检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 120-126页

作者：刘亚李昌辉赵逢禹任艳丽上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海出版印刷高等专科学校信息与智能工程系上海200093 上海大学通信与信息工程学院上海200444

区块链具有去中心化、可追溯、不可篡改等特性,但其不可篡改性使得链上一些违法信息被永久保留。针对这一问题,提出基于委员会机制的可编辑区块链方案。首先,通过随机抽签算法选取委员会成员;接着,结合基于权益证明共识机制,对用户编辑... 详细信息

区块链具有去中心化、可追溯、不可篡改等特性,但其不可篡改性使得链上一些违法信息被永久保留。针对这一问题,提出基于委员会机制的可编辑区块链方案。首先,通过随机抽签算法选取委员会成员;接着,结合基于权益证明共识机制,对用户编辑请求采用投票共识的去中心化编辑策略;最后,利用变色龙哈希函数修改链上数据;此外,引入问责机制防止用户作恶,论证了该方案的安全性和收敛性。模拟实验验证,所提方案能够在去中心化的环境下高效地修改区块内容,且不影响区块链的一致性。

关键词：区块链可编辑委员会机制加密抽签

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基于单轴压缩试验的不同风化程度花岗岩分形特征分析

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岩土力学 2023年第8期44卷 2249-2265页

作者：王洪建崔炎宗袁广祥赵菲张翼宇黄志全华北水利水电大学地球科学与工程学院河南郑州450046 洛阳理工学院计算机与信息工程学院河南洛阳471023

风化花岗岩物理力学性质的弱化给工程稳定性带来很大影响,因此,研究不同风化程度花岗岩的破坏特性具有重要意义。利用河南五岳抽水蓄能电站库区采集的风化花岗岩,结合现场岩芯特征的定性描述及波速比定量评价指标,划分出了微、弱、强3... 详细信息

风化花岗岩物理力学性质的弱化给工程稳定性带来很大影响,因此,研究不同风化程度花岗岩的破坏特性具有重要意义。利用河南五岳抽水蓄能电站库区采集的风化花岗岩,结合现场岩芯特征的定性描述及波速比定量评价指标,划分出了微、弱、强3种不同风化程度的花岗岩;对单轴压缩破坏后产生的碎屑进行质量和尺度的特征分析,在此基础上建立了碎屑分形维数值与波速比之间的对应关系,并利用MATLAB对花岗岩破坏后主破裂表面裂缝进行分形维数计算。结果表明:风化试样产生的碎屑以粗粒组为主,且随风化程度增强,粗粒组碎屑质量占比逐渐增大;强风化岩石碎屑长厚比分布范围小,块状碎屑占比低,破坏动力学特性不明显,其形状更单一,主要以板状为主;随着风化程度的降低,块状碎屑含量增多,岩石动力学破坏特征增强,碎屑分形维数随着表征风化程度波速比的增大而呈增大趋势;相较于碎屑质量、宽度和厚度,碎屑数量和长度是影响碎屑分形维数的主控因素,是反映不同风化程度花岗岩破碎分形特征的主要参量;强风化类组花岗岩表面裂缝分形随波速比变化不明显,而弱风化、微风化花岗岩的裂缝分形维数随波速比增大而呈显著增大趋势,说明其自相似程度更高,形状更复杂,而在裂缝形成过程中所需要的能量也更多。

关键词：花岗岩风化程度分形维数波速比碎屑特征裂缝形态

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基于三元组哈希损失的半监督图像检索

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北京航空航天大学学报 2023年

作者：邵伟志熊思宇潘丽丽中南林业科技大学计算机与信息工程学院

目前大多数基于深度学习的图像检索方法是在有监督条件下进行的，需要大量的标签数据，但实际应用中获取大量标签数据困难且成本高昂。此外，现有基于欧氏距离的三元组损失计算不够精确，使模型对图像相似性学习的能力欠佳。采用熵最小... 详细信息

