检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2019年第2期47卷 422-427页

作者：苏建许若钰姚永雷庄伟王保卫南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

多标签碰撞问题被认为是射频识别系统中的一个关键问题.近来,许多基于比特追踪技术的查询树算法被提出用于有效的解决标签碰撞问题,然而由于无用的碰撞比特信息和空闲时隙的存在,这些查询树算法的性能都有待进一步提升.本文提出了一种... 详细信息

多标签碰撞问题被认为是射频识别系统中的一个关键问题.近来,许多基于比特追踪技术的查询树算法被提出用于有效的解决标签碰撞问题,然而由于无用的碰撞比特信息和空闲时隙的存在,这些查询树算法的性能都有待进一步提升.本文提出了一种基于比特查询的查询方法,该算法使得标签返回一个映射过比特串来取代原始的ID序列.同传统的ID查询相比较,比特查询不仅可以消除空闲查询还可以将碰撞标签分成更多子集并充分利用碰撞比特信息.基于该比特查询方法,我们提出了一种基于比特查询的多进制树(Bit query based M-ary tree,BQBMT)新型查询树算法,它通过多进制树迭代的分离碰撞,并通过比特查询模式和ID查询模式之间的最佳切换来快速识别标签.理论分析和仿真结果显示,BQBMT算法的的系统效率接近0. 89,超过了现有的QT算法和混合防碰撞算法.

关键词：射频识别防碰撞比特查询系统效率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改良编码与高斯过程的交互式医学图像分割

引用

计算机系统应用 2025年第5期 138-150页

作者：张小瑞莫云菲孙伟南京信息工程大学电子与信息工程学院南京工业大学计算机与信息工程学院南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学自动化学院

医学图像分割是众多医学临床应用的基础与关键组成.近年来,交互式分割方法凭借其在复杂临床任务中的高准确性和鲁棒性受到广泛关注.然而,现有基于深度学习的交互式分割方法在用户交互的利用上仍有不足,特别是在交互编码设计和像素分类... 详细信息

医学图像分割是众多医学临床应用的基础与关键组成.近年来,交互式分割方法凭借其在复杂临床任务中的高准确性和鲁棒性受到广泛关注.然而,现有基于深度学习的交互式分割方法在用户交互的利用上仍有不足,特别是在交互编码设计和像素分类等方面.针对上述问题,本文提出了一种包含“近中心点”和“外边缘点”的混合交互设计,以保障交互成本并对用户意图进行精准捕捉;同时,通过高斯衰减函数对现有测地线距离编码方法进行加权,以降低图像噪声干扰,提高交互编码的鲁棒性和准确性;此外,结合基于混合核函数的高斯过程分类方法,在像素分类过程中对用户交互信息进行充分利用,提升分割精度并赋予模型一定的可解释性.实验结果表明,本文所提方法在MSD数据集4个标志性子集的5项分割任务中均表现出较高的分割精度,尤其在复杂任务(如Pancreas tumour和Colon图像分割)中, Dice系数和ASSD值显著优于现有方法,体现了其在精准分割和边界处理方面的优势.

关键词：医学图像分割交互式图像分割深度学习高斯过程分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多源异构气象数据的光伏功率预测模型

引用

电子与信息学报 2024年第2期46卷 503-517页

作者：谈玲康瑞星夏景明王越南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气... 详细信息

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气象数据的多源变量光伏功率预测模型(MPPM)。MPPM的核心包括时空条件扩散模型(STCDM)、注意力堆叠LSTM网络(ASLSTM)和多维特征融合模块(MFFM)。STCDM模型通过对2维卫星云图进行精确预测,消除了云层边界处的模糊现象。ASLSTM模型则提取了3维天气研究与预报模式(WRF)气象要素特征。MFFM模块将2维卫星云图特征和3维WRF气象要素特征进行融合,以得到未来1 h光伏功率预测结果。该文分别利用STCDM模型和MPPM模型开展卫星云图预测实验和光伏功率预测实验。实验结果显示,STCDM模型预测1 h内卫星云图的结构相似性指数(SSIM)达到0.914,MPPM模型预测1 h内光伏功率的相关系数(CORR)达到0.949,优于所有对比算法。

关键词：多源数据扩散模型堆叠长短期记忆注意力机制特征提取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

正三角形容器内等圆Packing问题的启发式算法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2012年第6期24卷 808-815页

