检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2021年第11期44卷 103-108页

作者：禹江林张云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

本文提出了一种新的基于多因素融合的驾驶预警方法。首先,结合现有的疲劳评判因素,提出了一种基于多因素的危险评判标准,克服了传统单因素方法的应用的局限及易受外界干扰的缺点。其次,提出了一个基于SSD的检测网络,其中,用先进的Mobile... 详细信息

本文提出了一种新的基于多因素融合的驾驶预警方法。首先,结合现有的疲劳评判因素,提出了一种基于多因素的危险评判标准,克服了传统单因素方法的应用的局限及易受外界干扰的缺点。其次,提出了一个基于SSD的检测网络,其中,用先进的MobileNetV3替换了主干网络VGG,用修改的NMS层实现了快速目标检测,最后用新设计的多任务检测器及损失函数实现了多任务检测。在预训练权重的迁移学习后,实测的检测准确率为95.7%,速度为41fps,实现了准确及实时性。

关键词：驾驶预警目标分类头部姿态检测 PERCLOS值

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结合标签优化和语义分割的服装图像检索

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第9期32卷 1450-1465页

作者：张茜刘骊付晓东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 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂等因素导致少数民族服装图像检索准确率低的问题,提出一种结合标签优化和语义分割的服装图像检索方法.首先基于自定义的少数民族服装通用语义标签和民族服装语义标签,构建视觉风格分析概率模型... 详细信息

针对缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂等因素导致少数民族服装图像检索准确率低的问题,提出一种结合标签优化和语义分割的服装图像检索方法.首先基于自定义的少数民族服装通用语义标签和民族服装语义标签,构建视觉风格分析概率模型进行标签优化;然后在全卷积网络结构基础上加入侧分支网络和全连接条件随机场,结合带有标注对和优化语义标签的训练图像对待检图像进行语义分割;最后采用多任务的深度监督哈希算法将语义分割结果哈希映射为二进制码,通过相似度计算对少数民族服装图像进行检索并输出结果.在构建的少数民族服装图像集上的实验结果表明,该方法能够有效地提高少数民族服装图像语义分割和检索的准确率.

关键词：少数民族服装图像服装检索视觉风格标签优化语义分割哈希映射

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基于MFFT-SCA的复杂光照条件下的行车检测

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化工自动化及仪表 2022年第2期49卷 197-206页

作者：任庆坤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

针对毫米波雷达点云稀疏,无法生成精确的感兴趣区域的问题,提出一种基于点云的雷达位置信息增强技术。通过对雷达点半径进行扩大,使雷达数据包含更多的空间信息和位置信息,从而实现对视觉检测模块的引导作用。实验表明:对雷达位置信息... 详细信息

针对毫米波雷达点云稀疏,无法生成精确的感兴趣区域的问题,提出一种基于点云的雷达位置信息增强技术。通过对雷达点半径进行扩大,使雷达数据包含更多的空间信息和位置信息,从而实现对视觉检测模块的引导作用。实验表明:对雷达位置信息进行增强,可使平均精度均值最高提升4.1%,平均召回率均值最高提升4.9%。针对辅助驾驶过程中夜间、雨天等复杂光照环境下目标检测精度低的问题,提出一种基于多模态融合的复杂光照环境下行车检测框架MFFT-SCA。MFFT-SCA方法以多模态融合技术为基础,强化了空间信息融合模块,使经过增强处理的雷达空间位置信息与视觉特征更好地结合,得到更精准的感兴趣区域引导;引入通道注意力机制,对各通道的依赖性进行建模,对雷达通道特征进行更多的权重分配,增强雷达通道有用特征;最后通过特征金字塔,利用多尺度特征完成相应的目标检测任务。实验结果表明:MFFT-SCA框架在夜间检测环境下,平均精度均值提高了11.2%,平均召回率均值提高了6.0%;在雨天场景下,平均精度均值提高了2.2%,平均召回率均值提高了1.6%;混合天气条件下,平均精度均值提高了3.5%,平均召回率均值提高了6.3%。

