检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2025年

作者：周牧冉浩成王勇杜楠重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心唐山师范学院计算机科学技术系

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成... 详细信息

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成的投影视图进行检测，又会因其视角的限制而增加漏检和错检的风险。为此，本文提出一种基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法来解决上述问题。具体来说，本方法首先，将点云投影并编码为三通道2D鸟瞰图(Bird's-Eye View,BEV)和距离视图(Range View,RV)完成数据预处理；然后，分别将编码后的BEV和RV分别输入到增加了有效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块的Complex-YOLOv4和YOLOv5s网络中进行目标检测，得到初步检测结果；最后，基于引入证据权的Dempster-Shafer证据理论将两个视图的目标检测结果进行多视图决策融合，得到最终检测结果。实验结果表明，相较于基于单个BEV或RV视图的方法，本文所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)分别提升了4.07%和4.18%，显著提升了目标检测性能。

关键词：目标检测多视图融合激光雷达 D-S证据理论注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

靶场多源遥测数据仿真系统

引用

火力与指挥控制 2025年第2期50卷 156-162,170页

作者：刘思若容晓峰西安工业大学计算机科学与工程学院西安710016 西安工业大学信息技术中心西安710016

为提高靶场遥测数据的质量,靶场多源遥测数据融合算法被相继提出,对融合算法进行测试是提高算法质量和可信度的重要手段,为了得到通用场景下的融合算法测试用例,设计开发了一个靶场多源遥测数据仿真系统。该系统由参数设置模块、多源遥... 详细信息

为提高靶场遥测数据的质量,靶场多源遥测数据融合算法被相继提出,对融合算法进行测试是提高算法质量和可信度的重要手段,为了得到通用场景下的融合算法测试用例,设计开发了一个靶场多源遥测数据仿真系统。该系统由参数设置模块、多源遥测数据仿真模块组成,结合多源遥测数据的误码、时延和丢帧特征,模拟生成通用场景下的靶场多源遥测数据。通过仿真实例验证了该仿真系统的可行性。

关键词：靶场多源遥测数据遥测数据仿真融合算法测试仿真系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

激光雷达回波信号多尺度增强方法研究

引用

激光与红外 2025年第1期55卷 60-66页

作者：王芳宋斌袁浩郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院河南新郑451150 河南省智能制造数字孪生工程研究中心河南新郑451150 河南科技大学信息工程学院河南洛阳471003

由于目标物体的形状、大小、距离等因素的影响,激光雷达回波信号中的特征信息会分布在不同尺度上,且信号经历多径效应后,导致信号相位扭曲和叠加,使单纯依靠小波阈值对整体回波信号进行增强的思路变得过于简单,并且信号的非线性也影响... 详细信息

由于目标物体的形状、大小、距离等因素的影响,激光雷达回波信号中的特征信息会分布在不同尺度上,且信号经历多径效应后,导致信号相位扭曲和叠加,使单纯依靠小波阈值对整体回波信号进行增强的思路变得过于简单,并且信号的非线性也影响信号增强的效果。提出一种基于CEEMDAN联合小波阈值算法的激光雷达回波信号多尺度增强方法。该方法首先利用形态滤波器去除激光雷达回波信号中含有脉冲、间歇等间断事件;再基于上述处理结果利用CEEMDAN算法对激光雷达回波信号实施有效的尺度分解,以有效地将复杂非线性信号分解成若干个IMF分量,提高信号处理的准确性;利用相关系数指标,获取回波信号中噪声以及信号之间的IMF临界点,使用小波阈值算法对其主导IMF分量实施去噪处理,根据处理结果实现信号的多尺度增强。实验结果表明,利用该方法开展回波信号增强时,信号去噪效果好、增强性能高。

关键词： CEEMDAN分解小波阈值激光雷达通信回波信号多尺度增强算法设计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向细粒度应急物资配送的空间众包任务分配算法

引用

计算机应用研究 2025年第2期42卷 494-500页

作者：刘俊岭吴晴晴孙焕良许景科沈阳建筑大学计算机科学与工程学院沈阳110168 辽宁省城市建设大数据管理与分析重点实验室沈阳110168 国家特种计算机工程技术研究中心沈阳分中心沈阳110168

应急物资的“最后一公里”配送为整个救援行动的末端环节,是提高整个救援行动效率的关键所在。为了解决细粒度的应急物资配送任务分配问题,提出了一种基于K-means聚类的博弈论任务分配算法,该算法能够保证所有任务在容忍时间内得到分配... 详细信息

