检索结果-内蒙古大学图书馆

湖南大学学报(自然科学版) 2025年第4期52卷 91-102页

作者：彭艺朱昊杨青青吴桐王健明李辉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650031 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

无人机通信面临路径损耗和组间干扰等问题.为了满足离散用户通信需求,实现无人机组网的静态部署并最大化能效,本文针对多比凹凸函数分式规划问题进行研究,提出一种凸优化协同群体智能优化策略,该策略将原问题解耦为功率控制与高度优化... 详细信息

无人机通信面临路径损耗和组间干扰等问题.为了满足离散用户通信需求,实现无人机组网的静态部署并最大化能效,本文针对多比凹凸函数分式规划问题进行研究,提出一种凸优化协同群体智能优化策略,该策略将原问题解耦为功率控制与高度优化问题并迭代求解.首先,引入视距概率路径损耗模型,通过俯仰角研究部署高度与水平距离之间关系,将部署问题三维化.其次,利用二次变换解耦原问题,旨在提升视距概率链路下的系统能效.最后,提出快速反馈粒子群算法对高度进行部署,以解决复杂多目标协同优化问题.仿真结果表明,在本文模型下,该策略能够实现算法复杂度与准确性之间平衡,对无人机基站进行高效准确部署.

关键词：无人机通信视距概率能效优化功率控制高度部署

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前后文记忆矩阵引导的胸部放射影像报告生成模型

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吉林大学学报（工学版） 2024年第8期54卷 2355-2363页

作者：刘利军张云峰黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对现有的放射影像报告生成方法主要关注前文信息在报告生成过程中的指导作用,忽略了后文信息在报告描述生成中的作用,存在语义信息不完整、关键信息缺失等问题,提出了一种前后文记忆矩阵引导的胸部放射影像报告生成模型(RadRG)。为了... 详细信息

针对现有的放射影像报告生成方法主要关注前文信息在报告生成过程中的指导作用,忽略了后文信息在报告描述生成中的作用,存在语义信息不完整、关键信息缺失等问题,提出了一种前后文记忆矩阵引导的胸部放射影像报告生成模型(RadRG)。为了在生成过程中获得更丰富的语义信息,提出记忆矩阵生成模块(MA),使用记忆矩阵记录报告的模式信息和语义信息,并使用门控单元对其进行调控,以防止训练过程中出现梯度消失或信息爆炸。将本文模型在IU X-Ray和MIMIC-CXR公开数据集上进行了测试,实验结果表明:与现有主流模型对比,本文模型在BIEU指标达到了2.6%的提升。

关键词：医学报告生成前后文记忆矩阵门控单元跨模态

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单视角三维服装重建的民族风格表征学习

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 258-272页

作者：张瑀卿刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对民族服装风格多样、款式和配饰复杂,导致单视角三维服装重建结构不完整、风格不准确和局部特征模糊等问题,为了学习和映射民族服装的潜在风格特征,提出一种单视角三维服装重建的民族风格表征学习方法.首先结合定义的民族服装形状风... 详细信息

针对民族服装风格多样、款式和配饰复杂,导致单视角三维服装重建结构不完整、风格不准确和局部特征模糊等问题,为了学习和映射民族服装的潜在风格特征,提出一种单视角三维服装重建的民族风格表征学习方法.首先结合定义的民族服装形状风格和几何拓扑构建形状表征,学习形状潜在特征;然后基于区域定位和关键点,并融合定义的款式风格、着装部位进行款式表征,得到局部感知区域图,以学习款式潜在特征;再联合形状、款式特征以及定义的对称损失函数,隐式重建出民族服装的初步模型;最后在卷积网络中引入图像的超像素特征、Branch分支和配饰的语义解析建立配饰表征,并编码UV位置图到特征空间,生成民族服装的最终模型.在自定义的少数民族服装数据集上的实验结果表明,所提方法的倒角距离和法线余弦距离分别为1.732和0.13,较已有方法降低11%和18%,能够提高单视角三维民族服装重建的精度,生成具有民族风格的三维服装模型.

关键词：少数民族服装图像三维服装重建表征学习形状表征隐式重建语义解析

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基于多种群与协同量子化的哈里斯鹰优化算法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2169-2176页

作者：李岩钱谦昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)存在探索能力和开发能力平衡性不足等问题,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略... 详细信息

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)存在探索能力和开发能力平衡性不足等问题,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略模拟两只体能不同的猎物的逃跑过程,使两个种群向不同的方向进化,以提高探索阶段与开发阶段的搜索能力.此外,协同量子化策略的加入在迭代前期可避免算法陷入局部极值,在迭代后期可提高算法的寻优精度.最后,通过对测试函数的优化结果进行分析可以得出,与其他一些经典或最新的算法相比,改进后的算法可大大提高最优解的收敛速度和寻优精度,同时具有更强的跳出局部最优的能力.