目前大多数基于深度学习的图像检索方法是在有监督条件下进行的，需要大量的标签数据，但实际应用中获取大量标签数据困难且成本高昂。此外，现有基于欧氏距离的三元组损失计算不够精确，使模型对图像相似性学习的能力欠佳。采用熵最小化伪标签、三元组损失和半监督学习技术，提出了一种新的半监督哈希图像检索模型(SSITL)。应用多阶段模型联合与锐化技术为未标记数据生成伪标签，并通过熵最小化处理以提高伪标签的置信度。同时，利用标记数据和未标记数据的聚类结果选择三元组，并采用基于通道权重矩阵的三元组哈希损失帮助SSITL学习图像相似性。为了生成更好的哈希码，在两个汉明嵌入间使用MixUp进行混洗得到新的汉明嵌入以改善图像检索性能。丰富的实验结果表明，相较于其他方法，SSITL在相仿的时间开销下，在CIFAR-10和NUS-WIDE数据集上的检索平均准确率分别提高了1.2%和0.7%，强有力地验证了SSITL是一种优秀的半监督哈希图像检索模型。

关键词：图像检索三元组哈希损失半监督学习伪标签深度学习

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风格迁移和标签细化的域自适应行人重识别

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哈尔滨理工大学学报 2025年

作者：董柔汐朱朦任洪娥赵龙陶锐东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨学院信息工程学院黑龙江林业智能装备工程研究中心黑龙江东方学院信息工程学院呼伦贝尔学院计算机学院

针对单独采用生成对抗网络难以充分获取行人特征且聚类生成伪标签存在噪声的问题，提出了生成对抗网络进行风格迁移，融合空间和通道注意力机制，进行全局和局部特征标签细化的域自适应行人重识别模型（Style Transfer and Label Refine... 详细信息

针对单独采用生成对抗网络难以充分获取行人特征且聚类生成伪标签存在噪声的问题，提出了生成对抗网络进行风格迁移，融合空间和通道注意力机制，进行全局和局部特征标签细化的域自适应行人重识别模型（Style Transfer and Label Refinement， STALR）。该方法利用生成对抗网络和聚类的双重域自适应网络，融入注意力机制对行人的全局和局部特征进行提取，利用局部和全局特征的关系相互进行标签的细化，获取更准确的标签训练网络。实验结果表明，提出的模型在DukeMTMC-reID/Market1501作为源域，Market1501/DukeMTMC-reID作为目标域，mAP（Mean Average Precision）分别取得82.5%和71.8%，Rank-1分别取得93.8%和83.7%，识别效果优于现有域自适应行人重识别的算法。

关键词：计算机视觉行人重识别域自适应伪标签细化

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高灰阶图像增强算法及在X射线底片的应用与研究

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1309-1323页

作者：李亮亮任佳吕志刚王鹏孙梦宇李晓艳高武奇西安工业大学机电工程学院陕西西安 710021 海南大学信息与通信工程学院海南海口 570228 西安工业大学机电工程学院陕西西安 710021 西安工业大学电子信息工程学院陕西西安 710021 西安工业大学电子信息工程学院陕西西安 710021 西安工业大学光电工程学院陕西西安 710021 西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安 710021

针对现有伪彩色方法在高灰阶图像增强中存在灰阶损失严重问题,提出一种适用于超8位高灰阶图像伪彩色增强算法,并改进了传统JET、HSV、Rainbow编码.首先,对高位灰度图像进行位深量化;其次,利用构造的高灰阶增强算法实现色彩增强;另外,引... 详细信息

针对现有伪彩色方法在高灰阶图像增强中存在灰阶损失严重问题,提出一种适用于超8位高灰阶图像伪彩色增强算法,并改进了传统JET、HSV、Rainbow编码.首先,对高位灰度图像进行位深量化;其次,利用构造的高灰阶增强算法实现色彩增强;另外,引入一个后增强系数,保证在不损失较多图像信息的同时改善处理后色彩图像的视觉观感,以保留图像细节信息、增强颜色对比度;最后,为了验证所提方法的有效性,将其应用在低对比度、缺陷信息模糊的石油管道X射线底片的焊缝视觉增强上.实验结果表明,所提方法对高位灰度图像的伪彩色增强效果是非常有效的,相对于现有算法各项指标均有较大的提升,灰阶损失相对于现有方法从93.774％降低至68.75％,时间开销也降低了至少80％,发色数指标提升了至少3.4倍.

