检索结果-内蒙古大学图书馆

南京理工大学学报 2023年第5期47卷 636-642页

作者：白文荣马琳娟巩政内蒙古电子信息职业技术学院软件与大数据学院内蒙古呼和浩特010010 北京理工大学计算机学院北京100081 内蒙古大学计算机学院内蒙古呼和浩特010010

为了提高网络入侵检测准确度,采用深度置信网络(Deep belief networks,DBN)算法用于入侵检测,同时借助菌群优化(Bacterial foraging optimization,BFO)算法求解最佳DBN参数。首先,建立DBN网络入侵检测模型,初始化深度置信网络中受限玻... 详细信息

为了提高网络入侵检测准确度,采用深度置信网络(Deep belief networks,DBN)算法用于入侵检测,同时借助菌群优化(Bacterial foraging optimization,BFO)算法求解最佳DBN参数。首先,建立DBN网络入侵检测模型,初始化深度置信网络中受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)层的核心参数。接着,以RBM的权重和偏置构建菌群。以DBN检出的攻击数量和实际攻击数量差值作为BFO的适应度函数。其次,通过驱化、繁衍和迁徙操作不断更新适应度值来获得最优个体。最后,以最优个体所对应的权重和偏置进行DBN的网络入侵检测。实验结果表明,合理设置菌群算法的引力和斥力系数、迁徙概率阈值等参数,BFO-DBN算法能够获得较高的网络入侵检测性能。相比于其他深度学习检测算法,BFO-DBN算法拥有更高的网络入侵检测准确率和稳定性。

关键词：网络入侵检测深度置信网络菌群优化检出率

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基于梯度加权重构的一类五阶收敛改进牛顿迭代法

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长春师范大学学报 2024年第10期43卷 17-22页

作者：郭巧杨兵吴昌广安徽职业技术学院计算机与信息技术学院安徽合肥230611 安徽职业技术学院智能智造学院安徽合肥230611 南京理工大学计算机学院江苏南京210094

经典牛顿迭代法是一种求解非线性方程在实数域及复数域上近似值的方法,可通过变上线积分函数推导实现.利用曲边梯形面积近似化得到四个变上线积分函数,通过梯度加权重构赋值得到一类五阶收敛的求解非线性方程近似根的改进牛顿迭代法,收... 详细信息

经典牛顿迭代法是一种求解非线性方程在实数域及复数域上近似值的方法,可通过变上线积分函数推导实现.利用曲边梯形面积近似化得到四个变上线积分函数,通过梯度加权重构赋值得到一类五阶收敛的求解非线性方程近似根的改进牛顿迭代法,收敛性分析和数值实例验证该方法收敛速度较快,并且能够有效避免重根附近发散.该方法在非线性工程领域、经济领域和人工智能领域具有非常广泛的应用.

关键词：加权五阶收敛非线性方程改进牛顿迭代

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自然场景下的轻量化番茄病害检测模型

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南京农业大学学报 2024年

作者：嵇春梅周鑫志叶烨华盐城工业职业技术学院信息与安全学院江苏省外国专家工作室南京农业大学人工智能学院东南大学计算机科学工程学院

[目的]为解决自然场景下番茄病害检测中存在的挑战，如病害信息多样、尺度不同、叶片遮挡等，提出一种基于改进YOLOv8的轻量化模型。[方法]在主干网络中，使用GhostNetV2模块来代替部分C2f模块，抑制特征传输过程中的信息损失，同时显... 详细信息

[目的]为解决自然场景下番茄病害检测中存在的挑战，如病害信息多样、尺度不同、叶片遮挡等，提出一种基于改进YOLOv8的轻量化模型。[方法]在主干网络中，使用GhostNetV2模块来代替部分C2f模块，抑制特征传输过程中的信息损失，同时显著减少模型参数量和计算复杂度。在颈部网络中，结合加权双向特征金字塔来改进YOLOv8的特征融合能力，通过提取融合多尺度特征，提升模型的检测准确率。提出一种多尺度特征感知模块，降低模型过拟合的风险，减小模型对相似特征的依赖性。引入WiseIoU损失作为边界框回归损失，结合动态非单调聚焦机制，利用异常值信息对模型预测结果进行评估，从而提高网络的整体性能。[结果]改进YOLOv8能够准确识别绝大多数常见的番茄病害，平均准确率为98.17%，检测速度达到155 帧/秒，明显优于YOLOv5、Faster RCNN、SSD、RetinaNet、CenterNet以及基线YOLOv8六种对比算法。[结论]所提改进YOLOv8在准确性和实时性方面具有明显优势，嵌入式平台上的进一步试验结果表明，改进YOLOv8在计算资源受限的条件下，仍能实现较为准确的实时检测。

