检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机系统应用 2024年第9期33卷 208-215页

作者：汪志立王定成曹蓉郑梦丽刘亚鹏卓欣南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

针对传统机器学习方法对于小样本和多类别的农作物叶片病虫害识别效果和时间不理想的问题,本文利用改进的ResNet模型来实现农作物病害识别.通过加入dropout层、激活函数、最大池化层和注意力机制来提高模型的鲁棒性、特征捕捉能力、实... 详细信息

针对传统机器学习方法对于小样本和多类别的农作物叶片病虫害识别效果和时间不理想的问题,本文利用改进的ResNet模型来实现农作物病害识别.通过加入dropout层、激活函数、最大池化层和注意力机制来提高模型的鲁棒性、特征捕捉能力、实现了用较低的模型参数量来提高病虫害识别的准确率.首先对从公共数据集Plant Village获取的图像进行预处理和增强,将ReLU激活函数替换为PReLU,解决ReLU函数在小于0部分神经元坏死的问题;然后在全局平均池化层之前加入dropout层,设置合理的阈值,有效避免过拟合现象的发生,增强模型的鲁棒性;此外,在dropout与全局平均池化层之间加入最大池化层,不仅能扩大神经元的感受野,还能帮助模型获取局部病虫害的最显著特征,减小图片背景的噪声影响,实现二次特征提取;最后嵌入CBAM注意力机制,使模型自动学习输入特征图中最重要的通道信息,并对其进行通道与空间之间加权,从而更好地捕捉图像中的语义信息.实验结果表明,改进后的模型对测试集识别准确度达99.15%,模型参数量仅为9.13M,与Xception、InceptionV3、原ResNet等模型相比,准确率分别超过了1.01,0.68,0.59个百分点,降低了模型参数量,为农作物病虫害识别提供了一种先进的深度学习方法.

关键词：病虫害识别注意力机制迁移学习最大池化激活函数PReLU

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基于自监督学习与多尺度时空特征融合的视频质量评估

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计算机系统应用 2025年第3期34卷 51-61页

作者：于莉王思拓陈亚当高攀孙玉宝南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

面对视频质量评估领域标记数据不足的问题,研究者开始转向自监督学习方法,旨在借助大量未标记数据来学习视频质量评估模型.然而现有自监督学习方法主要聚焦于视频的失真类型和视频内容信息,忽略了视频随时间变化的动态信息和时空特征,... 详细信息

面对视频质量评估领域标记数据不足的问题,研究者开始转向自监督学习方法,旨在借助大量未标记数据来学习视频质量评估模型.然而现有自监督学习方法主要聚焦于视频的失真类型和视频内容信息,忽略了视频随时间变化的动态信息和时空特征,这导致在复杂动态场景下的评估效果不尽人意.针对上述问题,提出了一种新的自监督学习方法,通过播放速度预测作为预训练的辅助任务,使模型能更好地捕捉视频的动态变化和时空特征,并结合失真类型预测和对比学习,增强模型对视频质量差异的敏感性学习.同时,为了更全面捕捉视频的时空特征,进一步设计了多尺度时空特征提取模块等以加强模型的时空建模能力.实验结果显示,所提方法在LIVE、CSIQ以及LIVE-VQC数据集上,性能显著优于现有的基于自监督学习的方法,在LIVE-VQC数据集上,本方法在PLCC指标上平均提升7.90%,最高提升17.70%.同样,在KoNViD-1k数据集上也展现了相当的竞争力.这些结果表明,本文提出的自监督学习框架有效增强视频质量评估模型的动态特征捕捉能力,并在处理复杂动态视频中显示出独特优势.

关键词：视频质量评估自监督学习多任务学习播放速度预测多尺度

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定向无线自组网中的邻居发现算法综述

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计算机科学 2025年第3期52卷 306-317页

作者：李想朱小军冯斯梦董超张磊南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

对当前无线定向自组网领域中的定向邻居发现算法的相关研究成果进行了系统性总结。首先,从定向自组网在无线通信中的重要性出发,介绍了相关背景知识和基本概念,指出其在无线通信领域的研究前景。然后,依据不同的技术标准,对定向邻居发... 详细信息

对当前无线定向自组网领域中的定向邻居发现算法的相关研究成果进行了系统性总结。首先,从定向自组网在无线通信中的重要性出发,介绍了相关背景知识和基本概念,指出其在无线通信领域的研究前景。然后,依据不同的技术标准,对定向邻居发现算法进行了多个维度的分类和比较,分别深入探讨了各种算法在不同应用场景下的适用性和局限性,具体分类包括基于扫描序列设计的确定性和随机性算法、同步和异步算法、纯定向和全向辅助发现算法、全盲和半盲算法,以及直接和间接邻居发现算法。接着,结合提出的分类方法以及算法的实际应用情况,详细阐述了部分重要定向邻居发现算法的设计原理及其收敛过程,包括确定及随机性邻居发现算法、异步邻居发现算法,以及利用机器学习技术的优化算法。最后,探讨了定向邻居发现算法的未来研究方向及应用趋势。