作者：刘景发张国建刘文杰高泽旭周子铃南京信息工程大学网络信息中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

等圆Packing问题研究如何将n个单位半径的圆形物体互不嵌入地置入一个边长尽量小的正三角形容器内,作为一类经典的NP难度问题,其有着重要的理论价值和广泛的应用背景.模拟退火算法是一种随机的全局寻优算法,通过将启发式格局更新策略与... 详细信息

等圆Packing问题研究如何将n个单位半径的圆形物体互不嵌入地置入一个边长尽量小的正三角形容器内,作为一类经典的NP难度问题,其有着重要的理论价值和广泛的应用背景.模拟退火算法是一种随机的全局寻优算法,通过将启发式格局更新策略与基于梯度法的局部搜索策略融入模拟退火算法,并与二分搜索相结合,提出一种求解正三角形容器内等圆Packing问题的启发式算法.该算法将启发式格局更新策略用来产生新格局和跳坑,用梯度法搜索新产生格局附近能量更低的格局,并用二分搜索得到正三角形容器的最小边长.对41个算例进行测试的实验结果表明,文中算法改进了其中38个实例的目前最优结果,是求解正三角形容器内等圆Packing问题的一种有效算法.

关键词：等圆Packing问题模拟退火算法启发式格局更新策略梯度法二分法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于协同稀疏和全变差的高光谱线性解混方法

引用

自动化学报 2018年第1期44卷 116-128页

作者：陈允杰葛魏东孙乐南京信息工程大学数学与统计学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

稀疏分解是高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)解混中的常用方法,为了克服传统稀疏解混方法只重视挖掘空间相关性而忽视稀疏性精确刻画的缺点,本文提出一种新的基于协同稀疏和全变差(Total variation,TV)相结合的高光谱空谱联合线性... 详细信息

稀疏分解是高光谱图像(Hyperspectral image,HSI)解混中的常用方法,为了克服传统稀疏解混方法只重视挖掘空间相关性而忽视稀疏性精确刻画的缺点,本文提出一种新的基于协同稀疏和全变差(Total variation,TV)相结合的高光谱空谱联合线性解混方法,从而进一步提高解混的精度.该方法基于已知光谱库的高光谱稀疏线性回归模型,利用TV正则项对高光谱邻域像元间的相关性进行约束;同时,协同稀疏性被用来刻画丰度系数的行稀疏性,从而表明协同稀疏先验对空谱联合解混精度的提高至关重要;最后采用交替方向乘子法求解模型.模拟高光谱数据实验结果定量地验证本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果,同时真实高光谱数据实验结果定性地验证了本文方法的有效性.

关键词：高光谱图像协同稀疏 TV正则项线性光谱解混交替方向乘子法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像Bag-of-Words模型的无载体信息隐藏

引用

应用科学学报 2016年第5期34卷 527-536页

作者：周志立曹燚孙星明南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

介绍一种基于bag-of-words(BOW)模型的无载体信息隐藏方法.该方法使用BOW模型提取图像的视觉关键词(visual words,VW)以表达待隐藏的文本信息,从而实现文本信息在图像中的隐藏.首先使用BOW模型提取图像集中每幅图像的VW,构建文本信息的... 详细信息

介绍一种基于bag-of-words(BOW)模型的无载体信息隐藏方法.该方法使用BOW模型提取图像的视觉关键词(visual words,VW)以表达待隐藏的文本信息,从而实现文本信息在图像中的隐藏.首先使用BOW模型提取图像集中每幅图像的VW,构建文本信息的关键词和VW的映射关系库;然后把每幅图像分为若干子图像,统计每一幅子图像的VW频数直方图,选择频数最高的VW表示该子图像;最后根据构建的文本关键词和子图像VW的映射关系库,搜索出与待隐藏文本信息存在映射关系的子图像序列,将含有这些子图像的图像作为含密图像进行传递.实验结果和分析表明,该隐藏算法在抗隐写分析、鲁棒性和安全性方面均有良好的表现.

