检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2268-2272页

作者：胡彩平傅兆民许鸿嘉武斌孙俊金陵科技学院计算机工程学院江苏南京211169 江苏大学京江学院江苏镇江212028 滁州职业技术学院信息工程系安徽滁州239000 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生... 详细信息

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生菜储藏时间。但是生菜的NIR数据中存在噪声信号和冗余信号,为了消除光谱的噪声信号并提取特征信息,提出了一种基于模糊非相关QR分析(FUQRA)的近红外光谱生菜储藏时间鉴别新方法。首先,需要降低原始NIR数据的维数,通过使用主成分分析(PCA)将包含1557个维度的光谱数据降至包含22个维度。然后通过模糊非相关判别转换(FUDT)计算出特征向量,利用特征向量建立鉴别向量矩阵,并进行QR分解,得到最终的鉴别向量矩阵。最后以60个新鲜生菜样本为研究样本,使用K近邻(KNN)方法进行分类,用AntarisⅡ型NIR光谱仪对生菜样品进行近红外光谱检测和数据收集。实验过程中每隔12小时对每个样本进行3次重复检测,将这些数据取平均值作为实验数据。随后利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的噪声信号。为了验证所提出方法的有效性,分别将主成分分析(PCA)结合KNN、主成分分析和模糊线性判别分析(FLDA)结合KNN、主成分分析和模糊非相关判别转换(FUDT)结合KNN以及主成分分析和模糊非相关QR分析(FUQRA)结合KNN四种算法分析结果进行比较。将权重指数m的不同取值产生的分类准确率进行比较,选出最合适的权重指数和KNN的参数K:m=2,K=3。最终得到的分类准确率分别为43.33%、96.67%、96.67%和98.33%。可以看出,相比其他三个算法,模糊非相关QR分析可以更好地实现对生菜储藏时间的鉴别。

关键词：近红外光谱模糊线性判别分析模糊非相关判别转换模糊非相关QR分析生菜

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超图神经网络综述

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计算机研究与发展 2024年第2期61卷 362-384页

作者：林晶晶冶忠林赵海兴李卓然青海师范大学计算机学院西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室(青海师范大学) 西宁810008 西宁城市职业技术学院信息工程系西宁810003

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构... 详细信息

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失.超图是一种灵活的建模工具,可以展现出图无法完整刻画的高阶关系,弥补了图的不足.鉴于此,研究者开始关心如何在超图上设计神经网络,并相继提出应用于下游任务的超图神经网络模型(hypergraph neural network,HGNNs).故对现有的超图神经网络模型进行综述,首先全面回顾超图神经网络在过去3年的研究历程;其次根据设计超图神经网络采用的方法不同对其进行分类,并详细地阐述代表性的模型;然后介绍了超图神经网络的应用领域;最后总结和探讨了超图神经网络未来的研究方向.

关键词：超图超图神经网络分类图图神经网络

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多尺度域视频监控图像光照分量智能校正方法

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2024年第1期26卷 64-69页

作者：刘文春安徽工贸职业技术学院计算机信息工程系安徽淮南232001

针对视频监控图像中存在的清晰度不足和光照不均匀等问题,提出了多尺度域视频监控图像光照分量智能校正方法。应用背景差分法与差值图二值化法对视频监控图像进行预处理,以减少噪声干扰。通过融合TH变换和BH变换来加强图像多尺度细节特... 详细信息

针对视频监控图像中存在的清晰度不足和光照不均匀等问题,提出了多尺度域视频监控图像光照分量智能校正方法。应用背景差分法与差值图二值化法对视频监控图像进行预处理,以减少噪声干扰。通过融合TH变换和BH变换来加强图像多尺度细节特征;利用控制因子控制锐化强度,以凸显细节特征,避免出现图像伪影情况。对图像光照分量进行自适应调节,利用二维伽马函数计算画面亮度平均值,以防止出现过度校正的情况,从而实现智能校正。测试结果表明,采用该方法校正的图像更清晰,画面光照分量均匀,图像失真较少,视觉效果较好。

