检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农机化学报 2025年第5期46卷 162-168页

作者：陈佳豪汪语哲段晓东梁凯华大连民族大学计算机科学与工程学院大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室大连民族大学机电工程学院

青稞病虫害检测过程中，目标具有不同尺度、重叠遮挡、模型复杂度高以及实时性差，难以在边缘计算设备上部署等问题，基于此，提出一种多尺度轻量化YOLOv5s的改进方法。首先，使用EfficientViT替换YOLOv5s中的主干网络，通过在主干网络... 详细信息

青稞病虫害检测过程中，目标具有不同尺度、重叠遮挡、模型复杂度高以及实时性差，难以在边缘计算设备上部署等问题，基于此，提出一种多尺度轻量化YOLOv5s的改进方法。首先，使用EfficientViT替换YOLOv5s中的主干网络，通过在主干网络中引入级联的自注意力机制，减少模型复杂程度，同时增加特征提取能力。其次，该方法在模型中引入具有注意力机制的SCP模块，通过聚合空间上的上下文信息，帮助模型更好地提取不同尺度下的特征，在控制参数量提高10%以内的情况下，提高模型对不同尺度病虫害的识别精度。然后，使用C2f替换head部分全部的C3层，进一步提升模型对特征的提取能力。最后，引入具有动态聚焦机制的加权交并比非极大值抑制算法(WIoU)作为损失函数，以此来平衡正负样本。结果表明，相比原始YOLOv5s,改进后的模型参数量减少60%;计算量减少32%,平均精度达到88.7%,平均精度提高2.3%;与主流目标检测算法，如Fast R—CNN、SSD,YOLO系列等模型相比，改进后的融合多尺度的轻量化模型在提升检测精度的同时，降低模型的复杂程度。

关键词：青稞病虫害目标检测 EfficientViT 多尺度特征融合轻量化

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面向跨模态检索的自监督深度语义保持Hash

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第9期62卷 1442-1449页

作者：逯波段晓东袁野大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室大连116600 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

在跨模态媒体检索任务中,如何最大化保持异构媒体数据映射后的语义关联成为跨模态Hash的关键问题,该文提出一种基于自监督学习的深度语义保持Hash网络框架用于生成紧凑的Hash编码。首先,针对图像和文本数据,分别训练2个单一模态的深度H... 详细信息

在跨模态媒体检索任务中,如何最大化保持异构媒体数据映射后的语义关联成为跨模态Hash的关键问题,该文提出一种基于自监督学习的深度语义保持Hash网络框架用于生成紧凑的Hash编码。首先,针对图像和文本数据,分别训练2个单一模态的深度Hash网络并生成高层语义特征及各自的Hash编码。同时,利用跨模态注意力机制度量不同模态高层语义特征之间的相似性,最大化异构媒体数据间的局部语义关联性。其次,利用训练数据的多标签语义信息建立深度语义Hash网络,并以自监督对抗学习的方式同时监督指导2个单一模态的深度Hash网络的训练过程,从而在全局角度保持不同模态数据之间的语义关联,提高生成Hash编码的区分能力。最后,在3个被广泛使用的大规模多模态媒体数据集上验证了提出框架的有效性。

关键词：深度跨模态Hash 对抗学习语义Hash 跨模态注意力机制

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面向Flink流处理框架的主动备份容错优化

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浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 297-305页

作者：刘广轩黄山胡佳丽段晓东大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116600 大数据应用技术国家民委重点实验室辽宁大连116600 大连市民族文化数字技术重点实验室辽宁大连116600

针对Flink任务出现故障后因为全局卷回使流处理作业恢复效率低的问题,提出基于缓存队列的容错策略.在作业中找出恢复时间最长的算子作为关键算子,将其处理过的数据存储到缓存队列中,并为其进行主动备份,备份算子同时接受来自上游的数据... 详细信息

