检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工程大学学报 2025年

作者：张红巩蕾曹洁张玺君兰州理工大学计算机与通信学院兰州城市学院信息工程学院

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门... 详细信息

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性，通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征，构建考虑动态时空特征的预测模型，并借助蜉蝣优化算法优化超参数。实验表明，在PeMSD7(M)数据集上，15，30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%，9.06%和10.72%，本文方法具有有效性与优越性，未来进一步考虑多因素下交通流预测方法以及蜉蝣优化算法的改进。

关键词：交通流预测动态时空特性超参数蜉蝣优化算法时间卷积网络门控线性单元注意力机制图卷积网络

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无线时间敏感网络技术综述

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软件学报 2025年第1期36卷 184-202页

作者：乔萱李宗辉刘强艾渤万海邓仰东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 清华大学软件学院北京100084

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更... 详细信息

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更高的灵活性、更强的移动性以及更低的布线和维护成本等优点.因此,在面对未来无人驾驶、协作机器人、远程医疗控制等新兴应用时,无线时间敏感网络被认为是一种十分有前景的技术.无线网络一般可以分为基于基础设施的无线网络和无基础设施的无线网络,而后者基于移动性还可以分为两类:移动自组织网络和无线传感网络,因此主要从这3种网络类型出发,对其应用场景、相关技术、路由协议以及高可靠低时延传输进行了调研与综述.

关键词：时间敏感网络 5G 移动自组织网络无线传感网络

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一种光谱图像压缩和重建的新过渡连接空间:MLabPQR

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光谱学与光谱分析 2023年第11期43卷 3347-3350页

作者：吕聪李长军孙红岩高程辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色,因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。为了解决以上问题,研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩,并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据... 详细信息

多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色,因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。为了解决以上问题,研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩,并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据进行重建,而过渡连接空间决定了转换的效果。Derhak等[JIST,50:53-63,2006]提出了一种名为LabPQR的6个维度的ICS。这个空间的前三个维度是给定光谱r在指定光观察环境(用加权表矩阵H表示)下的三刺激值向量t,后三个维度是同色异谱黑r_(b)在由主成分分析获得的同色异谱黑空间前三个基向量(记为矩阵B)下的组合系数t PQR。同色异谱黑r_(b)由基于三刺激值t的光谱分解式r_(b)=r-Mt给出,这里的映射矩阵M为熟知的“R-矩阵”,同色异谱黑空间是由光谱图像数据或独立反射率训练集对应的所有同色异谱黑构成。重建的反射率r_(p)=Mt+Bt PQR。该研究提出一个改进的LabPQR过渡连接空间,记为MLabPQR。两者之间的差别就在于光谱分解式中的映射矩阵M的选取。该方法选取M为“Wiener估计矩阵”。Wiener估计矩阵不仅依赖于光环境H,而且还依赖于训练光谱数据,因此期望通过Wiener估计矩阵更能反映出光谱图像的光谱特性,从而提高反射率重建精度。使用NCS光谱反射率数据和一幅光谱图像作为测试样本,分别用Munsell反射率数据集和测试样本集作为训练样本。采用均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)为重建光谱精度指标,以CIELAB色差为色度精度指标对本方法进行综合评估,并与现有的LabPQR、LabRGB、XYZLMS和LabW2P ICSs进行比较。比较结果表明,该研究的新ICS不论从光谱精度还是色度精度都优于其他ICSs。因此新方法对光谱反射率压缩及跨媒体多光谱图像再现等相关领域有着重要的应用价值。

关键词：过渡连接空间光谱压缩重建维纳估计均方根误差拟合优度系数

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无线传感器网络强化学习增强路由研究

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应用科学学报 2024年第1期42卷 83-93页

作者：张华南李石君金红广东培正学院数据科学与计算机学院广东广州510830 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062

探讨了在无线网络树型路由中寻找最优父节点的经典问题,分析了影响树型路由决策规则的多个指标,如接收信号强度的加权平均值、缓冲区占用率和功耗比。提出了一种基于强化学习增强树路由协议和强化学习算法在无线传感器网络中应用的系统... 详细信息

