检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 1007-1017页

作者：张晶高翔张宏昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南枭润科技服务有限公司昆明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

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型... 详细信息

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明:在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.

关键词：无线传感器网络分簇路由算法模糊C均值算术优化算法能耗优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉的四足动物骨架及行走步态特征提取方法

引用

电子测量与仪器学报 2022年第2期36卷 68-77页

作者：陈瑶张云伟雷金辉田泽薇黎丽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

为解决四足动物行走期间的骨架信息及步态特征提取问题,基于HRnet深度神经网络,通过上下文信息增强与多尺度信息融合构建了四足动物骨架的提取模型。在此基础上,建立了基于骨架信息对步态特征进行定量分析的方法。通过在测试数据集上对... 详细信息

为解决四足动物行走期间的骨架信息及步态特征提取问题,基于HRnet深度神经网络,通过上下文信息增强与多尺度信息融合构建了四足动物骨架的提取模型。在此基础上,建立了基于骨架信息对步态特征进行定量分析的方法。通过在测试数据集上对该模型的有效性进行验证,实验结果表明,该模型具有较好的精度,对四足动物关键点估计的平均相似度为81.04%,准确率为92.77%,召回率为92.75%。基于骨架提取模型,以水牛、羊驼为实验对象,对其行走时的步频特征进行分析计算,实验结果与人工统计结果相比,最大相对误差为2.73%。通过对一个完整步态周期中水牛和羊驼的髋关节和膝关节角度变化规律进行分析,提取了四足动物行走过程中的关节运动逻辑以及步态顺序。最后,以犀牛为实验对象,验证了方法对拍摄角度的变化具有一定适应性。研究结果可为四足动物运动信息的智能感知提供参考。

关键词：计算机视觉深度学习骨架提取运动特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法

引用

吉林大学学报（理学版） 2023年第6期61卷 1375-1386页

作者：杜孟洋王红斌普祥和昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650504 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650504

针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向... 详细信息

针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向量;然后用自注意力机制学习单词之间的句法依赖关系;最后计算出每个单词的情感分数,利用词情感的结合表示特定方面的情感极性.实验结果表明,在5个公共数据集上,该方法相比效果最好的基线模型,在准确率和宏观F_(1)分数上分别提升2%和4.83%.表明融入词性信息的注意力机制模型在方面级情感分类任务中性能更好.

关键词：方面级情感分类词性嵌入自注意力机制情感分数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结合对比学习的新闻文本与评论相似度计算

引用

小型微型计算机系统 2023年第12期44卷 2671-2677页

作者：王红斌张卓赖华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

新闻文本与新闻评论相似度计算旨在筛选出与新闻文本相关的评论,而大部分评论以短文本的形式对新闻文本做出评价,因此新闻文本与评论的相似度计算本质上是长文本与短文本的相似度计算.传统长文本处理方法易导致文本信息缺失、文章主题... 详细信息

新闻文本与新闻评论相似度计算旨在筛选出与新闻文本相关的评论,而大部分评论以短文本的形式对新闻文本做出评价,因此新闻文本与评论的相似度计算本质上是长文本与短文本的相似度计算.传统长文本处理方法易导致文本信息缺失、文章主题不明确等问题,降低相似度计算的准确率.针对新闻文本与评论的长度差距,结合评论的特点,该文提出了结合对比学习的新闻文本与评论相似度计算方法,该方法通过关键词的提取实现新闻文本压缩同时减少文本的冗余信息;将关键词序列与新闻标题拼接作为新闻文本的表示;然后通过BERT预训练模型使用对比学习的方法实现文本正负例的构造;最后通过交叉熵和相对熵损失函数对预训练模型进行微调,实现文本的相似度计算.实验表明,该文提出的方法较近几年的长文本处理方法在准确率上提高了3.6%,并在中文文本相似度计算的公共数据集上也取得了较好的效果.

关键词：文本相似度关键词提取 BERT 对比学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于FPGA的快速连通域标记算法

引用

传感技术学报 2022年第3期35卷 367-375页

作者：黄名政李彬华王锦良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

连通域标记是运动目标实时检测系统中的关键部分,从速度和存储空间等方面对已有连通域标记算法优化,可提高系统的实时性。基于此,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的快速连通域标记算法。首先在光栅扫描过程中记录游程行列信息;然... 详细信息

连通域标记是运动目标实时检测系统中的关键部分,从速度和存储空间等方面对已有连通域标记算法优化,可提高系统的实时性。基于此,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的快速连通域标记算法。首先在光栅扫描过程中记录游程行列信息;然后实时合并连通游程信息并提取已结束连通域的特征信息;最后将特征信息叠加在图像上,实现对各连通域的标记。该算法仅通过一次扫描即可得到连通域特征信息,利用FPGA片上随机存取存储器(RAM)地址信息区分各连通域,不产生等价标号与临时标号。实验结果表明,该算法能快速准确地标记各连通域。对于分辨率为1 920×1 080 pixel的图像,仅需要76.63 kbit的片上RAM资源,单帧处理时间不超过20.76 ms,对于全高清视频输入亦能满足实时性要求。

