检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2019年第12期41卷 2179-2186页

作者：李聪潘丽丽陈蓉玉周燕邵伟志中南林业科技大学计算机与信息工程学院

目前,卷积神经网络已成为视觉对象识别的主流机器学习方法。有研究表明,网络层数越深,所提取的深度特征表征能力越强。然而,当数据集规模不足时,过深的网络往往容易过拟合,深度特征的分类性能将受到制约。因此,提出了一种新的卷积神经... 详细信息

目前,卷积神经网络已成为视觉对象识别的主流机器学习方法。有研究表明,网络层数越深,所提取的深度特征表征能力越强。然而,当数据集规模不足时,过深的网络往往容易过拟合,深度特征的分类性能将受到制约。因此,提出了一种新的卷积神经网络分类算法:并行融合网FD-Net。以网络融合的方式提高特征的表达能力,并行融合网首先组织2个相同的子网并行提取图像特征,然后使用精心设计的特征融合器将子网特征进行多尺度融合,提取出更丰富、更精确的融合特征用于分类。此外,采用了随机失活和批量规范化等方法协助特征融合器去除冗余特征,并提出了相应的训练策略控制计算开销。最后,分别以经典的ResNet、InceptionV3、DenseNet和MobileNetV2作为基础模型,在UECFOOD-100和Caltech101等数据集上进行了深入的研究和评估。实验结果表明,并行融合网能在有限的训练样本上训练出识别能力更强的分类模型,有效提高图像的分类准确率。

关键词：深度学习图像分类卷积神经网络特征融合

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基于CNN和Bi-LSTM模型的蛋白质甲基化位点识别

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哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：马驰卓周文静雷志超王楚正中南林业科技大学计算机与信息工程学院

甲基化是一种调节细胞功能的蛋白质翻译后修饰（PTM），能对基因调控和疾病预测等领域的研究提供指导和帮助。当前，甲基化位点识别研究存在标注数据集少，正样本数据不足和甲基化研究识别准确率低等问题。为了解决这些问题，本文提出... 详细信息

甲基化是一种调节细胞功能的蛋白质翻译后修饰（PTM），能对基因调控和疾病预测等领域的研究提供指导和帮助。当前，甲基化位点识别研究存在标注数据集少，正样本数据不足和甲基化研究识别准确率低等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于CNN和Bi-LSTM模型的蛋白质甲基化位点识别方法。我们的模型分为两个分支，CNN分支采用密集连接的方式使每一层的特征信息充分地传递和共享；堆叠的Bi-LSTM分支获得序列中双向的长期依赖关系，然后两个分支进行特征融合用于甲基化识别。实验表明，利用该模型识别甲基化位点得到的准确率（ACC）、F1值（F1 score）和马修斯相关系数（MCC）分别为0.8519、0.8494和0.7284，相对比其他方法，我们的模型具有更良好性能。

关键词：甲基化卷积神经网络双向长短时记忆网络特征融合位点识别

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无线传感网中基于可变聚合率的时隙调度

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上海交通大学学报 2016年第9期50卷 1399-1406页

作者：何岸龙军张金焕张昊罗跃逸中南大学信息工程学院长沙410083 中南林业科技大学计算机与信息工程长沙410083 中南大学数学与统计学院长沙410083

针对任意数据聚合率模型下的时隙调度问题,研究了在不同调度周期下进行的各节点时隙分配算法的sink节点汇聚的数据信息量和网络节点能量消耗的变化情况.通过对节点调度时隙分配的优化,使其在满足sink节点汇聚的数据信息量的同时延长网... 详细信息

针对任意数据聚合率模型下的时隙调度问题,研究了在不同调度周期下进行的各节点时隙分配算法的sink节点汇聚的数据信息量和网络节点能量消耗的变化情况.通过对节点调度时隙分配的优化,使其在满足sink节点汇聚的数据信息量的同时延长网络节点的寿命.仿真结果表明,在大于一跳节点最小调度周期的基础上,适当增大调度周期,并依此进行节点时隙的分配,可以使sink节点汇聚的数据信息量提高,而且网络的寿命也相应提高.

