检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2024年第3期50卷 640-648页

作者：毛国君吴星臻邢树礼福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118

针对现有异常检测(Anomaly detection,AD)模型计算效率低和检测性能差等问题,提出一种多尺度流模型(Multi-scale normalizing flow,MS-Flow),通过多尺度交叉融合实现高效的视觉图像异常识别.具体地,在流模型(Normalizing flow,NF)内部... 详细信息

针对现有异常检测(Anomaly detection,AD)模型计算效率低和检测性能差等问题,提出一种多尺度流模型(Multi-scale normalizing flow,MS-Flow),通过多尺度交叉融合实现高效的视觉图像异常识别.具体地,在流模型(Normalizing flow,NF)内部构建层级式的多尺度架构来避免多通道数据的冗余交叉计算,同时保证网络的多尺度表达能力.此外,设计的层级感知模块通过逐层级的多粒度特征融合,在细粒度级别表达多尺度特征,有效地提高分布估计的精确性.该方法是一个平衡检测精度与计算效率的解决方案.在两个公开数据集上的实验表明,所提方法相较于以往的检测模型能够获得更高的检测精度(在MVTec AD和BTAD数据集上的平均AUROC(Area under the receiver operating characteristics)分别为99.7%和96.0%),同时具有更高的计算效率,浮点运算次数(Floating point operations,FLOPs)约为CS-Flow的1/8.

关键词：异常检测流模型层级感知多尺度特征

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基于深度强化学习的连续微流控生物芯片控制逻辑布线

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 950-962页

作者：蔡华洋黄兴刘耿耿福州大学计算机与大数据学院福州 350116 大数据智能教育部工程研究中心(福州大学) 福州 350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州 350116 西北工业大学计算机学院西安 710072

随着电子设计自动化技术的迅速发展,连续微流控生物芯片成为了目前最具前景的生化实验平台之一.该芯片通过采用内部的微阀门以及微通道来操纵体积仅为毫升或纳升的流体样品,从而自动执行混合和检测等基本的生化实验操作.为了实现正确的... 详细信息

随着电子设计自动化技术的迅速发展,连续微流控生物芯片成为了目前最具前景的生化实验平台之一.该芯片通过采用内部的微阀门以及微通道来操纵体积仅为毫升或纳升的流体样品,从而自动执行混合和检测等基本的生化实验操作.为了实现正确的生化测定功能,部署于芯片内部的微阀门通常需要由基于多路复用器的控制逻辑进行管控,其通过控制通道获得来自核心输入的控制信号以实现精确切换.由于生化反应通常需要非常高的灵敏度,因此为了保证信号的即时传输,需要尽可能地减少连接每个阀门的控制路径长度,以降低信号传输的时延.此外,为了降低芯片的制造成本,如何有效减少控制逻辑中通道的总长度也是逻辑架构设计需要解决的关键问题之一.针对上述问题,提出了一种基于深度强化学习的控制逻辑布线算法以最小化信号传输时延以及控制通道总长度,从而自动构建高效的控制通道网络.该算法采用竞争深度Q网络架构作为深度强化学习框架的智能体,从而对信号传输时延和通道总长度进行权衡评估.此外,针对控制逻辑首次实现了对角型的通道布线,从根本上提高了阀门切换操作的效率并降低了芯片的制造成本.实验结果表明,所提出的算法能够有效构建高性能、低成本的控制逻辑架构.

关键词：连续微流控生物芯片深度强化学习控制逻辑控制通道网络对角通道布线

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流路径驱动的微流控生物芯片任意角度布线算法

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 978-988页

作者：潘友林郭帅黄兴刘耿耿福州大学计算机与大数据学院福州 350116 大数据智能教育部工程研究中心(福州大学) 福州 350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州 350116 西北工业大学计算机学院西安 710072

连续微流控生物芯片(continuous-flow microfluidic biochips,CFMBs)由于其能够自动高效地执行生化应用,成为近年来的研究热点.PathDriver+将实际的流体运输需求考虑进CFMBs设计流程中,并实现了实际的流体运输和去除,并为每个运输任务... 详细信息

