检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第17期60卷 224-232页

作者：张鹤雷浩鹏王明文张尚昆江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

针对文本生成图像任务中多阶段生成模型存在的问题,如缺乏图像纹理信息特征和文本描述与生成图像之间一致性差异,提出了一种新颖的生成对抗网络(ADM-GAN)模型。该模型使用注意力和动态记忆模块进行优化。通过文本编码器将文本描述转化... 详细信息

针对文本生成图像任务中多阶段生成模型存在的问题,如缺乏图像纹理信息特征和文本描述与生成图像之间一致性差异,提出了一种新颖的生成对抗网络(ADM-GAN)模型。该模型使用注意力和动态记忆模块进行优化。通过文本编码器将文本描述转化为嵌入向量,并利用生成器结合随机噪声生成低分辨率图像。引入了空间注意力和通道注意力模块,旨在融合低分辨率图像隐藏特征与重要的单词级语义特征,从而确保文本描述与图像特征的一致性。使用动态记忆模块捕获文本与图像间的语义对应关系,并根据生成过程动态调整记忆内容,细化图像纹理,提升文本到图像的合成效果。通过在公开的CUB和COCO数据集上的对比实验,同以往方法相比,Fréchet inception distance与inception score有了显著的提升,证明了该模型在一定程度上能够解决图像细节缺失以及语义信息丢失等问题,有效提高了图像与文本的一致性,取得了更加优异的效果。

关键词：文本生成图像生成对抗网络注意力机制动态记忆

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自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

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计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南昌工程学院信息工程学院南昌330022 武汉大学计算机学院武汉430072

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorith... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

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基于计算机视觉的车道线检测方法研究进展

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天津师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：王淑琴李兆发景悦洲张永琦郭光远林雨濛陈明明天津师范大学计算机与信息工程学院

车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统中的关键技术之一，它能显著提升道路安全性并降低交通事故的发生率. 本文对基于计算机视觉的二维车道线检测技术的最新研究进展进行了系统性的分析和总结，并将其分为基于传统算法和基于深度... 详细信息

车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统中的关键技术之一，它能显著提升道路安全性并降低交通事故的发生率. 本文对基于计算机视觉的二维车道线检测技术的最新研究进展进行了系统性的分析和总结，并将其分为基于传统算法和基于深度学习算法两大类. 鉴于基于传统算法的方法性能较差，本文主要对基于深度学习的车道线检测方法进行了分析与对比，并将其分为基于分割的方法、基于检测的方法、基于关键点的方法和基于参数曲线的方法四种; 在概述了车道线检测的评估指标和常用数据集之后，分析比较了基于深度学习的车道线检测方法的性能; 最后展望了未来的研究方向.

关键词：车道线检测深度学习机器学习图像分割卷积神经网络

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一种基于指数移动平均的物联网边缘设备选择机制

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应用科学学报 2025年第1期43卷 183-194页

作者：吴桐袁培燕河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453000

在小型蜂窝网络中,用户设备(user equipment,UE)数量往往大于小基站(small base station,SBS)数量,每个SBS服务多个UE,同时每个UE可被多个SBS覆盖。如何选择合适的SBS为每个UE服务,是小型蜂窝网络面临的重要挑战之一。传统的多点协同(co... 详细信息

在小型蜂窝网络中,用户设备(user equipment,UE)数量往往大于小基站(small base station,SBS)数量,每个SBS服务多个UE,同时每个UE可被多个SBS覆盖。如何选择合适的SBS为每个UE服务,是小型蜂窝网络面临的重要挑战之一。传统的多点协同(coordinated multiple point,CoMP)传输技术基于按比例公平策略进行资源分配,没有考虑系统动态性,整个系统资源利用率不高。本文提出了一种基于指数移动平均(exponential moving average,EMA)的CoMP方法,对每个时间片系统内所有UE与SBS传输效益按照优先级排序,增加高优先级设备在下一个时间片内的分配权重,使高权重的UE接受更多的SBS服务,最终实现资源动态调整。实验结果表明,基于指数移动平均的CoMP操作能够显著提升系统的达峰时间以及整个系统的吞吐效率,同时降低了系统的中断率,进而为物联网边缘系统提供更优的设备选择机制。

