检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报（理学版） 2024年第1期59卷 62-71页

作者：彭艺马晓霖杨青青昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对多个主次用户场景中采取underlay模式的认知无线电非正交多址接入(cognitive radio non-orthogonal multiple access,CR-NOMA)系统的低频谱利用率问题,提出一种基于自适应细菌觅食优化策略的功率分配算法。首先进行联合用户匹配,将... 详细信息

针对多个主次用户场景中采取underlay模式的认知无线电非正交多址接入(cognitive radio non-orthogonal multiple access,CR-NOMA)系统的低频谱利用率问题,提出一种基于自适应细菌觅食优化策略的功率分配算法。首先进行联合用户匹配,将次用户分组问题等效为次用户-子信道双向动态匹配问题。其次,构造次用户功率比例因子向量并将其映射为细菌个体的位置向量,在趋向操作中改进细菌游动步长、旋转方向;复制操作中结合差分进化算法对前半数优质解进行变异选择;迁徙操作中定义迁徙范围,采用自适应迁徙概率,加快寻找最佳位置向量进程。最后得到最佳功率比例因子以最大化系统总吞吐量。结果表明,本文所提算法与层级配对功率分配(hierarchical pairing power allocation,HPPA)算法和CR-OMA算法相比,能够有效加快收敛速度,增强全局寻优能力,具有更好的系统性能。

关键词：认知无线电非正交多址接入功率分配细菌觅食

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基于改进灰狼算法的润叶机控制参数优化

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信息与控制 2024年第6期53卷 793-803页

作者：张利萍李英娜杨苡董俊敏罗丹萍许晓平昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南省烟叶复烤有限公司楚雄复烤厂云南楚雄675000

针对仅靠人工经验调节润叶机相关控制参数难以准确适应外界因素和来料特性波动的问题,提出了一种烟叶质量预测和工艺参数自适应优化的方法。首先,通过系统的分析工艺流程,归纳关键控制参数和影响其调控的主要因素;其次,采用贝叶斯优化... 详细信息

针对仅靠人工经验调节润叶机相关控制参数难以准确适应外界因素和来料特性波动的问题,提出了一种烟叶质量预测和工艺参数自适应优化的方法。首先,通过系统的分析工艺流程,归纳关键控制参数和影响其调控的主要因素;其次,采用贝叶斯优化极度梯度提升树算法拟合工艺参数与出口烟叶含水率和温度的关系;最后,以标准的出口烟叶质量作为优化目标获取全局最优解。为了稳定润后烟叶质量和润叶机运行状态,本文基于灰狼算法进行了改进,提出了有界稳定惩罚灰狼算法。该算法融入了自适应惩罚函数和稳定性优化,加快算法收敛速度的同时降低了控制参数的波动。实验结果表明,与人工调节相比,所提方法使出口烟叶的含水率和温度波动范围值分别降低了42.5%和29.9%,并且优化参数后润叶机运行更平稳。

关键词：参数优化目标函数极度梯度提升树灰狼算法润叶机

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一种用于航拍图像的目标检测算法

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山东大学学报（理学版） 2023年第9期58卷 59-70页

作者：李程车文刚高盛祥昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

提出了一种用于航拍图像的目标检测算法DSB-YOLO(depthwise separable convolutional backbone and YOLO)。在YOLOv5s的基础上,首先从主干网提取特征图感受野的角度出发,通过改变卷积核的间隔采样,降低特征图的感受野以便更好地提取小... 详细信息