关键词：图像处理实时处理连通域标记二值图 FPGA

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于FPGA的实时幸运区域融合算法

引用

光电子．激光 2022年第5期33卷 495-504页

作者：陈柄宇李彬华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

大气湍流对光学目标图像的分辨率会产生随机性的影响。幸运区域融合(lucky-region fusion,LRF)是一种针对受大气湍流影响图像序列的图像合成技术,通过在一系列短曝光图像中选取具有高分辨率的区域进行融合,从而获得一张清晰的图像。LRF... 详细信息

大气湍流对光学目标图像的分辨率会产生随机性的影响。幸运区域融合(lucky-region fusion,LRF)是一种针对受大气湍流影响图像序列的图像合成技术,通过在一系列短曝光图像中选取具有高分辨率的区域进行融合,从而获得一张清晰的图像。LRF算法在台式计算机上实现比较简单,但这是事后处理的方法,没有实时性。描述一种针对灰度图像流实时地进行提取、分区处理和合成的LRF算法及其系统实现技术。根据现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)数字信号处理的特点,提出了一种适合于FPGA处理的实时LRF算法。用硬件描述语言对该算法进行逻辑设计,将其嵌入到一个中小规模的FPGA上,从而构成一个纯硬件的紧凑的LRF处理系统。通过模拟的序列图像和在实验室实际拍摄了短曝光序列图像,对该系统进行了测试。实验结果表明,所提出的实时LRF算法可行,所实现的FPGA系统可以实现输入灰度图像序列的实时动态幸运区域融合,并最终获得高分辨率的融合图像。

关键词：大气湍流图像处理幸运成像现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向不平衡数据的联邦类别增量学习

引用

小型微型计算机系统 2024年

作者：方子希付晓东丁家满刘骊彭玮代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室西南林业大学大数据与智能工程学院

联邦增量学习作为一种新兴学习范式，在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识，有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问... 详细信息

联邦增量学习作为一种新兴学习范式，在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识，有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题，该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方法（ARR）.具体来说，用户模型训练分为两个阶段：第1阶段结合条件生成对抗网络生成模拟的历史任务数据和当前任务数据共同训练本地模型；第2阶段则冻结特征提取层，采用平衡采样技术对其他层进行再训练.服务器通过利用条件生成对抗网络生成的所有用户任务数据来优化全局模型.实验结果显示，ARR在不平衡程度逐渐加剧的情况下，全局模型准确率相较于现有的相关方法提高了8.64%～31.03%，有效缓解了灾难性遗忘问题，显著提高了全局模型的最终精度.

关键词：联邦增量学习不平衡数据条件生成对抗网络灾难性遗忘二次训练

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

CR-NOMA系统中基于能效的功率分配算法

引用

云南大学学报（自然科学版） 2023年第4期45卷 837-845页

作者：彭艺杨天意杨青青彭游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

针对移动通信系统存在频谱利用率不高、能耗开销大和能量效率低的问题,在基于认知无线电非正交多址(Cognitive Radio Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA)网络系统中,提出一种基于改进人工鱼群算法的功率分配方案.系统包含多个主... 详细信息

针对移动通信系统存在频谱利用率不高、能耗开销大和能量效率低的问题,在基于认知无线电非正交多址(Cognitive Radio Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA)网络系统中,提出一种基于改进人工鱼群算法的功率分配方案.系统包含多个主次用户,首先为提升频谱效率和降低解调的误码概率以及时延,次用户以非正交多址的形式接入系统,并采用一种均匀信道增益差的策略对用户进行分组.其次,考虑到传统人工鱼群算法对次用户功率寻优易掉进局部最优解、寻优能力弱和种群多样性差等不足,将约束算子机制和自适应策略引入人工鱼群算法中;最后,使用该算法联合优化各子信道间功率与子信道内次用户功率,寻求次用户最佳发射功率以最大化系统总能量效率.实验结果表明,在次用户为30的条件下,改进的人工鱼群算法所获总能量效率比传统人工鱼群算法提升了10.6%,具有更好的系统性能.

关键词：非正交多址认知无线电功率分配能量效率人工鱼群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种用于航拍图像的目标检测算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进U-Net的肺野分割算法

引用

激光与光电子学进展 2022年第2期59卷 167-175页

作者：易三莉王天伟杨雪莲佘芙蓉贺建峰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

针对受肺肩区域、胸膈角及肋骨影响的胸部肺野分割问题,提出了一种基于改进U-Net的肺野分割算法。首先,用inception模块代替U-Net编码块中的卷积层,在增加网络宽度的同时捕获更多的图像特征。然后,在编码块与解码块中引入残差网络,提升... 详细信息

针对受肺肩区域、胸膈角及肋骨影响的胸部肺野分割问题,提出了一种基于改进U-Net的肺野分割算法。首先,用inception模块代替U-Net编码块中的卷积层,在增加网络宽度的同时捕获更多的图像特征。然后,在编码块与解码块中引入残差网络,提升网络深度的同时保证网络稳定;在编码与解码之间用跳跃连接增强特征的传递和利用,解决编码部分连续下采样中的胸部肺野特征丢失问题。最后,在编码与解码部分结合通道和空间注意力机制对图像特征进行重标定,有效提高了算法的分割精度。实验结果表明,相比其他分割算法,本算法的分割性能更好,在公开Montgomery County数据集上的准确率、召回率、特异性、平均交并比分别为98.90%、97.81%、99.28%、97.17%。

关键词：图像处理肺野分割 inception模块残差模块跳跃连接 U-Net模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：