检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 1007-1017页

作者：张晶高翔张宏昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南枭润科技服务有限公司昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明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

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型... 详细信息

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明:在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.

关键词：无线传感器网络分簇路由算法模糊C均值算术优化算法能耗优化

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云环境下基于动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型

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计算机应用研究 2023年第3期40卷 855-862页

作者：王开放姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

针对点值预测方法预测虚拟机故障,未充分利用虚拟机历史周期特征和上下文信息、预测准确率不高的问题,提出了一种动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型。该模型首先利用动态滑动窗口动态捕获虚拟机故障发生过程的上下文特征;... 详细信息

针对点值预测方法预测虚拟机故障,未充分利用虚拟机历史周期特征和上下文信息、预测准确率不高的问题,提出了一种动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型。该模型首先利用动态滑动窗口动态捕获虚拟机故障发生过程的上下文特征;然后构建多通道机制的Bi-LSTM以同时学习不同指标类之间的相关性特征,预测虚拟机下一周期的故障;最后根据OCSVM和区间偏移度方法对预测结果进行判断,得出具体的故障类型。实验表明,该模型在预测准确率、召回率、F值三个指标上均优于基线模型,验证了模型对虚拟机故障预测的有效性。

关键词：虚拟机故障预测动态滑动窗口多通道 Bi-LSTM

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结合节点计算能力的MapReduce负载均衡方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2023年第6期35卷 1154-1163页

作者：胡林发付晓东刘骊刘利军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

MapReduce是大数据计算领域广泛使用的编程模型,默认的Hash分区方法易导致数据倾斜,使各计算节点负载不均衡,影响了整体计算性能并造成了大量集群资源浪费。针对这一问题,提出一种结合节点计算能力的分区方法。通过运行一个独立的抽样作... 详细信息

MapReduce是大数据计算领域广泛使用的编程模型,默认的Hash分区方法易导致数据倾斜,使各计算节点负载不均衡,影响了整体计算性能并造成了大量集群资源浪费。针对这一问题,提出一种结合节点计算能力的分区方法。通过运行一个独立的抽样作业,利用Reservoir抽样算法抽取待处理数据并统计样本里关键字的位置和频次;根据关键字的统计数据制定分区策略,使各分区负载与节点计算能力达到平衡,同时优化网络开销;以全量数据为输入运行计算作业,并采用已制定的分区策略对中间数据进行分区,得出计算作业的运行结果。实验结果表明,方法使各节点负载更加均衡,可明显提升计算作业执行效率。

关键词：负载均衡数据倾斜大数据抽样算法

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基于视觉的四足动物骨架及行走步态特征提取方法

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电子测量与仪器学报 2022年第2期36卷 68-77页

作者：陈瑶张云伟雷金辉田泽薇黎丽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人工智能重点实验室昆明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

为解决四足动物行走期间的骨架信息及步态特征提取问题,基于HRnet深度神经网络,通过上下文信息增强与多尺度信息融合构建了四足动物骨架的提取模型。在此基础上,建立了基于骨架信息对步态特征进行定量分析的方法。通过在测试数据集上对... 详细信息

为解决四足动物行走期间的骨架信息及步态特征提取问题,基于HRnet深度神经网络,通过上下文信息增强与多尺度信息融合构建了四足动物骨架的提取模型。在此基础上,建立了基于骨架信息对步态特征进行定量分析的方法。通过在测试数据集上对该模型的有效性进行验证,实验结果表明,该模型具有较好的精度,对四足动物关键点估计的平均相似度为81.04%,准确率为92.77%,召回率为92.75%。基于骨架提取模型,以水牛、羊驼为实验对象,对其行走时的步频特征进行分析计算,实验结果与人工统计结果相比,最大相对误差为2.73%。通过对一个完整步态周期中水牛和羊驼的髋关节和膝关节角度变化规律进行分析,提取了四足动物行走过程中的关节运动逻辑以及步态顺序。最后,以犀牛为实验对象,验证了方法对拍摄角度的变化具有一定适应性。研究结果可为四足动物运动信息的智能感知提供参考。

