检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2020年第3期43卷 32-37页

作者：薛建彬丁雪乾刘星星兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算(MEC)系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二... 详细信息

提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算(MEC)系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二次规划(QCQP)模型,使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合;其次,分别采用拉格朗日对偶分解法和二分法求得性能约束下的最优传输功率及边缘计算资源分配,从而通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策集合与资源分配方案.实验数值结果表明,所提方案能够有效降低用户能量消耗,提升边缘计算系统的服务性能.

关键词：移动边缘计算缓存计算卸载半定松弛资源分配

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基于概率机制的涌现分簇算法

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电子科技大学学报 2012年第4期41卷 574-579页

作者：冯涛瞿竞杰郭显兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

涌现分簇算法ACE是一类基于群体智能的移动Ad hoc网络分簇算法。针对ACE算法迭代中存在的问题,该文引入概率机制,提出了基于概率机制的涌现分簇算法(PACE)。该算法根据节点竞争簇头概率最高的局部信息,创建全局分簇网络,在概率相同的情... 详细信息

涌现分簇算法ACE是一类基于群体智能的移动Ad hoc网络分簇算法。针对ACE算法迭代中存在的问题,该文引入概率机制,提出了基于概率机制的涌现分簇算法(PACE)。该算法根据节点竞争簇头概率最高的局部信息,创建全局分簇网络,在概率相同的情况下,根据节点标识符来仲裁簇头选举,同时实现了单节点簇合并和失效恢复。理论分析和仿真结果表明,该算法收敛时间短,能够创建稳定且更优化的分簇结构,具备失效恢复能力。

关键词：分簇算法涌现算法移动Ad hoc网络概率涌现分簇算法

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基于扩散生成对抗网络的文本生成图像模型研究

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电子与信息学报 2023年第12期45卷 4371-4381页

作者：赵宏李文改兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

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... 详细信息

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Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的文本生成图像模型(D-WGAN)。在DWGAN中,利用向判别器中输入扩散过程中随机采样的实例噪声,在实现模型稳定训练的同时,生成高质量和多样性的图像。考虑到扩散过程的采样成本较高,引入一种随机微分的方法,以简化采样过程。为了进一步对齐文本与图像的信息,提出使用基于对比学习的语言-图像预训练模型(CLIP)获得文本与图像信息之间的跨模态映射关系,从而提升文本和图像的一致性。在MSCOCO,CUB-200数据集上的实验结果表明,D-WGAN在实现稳定训练的同时,与当前最好的方法相比,FID分数分别降低了16.43%和1.97%,IS分数分别提升了3.38%和30.95%,说明D-WGAN生成的图像质量更高,更具有实用价值。

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

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基于语义的多用户高效搜索方案

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清华大学学报（自然科学版） 2021年第11期61卷 1228-1233页

作者：曹来成吴琪瑞王娅菲吴蓉郭显兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对当前可搜索加密云存储技术主要侧重于多关键词、多用户可搜索云存储机制的研究,而忽略了语义对用户搜索结果的作用,提出一种基于语义的多用户高效搜索(ESBMS)方案:选用2个不同的云服务器,其中一个用于存储加密的数据文档,而另一个... 详细信息

针对当前可搜索加密云存储技术主要侧重于多关键词、多用户可搜索云存储机制的研究,而忽略了语义对用户搜索结果的作用,提出一种基于语义的多用户高效搜索(ESBMS)方案:选用2个不同的云服务器,其中一个用于存储加密的数据文档,而另一个用于存储语义树密文,并为请求搜索的数据用户产生陷门和进行陷门匹配计算;通过向采用陷门策略的云服务器发送语义树进行搜索来减少服务器负载,而语义树在发送时已被加密,以确保其关键信息安全。结果表明:该方案具有完备性、语义隐私性和抗共谋攻击能力。与目前相关方案相比,该方案具有高效性。