关键词：邻居发现定向天线定向自组网无线网络扫描序列异步算法

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基于开发者多元特征的软件缺陷自动分派方法

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计算机科学 2022年第12期49卷 81-88页

作者：董夏磊项正龙吴泓润汪鼎文李元香武汉大学计算机学院武汉430072 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 闽南师范大学物理与信息工程学院福建漳州363000

软件缺陷修复是软件生命过程中一个不可忽视的问题,如何高效地进行软件缺陷的自动分派是一个十分重要的研究方向。目前已有的研究方法多侧重于缺陷报告的文本内容或开发者抛掷网络中的浅层信息,而忽视了开发者抛掷网络中的高层次拓扑信... 详细信息

软件缺陷修复是软件生命过程中一个不可忽视的问题,如何高效地进行软件缺陷的自动分派是一个十分重要的研究方向。目前已有的研究方法多侧重于缺陷报告的文本内容或开发者抛掷网络中的浅层信息,而忽视了开发者抛掷网络中的高层次拓扑信息。为此,提出了一个基于开发者多元特征的软件缺陷自动分派模型MFD-GCN。该模型充分考虑开发者抛掷网络中的高层拓扑特征,并运用图卷积网络强大的网络特征提取能力,充分挖掘出代表开发者深层合作关系和修复偏好性的多元特征,并与缺陷报告文本特征一起训练分类器。模型在两个大型开源软件项目Eclipse和Mozilla上进行实验,实验结果表明,相比近年来提出的主流分派方法,MFD-GCN模型在推荐前K个开发者时均取得了较好的推荐结果,其中,在Eclipse项目上Top-1推荐准确率达到了69.8%,在Mozilla项目上达到了59.7%。

关键词：自动分派缺陷报告开发者抛掷网络图卷积网络多元特征

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面向多机协同空战的风格化分层策略设计方法

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指挥与控制学报 2025年第1期11卷 95-104页

作者：陈加乐陈敏冯锦元蒲志强陈敏杰南京信息工程大学计算机学院南京210044 中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 华如研究院北京100193

针对空战中局势动态变化、对手策略多样的难点,基于OODA层次化思想提出面向多机协同空战的风格化分层策略设计方法。orient阶段用参数表征风格,实现风格动态切换;decide阶段将协同决策问题建模为求解团队最大价值的优化问题,实现机群的... 详细信息

针对空战中局势动态变化、对手策略多样的难点,基于OODA层次化思想提出面向多机协同空战的风格化分层策略设计方法。orient阶段用参数表征风格,实现风格动态切换;decide阶段将协同决策问题建模为求解团队最大价值的优化问题,实现机群的协商与配合。实验表明,该方法对抗首届全国空中智能博弈大赛中6支高水平策略时平均胜率达到89.3%,且应对通信故障、武器失效等意外时呈现出极佳的鲁棒性,在对手策略变化的条件下展现出优异的泛化性。

关键词：多机协同空战 OODA 风格化鲁棒性泛化性

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变化环境自适应感知与学习研究进展

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模式识别与人工智能 2023年第12期36卷 1072-1086页

作者：张煦尧袁晓彤刘成林中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 南京信息工程大学计算机学院南京210044

人工智能的研究问题现已逐步从封闭环境扩展到开放环境,但开放环境中存在各种变化性因素,导致传统基于封闭世界假设和独立同分布假设的学习模型与算法性能明显下降.因此,变化环境下的自适应感知与学习成为当前人工智能研究的前沿热点,... 详细信息

人工智能的研究问题现已逐步从封闭环境扩展到开放环境,但开放环境中存在各种变化性因素,导致传统基于封闭世界假设和独立同分布假设的学习模型与算法性能明显下降.因此,变化环境下的自适应感知与学习成为当前人工智能研究的前沿热点,文中聚焦其中三个方面介绍相关最新研究进展.针对类别集变化,介绍开放集识别与分布外样本检测、新类别自主发现、类别增量学习等问题;针对数据分布变化,介绍领域自适应、领域泛化、测试时自适应等问题;针对数据质量变化,介绍弱监督学习和标签噪声学习等问题.最后分析未来的研究趋势.

