信息科学

  • 基于深度强化学习的文本相似语义计算模型

    陈观林;侍晓龙;周梁;翁文勇;

    语义相似计算是自然语言处理领域一个常见问题,现有的基于深度学习的语义相似计算模型大多数是通过卷积网络或者长短时记忆模型来提取语义特征,但是这种语义特征的提取方式存在语义信息丢失的问题。提出两点改进传统深度学习模型在提取语义特征时的语义丢失现象。首先是改进注意力相互加权模型。基于相互加权方式做出改进,使用多个加权权重矩阵加权语义,同时提出新的正则项计算方法。其次在语义相似计算模型中引入强化学习的方法对文本进行自动分组处理,在语义相似计算领域最常用的Siamese Network模型上使用强化学习算法,改善长短时记忆模型在提取句子的语义时所面临的语义丢失现象。通过实验验证,改进的方法处理中文句子有不错的效果。

    2020年03期 v.52 1-8页 [查看摘要][在线阅读][下载 1173K]
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  • 基于动态文本窗口和权重动态分配的中文文本纠错方法

    黄改娟;王匆匆;张仰森;

    提出一种基于动态文本窗口的中文文本查错方法,依靠窗口的不断滑动来检测文本错误。当中文文本有疑似错误时,采用聚类词集平滑数据稀疏问题,然后采用权重动态分配的纠错词集进行纠错,若纠错结果仍不符合检错规则,则用缩小文本窗口法和拓展窗口法来检查具体错误。构建纠错词集则采用基于最小编辑距离和权重动态分配的方法。实验结果表明,基于动态文本窗口查错方法的F值达到了77.9%;再结合权重动态分配的纠错方法,纠错准确率达到78.1%,相较黑马校对系统和基于平均权重的纠错策略,准确率分别提升了9.7%和15.8%。

    2020年03期 v.52 9-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 847K]
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  • 融合语言知识的神经网络中文词义消歧模型

    穆玲玲;程晓煜;昝红英;韩英杰;

    提出一种融合语言知识的神经网络中文词义消歧模型,在双向长短时记忆网络中使用目标词的释义和例句信息进行消歧。该模型在SemEval-2007中英文词义消歧数据集上的实验结果表明,融合语言知识后,词义消歧的宏平均准确率和微平均准确率分别比基线模型提高了2.31%和1.93%,说明在神经网络模型中融合语言知识有助于改善中文词义消歧的效果。

    2020年03期 v.52 15-20页 [查看摘要][在线阅读][下载 887K]
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  • 一种用于中文微博情感分析的多粒度门控卷积神经网络

    陈珂;梁斌;左敬龙;朱兴统;

    提出一种多粒度门控卷积神经网络(multiple grains-gated convolutional neural networks, MG-GCNN)模型。该模型通过结合词语和单字层面的上下文信息作为网络的输入信息,使网络模型可以充分利用上下文中不同粒度的文本特征信息,并且通过门控操作有效控制不同粒度信息的更新和传递。在不同领域微博文本数据集上的实验结果表明,所提出的MG-GCNN模型取得了比传统分类模型和深度网络模型更好的情感分类效果。

    2020年03期 v.52 21-26+33页 [查看摘要][在线阅读][下载 985K]
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  • 基于可信性评估的区块链共识机制的研究

    王冠;张文月;

    共识算法是区块链的核心。为解决基于算力的共识算法存在的安全问题,一般采用基于历史行为的信任值代替算力,但该方法只根据特定的行为决定每个节点的信任值,太过于简单,不适用于复杂的应用场景。因此提出了一种基于可信性评估的区块链共识机制,利用区块链节点在整个区块链上的工作表现产生的信任值,来定义节点的力量,信任值由信任值评估算法产生,在算力和时间方面增加攻击成本。经过对提出的共识机制的性能测试和安全性分析,表明本文中的共识机制对于基于算力的攻击成本远超于其他共识算法。

    2020年03期 v.52 27-33页 [查看摘要][在线阅读][下载 983K]
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  • 基于边界平衡生成对抗网络的生成式隐写

