赵宏

作品数：67被引量：289H指数：9
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供职机构：兰州理工大学计算机与通信学院更多>>
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发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信建筑科学更多>>
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基于SE-AdvGAN的图像对抗样本生成方法研究
《计算机工程》2025年第2期300-311,共12页赵宏 宋馥荣 李文改 
国家自然科学基金(62166025);甘肃省重点研发计划(21YF5GA073)。
对抗样本是评估深度神经网络(DNN)鲁棒性和揭示其潜在安全隐患的重要手段。基于生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成方法(AdvGAN)在生成图像对抗样本方面取得显著进展,但该方法生成的扰动稀疏性不足且幅度较大,导致对抗样本的真实性较低。...
关键词：对抗样本 生成对抗网络 稀疏扰动 深度神经网络 鲁棒性 
针对说话人识别对抗样本生成方法研究
《电子测量技术》2024年第22期49-57,共9页马栋林 宋佳佳 赵宏 陈伟杰 
国家自然科学基金(62166025)项目资助。
针对基于生成式的对抗样本生成方法生成的对抗样本真实性较低和攻击效果欠佳的问题,提出一种基于AdvGAN和CGAN的对抗样本生成方法ACGAN。首先,针对特定目标进行攻击,ACGAN通过在训练和攻击阶段引入额外的目标标签,生成具有针对性的频域...
关键词：对抗样本 生成器 鉴别器 门控卷积神经网络 感知损失 
基于分层注意力特征融合的说话人识别
《计算机工程与设计》2024年第11期3413-3419,共7页赵宏 高楠 王伟杰 杨昌东 
国家自然科学基金项目(62166025);甘肃省重点研发计划基金项目(21YF5GA073)。
为缓解现有说话人识别模型提取的说话人特征可靠性不强,融合特征时不同尺度特征关联性不高的问题,研究一种基于分层注意力特征融合网络(hierarchical attention feature fusion network,HAFF-Net)的说话人识别算法。利用卷积和池化操作...
关键词：说话人识别 分层注意力 平均协调注意力 注意力特征融合 多尺度特征 附加角裕度损失函数 端到端 
基于多尺度注意力特征融合的恶意URL检测研究
《电子测量技术》2024年第20期15-23,共9页马栋林 陈伟杰 赵宏 宋佳佳 
国家自然科学基金(62166025)项目资助。
针对当前恶意URL检测模型在处理复杂结构和多样化字符组合的URL时,存在特征提取单一和检测精度不高的问题,提出了一种基于多尺度注意力特征融合的恶意URL检测模型。首先,采用Character Embeddings和DistilBERT方法分别对字符和单词进行...
关键词：恶意URL检测 多尺度特征 卷积神经网络 双向长短时记忆网络 注意力特征融合 
基于Swin-Transformer的黑色素瘤图像病灶分割研究
《计算机工程》2024年第8期249-258,共10页赵宏 王枭 
国家自然科学基金(62166025);甘肃省重点研发计划(21YF5GA073)。
黑色素瘤图像病灶分割的主流模型大多基于卷积神经网络(CNN)或Vision Transformer(ViT)网络,但是CNN模型受限于感受野大小,无法获取全局上下文信息,而ViT模型只能提取固定分辨率的特征,无法提取不同粒度的特征。为解决该问题,建立一种基...
关键词：Swin-Transformer模型 黑色素瘤 特征融合 降噪 ISIC2018数据集 
黑色素瘤图像分割和边缘细化研究
《兰州理工大学学报》2024年第4期77-85,共9页赵宏 王奡隆 张陈鹏 
国家自然科学基金(62166025);甘肃省重点研发计划(21YF5GA073)。
黑色素瘤图像分割在皮肤病的诊断与治疗中具有重要的临床价值.但由于数据集缺乏标注、类别严重不均衡等原因,使得图像分割的精度低,边缘粗糙.因此,提出一种黑色素瘤分割和边缘细化方法,分三个阶段实现.第一阶段,对黑色素瘤数据集进行分...
关键词：图像分类 医学图像分割 弱监督学习 黑色素瘤 图像边缘细化 
基于字符和词特征融合的恶意域名检测
《计算机工程与设计》2024年第5期1549-1556,共8页赵宏 申宋彦 韩力毅 吴喜川 
国家自然科学基金项目(62166025);甘肃省重点研发计划基金项目(21YF5GA073)。
针对现有恶意域名检测方法对域名生成算法(domain generation algorithm, DGA)随机产生的恶意域名检测性能不高,且对由随机单词组成的恶意域名检测效果较差的问题,提出一种基于字符和词特征融合的恶意域名检测算法(cha-racter and word ...
关键词：恶意域名检测 域名生成算法 深度学习 卷积神经网络 特征融合 向量表示 损失函数 
基于CGS-Ghost YOLO的交通标志检测研究被引量：9
《计算机工程》2023年第12期194-204,共11页赵宏 冯宇博 
国家自然科学基金(62166025);甘肃省重点研发计划(21YF5GA073)。
在交通标志检测任务中,YOLOv5检测算法在复杂的环境和路况下存在漏检、错检及模型参数量过大等问题。为此,提出一种改进的CGS-Ghost YOLO检测模型。YOLOv5在图片输入后使用Focus模块进行下采样,增加较多参数,CGS-Ghost YOLO模型使用Stem...
关键词：深度学习 目标检测 YOLOv5检测算法 注意力机制 CGS Conv模块 
基于扩散生成对抗网络的文本生成图像模型研究被引量：4
《电子与信息学报》2023年第12期4371-4381,共11页赵宏 李文改 
国家自然科学基金(62166025);甘肃省重点研发计划(21YF5GA073)。
文本生成图像是一项结合计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)领域的综合性任务。以生成对抗网络(GANs)为基础的方法在文本生成图像方面取得了显著进展,但GANs方法的模型存在训练不稳定的问题。为解决这一问题,该文提出一种基于扩散Wasser...
关键词：文本生成图像 生成对抗网络 扩散过程 对比学习的语言-图像预训练模型 语义匹配 
以赛促教,以赛促学——浅析“天梯赛”对我校学生程序设计能力提升的影响
《教育教学论坛》2023年第32期162-166,共5页刘嘉 赵宏 
2021年度兰州理工大学高教研究项目“以竞赛促进学生程序设计能力的探索”(GJ2021C-12)。
程序设计是大学生必须掌握的基本技能,但受限于总学时和专业知识的学习,高校无法在学生程序设计技能培养方面开设大量课程来提高学生的程序设计能力。以组织学生参加“天梯赛”程序设计大赛为例,从“天梯赛”赛制和考查的知识点出发,论...
关键词：计算机教学 程序设计 “天梯赛” 数据结构 算法设计 
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