检索结果-内蒙古大学图书馆

长安大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 149-160页

作者：李崑钱谦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

为了优化机械传动中的关键部件行星轮系设计模型,提出改进的黏菌优化算法。该算法通过加权聚合学习机制,使黏菌个体在搜索空间中能够更好地学习和利用其他个体的优秀信息,从而提高收敛速度和优化精度。将行星轮系的传动比、齿轮齿数、... 详细信息

为了优化机械传动中的关键部件行星轮系设计模型,提出改进的黏菌优化算法。该算法通过加权聚合学习机制,使黏菌个体在搜索空间中能够更好地学习和利用其他个体的优秀信息,从而提高收敛速度和优化精度。将行星轮系的传动比、齿轮齿数、模数等关键参数作为优化变量,以变量之间所满足的关系为约束条件,以传动效率、体积、噪音等性能指标作为优化目标。通过构建合适的适应度函数,将行星轮系设计模型优化问题转化为一个多目标优化问题,并将该算法与9个对比算法在函数测试集和行星轮设计模型上进行试验验证。研究结果表明:基于加权聚合学习机制的黏菌优化算法进行行星轮系设计优化效果显著,具有收敛速度快、优化精度高、稳定性好等优点,不仅能够在较短时间内找到全局最优解,而且能够提供更加稳定和可靠的优化结果。

关键词：机械工程行星轮系黏菌优化算法函数优化工程优化加权聚合学习

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基于平行因子分解的IRS辅助毫米波信道估计

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2024年第4期63卷 124-131页

作者：杨青青李学文彭艺王健明昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

提出了一种基于平行因子分解的信道估计算法。首先,根据毫米波信道固有的稀疏特性对信道进行建模,利用块衰落信道的特点将信号矩阵构建成一个3维张量,并且利用平行因子分解算法对张量进行分解。然后利用压缩感知理论将分解后的矩阵转化... 详细信息

提出了一种基于平行因子分解的信道估计算法。首先,根据毫米波信道固有的稀疏特性对信道进行建模,利用块衰落信道的特点将信号矩阵构建成一个3维张量,并且利用平行因子分解算法对张量进行分解。然后利用压缩感知理论将分解后的矩阵转化为稀疏信号的恢复问题。最后,利用改进的双线性交替最小二乘算法对信道进行求解。仿真结果表明,与现有的BALS算法、wBALS算法和LSKRF算法相比,本文算法估计精度较高。

关键词：可重构智能表面毫米波通信信道估计张量平行因子分解

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多人三维姿态估计中的绝对和相对深度融合

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：姚凯刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对单目图像输入的多人三维姿态估计中尺度表征不精确、姿态恢复不准确和深度融合不充分的问题，提出多人三维姿态估计中的绝对和相对深度融合方法. 首先采用人体目标检测生成多个人体实例，表征得到双根关节点二维坐标，并以颈部... 详细信息

针对单目图像输入的多人三维姿态估计中尺度表征不精确、姿态恢复不准确和深度融合不充分的问题，提出多人三维姿态估计中的绝对和相对深度融合方法. 首先采用人体目标检测生成多个人体实例，表征得到双根关节点二维坐标，并以颈部和盆骨坐标为引导，提取绝对深度特征进行多人绝对深度估计; 然后基于扩散模型构建相对深度估计模块，提取所有单人关节点间的相对深度信息和空间关系，得到多个单人根相对深度和相对三维姿态; 最后结合坐标级联和透视相机模型，对多人绝对根深度和单人根相对三维姿态进行多人三维姿态融合，生成最终的多人三维姿态. 实验结果表明，在Human3.6M， MuPoTs-3D数据集上，所提方法的平均每关节误差较现有方法降低3.7%，三维正确关节占比分别提高2.2和2.5个百分点，能够生成精确的多人三维姿态估计结果; 在COCO数据集的定性结果，也说明该方法具有较好的泛化性.

关键词：多人三维姿态估计双根关节点绝对根深度根相对深度三维姿态融合

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下行RIS-NOMA的用户集群方法

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2024年第1期63卷 128-136页

作者：彭艺吴桐杨青青昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

为提高用户分布非均匀的场景下可重构智能表面(RIS)辅助下行非正交多址(NOMA)通信系统的性能,提出了一种分布式RIS辅助下行NOMA的用户聚类方案。首先,采用自适应几何分布(AGD)聚类算法划分用户集群(UCs),从而为各UC匹配RIS。然后,利用... 详细信息