关键词：哈里斯鹰优化算法多种群多能量策略量子化协同群优化

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民族服装图像描述生成的局部属性注意网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 399-412页

作者：张绪辉刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据... 详细信息

针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据集;然后定义民族服装208种局部关键属性词汇和30089条文本信息,通过局部属性学习模块进行视觉特征提取和文本信息嵌入,并采用多实例学习得到局部属性;最后基于双层长短期记忆网络定义包含语义、视觉、门控注意力的注意力感知模块,将局部属性、基于属性的视觉特征和文本编码信息进行融合,优化得到民族服装图像描述生成结果.在构建的民族服装描述生成数据集上的实验结果表明,所提出的网络能够生成包含民族类别、服装风格等关键属性的图像描述,较已有方法在精确性指标BLEU和语义丰富程度指标CIDEr上分别提升1.4%和2.2%.

关键词：民族服装图像图像描述生成文本信息嵌入局部属性学习注意力感知

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基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 317-324,369页

作者：温绍杰吴瑞刚冯超文刘英莉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

针对现有方法在文本和图像模态的预训练目标上存在嵌入不对齐,文档图像采用基于卷积神经网络(CNN)的结构进行预处理,流程复杂,模型参数量大的问题,提出基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络(MCOD-Net).设计词块对齐嵌入模块(WAE... 详细信息

针对现有方法在文本和图像模态的预训练目标上存在嵌入不对齐,文档图像采用基于卷积神经网络(CNN)的结构进行预处理,流程复杂,模型参数量大的问题,提出基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络(MCOD-Net).设计词块对齐嵌入模块(WAEM),实现文本和图像模态预训练目标的对齐嵌入,使用掩码语言建模(MLM)、掩码图像建模(MIM)和词块对齐(WPA)进行预训练,以促进模型在文本和图像模态上的表征学习能力.直接使用文档原始图像,用图像块的线性投影特征来表示文档图像,简化模型结构,减小了模型参数量.实验结果表明,所提模型在PubLayNet公开数据集上的平均精度均值(mAP)达到95.1%.相较于其他模型,整体性能提升了2.5%,泛化能力突出,综合效果最优.

关键词：文档布局分析词块对齐嵌入 Transformer MCOD-Net模型

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基于多密度流聚类的UAV-NOMA用户分簇与功率分配算法

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第6期51卷 86-97页

作者：杨青青韩卓廷彭艺吴桐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

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户动态分簇与功率分配方案.考虑用户服务质量与UAV位置约束,建立了和速率最大化的优化问题.由于目... 详细信息

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户动态分簇与功率分配方案.考虑用户服务质量与UAV位置约束,建立了和速率最大化的优化问题.由于目标函数的非凸性,将原问题解耦为三个子问题,分别优化UAV位置部署与用户连接、用户动态分簇、功率分配以提高系统性能.首先,基于K-means算法设计了UAV位置部署与用户连接方案,以减小路损为目的确定UAV最佳部署位置,同时选择其服务的最优用户群;其次,改进多密度流聚类(Multi-Density Stream Clustering, MDSC)算法,提出了单UAV下用户静态与动态分簇方案,静态分簇方案可自适应平衡簇数与簇用户数,并获得较大的簇内用户信道增益差异,动态分簇方案则针对用户移动属性,制定了即时更新策略;最后,使用分式规划(Fractional Programming,FP)二次变换的方法,引入辅助变量将原非凸问题变换为凸问题,交替优化辅助变量与功率分配因子,获得原非凸问题的次优解.仿真结果表明,与其他算法相比,本文分簇方案能获得更大的簇内信道差异与更小的簇内用户数标准差,同时用户系统性能也获得了显著提升.

关键词：无人机非正交多址位置部署动态分簇功率分配

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视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络

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中国图象图形学报 2025年第3期30卷 855-869页

作者：杨可欣刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的针对视网膜血管图像分割中血管特征尺度多变、毛细血管细节丰富以及视杯视盘、病变等特殊区域干扰导致的表征不精确、分割误差大以及结果不准确等问题,提出一种视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络,包括尺度特征表示、纹理特... 详细信息