连续微流控生物芯片(continuous-flow microfluidic biochips,CFMBs)由于其能够自动高效地执行生化应用,成为近年来的研究热点.PathDriver+将实际的流体运输需求考虑进CFMBs设计流程中,并实现了实际的流体运输和去除,并为每个运输任务规划独立的流路径,而这些问题在之前的工作中被忽略了.但是,由于PathDriver+仅考虑了网格模型下总体布线的线长优化,而未考虑详细布线,没有充分利用CFMBs布线的灵活性.此外,PathDriver+仅考虑X型布线方式,而任意角度布线能够更有效地利用布线资源,从而缩短流通道长度.针对上述问题,提出了流路径驱动的任意角度布线算法,在考虑实际的流体运输需求的同时,提高布线资源的利用率,减少流通道的长度.首先基于Delaunay三角剖分构建搜索图,从而在保证布线质量的同时,提高布线解的搜索效率.然后,在构建的搜索图上,使用基于Dijkstra的流路径布线方法,以快速生成具有较短线长的布线结果.在布线过程中针对流通道复用和流通道交叉点数量优化问题,分别提出了通道复用策略和交叉优化策略,以进一步提高布线结果的质量.实验结果表明,与最新工作PathDriver+相比,所提算法在布线总线长、流层端口使用数量、通道交叉点数量方面分别降低了33.21%,11.04%,44.79%,通道复用率平均提高了 26.88个百分点,交叉点处引入阀门的总数量平均减少了42.01%,这表明所提算法的有效性和优越性.

关键词：连续微流控生物芯片计算机辅助设计物理设计任意角度布线流路径规划

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基于对抗性的权重注意力机制序列到序列模型的锂离子电池SOC估计方法

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电工技术学报 2024年第19期39卷 6244-6256页

作者：陈治铭刘建华柯添赐陈可纬福建理工大学计算机科学与数学学院福州350018 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350018

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是新能源技术发展中的一项关键技术,由于难以直接获取SOC准确数值,而面对此长序列预测问题,采用传统深度学习方法,其估算效果不佳。对此,该文提出一种对抗性的权重注意力序列到序列(AWAS)模型以估算SOC,... 详细信息

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是新能源技术发展中的一项关键技术,由于难以直接获取SOC准确数值,而面对此长序列预测问题,采用传统深度学习方法,其估算效果不佳。对此,该文提出一种对抗性的权重注意力序列到序列(AWAS)模型以估算SOC,其中权重注意力机制通过引入额外的线性变换增强了注意力机制提取长序列依赖的能力。该模型由门控循环单元(GRU)作为编码器和解码器的基本构建模块。首先利用编码器提取特征间的相关信息;其次将包含特征信息的隐藏向量交由权重注意力处理,以深化特征间的关联性学习;再次由GRU进行解码;最后与生成对抗网络(GAN)中的鉴别器联合,提高模型估算能力。通过多步SOC估算任务的测试实验,该文提出的模型估算SOC的方均根误差及平均绝对百分比误差分别达到0.1695%和0.2096%;同时,在不同数据集的单步估算任务测试中,平均绝对误差和方均根误差达到0.1412%和0.1094%;相比稀疏化Informer模型在平均绝对误差评估指标上降低了45.7%。

关键词：锂电池荷电状态序列到序列模型对抗生成网络稀疏化Informer 注意力

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光场表征及其分辨率提升技术:文献综述及最新进展(特邀)

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红外与激光工程 2024年第9期53卷 116-158页

作者：张润南周宁周子豪杜和恒陈钱左超南京理工大学电子工程与光电技术学院智能计算成像实验室(SCILab) 江苏南京210094 南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室江苏南京210094 南京理工大学智能计算成像研究院(SCIRI) 江苏南京210019

自高斯时代以来,成像系统的设计和开发便始终致力于透镜的持续迭代和优化,以收集来自物平面上某点向不同方向发射的光线,并尽可能完美地将其汇聚到像平面上的一个点。然而,成像传感器仅能捕捉并记录下光线的空间位置信息,导致角度信息... 详细信息

