检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2025年第1期48卷 154-165页

作者：杨瑞君张浩叶璟上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 上海应用技术大学化学与环境工程学院上海201418

针对现有的轻量级目标检测算法在应用于遥感图像军用飞机目标检测任务所面临的模型参数大、检测速度慢的情况,提出一种基于YOLOv8n的轻量级遥感图像军用飞机目标检测算法:LeYOLO-MARs。采用了优化后的倒置瓶颈模块替换原始主干网络中的... 详细信息

针对现有的轻量级目标检测算法在应用于遥感图像军用飞机目标检测任务所面临的模型参数大、检测速度慢的情况,提出一种基于YOLOv8n的轻量级遥感图像军用飞机目标检测算法:LeYOLO-MARs。采用了优化后的倒置瓶颈模块替换原始主干网络中的经典瓶颈模块,更换高效的骨干网络特征提取模式,在保持特征提取能力的同时,有效降低了计算需求并提升了计算速度;颈部网络中引入了快速金字塔架构网络,减少了卷积层数并提高了语义信息共享的效率,减少了锁定和等待时间,同时考虑了有限的并行化机会和架构的复杂性;使用轻量级解耦网络头,通过逐点卷积简化检测头结构;使用Inner-SIoU作为新的定位回归损失函数,提升对小目标样本的学习能力并加快回归边界框的收敛;加入了轻量级金字塔压缩注意力机制模块,有效整合局部注意力和全局注意力,以建立long-range通道依赖关系。实验结果表明,改进的算法在保证检测速度的同时取得了95.7%的检测精度,比基线模型高0.4%,模型参数缩小43%,计算量减少63%,较主流算法在检测效果上有一定的提升,能够对军用飞机目标进行高质量实时检测。

关键词：目标检测军用飞机 YOLOv8 倒置瓶颈注意力模块特征金字塔

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基于无免靶区域的水下偏振去散射成像

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物理学报 2025年第4期74卷 95-102页

作者：朱叶青王星朱竹青南京师范大学泰州学院信息工程学院泰州225300 南京师范大学计算机与电子信息学院南京210023 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室长春130033

偏振成像技术在去除后向散射光方面是有效的.针对该技术依赖免靶区域以计算后向散射光信息限制其适用范围和实时成像能力的问题,本文提出了无免靶区域的偏振成像方法.该方法结合主动偏振成像和透射率去散射模型,将相机接收到的图像分解... 详细信息

偏振成像技术在去除后向散射光方面是有效的.针对该技术依赖免靶区域以计算后向散射光信息限制其适用范围和实时成像能力的问题,本文提出了无免靶区域的偏振成像方法.该方法结合主动偏振成像和透射率去散射模型,将相机接收到的图像分解为具有偏振信息和无偏振信息的部分,具有偏振信息的部分采用主动成像模型计算,而无偏振信息的部分基于Stokes矢量计算.同时,结合透射率校正原理实现去散射.实验和真实世界水下成像结果表明,本文方法能够有效去除大部分后向散射光,且具有速率优势,能够助力实时复杂条件下的水下成像技术,在海底资源探测与研究等领域具有广阔的应用前景.

关键词：免靶区域水下偏振成像去散射透射率校正

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融合地理和时空信息的对比兴趣点推荐方法

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计算机工程与设计 2025年第2期46卷 368-375页

作者：闵昭浩张䶮湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 湖北大学图书馆湖北武汉430062

针对兴趣点推荐中无法精准捕捉POI之间地理影响和高效学习用户-兴趣点(POI)交互行为动态表示的问题,提出一种融合地理和时空信息的对比兴趣点推荐方法(IGST-CL)。采用地理插值采样策略来缓解数据不平衡问题,利用一种动态消息传播机制的... 详细信息