提出了一种用于航拍图像的目标检测算法DSB-YOLO(depthwise separable convolutional backbone and YOLO)。在YOLOv5s的基础上,首先从主干网提取特征图感受野的角度出发,通过改变卷积核的间隔采样,降低特征图的感受野以便更好地提取小目标的信息;其次,改进了网络Neck部分的特征金字塔模型(feature pyramid network,FPN)和路径聚合网络(path aggregation network,PAN)的特征融合路径,从而使网络浅层采样的特征图中大量位置信息能够与网络深层提取的特征图较好地结合在一起,有效地提高了小目标的准确检出率;接着将C3Transformer模块加入到主干网络中,用来整合全图信息;然后,对网络进行了轻量化处理,把网络主干的部分卷积改为深度可分离卷积并集成了SE注意力机制,其目的是聚焦并选择对目标检测任务有用的信息,从而提升了模型的检测效率。利用VisDrone数据集进行的对比实验结果表明,在输入图像分辨率为1280×1280像素时,本文提出的DSB-YOLO算法测试平均精度指标mAP50、mAP0.5∶0.95与原模型相比,分别提升了11%和17.5%;部署在嵌入式平台Jetson TX2上的运算速率可以达到21FPS,模型性能达到适用标准。

关键词：计算机视觉航拍图像目标检测深度学习

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一种改进的KNN案例推理检索算法

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计算机工程与科学 2021年第12期43卷 2263-2271页

作者：孙宝贵车文刚廖江福昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

案例推理作为人工智能领域中通过已知知识解决问题的方法,其核心之一是检索算法。为了改善案例推理检索算法的预测结果质量,提出一种改进的KNN案例推理检索算法。首先,利用遗传模拟退火-模糊C均值聚类算法对案例库聚类,形成多个类簇;其... 详细信息

案例推理作为人工智能领域中通过已知知识解决问题的方法,其核心之一是检索算法。为了改善案例推理检索算法的预测结果质量,提出一种改进的KNN案例推理检索算法。首先,利用遗传模拟退火-模糊C均值聚类算法对案例库聚类,形成多个类簇;其次,通过改进的粒子群优化混合算法优化各类簇近邻K值;然后提出最优原则检索策略,确定检索子案例库及近邻K值;最后使用Mackey-Glass混沌时间序列数据进行仿真预测。实验结果表明,相较于传统KNN案例推理检索算法,改进的KNN案例推理检索算法预测结果的精度显著提高。

关键词： KNN检索算法遗传模拟退火算法遗传-粒子群优化算法最优原则检索策略

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改进的模糊推理规则图像边缘检测算法

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计算机工程与应用 2016年第12期52卷 180-183页

作者：易三莉郭贝贝马磊钱洁云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测... 详细信息

图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案:当噪声较弱时,使用模糊推理规则边缘检测算法;当噪声较强时,为提高算法抑制噪声的能力,使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明,该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。

关键词：边缘检测模糊推理规则噪声估计模糊滤波

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J2EE下WebMIS报表的研究与实现

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云南大学学报（自然科学版） 2009年第S2期31卷 291-295页

作者：杨彪郭剑毅余正涛昆明理工大学信息工程与自化学院自动化系云南昆明650051 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650051

针对开发WEB报表技术的相对不成熟,在J2EE平台下用MVC开发网络应用模式的Struts框架实现WebMIS系统;基于JasperReport论述了报表系统的体系结构及报表生成过程的关键技术,实现了一个可快速构建和开发多层WebMIS、具有良好的复用性、扩... 详细信息

针对开发WEB报表技术的相对不成熟,在J2EE平台下用MVC开发网络应用模式的Struts框架实现WebMIS系统;基于JasperReport论述了报表系统的体系结构及报表生成过程的关键技术,实现了一个可快速构建和开发多层WebMIS、具有良好的复用性、扩展性和维护性的报表体统集成开发环境.为企业、事业单位的WebMIS报表开发提供了一种就决方案.

