检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2023年第5期43卷 1467-1472页

作者：李元江权金升谭阳奕杨田智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室(湖南师范大学) 长沙410081

针对数据维度过高、冗余信息过多导致维度灾难的问题,提出一种基于异同矩阵的高维属性约简算法(ARSDM)。该算法在区分矩阵的基础上加入对同类样本的相似度衡量,形成对所有样本的综合评估。首先,计算样本在每个属性下的距离,并基于这些... 详细信息

针对数据维度过高、冗余信息过多导致维度灾难的问题,提出一种基于异同矩阵的高维属性约简算法(ARSDM)。该算法在区分矩阵的基础上加入对同类样本的相似度衡量,形成对所有样本的综合评估。首先,计算样本在每个属性下的距离,并基于这些距离得到同类相似度和异类差异度;其次,建立异同矩阵,形成对整个数据集的评价;最后,进行属性约简,即将异同矩阵的每一列求和,依次选择值最大的特征进行约简,并将相应样本对的行向量置为零向量。实验结果表明,与经典属性约简算法DMG(Discernibility Matrix based on Graph theory)、FFRS(Fitting Fuzzy Rough Sets)以及GBNRS(Granular Ball Neighborhood Rough Sets)相比,在分类回归树(CART)分类器下,ARSDM的平均分类准确率分别提高了1.07、6.48、8.92个百分点;在支持向量机(SVM)分类器下,ARSDM的平均分类准确率分别提高了1.96、11.96、12.39个百分点;运行效率上ARSDM优于GBNRS和FFRS。可见,ARSDM能够有效去除冗余信息,提高分类准确率。

关键词：异同矩阵区分矩阵属性约简粗糙集粒计算数据挖掘

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JPEG图像多域可逆信息隐藏及载荷分配算法

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1831-1840页

作者：殷赵霞郭红念杜洋马文静吕皖丽张新鹏智能计算与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可... 详细信息

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可逆信息隐藏方法可分2类:1)离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数域修改,会导致文件扩展和视觉质量失真;2)熵编码域修改,生成的载密图像与原始图像相比无信号失真,但载荷有限且载荷越高往往文件扩展越严重.针对这2类方法存在的问题,设计了一种JPEG图像多域可逆信息隐藏算法,同时考虑DCT系数域修改和熵编码域修改来嵌入附加信息.由于2个域的修改对视觉质量失真和文件扩展的影响不同,因此研究重点在于载荷的合理分配.首先分析了在熵编码域嵌入信息时引起文件扩展的原因;然后据此设计基于VLC频率直方图的载荷分配算法以最小化文件扩展和视觉质量失真.实验结果表明:所提算法在文件扩展和视觉质量方面明显优于现有的方法.

关键词：可逆信息隐藏 JPEG图像多域变长码直方图

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基于SDN的数据中心网络流量负载均衡研究

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云南大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 45-52页

作者：王灵矫李文郭华湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湖南湘潭411105

目前数据中心网络(data center network,DCN)的负载均衡方法存在对大小流的调度缺乏全局实时检测等不足,部分大流会造成拥塞、负载不均衡和带宽碎片等问题.针对上述问题,提出了一种SDN网络流量负载均衡算法—DSA-D.首先,对流量进行分类... 详细信息

目前数据中心网络(data center network,DCN)的负载均衡方法存在对大小流的调度缺乏全局实时检测等不足,部分大流会造成拥塞、负载不均衡和带宽碎片等问题.针对上述问题,提出了一种SDN网络流量负载均衡算法—DSA-D.首先,对流量进行分类,为大流计算所有源至目的主机可达路径的最短跳数路径集;然后,根据LLDP和ECHO测量链路时延以求得时延最优路径集;最后,采用概率拟合算法分配路径,实现数据中心网络流量负载均衡.在相同场景下的实验结果表明,与ECMP、Hedera和DIFF算法相比,DSA-D算法具有更好的吞吐量、链路带宽利用率和平均往返时延.

关键词：软件定义网络数据中心时延优化负载均衡

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我国科技期刊参与破解“两头在外”问题义不容辞

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编辑学报 2025年第2期37卷 126-130页

作者：夏丽云湖南师范大学期刊社长沙410081 湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室长沙410081

“两头在外”问题已经成为制约我国科技期刊高质量发展的瓶颈。参与破解“两头在外”问题是我国科技期刊义不容辞的使命和担当,这是由科技期刊的政治属性、文化属性、职责内容、自身发展的需要决定的。我国科技期刊有独特的制度优势、... 详细信息

“两头在外”问题已经成为制约我国科技期刊高质量发展的瓶颈。参与破解“两头在外”问题是我国科技期刊义不容辞的使命和担当,这是由科技期刊的政治属性、文化属性、职责内容、自身发展的需要决定的。我国科技期刊有独特的制度优势、良好的发展环境,并且具备破解该问题的优越客观条件和优良办刊传统,因此有能力担当此重任。在参与破解“两头在外”问题中,科技期刊应该担起政治引领、文化引领、服务国家社会、提供优质服务、“造船出海”和建立中国特色的科学评价体系等责任。