针对兴趣点推荐中无法精准捕捉POI之间地理影响和高效学习用户-兴趣点(POI)交互行为动态表示的问题,提出一种融合地理和时空信息的对比兴趣点推荐方法(IGST-CL)。采用地理插值采样策略来缓解数据不平衡问题,利用一种动态消息传播机制的图卷积网络精准捕获地理影响。采用一种基于正余弦时间函数的时间注意力机制和超图网络联合学习用户-POI交互行为的动态表示。采用对比学习策略进一步增强模型性能。基于多任务学习方法自适应融合上述3个任务推断用户偏好。基于多个基准数据集的实验分析验证了IGST-CL模型相比其它主流兴趣点算法的优越性。

关键词：兴趣点超图卷积网络时间注意力消息传播数据不平衡正余弦函数对比学习

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Autoformer双分支网络下的多元空气质量长时预测研究

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安全与环境学报 2025年第1期25卷 310-321页

作者：刘杰张译丹田明韩轲哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 中国电信股份有限公司黑龙江分公司哈尔滨150040 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

空气质量数据复杂多变,现有方法难以捕捉长期依赖关系,且对季节趋势和多变量建模不足。针对以上问题,研究基于Autoformer模型进行改进,创新性地融入了特征渐进挖掘和多维深度联系两个分支。首先,特征渐进挖掘分支通过序列分解模块将空... 详细信息

空气质量数据复杂多变,现有方法难以捕捉长期依赖关系,且对季节趋势和多变量建模不足。针对以上问题,研究基于Autoformer模型进行改进,创新性地融入了特征渐进挖掘和多维深度联系两个分支。首先,特征渐进挖掘分支通过序列分解模块将空气质量数据分解为季节分量和趋势分量,对季节分量设计了一种特征增强模块(Feature Enhancement,FE)以捕获关键特征。其次,对趋势分量设计了门控-膨胀因果卷积模块(Gated Linear Unit Dilated Causal Convolution,GLU-DCC)来获取高级时序特征。最后,构建了多维深度联系分支,该分支通过引入维度-分段嵌入模块(Dimension-Segment-Wise Embedding,DSW)和两阶段注意力机制(Two Stage Attention,TSA)提取了多元空气质量数据中的跨维度相关性。研究对两个站点进行空气质量指数(Air Quality Index,AQI)预测,试验结果显示:与基线模型相比,研究模型的两个数据集的均方误差(M_(SE))分别平均下降了47.6%和57.5%,平均绝对误差(M_(AE))分别平均下降了15.5%和38.5%,具有更优的预测性能。

关键词：环境工程学空气质量预测双分支融合网络特征挖掘跨维度相关性

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基于TDOA/AOA的多对双AUV水下目标三维定位

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物联网技术 2025年第5期15卷 35-40,43页

作者：迟百慧王燕刘树东天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对三维空间水下目标定位受噪声影响的问题,为提高定位精度,提出了一种基于TDOA/AOA(到达时间差/到达角度)双模态的三维空间水下目标定位方法。该方法在建立多个双AUV对组成的三维空间水下目标定位模型的基础上,首先利用加权最小二乘... 详细信息

针对三维空间水下目标定位受噪声影响的问题,为提高定位精度,提出了一种基于TDOA/AOA(到达时间差/到达角度)双模态的三维空间水下目标定位方法。该方法在建立多个双AUV对组成的三维空间水下目标定位模型的基础上,首先利用加权最小二乘算法获得目标粗略估计值,再将该值作为金鹰优化算法的初始值,采用针对水下定位方程的改进金鹰优化算法进行二次精准定位,获得目标的精确解。实验结果表明,提出的定位方法与基于TDOA的牛顿迭代算法、基于TDOA/AOA双模态信息融合的智能优化算法以及基于TDOA/AOA双模态信息融合定位的经典TSWLS(加权最小二乘)算法相比,具有更好的定位精度。