针对Flink任务出现故障后因为全局卷回使流处理作业恢复效率低的问题,提出基于缓存队列的容错策略.在作业中找出恢复时间最长的算子作为关键算子,将其处理过的数据存储到缓存队列中,并为其进行主动备份,备份算子同时接受来自上游的数据以达到在故障后作业可以瞬时恢复的效果.为了解决主动备份带来的额外消耗,提出数据过滤算法,备份算子在每次处理数据前会到缓存组件中检索当前数据,以判断是否继续处理.当Flink算子自身出现故障后,利用策略中的缓存队列与Flink的JobManager将故障发生时的数据信息发送给备份算子,在备份算子接收到数据后,实现即时恢复的效果.利用4项评价指标对策略进行评估,结果表明,与Flink1.8的故障恢复模式相比,所提策略在Flink任务故障恢复速度上有显著提升,当故障次数分别为1、2、3、4时,恢复效率分别提高56.3%、51.3%、46.2%和45.8%;而在处理时延、CPU利用率以及内存使用率方面仅产生极小的代价.

关键词： Apache Flink 流处理容错主动备份故障恢复缓存队列

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融合笔画语义和注意力机制的汉字字体生成算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第8期34卷 1229-1237页

作者：王存睿丁阳刘宇战国栋李泽东大连民族大学国家民委大数据应用技术重点实验室大连116600 大连市汉字计算机字库设计技术创新中心大连116600 Faculty of Computer Science and Information Technology University Putra MalaysiaSelangor 43400

为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出一种辅助字体设计的汉字字体生成算法,该算法可在小字体样本基础上生成风格相对一致的全字库字符图像.为了解决目前采用对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)算法生成字... 详细信息

为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出一种辅助字体设计的汉字字体生成算法,该算法可在小字体样本基础上生成风格相对一致的全字库字符图像.为了解决目前采用对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)算法生成字体笔画黏连和结构错误问题,将笔画语义先验信息引入GAN模型,减少了笔画生成错误的问题;针对生成字体结构不完整与训练周期长的问题,在网络模型中增加了一种融合注意力机制的跳跃连接模块,利用该模块将编码器中特征投影到解码器,通过减少解码器的信息损失避免生成结构错误问题.采用公开的汉字字库数据集与pix2pix,zi2zi和DCFont算法进行对比实验,实验结果表明,文中算法能够生成更高质量的汉字字体,SSIM和损失函数均值均优于其他3种算法,最后给出算法的行业应用及适用范围.

关键词：汉字字体生成生成对抗网络字体设计注意力机制

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一种压缩感知测量矩阵的联合优化算法

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西南交通大学学报 2025年第2期60卷 454-461页

作者：杨柳白朝元范平志西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 西南交通大学四川省信息编码与传输重点实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

对于压缩感知算法,其测量矩阵与稀疏基之间的相关性往往决定了信号恢复精度.为提升大规模通信场景下压缩感知算法重构信号的性能,基于矩阵分解与等角紧框架理论对测量矩阵进行改进.首先,基于测量矩阵和稀疏基构造字典矩阵,并进一步构造G... 详细信息

对于压缩感知算法,其测量矩阵与稀疏基之间的相关性往往决定了信号恢复精度.为提升大规模通信场景下压缩感知算法重构信号的性能,基于矩阵分解与等角紧框架理论对测量矩阵进行改进.首先,基于测量矩阵和稀疏基构造字典矩阵,并进一步构造Gram矩阵,利用特征值分解降低Gram矩阵的平均相关性;然后,基于等角紧框架理论与梯度缩减理论,通过使Gram矩阵逼近等角紧框架矩阵来减小Gram矩阵非主对角线元素的最大值,从而降低测量矩阵与稀疏基之间的最大相关性;最后,以正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)为重构算法进行仿真验证.仿真结果表明:相比于优化前,矩阵相关系数降低40%~50%;在信道估计与活跃用户检测中,本文在较高稀疏度下的算法错误估计数比其他优化算法降低50%以上,信道估计的均方误差相比其他矩阵提升3 dB,误码率性能提升2 dB.

