检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2003年第36期39卷 121-122,133页

作者：丁志强范怀炜孙丽昆明理工大学云南省计算机应用技术重点实验室昆明650051

基于COTS的软件开发(COTS-BasedSoftwareDevelopment)方法日益受到重视,文章针对COTS软件的特点,提出了一种抽象的包装器模型,并给出了这种包装器模型的接口的设计方法。这种包装器模型进一步具体化可以把COTS软件包装成COM组件、CORBA... 详细信息

基于COTS的软件开发(COTS-BasedSoftwareDevelopment)方法日益受到重视,文章针对COTS软件的特点,提出了一种抽象的包装器模型,并给出了这种包装器模型的接口的设计方法。这种包装器模型进一步具体化可以把COTS软件包装成COM组件、CORBA组件以及JavaBean组件,通过包装器接口的组织还可以实现COTS软件功能的增加和屏蔽。

关键词：软件开发 COTS 软件系统包装器模型应用程序接口设计软件复用 COM组件 CORBA组件

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基于压缩感知的红外与可见光图像融合

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四川大学学报（工程科学版） 2014年第5期46卷 88-95页

作者：柳翠寅罗洪礼李晓峰昆明理工大学计算中心云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息与自动化学院四川大学计算机学院四川成都610065 四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室四川成都610065

针对机载实时融合需求,提出了基于CS域的图像融合框架,并提出基于NSCT分解的压缩感知图像融合算法。算法采用服从高斯分布的测量矩阵,对经NSCT分解的图像的高频子带系数进行量测得到比高频子带系数更稀疏的测量值,对测量值采用最大值融... 详细信息

针对机载实时融合需求,提出了基于CS域的图像融合框架,并提出基于NSCT分解的压缩感知图像融合算法。算法采用服从高斯分布的测量矩阵,对经NSCT分解的图像的高频子带系数进行量测得到比高频子带系数更稀疏的测量值,对测量值采用最大值融合规则得到融合测量值,采用子空间追踪SP算法对测量值进行重构得到近似精确的方向子带融合系数,逆变换融合的高频与低频子带系数得到融合图像。通过多组图像融合实验,比较融合评价指标和算法消耗时间,证实本文算法在保证融合质量的同时有效地提高了运算效率,有利于满足机载实时性应用需求。

关键词：图像融合压缩感知稀疏表示

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基于变换器的并联网络在皮肤黑色素瘤分割中的应用

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生物医学工程学杂志 2022年第5期39卷 937-944,957页

作者：易三莉张罡贺建峰昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

皮肤恶性黑色素瘤是一种常见的恶性肿瘤,针对病灶区域进行准确的分割对于该病的早期诊断非常重要。为了实现对皮肤病灶区域进行更有效、准确的分割,本文提出了一种基于变换器(Transformer)的并联网络结构。该网络由两条并联支路构成:前... 详细信息

皮肤恶性黑色素瘤是一种常见的恶性肿瘤,针对病灶区域进行准确的分割对于该病的早期诊断非常重要。为了实现对皮肤病灶区域进行更有效、准确的分割,本文提出了一种基于变换器(Transformer)的并联网络结构。该网络由两条并联支路构成:前者为本文新构建的多重残差频域通道注意网络(MFC),后者为视觉变换网络(ViT)。首先,在MFC网络支路中,本文将多重残差模块和频域通道注意力模块(FCA)进行融合,在提高网络鲁棒性的同时加强对图像细节特征的提取;其次,在ViT网络支路中采用Transformer中的多头自注意机制(MSA)使图像的全局特征得以保留;最后,通过并联的方式将两条支路提取的特征信息结合起来,更有效地实现对图像的分割。为了验证本文算法,本文在国际皮肤成像合作组织(ISIC)2018年所公开的皮肤镜图像数据集上进行实验,结果表明本文算法的分割结果中交并比(IoU)和戴斯(Dice)系数分别达到了90.15%和94.82%,相比于最新的皮肤黑色素瘤分割网络均有较好的提升。因此,本文提出的网络能够更好地对病灶区域进行分割,为皮肤科医生提供更准确的病灶数据。

