检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技大学学报 2016年第1期45卷 91-95页

作者：唐聃舒红平成都信息工程大学软件工程学院成都610225

当前大多基于编码实现的(k,n)门限秘密分享方案在秘密重构时均假定只存在k个份额,忽略了秘密重构时可用份额数量多于门限值k的情况。而实验证明,多余的份额如果合理利用可以极大地降低秘密重构的运算量。在基于秘密分享的实用系统运行... 详细信息

当前大多基于编码实现的(k,n)门限秘密分享方案在秘密重构时均假定只存在k个份额,忽略了秘密重构时可用份额数量多于门限值k的情况。而实验证明,多余的份额如果合理利用可以极大地降低秘密重构的运算量。在基于秘密分享的实用系统运行过程中,特别是网络数据传输或分布式存储系统中,可用份额数量大于门限值k的情况又是经常出现的。针对这一问题,该文提出了一种新的秘密重构方法,该方法可以有效利用秘密重构时所有的可用份额,且计算效率与当前主流方法相比有较大的提升。

关键词：编码秘密重构秘密分享门限

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基于多任务学习的短期风能发电功率预测研究

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软件导刊 2025年第4期24卷 32-41页

作者：杜明山张海清李代伟唐鑫成都信息工程大学软件工程学院四川成都610200

为提高短期风能发电功率预测的准确性,提出一种硬参数共享的多任务学习模型,分为参数共享层和任务指定层。在参数共享层中,一方面,由于时序数据中不仅有时间上的依赖,而且有跨维度的依赖,有助于提升预测精度,因此提出跨维度—时间依赖... 详细信息

为提高短期风能发电功率预测的准确性,提出一种硬参数共享的多任务学习模型,分为参数共享层和任务指定层。在参数共享层中,一方面,由于时序数据中不仅有时间上的依赖,而且有跨维度的依赖,有助于提升预测精度,因此提出跨维度—时间依赖混合编码模块(CD-TDMEM);另一方面,鉴于不同尺度的信息对预测未来结果所起到的不同作用,针对多层次的高低频分量分别进行编码,构建多尺度信息编码模块(MSIEM)。在任务指定层中,对于每个子任务,首先对多尺度模块的编码信息和跨维度—时间依赖混合编码信息进行融合,经过多层解码器解码,最终使用Transformer生成式预测模型的一步解码得到每个子任务的预测输出。实验结果表明,对于短期风能发电功率预测任务,相比其他模型,该模型在传统的单任务学习上MSE分别降低了13.97%、69.78%、75.36%、2.30%、7.18%,MAE分别降低了7.33%、53.82%、54.29%、-2.07%、4.32%。而利用多任务学习机制之后,相比单任务学习,MSE进一步降低了1.94%,MAE进一步降低了7.00%,表明多任务学习的预测效果更好。另外,相比其他几个多任务学习模型,MSE分别降低了9.97%、8.27%、3.34%,MAE分别降低了16.43%、10.74%、7.96%。消融实验也证明了各模块的有效性。

关键词：风能发电功率预测多尺度信息跨维度—时间依赖多任务学习

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电力与经济高质量协同发展的空间演进及影响因素分析

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数学的实践与认识 2025年第1期55卷 110-126页

作者：田京京邢康邵雪琴李勇陕西理工大学数学与计算机科学学院陕西汉中723000 陕西理工大学电气工程学院陕西汉中723000 成都信息工程大学中国政府统计研究中心四川成都610100 陕西理工大学马克思主义学院陕西汉中723000

构建电力与经济高质量发展综合评价指标体系,基于2011-2021年中国30个省份的面板数据,综合运用熵权法、耦合协调度模型,核密度估计法、Dagum基尼系数及分解、全域(局域)莫兰指数等方法展开实证分析,探讨中国电力与经济高质量协同发展的... 详细信息

构建电力与经济高质量发展综合评价指标体系,基于2011-2021年中国30个省份的面板数据,综合运用熵权法、耦合协调度模型,核密度估计法、Dagum基尼系数及分解、全域(局域)莫兰指数等方法展开实证分析,探讨中国电力与经济高质量协同发展的空间演进及影响因素.研究结果表明,2011-2021年全国电力与经济高质量发展耦合协调度由0.253增至0.351,呈上升趋势,其中华东、华南两地区耦合协调度突破0.4,不再为失调状态.耦合协调度存在区域差异,华南地区基尼系数大于0.3,而其余地区基尼系数在0-0.2之间波动,但总体差异性在逐渐减小,各地区发展不平衡得到缓解.第二产业用电量、地方财政支出占GDP比重、人均GDP、R&D研发投入总额、经营单位所在地区进出口总额对电力与经济耦合协调度的发展有着一定的促进作用.

