检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年第3期48卷 586-601页

作者：李兆亮贾令尧张冰冰李培华大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116024 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探... 详细信息

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探索;第二,二阶表示在不同粒度的小样本任务中的作用尚不明确,制约了其在复杂任务中的应用。针对上述问题,本文首先提出了一个多任务协同优化的预训练方法,实现了对比式自监督、生成式自监督和有监督学习的联合训练。该方法旨在促进模型学习具有迁移性的特征,从而提升模型的泛化性能。其次,本文利用紧致的双线性池化对模型进行微调,以获取更具分辨力的二阶表示,从而进一步增强模型的非线性建模能力。最后,本文提出了一种基于类间相似关系的任务难度指标,用于量化小样本任务的分类粒度,并通过线性探测分析系统地研究了二阶表示在粗细粒度不同的小样本任务中的表现。实验表明,多任务协同的预训练有效提高了模型的泛化性能,并且不同的分支任务呈现相互促进的效果;在更加困难的细粒度任务中,二阶表示相对于一阶表示展现出更强的线性可分性,这为一阶和二阶表示在不同场景中的应用提供了有益参考。本文通过广泛的消融实验深入评估了每个关键设计的贡献。与当前最先进的方法相比,本文方法在miniImageNet和CUB数据集的1-shot/5-shot分类任务中分别取得0.66%/0.53%和3.12%/0.98%的提升,在tiered ImageNet数据集的5-shot分类任务中取得可比结果(87.19%vs.87.31%),在跨域数据集miniImageNet→CUB、miniImageNet→Aircraft和miniImageNet→Cars中分别取得1.25%、1.96%和4.34%的提升,验证了本文方法的有效性。

关键词：小样本图像分类自监督学习有监督学习二阶表示任务难度指标

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联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 254-267页

作者：董婧张鸿儒方小勇周东生杨鑫张强魏小鹏大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室大连116622 湖南工学院安全与管理工程学院衡阳421002 大连理工大学计算机科学与技术学院大连116024

目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进... 详细信息

目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进一步提升。为此,提出了一种联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计算法CFJCNet(controlled fusion and joint correlation network),包括多视图融合优化模块、二维姿态细化模块和结构化三角剖分模块3部分。方法首先,基于极线几何框架的多视图可控融合优化模块有选择地利用极线几何原理提高二维热图的估计质量,并减少噪声引入;然后,基于图卷积与注意力机制联合学习的二维姿态细化方法以单视图中关节点之间的联系性为约束,更好地学习人体的整体和局部信息,优化二维姿态估计;最后,引入结构化三角剖分以获取人体骨长先验知识,嵌入三维重建过程,改进三维人体姿态的估计性能。结果该算法在两个公共数据集Human3.6M、Total Capture和一个合成数据集Occlusion-Person上进行了评估实验,平均关节误差为17.1 mm、18.7 mm和10.2 mm,明显优于现有的多视图三维人体姿态估计算法。结论本文提出了一个能够构建多视图间人体关节一致性联系以及各自视图中人体骨架内在拓扑约束的多视图三维人体姿态估计算法,优化二维估计结果,修正错误姿态,有效地提高了三维人体姿态估计的精确度,取得了最佳的估计结果。

关键词：多视图三维人体姿态估计关节相关性图卷积网络(GCN) 注意力机制三角剖分

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多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类

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光电子.激光 2025年第2期36卷 185-192页

作者：杨芳邹迎丁雪妍张建新大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116600 大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足,将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方... 详细信息

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足,将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方法以双分支并行的Deit-B和ResNet-18模型作为骨干架构,在双分支网络中间层和末端位置分别引入特征融合操作,有效加强了乳腺癌病理图像全局与局部深度特征的联合学习;此外,在CNN支流的残差模块间引入密集连接操作来提升中间层融合特征的信息传递。通过全局-局部特征提取与支流间-支流内特征交互,可更有效捕获用于乳腺癌病理图像分类的判别特征。在乳腺癌病理图像公共数据集BreakHis上的消融实验与对比实验结果证明所提出方法的有效性,此外可获得99.83%的最优分类结果。