关键词： WebMIS报表 JasperReport Struts框架 MVC模式

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基于Inception区域候选定位网络的太阳黑子群描述研究

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计算机工程与科学 2020年第5期42卷 884-892页

作者：刘海燕杨云飞朱健李小洁昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650504

准确地检测和描述全日面图像中的黑子群可以为监控和预测太阳活动提供依据。目前图像描述技术已有大量研究工作,但关于太阳黑子群描述方面的研究仍未涉及。针对苏黎世分类法中的9类太阳黑子群,制作了一个黑子群图像和描述文本的数据集,... 详细信息

准确地检测和描述全日面图像中的黑子群可以为监控和预测太阳活动提供依据。目前图像描述技术已有大量研究工作,但关于太阳黑子群描述方面的研究仍未涉及。针对苏黎世分类法中的9类太阳黑子群,制作了一个黑子群图像和描述文本的数据集,设计了一种Inception区域候选定位网络IRLN模型,首次将Inception区域候选网络Inception-RPN应用到图像描述中,通过使用Inception-RPN获得候选区域,并根据黑子群的特征改进了Inception模块的结构,提高网络对多尺度黑子群的检测能力。实验结果表明,本文模型在Visual Genome(VG)数据集上mAP为6.09%,比全卷积定位网络FCLN模型提高了0.7%;Meteor为31.9%,比FCLN模型提高了4.6%。在太阳黑子群数据集上mAP为74.47%,比FCLN模型提高了16%;Meteor为47.6%,比FCLN模型提高了14.2%。

关键词：太阳黑子群图像描述 IRLN Inception-RPN

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混合超启发式算法求解复杂两级车辆路径问题

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云南大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 23-37页

作者：尹丹胡蓉钱斌郭宁昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索... 详细信息

针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索空间;然后,提出增强超启发式分布估计算法(enhanced hyperheuristic estimation of distribution algorithm,EHHEDA)对各个子问题进行求解,进而获得原问题的解.EHHEDA基于超启发式算法框架,在高层策略域设计一种基于三维概率模型的分布估计算法,动态确定由底层操作域中各搜索算子所组成的排列(即高层个体),可有效控制和引导整个算法的搜索行为;同时,在底层操作域设计10种有效邻域搜索算子,并加入重升温操作的模拟退火机制作为问题解(即底层个体)的接受准则,有利于在问题解空间中执行深入搜索.仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试集上优于近年来用于求解类似问题的算法,验证了所提出算法的有效性.

关键词：绿色两级车辆路径问题模糊需求聚类分解超启发式算法分布估计算法模拟退火

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基于多尺度多模态学习的光球亮点曲线轨迹段检测方法研究

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计算机工程与科学 2023年第5期45卷 885-894页

作者：方雪杉杨云飞冯松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

太阳光球亮点近似旋转的曲线运动对研究太阳内部的能量如何传输到日冕层具有重要意义。现有的算法仅能检测光球亮点的全局型曲线运动,因此提出了一种多尺度多模态的深度学习方法来检测光球亮点的全局型和局部型曲线运动。首先,基于双向... 详细信息

太阳光球亮点近似旋转的曲线运动对研究太阳内部的能量如何传输到日冕层具有重要意义。现有的算法仅能检测光球亮点的全局型曲线运动,因此提出了一种多尺度多模态的深度学习方法来检测光球亮点的全局型和局部型曲线运动。首先,基于双向长短期记忆网络构建了一种多尺度网络模型,用来提取光球亮点的运动轨迹段的多尺度时序特征;然后,采用EfficientNet-B0提取运动轨迹段的空间特征,通过将时序特征和空间特征融合成多模态特征来检测光球亮点各种类型的曲线轨迹段。实验结果表明,所提方法的准确率达到了85.08%,相较于单尺度方法的提升了6.12%,相较于多尺度单模态方法的提升了3.1%。所提方法亦可应用于其他领域的运动类型检测任务中。

关键词：曲线运动深度学习多尺度多模态

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基于U-Net的多尺度融合视网膜血管分割算法

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2021年第5期46卷 56-64页

作者：易三莉杨雪莲王天伟佘芙蓉熊馨昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重... 详细信息

针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效.

关键词：视网膜血管分割 U-Net模型短跳跃连接空洞卷积多尺度特征融合

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