关键词：电力经济高质量发展耦合协调度空间相关性空间效应

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融合注意力机制的YOLOv7遥感小目标检测算法研究

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计算机工程与应用 2023年第20期59卷 167-175页

作者：余俊宇刘孙俊许桃成都信息工程大学软件工程学院成都610225

针对遥感目标检测而言,因其主要是分布密集的小目标从而导致在检测过程中存在漏检误检的情况,其次在检测中还会受目标尺度差异显著和检测背景复杂带来的影响,因此提出一种改进YOLOv7的目标检测方法。通过结合全局语义信息与局部语义信... 详细信息

针对遥感目标检测而言,因其主要是分布密集的小目标从而导致在检测过程中存在漏检误检的情况,其次在检测中还会受目标尺度差异显著和检测背景复杂带来的影响,因此提出一种改进YOLOv7的目标检测方法。通过结合全局语义信息与局部语义信息的思想,利用集中特征金字塔CFP(centralized feature pyramid)解决遥感图像因目标分布密集以及检测背景复杂导致检测效率较低的问题;针对遥感图像中的小目标分布不定并且其特征表现能力不足从而在检测过程中容易存在漏检、误检的现象,因此,通过引入混合注意力模块ACmix加强网络对于小目标检测的敏感度,以提升对小目标的检测精度;使用WIOU损失函数来优化原网络中的损失函数,提升网络对检测目标的定位能力。在公开的遥感数据中进行实验对比,改进后的网络对于三个检测目标飞机、油罐、操场的mAP分别提升了0.068、0.061、0.098,实验结果表明,在检测背景复杂,检测目标密集分布的情况下,改进的YOLOv7网络性能有所提升。

关键词：遥感图像目标检测小目标损失函数 YOLOv7

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基于Bucket Sort的快速属性约简算法

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控制与决策 2011年第2期26卷 207-212页

作者：蒋瑜刘胤田李超成都信息工程学院软件工程学院成都610225

利用桶排序思想设计了一个求解U/C的算法,其时间复杂度降为O(∣C∣∣U∣).由此,给出一种无需求解正域便能判断正域是否变化的方法.基于以上方法,提出一种快速属性约简算法.该算法的求解策略是在每次迭代过程中求解决策表相对核,如果在... 详细信息

利用桶排序思想设计了一个求解U/C的算法,其时间复杂度降为O(∣C∣∣U∣).由此,给出一种无需求解正域便能判断正域是否变化的方法.基于以上方法,提出一种快速属性约简算法.该算法的求解策略是在每次迭代过程中求解决策表相对核,如果在某次迭代过程中找不到这样的核属性,则任意排除一个条件属性.最后通过实验分析了该算法在最坏情况下的时间复杂性,其复杂性降为O(∣C∣2∣U/C∣).

关键词：粗糙集正区域属性约简桶排序

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基于空间向量搜索的密度峰值聚类算法

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计算机工程与应用 2023年第15期59卷 123-131页

作者：马振明安俊秀成都信息工程大学软件工程学院成都610200

针对密度峰值聚类(DPC)算法因构建全局样本点间的相似度矩阵,而导致时间开销过大的问题,提出了一种基于空间向量搜索的密度峰值聚类(VS-DPC)算法。在n维正交坐标系中将数据点映射为以原点为起点的空间向量,计算向量的模和与统一坐标轴... 详细信息

针对密度峰值聚类(DPC)算法因构建全局样本点间的相似度矩阵,而导致时间开销过大的问题,提出了一种基于空间向量搜索的密度峰值聚类(VS-DPC)算法。在n维正交坐标系中将数据点映射为以原点为起点的空间向量,计算向量的模和与统一坐标轴正方向间的夹角;利用截断距离和截断映射角确定相似范围搜索相似向量;利用相似向量确定有效密度点从而构建稀疏相似度矩阵,降低时间复杂度。在UCI数据库中7个真实数据集和7个形状复杂的人工数据集上的实验结果表明,所提的VS-DPC算法保持了DPC的聚类精度,相较DPC算法减少了约60%的时间开销。并对比于CDPC和GDPC两种提升DPC聚类效率的算法,算法参数更少,且在聚类精度和时间上分别平均提升6和18个百分点。

关键词：密度峰值聚类稀疏矩阵时间复杂度向量搜索聚类

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融合双通路注意力与VT-LSTM的金融时序预测

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计算机工程与应用 2023年第12期59卷 157-165页

作者：戴宇睿安俊秀陶全桧成都信息工程大学软件工程学院成都610225

针对现有研究对金融时序数据短期变化规律捕捉能力不足和预测精度不佳的问题,提出一种基于双通路注意力机制和改进转换门控LSTM(variant transformation-gated LSTM,VT-LSTM)的金融时序预测模型(dual-attention MDWT-CVT-LSTM)。使用多... 详细信息