关键词：高灰阶图像增强 X射线焊缝缺陷发色数

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基于GoGCN的软件系统类交互关系预测

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软件学报 2023年第11期34卷 5029-5041页

作者：何鹏卫操吕晟凯曾诚李兵湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 湖北省软件工程技术研究中心湖北武汉430062

软件系统是一个复杂的人工制品,类之间的交互关系对软件质量有着潜在影响,如软件缺陷的级联传播效应就是一个典型.如何准确预测软件系统中类之间合理关系,优化设计结构是软件质量保障的一个开放问题.从软件网络观的视角,综合考虑软件系... 详细信息

软件系统是一个复杂的人工制品,类之间的交互关系对软件质量有着潜在影响,如软件缺陷的级联传播效应就是一个典型.如何准确预测软件系统中类之间合理关系,优化设计结构是软件质量保障的一个开放问题.从软件网络观的视角,综合考虑软件系统中类与类之间关系(外部图),以及每个类内部方法之间关系(内部图),将软件系统抽象成一个图中图结构的软件网络,并在此基础上提出一种基于图中图卷积神经网络的类交互关系预测方法.首先对每个类内部图进行卷积得到类节点的初始特征,再通过外部图的卷积更新类节点的表征向量,最后通过计算类节点对的评估值进行交互预测.根据在6个Java开源项目上的实验结果显示,图中图结构有助于提高软件系统结构的表征能力,且所提方法与常规网络嵌入方法相比,AUC值和AP值的平均增长率超过5.5%.与此同时,和两种同行方法相比,AUC值和AP值的平均增长率分别在9.36%和5.22%以上.

关键词：软件网络图中图图神经网络链路预测软件质量

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基于保偏光子晶体光纤的Sagnac干涉温度与应变传感特性

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光学学报 2023年第10期43卷 46-54页

作者：武彪刘云东陈海良陈强马明建燕山大学理学院河北秦皇岛066004 洛阳理工学院计算机与信息工程学院河南洛阳471000

提出一种基于Sagnac干涉原理的光纤传感器,并将其用于温度和应变的环境检测。实验中,选用乙醇溶液填充前后的保偏光子晶体光纤(PM-PCF)作为传感单元。首先,将未填充乙醇溶液的PM-PCF熔接到Sagnac干涉环路中,依靠PM-PCF基底材料的光热效... 详细信息

提出一种基于Sagnac干涉原理的光纤传感器,并将其用于温度和应变的环境检测。实验中,选用乙醇溶液填充前后的保偏光子晶体光纤(PM-PCF)作为传感单元。首先,将未填充乙醇溶液的PM-PCF熔接到Sagnac干涉环路中,依靠PM-PCF基底材料的光热效应和光弹性效应,分别在26~50℃温度范围内和0~900μɛ应变范围内,实现了−1.72 nm/℃的温度传感灵敏度和35.35 pm/μɛ的应变灵敏度。然后,利用氮气加压装置,将乙醇溶液填充到PM-PCF包层空气孔内。这是利用功能材料的外场调谐作用来增强Sagnac干涉仪的传感性能。填充乙醇溶液后,该传感器的温度灵敏度达到−2.66 nm/℃,约为原始PM-PCF温度灵敏度的1.55倍。所提出的用于温度和应变测量的Sagnac干涉传感器结构较为简单,具有良好的迟滞性,对提升光纤传感灵敏度具有一定的借鉴意义。

关键词：光纤光学 Sagnac干涉保偏光子晶体光纤温度传感应变传感

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基于网络权重参数敏感度分析的视觉回环检测方法

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中国机械工程 2024年

作者：沈晔湖李欢张大庆苗洋赵冲蒋全胜苏州科技大学机械工程学院厦门大学计算机科学与技术系

在基于视觉的同时定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）系统中回环检测（Loop-closure detection，LCD）判别机器人是否到达过先前的位置，从而可以有效地消除位姿估计造成的累积误差。传统词袋库模型(Bag of... 详细信息

