检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第5期61卷 94-103页

作者：韩子傲李晖卢凯刘述娟鞠明媚哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室哈尔滨150028

现行的量子位映射策略大多是确定性的,导致生成的量子电路映射缺乏多样性,难以在质量和多样性之间取得平衡,且无法灵活适应不同的量子计算任务。基于此,设计了一种基于遗传启发的量子电路映射策略(geneticinspired quantum circuit mapp... 详细信息

现行的量子位映射策略大多是确定性的,导致生成的量子电路映射缺乏多样性,难以在质量和多样性之间取得平衡,且无法灵活适应不同的量子计算任务。基于此,设计了一种基于遗传启发的量子电路映射策略(geneticinspired quantum circuit mapping strategy,GQCMS)。该策略引入了多样化的交叉和突变操作,通过在更广阔的解空间中进行搜索,使得算法执行过程中不断生成多样化的候选解,避免陷入局部最优解,从而增加找到全局最优解的机会,提高了电路映射的整体质量。此外,为了克服传统映射策略中常见的量子比特距离较远导致的SWAP操作频繁问题,提出了一种基于邻近门的初始化方法,通过优先考虑最近邻量子位,减少需要进行SWAP操作的次数,降低电路的复杂性,缩短映射过程中的计算时间。实验结果表明,GQCMS在t|ket>和Qiskit编译器中的表现显著优于2QAN,分别平均减少了44.8%和62.5%的SWAP门数量,并在t|ket>中平均减少了42.9%的映射运行时间。

关键词：量子电路量子位映射遗传算法遗传启发量子电路映射策略适应度函数

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改进量子位初始映射的综合SWAP优化策略

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 66-73页

作者：李晖韩子傲卢凯刘述娟鞠明媚哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室哈尔滨150028

在嘈杂的中尺度量子时代,传统的初始映射策略忽略了后续操作中可能出现的邻接性的问题。针对这一挑战,综合考虑量子比特间的距离、交互时间和门操作的错误率,设计了一个多因素交互成本函数,并提出综合SWAP优化策略(comprehensive SWAP o... 详细信息

在嘈杂的中尺度量子时代,传统的初始映射策略忽略了后续操作中可能出现的邻接性的问题。针对这一挑战,综合考虑量子比特间的距离、交互时间和门操作的错误率,设计了一个多因素交互成本函数,并提出综合SWAP优化策略(comprehensive SWAP optimization strategy,CSOS)。该策略包括最佳SWAP选择和基于SWAP的批量更新策略,用于优化量子电路的局部量子位映射。最佳SWAP选择通过对比SWAP操作的效益,选择最佳收益的SWAP门;批量更新策略在映射阶段考虑即将执行的量子操作序列,预先执行批量的SWAP操作。二者综合可以减少整个电路执行过程中的SWAP数量,以最大程度减少映射开销。实验结果显示,CSOS优化方式可以平均减少38.1%的插入SWAP门数量,并降低约12%的硬件门计数开销。

关键词：量子计算初始映射综合SWAP优化策略最佳SWAP选择批量更新

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NISQ设备的量子电路调度策略优化研究

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计算机工程与应用 2024年第22期60卷 105-113页

作者：李晖卢凯韩子傲鞠明媚刘述娟杜左强哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室哈尔滨150028

在嘈杂的中尺度量子(noisy intermediate-scale quantum,NISQ)时代,调度是量子电路编译的关键步骤。传统调度策略未充分利用量子计算的并行性,忽略了层内操作的潜在并行优化。因此,设计了两种优化策略:拓扑层级调度策略(topological lay... 详细信息

在嘈杂的中尺度量子(noisy intermediate-scale quantum,NISQ)时代,调度是量子电路编译的关键步骤。传统调度策略未充分利用量子计算的并行性,忽略了层内操作的潜在并行优化。因此,设计了两种优化策略:拓扑层级调度策略(topological layered scheduling strategy,TLSS)和层内冲突优化策略(layerwise conflict optimization strategy,LCOS)。TLSS利用贪心算法和拓扑排序原理,在层结构中分配量子门,以最大化并行执行量子门操作的数量。LCOS在层内插入SWAP门并最小化冲突以提高并行度,优化整体计算效率。实验结果表明,在涉及4至22量子比特、平面拓扑结构以及双量子比特的平均寿命为67μs的特定环境下,TLSS与LCOS分别降低51.1%和53.2%的SWAP门数量,减少14.7%和15%的硬件门开销。由于量子电路的复杂性及层间时序关系的干扰,将两策略结合后SWAP门数量降低51.6%,硬件门开销减少14.8%。然而结果的适用性受到不同结构和硬件限制的影响。