关键词：多尺度域视频监控图像光照分量光照智能校正图像预处理

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基于大数据技术的计算机安全检测系统设计

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电脑编程技巧与维护 2025年第4期 169-172页

作者：王永红河北石油职业技术大学计算机信息工程系铁门关职业技术学院

随着信息技术的发展，计算机系统面临的安全威胁日益严峻。提出了一种基于大数据技术的计算机安全检测系统，通过整合Hadoop、Spark和TensorFlow等大数据和机器学习框架，实现了对海量安全数据的高效采集、存储和分析。实验结果表明，... 详细信息

随着信息技术的发展，计算机系统面临的安全威胁日益严峻。提出了一种基于大数据技术的计算机安全检测系统，通过整合Hadoop、Spark和TensorFlow等大数据和机器学习框架，实现了对海量安全数据的高效采集、存储和分析。实验结果表明，该系统在准确率、召回率和F1值方面均优于传统方法，并在数据处理速度和告警响应时间上表现出显著优势，验证了其在提升计算机安全检测效果和效率方面的有效性和可靠性。

关键词：大数据技术计算机安全安全检测机器学习

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集中管控环境下数据通信安全研究与应用

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工业控制计算机 2024年第2期37卷 56-58,160页

作者：孙道远安徽工贸职业技术学院计算机信息工程系安徽淮南232001

大中型企业网络的总部和各分部区域通过运营商网络互联,通过集中管控数据转发可以实现数据通信的安全可靠性,提升网络信息系统的安全保护等级。实现不同类型的数据通过相应的专线与链路传输,并进行安全加密。当正常通信链路出现故障时,... 详细信息

大中型企业网络的总部和各分部区域通过运营商网络互联,通过集中管控数据转发可以实现数据通信的安全可靠性,提升网络信息系统的安全保护等级。实现不同类型的数据通过相应的专线与链路传输,并进行安全加密。当正常通信链路出现故障时,启用路径切换功能,保障业务通信畅通。使用GRE点到多点隧道技术并在隧道内部运行OSPF路由协议实现区域间数据互联互通,启用IPSec VPN加密GRE隧道流量,实现对数据的安全保护。

关键词：集中管控 GRE隧道链路切换数据安全

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基于用户层次聚类的联邦学习优化方法

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南京理工大学学报 2024年第4期48卷 469-478,488页

作者：谭玉玲欧国成曹灿明柴争议罗定职业技术学院信息工程系广东罗定527200 北京师范大学教育技术学院北京100082 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,... 详细信息

联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,该文提出了一种基于用户层次聚类的联邦学习方法。设计了一种联邦学习收敛评估的方法,用于判断全局模型收敛程度;当全局模型收敛时进行聚类用户操作,能够更加准确地找出相似程度较高的用户;通过余弦相似性的层次聚类方法,将具有相似性的用户进行聚类操作,从而减少因数据异构带来的影响。此外该文还采用较大深度的模型WideResNet提高用户本地训练精度。该文采用数据集EMNIST、CIFAR10,调整用户数据之间的角度,分别进行了两类用户和三类用户的聚类联邦学习实验。实验结果显示,与相关经典联邦学习算法FedAvg相比,采用聚类策略后,其训练准确度提高约10%。

关键词：联邦学习数据异构层次聚类余弦相似性 WideResNet

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基于大语言模型的多输入中文拼写纠错方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 849-855页

作者：马灿黄瑞章任丽娜白瑞娜伍瑶瑶文本计算与认知智能教育部工程研究中心(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州轻工职业技术学院信息工程系贵阳550025

中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错... 详细信息

中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错两阶段:第一阶段将多个小模型的纠错结果构建为多输入候选集合;第二阶段使用LoRA(Low-Rank Adaptation)对LLM进行微调,即借助LLM的推理能力,在多输入候选集合中预测出没有拼写错误的句子作为最终的纠错结果。在公开数据集SIGHAN13、SIGHAN14、SIGHAN15和修正后的SIGHAN15上的实验结果表明,相较于使用LLM直接生成纠错结果的方法Prompt-GEN-1,所提方法的纠错F1值分别提升了9.6、24.9、27.9和34.2个百分点,相较于表现次优的纠错小模型,所提方法的纠错F1值分别提升了1.0、1.1、0.4和2.4个百分点,验证了所提方法能提升CSC任务的效果。