关键词：无线传感网络可变聚合率时隙调度数据信息量网络寿命

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模拟人工蜂群的高维数据特征选择算法研究

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郑州大学学报（理学版） 2023年第3期55卷 57-64页

作者：刘拥民王靖枫黄浩徐卓农中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心湖南长沙410004

针对高维数据集结构复杂且冗余度高的问题,提出一种新型二进制人工蜂群算法进行特征选择。该算法在雇佣蜂蜜源搜索阶段应用差分思想,增加多项式差分变异算子,实现蜜源更新环节的多维性、高效性;在跟随蜂阶段和侦察蜂阶段分别引入交叉算... 详细信息

针对高维数据集结构复杂且冗余度高的问题,提出一种新型二进制人工蜂群算法进行特征选择。该算法在雇佣蜂蜜源搜索阶段应用差分思想,增加多项式差分变异算子,实现蜜源更新环节的多维性、高效性;在跟随蜂阶段和侦察蜂阶段分别引入交叉算子和最优保存策略,进一步打破局部最优,有效提升了人工蜂群算法的收敛效果;对蜜源的二进制初始化处理,使得算法在特征选择过程中取得了良好表现。在4个Benchmark测试函数上进行实验,结果表明,新算法的寻优精度和收敛速度优于其他4种经典搜索算法。同时,选取7个常用高维数据集进行特征选择,并与7种经典降维算法进行对比,发现新算法的特征约简程度普遍高于88%,并且随着数据集维度的增高,新算法的降维程度和分类精度优于其他7种降维算法。

关键词：特征选择高维数据人工蜂群算法差分进化算法

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基于信息熵与动态区域分割的半脆弱数字水印算法

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计算机应用 2011年第8期31卷 2169-2173页

作者：王海洋车生兵舒旭中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004

已有的半脆弱水印算法大多数采取了双步长的固定量化方法,对载体图像没有针对攻击特性给予考虑,只将载体图像分为平滑和纹理两个区域,使得水印的鲁棒性进入了一个瓶颈状态。为了进一步提高水印的鲁棒性,提出了一种基于图像动态分割技术... 详细信息

已有的半脆弱水印算法大多数采取了双步长的固定量化方法,对载体图像没有针对攻击特性给予考虑,只将载体图像分为平滑和纹理两个区域,使得水印的鲁棒性进入了一个瓶颈状态。为了进一步提高水印的鲁棒性,提出了一种基于图像动态分割技术和信息熵的半脆弱水印算法。图像动态分割技术将图像分为若干个嵌入区域,并且确定各个嵌入区域的嵌入强度;基于信息熵的步长量化算法将信息熵引入到步长量化的计算方法中,能够有效衡量不同嵌入区域所携带的敏感信息量。实验结果表明,提出的算法与已有半脆弱水印算法相比,视觉掩蔽性好,鲁棒性也有了较明显的提高。

关键词：动态图像区域分割嵌入强度信息熵敏感信息半脆弱水印

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奇异值分解的可自恢复的图像篡改认证方案

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计算机工程与应用 2011年第13期47卷 216-218页

作者：杨卫民孟令梅蔡键中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004

提出一种图像的自嵌入水印算法,该算法将图像分块奇异值分解,并提取每块的最大奇异值实施量化生成量化图像。量化图像生成的二值编码经过置乱和混沌加密后嵌入到原始图像的置零位之中。算法不仅能检测和定位对图像的篡改,而且能恢复被... 详细信息

提出一种图像的自嵌入水印算法,该算法将图像分块奇异值分解,并提取每块的最大奇异值实施量化生成量化图像。量化图像生成的二值编码经过置乱和混沌加密后嵌入到原始图像的置零位之中。算法不仅能检测和定位对图像的篡改,而且能恢复被篡改图像的内容。实验结果表明篡改定位准确,被损坏的图像内容恢复质量较好。

关键词：奇异值分解数字水印自嵌入

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基于灰色预测和BP的集气管压力集成预测方法

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仪器仪表学报 2011年第7期32卷 1648-1654页

