检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第1期60卷 236-244页

作者：周建亭宣士斌王婷广西民族大学电子信息学院南宁530006 广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

针对无人机航拍图像中目标场景复杂、小目标多、遮挡严重的问题,提出了一种融合目标遮挡信息的改进DDETR(deformable DETR)的无人机目标检测算法。提出模型用Swin Transformer代替DDETR模型中残差网络来获得更丰富的多层次语义特征;增加... 详细信息

针对无人机航拍图像中目标场景复杂、小目标多、遮挡严重的问题,提出了一种融合目标遮挡信息的改进DDETR(deformable DETR)的无人机目标检测算法。提出模型用Swin Transformer代替DDETR模型中残差网络来获得更丰富的多层次语义特征;增加DDETR模型对低层次特征的使用来提高对中小目标的检测效果;利用提出的遮挡程度估计模块来辅助模型解决遮挡问题,使模型能更好地检测出遮挡严重的目标。在VisDrone数据集上达到32.3%的平均准确度均值(mean average precision,AP),比标准DDETR模型AP值提高了3.3个百分点,与主流无人机航拍图像目标检测方法相比,达到了当前先进水平。

关键词：无人机目标检测深度学习交叉注意力可变形卷积

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一种以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1089-1098页

作者：张宁王勇张伟广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只... 详细信息

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只在其贮藏食物的巢穴附近开展局部搜索活动.多数普通个体以优秀个体贮藏食物之巢穴为导向,在算法前期以较大步长进行全局探索,保持了种群的多样性;算法后期则以较短步长进行局部开发,使算法的全局探索能力和局部开发能力均得到了增强.通过12个基准函数和3个工程应用问题的数值实验,结果表明EICSA的全局优化能力得到了明显提高,在函数和工程应用问题优化中具有较快的全局收敛速度、较好的优化精度和稳定性.

关键词：乌鸦搜索算法(CSA) 智能优化优秀个体普通个体工程约束优化问题

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噪声指导下过滤光照风格实现低光照场景的语义分割

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 314-320页

作者：罗俊宣士斌刘家林广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模... 详细信息

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模型(SFIS)。该模型综合利用信噪比作为先验知识,通过指导长距离分支中的自注意力操作、长/短距离分支的特征融合,对图像中不同噪声的区域采用不同距离的交互,并设计了一个光照过滤器,该模块从图像的整体风格中进一步提取光照风格信息。通过交替训练光照过滤器与语义分割模型,逐步减小不同光照条件之间的光照风格差距,从而使分割网络学习到光照不变特征。提出的模型在数据集LLRGBD上优于之前的工作,取得了较好的结果。在真实数据集LLRGBD-real上的mIoU达到66.8%,说明所提出的长短距离分支模块和光照过滤器模块能够有效提升模型在低光照环境下的语义分割能力。

关键词：语义分割低光照注意力机制域自适应

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一种预测未知节点的融合影响力最大化的知识可迁移GNN模型

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中文信息学报 2025年第2期39卷 89-99,110页

作者：曾志林张超群吴国富汤卫东李灏然李婉秋广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006

在社交网络中,大多数节点的数据不完整,已有的方法对这些节点的预测效率较低。鉴于此,该文提出一种融合影响力最大化的知识可迁移图神络网络(Graph Neural Network,GNN)模型VRKTGNN,其是对预测社交网络未知节点的KTGNN模型的改进。VRKT... 详细信息

在社交网络中,大多数节点的数据不完整,已有的方法对这些节点的预测效率较低。鉴于此,该文提出一种融合影响力最大化的知识可迁移图神络网络(Graph Neural Network,GNN)模型VRKTGNN,其是对预测社交网络未知节点的KTGNN模型的改进。VRKTGNN根据用户的关注去构建一个图结构数据,由改进的投票排名算法VoteRank++选出图数据中影响力最大的节点对未知节点进行知识迁移,通过KTGNN利用影响力最大的节点将未知节点的信息进行完善或者补全,进而预测出大多数未知节点的一个关注重点。在五个数据集上的实验结果表明,VRKTGNN总体明显优于十个对比模型。具体来说,与最优的对比模型KTGNN相比,VRKTGNN在Github-web数据集上性能非常接近,而在Twitch-DE、Tolokers、Twitter、Twitch-EN数据集上的F_(1)值分别提升5.73%、2.9%、2.86%和1.83%。这些结果均表明,该文新提出的模型鲁棒性更强,能够利用影响力最大的节点对社交网络中的未知节点进行有效预测,且对复杂网络更具优势。