关键词：可搜索加密语义树多用户云存储

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兰州地区光强分布及其起伏特性研究

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光子学报 2017年第6期46卷 44-51页

作者：王惠琴李源曹明华彭清斌兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

在兰州地区夜间进行了链路长为610m的激光传输实验,研究了高斯激光在不同天气条件下的光强分布及其起伏特性.采用三维伪彩色变换方法,分析了光斑光强的空间分布规律,得到了光斑主瓣光强服从类高斯分布,并按照晴天、多云天、阴天的顺序,... 详细信息

在兰州地区夜间进行了链路长为610m的激光传输实验,研究了高斯激光在不同天气条件下的光强分布及其起伏特性.采用三维伪彩色变换方法,分析了光斑光强的空间分布规律,得到了光斑主瓣光强服从类高斯分布,并按照晴天、多云天、阴天的顺序,光斑几何中心位置附近光强分布的陡峭度依次减小,而其衰减则依次增大的结论.同时,利用实测光强值分析了大气闪烁指数,结果表明:晴天、雨后晴天和阴天下的闪烁指数分别为0.225 4、0.189 2、0.188 8,这说明晴天下的光强起伏大于雨后晴天和阴天的,且均为弱起伏.通过对归一化光强的频数分布进行非线性拟合得到了光强的概率密度分布,它们均服从对数正态分布,其中晴天下的概率密度曲线的拟合优度更是达到了0.997 50.

关键词：大气光学大气湍流激光传输光强分布光强起伏闪烁指数概率密度分布

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基于聚类算法和图神经网络的短时交通流预测

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1593-1600页

作者：张玺君余光杰崔勇尚继洋兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对现有预测模型未充分利用交通流数据时空相关性的问题,本文提出了一种深度学习模型,将聚类算法、图神经网络(GNN)和门控循环单元(GRU)相结合。首先,利用聚类算法将预处理后的数据划分为不同类型的流量模式;其次,采用GNN提取复杂路网... 详细信息

针对现有预测模型未充分利用交通流数据时空相关性的问题,本文提出了一种深度学习模型,将聚类算法、图神经网络(GNN)和门控循环单元(GRU)相结合。首先,利用聚类算法将预处理后的数据划分为不同类型的流量模式;其次,采用GNN提取复杂路网交通流的空间相关性,结合道路的皮尔逊相关性分析和节点的局部聚类系数,挖掘潜在的节点连接关系;再次,使用GRU提取交通流数据之间的时间相关性,通过自注意力机制捕获数据之间的相互依赖关系;最后,通过残差连接将GRU和GNN的输出与原始输入结合,经过全连接层得出最终的预测结果。多组实验结果证明,本文提出的模型预测精度优于其他基线模型及对比的模型。

关键词：交通流预测图神经网络聚类算法门控循环单元皮尔逊相关系数局部聚类系数

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多格式音频感知哈希算法

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北京邮电大学学报 2016年第4期39卷 77-82页

作者：张秋余省鹏飞黄羿博董瑞洪杨仲平兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

提出一种基于双树复小波变换的多格式音频感知哈希算法,解决了现有音频认证算法音频格式单一、算法不通用、效率低的问题.首先对预处理后的音频信号进行全局双树复小波变换,获得信号的实小波和复小波系数,对它们分别分帧,帧数相同;对实... 详细信息

提出一种基于双树复小波变换的多格式音频感知哈希算法,解决了现有音频认证算法音频格式单一、算法不通用、效率低的问题.首先对预处理后的音频信号进行全局双树复小波变换,获得信号的实小波和复小波系数,对它们分别分帧,帧数相同;对实小波系数计算每帧信号Teager能量算子的模值,作为实小波系数的帧间特征,接着对每帧信号再分帧,提取再分帧帧信号的短时能量作为实小波系数的帧内特征;对复小波系数求取每帧信号的熵值作为复小波系数的帧间特征;最后对上述特征分别进行哈希构造,生成感知哈希序列.实验结果表明,该算法对5种不同格式的音频都具有强鲁棒性,且区分性好,效率高,并能实现小范围篡改检测.