关键词：视觉检测辅助驾驶多模态融合空间信息增强通道注意力

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一种混合采样与膨胀卷积相结合的入侵检测模型设计

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化工自动化及仪表 2022年第1期49卷 27-35页

作者：刘兴元缪祥华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

基于机器学习的入侵检测模型在网络环境的安全保护中起着至关重要的作用。然而,入侵检测数据集存在不平衡类问题,限制了分类器对少数类的检测性能,降低了少数类的检测率。为了解决入侵检测数据集数据不平衡的问题,提出一种新的混合采样... 详细信息

基于机器学习的入侵检测模型在网络环境的安全保护中起着至关重要的作用。然而,入侵检测数据集存在不平衡类问题,限制了分类器对少数类的检测性能,降低了少数类的检测率。为了解决入侵检测数据集数据不平衡的问题,提出一种新的混合采样技术(SSG),由基于支持向量机(SVM)合成少数类过采样(SMOTE)算法和高斯混合模型(GMM)欠采样聚类技术相结合。其次,为了解决网络入侵数据特征学习不充分的问题,运用特征提取功能强的膨胀卷积神经网络模型(DCNN),使用膨胀卷积来增大对信息的感受野,从而提取高级特征。在UNSW-NB15数据集进行多分类实验,取得了97.04%的检测准确率,实验结果优于其他模型和现有的方法,为大规模不平衡的网络数据入侵检测提供了一个有效的方案。

关键词：入侵检测深度学习数据不平衡混合采样膨胀卷积 UNSW-NB15数据集

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基于深度提升网络的入侵检测技术研究

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化工自动化及仪表 2022年第6期49卷 787-793页

作者：张如雪缪祥华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

为了在入侵检测时得到更高的精确率,使用极限梯度提升决策树XGBoost和梯度提升决策树GBDT构成集成学习的深度提升模型。利用CICIDS2017数据集对该模型进行实验,结果表明:与传统的5种方法相比,该方法在二分类和多分类任务上都表现出良好... 详细信息

为了在入侵检测时得到更高的精确率,使用极限梯度提升决策树XGBoost和梯度提升决策树GBDT构成集成学习的深度提升模型。利用CICIDS2017数据集对该模型进行实验,结果表明:与传统的5种方法相比,该方法在二分类和多分类任务上都表现出良好的检测效果。

关键词：入侵检测集成学习多假设相对多数投票重构误差 CICIDS2017数据集

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网络攻击检测技术综述

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化工自动化及仪表 2022年第5期49卷 557-562,568页

作者：缪祥华张如雪张宣琦蒲鹳雄王攀李响张家临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

网络攻击检测作为一种处理网络威胁的有效方法已被广泛接受。网络攻击检测技术主要有两类,即基于已知数据集的网络攻击检测技术和基于未知攻击的检测技术。其中基于已知数据集的网络攻击检测技术又分为基于统计方法的网络攻击检测和基... 详细信息

网络攻击检测作为一种处理网络威胁的有效方法已被广泛接受。网络攻击检测技术主要有两类,即基于已知数据集的网络攻击检测技术和基于未知攻击的检测技术。其中基于已知数据集的网络攻击检测技术又分为基于统计方法的网络攻击检测和基于机器学习的网络攻击检测。介绍了网络攻击检测的重要性,综述了网络攻击检测技术中数据预处理的过程以及多种网络攻击检测技术,提出了网络攻击检测技术中几个未来研究的方向。

关键词：网络攻击检测统计方法机器学习未知攻击

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基于自适应布谷鸟搜索的模糊聚类算法

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化工自动化及仪表 2022年第6期49卷 725-731页

作者：高妍妍缪祥华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

由于布谷鸟算法的步长控制因子和发现概率在算法运行过程中保持固定,影响算法的整体寻优效率和寻优精度,为此提出一种自适应设置步长控制因子和发现概率的布谷鸟搜索算法,并利用它优化模糊聚类随机选取初始聚类中心影响聚类效果的缺陷... 详细信息