    张敏情;李宗翰;刘佳;雷雨;

    针对基于深度生成模型的载体合成隐写中生成含密图像质量不高的问题,提出了一种基于边界平衡生成对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network,BEGAN)的生成式隐写方法。该方法首先将秘密信息分段并转化为噪声,而后将噪声输入到BEGAN生成器中得到高质量的含密图像;在消息提取阶段,从含密图像输入噪声提取器中恢复出噪声,最后将噪声转化为秘密信息并完成消息提取。首次提出了针对含密图像的质量评价问题。实验结果和分析表明,与基于深卷积生成对抗网络(deep convolution generative adversarial networks,DCGAN)的隐写方法相比,采用基于编码-解码结构的BEGAN模型能够提高含密图像质量,增大输入噪声的长度能够提高隐写容量。

    2020年03期 v.52 34-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 8903K]
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  • 基于深度卷积残差学习的图像超分辨

    王知人;谷昊晟;任福全;史紫腾;王瑞;

    传统的超分辨率卷积神经网络难以获得丰富的细节和边缘信息。提出了一种多映射残差卷积神经网络(MMRCNN)来解决这些问题。具体来说,MMRCNN直接使用低分辨率图像作为网络的初始输入,然后使用卷积层提取特征。其次,通过残差学习构建多映射网络,添加批量归一化层优化网络,使聚合高分辨率图像时所需要的特征信息能够变得极为丰富。最后,使用反卷积层来完成图像上采样,输出高分辨率图像,因此不需要预处理,就能够直接完成低分辨率图像与高分辨率图像之间端到端的映射关系。在不同模型的基准数据集上的实验表明,MMRCNN在峰值信噪比、结构相似性和视觉效果方面均有所提升。

    2020年03期 v.52 42-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 6702K]
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  • 基于SSD网络模型改进的水稻害虫识别方法

    佘颢;吴伶;单鲁泉;

    针对目前主流的目标检测算法在虫害监控系统中识别速度慢、准确度低的问题,提出一种基于SSD网络模型的水稻害虫识别方法。该算法用表征能力更强的特征金字塔代替SSD原有的多尺度特征图,同时改进了归一化和激活函数,使得模型对小目标的识别率更高、收敛性更好,从而提高了水稻害虫的识别率与检测速度。实验表明,相比于faster R-CNN算法,基于SSD改进的水稻虫害识别方法的mAP最高提升了6.6%,其识别速度最高提升8倍。

    2020年03期 v.52 49-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 1815K]
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  • 基于平衡概率分布和实例的迁移学习算法

    黄露;曾庆山;

    在联合匹配边缘概率和条件概率分布以减小源域与目标域的差异性时,存在由类不平衡导致模型泛化性能差的问题,从而提出了基于平衡概率分布和实例的迁移学习算法。通过基于核的主成分分析方法将特征数据映射到低维子空间,在子空间中对源域与目标域的边缘分布和条件分布进行联合适配,利用平衡因子动态调节每个分布的重要性,采用加权条件概率分布自适应地改变每个类的权重,同时融合实例更新策略,进一步提升模型的泛化性能。在字符和对象识别数据集上进行了多组对比实验,表明该算法有效地提高了图像分类的准确率。

    2020年03期 v.52 55-61页 [查看摘要][在线阅读][下载 1436K]
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  • 基于同态加密的隐私保护推荐算法

    潘峰;刘文超;杨晓元;周潭平;涂广升;

    在ESORICS16上提出的TW16方案基础上,构造并实现了一种准确高效的基于同态加密的隐私保护推荐协议。针对活跃用户的特点,通过增加活跃用户的评分权值的方法提升推荐协议的合理性和准确性,通过对参数设置进行优化和增加计算缓存的方法提升协议的效率,并对协议的安全性进行了分析。实验结果表明,与TW16推荐协议相比,所构造协议的推荐准确性较高,且协议中数据预处理过程和执行过程中的效率得到提升,单预测协议运算时间减少了13.4%,Top-n协议运算时间减少了12.7%。

