检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2024年第7期41卷 2079-2086页

作者：滕少华卢建磊滕璐瑶张巍广东工业大学计算机学院广州510006 广州番禺职业技术学院信息工程学院广州511483

针对现有多标签特征选择方法存在的两个问题:第一,忽略了学习标签相关性过程中噪声信息的影响;第二,忽略探索每个簇的综合标签信息,提出一种增强学习标签相关性的多标签特征选择方法。首先,对样本进行聚类,并将每个簇中心视为一个综合... 详细信息

针对现有多标签特征选择方法存在的两个问题:第一,忽略了学习标签相关性过程中噪声信息的影响;第二,忽略探索每个簇的综合标签信息,提出一种增强学习标签相关性的多标签特征选择方法。首先,对样本进行聚类,并将每个簇中心视为一个综合样本语义信息的代表性实例,同时计算其对应的标签向量,而这些标签向量体现了每个簇包含不同标签的重要程度;其次,通过原始样本和每个簇中心的标签级自表示,既捕获了原始标签空间中的标签相关性,又探索了每一个簇内的标签相关性;最后,对自表示系数矩阵进行稀疏处理,以减少噪声的影响,并将原始样本和每个簇代表性实例分别从特征空间映射到重构标签空间进行特征选择。在9个多标签数据集上的实验结果表明,所提算法与其他方法相比具有更好的性能。

关键词：多标签学习特征选择标签相关性聚类

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面向密度峰值聚类的高效相似度度量

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山东大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 12-21,29页

作者：王丽娟徐晓丁世飞中国矿业大学计算机科学技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221114

针对密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)计算复杂度高的问题,提出一种面向密度峰值聚类的高效相似度度量(efficient similarity measure,ESM)法,通过仅度量最近邻之间的相似度构建不完全相似度矩阵。最近邻的选择基于一个随机... 详细信息

针对密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)计算复杂度高的问题,提出一种面向密度峰值聚类的高效相似度度量(efficient similarity measure,ESM)法,通过仅度量最近邻之间的相似度构建不完全相似度矩阵。最近邻的选择基于一个随机第三方数据对象,无需另外引入参数。基于ESM法构建相似度矩阵,提出一种改进的高效密度峰值聚类(efficient density peaks clustering,EDPC)算法,在保持准确率的同时提高DPC识别聚类中心的效率。理论分析和试验结果表明,ESM法通过减少一定不相似的相似度,可以有效提高DPC及其改进算法基于K最近邻的密度峰值聚类(density peaks clustering based on K-nearest neighbors,DPC-KNN)和模糊加权K最近邻密度峰值聚类(fuzzy weighted K-nearest neighbors density peaks clustering,FKNN-DPC)的计算效率,具有较强的可扩展性。

关键词：密度峰值聚类聚类中心相似度矩阵计算复杂度大规模数据集

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基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法

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智能系统学报 2023年第2期18卷 399-407页

作者：王丽娟丁世飞夏菁中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221114

本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;... 详细信息

本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;为了实现多个视图聚类一致性同时达到提高聚类性能的目标,在该框架中引入谱聚类算法共同优化求解。通过对3个图像数据集的实验验证了该算法的有效性,同时其聚类的性能优于已有的单视图及多视图算法。

关键词：多视图聚类子空间表示多样性表示低秩稀疏约束谱聚类机器学习特征学习数据挖掘

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基于投影重构的领域适应字典对学习方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：周国华韩少勇徐亦卿顾晓清倪彤光殷新春常州工业职业技术学院信息工程学院扬州大学信息工程学院郑州银行博士后科研工作站常州大学计算机与人工智能学院

图像识别中数据来源复杂，不同领域的数据在分布上存在差异等问题. 为提高跨领域图像的识别能力，提出了一种基于投影重构的领域适应字典对学习方法. 该方法采用交叉重构技术构建新的源域和目标域，使用综合和分析字典对来对齐不同... 详细信息

图像识别中数据来源复杂，不同领域的数据在分布上存在差异等问题. 为提高跨领域图像的识别能力，提出了一种基于投影重构的领域适应字典对学习方法. 该方法采用交叉重构技术构建新的源域和目标域，使用综合和分析字典对来对齐不同领域的样本，并利用字典原子与类信息的关联将判别信息从源域传递到目标领域; 同时，通过分析字典约束项提高字典的判别性，通过源域目标域的分类判别项最小化每类数据的分类误差和最大化类间差异，达到提高稀疏系数的判别性的目的. 利用Caltech-256和Office数据集进行的实验结果表明，所提方法在Surf特征单源域和多源域实验中分别获得54.99%和58.64%分类精度；在深度特征单源域和多源域实验中分别获得91.43%和92.66%分类精度.