关键词：量子电路调度拓扑层级调度策略(TLSS) 层内冲突优化策略(LCOS) NISQ设备量子电路编译

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基于注意力机制的人体关键点隐式建模网络

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计算机工程 2024年第3期50卷 317-325页

作者：赵佳圆张玉茹苏晓东徐红岩李世洲张玉荣哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与智能信息处理重点实验室黑龙江哈尔滨150028

人体姿态估计任务需要利用视觉线索和关节间的解剖关系来定位关键点,但基于卷积神经网络的方法难以关注远程上下文线索和建模远距离关节之间的依赖关系。为此,提出一种基于注意力机制的隐式建模方法,通过多阶段迭代计算关节之间的特征... 详细信息

人体姿态估计任务需要利用视觉线索和关节间的解剖关系来定位关键点,但基于卷积神经网络的方法难以关注远程上下文线索和建模远距离关节之间的依赖关系。为此,提出一种基于注意力机制的隐式建模方法,通过多阶段迭代计算关节之间的特征相关性来隐式建模关键点间的约束关系,消除卷积神经网络的局部操作,扩大网络的感受野,建模远距离关节之间的依赖关系。为了解决网络在训练过程中可能弱化不可见关键点的问题,采用焦点损失函数,使网络更关注于复杂的关键点。使用目前精度最高的特征提取高分辨率网络(HRNet)和经典特征提取残差网络(ResNet)作为主干网络进行实验,结果表明,在同等实验条件下,隐式建模方法可以提高人体姿态估计网络的性能,在MPII和MSCOCO人体姿态估计基准数据集上,以HRNet网络为主干网络的算法相较于原网络,精度分别提升了1.7%和2.6%。

关键词：人体姿态估计卷积神经网络注意力机制焦点损失隐式建模

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基于PLS-GRNN的豆粕品质近红外光谱检测研究

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光谱学与光谱分析 2022年第5期42卷 1433-1438页

作者：王立琦姚静王睿莹陈颖淑罗淑年王伟宁张艳荣哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室黑龙江哈尔滨150028 哈尔滨商业大学食品工程学院黑龙江哈尔滨150028

豆粕是大豆浸提取豆油后经适当干燥和热处理所得副产品,是制作禽畜类饲料的主要原料,其品质决定营养价值。针对现有豆粕品质检测方法存在着有毒化学试剂使用多、操作复杂、分析时间长、无法满足实际生产线快速检测及调控需求等问题,提... 详细信息

豆粕是大豆浸提取豆油后经适当干燥和热处理所得副产品,是制作禽畜类饲料的主要原料,其品质决定营养价值。针对现有豆粕品质检测方法存在着有毒化学试剂使用多、操作复杂、分析时间长、无法满足实际生产线快速检测及调控需求等问题,提出一种基于近红外光谱分析的豆粕品质多组分检测方法,以期用于产品质量在线检测及调控。从大豆油脂加工生产线上采集豆粕样品449个,利用105℃烘箱法、凯氏定氮法和索氏提取法分别测定样品的水分、蛋白质和脂肪化学值,采用瑞士BuchiNIRMaster傅里叶变换近红外光谱仪采集样品漫反射光谱。首先利用马氏距离法剔除异常样本,然后用多种方法对光谱数据进行降噪处理,对比分析发现小波去噪效果最优。分别采用KS和SPXY两种算法确定豆粕不同组分的最佳样本分集。为了探讨豆粕组分的近红外吸收特性,剔除光谱冗余信息,降低模型计算复杂度,采用区间偏最小二乘法(iPLS)对4000~10000 cm^(-1)全谱进行特征提取,优选出水分、蛋白质和脂肪的特征吸收波段分别为4904~5200,4304~4600和4304~4600 cm^(-1)。最后建立豆粕组分含量的广义回归神经网络(GRNN)预测模型。为了减少网络的输入变量,缩小网络规模,提高运行速度,采用PLS对光谱数据降维,提取主因子得分作为GRNN输入变量。通过交叉验证循环法优选网络参数光滑因子spread值,建立豆粕多组分含量PLS-GRNN预测模型,并与经典的PLS和BP模型对比,发现PLS-GRNN模型效果更优,其水分、蛋白质和脂肪的预测集R^(2)分别为0.9769,0.9402和0.9111,RMSEP分别为0.0912,0.3834和0.1134,RSD分别为0.79%,0.83%和8.53%。虽然脂肪的预测误差相对较大,但也在模型评定标准可用范围之内。实验表明基于PLS-GRNN的近红外光谱分析用于豆粕品质检测是可行的,能够用于实际生产过程中的品质监控。

