检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2020年第12期46卷 1-11页

作者：谭敏生杨杰丁琳李行健夏石莹南华大学计算机学院湖南衡阳421001

区块链能够有效融合物联网、5G、大数据和人工智能等技术,在新型基础设施建设中具有重要作用。共识机制作为区块链的核心技术,能够保障区块链数据库的一致性和正确性,从而决定区块链的安全性、扩展性、吞吐量等相关性能。根据区块链共... 详细信息

区块链能够有效融合物联网、5G、大数据和人工智能等技术,在新型基础设施建设中具有重要作用。共识机制作为区块链的核心技术,能够保障区块链数据库的一致性和正确性,从而决定区块链的安全性、扩展性、吞吐量等相关性能。根据区块链共识机制的技术路线,将其细分为3类单一共识机制和6类混合共识机制。从原理实现角度,系统描述共识机制的理论技术,归纳节点达成一致所需的运算操作并评价共识机制的优缺点。从工程应用角度,具体分析共识机制的应用情况,介绍区块链项目并对比共识机制的关键性能。针对现有共识机制研究中存在的能耗与效率问题给出相应的解决方案,并对其奖惩制度、网络分片与存储分片技术等下一步研究方向进行展望。

关键词：区块链共识机制拜占庭容错分布式系统一致性

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基于DPoS共识机制的改进

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计算机工程与设计 2023年第12期44卷 3635-3641页

作者：夏棋谭敏生朱涛丁琳南华大学计算机学院/软件学院湖南衡阳421001

为降低委托权益证明共识机制中心化,提升系统吞吐量,提出一种全民评分选举、异步出块的共识机制。采用低门槛的参与方式,保证全民享有选举资格,在选举中引入责任连坐的奖惩制度,规范节点行为;在此基础上,利用有向无环图的特点,改进图的... 详细信息

为降低委托权益证明共识机制中心化,提升系统吞吐量,提出一种全民评分选举、异步出块的共识机制。采用低门槛的参与方式,保证全民享有选举资格,在选举中引入责任连坐的奖惩制度,规范节点行为;在此基础上,利用有向无环图的特点,改进图的无序性,形成伪队列结构的存储模式。实验结果表明,该共识机制去除了节点权益的统治地位,降低了节点参与门槛,提高了系统活跃度;单位时间出块平均提升40%左右;系统数据冗余时,共识时延缩短45%左右。

关键词：共识机制评分责任连坐异步奖惩有向无环图伪队列

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基于可见光与红外图像的弱光条件下目标检测

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计算机工程 2024年第8期50卷 270-281页

作者：王昱婷刘志明万亚平朱涛南华大学计算机学院湖南衡阳421200

图像融合是将多个输入图像合并成一个单一图像的技术。可见光红外图像融合能提高目标检测的准确性,但在低光照场景下往往效果不佳。基于此,提出一种新的融合模型DAPR-Net。该模型具有跨层残差连接的编解码结构,将编码器的输出与解码器... 详细信息

图像融合是将多个输入图像合并成一个单一图像的技术。可见光红外图像融合能提高目标检测的准确性,但在低光照场景下往往效果不佳。基于此,提出一种新的融合模型DAPR-Net。该模型具有跨层残差连接的编解码结构,将编码器的输出与解码器的对应层的输入相连接,加强各层卷积层间的信息传递。在编码器中设计了双注意力特征提取模块AFEM,使得网络能够更好地区分融合图像与输入的可见光和红外图像之间的差异,同时保留两者的关键信息。在多个公开数据集上与6种先进方法进行对比,实验结果表明,与基准PIAFusion模型相比,该模型在LLVIP和MSRS数据集上的信息熵、空间频率、平均梯度、标准差、视觉保真度指标分别提高了0.849、3.252、7.634、10.38、0.293和2.105、2.23、4.099、27.938、0.343;在YOLOV5目标检测网络上,LLVIP和MSRS数据集的平均精度均值、召回率、精确率、F1值指标分别提高了8.8、1.4、1.9、1.5个百分点和7.5、1.4、8.8、1.2个百分点,相较于其他融合方法表现出更显著的优势。