关键词：深度学习皮肤分割变换器计算机视觉

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面向大规模图像检索的深度强相关散列学习方法

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计算机研究与发展 2020年第11期57卷 2375-2388页

作者：贺周雨冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学信息化建设管理中心昆明650500 云南大学信息学院昆明650091 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于... 详细信息

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于大规模的图像检索.为此,提出了一种一元深度监督散列学习方法——深度强相关散列学习方法,为卷积神经网络添加了一个散列层以得到散列码,通过计算低维散列码之间的汉明距离完成快速图像检索.特别地,为了学习到的散列码更具有区别性,提出了强相关损失函数约束散列码的生成.强相关损失函数通过改变模型对权重矩阵的敏感度调节特征之间的距离,尽可能地增大特征类间距离、缩小类内距离.该方法能够实现快速、准确的大规模图像检索,并且可以广泛地使用在多种卷积神经网络中.在CIFAR-10, NUS-WIDE, SVHN这3个大规模公开数据集中进行了大量实验,结果表明该方法的图像检索性能优于目前主流方法.

关键词：近似最近邻搜索图像检索卷积神经网络深度散列学习损失函数

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一种基于区块链技术的公安执法电子证据系统的设计与实现

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智能系统学报 2022年第6期17卷 1182-1193页

作者：王琪张嘉政刘文奇昆明理工大学数据科学研究中心云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650504

针对公安执法环境的复杂性和电子证据取证及证据固定的困难,根据公安执法场景中电子证据的功能需求,创建了一类基于区块链技术的公安执法电子证据模型的原型系统。该系统具备分布式、不可篡改、可溯源和安全性高等特点,较好地解决了公... 详细信息

针对公安执法环境的复杂性和电子证据取证及证据固定的困难,根据公安执法场景中电子证据的功能需求,创建了一类基于区块链技术的公安执法电子证据模型的原型系统。该系统具备分布式、不可篡改、可溯源和安全性高等特点,较好地解决了公安执法电子证据在取证和诉讼中证据的易变性、逻辑混乱和时间不一致等核心问题。该系统将执法过程中涉及举证的数据上链,通过改进实用拜占庭将军容错(practical byzantine fault tolerance, PBFT)共识算法来监测试图篡改执法数据的行为,利用层级监管特性启动备用共识节点以提高整体效率,基于星际文件系统(interplanetary file system, IPFS)对超大文件上链进行数据存储,有利于公安系统在处理大型数据信息时做到及时、安全与高效。最后通过公安局办案大厅执法场景的测试与分析,验证了该系统的可行性。该系统的应用可赋能公安执法电子证据举证效力的提升和司法领域反腐倡廉,并为案件侦破的串并案智能化提供可靠的数据基础。

关键词：区块链电子证据分布式存储 PBFT共识算法数据库异构共识数据差分公安执法

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基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防

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通信学报 2022年第12期43卷 123-133页

作者：付晓东漆鑫鑫刘骊彭玮丁家满代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机应用技术重点实验室云南昆明650500 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224

针对DPoS共识机制存在恶意节点通过共谋操纵选举,导致DPoS共识过程中区块链安全性无法保证的问题,提出基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防方法。首先,借鉴博弈理论中权力指数的思想,构建DPoS的加权投票博弈模型,以分析恶意节点的行... 详细信息

针对DPoS共识机制存在恶意节点通过共谋操纵选举,导致DPoS共识过程中区块链安全性无法保证的问题,提出基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防方法。首先,借鉴博弈理论中权力指数的思想,构建DPoS的加权投票博弈模型,以分析恶意节点的行为动机。然后,通过异常的权力指数变化幅度进行攻击检测,在预防DPoS共谋攻击的过程中,加入Softsign激活函数抑制恶意节点的权力指数。最后,理论分析与实验验证了所提方法检测和预防DPoS共谋攻击的有效性。