关键词：豆粕品质近红外光谱区间偏最小二乘广义回归神经网络

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基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割

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计算机工程 2023年第9期49卷 265-271,278页

作者：苏晓东李世洲赵佳圆亮洪宇张玉荣徐红岩哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与智能信息处理重点实验室哈尔滨150028

针对目标空间复杂度高容易造成小尺度目标丢失和边界分割不连续等问题,借鉴DeepLabv3+网络结构,建立基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割模型。在编码器阶段,采用不同尺度的平均池化操作构建多尺度平均池化模块,使用不同扩张率的空... 详细信息

针对目标空间复杂度高容易造成小尺度目标丢失和边界分割不连续等问题,借鉴DeepLabv3+网络结构,建立基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割模型。在编码器阶段,采用不同尺度的平均池化操作构建多尺度平均池化模块,使用不同扩张率的空洞卷积组成多尺度叠加模块扩大卷积运算的感受野,增强对局部特征的获取能力,并利用由通道和空间组成的注意力机制模块抑制无意义的特征,增强有意义的特征,提高对小尺度目标及局部边界的分割精度。在解码器阶段,通过双线性插值法对特征图进行分辨率恢复,并结合通道维度信息进行像素填充补充特征信息,并使用Softmax激活函数进行语义分割的输出预测。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC2012和SUIM公开数据集上的平均交并比分别达到85.6%和60.8%,在整体分割精度和小尺度图像的分割效果上明显优于多数图像语义分割模型。

关键词：语义分割小尺度目标注意力机制多尺度叠加多尺度平均池化

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氢化大豆油中反式脂肪酸的太赫兹光谱分析

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中国食品学报 2022年第12期22卷 282-289页

作者：王立琦王睿莹姚静张海荣吴莹妃崔月邱泽国于殿宇哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室哈尔滨150028 东北农业大学食品学院哈尔滨150030

利用太赫兹(THz)光谱技术对氢化大豆油中反式脂肪酸(TFAs)进行分析。通过傅里叶变换将氢化大豆油的THz时域谱变换为频域谱,利用光学参数计算出折射率谱和吸收谱。为了研究氢化大豆油中TFAs在太赫兹波段的吸收特性,选择密度泛函理论(DFT... 详细信息

利用太赫兹(THz)光谱技术对氢化大豆油中反式脂肪酸(TFAs)进行分析。通过傅里叶变换将氢化大豆油的THz时域谱变换为频域谱,利用光学参数计算出折射率谱和吸收谱。为了研究氢化大豆油中TFAs在太赫兹波段的吸收特性,选择密度泛函理论(DFT)中的RB3LYP和6-311G(d,p)基组对氢化大豆油中的几种主要的反式油酸和反式亚油酸进行几何构型优化及振动频率计算,为氢化大豆油中TFAs的组成和定性分析提供理论依据。利用LS-SVR建立氢化大豆油中TFAs含量的预测模型,并与PLS和SVR模型比较,结果表明LS-SVR效果最佳,RMSEP为0.3246,R2为0.9792,RSD为3.81%,能够满足实际检测需求。采用PSO算法对LS-SVR模型参数进行优化,并与GS和GA优化方法比较,选择出最佳参数组合。优化后的LS-SVR模型的RMSEP为0.0763,R^(2)为0.9989,RSD为0.90%,显著提高了预测精度。本研究为利用太赫兹光谱技术实现氢化大豆油中TFAs的快速检测奠定基础。

关键词：氢化大豆油反式脂肪酸太赫兹光谱密度泛函理论最小二乘支持向量回归

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一种基于双层框架的仿射类图像抠像方法

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自动化学报 2021年第1期47卷 209-223页

作者：姚桂林赵志杰苏晓东辛海涛胡文秦相林哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室哈尔滨150028

仿射类抠像方法主要分为KNN(K-nearest neighbor)类和Matting Laplacian类方法,本文结合这2种方法的优点提出了一种基于仿射类的双层次抠像方法.其中,第一层为绝对像素的划分层次或预处理层次,采用了基于KNN类简单权重与相对远距离的搜... 详细信息