关键词：病理图像分类乳腺癌卷积神经网络(CNN) Transformer 特征融合

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基于模糊聚类和动态权重分配的水下传感器网络智能信任评估方法

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水下无人系统学报 2025年第02期33卷 220-228页

作者：王照辉韩光洁杜嘉欣林川王雷大连理工大学软件学院河海大学信息科学与工程学院浙江工业大学计算机科学与技术学院东北大学软件学院

水下传感器网络(USN)在海洋环境监测等领域具有重要作用,同时面临诸多的安全挑战。信任模型虽能有效抵御内部攻击,保障网络可靠性，但现有信任评估方法大多依赖于信任特征的线性加权和阈值比较的决策方式。在水下动态环境中,水流和温度... 详细信息

水下传感器网络(USN)在海洋环境监测等领域具有重要作用,同时面临诸多的安全挑战。信任模型虽能有效抵御内部攻击,保障网络可靠性，但现有信任评估方法大多依赖于信任特征的线性加权和阈值比较的决策方式。在水下动态环境中,水流和温度等因素在时空上的不断变化,会导致节点信任特征的变化差异和信任值的整体波动,使得最优权重和合理阈值难以有效确定,影响评估的准确性与决策的可靠性。为解决这一问题,文中提出了一种基于模糊聚类和动态权重分配的智能信任评估方法。该方法首先对USN进行分层动态拓扑建模,以增强普适性;在此基础上综合计算节点的通信、能量和数据特征,以全面反映节点的状态;然后使用无监督机器学习算法模糊C均值聚类,实现自适应的节点信任决策,同时采用主客观结合策略,根据网络和环境条件为特征动态分配权重,从而实现对节点信任度的智能评估。仿真实验结果表明,该方法能够有效评估水下环境中节点的信任度,提高信任决策的可靠性,增强网络安全性。

关键词：水下传感器网络信任评估模糊聚类动态权重

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广义Hough变换:多个圆的快速随机检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2006年第1期18卷 27-33页

作者：黎自强滕弘飞大连理工大学计算机科学与工程系

以随机采样到的2个图像点及在此2点的中垂线上搜索第3个图像点来确定候选圆.当随机采样2个图像点时,通过剔除孤立、半连续噪声点减少了无效采样;当搜索候选圆的第3点时,剔除上述2种噪声点、非共圆点并给出快速确认候选圆是否为真圆的方... 详细信息

以随机采样到的2个图像点及在此2点的中垂线上搜索第3个图像点来确定候选圆.当随机采样2个图像点时,通过剔除孤立、半连续噪声点减少了无效采样;当搜索候选圆的第3点时,剔除上述2种噪声点、非共圆点并给出快速确认候选圆是否为真圆的方法,尽可能减少无效计算.数值实验结果表明:文中算法能快速检测多个圆.在检测多个圆并且具有噪声的情况下,与随机圆检测算法相比,其检测速度快一个数量级.

关键词：广义Hough变换多圆检测直线拟合

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交通网格的研究与应用

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计算机研究与发展 2004年第12期41卷 2066-2072页

作者：谭国真李程旭刘浩伍建焜大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

交通网格将网格技术应用于智能交通系统 ,以满足资源共享与协同操作两方面的应用需求首先提出并构建了一个分层的、以“服务”为中心的交通网格体系结构 ,包括资源服务层、基础服务层、领域服务层与应用服务层 ;然后给出了交通网格实施... 详细信息

交通网格将网格技术应用于智能交通系统 ,以满足资源共享与协同操作两方面的应用需求首先提出并构建了一个分层的、以“服务”为中心的交通网格体系结构 ,包括资源服务层、基础服务层、领域服务层与应用服务层 ;然后给出了交通网格实施的 3个抽象层次 :信息集成、功能封装与应用开发 ,并且基于OGSA ,采用请求 /应答与订阅 /通知两种方式进行了实现和相应的性能测试 ;最后给出了一个交通网格的应用实例。

关键词：网格计算智能交通系统交通网格交通网格体系结构

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基于重复博弈和惩戒机制的P2P协作激励信誉模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2010年第5期22卷 886-893页