关键词：水下目标定位到达时间差到达角度 AUV辅助定位金鹰优化算法双模态定位

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改进动态避障策略和可变步长A*的USV路径规划

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物联网技术 2025年第3期15卷 90-99页

作者：郝琨杨林菲刘琦李志圣赵晓芳天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对水面无人艇USV全局路径规划中存在的生成路径冗余、无法满足实时性及局部路径规划易陷入局部最优等问题,提出了融合改进动态避障策略和可变步长A-Star算法的路径规划算法DAVSA。首先,通过可变步长搜索策略对栅格地图进行预处理,筛... 详细信息

针对水面无人艇USV全局路径规划中存在的生成路径冗余、无法满足实时性及局部路径规划易陷入局部最优等问题,提出了融合改进动态避障策略和可变步长A-Star算法的路径规划算法DAVSA。首先,通过可变步长搜索策略对栅格地图进行预处理,筛选出关键跳转点作为A-Star算法待考虑的扩展节点,快速生成全局最优路径。其次,提出路径二次优化策略,缩短全局路径长度,解决全局路径的转折点多、路径冗余的问题。最后,针对传统A-Star算法无法满足实时路径规划的问题,提出改进局部路径动态避障策略,构建全局路径距离评价因子,达到实时最优路径规划的目的。仿真结果表明,相较于IDWA算法,DAVSA算法的平均全局寻路时间减少了59.46%,综合算法运行时间减少了5.08%,综合路径长度缩短了9.08%,能够满足动态环境中实时避障的要求。

关键词：跳点搜索 A-Star算法可变步长地图预处理路径二次优化动态避障路径规划

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面向混合数据的对称邻域和微簇合并密度峰值聚类算法

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智能系统学报 2025年第1期20卷 172-184页

作者：陈威吕莉肖人彬谭德坤潘正祥南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室江西南昌330099 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

混合数据是指包含密度分布不均和流形特征的数据集。密度峰值聚类算法局部密度定义方式易忽略密度分布不均数据集类簇间样本的疏密差异,导致误选聚类中心;分配策略依据欧氏距离进行样本分配,不适用于流形数据集同一类簇样本相距较远的情... 详细信息

混合数据是指包含密度分布不均和流形特征的数据集。密度峰值聚类算法局部密度定义方式易忽略密度分布不均数据集类簇间样本的疏密差异,导致误选聚类中心;分配策略依据欧氏距离进行样本分配,不适用于流形数据集同一类簇样本相距较远的情况,致使样本被错误分配。针对这些问题,本文提出一种面向混合数据的对称邻域和微簇合并密度峰值聚类算法。该算法引入对称邻域概念,采用对数倒数累加方法重新定义局部密度,有效提升了聚类中心的识别度;同时,提出了一种基于密度差的微簇个数选取方法,使微簇个数的选取处于合理范围;此外,设计了一种微簇间相似性度量方法进行微簇合并,避免了分配时产生的连带错误。实验表明,相较于对比算法,本文算法在混合数据集、UCI数据集和图像数据集上均取得较好的聚类效果。

关键词：密度峰值聚类密度分布不均流形数据 K近邻逆近邻对称邻域微簇间相似性微簇合并

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一种基于博弈协调策略的通信网络优化算法

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电讯技术 2025年第3期65卷 339-346页

作者：陈瑞霞海洁庞学民吴青娥郑州西亚斯学院电信与智能制造学院郑州451150 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

针对通信系统中信息流拥挤与通信阻塞问题,提出了一种基于博弈协调策略算法的通信网络优化模型。研究了一种博弈协调策略新算法,设计了请求事件、响应总队长计算模型,构建了一种通信信号区域协调新模型;对冗余请求事件和响应提出了冗余... 详细信息

针对通信系统中信息流拥挤与通信阻塞问题,提出了一种基于博弈协调策略算法的通信网络优化模型。研究了一种博弈协调策略新算法,设计了请求事件、响应总队长计算模型,构建了一种通信信号区域协调新模型;对冗余请求事件和响应提出了冗余信息滤除方法。协调优化了给定区域内多路通信信号,通过仿真计算比较了在不同的协调概率情况下的通信效果,结果表明,所提算法平均通信准确度和通信速度较现有常用Pursuit-evasion game算法分别提高了19.03%和1.37 ms,且具有更强抗干扰能力。研究结论可对急诊、火警、加密传输、军事通信、密集资源优化调度等领域提供基础方法和数据支撑。