作者：周国雄莫晓山中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湖南省计量检测研究院长沙410004

针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先利用灰色预测和BP神经网络分别对焦炉集气管压力进行预测,然... 详细信息

针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先利用灰色预测和BP神经网络分别对焦炉集气管压力进行预测,然后采用熵值法确定各预测子模型的加权系数,将两个子模型进行加权集成,可以获得较为准确的焦炉集气管压力值。将其预测性能与单一的灰色模型和BP神经网络模型进行比较,运行结果表明:集成预测模型的预测效果和性能优于单一的灰色模型和BP神经网络预测模型,能够获得较高的预测精度。

关键词：灰色预测 BP神经网络集成预测集气管压力

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结终端采用JTE保护技术的4H-SiC PiN二极管模拟和研制(英文)

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计算物理 2011年第2期28卷 306-312页

作者：张发生张玉明中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 西安电子科技大学微电子学院陕西西安710071

利用二维器件模拟软件ISE-TCAD 10.0,对结终端采用结扩展保护技术的4H-SiC PiN二极管平面器件进行反向耐压特性的模拟,并获得许多有价值的模拟数据.依据所得的模拟数据进行此种二极管器件的研制.实验测试表明,此二极管的模拟优化数据与... 详细信息

利用二维器件模拟软件ISE-TCAD 10.0,对结终端采用结扩展保护技术的4H-SiC PiN二极管平面器件进行反向耐压特性的模拟,并获得许多有价值的模拟数据.依据所得的模拟数据进行此种二极管器件的研制.实验测试表明,此二极管的模拟优化数据与实验测试的结果一致性较好,4H-SiC PiN二极管所测得到的反向电压达1 600 V,该反向耐压数值达到理想平面结的击穿耐压90%以上.

关键词： 4H-SiC PiN二极管结终端扩展仿真工艺击穿电压

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基于UKF的海底集矿车组合导航研究

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中国矿业大学学报 2010年第2期39卷 238-243页

作者：朱洪前胡豁生桂卫华中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 中南林业科技大学物流学院湖南长沙410004 艾塞克斯大学计算机科学与电子工程学院

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数... 详细信息

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数据时延,组合导航系统融合LBL与DR信息,得到海底集矿车位置估计.研究结果表明:采用EKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.14,0.32,0.48m,北向定位精度为0.13,0.28,0.44m;采用UKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.10,0.26,0.37m,北向定位精度为0.09,0.24,0.34m.测量数据时延越短,EKF,UKF的位置估计效果都会越好.但与EKF方法相比,UKF方法能够明显减少组合导航系统的线性化误差,提高海底集矿车导航系统的精度与稳定性.

关键词：海底集矿车非线性卡尔曼滤波组合导航

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软海底强干扰环境下的集矿车自适应定位

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高技术通讯 2009年第11期19卷 1159-1163页

作者：朱洪前胡豁生桂卫华中南大学信息科学与工程学院长沙410083 中南林业科技大学物流学院长沙410004 艾塞克斯大学计算机科学及电子工程学院

针对海底集矿车长基线声学定位受工作噪声干扰以及航位推算精度受打滑干扰等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型和根据湖试数据对导航系统过程噪声与测量噪声的描述,并提出了一种自适应时滞扩展卡尔曼滤波方法。该方法利用新息序... 详细信息

针对海底集矿车长基线声学定位受工作噪声干扰以及航位推算精度受打滑干扰等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型和根据湖试数据对导航系统过程噪声与测量噪声的描述,并提出了一种自适应时滞扩展卡尔曼滤波方法。该方法利用新息序列实现噪声统计特性自适应,然后考虑测量数据时延带来的影响,通过卡尔曼滤波器将长基线定位信息与航位推算信息进行融合,得到集矿车的位置估计。仿真结果证实,该自适应卡尔曼滤波器能有效地适应过程噪声与测量噪声统计特性的变化,比常规卡尔曼滤波器具有更好的海底集矿车定位效果。

关键词：海底强干扰集矿车自适应定位卡尔曼滤波

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