探讨了在无线网络树型路由中寻找最优父节点的经典问题,分析了影响树型路由决策规则的多个指标,如接收信号强度的加权平均值、缓冲区占用率和功耗比。提出了一种基于强化学习增强树路由协议和强化学习算法在无线传感器网络中应用的系统模型,并详细说明了所提出的基于树的路由协议的基本操作,为循环检测父节点更新了算法;为了在复杂的场景中做出自适应决策,定义了一个状态空间、动作集和激励函数。通过试错找到激励最高的最佳父节点;并通过模拟比较研究,验证了父节点选择方案在性能指标(即端到端延迟、可靠性和能量消耗)之间进行合理权衡。

关键词：无线传感器网络树型路由强化学习多个目标

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面向遥感建筑物提取的轻型多尺度差异网络

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光学精密工程 2023年第22期31卷 3371-3382页

作者：李国燕武海苗董春华刘毅天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津城建大学地质与测绘学院天津300384

针对高分辨率遥感影像中建筑物形状多样、大小不一引起建筑物提取精度低及传统分割模型存在参数量大等问题,提出一种基于编码-解码的轻型多尺度差异网络LMD-Net(Lightweight Multi-scale Difference Network)。首先,为了避免单一的特征... 详细信息

针对高分辨率遥感影像中建筑物形状多样、大小不一引起建筑物提取精度低及传统分割模型存在参数量大等问题,提出一种基于编码-解码的轻型多尺度差异网络LMD-Net(Lightweight Multi-scale Difference Network)。首先,为了避免单一的特征处理单元堆叠使得模型性能弱化而产生无效参数,通过融合编解码结构的功能差异性,设计出一种轻型差异模型优化性能。其次,引入一种多尺度膨胀感知模块(Multi-Scale Dilation Perception,MSDP)来增强网络捕捉多尺度目标特征的能力。最后,通过双融合机制有效聚合深层跳跃连接和深层解码器两组的特征信息,从而实现增强解码器的特征恢复能力。为验证轻型多尺度差异网络LMD-Net的有效性和适用性,以开源WHU building dataset数据集作为数据源,对LMD-Net网络与常用语义分割网络及近年相关文献研究成果进行了精度、效率方面的评估实验。结果表明:LMD-Net网络在效率与精度两方面均表现出明显优势,不仅很大程度上减少模型的参数量和计算量,而且交并比、准确率分别提高了3.23%,2.57%。表明在基于高分辨率遥感影像建筑物提取领域中,该模型所表现的优势具有良好的城市空间信息库价值。

关键词：高分辨率遥感影像多尺度建筑物提取编码-解码轻型

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

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基于在线增强和跨尺度特征重建的雾天目标检测

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计算机工程与应用 2024年

作者：朱开源吴佰靖高德勇刘媛王付祥齐鲁理工学院计算机与信息工程学院兰州交通大学电子与信息工程学院

针对雾天图像整体亮度和对比度较低且受噪声干扰严重，导致目标检测算法检测效果不佳的问题，提出一种雾天目标检测方法（EC-RTDETR）。首先，设计了在线去雾网络DDNet，利用跳跃连接和轮廓特征计算，去除噪声干扰的同时增强图像的纹理... 详细信息

针对雾天图像整体亮度和对比度较低且受噪声干扰严重，导致目标检测算法检测效果不佳的问题，提出一种雾天目标检测方法（EC-RTDETR）。首先，设计了在线去雾网络DDNet，利用跳跃连接和轮廓特征计算，去除噪声干扰的同时增强图像的纹理特征；然后，引入轻量化FasterNet作为特征提取网络，充分提取目标空间特征，提高了模型的计算效率；其次，使用加性注意力代替原网络的AIFI，实现更丰富的浅层和深层特征交互；最后，提出了上下文引导的跨尺度特征重建融合模块，设计多尺度网络来提取上下文特征，并对提取后的特征进行融合重构，突出了雾天目标特征，提高了算法在雾天场景中的检测效果。在RTTS数据集上的实验表明：较于基准RTDETR，mAP提高了2.35%，mmAP提高了3.66%，召回率提升了4.71%，参数量减少了9.82M，证明了EC-RTDETR在实现轻量化的同时，有效提升了雾天场景下的目标检测性能。