关键词：计算机视觉深度学习骨架提取运动特征

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利用混合Plackett-Luce模型的不完整序数偏好预测

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计算机应用 2024年第10期44卷 3105-3113页

作者：郑升旻付晓东昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机应用技术重点实验室(昆明理工大学) 昆明650500

聚合不同用户的偏好时,基于序数偏好可以解决不同用户评价准则不一致问题。但用户因为候选项目过多、沟通成本高等原因不能提供完整序数偏好,影响了在线服务信誉度量、群体决策等场景中聚合结果的可靠性和准确性,而现有的预测方法未充... 详细信息

聚合不同用户的偏好时,基于序数偏好可以解决不同用户评价准则不一致问题。但用户因为候选项目过多、沟通成本高等原因不能提供完整序数偏好,影响了在线服务信誉度量、群体决策等场景中聚合结果的可靠性和准确性,而现有的预测方法未充分考虑用户群体偏好分布的多样性。针对这一问题,提出一种利用混合Plackett-Luce(PL)模型的不完整序数偏好预测(MixPLPP)方法。首先基于用户现有偏好采样完整拓展排序,其次使用采样的完整排序学习混合PL模型,再次设计基于后验概率最大化的模型选择策略为用户选择模型,最后利用所选模型预测用户完整偏好。在公开数据集Movielens上的实验结果表明,所提方法的预测准确率和Kendall秩相关系数(Kendall CC),相较于向量相似度排序(VSRank)算法提升了5.0%和9.2%;相较于基于确定性的偏好补全(CPC)提升了1.5%和3.5%;相较于BayesMallows-4提升了0.9%和2.2%。实验结果验证了所提方法具有良好的预测能力,在多个数据集上的预测效果都更好。

关键词：不完整序数偏好偏好预测成对比较排序模型混合Plackett-Luce模型

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融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法

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吉林大学学报（理学版） 2023年第6期61卷 1375-1386页

作者：杜孟洋王红斌普祥和昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650504 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650504

针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向... 详细信息

针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向量;然后用自注意力机制学习单词之间的句法依赖关系;最后计算出每个单词的情感分数,利用词情感的结合表示特定方面的情感极性.实验结果表明,在5个公共数据集上,该方法相比效果最好的基线模型,在准确率和宏观F_(1)分数上分别提升2%和4.83%.表明融入词性信息的注意力机制模型在方面级情感分类任务中性能更好.

关键词：方面级情感分类词性嵌入自注意力机制情感分数

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结合对比学习的新闻文本与评论相似度计算

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小型微型计算机系统 2023年第12期44卷 2671-2677页

作者：王红斌张卓赖华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人工智能重点实验室昆明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

新闻文本与新闻评论相似度计算旨在筛选出与新闻文本相关的评论,而大部分评论以短文本的形式对新闻文本做出评价,因此新闻文本与评论的相似度计算本质上是长文本与短文本的相似度计算.传统长文本处理方法易导致文本信息缺失、文章主题... 详细信息

新闻文本与新闻评论相似度计算旨在筛选出与新闻文本相关的评论,而大部分评论以短文本的形式对新闻文本做出评价,因此新闻文本与评论的相似度计算本质上是长文本与短文本的相似度计算.传统长文本处理方法易导致文本信息缺失、文章主题不明确等问题,降低相似度计算的准确率.针对新闻文本与评论的长度差距,结合评论的特点,该文提出了结合对比学习的新闻文本与评论相似度计算方法,该方法通过关键词的提取实现新闻文本压缩同时减少文本的冗余信息;将关键词序列与新闻标题拼接作为新闻文本的表示;然后通过BERT预训练模型使用对比学习的方法实现文本正负例的构造;最后通过交叉熵和相对熵损失函数对预训练模型进行微调,实现文本的相似度计算.实验表明,该文提出的方法较近几年的长文本处理方法在准确率上提高了3.6%,并在中文文本相似度计算的公共数据集上也取得了较好的效果.