关键词：区块链 DPoS共识机制共谋攻击权力指数加权投票博弈

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融合人格特征的概率推荐模型

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计算机科学与探索 2023年第1期17卷 251-262页

作者：沈铁孙龙付晓东岳昆刘骊刘利军云南省计算机应用技术重点实验室(昆明理工大学) 昆明650600 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南大学信息学院昆明650504

以模型为基础的协同过滤推荐算法需分析提取“用户-项目”特征矩阵以进行用户推荐。用户特征不同直接导致用户偏好不同,但以模型为基础的协同过滤推荐算法仅考虑分析提取影响项目特征的关键因素而未考虑分析提取影响用户特征的重要因素... 详细信息

以模型为基础的协同过滤推荐算法需分析提取“用户-项目”特征矩阵以进行用户推荐。用户特征不同直接导致用户偏好不同,但以模型为基础的协同过滤推荐算法仅考虑分析提取影响项目特征的关键因素而未考虑分析提取影响用户特征的重要因素,这类传统模型往往将用户潜在特征向量随机初始化,并赋予一个假定的正态分布,导致这些推荐系统模型中没有任何一项数据变化可以对用户潜在特征建模结果产生直接影响。另外基于用户的推荐系统模型往往将用户的评论、评分的信息直接近似作为用户特征,传统推荐系统中这些数据引用方式和这些数据本身不足以支撑获取用户的本质特征。这些特征的近似也不能满足个性化推荐的需求。针对现有推荐算法所面临的没有分析提取用户本质特征以及项目本质特征提取不充分进而推荐结果难以体现用户个性的问题,提出一种融合人格特征的推荐模型。首先根据推荐平台中用户的非结构化评论文本信息,将人格特征作为用户特征的直接影响因素,设计一个神经网络模型计算评论用户的BIG FIVE人格得分,并将人格得分向量化作为用户特征;然后通过项目的评论文本信息获得项目特征;设计人格感知的协同学习框架,定义损失函数获取用户、项目的特征向量;最后根据用户、项目表征结果对目标用户进行推荐。在3个数据集上进行了全面的实验验证,结果表明算法在预测准确率、F1值、AUC指标等方面表现优于对比算法,通过人格建模,能够为用户推荐更符合其偏好的项目。

关键词：人格识别语义分析推荐系统协同学习概率矩阵分解

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最优权动态控制学习机制的多种群遗传算法

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计算机科学与探索 2021年第12期15卷 2421-2437页

作者：潘家文钱谦伏云发冯勇昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

遗传算法(GA)的全局搜索能力强,易于操作,但收敛速度慢,易陷入局部极值。为克服上述缺陷,首先对算法初始化方法进行改进,采用海明距离作为聚类划分的相似性度量提出了一种均匀分区多种群初始化方法。该方法以相似性度量为准则划分出不... 详细信息

遗传算法(GA)的全局搜索能力强,易于操作,但收敛速度慢,易陷入局部极值。为克服上述缺陷,首先对算法初始化方法进行改进,采用海明距离作为聚类划分的相似性度量提出了一种均匀分区多种群初始化方法。该方法以相似性度量为准则划分出不同集合的聚类中心点,然后以偏好随机的方式产生多个不同的种群,避免算法因种群初始个体在解空间分布不够均匀而陷入局部收敛。其次在遗传算法中引入多种群并行机制和学习机制来提高算法的性能,通过对已有研究中两种机制在遗传算法中的作用进行分析,指出各自的优势和不足,分别对两种机制进行改进,提出改进的多种群并行机制与最优权动态控制的学习机制,并从理论角度探讨了改进的两种机制的合理性。最后,将两种机制有机结合起来,充分发挥两种机制的优点,抑制各自的不足之处。仿真实验结果表明,算法中经过改进的两种机制具有良好的沟通能力,结合新的初始化方法,使得算法在收敛速度和精度上都要优于其他几种已有的改进算法。