关键词：科技期刊 “两头在外” 文化自信科技强国

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深度学习实时语义分割研究进展和挑战

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1188-1220页

作者：王卓瞿绍军湖南师范大学湖南省智能计算与语言信息处理重点实验室长沙410081 湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410081

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监... 详细信息

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监控与航拍图像等领域。其要求分割方法不仅要取得较高的分割精度,且分割速度也要快。随着深度学习和神经网络的快速发展,实时语义分割也取得了一定的研究成果。本文在前人已有工作的基础上对基于深度学习的实时语义分割算法进行系统的归纳总结,包括基于Transformer和剪枝的方法等,全面介绍实时语义分割方法在各领域中的应用。首先介绍实时语义分割的概念,再根据标签的数量和质量,将现有的基于深度学习的实时语义分割方法分为强监督学习、弱监督学习和无监督学习3个类别。在分类的基础上,结合各个类别中最具有代表性的方法,对其优缺点展开分析,并从多个角度进行比较。随后介绍目前实时语义分割常用的数据集和评价指标,并对比分析各算法在各数据集上的实验效果,阐述现阶段实时语义分割的应用场景。最后,讨论了基于深度学习的实时语义分割存在的挑战,并对实时语义分割未来值得研究的方向进行展望,为研究者们解决存在的问题提供便利。

关键词：语义分割(SS) 实时语义分割深度学习注意力卷积

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基于累积灰度模型和随机灰度涨落场的无间隔棒输电线舞动检测

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：刘军李小雨刘华董子昊夏英杰李金屏济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室(济南大学)

输电线舞动会对电力系统造成危害,目前主要通过检测间隔棒的摆动来判定舞动幅度。但对于没有间隔棒的输电线,尚无实用的检测方式。为此,提出了一种简便、有效、新颖的输电线舞动检测方法。首先,根据灰度随时间变化的统计信息进行背景建... 详细信息

输电线舞动会对电力系统造成危害,目前主要通过检测间隔棒的摆动来判定舞动幅度。但对于没有间隔棒的输电线,尚无实用的检测方式。为此,提出了一种简便、有效、新颖的输电线舞动检测方法。首先,根据灰度随时间变化的统计信息进行背景建模;然后,提出随机灰度涨落场以描述由相机内外部因素引起的随机灰度涨落现象,结合3σ准则消除其对背景差分的影响,实现输电线区域的准确分割;最后,对输电线的运动进行映射,得到累积灰度模型,并计算其短时间内在不同位置的运动幅度,通过与输电线自身线宽对比设置阈值判定舞动。利用杆塔摄像头采集的现场数据验证算法,达到了95.5%的检测准确率、5.7%的误报率和2.0%的漏报率,具有较强的鲁棒性和适用性。

关键词：输电线舞动累积灰度模型随机灰度涨落场背景建模 3σ准则

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基于稀疏规范变量差异度分析的化工过程微小故障检测

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控制理论与应用 2024年

作者：陈添艺潘东辉陈新张海峰安徽大学物质科学与信息技术研究院安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室数学科学学院

微小故障由于其故障征兆不明显,且在高维数据下可能出现变量共线性的情况,导致协方差矩阵病态而难以求逆甚至不可逆,因此传统的多元统计分析方法难以在故障发生早期对其进行检测.针对上述问题,本文提出了基于稀疏规范变量差异度分析(SCV... 详细信息

微小故障由于其故障征兆不明显,且在高维数据下可能出现变量共线性的情况,导致协方差矩阵病态而难以求逆甚至不可逆,因此传统的多元统计分析方法难以在故障发生早期对其进行检测.针对上述问题,本文提出了基于稀疏规范变量差异度分析(SCVDA)的微小故障检测方法.首先,构造改进惩罚矩阵分解算法(IPMD)对Hankel矩阵执行矩阵分解获得稀疏规范变量,其增强了变量间潜在关系的直观理解并有助于发现故障变量.其次,利用正常阶段规范变量的协方差和伪逆分别对状态向量和残差向量进行变量赋权,进而使用稀疏表征后的规范变量来构造基于条件期望的早期微小故障检测指标.此外,采用核密度估计确定非高斯分布数据下统计指标的控制限.最后,通过田纳西伊斯曼(TE)化工过程和连续搅拌反应釜(CSTR)的案例研究结果表明,所提方法在TE过程中相比SCVA、CVDA在检测率上分别取得了29.0%、16.6%的提升,在CSTR过程微小故障检测中相比上述算法分别提前142、96个样本预警到故障.