在基于视觉的同时定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）系统中回环检测（Loop-closure detection，LCD）判别机器人是否到达过先前的位置，从而可以有效地消除位姿估计造成的累积误差。传统词袋库模型(Bag of Words， BoW)的数据库会随着训练图像的增多而增大，从而导致实时性降低；基于深度学习(Deep Learning， DL)的方法会由于新环境的出现而对旧环境产生遗忘，从而导致泛化性能降低。本文提出了一种网络权重参数敏感度分析视觉回环检测方法，将残差神经网络（ResNet）与广义均值池化（Generalized-Mean Pooling， GeMP）相结合构建轻量化特征提取网络，与最大池化相比，平均召回率提升了16%左右；设计了可变相似感知区域，将可变滑动窗口和相似度矩阵相结合，提取三重样本，运行时间仅需要30ms左右；提出了一种网络权重参数敏感度分析方法，降低了网络模型的灾难性遗忘，与典型方法MAC相比，本文所提方法在Nordland等数据集的召回率提高了42%左右。

关键词：回环检测终身学习对比学习 SLAM 网络权重参数敏感度分析

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基于Winograd卷积的并行深度卷积神经网络优化算法

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信息与控制 2023年第4期52卷 466-482页

作者：李叶毛伊敏陈志刚江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 韶关学院信息工程学院广东韶关512026 中南大学计算机学院湖南长沙410083

针对并行深度卷积神经网络算法在大数据环境下存在冗余特征计算过多、卷积运算性能不足和参数并行化合并效率低等问题,提出了基于Winograd卷积的并行深度卷积神经网络优化算法。首先,该算法提出基于余弦相似度与归一化互信息的特征过滤... 详细信息

针对并行深度卷积神经网络算法在大数据环境下存在冗余特征计算过多、卷积运算性能不足和参数并行化合并效率低等问题,提出了基于Winograd卷积的并行深度卷积神经网络优化算法。首先,该算法提出基于余弦相似度与归一化互信息的特征过滤策略,通过先筛选后融合的方式消除了通道间对于冗余特征的计算,以此解决了冗余特征计算过多的问题;然后,结合MapReduce提出了并行Winograd卷积策略,通过使用并行化Winograd卷积运算替换传统卷积运算的方式来提升卷积运算的性能,以此解决了卷积运算性能不足的问题;最后,提出基于任务迁移的负载均衡策略,通过动态负载迁移的方式来均衡集群中各节点之间的负载,降低了集群总体的平均反应时长,以此解决了参数并行化合并效率低的问题。实验表明,WP-DCNN算法显著降低了DCNN在大数据环境下的训练代价,而且对并行DCNN的训练效率也有大幅提升。

关键词：并行深度卷积神经网络算法 MapReduce框架并行Winograd卷积负载均衡策略

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基于整数U变换的图像压缩方法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第10期52卷 124-134页

作者：袁茜茜蔡占川石武祯尹文楠深圳大学电子与信息工程学院/广东省数字创意技术工程实验室广东深圳518060 广东工业大学计算机学院广东广州510006 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078

整数变换方法因其较快的计算速度被国际图像和视频编码标准广泛采纳。现有基于连续正交函数系的整数变换方法不仅难以获得原始变换的准确整数形式,而且无法克服在非连续信号表达时出现的吉布斯震荡现象,降低了重构图像质量。为此,文中... 详细信息

整数变换方法因其较快的计算速度被国际图像和视频编码标准广泛采纳。现有基于连续正交函数系的整数变换方法不仅难以获得原始变换的准确整数形式,而且无法克服在非连续信号表达时出现的吉布斯震荡现象,降低了重构图像质量。为此,文中提出了基于非连续正交U系统的整数变换算法及其图像压缩方法。首先,采用分段积分法和施密特正交化法计算出U系统的2维正交变换矩阵,提取行向量的缩放因子得到整数矩阵;接着,建立整数U矩阵的可逆正交变换方法,使用整数矩阵将离散图像信息的能量集中到少量数据集,同时将缩放因子与量化步骤合并以减轻计算负担;然后,采用矩阵分解法将整数U矩阵分解为稀疏矩阵的乘积,从而实现图像变换的快速计算;最后,设计基于整数U变换模块和逆变换模块的图像压缩方法,用于减轻图像存储和传输压力。实验结果表明:文中方法与其他相关方法相比,可以降低图像可逆变换的截断误差;在图像和视频压缩实验中,在相同的压缩率下文中方法获得的压缩图像质量更高,而且快速变换方法可以有效地节省运算时间。

关键词：图像压缩整数变换非连续正交U系统吉布斯现象快速计算

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