关键词：通信网络通信阻塞区域协调冗余信息滤除

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基于组件分割的钓鱼URL检测方法

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信息安全学报 2025年第1期10卷 130-142页

作者：钟文康王添张功萱网络空间安全学院南京理工大学南京210094 信息工程学院江苏财会职业学院连云港222061 计算机科学与工程学院南京理工大学南京210094

URL作为钓鱼网站最直接也是最重要的特征,利用深度学习的方法对分词后的URL字符序列进行特征提取,可以极大的提升基于URL的钓鱼网站识别的准确率。将URL按照不同组件进行分割是URL常见的分词手段,该方法能够对不同组件进行多粒度的特征... 详细信息

URL作为钓鱼网站最直接也是最重要的特征,利用深度学习的方法对分词后的URL字符序列进行特征提取,可以极大的提升基于URL的钓鱼网站识别的准确率。将URL按照不同组件进行分割是URL常见的分词手段,该方法能够对不同组件进行多粒度的特征判别,但是这一方法未能在钓鱼网站的URL检测中得到有效应用,尚缺乏深入的研究。此外,现有的基于深度学习的钓鱼网站URL检测方法由于实验数据以及模型训练方法上的局限性,在泛化能力和误报率方面仍存在不足,难以满足真实环境中复杂的识别需求。为解决上述问题,本文提出了一种基于组件分割的钓鱼URL检测方法:(1)该方法首先对URL的不同组件进行分割,并对各组件依次进行字符级分词、截断填充及编码,使得深度学习模型能够对不同组件采取不同层级的管理从而进行细粒度的特征判别。(2)为了避免卷积神经网络中采用的池化策略过于关注局部特征而忽视特征整体空间结构的问题,本文所提方法将对融合后的各组件特征利用胶囊网络进一步提取。(3)在模型训练方法中引入对抗训练机制,对多嵌入层进行独立对抗训练,以满足模型对各组件的差异化处理,从而进一步提升模型的泛化能力。最后,在百万级的样本数据集中,与现有的最先进的同类方法相比,所提方法在钓鱼URL的识别准确率上提升0.86%,误报率降低1.08%,F1-Score提升0.95%。

关键词：钓鱼URL检测胶囊网络对抗训练数据处理深度学习

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基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法

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现代制造工程 2025年第3期 107-114页

作者：张喜民詹海生陕西国际商贸学院信息工程学院西安712046 西安电子科技大学计算机学院西安710071

为满足机器视觉精密尺寸测量对图像边缘深亚像素级定位和强抗噪能力的要求,提出了基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法。首先,采用中值滤波降低采集图像噪声;其次,通过双三次插值细分图像边缘;然后,运用最大化类间方... 详细信息

为满足机器视觉精密尺寸测量对图像边缘深亚像素级定位和强抗噪能力的要求,提出了基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法。首先,采用中值滤波降低采集图像噪声;其次,通过双三次插值细分图像边缘;然后,运用最大化类间方差(Ostu)算法优化Canny-Devernay算法参数并改进轮廓生成步骤,精确提取亚像素边缘;最后基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建实验系统,分别以OpenCV图像、USB接口插件采集图像为对象进行实验。实验结果表明,在相机标定精度为0.0098毫米/像素的情况下,该算法边缘检测平均误差为0.00685 mm,小于0.7像素,计算耗时偏差为7.68‰,其边缘定位精度、抗噪能力和算法稳定性均优于Canny算法、基于Zernike矩的算法以及Canny-Devernay算法,将用于研制某新型精密机器视觉尺寸测量设备。

关键词：机器视觉边缘检测双三次插值滞后双阈值二值化 Canny-Devernay算法亚像素

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