关键词：遗传算法(GA) 最优权多种群并行机制学习机制

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面向非对称特征注意力和特征融合的太赫兹图像检测

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中国图象图形学报 2022年第8期27卷 2496-2505页

作者：曾文健朱艳沈韬曾凯刘英莉昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明 650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明 650500

目的太赫兹由于穿透性强、对人体无害等特性在安检领域中得到了广泛关注.太赫兹图像中目标尺寸较小、特征有限,且图像分辨率低,目标边缘信息模糊,目标信息容易和背景信息混淆,为太赫兹图像检测带来了一定困难.方法本文在YOLO(you only... 详细信息

目的太赫兹由于穿透性强、对人体无害等特性在安检领域中得到了广泛关注.太赫兹图像中目标尺寸较小、特征有限,且图像分辨率低,目标边缘信息模糊,目标信息容易和背景信息混淆,为太赫兹图像检测带来了一定困难.方法本文在YOLO(you only look once)算法的基础上提出了一种融合非对称特征注意力和特征融合的目标检测网络AFA-YOLO(asymmetric feature attention-YOLO).在特征提取网络CSPDarkNet53(cross stage paritial DarkNet53)中设计了非对称特征注意力模块.该模块在浅层网络中采用非对称卷积强化了网络的特征提取能力,帮助网络模型在目标特征有限的太赫兹图像中提取到更有效的目标信息;使用通道注意力和空间注意力机制使网络更加关注图像中目标的重要信息,抑制与目标无关的背景信息;AFA-YOLO通过增加网络中低层到高层的信息传输路径对高层特征进行特征融合,充分利用到低层高分辨率特征进行小目标的检测.结果本文在太赫兹数据集上进行了相关实验,相比原YOLOv4算法,AFA-YOLO对phone的检测精度为81.15％,提升了4.12％,knife的检测精度为83.06％,提升了3.72％.模型平均精度均值(mean average precision,mAP)为82.36％,提升了3.92％,漏警率(missing alarm,MA)为12.78％,降低了2.65％,帧率为32.26帧/s,降低了4.06帧/s.同时,本文在太赫兹数据集上对比了不同的检测算法,综合检测速度、检测精度和漏警率,AFA-YOLO优于其他目标检测算法.结论本文提出的AFA-YOLO算法在保证实时性检测的同时有效提升了太赫兹图像中目标的检测精度并降低了漏警率.

关键词：太赫兹图像小尺度目标检测 YOLOv4 非对称卷积注意力机制特征融合

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区块链中可公开验证密钥共享技术

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浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 306-312页

作者：何苗柏粉花于卓沈韬昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 北京中电普华信息技术有限公司北京100192

为了研究区块链中用户私钥安全性的问题,以门限密钥共享技术作为研究基础,提出可公开验证密钥共享技术.参与节点在收到密钥片段后对其进行验证,能有效防止分割密钥时主分割节点作恶;在密钥恢复阶段,对参与密钥拼接的节点的密钥片段进行... 详细信息

为了研究区块链中用户私钥安全性的问题,以门限密钥共享技术作为研究基础,提出可公开验证密钥共享技术.参与节点在收到密钥片段后对其进行验证,能有效防止分割密钥时主分割节点作恶;在密钥恢复阶段,对参与密钥拼接的节点的密钥片段进行公开验证,防止密钥恢复阶段参与节点作恶;在分发密钥阶段给参与节点添加身份IDs,从而可以对恶意节点进行追踪并实时更新节点状态;设计动态门限机制,在持有密钥片段的节点离线后,密钥碎片的拥有者和主节点一起重新分配密钥碎片给新的参与节点,保证私钥碎片的完整性.实验结果表明,该方案的私钥恢复率为80%,且具有门限特性、可追溯性、不可伪造性和可恢复性.

关键词：区块链门限密钥密钥分割密钥恢复动态门限

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