自高斯时代以来,成像系统的设计和开发便始终致力于透镜的持续迭代和优化,以收集来自物平面上某点向不同方向发射的光线,并尽可能完美地将其汇聚到像平面上的一个点。然而,成像传感器仅能捕捉并记录下光线的空间位置信息,导致角度信息的丢失,并完全丧失了对三维场景的视角变换与深度感知能力。为了弥补这一缺陷,计算光场成像技术应运而生,它能够记录空间光辐射场的完整分布,联合记录空间位置和角度信息,突破了经典成像的局限性,正逐渐被应用于生命科学、国防安全、虚拟现实/增强现实、环境监测等领域,具有重要的学术研究价值和广阔的应用潜力。然而,光场成像技术仍然受到数字成像器件和图像传感器的联合制约,成像系统的有限空间带宽积致使光场成像在实际应用中往往需要在空间分辨率和角度分辨率之间做出权衡,导致难以达到传统成像技术的高空间分辨率。自光场成像技术诞生以来,如何赋予其更高的自由度,即在保持高分辨率成像的前提下,提高时间分辨率和角度分辨率,从而实现更清晰、更立体的成像性能是光场成像技术亟需解决的关键问题,也一直是该领域的研究热点。该综述全面回顾了光场成像技术的发展历程,阐述了全光函数和四维光场的基本概念,并总结了在时间、空间和角度这三个维度上实现高分辨率成像的关键方法,最后还对光场成像技术的未来发展趋势进行了展望。

关键词：光场成像计算成像超分辨率成像显微成像

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基于损失平滑的对抗样本攻击方法

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 663-670页

作者：黎妹红金双杜晔北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

深度神经网络(DNNs)容易受到对抗样本的攻击,现有基于动量的对抗样本生成方法虽然可以达到接近100%的白盒攻击成功率,但是在攻击其他模型时效果仍不理想,黑盒攻击成功率较低。针对此,提出一种基于损失平滑的对抗样本攻击方法来提高对抗... 详细信息

深度神经网络(DNNs)容易受到对抗样本的攻击,现有基于动量的对抗样本生成方法虽然可以达到接近100%的白盒攻击成功率,但是在攻击其他模型时效果仍不理想,黑盒攻击成功率较低。针对此,提出一种基于损失平滑的对抗样本攻击方法来提高对抗样本的可迁移性。在每一步计算梯度的迭代过程中,不直接使用当前梯度,而是使用局部平均梯度来累积动量,以此来抑制损失函数曲面存在的局部振荡现象,从而稳定更新方向,逃离局部极值点。在ImageNet数据集上的大量实验结果表明:所提方法与现有基于动量的方法相比,在单个模型攻击实验中的平均黑盒攻击成功率分别提升了38.07%和27.77%,在集成模型攻击实验中的平均黑盒攻击成功率分别提升了32.50%和28.63%。

关键词：深度神经网络对抗样本黑盒攻击损失平滑人工智能安全

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基于线性混合效应模型双惩罚变量选择研究老年人抑郁影响因素

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 725-729页

作者：罗川钦杨宜平重庆工商大学数学与统计学院 400067 统计智能计算与监测重庆市重点实验室

目的应用线性混合效应模型双惩罚变量选择对老年人抑郁量表得分(GDS)进行分析,旨在研究老年人抑郁的主要影响因素。方法数据来源于美国国家阿尔茨海默协作中心,筛选2018—2023年期间连续随访5次以上的165人的830次随访结果。首先构建线... 详细信息

目的应用线性混合效应模型双惩罚变量选择对老年人抑郁量表得分(GDS)进行分析,旨在研究老年人抑郁的主要影响因素。方法数据来源于美国国家阿尔茨海默协作中心,筛选2018—2023年期间连续随访5次以上的165人的830次随访结果。首先构建线性混合效应模型,然后采用双惩罚变量选择方法同时对固定效应和随机效应进行变量选择,利用坐标下降算法寻找最小的BIC、AIC、EBIC、BICC值,从而找到惩罚参数的最佳组合。结果惩罚参数的最佳组合为λ_(1n)=0.07,λ_(2n)=0.03。模型选择出固定效应:自理能力、静息心率、记忆力损伤,估计值分别为0.0574、0.0121、1.6232;性别、生活状况、烟龄、嗜酒等具有随机效应。结论研究结果表明受试者自理能力、静息心率、记忆力损伤与老年抑郁呈正相关,其中记忆力损伤对老年抑郁的影响最大。此外,老年抑郁影响因素存在个体差异性,个体差异性最大的因素是身高和视力损伤。最后针对变量选择结果本文给出了应对和预防老年抑郁的相关建议。

