同的显示设备上均有良好的兼容性。当前已有的图像重定向方法虽然已经取得了一定的研究成果;但它们仍不能适用于所有类型的显示设备。在图像重定向过程中易产生人工失真;降低了用户的视觉体验;针对不同的失真类型;需要使用不同的质量评价… …   相似文献

马倩;董武;曾庆涛;张艳;陆利坤;周子镱 《计算机科学与探索》2025,19(2):316-333

融合DeepE和对比学习的链路预测模型

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现有的知识图谱链路预测方法在学习语义信息的过程中大多只关注单个三元组中头实体h、关系r和尾实体t之间的语义关系, 没有考虑不同三元组中相关实体和实体关系之间的联系. 针对此问题, 本文提出了DeepE_CL模型. 首先, 通过DeepE模型学习相关三元组的语义信息和具有相同实体关系对的实体或具有相同实体的实体关系对的语义信息. 其次, 利用提取的相关三元组语义信息计算相应的评分函数和交叉熵损失, 并采用对比学习模型对提取的具有相同实体关系对的实体或具有相同实体的实体关系对的语义信息进行优化, 从而实现对相关三元组缺失信息的预测. 本文在4个常见的数据集上进行验证, 运用MR、MRR、Hit@1和Hit@10这4个评价指标对所提方法和其他基线模型进行对比, 实验结果表明DeepE_CL模型在所有指标上都取得了最好的结果. 为了进一步验证模型的实用性, 本文还将模型应用到了1个真实的中成药数据集, 实验结果显示DeepE_CL模型比DeepE模型在MR指标上降低了18, 在MRR、Hit@1指标上分别提升了0.8%、1.1%, 在Hit@10指标上维持不变. 实验证明了引入对比学习模型的DeepE_CL模型在提升知识图谱链路预测性能方面的有效性.… …   相似文献

翁慧敏  郭躬德  林世水 《计算机系统应用》2025,34(2):206-215

基于自监督异质子图注意力网络的虚假新闻检测

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由于虚假新闻检测任务的现有工作往往忽略了新闻文本的语义稀疏性及丰富信息之间的潜在联系, 限制了模型对虚假新闻的理解和识别能力, 本文提出了一种基于异质子图注意力网络的虚假新闻检测方法. 针对新闻样本的文本、所属党派、主题等多种信息, 构建了异质图, 以建模虚假新闻的丰富特征. 在特征层采用异质图注意力网络捕获不同类型信息之间的关系, 在样本层引入子图注意力网络挖掘新闻样本间的交互. 同时基于自监督对比学习的互信息机制关注全局图结构中的判别性子图表征, 以捕获新闻样本的特异性. 实验结果表明, 本文提出的方法在Liar数据集上相比现有方法在准确率与F1值分别取得了约9%和12%的提升, 显著提升了虚假新闻检测的性能.… …   相似文献

李铭伟  陈浩鹏  李风环  陈宸 《计算机系统应用》2025,34(2):237-245

三维星座缩放加密的扩展加权分数傅里叶变换安全通信方法

  

为解决无线通信开放性带来的安全问题,从信号层面入手,提出一种三维星座缩放加密的扩展加权分数傅里叶变换安全通信方法。该方法设计了混沌三维布朗运动序列,利用其控制缩放参数生成随机缩放矩阵,进而对每个星座符号进行缩放加密。随后,将缩放加密后的星座符号组合为I/Q信号,并进行扩展加权分数… …   相似文献

孟庆微;贠彦直;王晗 《通信学报》2025,46(2):136-146

神经机器翻译中课程学习研究综述

  

课程学习作为一种新兴技术;近年来逐渐受到关注;它符合人类的学习习惯;由简到难、由浅至深。其核心思想是让模型从简单的、基础的概念开始学习;逐渐过渡到更复杂、更高层次的内容。在神经机器翻译中;课程学习作为一种训练策略;旨在帮助模型按照一定规律学习。课程学习现已被证明可以加速模型收敛;… …   相似文献

胡春月;斯琴图;王斯日古楞 《计算机科学与探索》2025,19(2):334-343

面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

  

深度强化学习是目前信息物理融合系统（CPS）决策中常用的一种方法。然而;当面对未知环境和复杂任务时;基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题;提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程（CSR-… …   相似文献