关键词：变化环境类别集变化数据分布变化数据质量变化

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面向开放环境的机器学习理论研究进展

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模式识别与人工智能 2023年第12期36卷 1059-1071页

作者：袁晓彤张煦尧刘希程真刘成林南京信息工程大学计算机学院南京210044 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

开放环境下机器学习面临类别集可变、非独立同分布、噪声干扰等诸多问题,容易导致传统封闭环境机器学习系统性能急剧下降.因此,面向开放环境的机器学习方法是当前人工智能研究的前沿热点之一.文中主要从泛化、优化、鲁棒性和效能度量四... 详细信息

开放环境下机器学习面临类别集可变、非独立同分布、噪声干扰等诸多问题,容易导致传统封闭环境机器学习系统性能急剧下降.因此,面向开放环境的机器学习方法是当前人工智能研究的前沿热点之一.文中主要从泛化、优化、鲁棒性和效能度量四个方面介绍开放环境机器学习理论研究现状和重要进展.在泛化理论中,具体介绍开放类别集检测、迁移学习与元学习、稀疏学习等泛化分析成果.在优化理论中,具体介绍随机与稀疏优化、在线与持续优化、分布式与联邦优化等理论分析研究成果.在鲁棒性理论中,具体介绍对抗样本、随机噪声、噪声标签等干扰下鲁棒学习理论研究成果.在效能度量中,具体介绍面向开放环境机器学习一些重要性能评价准则.最后,展望开放环境机器学习理论的未来研究趋势.

关键词：机器学习开放环境泛化理论优化理论鲁棒性理论效能度量

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用于车辆重识别的视角感知局部注意力网络

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计算机工程 2022年第10期48卷 288-297,305页

作者：代广昭孙伟徐凡张小瑞陈旋常鹏帅汤毅胡亚华南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学无锡研究院江苏无锡214100 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

车辆重识别的目的是从大型车辆数据库中找到与查询车辆相同特征的所有车辆图片。目前,由于同一车辆在不同视角下外观差异大或颜色、车型相同的不同车辆在特定视角下外观差异小,导致车辆重识别的准确度和鲁棒性均有待提高。提出一个视角... 详细信息

车辆重识别的目的是从大型车辆数据库中找到与查询车辆相同特征的所有车辆图片。目前,由于同一车辆在不同视角下外观差异大或颜色、车型相同的不同车辆在特定视角下外观差异小,导致车辆重识别的准确度和鲁棒性均有待提高。提出一个视角感知局部注意力网络,采用弱监督注意力学习方式代替人工手动的车辆局部部件标注,自适应学习每个视角内所有显著性局部特征。通过局部注意力裁剪操作裁剪并放大该视角领域内部件细节信息,并基于局部注意力擦除操作擦除一些局部区域,以鼓励模型发掘该视角领域内其他更多的显著性局部线索。构建一种共同视角的注意力增强模块,以强化共同视角特征学习,并根据视角的相似度给每个视角分配相应的权重,使同一视角特征学习得到增强,不同视角特征学习受到抑制。实验结果表明,所提网络在VeRi-776数据集下的mAP为81.2%,在VehicleID数据集下的CMC@1、CMC@5分别为85.7%、98.0%,相较于PRN、PVEN、SAVER等重识别网络具有更高的识别精度和更强的泛化能力。

关键词：车辆重识别注意力机制共同视角局部感知数据增强

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基于IBSA的四旋翼无人机ADRC参数优化

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控制工程 2025年第3期32卷 535-544页

作者：陈城刘云平鲁倍辰王爽方卫华南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 河海大学计算机与软件学院江苏南京210024 水利部南京水利水文自动化研究所江苏南京210012

针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。... 详细信息

针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。其次,基于所建立的符号数学模型对其进行参数化。然后,将经典PID控制算法、自抗扰控制器算法、基于粒子群优化的自抗扰控制器参数优化算法以及基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数优化算法在四旋翼无人机的姿态稳定性、跟踪稳定性以及抗干扰稳定性等方面分别进行比较分析。最后,结果表明,基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数整定优化算法具有抗干扰性强、收敛速度快以及鲁棒性好等优势。

关键词：四旋翼无人机鸟群算法自抗扰控制器稳定性

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基于可逆数字水印的无线传感器网络可恢复数据聚合协议

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计算机科学 2023年第8期50卷 333-341页

作者：高光勇韩婷婷夏志华南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044 暨南大学网络空间安全学院广州510632

针对无线传感器网络数据安全认证协议的高能耗与传感器节点资源受限的对立问题,文中提出了一种基于可逆数字水印的聚合协议。一方面,在感知节点处,将水印嵌入到感知数据中,对水印数据进行基于椭圆曲线的同态加密,以此保证数据在传输过... 详细信息

针对无线传感器网络数据安全认证协议的高能耗与传感器节点资源受限的对立问题,文中提出了一种基于可逆数字水印的聚合协议。一方面,在感知节点处,将水印嵌入到感知数据中,对水印数据进行基于椭圆曲线的同态加密,以此保证数据在传输过程中的私密性;在簇头节点处,对接收的数据只进行聚合和转发操作,以此减小网络通信开销;在基站处,通过提取水印对数据进行完整性认证。另一方面,该协议提出了一种基于环的聚合树,从而降低节点的传输能耗,延长网络生命周期。通过理论分析证明了所提协议将水印技术与数据聚合技术进行了更好的结合,具有较好的安全性和较低的计算开销,且能实现感知数据的完整性认证。此外,与同类算法的对比实验表明该协议在通信开销和时延方面都具有一定的优势。

关键词：可逆数字水印完整性验证数据聚合同态加密

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