目的针对视网膜血管图像分割中血管特征尺度多变、毛细血管细节丰富以及视杯视盘、病变等特殊区域干扰导致的表征不精确、分割误差大以及结果不准确等问题,提出一种视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络,包括尺度特征表示、纹理特征增强和双重对比学习3个模块。方法首先,输入视网膜图像集中的图像,通过引入空间自注意力构建尺度特征表示模块,对视网膜血管进行分层尺度表征;然后,采用上下文信息引导的纹理滤波器对血管尺度特征进行纹理特征增强;最后,通过采样血管尺度特征和纹理增强特征,并定义联合损失进行双重对比学习,优化两种特征空间中视杯视盘、病变等特殊区域的血管。结果为了验证方法的有效性,在3个具有挑战性的数据集上进行对比实验,结果表明,构建的视网膜血管图像分割网络有助于准确表示血管尺度特征和纹理增强特征,能够较好地获得完整的视网膜毛细血管等特殊区域的血管分割结果。本文方法在DRIVE(digital retinal images for vessel extraction)数据集中较对比的大多数方法,Acc(accuracy)值平均提高了0.67%,Sp(specificity)值平均提高了0.48%;在STARE(structured analysis of the retina)数据集中较对比的大多数方法,Se(sensitivity)值平均提高了6.01%,Sp值平均提高了6.86%;在CHASE_DB1(child heart and health study in England)数据集中较对比的大多数方法,Se值平均提高了1.88%,F1(F1 score)值平均提高了1.98%。结论本文提出的视网膜血管图像分割网络,能精准分割多尺度血管、毛细血管和特殊区域的血管,有效辅助视网膜血管疾病诊断。

关键词：视网膜血管图像分割尺度特征表示纹理特征增强纹理滤波器双重对比学习

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结合类型感知注意力的少样本知识图谱补全

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数据分析与知识发现 2023年第9期7卷 51-63页

作者：普祥和王红斌线岩团昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

【目的】现有少样本知识图谱补全方法在处理复杂关系时不能很好地区分邻居重要性,导致实体预测性能不佳。考虑充分利用实体邻居信息,提高少样本知识图谱补全方法的性能。【方法】通过类型感知邻居编码器学习实体邻居中包含的隐含类型信... 详细信息

【目的】现有少样本知识图谱补全方法在处理复杂关系时不能很好地区分邻居重要性,导致实体预测性能不佳。考虑充分利用实体邻居信息,提高少样本知识图谱补全方法的性能。【方法】通过类型感知邻居编码器学习实体邻居中包含的隐含类型信息,得到类型感知注意力,增强实体表示;利用Transformer编码器捕获任务关系的不同含义;通过联合匹配原型网络聚合参考集得到参考集表示并进行实体预测。【结果】在NELL和Wiki两个公共数据集上进行实体预测任务,实验结果表明,MRR指标分别较Baseline方法提高了1.6和1.2个百分点。【局限】未对与实体相关性较低的邻居进行筛选,使类型感知注意力权重的分配受到噪声影响。【结论】本文方法能够通过学习更丰富的实体邻居信息来有效提高少样本知识图谱补全的性能。

关键词：少样本知识图谱补全实体预测类型感知注意力

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基于改进YOLOv5的轻量化无人机检测算法

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湖南大学学报（自然科学版） 2023年第12期50卷 28-38页

作者：彭艺凃馨月杨青青李睿昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650031 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

针对现有的无人机检测算法无法同时兼顾检测速度及检测精度的问题,本文提出了一种基于YOLOv5s(You Only Look Once)的轻量化无人机检测算法TDRD-YOLO(Tiny Drone Real-time Detection-YOLO).该算法首先以YOLOv5s的多尺度融合层和输出检... 详细信息

针对现有的无人机检测算法无法同时兼顾检测速度及检测精度的问题,本文提出了一种基于YOLOv5s(You Only Look Once)的轻量化无人机检测算法TDRD-YOLO(Tiny Drone Real-time Detection-YOLO).该算法首先以YOLOv5s的多尺度融合层和输出检测层分别作为颈部网络和头部网络,引入MobileNetv3轻量化网络对原骨干网络进行重构,并将骨干网络后的通道在原YOLOv5s的基础上进行压缩,减小网络模型大小;其次,将骨干网络中Bneck模块的注意力机制由SE修改为(Convolutional Block Attention Module,CBAM)并在颈部网络引入CBAM,使网络模型更加关注目标特征;最后修改颈部网络的激活函数为h-swish,进一步提高模型精度.实验结果表明:本文提出的TDRD-YOLO算法平均检测精度达到96.8%,与YOLOv5s相比,参数量减小到原来的1/11,检测速度提升1.5倍,模型大小压缩到原来的1/8.5.实验验证了本文算法可在大幅降低模型大小、提升检测速度的同时保持良好的检测性能.

关键词：无人机检测 YOLOv5 轻量化注意力机制深度学习

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