关键词：社交网络影响力最大化图神经网络知识迁移

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学习几何结构特征的真实点云场景语义分割

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数据采集与处理 2023年第2期38卷 336-349页

作者：李嘉祥宣士斌刘丽霞王款广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

有效获取点云数据在空间上的结构性特征是点云语义分割的关键。针对以往方法没有很好综合利用全局和局部特征问题,提出一种新的空间结构特征——点的盒子特征用于语义分割,设计一种编码‑解码结构的网络框架,下采样过程中使用几何结构特... 详细信息

有效获取点云数据在空间上的结构性特征是点云语义分割的关键。针对以往方法没有很好综合利用全局和局部特征问题,提出一种新的空间结构特征——点的盒子特征用于语义分割,设计一种编码‑解码结构的网络框架,下采样过程中使用几何结构特征模块学习点云的全局空间特征和局部邻域特征,上采样过程中按分辨率逐级恢复成完整尺寸特征图进行语义分割。其中,几何结构特征模块包含两个子模块,一个是全局特征模块,该模块学习点的“盒子(box)”特征以表现点云在采样空间内概括的粗糙几何特征;另一个是局部特征模块,该模块使用特征提取——注意力机制结构表现点云在局部邻域内精确的细粒度几何特征。在公开数据集S3DIS、Semantic3D上进行了实验并与其他方法比较,实验结果表明mIoU均领先目前大部分主流的方法,部分细则类IoU取得最高。

关键词：深度学习点云语义分割注意力机制人工智能

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联邦学习中针对后门攻击的检测与防御方案

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计算机应用 2024年

作者：苏锦涛葛丽娜肖礼广邹经王哲广西民族大学人工智能学院广西民族大学网络通信工程重点实验室广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室

针对联邦学习系统中普遍存在的恶意后门攻击行为，以及现有防御方案难以在隐私保护与模型训练高准确率之间取得平衡的难题，本研究探索了联邦学习中的后门攻击及其防御方法。提出了一种名为GKFL的安全高效集成方案，用于检测后门攻击并... 详细信息

针对联邦学习系统中普遍存在的恶意后门攻击行为，以及现有防御方案难以在隐私保护与模型训练高准确率之间取得平衡的难题，本研究探索了联邦学习中的后门攻击及其防御方法。提出了一种名为GKFL的安全高效集成方案，用于检测后门攻击并修复受损模型。该方案无需访问参与方的原始隐私数据，通过中央服务器生成检测数据，用于检测联邦学习中的聚合模型是否遭受后门入侵，并采用知识蒸馏技术对受损模型进行恢复，确保模型的完整性和准确性。采用数据集MNIST和Fashion-MNIST进行实验：GKFL的总体性能均优于经典的FoolsGold、GeoMed、RFA(Robust Aggregation Algorithm);GKFL方案比FoolsGold更能保护数据隐私的问题。实验结果表明GKFL拥有检测后门攻击及修复受损模型的能力，并在模型中毒准确率和模型主任务准确率上明显优于对比算法。

关键词：联邦学习后门攻击数据安全隐私保护人工智能安全

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联邦学习的高效性研究综述

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计算机应用 2024年

作者：葛丽娜王明禹田蕾广西民族大学人工智能学院广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西民族大学网络与通信工程重点实验室

联邦学习作为一个分布式机器学习框架，解决了数据孤岛问题，对个人及企业的隐私保护起到了重要作用。联邦学习的效率问题是其目前急需解决的问题，由于联邦学习的特点，其高昂的开销代价还是不尽如人意。对此，全面总结并调研了当前主... 详细信息