关键词：中文拼写纠错大语言模型模型集成模型微调提示学习

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基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别

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中国农机化学报 2023年第9期44卷 198-204页

作者：汪健梁兴建雷刚四川工程职业技术学院软件工程系四川德阳618000 四川轻化工大学计算机科学与工程学院四川宜宾644005 四川工程职业技术学院电气信息工程系四川德阳618000

提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据... 详细信息

提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据库开展网络参数预训练能够进一步提升网络的提取性能,通过IDADP数据库可以开展参数微调工作以及训练工作。将提出的改进ResNet34模型与其他模型的性能进行对比评估。结果显示,改进ResNet34模型的识别准确度最高,F 1-score达到0.98,证明所提模型对水稻病虫害图像具有较好的识别效果。

关键词：水稻害虫深度残差网络迁移学习改进ResNet34模型卷积神经网络

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基于双重路径规划的密度峰值聚类三维牙齿分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李洪安聂晓慧杜卓明张婧赵志华惠巧娟西安科技大学计算机科学与技术学院北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室江苏理工学院计算机工程学院山西水利职业技术学院信息工程系银川科技学院信息工程学院

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计... 详细信息

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计基于双重路径规划算法，为后续步骤提供稳定的牙齿-牙龈轮廓线; 然后在牙齿-牙龈轮廓线中检测凹点，根据人类牙齿形态将检测出的凹点分为磨牙附近区域的凹点和切牙附近区域的凹点，并结合该凹点所处路径上的位置提出分段式的密度峰值聚类对其进行匹配; 对于已配对的凹点执行分裂操作，按照特定的顺序将分裂后的点重新组合，生成单颗牙齿的分割线; 最后通过单颗牙齿分割线的最长直径和最短直径的比值，筛选出不符合条件的单颗牙齿分割线，利用3DSnake修正牙齿分割线完成牙齿分割. 实验采用400套自采数据进行评估， mIoU达到92.03%. 同时，在随机抽取的100套Teeth3DS数据集样本中进行测试，总体失败率为4%. 结果表明，所提方法在各类牙齿模型上的分割效果优异，有效减少了用户交互操作的复杂性，能够在平均20.10秒内完成牙齿分割，并表现出较强的鲁棒性.

关键词：牙齿分割路径规划密度峰值聚类凹点匹配 3DSnake 活动轮廓模型

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基于OneNET云平台的智能空调系统

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物联网技术 2024年第7期14卷 139-143页

作者：陈民植郑正斌张萍广东工贸职业技术学院计算机与信息工程系广东广州510510

普通空调因为无法对其进行远程监控而普遍存在用电浪费、不能提前开启进而获得更好客户体验等问题。因此,设计基于OneNET云平台的智能空调系统,实现对普通空调进行远程控制。系统由智能空调控制终端、手机APP、OneNET云平台三部分构成,... 详细信息

普通空调因为无法对其进行远程监控而普遍存在用电浪费、不能提前开启进而获得更好客户体验等问题。因此,设计基于OneNET云平台的智能空调系统,实现对普通空调进行远程控制。系统由智能空调控制终端、手机APP、OneNET云平台三部分构成,智能空调控制终端采用STM32F103C8T6作为主控,外接ESP8266、XK555、DHT11等模块实现网络通信、红外控制、温湿度采集等功能;手机APP通过云平台远程控制空调的开、关、温度设定等,并显示现场温湿度数据;OneNET云平台上创建对应真实设备的虚拟设备,实现手机APP和智能空调控制终端的点对点通信。实验表明:只要在云平台上做好配置,智能空调控制系统就能够实现利用手机APP对多台空调进行远程控制,进而提高客户体验,减少用电浪费。

关键词：智能空调远程控制 OneNET XK555 ESP8266 STM32F103C8T6 自动配网对码

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