关键词：图像去雾目标检测 RTDETR 跨尺度特征重建轻量化

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基于L_(1)范数混合主动轮廓的河流SAR图像分割

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测绘学报 2024年第8期53卷 1598-1609页

作者：邢一波韩斌鲍秉坤南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题,提出一种基于L_(1)范数的混合主动轮廓模型。首先,计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心,以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响;然后,利用L_(1)范数构建新的... 详细信息

为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题,提出一种基于L_(1)范数的混合主动轮廓模型。首先,计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心,以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响;然后,利用L_(1)范数构建新的能量约束项并在模型能量泛函中引入边缘指示函数,进一步提升模型的分割性能;最后,将基于L_(1)范数的中值和均值能量约束项结合起来并添加额外的区域拟合中心约束项,以提高模型的整体稳定性。针对实际河流SAR图像进行分割试验,结果表明,与现有分割方法相比,本文模型能更准确、稳定地分割河流SAR图像。

关键词：河流分割 SAR图像主动轮廓模型混合能量项 L_(1)范数

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基于加权混合SPF主动轮廓的SAR图像水陆分割

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电子学报 2024年第6期52卷 2000-2010页

作者：沈嘉程韩斌鲍秉坤南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对现有主动轮廓模型(Active Contour Model,ACM)无法进行准确高效的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像水陆分割的难题,提出一种基于加权混合符号压力(Signed Pressure Force,SPF)主动轮廓的新模型.该模型将中值拟合中心和均值拟合中... 详细信息

针对现有主动轮廓模型(Active Contour Model,ACM)无法进行准确高效的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像水陆分割的难题,提出一种基于加权混合符号压力(Signed Pressure Force,SPF)主动轮廓的新模型.该模型将中值拟合中心和均值拟合中心结合起来,建立新的混合符号压力函数,以抑制干扰边缘的影响.通过设计基于绝对中位差的自适应权重,实现自动调节内外拟合中心的比例系数,以更合理地描述灰度差异.此外,计算平滑后图像梯度信息构建边缘引导函数并引入到SPF函数中,以进一步提高分割性能和演化效率.在实际SAR图像上进行分割实验,结果表明:与相关实验模型相比,提出模型在保持高效的同时能获得更加准确的分割结果,其中Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)至少提高6%.

关键词：水陆分割 SAR图像主动轮廓模型混合符号压力函数绝对中位差

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多源数据驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统研究

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安全与环境学报 2025年第4期25卷 1247-1256页

作者：李灵芝林雯洁钱宇昕韩晓健胡汉云赖文韬南京工业大学土木工程学院南京211816 南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院) 南京211816

为满足大规模既有建筑安全性快速评估和常态化安全管理的需求,开发多源数据融合驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统,并展开实例应用。采用多源数据融合方法建立既有建筑数据模型,以解决老旧建筑图纸缺失、模型建立困难问题;利用C#... 详细信息

为满足大规模既有建筑安全性快速评估和常态化安全管理的需求,开发多源数据融合驱动的既有建筑安全性评价与预警管理系统,并展开实例应用。采用多源数据融合方法建立既有建筑数据模型,以解决老旧建筑图纸缺失、模型建立困难问题;利用C#语言和Dynamo可视化编程进行Revit二次开发,内置既有建筑安全评定逻辑和评定方法;采用案例推理方法构建既有建筑安全预警管理案例库,为既有建筑安全预警管理提供决策参考;以Revit软件为平台载体,创建安全性评价规范鉴定和安全预警管理功能模块,实现既有建筑安全的自动化评估和可视化预警管理。以某老旧教学楼为例,运行已开发的安全性评价与预警管理系统,发现输出安全性评级与专业鉴定结果一致,并形成构件损伤预警清单、输出相似案例及其预警管理对策,验证了系统的可靠性。

关键词：安全工程既有建筑安全多源数据 BIM技术多源点云

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