关键词：指数移动平均多点协同蜂窝网络动态调整

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BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法

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浙江大学学报(理学版) 2025年第1期52卷 98-109,121页

作者：叶继华梁芳昕王超肖顺杰宗义江爱文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重... 详细信息

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量级人脸活体检测算法(BDC-DAL)。通过将轻量化的卷积结构和蓝图差分卷积设计相结合,有效降低了模型的参数和计算量,同时保留了捕捉复杂细粒度特征的能力。此外,引入的双重辅助监督机制,利用监督信号重建过程学习细微的欺诈线索,显著提高了模型对未知攻击场景的鲁棒性。为验证算法的有效性,在CelebA-Spoof和OULU-NPU人脸活体检测数据集上进行了广泛测试,并与当前主流的深度学习人脸活体检测算法和其他轻量化网络模型进行了比较,实验结果显示,BDC-DAL算法大幅降低了模型复杂度,参数量减少了近90%,模型的浮点计算量也下降了约10%。BDC-DAL算法在实现高效性和轻量化的同时,成功平衡了性能与资源消耗,为在资源受限环境下的人脸识别提供了可行的解决方案。

关键词：人脸活体检测轻量级辅助信息监督

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云边协同下基于博弈论的云机器人部分任务卸载策略

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系统仿真学报 2023年第5期35卷 987-997页

作者：姜春茂杨振兴福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150500

如何合理地利用中心云、边缘云的资源,既降低系统设备能耗,又能缩短任务平均完成时间,是云机器人计算任务卸载面临的重大挑战。将云机器人的计算任务完成时间与能耗作为代价衡量指标,根据自身需求设置不同的代价权重,将多个云机器人的... 详细信息

如何合理地利用中心云、边缘云的资源,既降低系统设备能耗,又能缩短任务平均完成时间,是云机器人计算任务卸载面临的重大挑战。将云机器人的计算任务完成时间与能耗作为代价衡量指标,根据自身需求设置不同的代价权重,将多个云机器人的计算任务卸载问题转换成了一种多个玩家参与的博弈模型,设计了一种基于博弈论的部分任务卸载算法(game theory-partial task offloading,GT-PTO)。通过算法下的纳什平衡状态,找到参与者的最佳卸载阈值,从而达到系统总代价的优化。仿真结果表明,采用所提算法进行任务卸载,能够减少云机器人计算任务的能耗,缩短平均任务完成时间,大大提高云边协同服务质量。

关键词：博弈论云机器人任务卸载云边协同能耗优化

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融合强化学习的三支治略选择及其有效性分析

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计算机科学与探索 2024年第2期18卷 378-386页

作者：刘晓雪姜春茂哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118

三支决策的“分、治、效”(TAO)模型包括构建三分、施加策略、结果评估三个部分。目前,关于结果评估的研究旨在衡量策略施加后结果的前后变化,还无法预测施加哪个策略能达到最大效果。为了解决这一问题,对TAO模型的“治”和“效”进行... 详细信息

三支决策的“分、治、效”(TAO)模型包括构建三分、施加策略、结果评估三个部分。目前,关于结果评估的研究旨在衡量策略施加后结果的前后变化,还无法预测施加哪个策略能达到最大效果。为了解决这一问题,对TAO模型的“治”和“效”进行了研究,提出一种基于强化学习的三支改变模型的策略选择与有效性预测的方法。首先将改变三支决策TAO模型中的改变三分状态和策略分别作为强化学习中的状态和动作,并将每次施加策略得到新的改变三分状态的过程看作一个周期,利用累积前景理论计算每个周期产生的奖励,将智能体与环境的交互过程用马尔可夫决策过程来表示;其次设置一个目标奖励,将各个周期的累计奖励达到目标奖励时的状态作为马尔可夫决策过程的终止状态;然后用Q-learning算法迭代出一个最短周期内达到目标奖励的策略序列,同时利用该策略序列预测当前改变三分状态的未来效用。最后使用一个实例体现出该方法实用性和有效性。

关键词：三支决策改变三支决策强化学习策略选择效用度量

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基于多元竞争淘汰的自然计算方法

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计算机应用研究 2023年第8期40卷 2274-2280页