关键词：压缩感知矩阵分解等角紧框架理论信道估计活跃用户检测

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机器学习预测混凝土材料耐久性的研究进展

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硅酸盐学报 2023年第8期51卷 2062-2073页

作者：刘晓王思迈卢磊陈美祝翟跃崔素萍北京工业大学材料与制造学部工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学材料与制造学部新型功能材料教育部重点实验室北京100124 武汉理工大学硅酸盐建筑材料国家重点实验室武汉430070

基于实验研究的混凝土材料耐久性评价周期长、成本高、效率低,传统经验公式对耐久性的预测精度有限且无法根据性能反推混凝土的配合比设计,因此开发新型高效的材料质量控制和性能预测工具已是当务之急。通过梳理建立机器学习模型的流程... 详细信息

基于实验研究的混凝土材料耐久性评价周期长、成本高、效率低,传统经验公式对耐久性的预测精度有限且无法根据性能反推混凝土的配合比设计,因此开发新型高效的材料质量控制和性能预测工具已是当务之急。通过梳理建立机器学习模型的流程,总结常用算法的基本工作原理和优势,归纳基于机器学习的各耐久性指标预测算法,探讨其应用效果和发展方向,为机器学习技术在混凝土领域的深度开发和应用提供了依据。

关键词：混凝土耐久性机器学习算法预测

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虚拟现实环境下的协同式三维建模方法

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图学学报 2024年第1期45卷 169-182页

作者：王浩淼桑胜举段晓东张伟华陶体伟马婷泰山学院信息科学技术学院山东泰安271000 大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室辽宁大连116000 大连民族大学设计学院辽宁大连116000 中国电信泰安分公司山东泰安271000

三维建模技术在各个领域发挥着重要作用,但以桌面交互为主的三维建模方式仍复杂、抽象且不支持在线协作。为此,借助虚拟现实(VR)技术的沉浸性、交互性、想象性等优点,提出一种VR环境下的网络协同三维建模方法,使得用户以沉浸式的交互方... 详细信息

三维建模技术在各个领域发挥着重要作用,但以桌面交互为主的三维建模方式仍复杂、抽象且不支持在线协作。为此,借助虚拟现实(VR)技术的沉浸性、交互性、想象性等优点,提出一种VR环境下的网络协同三维建模方法,使得用户以沉浸式的交互方式建立三维模型,并支持多人实时在线可视化协作。首先,提出了一种VR环境下的三维模型绘制交互方式;其次,将三维模型进行分类,提出一种分层构建式的三维模型网格生成算法,用于建立平面模型和立体模型;最后,设计了一种VR环境下的三维建模网络协同模块,并基于Socket通信实现了网络同步。通过与传统三维建模软件的三维建模方法进行对比实验表明,该方法更加简捷、直观和高效,且易于普通用户掌握。

关键词：虚拟现实三维建模网格生成网络协同沉浸式交互

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基于深度学习的函数名一致性检查及推荐方法

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软件学报 2024年第10期35卷 4604-4622页

作者：郑炜唐辉陈翔张永杰西北工业大学软件学院陕西西安710072 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室(西北工业大学) 陕西西安710072 大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 陕西西安710072

函数是大多数传统编程语言中聚合行为的最小命名单元,函数名的可读性对于程序员理解程序功能及不同模块之间的交互有着至关重要的作用,低质量的函数名会使开发人员感到困惑,增加代码中的坏味道,进而引发由API误用而导致的软件缺陷.为此... 详细信息