针对现有研究对金融时序数据短期变化规律捕捉能力不足和预测精度不佳的问题,提出一种基于双通路注意力机制和改进转换门控LSTM(variant transformation-gated LSTM,VT-LSTM)的金融时序预测模型(dual-attention MDWT-CVT-LSTM)。使用多级离散小波变换(MDWT)分解股指序列得到高频和低频数据,并在融合门控单元的LSTM中加入转换门控机制,构造VT-LSTM,其能有效把控短期突变信息。在双通路注意力网络中结合VT-LSTM与一维时序卷积(Conv1D),分别提取不同频度数据的空间局部特征和时序特征,对各子序列进行预测,实现多层级多通路的预测研究。在金融股指数据集和个股数据集上对不同模型进行实验比较,结果表明提出模型预测精度优于其他方法,有良好的可行性。

关键词：金融时间序列双通路注意力机制时序卷积多级离散小波变换长短时记忆网络

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结合混合密度和局部结构的密度峰值聚类算法

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计算机工程与应用 2023年第12期59卷 84-93页

作者：马振明安俊秀周俊成都信息工程大学软件工程学院成都610200

密度峰值聚类(DPC)是简单有效的聚类算法,但该算法存在假设与实现间不一致和假设不适用的问题,导致DPC在密度不均的数据集上很难确定中心点,且非中心点分配策略鲁棒性低并产生连锁反应。针对此,提出一种结合混合密度和局部结构的密度峰... 详细信息

密度峰值聚类(DPC)是简单有效的聚类算法,但该算法存在假设与实现间不一致和假设不适用的问题,导致DPC在密度不均的数据集上很难确定中心点,且非中心点分配策略鲁棒性低并产生连锁反应。针对此,提出一种结合混合密度和局部结构的密度峰值聚类算法(HS-DPC)。利用相对密度和绝对密度,提出混合密度计算公式,消除DPC假设中心点为局部峰值,但算法实现是全局峰值间的不一致。根据局部结构重新定义数据点之间的相似性,从而适应形状复杂数据。对中心点依据相似性传递,搜索有效数据并形成簇的主干结构。对剩余点结合不同簇的主干点分布进行距离最优分配,隔绝连锁反应完成边界聚类。通过在16个数据集上与五种聚类算法进行对比实验,结果表明了HS-DPC的有效性和鲁棒性。

关键词：密度峰值聚类混合密度局部结构相似性传递标签传播

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2008—2022年四川省强降雨的时空特征

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沙漠与绿洲气象 2025年第1期19卷 174-181页

作者：周秋雪龙柯吉王皓冯良敏徐琳娜四川省气象台四川成都610072 中国气象局雷达气象重点开放实验室江苏南京210000 成都信息工程大学电子工程学院四川成都610225

基于2008—2022年四川省1008个气象站逐小时雨量资料和高精度地形数据,分析四川省强降雨和极端降水时空特征,结果表明:强降雨日较强降雨量增长更显著,且四川省不同地区的变化趋势有明显差异。近15年强降雨和极端降水均以川西高原增长最... 详细信息

基于2008—2022年四川省1008个气象站逐小时雨量资料和高精度地形数据,分析四川省强降雨和极端降水时空特征,结果表明:强降雨日较强降雨量增长更显著,且四川省不同地区的变化趋势有明显差异。近15年强降雨和极端降水均以川西高原增长最显著,盆地西南部次之,四川省强降雨量和强降雨日增长主要由盆地西南部贡献,其次是盆地东北部。盆地西南部夜雨特征明显,夜雨量主要由较小量级降雨贡献。盆地东北部夜雨特征最不显著,夜雨量主要由强降雨贡献。强降雨多发生在四川盆地周边沿山地区,且随着强降雨量或强降雨日数增加,站点逐渐向山脉迎风坡集中,持续性的大雨、暴雨和极端降水多发生于此处。降雨强度峰值中心位于盆地东北部大巴山南侧边缘,盆地西南部虽然有四川省年雨量峰值中心,但多为较小量级雨日贡献。受地形和对流层低层偏南风急流共同影响,最大日雨量≥250mm/d站点主要集中在30°N以北的山区迎风坡。

关键词：四川夜雨强降雨极端降水地形

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流水车间调度问题的启发式算法研究

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电子科技大学学报 2013年第6期42卷 921-925页

作者：唐聃黄健成都信息工程学院软件工程学院成都610225

针对以完工时间最小为目标的流水车间调度问题,对问题的定义进行了全新的推导和分析,从数学的角度进一步挖掘出问题的本质特征。在控制第一台机器和最后一个工件加工时间的基础上,尽量压缩每个工件在加工前的等待时间,以提高算法的实际... 详细信息

针对以完工时间最小为目标的流水车间调度问题,对问题的定义进行了全新的推导和分析,从数学的角度进一步挖掘出问题的本质特征。在控制第一台机器和最后一个工件加工时间的基础上,尽量压缩每个工件在加工前的等待时间,以提高算法的实际效果。模拟实验的结果表明,新的启发式算法具有很好的性能,使用新算法计算得到的调度序列平均质量以及算法本身的稳定性方面均明显优于与之具有相当算法复杂度的其他启发式算法。

关键词：流水车间启发式算法完工时间生产调度

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