应急物资的“最后一公里”配送为整个救援行动的末端环节,是提高整个救援行动效率的关键所在。为了解决细粒度的应急物资配送任务分配问题,提出了一种基于K-means聚类的博弈论任务分配算法,该算法能够保证所有任务在容忍时间内得到分配的同时最小化工人数量;然后,设计了一种延迟更新优化策略以进一步提升算法的运行效率;最后,在真实数据集上进行实验,结果表明所提算法与随机任务分配算法、贪心任务分配算法、K-means聚类任务分配算法相比,在工人数量方面分别减少了38%、28%、10%。结合延迟更新优化策略后,算法在最优分配结果的基础上提升了12.5%的运行效率,验证了所提算法的有效性与实用性。

关键词：空间众包应急物资配送任务分配博弈论最小化工人数量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

黄河流域能源消费碳排放的空间溢出效应及驱动机制——基于空间计量的实证分析

引用

干旱区资源与环境 2025年第06期 14-24页

作者：马明娟李强柯水发北方民族大学经济学院中国人民大学农业与农村发展学院共同现代化研究中心北方民族大学计算机科学与工程学院

黄河流域是中国能源消费碳排放的重点区域。科学测算黄河流域能源消费碳排放并基于空间关联视角探讨其影响因素与溢出效应，是制定减污降碳策略的基础和前提。文中利用2007-2021年省际面板数据，结合ESDA和空间计量模型，系统研究黄河... 详细信息

黄河流域是中国能源消费碳排放的重点区域。科学测算黄河流域能源消费碳排放并基于空间关联视角探讨其影响因素与溢出效应，是制定减污降碳策略的基础和前提。文中利用2007-2021年省际面板数据，结合ESDA和空间计量模型，系统研究黄河流域能源消费碳排放的时空特征、影响因素及空间溢出效应。结果表明：1)2007-2021年黄河流域能源消费碳排放表现为“持续上升-波动下降-波动上升”阶段性增长趋势，空间分布呈“西低东高”的显著格局。2)全局莫兰指数显著为正，表明能源消费碳排放空间溢出效应显著，中下游为高碳集聚区，上游为低碳集聚区。3)经济增长、产业结构调整、技术进步和FDI是碳排放的主要驱动因素。能源消费结构、经济增长和产业结构具有正向溢出效应，技术进步和FDI则表现出负向溢出效应。为此，在制定减排政策时，应重点关注区域关联性与异质性，基于流域生命共同体视角构建跨域协同减污降碳策略，推动流域协同治理和低碳可持续发展。

关键词：能源消费碳排放黄河流域时空分异驱动机制空间溢出效应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于层间交互感知注意力网络的小样本恶意域名检测

引用

信息安全研究 2025年第1期11卷 50-56页

作者：陈要伟娄颜超国家计算机网络与信息安全管理中心新疆分中心乌鲁木齐830001 喀什大学物理与电气工程学院新疆喀什844008

快速定位并准确检测出域名系统中的恶意访问请求,对保障网络信息安全与经济安全具有重要的研究价值,提出一种基于层间交互感知注意力网络的小样本恶意域名检测方法.首先,利用元学习训练策略建立支持分支和查询分支的双分支网络,并在支... 详细信息

快速定位并准确检测出域名系统中的恶意访问请求,对保障网络信息安全与经济安全具有重要的研究价值,提出一种基于层间交互感知注意力网络的小样本恶意域名检测方法.首先,利用元学习训练策略建立支持分支和查询分支的双分支网络,并在支持分支中利用卷积神经网络Vgg-16和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分别提取域名字符串在时序维度和空间维度上的编码特征.然后,为了促进不同维度间特征的信息交互,在空间维度的每一层上建立时序特征的交叉注意力.最后,通过计算查询编码特征和交互特征之间的相似性度量,快速给出待测域名合法性的判定.通过在开源恶意域名数据集和小样本家族恶意域名数据集上进行测试,结果显示所提出方法在合法域名与恶意域名二分类任务上可以实现0.9895的检测精准率,在20个小样本家族恶意域名数据集上可以实现0.9682的平均检测精准率,优于当前经典的恶意域名检测方法.

关键词：恶意域名检测交互感知网络卷积神经网络门控循环神经网络元学习训练策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于ECA-TCN的数据中心磁盘故障预测

引用

智能系统学报 2025年第2期20卷 389-399页

作者：张铭泉王宝兴华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

随着数据中心规模的不断扩大,磁盘故障对数据中心的运行稳定性产生越来越大的影响。当前预测方法在面对大规模、高维度和长序列的磁盘运行数据时仍存在不足。本文提出了一种高效通道注意力时间卷积网络(efficient channel attention-tem... 详细信息

随着数据中心规模的不断扩大,磁盘故障对数据中心的运行稳定性产生越来越大的影响。当前预测方法在面对大规模、高维度和长序列的磁盘运行数据时仍存在不足。本文提出了一种高效通道注意力时间卷积网络(efficient channel attention-temporal convolutional network,ECA-TCN)模型,通过结合传统卷积神经网络一维卷积的优势,融入扩张卷积和残差结构,并引入注意力机制,该模型能够提高磁盘故障预测的准确性和稳定性。在实验中,将ECA-TCN模型与其他经典深度学习方法进行了比较,实验结果表明,ECA-TCN模型在磁盘故障预测任务上具有较高的准确性和稳定性。