为提高用户分布非均匀的场景下可重构智能表面(RIS)辅助下行非正交多址(NOMA)通信系统的性能,提出了一种分布式RIS辅助下行NOMA的用户聚类方案。首先,采用自适应几何分布(AGD)聚类算法划分用户集群(UCs),从而为各UC匹配RIS。然后,利用分式规划(FP)方法将非凸最大化频谱效率问题转换为凸优化问题。最后,为UC内用户逐级进行功率分配(PA)与被动波束形成(PB)。仿真结果表明,与谱聚类(SPC)、K均值(K-means)、高斯混合模型(GMM)聚类方案和正交多址(OMA)方案相比,在AGD方案下,功率对频谱效率提升了7%、14%、19%和42%的增益,反射面对频谱效率提升了16%、19%、26%和40%的增益。

关键词：可重构智能表面非正交多址用户集群分式规划

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基于DDPG的无人机轨迹规划及功率控制算法

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北京邮电大学学报 2023年第3期46卷 43-48页

作者：杨青青陈剑彭艺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

针对无人机辅助地面用户下行通信的场景,以用户的最小平均可达速率最大化为目标,提出了无人机轨迹约束、功率约束和用户接入调度的优化问题。考虑到约束条件的耦合性和优化问题的非凸性,将构建的优化问题建模为马可科夫决策过程,提出了... 详细信息

针对无人机辅助地面用户下行通信的场景,以用户的最小平均可达速率最大化为目标,提出了无人机轨迹约束、功率约束和用户接入调度的优化问题。考虑到约束条件的耦合性和优化问题的非凸性,将构建的优化问题建模为马可科夫决策过程,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的无人机轨迹规划和功率控制算法。仿真结果表明,所提算法能够有效地提高用户的最小平均可达速率。

关键词：无人机轨迹规划功率控制马尔可夫决策过程深度确定性策略梯度

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单目视频中着装人体重建的时空特征融合

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：周振华刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对单目视频输入的着装人体重建中模型形状结构不完整、局部细节预测不准确和运动模型不平滑的问题，提出一种着装人体重建的时空特征融合方法. 首先在观测空间与规范空间之间的变形场定义时序变形，对连续帧之间的上下文信息进行时... 详细信息

针对单目视频输入的着装人体重建中模型形状结构不完整、局部细节预测不准确和运动模型不平滑的问题，提出一种着装人体重建的时空特征融合方法. 首先在观测空间与规范空间之间的变形场定义时序变形，对连续帧之间的上下文信息进行时序特征表示和加强; 然后以时序特征引导细粒度空间特征的学习，获取着装人体的全局点级特征和像素对齐特征; 最后提出基于自注意力的时空特征融合方法，得到具有时序信息的全局点级特征和像素对齐特征的融合特征，通过构建结合融合特征与规范空间坐标的神经辐射场重建准确的着装人体. 在ZJU-MoCap数据集上的新视角和新姿态实验结果表明，所提方法的PSNR总和分别为190.96 dB和184.03 dB，较对比方法提升10.65 dB和2.45 dB，能够提高着装人体重建的准确性，生成具有形状合理、服装纹理丰富和肢体平滑的着装人体模型; 文本驱动模型的定性实验结果表明，该方法也具有一定的泛化性.

关键词：单目视频着装人体重建时序特征表示空间特征学习时空特征融合神经辐射场

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面向边缘计算在线任务调度的时间抗操纵机制

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计算机工程与应用 2024年第22期60卷 292-303页

作者：李琳洁付晓东冯艳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 云南省科学技术院昆明650228

激励机制旨在激励用户参与任务调度并如实报告私有信息,但现有研究主要侧重于确保用户在投标时提交真实的任务估值,而未考虑在线场景中的时间操纵问题。因此自私用户可以通过时间操纵提高自身效用,从而影响边缘用户的参与积极性、成功... 详细信息

激励机制旨在激励用户参与任务调度并如实报告私有信息,但现有研究主要侧重于确保用户在投标时提交真实的任务估值,而未考虑在线场景中的时间操纵问题。因此自私用户可以通过时间操纵提高自身效用,从而影响边缘用户的参与积极性、成功调度任务总价值和调度结果的公平性。提出一种利用在线机制的时间抗操纵边缘计算任务调度方法。对虚假任务投标手段进行分析,得到符合实际的合理时间误报范围和价格误报;考虑到时间属性的操纵,设计一种适用于在线场景的分配函数,以保证任务类型的单调性,并根据分配概率依次分配任务得到任务调度结果;推导出满足激励相容的临界支付定价算法,该算法保证了用户无法通过时间操纵提高预期效用;从理论上证明了该任务调度机制满足真实性和个体理性。实验结果表明,该机制不仅能防范用户的价格操纵,同时还可以抵御时间操纵。