    2020年03期 v.52 62-67页 [查看摘要][在线阅读][下载 1024K]
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  • 一种Android应用程序隐私数据泄露检测方法

    孙昌爱;朱维忠;李伟芳;何啸;

    提出一种基于扩展权限组合的Android应用程序隐私数据泄露检测方法。首先扩展Kirin安全规则集,然后从源代码层和字节码层分别提取Android应用程序申请的危险权限组合,最后动态检测是否存在隐私数据泄露的情形,并开发了支持工具DroidProtector。采用一组Android应用程序进行实验评估,结果表明,该方法能检测出更多类型的隐私数据泄露问题,DroidProtector在大幅度提高隐私数据泄露检测有效性的前提下仅引入了较小的性能开销。

    2020年03期 v.52 68-74页 [查看摘要][在线阅读][下载 1066K]
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  • 基于敏感权限和API的Android恶意软件家族分类方法

    于媛尔;张琳琳;赵楷;方文波;胡英杰;宋鑫;王晨跃;

    提出一种基于敏感权限和API的Android恶意软件家族分类方法,通过提取敏感权限和敏感API,将两部分特征进行融合,构建特征库,最后结合随机森林算法进行恶意软件的家族分类。实验结果表明,该方法的检测精确度达到98.4%,显著优于其他基线算法,能够反映恶意软件的相似性和同源性。

    2020年03期 v.52 75-79+91页 [查看摘要][在线阅读][下载 867K]
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  • 具有最优特性的一次碰撞跳频序列集的新构造

    谢春;陈平;王常远;彭代渊;

    利用有限域上的多项式理论,构造一类长度为素数的一次碰撞跳频序列集,该类序列集具有最优最大汉明相关特性、最优周期部分汉明相关特性、最优平均周期汉明相关特性等优异性质,且针对特定汉明相关特性,序列集序列个数达到最优。

    2020年03期 v.52 80-86页 [查看摘要][在线阅读][下载 837K]
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基础科学与工程技术

  • 非线性分数阶微分方程耦合系统解的存在性

    周珏良;何郁波;谢乐平;

    研究无限区间[0,+∞)上非线性Caputo型分数阶微分方程耦合系统解的存在性和唯一性。运用Banach压缩映射原理,得到了该耦合系统解的存在性和唯一性的充分条件。

    2020年03期 v.52 87-91页 [查看摘要][在线阅读][下载 814K]
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  • 修正Broer-Kaup-Kupershmidt方程的留数对称和相互作用解

    史婷婷;张顺利;

    运用Painlevé截断展开法得到修正Broer-Kaup-Kupershmidt(MBKK)方程的非局域留数对称。通过局域化非局域对称,导出与方程Schwartzian变量相对应的有限对称变换。然后,由一致的Riccati展开(CRE)可解的性质构造MBKK方程的相互作用解。

    2020年03期 v.52 92-97页 [查看摘要][在线阅读][下载 2196K]
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  • 求解欧拉方程的嵌入WENO格式

    白晓雅;郑秋亚;梁益华;

    为了优化欧拉方程数值计算,提出了五阶嵌入式加权本质无振荡(Embedded-WENO)格式耦合低耗散总能对流迎风和分压(E-CUSP)格式后所得的新格式E-CUSP-Embedded-WENO5。新格式在空间方向上对E-CUSP所得的通量采用Embedded-WENO格式重构,在时间方向上采用四阶保持强稳定龙格-库塔方法。使用新格式对欧拉方程进行数值模拟,结果表明,新格式在激波附近更接近理论解,稳定性更好且分辨率更高,对激波和接触间断的捕捉能力更强,尤其是对激波的捕捉仅需要两到三个单元。

    2020年03期 v.52 98-103页 [查看摘要][在线阅读][下载 1081K]
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  • 部分线性固定效应面板数据模型的序列相关检验

    王永刚;陈梦;冯三营;