关键词：投影重构领域适应字典对学习图像识别

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无人机自组网中基于信任的路由机制

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电讯技术 2024年第7期64卷 1058-1064页

作者：杨磊龙伟成都航空职业技术学院信息工程学院成都610100 电子科技大学计算机科学与工程学院成都610031

传统无线路由方式不能很好地适应无人机自组网通信链路不稳定、节点能量受限等特点,为此,提出了一种新的基于信任的路由方案。首先,考虑了节点传输数据包所产生的能耗,对已有的分簇算法进行优化,选择剩余能量超过阈值的节点作为转发候... 详细信息

传统无线路由方式不能很好地适应无人机自组网通信链路不稳定、节点能量受限等特点,为此,提出了一种新的基于信任的路由方案。首先,考虑了节点传输数据包所产生的能耗,对已有的分簇算法进行优化,选择剩余能量超过阈值的节点作为转发候选。其次,引入转发正确率、节点交互频度、探测成功率等信任因子对节点行为进行建模,由簇头节点汇聚所有的信任信息,并利用贝叶斯理论评估节点信任值。最后,在传统按需路由协议基础上,通过节点剩余能量、节点信任值及跳数来计算整体路由成本,并基于路由成本选择转发节点,确保了路由路径上的节点性能及行为可靠。所提方案有效提高了分组投递率及吞吐量,降低了端到端时延与转发能耗。

关键词：无人机自组网路由机制信任值贝叶斯估计

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选择置信伪标签的迁移学习

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江西师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期48卷 31-44页

作者：滕少华周德根滕璐瑶张巍广东工业大学计算机学院广东广州510006 广州番禺职业技术学院信息工程学院广东广州511483

域适应旨在将标签丰富的源域知识迁移到无标签的目标域.选择性伪标签和标签传播都是域适应的常用方法.然而传统的选择性伪标签以最大类的预测概率标记样本,忽视了其他概率;而且传统的标签传播同等对待不同置信度的标签,这可能导致错误标... 详细信息

域适应旨在将标签丰富的源域知识迁移到无标签的目标域.选择性伪标签和标签传播都是域适应的常用方法.然而传统的选择性伪标签以最大类的预测概率标记样本,忽视了其他概率;而且传统的标签传播同等对待不同置信度的标签,这可能导致错误标签.因此,该文提出了一种选择置信伪标签(TL-SCP)的迁移学习.首先,在评估伪标签的置信度时兼顾了最大类的预测概率和其他类预测概率;其次,在标签传播过程中尽量保留高置信度标签,并据此指导低置信度标签的更新,借此减少错误标签传播;最后,在4个基准数据集上进行的大量实验验证了提出的模型(TL-SCP)优于现有的模型.

关键词：置信伪标签域适应伪标签迁移学习标签传播

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基于YOLOv10的无人机复杂背景下多尺度检测模型

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光通信研究 2024年

作者：黄毅周纯刘欣军陈庆广州现代信息工程职业技术学院信息工程学院上海华讯网络系统有限公司广西大学计算机与电子信息学院

【目的】针对无人机航拍图像中复杂背景下多尺度目标检测挑战，本文提出一种基于YOLOv10改进的轻量化检测模型，以提升无人机在复杂背景下多尺度目标的检测性能。【方法】在YOLOv10的基础上，首先引入了多通道逆残差模块（Multichannel ... 详细信息