关键词：规范变量差异度分析微小故障故障检测稀疏表征核密度估计

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一种基于课程学习的胚胎图像语义分割方法

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电子学报 2023年第11期51卷 3365-3376页

作者：汤红忠王蔚王涛陆旺达黄向红章兢湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湖南湘潭411105 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 湘潭市中心医院湖南湘潭411199

胚胎植入前形态学特征是人类体外受精胚胎质量评估的重要依据.目前,胚胎学家主要利用胚胎时差成像(Time-Lapse Imaging,TLI)技术观察胚胎图像形态变化,从而筛选最有发育潜能的胚胎进行移植或冷冻保存.然而,人工评估不仅费时费力,且需要... 详细信息

胚胎植入前形态学特征是人类体外受精胚胎质量评估的重要依据.目前,胚胎学家主要利用胚胎时差成像(Time-Lapse Imaging,TLI)技术观察胚胎图像形态变化,从而筛选最有发育潜能的胚胎进行移植或冷冻保存.然而,人工评估不仅费时费力,且需要较强的专业知识,并存在一定的主观性等.针对这一问题,该文提出一种基于课程学习的胚胎图像语义分割方法,实现了胚胎细胞、细胞质与雌雄原核的分割,为后续胚胎质量评估提供定量的形态特征参数.首先,利用评估语义分割算法性能的IoU指标(Intersection over Union,IoU)构建课程学习的难度评分函数(Scoring Function,SF),根据SF评分将所有样本从易到难进行排序;再结合SF评分与目标类别数定义课程学习的步调函数(Pacing Functions,PF),构建了难易程度递增的样本子集;最后,设计多阶段渐进式U-net语义分割(Multi-Stage Progressive U-net,MSPU)模型,根据课程难度顺序依次训练不同阶段的网络,从而实现胚胎图像的语义分割.相关实验结果表明,本文提出的MSPU模型在胚胎图像语义分割任务上获得较好的性能,与基准模型相比,IoU值提高1.4%;特别是在较易与较难的分割任务上具有不错的表现,如细胞与雌雄原核的分割IoU值分别提升了4.6%与1.2%.

关键词：课程学习胚胎时差图像多阶段渐进式U-net网络语义分割评分函数步调函数

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不确定度引导的对抗主动学习目标检测方法

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激光与光电子学进展 2024年第22期61卷 364-373页

作者：王晒雅汤红忠罗海凡高尚许岳兵湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湖南湘潭411105 衡阳师范学院物理与电子工程学院湖南衡阳421002

基于主动学习的目标检测通常使用更少的标注数据来提高目标检测模型的性能,即学习者可以从大量未标注样本中选取有价值的样本进行人工标注,并通过迭代训练来优化模型。然而,现有基于主动学习的目标检测方法仍然无法有效平衡样本不确定... 详细信息

基于主动学习的目标检测通常使用更少的标注数据来提高目标检测模型的性能,即学习者可以从大量未标注样本中选取有价值的样本进行人工标注,并通过迭代训练来优化模型。然而,现有基于主动学习的目标检测方法仍然无法有效平衡样本不确定性和多样性,且查询样本冗余度高。为了解决这一问题,提出一种不确定度引导的对抗主动学习目标检测方法。首先,引入损失预测模块评估未标注样本的不确定度,并利用不确定度引导对抗网络训练,构建具有不确定性和多样性的查询样本集;其次,基于特征相似度评估样本差异性,降低查询样本的冗余度;最后,采用多种目标检测框架在MS COCO数据集与Pascal VOC数据集上进行实验,所提方法能在较少标注下有效提升目标检测精度。

关键词：目标检测主动学习不确定度对抗网络

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基于事件触发的柔性机械臂执行器故障补偿

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系统工程与电子技术 2025年第4期47卷 1311-1318页

作者：邢胜杰赵冬任文静安徽大学人工智能学院安徽合肥230601 系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240 合肥工业大学电气工程与自动化学院安徽合肥230009

针对柔性单连杆机械臂执行器由于执行器老化、磨损等原因产生偏移故障的问题,提出一种迟滞量化器和事件触发机制相结合的自适应边界容错控制。首先,采用带有未知参数的迟滞量化器量化控制输入信号。其次,构造一种静态事件触发机制,降低... 详细信息

针对柔性单连杆机械臂执行器由于执行器老化、磨损等原因产生偏移故障的问题,提出一种迟滞量化器和事件触发机制相结合的自适应边界容错控制。首先,采用带有未知参数的迟滞量化器量化控制输入信号。其次,构造一种静态事件触发机制,降低输入信号资源的消耗。进而,基于改进的Lyapunov直接法设计自适应边界容错控制律及参数更新律。最后,仿真结果表明,所提控制算法是可行的。在通信约束和扰动下,与传统的自适应方法相比,所提控制方法可以获得更好的姿态跟踪效果,同时能够以较低的计算负荷实现系统的稳定性。

关键词：自适应边界控制事件触发机制柔性机械臂输入量化执行器故障

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