联邦学习作为一个分布式机器学习框架，解决了数据孤岛问题，对个人及企业的隐私保护起到了重要作用。联邦学习的效率问题是其目前急需解决的问题，由于联邦学习的特点，其高昂的开销代价还是不尽如人意。对此，全面总结并调研了当前主流的关于联邦学习高效性的研究，回顾了高效联邦学习的背景，包括它的由来和核心思想，解释联邦学习的概念和分类，论述基于联邦学习而产生的高效性问题并将其分为异构性问题、个性化问题和通信代价问题，详细分析并论述了高效性问题的解决方案，并将高效联邦学习研究分为模型压缩优化方法以及通信优化方法两个类别做出调研通过对比，总结了各方法的优缺点，阐述目前高效联邦学习仍存在的挑战，最后给出了该领域未来的研究方向。

关键词：联邦学习深度学习通信效率隐私保护机器学习

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混合策略的沙猫算法求解化工动态优化问题

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化学工程 2024年第5期52卷 85-90页

作者：胡坤莫愿斌广西民族大学人工智能学院广西南宁530000 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530000

化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,... 详细信息

化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,引入Circle混沌映射初始化种群,提高多样性。其次,针对沙猫算法在迭代后期收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题,引入随机游走策略。同时,采用柯西变异策略扰动全局最优解,生成新解,避免陷入局部最优,增强局部搜索能力。最后将其应用于3个具有挑战性的化学动态优化工程问题上,并与其他方法进行对比分析。结果表明,改进后的算法具有更强的寻优和求解能力,证明了其有效性和优越性。

关键词：过程控制动态优化全局最优沙猫优化算法

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基于改进雪雁算法的热电联产系统经济调度优化

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现代电子技术 2025年第6期48卷 127-135页

作者：邱志勇莫愿斌广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006

热电联产技术由于具有经济、低排放、高效能源利用等众多优势,在现代电力系统中应用广泛。文中研究包括多机组在内的热电联产经济调度优化,建立了考虑机组阀点载荷效应、爬坡速率限制等因素的热电联产模型,并对热电联产机组进行了热电... 详细信息

热电联产技术由于具有经济、低排放、高效能源利用等众多优势,在现代电力系统中应用广泛。文中研究包括多机组在内的热电联产经济调度优化,建立了考虑机组阀点载荷效应、爬坡速率限制等因素的热电联产模型,并对热电联产机组进行了热电解耦改造。针对该模型中数值算法求解存在的无效迭代次数多、收敛精度低甚至不收敛的问题,提出一种具有速度约束的自适应布朗运动雪雁算法,通过约束速度大小以及有规律地调整雪雁算法中布朗运动幅度大小,达到增加有效迭代次数、提高收敛精度的目的。在该模型中进行改进雪雁算法与原始雪雁算法以及其他算法的寻优测试对比,结果表明改进雪雁算法在寻优测试中取得了较好的效果,比其他算法更能减少支出。

关键词：雪雁算法热电联产经济调度优化自适应布朗运动速度约束热电解耦

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高强度安全型柱塞式氮气弹簧优化设计与仿真

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机械设计 2024年第7期41卷 136-142页

作者：蒋权广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006

为解决氮气弹簧缸筒由于损伤破坏导致的安全隐患问题,文中采用有限元仿真方法找到了与实际损伤一致的关键隐患点,并优化设计出一种新的高强度安全型柱塞式氮气弹簧结构。仿真结果表明:仿真可有效地反映出安全问题关键所在;优化后的氮气... 详细信息

为解决氮气弹簧缸筒由于损伤破坏导致的安全隐患问题,文中采用有限元仿真方法找到了与实际损伤一致的关键隐患点,并优化设计出一种新的高强度安全型柱塞式氮气弹簧结构。仿真结果表明:仿真可有效地反映出安全问题关键所在;优化后的氮气弹簧结构与原结构相比,柱塞杆上最大应力从501.36 MPa减小至183 MPa,大大提高了柱塞杆结构强度;新结构中端盖应力最大,且柱塞杆的两级凸台具有应力差,可在危机时实现卸压保护和多级防脱功能;该新结构满足实际工作要求,并具有较高的强度及更好的安全性。

关键词：安全型高强度氮气弹簧优化设计仿真分析

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