关键词：音频认证多格式音频感知哈希双树复小波变换篡改检测

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基于区域生长的Mean shift动态变形手势跟踪算法

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模式识别与人工智能 2010年第4期23卷 580-585页

作者：张秋余胡建强张墨逸兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对传统Mean shift算法在手势跟踪中由于搜索窗口内手势背景像素改变所导致的跟踪精度不高,以及算法本身由于手势模型更新所引起的时间消耗较多等问题,提出一种基于区域生长与Mean shift算法相结合的动态变形手势跟踪算法.该算法在跟... 详细信息

针对传统Mean shift算法在手势跟踪中由于搜索窗口内手势背景像素改变所导致的跟踪精度不高,以及算法本身由于手势模型更新所引起的时间消耗较多等问题,提出一种基于区域生长与Mean shift算法相结合的动态变形手势跟踪算法.该算法在跟踪初始阶段通过帧间差分法对手势中心完成自动初始化,利用区域生长算法采集手势样本点,并通过Mean shift算法对目标中心进行精确定位.实验结果表明,该方法能够对动态变形手势实现精确实时的跟踪,可较好地降低算法的时间复杂度,保证运动目标跟踪的稳定性和连续性.

关键词：动态变形手势区域生长手势跟踪手语识别

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采用多尺度自适应选择卷积神经网络的轴承故障诊断研究

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西安交通大学学报 2024年第2期58卷 127-135页

作者：张玺君尚继洋兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征... 详细信息

针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征,合并为初始特征;构建多尺度自适应选择卷积块,提取不同尺度的特征,利用改进的注意力机制自适应调整不同尺度的特征权重,加入残差连接,防止模型退化;通过分类器完成轴承故障诊断。在凯斯西储大学轴承数据集和XJTU-SY轴承数据集上的实验结果表明:在模型改进实验中,与没有改进注意力机制的模型相比,所提模型的轴承故障诊断准确率提升了1.98%;在不同信噪比的噪声干扰环境中,所提模型的轴承故障诊断准确率均高于93%。

关键词：轴承故障诊断卷积神经网络自适应融合注意力机制多尺度特征

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基于PCA-LDA和RIC-CNN的旋转无关手写识别

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计算机技术与发展 2025年第4期35卷 93-99页

作者：张墨逸袁小芳张彬陈海燕兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

旋转无关手写字符识别对提高手写识别系统的实际应用准确性和鲁棒性至关重要。针对旋转字符识别准确率低、旋转不变坐标卷积神经网络(RIC-CNN)模型耗时长的问题,提出一种新的旋转无关手写字符识别方法。首先,在原RIC-CNN模型中引入非分... 详细信息

旋转无关手写字符识别对提高手写识别系统的实际应用准确性和鲁棒性至关重要。针对旋转字符识别准确率低、旋转不变坐标卷积神经网络(RIC-CNN)模型耗时长的问题,提出一种新的旋转无关手写字符识别方法。首先,在原RIC-CNN模型中引入非分离旋转矩不变量方法,并创建特征提取层,提取旋转不变数据特征,解决数据提取不充分的问题。接着,应用基于正交投影的PCA-LDA算法,该算法通过引入随机矩阵对特征进行正交投影,并将主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)进行结合构建协方差矩阵和散射矩阵,从特征中筛选出有效的旋转不变特征,提高识别精度。最后,采用全连接神经网络(FCNN)对提取的特征进行分类识别。实验在空中手写数据集、MNIST数据集、中科院数据集与哈工大数据集上进行了验证。结果表明,该方法显著提升了旋转手写字符的识别精度,其中数字旋转数据的准确率达到了97.72%。以MNIST数据集为例,该方法识别字符的时间仅为14.16秒,相比单独使用RIC-CNN模型,时间成本减少了19.66秒,充分证明了该方法的有效性。

关键词：手写字符识别非分离旋转矩不变量旋转不变坐标卷积神经网络正交投影主成分分析线性判别分析全连接神经网络

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