印婵;祝义;王金永;陈小颖;郝国生 《计算机科学与探索》2025,19(2):513-527

SbSER：基于外部子图生成的大语言模型分步增强推理框架

  

大语言模型（LLM）自问世以来在各种任务中取得了显著的成功,尤其是在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中的卓越表现,它们的应用也迅速扩展到了更多复杂的任务中。尽管LLM在多种任务中展现了强大的能力,但在需要深入推理和逻辑推导的任务场景中,它们仍然面临显著的挑战。由于模型训练过程中… …   相似文献

冯拓宇;王刚亮;乔子剑;李伟平;张雨松;郭庆浪 《计算机科学与探索》2025,(2):367-373

基于改进YOLOv8算法的鱼眼图像下行人检测

  

针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题,提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数,设计了ProbIoU-r算法,利用缩放因子调整角度差异对损失的影响,增强模型在梯度计算中对边界框角度偏移的关注,解决了原始IoU… …   相似文献

朱玉敏;孙光灵;缪飞 《计算机科学与探索》2025,(2):443-453

基于图编码与改进流注意力的编码sORFs预测方法DeepsORF

  

小开放阅读框（sORFs）在多种生物学过程中发挥着关键作用,且准确识别编码sORFs和非编码sORFs是基因组学中一项重要且有挑战性的任务。针对目前大多数编码sORFs预测算法严重依赖基于先验生物知识的手工特征且缺乏通用性的问题以及原始sORFs的序列长度长短不一而无法直接输入预… …   相似文献

谢冬梅;边昕烨;于连飞;刘文博;王子灵;曲志坚;于家峰 《计算机应用》2025,(2):546-555

融合社区检测的协作众包任务分配方法

  

针对传统协作众包任务分配中忽视工人协作关联的问题,将工人之间的社交及历史合作关系纳入考虑范畴,提出一种融合社区检测的协作众包任务分配方法。首先,利用社区检测算法挖掘众包工人之间潜在的社交关系,形成候选社群;其次,定义协作度、交互成本和众包任务分配效用等要素后,构建综合考虑技能覆盖… …   相似文献

胡林波;倪志伟;程家乐;刘文涛;朱旭辉 《计算机应用》2025,(2):534-545

基于预训练的符号化音乐生成

  

为解决音乐表征学习领域缺少充足成对多轨乐谱数据集的问题,提出一种音乐生成的预训练模型。首先,基于多轨音乐的生成需要保证单轨内的连续性的同时保证轨道间的和谐性的事实,提出基于Transformers的多生成器的生成模型,即基于预训练的多轨音乐生成网络（MMGPNet）作为基线模型;… …   相似文献

洪予晨;李金龙 《计算机应用》2025,(2):578-583

面向目标检测的对比知识蒸馏方法

  

知识蒸馏在图像分类等任务中是最有效的模型压缩方法之一,然而它在复杂任务如目标检测上的应用较少。现有的知识蒸馏方法主要专注于构建信息图,以过滤教师和学生在特征提取过程中来自前景或背景区域的噪声,最小化特征之间的均方差损失;然而,这些方法的目标函数难以进一步优化,且只利用教师的监督信… …   相似文献

杨晟;李岩 《计算机应用》2025,(2):354-361

融合衍生特征的时间序列事件分类方法

  

时间序列分类是时间序列分析的基础。然而,现有的时间序列分类方法对应的形态特征并不能作为分类依据,且通道间的特征通过图上的单一权重刻画不够准确,导致分类精度不高。因此,提出一种融合衍生特征的时间序列事件分类方法（TSEC-FDF）。首先,在时间序列上构建时间序列事件集合后,根据每个… …   相似文献

张翰林;王俊陆;宋宝燕 《计算机应用》2025,(2):428-435

时间序列的鲁棒形态表征方法

  

鉴于时间序列数据在各个领域的广泛应用,对这些数据的可辨识特征的挖掘和表征至关重要。受数据采集环境和采集设备的影响,许多应用领域的时序数据都存在高噪声的特点,这对数据表征方法的鲁棒性提出了很高的要求。因此,提出一种时间序列的鲁棒形态表征方法（TRS）。该方法采用关键形态（KS）的特… …   相似文献

张倩婷;胡丽莹;陈黎飞 《计算机应用》2025,(2):436-443