关键词：低光照可见光红外图像图像融合目标检测

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一种新的尺度不变特征提取方法

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哈尔滨工业大学学报 2016年第5期48卷 85-89页

作者：刘立罗扬汪琳霞刘芳菊李悛南华大学计算机科学与技术学院湖南衡阳421001

为解决传统尺度不变特征点提取算子计算复杂度高、抗噪能力不强以及特征点位置发生漂移等问题,提出一种基于尺度空间因果关系的尺度不变特征提取方法.首先原图像与高斯函数进行卷积获得高斯平滑图像;然后在原图与高斯图像中分别提取Har... 详细信息

为解决传统尺度不变特征点提取算子计算复杂度高、抗噪能力不强以及特征点位置发生漂移等问题,提出一种基于尺度空间因果关系的尺度不变特征提取方法.首先原图像与高斯函数进行卷积获得高斯平滑图像;然后在原图与高斯图像中分别提取Harris角点作为候选特征点;最后以高斯图像上的候选特征点为中心向原图上投影寻找对应的特征点作为最终的尺度不变特征点.实验结果表明,该算法容易实现、计算效率高、抗噪能力强.该算法能为后续视觉处理提供稳定抗噪的尺度不变特征点.

关键词：尺度不变特征因果关系重复率

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基于一对多关系的多模态虚假新闻检测

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中文信息学报 2023年第9期37卷 131-139页

作者：袁玥刘永彬欧阳纯萍田纹龙方文泷南华大学计算机学院湖南衡阳421001

面向多模态的虚假新闻检测工作大部分是利用文本和图片之间的一对一关系,将文本特征和图片特征进行简单融合,忽略了帖子内多张图片内容的有效特征,对帖子间的语义关联建模不足。为了克服现有方法的局限性,该文提出了一种基于文图一对多... 详细信息

面向多模态的虚假新闻检测工作大部分是利用文本和图片之间的一对一关系,将文本特征和图片特征进行简单融合,忽略了帖子内多张图片内容的有效特征,对帖子间的语义关联建模不足。为了克服现有方法的局限性,该文提出了一种基于文图一对多关系的多模态虚假新闻检测模型。利用跨模态注意力网络筛选多张图片的有效特征,通过多模态对比学习网络动态调整帖子间高层次的语义特征关联,增强融合图文特征的联合表示。在新浪微博数据集上的实验结果表明,该模型能充分利用文图一对多关系的有效信息和帖子之间的语义特征关系,比基线模型准确率提升了3.15%。

关键词：虚假新闻检测跨模态注意力机制多模态对比学习

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Web文本挖掘技术研究

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情报杂志 2007年第2期26卷 53-55页

作者：邹腊梅肖基毅龚向坚南华大学计算机学院衡阳421001

WWW上的信息量迅猛增长,Internet成为一个拥有大量Web文本资源的巨型数据库。大量异构、非结构化的Web文本对数据挖掘技术提出新的挑战。分析了Web文本的特点、Web文本挖掘的一般流程以及Web文本挖掘中的关键技术。

关键词：数据挖掘 Web文本文本特征分类聚类

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基于隐性反馈的自适应推荐系统研究

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计算机工程 2010年第16期36卷 270-272,275页

作者：李晓昀余颖南华大学计算机学院衡阳421001

介绍个性化自适应推荐系统的整体架构与设计方法。阐述用户兴趣模型的建立,包括对用户个性化信息的收集、精炼处理、模糊语意处理、解模糊化及满意度计算。引入模糊自适应共振理论网络进行项目聚类分析,并进行推荐处理,实现自适应推荐... 详细信息

介绍个性化自适应推荐系统的整体架构与设计方法。阐述用户兴趣模型的建立,包括对用户个性化信息的收集、精炼处理、模糊语意处理、解模糊化及满意度计算。引入模糊自适应共振理论网络进行项目聚类分析,并进行推荐处理,实现自适应推荐服务。实验结果表明,系统对用户兴趣判断比较准确,能及时掌握用户兴趣偏移,推荐效果良好,且基本稳定。

关键词：推荐系统个性化隐性反馈模糊语意自适应

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基于软注意力GRU模型的堆芯瞬态热工水力参数预测方法研究

