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- [发明专利]一种传播控制方法及装置-CN202310798139.4在审
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刘洋;梁光博;王茜;朱培灿;王震
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西北工业大学
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2023-06-30
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2023-10-10
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G16H50/80
- 本发明公开了一种传播控制方法及装置，涉及复杂网络技术领域。用于解决现有的传染病传播控制方法，存在复杂度太高、以及没有考虑传播特性导致从网络中移除节点过多而导致适用性低的问题。该方法包括：将初始传播网络中包括的每个边从所述初始传播网络中移除，得到第一传播网络；遍历第一重要性序列包括的每个边，令其为第一边，当第一边的REDL重要性的值小于初始边重要性阈值时，将第一边添加到第一传播网络和初始重要性序列的首部；当第一重要性序列为空时，将初始传播网络包括的A个最重要边移除；当确定稳定状态下的感染节点的比例小于设定值时，确定完全控制传播需要移除的边的比例。
- 一种传播控制方法装置
- [发明专利]一种谣言传播源溯源方法及装置-CN202310171740.0在审
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朱培灿;成乐;高超;王震;李学龙
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西北工业大学
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2023-02-27
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2023-08-22
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G06Q50/00
- 本发明公开了一种谣言传播源溯源方法及装置，涉及传播动力学技术领域。用以解决现有的谣言传播源溯源方法，存在用户和传播信息复杂性高、源节点和非源节点之间类不平衡的问题。包括：当确定社交网络中有用户节点被谣言感染时，获取所述社交网络的社交网络快照，并基于所述社交网络快照构建以用户节点表示的第一特征向量；根据用户节点的第一特征向量和图注意力网络中包括的可训练参数矩阵，确定用户节点周围的每个邻居节点的注意力系数以及用户节点通过图注意力网络的第一输出特征向量；基于损失函数确定用户节点的最终输出特征向量的训练损失，当训练损失收敛时，确定谣言传播源。
- 一种谣言传播溯源方法装置
- [发明专利]一种情感-原因对提取方法及装置-CN202310474990.1在审
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朱培灿;王博韬;崔晓东;高超;王震
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西北工业大学
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2023-04-27
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2023-08-11
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G06F16/33
- 本发明公开了一种情感‑原因对提取方法及装置，属于深度学习与情感分析领域。该方法包括：根据情感因果对抽取ECPE文本包括的单词隐藏状态权重和每个单词的隐藏状态，确定ECPE文本对应的第一子句特征和第一子句特征向量；根据第一子句特征、图注意力网络和语义依赖邻接矩阵，得到图神经网络的子句邻接矩阵；根据第一子句特征向量和图神经网络的子句邻接矩阵，得到图神经网络对应的第二子句特征和第二子句特征向量；根据情感原因对特征、图注意力网络和子句对之间匹配可能性矩阵得到图神经网络对应的子句对特征和子句对特征向量；通过训练分类器对图神经网络对应的子句对特征向量进行预测，得到情感‑原因对预测概率。
- 一种情感原因提取方法装置
- [发明专利]一种基于有目标数据增强的对抗攻击方法-CN202310416256.X在审
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郭森森;李晓宇;朱培灿;慕志颖;赵金雄
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西北工业大学
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2023-04-18
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2023-07-14
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G06V10/44
- 本发明提供一种基于有目标数据增强的对抗攻击方法，属于深度学习与计算机视觉领域。技术方案为：首先，生成深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)在输出特定分类下对输入图片的类激活图(Class Activation Map,CAM)矩阵,并按照不同比例将CAM矩阵中数值较大的部分元素进行掩盖。然后，分别将掩盖后的CAM矩阵与输入图片进行融合来对输入图片进行增强。之后，将每个融合后的图片各复制多份，并将所复制的每一份图片的像素值按照不同比例缩放。随后，计算所有生成的图片的平均梯度信息并更新动量信息。最后，根据动量信息计算对抗扰动并更新对抗样本。重复以上步骤T次直至生成最终的对抗样本。与其他发明技术相比，本发明基于输入图片中不同区域对于DNN输出结果的贡献程度对输入图片进行有目标数据增强，在不降低白盒攻击成功率的前提下，可以显著提升所生成对抗样本的迁移性。
- 一种基于目标数据增强对抗攻击方法
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