关键词：磁盘故障预测长短时记忆网络循环神经网络扩张卷积高效通道注意力机制神经网络模型时间序列预测深度学习优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种融合实体描述和拓扑结构的知识图谱补全方法

引用

计算机科学 2025年第5期52卷 260-269页

作者：韩道军李云松张俊涛王泽民河南省智能技术与应用工程技术研究中心河南开封475004 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004

知识图谱补全旨在预测给定三元组中缺失的实体和关系,以增强知识图谱的完整性和质量。现有的知识图谱补全方法通常只考虑三元组自身的结构信息或者是实体单一的附加信息(如实体的文本描述或拓扑结构信息),而忽略了融合多种附加信息来增... 详细信息

知识图谱补全旨在预测给定三元组中缺失的实体和关系,以增强知识图谱的完整性和质量。现有的知识图谱补全方法通常只考虑三元组自身的结构信息或者是实体单一的附加信息(如实体的文本描述或拓扑结构信息),而忽略了融合多种附加信息来增强实体的特征信息,从而导致现有方法补全缺失实体时性能不佳。针对这个问题,提出一种融合实体文本描述和拓扑结构信息的知识图谱补全方法(FuDS-KGC),用于改善知识图谱补全任务的性能。该方法首先通过Transformer和注意力机制提取实体文本描述中特定于关系的特征表示,以增强实体描述的表示特征信息。然后,构建实体的一阶邻居子图,并通过图注意力网络获得实体的拓扑结构特征。最后,设计一种动态门控融合机制,融合实体的文本描述和拓扑结构特征,以增强实体的综合特征表示。在FB15k-237和WN18RR两个数据集上进行实验,实验结果证明了FuDS-KGC的有效性。

关键词：知识图谱补全 Transformer 实体描述注意力机制拓扑结构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数据流芯片的发展现状、趋势与挑战

引用

中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 452-463页

作者：冷静文过敏意曾德泽蒋文斌叶笑春陈华曦李文明上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 之江实验室智能计算平台中心杭州311121

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的... 详细信息

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的需求.本文首先梳理了现有数据流芯片的设计方法,基于专用性与通用性、执行粒度等维度探讨了数据流架构的不同实现方式及其应用现状.在此基础上,提出了一种基于并发代码块的数据流抽象机模型,并设计了完整的指令集和微体系结构,进一步实现了跨领域的统一中间表示和多种算子融合策略,优化了数据流在图神经网络、大模型计算和实时信号处理等任务中的执行效率.实验结果表明,基于该抽象机模型的处理器在性能与功耗方面优于现有的通用处理器架构.最终,本文展望了数据流架构在未来计算系统中的广泛应用前景及其对高效能计算的深远影响.

关键词：多领域融合计算数据流架构抽象机模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合特征选择的低延时DDoS攻击检测

引用

计算机应用 2025年

作者：谢丽霞王嘉敏杨宏宇胡泽成翔中国民航大学计算机科学与技术学院中国民航大学安全科学与工程学院扬州大学信息工程学院中国民航大学民航信息安全评估中心

许多分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法侧重提升模型性能，但忽略流量样本分布和特征维度对检测性能的影响，导致模型学习多余信息。针对网络流量类不平衡和特征冗余问题，提出一种基于多评价标准的混合特征选择方法（Hybrid Feature Se... 详细信息

许多分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法侧重提升模型性能，但忽略流量样本分布和特征维度对检测性能的影响，导致模型学习多余信息。针对网络流量类不平衡和特征冗余问题，提出一种基于多评价标准的混合特征选择方法（Hybrid Feature Selection method based on Multiple Evaluation Criteria, HFS-MEC）。首先，综合考虑皮尔逊相关系数(PCC)和互信息(MI)，选出相关性特征；其次，设计基于方差膨胀因子(VIF)的序列后向搜索(SBS)算法，减少特征冗余，进一步降低特征维度。同时，为平衡检测性能和计算时间，设计基于简单循环单元(SRU)的低延时DDoS攻击检测（Low-latency DDoS attack detection based on SRU, L-DDoS-SRU）模型。在CIC-IDS2017和CIC-DDoS2019数据集上的实验结果表明，HFS-MEC在CIC-IDS2017和CIC-DDoS2019数据集上将特征维度从78维和88维分别减少至31维和41维。L-DDoS-SRU检测时间仅40.34秒，召回率达99.38%，与长短期记忆(LSTM)相比提高了8.47%，与门控循环单元(GRU)相比提高了9.76%。所提方法有效提高检测性能并减少检测时间。

关键词：类不平衡特征冗余混合特征选择低延时分布式拒绝服务攻击检测简单循环单元

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：