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核技术 2024年第1期47卷 124-132页

作者：淳思琦冯欢张安妮赵鹏程南华大学核科学技术学院衡阳421001 南华大学核燃料循环技术与装备湖南省协同创新中心衡阳421001 南华大学资源环境与安全工程学院衡阳421001 南华大学计算机/软件学院衡阳421001

反应堆在各种工况下堆芯瞬态热工水力参数预测的准确性,直接影响到反应堆的安全性。质量流量和温度作为堆芯热工水力的重要参数,二者常被建模为时间序列预测问题。研究旨在解决瞬时条件下堆芯热工水力参数连续预测的精度问题,检验基于... 详细信息

反应堆在各种工况下堆芯瞬态热工水力参数预测的准确性,直接影响到反应堆的安全性。质量流量和温度作为堆芯热工水力的重要参数,二者常被建模为时间序列预测问题。研究旨在解决瞬时条件下堆芯热工水力参数连续预测的精度问题,检验基于注意力机制的门控循环单元在核心参数预测中的可行性。本文采用1/2中国实验快堆(China Experimental Fast Reactor,CEFR)为研究对象,使用快堆子通道程序SUBCHANFLOW生成瞬态堆芯热工水力参数的时间序列,采用基于软注意力的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)模型预测堆芯的质量流量和温度时间序列。结果表明:相较于自适应径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络,本文使用的软注意力的GRU网络模型预测结果更好,温度在步长为3的情况下平均相对误差不超过0.5%,在15 s内预测效果较好;质量流量在步长为10的情况下平均相对误差不超过5%,且在后续12 s内预测效果较好。本文构建的模型不仅在连续预测过程中表现出更高的预测精度,且能捕捉到动态时间序列中的趋势特点,这对维护反应堆安全,有效防止核电厂事故有极大的用处。基于软注意力的GRU模型能在瞬态反应堆工况下提供一段时间的连续预测,在工程应用中和提高反应堆安全性上具有一定的参考价值。

关键词：门控循环单元软注意力快堆瞬态热工水力参数预测

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一种新的肝肿瘤CT图像分割方法

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计算机工程与应用 2009年第34期45卷 222-224页

作者：陈灵娜罗扬陈增科南华大学计算机学院湖南衡阳421001

传统的分割方法难以实现医学图像准确地分割,提出了基于最大信息熵原理的医学图像分割方法。该方法集成了阈值分割、边界跟踪和数学形态学,提高了分割的精度和速度。分析和实验结果表明,采用该方法对肝肿瘤CT图像进行分割时,能自动准确... 详细信息

传统的分割方法难以实现医学图像准确地分割,提出了基于最大信息熵原理的医学图像分割方法。该方法集成了阈值分割、边界跟踪和数学形态学,提高了分割的精度和速度。分析和实验结果表明,采用该方法对肝肿瘤CT图像进行分割时,能自动准确地提取出医生感兴趣的区域。

关键词：医学图像分割最大熵原理阈值分割边界跟踪数学形态学

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基于遗传的CNN优化方法在入侵检测中的应用

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计算机仿真 2021年第2期38卷 416-421页

作者：谭敏生彭敏丁琳吴冕南华大学计算机学院衡阳421000

卷积神经网络在入侵检测领域已得到较多运用,检测性能与卷积层、全连接层的初始权重、阈值、网络结构参数、优化器及全连接层神经元数等有着密切关系。利用遗传算法强大的全局寻优能力,通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作获得最优初... 详细信息

卷积神经网络在入侵检测领域已得到较多运用,检测性能与卷积层、全连接层的初始权重、阈值、网络结构参数、优化器及全连接层神经元数等有着密切关系。利用遗传算法强大的全局寻优能力,通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作获得最优初始权重、阈值、网络结构参数、优化器及全连接层神经元数等来优化卷积神经网络,并将优化后的卷积神经网络应用于入侵检测,通过对入侵数据进行识别,提出了一种基于优化卷积神经网络的入侵检测算法。实验结果表明,与支持向量机、不同结构卷积神经网络、BP神经网络等方法相比,所提的方法对入侵数据检测的准确率和检测率有明显提高,误报率有明显降低。

关键词：卷积神经网络遗传算法入侵检测神经网络支持向量机

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