函数是大多数传统编程语言中聚合行为的最小命名单元,函数名的可读性对于程序员理解程序功能及不同模块之间的交互有着至关重要的作用,低质量的函数名会使开发人员感到困惑,增加代码中的坏味道,进而引发由API误用而导致的软件缺陷.为此,提出一种基于深度学习的函数名一致性检查及推荐方法,该方法被命名为DMName.首先,对于给定的目标函数源码,分别构建其内部上下文、交互上下文、兄弟上下文和封闭上下文,合并后得到上下文信息标记序列,然后利用FastText词嵌入技术将标记序列转换为上下文表示向量序列,输入到seq2seq模型编码器中,引入Copy机制和Coverage机制分别解决OOV问题和重复解码问题,输出目标函数名预测结果的向量序列,借助双通道CNN分类器进行函数名的一致性判断,若不一致则根据向量空间相似度匹配直接映射获得推荐的函数名.实验结果表明,DMName方法在函数名一致性检查任务和函数名推荐任务中的F1值分别达到82.65%和73.31%,比目前最优的DeepName方法分别提高2.01%和2.96%.最后,在GitHub大规模开源项目lancia中对DMName方法进行验证,挖掘得到16个函数名不一致问题并进行合理的名称推荐,进一步证实DMName方法的有效性.

关键词：函数名一致性检查名称推荐深度学习 seq2seq模型

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碳热还原法短流程回收废弃690合金

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稀有金属 2024年第10期48卷 1426-1435页

作者：凌世杰王曼席晓丽北京工业大学材料与制造学部新型功能材料教育部重点实验室北京100124 北京工业大学首都资源循环材料技术省部共建协同创新中心北京100124 北京工业大学工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

废弃镍基合金的循环利用可有效缓解中国镍矿对外依存度高的现状。然而,废弃镍基合金中存在大量夹杂相,造成重熔合金性能降低,无法满足使用要求。针对上述问题,以废弃690合金为原料,利用真空感应熔炼炉在1550℃下采用碳热还原法去除氧化... 详细信息

废弃镍基合金的循环利用可有效缓解中国镍矿对外依存度高的现状。然而,废弃镍基合金中存在大量夹杂相,造成重熔合金性能降低,无法满足使用要求。针对上述问题,以废弃690合金为原料,利用真空感应熔炼炉在1550℃下采用碳热还原法去除氧化物夹杂相以制备高性能重熔690合金。使用光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)和X射线衍射仪(XRD)分析了废弃690合金、直接重熔690合金和加碳重熔690合金的微观组织,使用维氏显微硬度仪和电子万能试验机对3种合金进行力学性能检测。结果表明,碳热还原法可以将Cr_(2)O_(3)夹杂相转变为Cr_(23)C_(6)析出相,有效去除了废弃690合金中的Cr_(2)O_(3)。大量均匀分布的Cr_(23)C_(6)析出相不仅可起到弥散强化作用,还有利于形成细晶组织提高细晶强化效果,使加碳重熔690合金力学性能大幅提升。与直接重熔690合金相比,加碳重熔690合金室温延伸率、高温延伸率分别提高了18.8%和96.0%;与标准690合金相比,其室温延伸率、高温延伸率分别提升了14.3%和32.5%。

关键词：废弃690合金碳热还原循环利用短流程高性能

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考虑侧向车换道影响的理论和数据组合驱动的车辆跟驰模型

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第6期51卷 10-19页

作者：赵建东焦岚馨赵志敏屈云超孙会君北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为,结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法,提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性,提出了双车道多速度... 详细信息

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为,结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法,提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性,提出了双车道多速度差跟驰模型(FS-MAVD模型),并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型,利用卷积神经网络层(CNN)充分提取前向和侧向车辆交通特征,双向长短期记忆网络层(Bi-LSTM)考虑驾驶员记忆效应,注意力机制层(Attention)用于分配模型权重,并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点,采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据,建立跟驰行为样本集,对所建模型进行训练和测试,并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比,并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明,本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到97.64%,预测均方根误差低至0.027,相比其他模型能更好地预测车辆受侧方车辆换道影响时的加减速情况,更好地分析目标车辆跟驰行为。

关键词：交通流车辆跟驰数据驱动模型组合模型预测深度学习

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