作者：胡建暄马宁付伟季伟东刁衣非刘聪黄鑫宇哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

在自然计算方法中,为解决高维数据优化问题,需提高种群规模以获得更高精度,但同时需要的时间复杂度较大,若种群规模降低又会因种群多样性不足导致算法陷入局部最优。为解决优化过程中种群规模难以平衡、算法收敛速度慢及易陷入局部最优... 详细信息

在自然计算方法中,为解决高维数据优化问题,需提高种群规模以获得更高精度,但同时需要的时间复杂度较大,若种群规模降低又会因种群多样性不足导致算法陷入局部最优。为解决优化过程中种群规模难以平衡、算法收敛速度慢及易陷入局部最优等问题,提出一种基于多元竞争淘汰(multiple competitive elimination,MCE)策略的自然计算方法,其适用于各类优化算法,而不依赖于算法进化的具体步骤,具有普适性。首先将原始解空间划分为具有竞争关系的两类大空间,每类大空间中细化分解为N元小空间;然后在两类大空间中分别执行反向学习和混合变异两种不同的淘汰方法,淘汰较差个体;最后选取N元小空间的部分较优个体跨两类大空间进行竞争交换以保持整体种群的多样性,提高了算法收敛速度和收敛精度。将该策略分别应用到粒子群算法和遗传算法中,并与标准粒子群算法、遗传算法及目前较先进的改进群智能优化算法对比,利用高维经典测试函数验证其性能。实验结果表明,多元竞争淘汰改进算法较其他对比算法表现出了更好的寻优能力,具有普适性。

关键词：自然计算方法高维多元空间反向学习混合变异

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结合正交补空间反向学习策略的自然计算方法

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小型微型计算机系统 2023年第3期44卷 544-552页

作者：黄亮张军季伟东哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

反向学习策略可以提高自然计算方法性能,然而现有策略生成的反向解多样性不足,为此提出一种反向学习策略,算法根据群体最优个体计算其正交补空间的反向解,增加种群多样性以提高找到全局最优解的概率.将所提策略应用到标准粒子群与标准... 详细信息

反向学习策略可以提高自然计算方法性能,然而现有策略生成的反向解多样性不足,为此提出一种反向学习策略,算法根据群体最优个体计算其正交补空间的反向解,增加种群多样性以提高找到全局最优解的概率.将所提策略应用到标准粒子群与标准遗传算法并在基准测试函数上进行验证,实验结果表明策略能提高算法在多数测试函数上的性能.最后,将策略与重心反向学习结合应用于随机拓扑粒子群算法,CEC13函数集作为测试函数,与四种经典或性能优异的反向学习粒子群算法进行对比,实验结果验证了策略的有效性.

关键词：正交补空间反向学习多样性粒子群算法自然计算

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多层次过采样集成的不平衡数据缺陷预测模型

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小型微型计算机系统 2023年第4期44卷 888-896页

作者：饶珍丹李英梅董昊张彤哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

针对软件缺陷预测中不平衡数据的分类问题,提出了一种基于过采样和集成学习的类不平衡软件缺陷预测模型XG-AJCC(AJCC-Ram+XGBoost).在预处理阶段,提出了AJCC-Ram(Adaptive Judgment Cure Clustering Random Sampling)多层次过采样方法.... 详细信息

针对软件缺陷预测中不平衡数据的分类问题,提出了一种基于过采样和集成学习的类不平衡软件缺陷预测模型XG-AJCC(AJCC-Ram+XGBoost).在预处理阶段,提出了AJCC-Ram(Adaptive Judgment Cure Clustering Random Sampling)多层次过采样方法.该方法基于改进的ADASYN自适应过采样和CURE-SMOTE过采样分别在类边缘和类中心层面生成新样本,通过CLNI方法对样本生成后的数据集进行噪声过滤及清理.在模型构建阶段,与集成算法XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)相结合形成最终的不平衡数据缺陷预测模型.本文在AEEEM数据集和NASA数据集中进行了验证,实验结果表明:较于经典的采样方法和采样集成预测模型,在F1指标上AJCC-Ram过采样方法及XG-AJCC采样集成算法模型均能够取得有效的预测结果.

关键词：软件缺陷预测类不平衡过采样 XGBoost

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