作者：孟宪福王动大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

现有的信任模型在计算节点信任度方面存在时间复杂度和通信报文量均比较高的问题,而且没有考虑到理性节点比率和节点耐心程度对信任模型的影响.在研究已有模型的基础上引入惩戒机制,建立一种基于重复博弈理论和惩戒机制的P2P网络信誉模... 详细信息

现有的信任模型在计算节点信任度方面存在时间复杂度和通信报文量均比较高的问题,而且没有考虑到理性节点比率和节点耐心程度对信任模型的影响.在研究已有模型的基础上引入惩戒机制,建立一种基于重复博弈理论和惩戒机制的P2P网络信誉模型,以达到激励节点协作的目的.通过分析P2P网络中的不协作均衡,描述了基于惩戒思想的信誉机制;利用重复博弈理论分析了此机制下节点的重复交易行为,提出并证明了考虑理性节点比率和节点耐心程度的协作均衡定理;最后得出了一个协作条件,在此条件下,节点将慑于惩戒机制而采取协作策略.实验结果表明,该模型在促进节点协作方面是有效的.

关键词：对等网络重复博弈惩戒机制信誉激励协作条件

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基于选择性复制前驱任务的DAG调度算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2010年第6期22卷 1056-1062页

作者：孟宪福刘伟伟大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

针对异构环境下相关任务的静态调度问题,以最小化调度长度为主要目标,结合表调度与基于复制的调度思想提出了选择性任务复制调度算法.在任务调度过程中,利用处理器的空闲时间,通过有选择地复制能提前当前任务开始执行时间的父任务来减... 详细信息

针对异构环境下相关任务的静态调度问题,以最小化调度长度为主要目标,结合表调度与基于复制的调度思想提出了选择性任务复制调度算法.在任务调度过程中,利用处理器的空闲时间,通过有选择地复制能提前当前任务开始执行时间的父任务来减少任务之间信息传递的通信延迟,有利于后续任务的及时调度,从而缩短整个任务图的并行完成时间.实验结果表明,文中算法在通信量比较大的情况下在时间上优于复杂度相同的HEFT,HNDP及DDS算法,且随着任务图中通信时间/计算时间比值的增加,其优越性也越来越明显.

关键词：异构计算环境任务调度任务复制完成时间有向无环图

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基于层次细化Petri网的工作流参与者机制与动态特性研究

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计算机研究与发展 2004年第9期41卷 1545-1553页

作者：唐达杨元生大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

通过对工作流中参与者机制进行的分析 ,提出了一种基于Petri网的工作流参与者建模的方法 ,给出了参与者静态、竞争、优先和委托模型的Petri网表示 ,并对基于Petri网工作流变迁和位置节点的细化 ,揭示了工作流过程的执行阶段的任务分配... 详细信息

通过对工作流中参与者机制进行的分析 ,提出了一种基于Petri网的工作流参与者建模的方法 ,给出了参与者静态、竞争、优先和委托模型的Petri网表示 ,并对基于Petri网工作流变迁和位置节点的细化 ,揭示了工作流过程的执行阶段的任务分配与参与者状态之间的关系。

关键词： Petri网位置/变迁细化工作流参与者任务分配

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基于转换和映射的语义单元自动获取

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高技术通讯 2009年第1期19卷 38-44页

作者：方淼曹井香大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

提出了一种基于转换和映射的英汉双语语料的语义单元自动获取方法,即构造一套规则系统对英语句子的链语法分析结果进行处理,以设定单词的语义层次并转换生成语义单元的英语表示(ESER);然后利用统计双语词对齐将之映射为语义单元的汉语表... 详细信息

提出了一种基于转换和映射的英汉双语语料的语义单元自动获取方法,即构造一套规则系统对英语句子的链语法分析结果进行处理,以设定单词的语义层次并转换生成语义单元的英语表示(ESER);然后利用统计双语词对齐将之映射为语义单元的汉语表示(CSER),从而获得双语语义单元;最后通过语义单元表示实量竞争、合并以及召回等一系列策略对自动获取结果进行优化。该方法能够在缺少完全语义分析的情况下实现语义单元的自动获取。实验结果表明双语语义单元自动获取的F值达到了74.06%,基于语义单元的机器翻译系统具有准确率高的特点。

关键词：语义单元自动获取链语法词语对齐

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