【目的】针对无人机航拍图像中复杂背景下多尺度目标检测挑战，本文提出一种基于YOLOv10改进的轻量化检测模型，以提升无人机在复杂背景下多尺度目标的检测性能。【方法】在YOLOv10的基础上，首先引入了多通道逆残差模块（Multichannel Inverted Residual Block，MCIR），该模块通过利用多通道处理策略与逆残差结构（Inverted Residual），提升了模型在复杂背景中对多尺度目标的特征提取和融合能力。其次，在C2f（CSP Bottleneck with 2 convolutions）模块的基础上引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制得到C2f-CM，增强了复杂背景中对特征目标的定位能力。然后，基于MCIR和C2f-CM对YOLOv10的骨干网络和颈部网络进行了轻量化处理，主要是在骨干网络中减少下采样次数以保留更多的特征信息，在颈部网络中通过优化上采样和特征拼接操作，减少网络层数和复杂度，进一步降低了计算开销。最后，优化了原损失函数为Focal-EIoU，能够更精准地匹配预测框和真实框，并有效解决数据集中样本不平衡问题。【结果】实验结果表明，改进后的LED-YOLOv10模型相较于原始YOLOv10，在mAP50上提升了9.8个百分点，达到了44.5%；参数量和模型大小分别减少了65.68%和51.6%，降至0.927MB和2.7MB。消融实验进一步验证了改进模块MCIR、C2f-CM和Focal-EIoU的有效性，显示它们在提升检测精度的同时，显著降低了模型的复杂度。对比实验结果表明，LED-YOLOv10在复杂背景下的多尺度场景中综合表现最优，检测精度、模型大小均优于其他目标检测算法，检测速度也能够满足实时检测的需求。在嵌入式设备Jetson Nano中对该轻量级模型的综合性能评估也进一步表明，LED-YOLOv10更适合在资源受限的嵌入式平台部署使用。【结论】本文提出的LED-YOLOv10模型，显著提升了无人机航拍图像中复杂背景下多尺度目标检测的精度，并大幅度减少了模型参数量和大小。实验结果和检测效果也验证了本文方法在复杂背景下多尺度目标检测中的优越性，为无人机目标检测提供了一种高效、轻量的解决方案。

关键词：无人机目标检测 YOLOv10 轻量化损失函数

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自适应加权直方图均衡化的红外图像增强

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光学技术 2023年第6期49卷 750-755页

作者：周辉奎顾牡丹江西旅游商贸职业学院艺术传媒与计算机学院南昌330100 江西现代职业技术学院信息工程学院南昌330095

鉴于现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强和放大噪声等缺陷,提出了自适应加权直方图均衡化的红外图像增强方法。该方法提出了直方图的自适应加权系数,其反比于每个灰度级对应直方图频次的平方根,适当地提升频次较小的直方图,而适... 详细信息

鉴于现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强和放大噪声等缺陷,提出了自适应加权直方图均衡化的红外图像增强方法。该方法提出了直方图的自适应加权系数,其反比于每个灰度级对应直方图频次的平方根,适当地提升频次较小的直方图,而适当压制频次较大的直方图。用自适应加权系数对各个灰度级的直方图频次进行加权后,进行直方图均衡化处理,最后经灰度级映射得到增强图像。实验结果显示,相对于现有的方法,本方法的增强图像对比度更高,边缘细节信息更丰富,信息熵、平均梯度和标准差分别比现有方法高出0.23、2.2和3.7以上。因此,本文方法的红外图像增强效果优于最新提出的现有方法。

关键词：红外图像增强直方图均衡化自适应加权数信息熵

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面向软件定义网络的异常流量检测研究综述

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通信学报 2024年第3期45卷 208-226页

作者：付钰王坤段雪源刘涛涛海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 详细信息

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。

关键词：软件定义网络深度学习异常流量检测异常流量溯源异常流量缓解

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基于ResNet及损失函数的模糊图像复原算法

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国外电子测量技术 2023年第5期42卷 27-34页

作者：李学威薛占熬周口职业技术学院信息工程学院周口466000 河南师范大学计算机科学与信息工程学院新乡453007

以获取模糊图像细节特征,提升模糊图像的清晰度为目的,设计基于ResNet及损失函数的模糊图像复原算法。首先,将模糊图像作为残差神经网络的输入,通过残差神经网络提取模糊图像内的细节特征;其次,将模糊图像细节特征描述为若干幅高分辨率... 详细信息

以获取模糊图像细节特征,提升模糊图像的清晰度为目的,设计基于ResNet及损失函数的模糊图像复原算法。首先,将模糊图像作为残差神经网络的输入,通过残差神经网络提取模糊图像内的细节特征;其次,将模糊图像细节特征描述为若干幅高分辨率图像同对应的中等分辨率图像小波系数间的差异,并通过残差学习过程提升网络收敛效率;最后,通过残差神经网络输出的特征图与小波变换结果实现超分辨率图像的复原,并利用损失函数优化整体网络,获取更多模糊图像缺失的细节。实验结果表明,该方法在实际应用过程中选择ReLU函数作为激活函数、在迭代次数为200 000次的条件下可获取最优的复原图像,图像复原后峰值信噪比平均值为31.89,结构相似性平均值为0.90,具有较好的模糊图像复原效果。

关键词：模糊图像残差神经网络小波逆变换图像视觉特征残差学习

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