关键词：番茄病害检测 YOLOv8 GhostNetV2 Bi-FPN MDP WiseIoU

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基于多路可视图的健康与心梗患者心电图信号复杂网络识别

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物理学报 2022年第5期71卷 42-51页

作者：马志怡杨小冬何爱军马璐王俊中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116 南京大学电子科学与工程学院南京210023 中国矿业大学信息与控制工程学院徐州221116 宿州职业技术学院宿州234000 南京邮电大学地理与生物信息学院南京210023

可视图(visibility graph,VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法... 详细信息

可视图(visibility graph,VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph,ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%.

关键词：心肌梗塞多元时间序列多路可视图复杂网络

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无线传感器网络覆盖优化的混沌交叉人工蜂群算法

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南京理工大学学报 2024年第3期48卷 360-366页

作者：谢珊马琳娟苏鑫范智慧成都工业职业技术学院信息工程学院四川成都610213 北京理工大学计算机学院北京100081 电子科技大学软件工程学院四川成都610054 四川大学计算机学院四川成都610065

为了提高无线传感器网络覆盖性能,采用人工蜂群算法进行传感节点布置策略寻优,并对蜜源坐标分量进行混沌交叉,以增强人工蜂群算法的寻优能力。首先,根据目标区域选择合适的传感节点数,并建立针对目标区域的初始覆盖模型。接着,采用人工... 详细信息

为了提高无线传感器网络覆盖性能,采用人工蜂群算法进行传感节点布置策略寻优,并对蜜源坐标分量进行混沌交叉,以增强人工蜂群算法的寻优能力。首先,根据目标区域选择合适的传感节点数,并建立针对目标区域的初始覆盖模型。接着,采用人工蜂群算法对覆盖模型进行优化求解,选择覆盖率作为适应度函数,将随机分布的所有传感节点坐标作为初始蜜源的位置。然后,进行探测蜂的候选蜜源搜索,获得适应度较高的传感节点坐标,并将候选蜜源坐标分量混沌优化。通过跟随蜂的分量优化,获得适应度最高的蜜源。最后,输出最优蜜源坐标,即为目标区域内所有传感节点的坐标值。试验结果表明,合理设置蜂群规模和迭代次数,相比于其他对比算法,混沌交叉人工蜂群算法能够获得更高的覆盖率。

关键词：无线传感器网络人工蜂群混沌交叉覆盖率覆盖优化

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基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

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中国农机化学报 2023年第4期44卷 167-173页

作者：王宇博马廷淮陈光明南京信息工程大学计算机与软件学院南京市210044 南京交通职业技术学院电子信息工程学院南京市211188 南京农业大学工学院南京市210031

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式... 详细信息

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。

关键词：杂草检测 YOLOv5 数据增强注意力机制回归损失函数

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基于大数据技术建设的高校第二课堂

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学园 2024年第8期 10-12页

作者：刘爽徐靖锋清远职业技术学院信息技术与创意设计学院广州软件学院计算机科学与技术学院

第二课堂作为高校大学生在课外参加的具有一定学术性和社会实践性的活动，是素质教育不可缺少的部分，是提高大学生创新能力和综合素质的主要途径，是高校在第一课堂以外的重要教育阵地。随着现代信息技术的快速发展，大数据技术在社会... 详细信息

第二课堂作为高校大学生在课外参加的具有一定学术性和社会实践性的活动，是素质教育不可缺少的部分，是提高大学生创新能力和综合素质的主要途径，是高校在第一课堂以外的重要教育阵地。随着现代信息技术的快速发展，大数据技术在社会经济、科学技术、公共服务等各个领域得到广泛的应用，高校应充分发挥大数据技术的作用，将大数据技术应用于第二课堂建设，促进高校教育教学的高质量发展。