关键词：无载体信息隐藏 bag of words模型视觉词汇图像搜索

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

日气温多元时间序列局部支持向量回归预测

引用

系统仿真学报 2016年第3期28卷 654-660页

作者：王定成曹智丽陈北京倪郁佳南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

气温预报是天气预报的重要因素之一,但大气系统是一个复杂的非线性系统,要提高预报精度,需要探索新的预报方法。研究一种多元时间序列局部支持向量回归的日气温预测方法,以日最高、最低气温为例,使用C-C方法和最小预测误差法构造日最高... 详细信息

气温预报是天气预报的重要因素之一,但大气系统是一个复杂的非线性系统,要提高预报精度,需要探索新的预报方法。研究一种多元时间序列局部支持向量回归的日气温预测方法,以日最高、最低气温为例,使用C-C方法和最小预测误差法构造日最高、最低气温的多元时间序列,将分段提取最近邻点的方法应用于局部支持向量回归,建立提前1天的每日最高、最低气温局部预测模型。以中国753站资料包中的数据进行仿真实验,与欧氏距离提取最近邻点相比,分段提取最近邻点的方法能有效提高日气温的预测精度。多元时间序列局部预测模型在日气温的短期预测(10天以内)上比单元时间序列有着更好的应用价值。

关键词：日气温预测多元时间序列分段最近邻点局部支持向量回归

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于QDCT马尔科夫方法的彩色图像拼接检测

引用

应用科学学报 2017年第6期35卷 754-762页

作者：王金伟刘仁峰南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

提出一种基于四元数离散余弦变换(quaternion discrete cosine transform,QDCT)的拼接检测方案.该方案充分利用了彩色图像三通道之间的相关性,减少了图像彩色信息的损失.将彩色图像进行QDCT得到变换系数,然后使用四元数马尔科夫方法提... 详细信息

提出一种基于四元数离散余弦变换(quaternion discrete cosine transform,QDCT)的拼接检测方案.该方案充分利用了彩色图像三通道之间的相关性,减少了图像彩色信息的损失.将彩色图像进行QDCT得到变换系数,然后使用四元数马尔科夫方法提取特征,最后用支持向量机检测拼接图像.使用图像库CASIA TIDE v1.0和CASIA TIDE v2.0进行实验,所得准确率分别达到98.75%和96.78%,表明该方法优于大部分现有方法.

关键词：彩色图形四元数离散余弦变换拼接检测马尔科夫方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

三维花粉图像局部二值模式提取方法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第3期30卷 408-414页

作者：谢永华王琢赵贤国朱延刚南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

针对二维特征无法描述三维花粉图像的内部结构和三维空间像素关联问题,提出一种三维花粉图像局部二值特征提取方法.首先选取特征平面用于标记局部灰度变化方向;然后计算中心像素邻域上的局部灰度方向向量,并根据局部灰度方向向量计算最... 详细信息

针对二维特征无法描述三维花粉图像的内部结构和三维空间像素关联问题,提出一种三维花粉图像局部二值特征提取方法.首先选取特征平面用于标记局部灰度变化方向;然后计算中心像素邻域上的局部灰度方向向量,并根据局部灰度方向向量计算最优特征平面;再在最优特征平面上计算该像素的局部纹理特征构建特征矩阵;最后提取该矩阵的统计直方图描述子作为鉴别特征,用于三维花粉图像分类识别.通过在欧洲Confocal和Pollenmonitor这2个标准花粉库,以及中国境内实时采集花粉图像库CHMonitor上的实验结果表明,该方法的识别率最高可以超过95%,同时对于花粉图像的比例和姿态变化具有较好的鲁棒性,和传统方法相比具有更好的识别效果.

关键词：局部二值模式纹理特征花粉识别三维图像

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

干扰对消系统的非零带宽性能与延时匹配

引用

通信学报 2014年第7期35卷 113-121页

作者：蒋云昊陈炜峰钟水明贾红云曹永娟毛鹏南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

分析了干扰信号非零带宽下,实际自适应干扰对消系统的频域特性和时域特性。非零带宽信号使系统时变,当带宽远小于中心频率时,系统可近似为自适应梳状滤波器。系统的平均收敛速度与总参考信号幅值成正比,干扰对消比随信号带宽的增大而减... 详细信息

分析了干扰信号非零带宽下,实际自适应干扰对消系统的频域特性和时域特性。非零带宽信号使系统时变,当带宽远小于中心频率时,系统可近似为自适应梳状滤波器。系统的平均收敛速度与总参考信号幅值成正比,干扰对消比随信号带宽的增大而减小。对耦合延时匹配进行了理论和仿真分析,分析表明,耦合延时匹配可以显著提高宽带干扰对消比和对消带宽,延时匹配越精确,对消效果越好。

关键词：通信理论干扰对消系统非零带宽延时匹配权值干扰对消比

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：