关键词：边缘计算任务调度时间操纵在线机制真实性

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改进蜣螂算法优化工艺参数

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上海交通大学学报 2024年

作者：胡丹崔喻婷周海河刘英莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室

作为材料基因组工程的重要基础，材料数据库的建立及工艺参数优化研究对材料研发具有重要影响。针对目前传统关系型数据库无法较好地存储多源高维异构的合金数据，且材料研发模式亟需从传统的实验试错法转向数据驱动材料研究新模式等问... 详细信息

作为材料基因组工程的重要基础，材料数据库的建立及工艺参数优化研究对材料研发具有重要影响。针对目前传统关系型数据库无法较好地存储多源高维异构的合金数据，且材料研发模式亟需从传统的实验试错法转向数据驱动材料研究新模式等问题，提出了基于本体和图数据模型建立合金图数据库，在此基础上，通过改进蜣螂优化算法进行工艺参数组合寻优。利用反向学习初始化种群，再利用可变螺旋搜索策略改进觅食蜣螂位置更新方式，提高算法的全局搜索能力，最后在最优解位置处融合柯西变异扰动和混合策略，产生新解，避免算法陷入局部最优。为了验证所提出的改进蜣螂优化（IDBO）算法的性能，使用23个经典测试函数对IDBO算法进行评估，实验结果表明，IDBO算法性能优于其他算法，显著提高了收敛速度和优化精度。同时，将IDBO算法应用于合金工艺参数优化研究，结果显示IDBO算法性能优于其他优化算法，并得到合金的最佳工艺参数组合，证明了其在工艺参数优化方面的优越性。

关键词：合金数据库工艺参数优化蜣螂优化算法图数据模型多层感知机

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高效还原式二值神经网络

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电子学报 2024年

作者：曾凯万子鑫王铭涛沈韬昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室

将权重分布、激活分布和梯度尽可能的还原为原始全精度网络数据，能够极大提高二值网络的推理能力.然而，现有方法将正向传播中的还原操作直接作用于二值数据，同时用以控制反向传播的梯度近似函数均为固定或手动方式确定，导致二值网... 详细信息

将权重分布、激活分布和梯度尽可能的还原为原始全精度网络数据，能够极大提高二值网络的推理能力.然而，现有方法将正向传播中的还原操作直接作用于二值数据，同时用以控制反向传播的梯度近似函数均为固定或手动方式确定，导致二值网络的还原效率有待改进.针对这一问题，构建了高效还原式二值神经网络.首先提出面向信息熵最大的分布恢复方法，通过对原始全精度权重均值平移和模长缩放，使量化后的二值权重直接具备分布最大还原特性，同时采用基于简单统计的平移和缩放因子，极大提高了权重和激活的还原效率；进一步提出基于自适应分布近似的梯度函数，根据当前全精度数据的实际分布，以P分位动态确定当前梯度的更新范围，进而自适应改变近似函数的形状，使训练过程中的梯度得到高效更新，从而提高了模型的收敛能力.在保证执行效率提升的前提下，通过理论分析证实了本文方法能够使二值数据达到最大程度还原.与当前现有的先进二值网络模型相比本文方法实验结果表现优异，其中针对ResNet-18和ResNet-20量化的分布还原操作计算时间开销分别下降了60%和67%；同时在CIFAR-10数据集上针对VGG-Small二值量化取得93.0%的准确率，在ImageNet数据集上针对ResNet-18二值量化取得61.9%的准确率，均为当前二值神经网络的最佳性能表现.相关代码开源在https：//github. com/sjmp525/IA/tree/ER-BNN.

关键词：二值神经网络信息还原信息熵最大自适应梯度

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跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：姜爱萍刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱，导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题，提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法. 首先以成对的服装图文及标签为输入，通过构建服装分... 详细信息

针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱，导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题，提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法. 首先以成对的服装图文及标签为输入，通过构建服装分层特征表示模块进行层次化的视觉和本文特征表示，提取得到服装图像的全局、款式、结构特征和服装文本的描述、主语、标签特征的分层表示; 然后基于交叉注意和向量相似度进行层次化的关联计算，得到服装图文对的3层初始关系，并通过结合关系推理和聚合的分层关联学习，获得全局和描述、款式和主语、结构和标签3层关系; 最终计算3层关系的关联得分，输出服装的图文匹配结果. 在跨模态时尚检索基准数据集Fashion-gen上的实验结果表明，所提方法能够提升跨模态时尚检索的精度，与最新基线方法相比，在双向检索前1的召回率R@1上分别提升了10.26和14.22个百分点.

关键词：跨模态时尚检索图文匹配服装分层特征表示学习关联学习

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