仿射类抠像方法主要分为KNN(K-nearest neighbor)类和Matting Laplacian类方法,本文结合这2种方法的优点提出了一种基于仿射类的双层次抠像方法.其中,第一层为绝对像素的划分层次或预处理层次,采用了基于KNN类简单权重与相对远距离的搜索方法,并结合初始Trimap未知区域大小无关的方式;第二层为混合像素的计算层次或最终抠像层次,充分利用了第一层计算获得的剩余混合像素的宽度,自适应地调整Matting Laplacian中的颜色线性模型所构成颜色近邻的核宽度.每个层次均按图像的全局颜色重叠程度相应调整合理的搜索范围.本文的实验具备以下特点:1)预处理层次之后采用了若干典型的后续抠像方法,以展现本文方法相比于其他预处理方法对后续抠像操作步骤的优越性和兼容性;2)最终抠像层次引入了若干其他抠像方法,以验证本文抠像方法的优越性.实验表明,相比于其他单层次的仿射类方法,无论对于计算绝对像素还是混合像素,本文方法都可以大幅提升计算结果的准确率.

关键词：图像抠像仿射类抠像 Matting Laplacian KNN搜索颜色线性模型

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基于GSM-QGA的自适应椭圆作用域APF路径规划

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计算机系统应用 2025年第3期34卷 248-258页

作者：李晖刘述娟秦慧萍鞠明媚杜左强哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室哈尔滨150028

针对传统人工势场法(artificial potential field,APF)未充分考虑车辆避碰风险分布差异性和陷入局部极值导致路径规划失败的问题,提出一种基于梯度统计变异量子遗传算法(gradient statistical mutation quantum genetic algorithm,GSM-Q... 详细信息

针对传统人工势场法(artificial potential field,APF)未充分考虑车辆避碰风险分布差异性和陷入局部极值导致路径规划失败的问题,提出一种基于梯度统计变异量子遗传算法(gradient statistical mutation quantum genetic algorithm,GSM-QGA)的自适应椭圆作用域人工势场法.在传统斥力场圆形作用域的基础上,通过分析车辆和障碍物的相对运动状态,定义斥力势场动态椭圆作用域计算方法;同时对势场函数影响因素进行分析,引入速度因素分别完成斥力势场函数和引力势场函数的设计;将梯度统计变异量子遗传算法作为改进人工势场局部最优修正策略,当车辆陷入局部极值往复运动时,基于车辆当前位置构建伪全局地图,规划可行路径跳出局部极值范围.仿真实验结果表明,改进算法规划的路径不仅可以有效避免车辆陷入局部极值,减少车辆不必要的避障操作,而且在路径平滑性和路径长度等方面相比于传统APF算法和固定椭圆域APF算法均具有优势,所规划路径长度分别缩短6.37%和9.14%.

关键词：路径规划人工势场法梯度统计变异量子遗传算法自适应椭圆作用域

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电子商务客户流失的DBN预测模型研究

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计算机工程与应用 2022年第11期58卷 84-92页

作者：周婉婷赵志杰刘阳王加迎韩小为哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨商业大学黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室哈尔滨150028

在电子商务迅速发展,企业快速抢占市场的背景下,客户成为企业竞争的核心因素。现有相关研究多致力于采用全数据输入模式解析客户流失现象,不同类型客户造成的差异性还有待进一步探讨。鉴于传统RFM模型不能精确解释电子商务客户流失原因... 详细信息

在电子商务迅速发展,企业快速抢占市场的背景下,客户成为企业竞争的核心因素。现有相关研究多致力于采用全数据输入模式解析客户流失现象,不同类型客户造成的差异性还有待进一步探讨。鉴于传统RFM模型不能精确解释电子商务客户流失原因,该研究将客户分为活跃与非活跃两个集群,提出一种优化的RFM理论模型与深度信念网络实证模型对电子商务客户流失进行预测。结果表明,不同类型客户流失因素的影响强度不同。对活跃用户而言,客户购买总金额是影响客户流失的主要因素;对非活跃用户而言,客户进入店铺的时间越长越可能留住客户。通过剖析非活跃用户不流失和活跃用户流失的原因,可帮助企业制定有效的客户管理策略,以最大程度地吸引潜在客户及保留现有客户,获取最多的市场利益。

关键词：电子商务客户流失预测活跃客户细分 RFM模型深度信念网络

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