关键词：文本相似度关键词提取 BERT 对比学习

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基于FPGA的快速连通域标记算法

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传感技术学报 2022年第3期35卷 367-375页

作者：黄名政李彬华王锦良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

连通域标记是运动目标实时检测系统中的关键部分,从速度和存储空间等方面对已有连通域标记算法优化,可提高系统的实时性。基于此,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的快速连通域标记算法。首先在光栅扫描过程中记录游程行列信息;然... 详细信息

连通域标记是运动目标实时检测系统中的关键部分,从速度和存储空间等方面对已有连通域标记算法优化,可提高系统的实时性。基于此,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的快速连通域标记算法。首先在光栅扫描过程中记录游程行列信息;然后实时合并连通游程信息并提取已结束连通域的特征信息;最后将特征信息叠加在图像上,实现对各连通域的标记。该算法仅通过一次扫描即可得到连通域特征信息,利用FPGA片上随机存取存储器(RAM)地址信息区分各连通域,不产生等价标号与临时标号。实验结果表明,该算法能快速准确地标记各连通域。对于分辨率为1 920×1 080 pixel的图像,仅需要76.63 kbit的片上RAM资源,单帧处理时间不超过20.76 ms,对于全高清视频输入亦能满足实时性要求。

关键词：图像处理实时处理连通域标记二值图 FPGA

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基于FPGA的实时幸运区域融合算法

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光电子．激光 2022年第5期33卷 495-504页

作者：陈柄宇李彬华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

大气湍流对光学目标图像的分辨率会产生随机性的影响。幸运区域融合(lucky-region fusion,LRF)是一种针对受大气湍流影响图像序列的图像合成技术,通过在一系列短曝光图像中选取具有高分辨率的区域进行融合,从而获得一张清晰的图像。LRF... 详细信息

大气湍流对光学目标图像的分辨率会产生随机性的影响。幸运区域融合(lucky-region fusion,LRF)是一种针对受大气湍流影响图像序列的图像合成技术,通过在一系列短曝光图像中选取具有高分辨率的区域进行融合,从而获得一张清晰的图像。LRF算法在台式计算机上实现比较简单,但这是事后处理的方法,没有实时性。描述一种针对灰度图像流实时地进行提取、分区处理和合成的LRF算法及其系统实现技术。根据现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)数字信号处理的特点,提出了一种适合于FPGA处理的实时LRF算法。用硬件描述语言对该算法进行逻辑设计,将其嵌入到一个中小规模的FPGA上,从而构成一个纯硬件的紧凑的LRF处理系统。通过模拟的序列图像和在实验室实际拍摄了短曝光序列图像,对该系统进行了测试。实验结果表明,所提出的实时LRF算法可行,所实现的FPGA系统可以实现输入灰度图像序列的实时动态幸运区域融合,并最终获得高分辨率的融合图像。

关键词：大气湍流图像处理幸运成像现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)

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CR-NOMA系统中基于能效的功率分配算法

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云南大学学报（自然科学版） 2023年第4期45卷 837-845页

作者：彭艺杨天意杨青青彭游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

针对移动通信系统存在频谱利用率不高、能耗开销大和能量效率低的问题,在基于认知无线电非正交多址(Cognitive Radio Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA)网络系统中,提出一种基于改进人工鱼群算法的功率分配方案.系统包含多个主... 详细信息

针对移动通信系统存在频谱利用率不高、能耗开销大和能量效率低的问题,在基于认知无线电非正交多址(Cognitive Radio Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA)网络系统中,提出一种基于改进人工鱼群算法的功率分配方案.系统包含多个主次用户,首先为提升频谱效率和降低解调的误码概率以及时延,次用户以非正交多址的形式接入系统,并采用一种均匀信道增益差的策略对用户进行分组.其次,考虑到传统人工鱼群算法对次用户功率寻优易掉进局部最优解、寻优能力弱和种群多样性差等不足,将约束算子机制和自适应策略引入人工鱼群算法中;最后,使用该算法联合优化各子信道间功率与子信道内次用户功率,寻求次用户最佳发射功率以最大化系统总能量效率.实验结果表明,在次用户为30的条件下,改进的人工鱼群算法所获总能量效率比传统人工鱼群算法提升了10.6%,具有更好的系统性能.

关键词：非正交多址认知无线电功率分配能量效率人工鱼群算法

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