关键词：线性混合效应模型双惩罚纵向数据老年抑郁

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基于复杂网络理论和软件度量的Web服务演化研究

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计算机应用与软件 2024年

作者：郑思伟王家乐周诗源袁成祥浙江工商大学计算机与信息工程学院嘉兴南湖学院信息工程学院嘉兴市智能计算与数据科学重点实验室

Web服务因具有良好的跨平台特性而被开发者所青睐，越来越多的软件通过Web服务构建。因此，研究Web服务的演化特性对于改进由Web服务构建的软件具有重要意义。构建了Web服务类粒度和特征方法粒度的网络模型，引入复杂网络理论和面向对... 详细信息

Web服务因具有良好的跨平台特性而被开发者所青睐，越来越多的软件通过Web服务构建。因此，研究Web服务的演化特性对于改进由Web服务构建的软件具有重要意义。构建了Web服务类粒度和特征方法粒度的网络模型，引入复杂网络理论和面向对象软件度量，并基于经典的Lehman定律，对涉及不同领域的Web服务的演化特性进行分析。研究结果表明：（1）Web服务演化遵循Lehman定律中的七条；（2）Web服务在演化中趋向于形成一个多层次、节点联系稳定的复杂网络；（3）Web服务的演化趋势与涉及的领域无关。

关键词： Web服务软件演化复杂网络 Lehman定律

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复杂环境下无人机路径规划及其改进型人工兔优化

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系统仿真学报 2025年第1期37卷 79-94页

作者：尹安琳张洪贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室贵州贵阳550025

针对复杂障碍物环境下无人机安全、高效飞行的路径规划问题,探讨其优化模型的设计与求解算法。模型设计中,以距离、角度、高度及飞行威胁代价为性能指标,以地域、空域障碍物为约束,建立基于权重系数法与柱坐标系的单性能指标路径规划模... 详细信息

针对复杂障碍物环境下无人机安全、高效飞行的路径规划问题,探讨其优化模型的设计与求解算法。模型设计中,以距离、角度、高度及飞行威胁代价为性能指标,以地域、空域障碍物为约束,建立基于权重系数法与柱坐标系的单性能指标路径规划模型;针对人工兔优化算法存在初始种群分布不均匀、勘探能力和开采能力不平衡,以及局部搜索能力不足的问题,利用SPM混沌映射改善初始种群分布;借助精英个体引导策略增强局部搜索能力;利用改进型能量收缩策略平衡全局与局部搜索能力,提出一种计算复杂度由种群规模确定且能求解大规模优化问题的改进型人工兔优化算法。实验表明,已获路径规划模型的路径规划方案能在一定程度上缓解航迹点数的增加对求解性能的影响,同时优化算法处理大规模优化问题及复杂障碍物威胁环境下无人机路径规划问题具有明显优势。

关键词：无人机路径规划人工兔优化柱坐标系大规模优化精英个体引导策略

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化合物药物-靶标蛋白互作关联预测算法进展分析

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基因组学与应用生物学 2024年第2期43卷 181-194页

作者：唐春艳钟诚李娜钟铭张行健广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西高校并行分布与智能计算重点实验室南宁530004

药物的使用极大地提高了人类的生存质量。药物的有效性是药物发现研究中的关键环节。药物的有效性通过识别药物与其作用的靶标蛋白来判断。然而,通过高通量筛选的实验方法分析确定化合物药物-靶标蛋白互作关联是一个十分昂贵、耗时且富... 详细信息

药物的使用极大地提高了人类的生存质量。药物的有效性是药物发现研究中的关键环节。药物的有效性通过识别药物与其作用的靶标蛋白来判断。然而,通过高通量筛选的实验方法分析确定化合物药物-靶标蛋白互作关联是一个十分昂贵、耗时且富有挑战性的任务。基于计算方法的化合物药物-靶标蛋白互作关联预测研究具有效率高、成本低的特点,越来越受到人们的重视。相比实验验证方法,化合物药物-靶标蛋白互作关联的计算方法可为药物发现研究后续的生物药学实验提供更为准确的潜在化合物药物-靶标蛋白候选对,达到减少生物实验的时间和成本的目的。本文回顾了近20年来基于计算方法的化合物药物-靶标蛋白互作关联预测算法所涉及的生物医学特征数据、预测方法和技术,并分析研究过程中所面临的生物医学特征数据高维稀疏,以及多源生物医学数据融合程度不高等问题,为进一步研究提供有价值的参考。

关键词：药物发现化合物药物-靶标蛋白互作关联生物医学特征数据高维稀疏数据融合

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