关键词：大数据技术第二课堂数据分析

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ConvPiece:基于二维卷积和子图采样的大型知识图谱表示学习模型

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第6期43卷 60-69页

作者：陈云芳茆昊天徐晓瑀杜承俊陈杰张伟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省联创软件研究院江苏南京210000 盐城工业职业技术学院信息与安全学院江苏盐城224005

基于浅层模型的知识图谱表示学习的目标是学习图上所有的实体和关系的嵌入表示向量,然而浅层模型难以学习到更具表达力的特征。浅层模型采用的嵌入表示矩阵使得训练过程需要消耗大量的计算资源,难以在现实中的大型知识图谱上进行训练。... 详细信息

基于浅层模型的知识图谱表示学习的目标是学习图上所有的实体和关系的嵌入表示向量,然而浅层模型难以学习到更具表达力的特征。浅层模型采用的嵌入表示矩阵使得训练过程需要消耗大量的计算资源,难以在现实中的大型知识图谱上进行训练。大型知识图谱表示学习模型——ConvPiece,基于锚节点和邻居节点及关系采样策略为知识图谱上的每个节点预计算子图表示,利用二维卷积和Transformer为每个节点聚合采样子图特征得到节点的表示向量,最终输入解码器计算得分并训练。在两个大型知识图谱数据集FB15k-237和WN18RR上的链路预测实验显示,ConvPiece在只有大模型十分之一参数量的情况下分别保持着88%和92%的性能,且分别高出参考模型9%和2%。

关键词：知识图谱表示学习二维卷积链路预测

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融合点云增强的多传感器三维目标检测方法

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火力与指挥控制 2024年第6期49卷 122-127,134页

作者：王昕灿郭志阳赫钰涛张迁江苏航运职业技术学院交通工程学院江苏南通226010 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 南京开放大学信息与机电学院南京210005

三维目标检测是自动驾驶环境感知中不可缺少的功能模块。相机传感器丰富的图像纹理信息可以弥补激光雷达点云的稀疏问题,提出一种即插即用的RI-Fusion模块实现激光雷达与相机的有效融合。通过球面坐标变换将点云转换为紧凑的范围视图表... 详细信息

三维目标检测是自动驾驶环境感知中不可缺少的功能模块。相机传感器丰富的图像纹理信息可以弥补激光雷达点云的稀疏问题,提出一种即插即用的RI-Fusion模块实现激光雷达与相机的有效融合。通过球面坐标变换将点云转换为紧凑的范围视图表示,基于注意力机制将距离图像与相应的相机图像进行集成,将原始距离图像与融合特征相连接以保留点云的信息,并将融合结果投影到空间点云中。特征增强后的点云可以输入到基于激光雷达的三维目标检测器中。在KITTI三维目标检测基准上进行实验,结果表明,提出的融合方法能够显著增强多个基于激光雷达的三维目标检测器,且针对行人与骑行者等小目标可以获得更高的检测精度。

关键词：三维目标检测多传感器融合点云

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基于改进残差网络的雷达辐射源多标签识别

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现代雷达 2022年第1期44卷 39-44页

作者：乔洁岳晓军南京信息职业技术学院人工智能学院南京210023 太原理工大学信息与计算机学院太原030024

针对现有的雷达辐射源识别方法具有低信噪比情形下识别精度低、无法识辩多个辐射源等缺点,文中提出融入注意力机制的残差网络用于雷达辐射源多标签识别。首先,利用残差网络学习过程数据的时序特征并提取相应的深层特征;然后,引入注意力... 详细信息

针对现有的雷达辐射源识别方法具有低信噪比情形下识别精度低、无法识辩多个辐射源等缺点,文中提出融入注意力机制的残差网络用于雷达辐射源多标签识别。首先,利用残差网络学习过程数据的时序特征并提取相应的深层特征;然后,引入注意力机制对提取的特征进一步地分类和识别;最后,在雷达辐射源数据集上进行仿真实验。结果表明所提的Atten-Resnet模型不但可以在多标签条件下进行雷达辐射源的准备识别,而且在信噪比为6 dB时仍然可以保持95%以上的准确率。Atten-Resnet模型具有较高的实用性和较强的鲁棒性。

关键词：残差神经网络注意力机制雷达辐射源识别多标签

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