    考虑了部分线性固定效应面板数据模型的序列相关检验问题,基于差分方法和B样条展开得到了模型中未知参数和非参数分量的估计,进而构造了检验统计量。在原假设成立的条件下证明了所构造的检验统计量具有渐近标准正态分布,并通过数值模拟研究了所提出的估计和检验方法在有限样本下的表现。

    2020年03期 v.52 104-109页 [查看摘要][在线阅读][下载 864K]
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  • NaCl引入对MoS2光催化制氢性能的影响

    吴朝军;李怡娴;张文丽;徐婷;

    利用液相反应法制备MoS_3,将其与NaCl混合,在N_2气氛下煅烧制得了纳米MoS_2,将所得MoS_2与石墨相氮化碳(CN)复合得到了复合光催化剂CN-MoS_2。进而以藻红B钠盐为敏化剂,三乙醇胺为牺牲剂,对所得催化剂的光催化制氢性能进行了测定,研究了煅烧过程中硬模板NaCl的引入对MoS_2光催化制氢性能的影响。结果表明,NaCl的引入可显著提升MoS_2的光催化制氢性能。

    2020年03期 v.52 110-114页 [查看摘要][在线阅读][下载 1889K]
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  • 冬凌草PAL基因的克隆及表达分析

    黄进勇;张济萌;郭瀚师;王璐;岳彩鹏;张靖楠;

    苯丙氨酸解氨酶是植物酚酸类化合物合成通路途径中的关键酶。迷迭香酸是冬凌草中的重要的酚酸类活性物质,具有抗菌消炎等药用功效。为了研究PAL基因在冬凌草酚酸类物质合成中的作用,采用RT-PCR技术克隆冬凌草PAL基因,得到序列全长1 116 bp的cDNA,最长的开放阅读框522 bp,编码173个氨基酸,相对分子质量为25.45 kD,GenBank登录号为MK304488。通过生物信息学分析,推测其为游离蛋白,三级结构的建模结果支持二级结构由19段α-螺旋组成的预测。qPCR结果显示,IrPAL基因在冬凌草叶片中表达量最多,茎次之,根中最少。该研究首次获得了IrPAL基因的全长cDNA序列,并检测在冬凌草各组织中的表达差异,为后续进一步研究IrPAL基因在冬凌草迷迭香酸合成途径中的功能奠定了基础。

    2020年03期 v.52 115-119页 [查看摘要][在线阅读][下载 2480K]
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  • 微型电网中基于联盟链的需求侧竞价方案

    吴皓敏;付绍静;徐明;罗玉川;

    需求响应是解决微型电网电力供求平衡问题的有效方案。然而传统的中心化管理方案不能很好适用于具有分布式特点的微型电网,存在中心难以被信任、单点失效等问题。提出一种基于联盟区块链的需求响应管理框架,设计具有多账本存储、域内节点背书特点的联盟链。该框架通过不可篡改的联盟链存储需求响应记录,并利用自我强制执行的智能合约对各过程进行计算,可以有效加强微型电网需求响应中多方之间的相互信任。此外,在该框架之上,提出基于智能合约的去中心化需求侧竞价方案,并采用二分法实现分布式竞价的快速收敛。

    2020年03期 v.52 120-126页 [查看摘要][在线阅读][下载 1132K]
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  • 《郑州大学学报(理学版)》征稿简则

    《郑州大学学报(理学版)》(原刊名《郑州大学学报(自然科学版)》)是郑州大学主办的自然科学综合性学术刊物(季刊,国内外公开发行),中文核心期刊,主要刊登数学、物理学、化学、化工、生物工程科学、信息及计算机科学、环境科学、材料科学、机械工程科学、电气工程科学、土木工程科学等自然科学各学科的基础研究及应用研究方面的学术论文.欢迎各位专家学者来稿!1来稿要求及注意事项1.1来稿应具有创新性、科学性、准确性和可读性.稿件必须包括(按顺序):题名、作者姓名、作

    2020年03期 v.52 127页 [查看摘要][在线阅读][下载 836K]
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