由于布谷鸟算法的步长控制因子和发现概率在算法运行过程中保持固定,影响算法的整体寻优效率和寻优精度,为此提出一种自适应设置步长控制因子和发现概率的布谷鸟搜索算法,并利用它优化模糊聚类随机选取初始聚类中心影响聚类效果的缺陷。首先根据搜索阶段的不同自动调节两个参数,使全局和局部的搜索能力达到最平衡的状态,提高整体的搜索效率;然后用改进的布谷鸟搜索算法优化模糊聚类算法,使得算法达到更好的聚类效果。在对比实验中验证了改进后的自适应布谷鸟搜索算法在寻优速度和精度上效果更优。通过比较4种算法在UCI数据集上的聚类效果,验证了改进后的算法在聚类准确率和稳定性上都有所提升。

关键词：模糊聚类布谷鸟搜索自适应优化控制全局寻优

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基于功能性近红外光谱的脑机接口综述

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激光与光电子学进展 2021年第16期58卷 110-129页

作者：李鸿云伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

脑机接口(BCI)技术通过解码分析大脑的神经活动来实现人脑与计算机等外部设备的直接交互,可作为信息交流和恢复运动功能的手段,已被应用于通信、智能机器人控制、生物医学和神经康复等诸多领域。功能性近红外光谱(fNIRS)是一种可用于探... 详细信息

脑机接口(BCI)技术通过解码分析大脑的神经活动来实现人脑与计算机等外部设备的直接交互,可作为信息交流和恢复运动功能的手段,已被应用于通信、智能机器人控制、生物医学和神经康复等诸多领域。功能性近红外光谱(fNIRS)是一种可用于探测大脑皮层血红蛋白浓度变化的光学成像技术,近些年被用于无创BCI的发展。本文系统、详细地综述了fNIRS-BCI的发展历程、组成原理、涉及的关键技术、未来的发展趋势以及局限性和待解决的问题,重点对特征分类算法进行了全面统计,并将结果与前人的部分统计数据进行对比分析,归纳出一些有价值的结论与观点。本文旨在让有兴趣探索fNIRS-BCI的研究人员对其有一个全面而具体的了解,甚至为他们提供一定的参考和指导。

关键词：光谱学功能性近红外光谱脑机接口信号降噪特征提取特征分类

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模糊自适应并行遗传算法在函数优化中的应用

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小型微型计算机系统 2021年第11期42卷 2313-2322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

针对传统遗传算法易陷入局部收敛、收敛精度不高等问题,提出一种改进的并行遗传算法.该算法首先提出一种改进的并行机制,该机制的思想是根据种群维持最优解不变的代数来计算种群更换进化策略的概率,并根据种群进化程度及个体差异性进行... 详细信息

针对传统遗传算法易陷入局部收敛、收敛精度不高等问题,提出一种改进的并行遗传算法.该算法首先提出一种改进的并行机制,该机制的思想是根据种群维持最优解不变的代数来计算种群更换进化策略的概率,并根据种群进化程度及个体差异性进行模糊推理以获得种群所需要的进化策略,从而能更好地摆脱局部极值并搜索到全局最优值.其次,提出了改进的算法初始化方法,适应度变换方法及竞争策略来调节算法的收敛速度和群体多样性之间的平衡.最后,基于鲍德温进化理论提出了一种新的局部搜索策略来加强算法的局部寻优能力.对测试函数的优化结果分析表明,与其他几种并行遗传算法相比,该算法在收敛速度、收敛精度和稳定性等方面有较大的改进和提高.

关键词：遗传算法模糊控制并行机制自适应

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改进灰狼算法优化支持向量机的入侵检测研究

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化工自动化及仪表 2022年第2期49卷 219-226页

作者：欧元芳缪祥华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

针对支持向量机参数设置不当导致入侵检测分类性能不佳的问题,提出一种改进灰狼算法优化支持向量机(IGWO-SVM)的入侵检测模型。首先,针对入侵检测数据维度较高的问题,利用降噪自编码器(DAE)对高维数据进行特征提取,获得低维特征;然后,... 详细信息

针对支持向量机参数设置不当导致入侵检测分类性能不佳的问题,提出一种改进灰狼算法优化支持向量机(IGWO-SVM)的入侵检测模型。首先,针对入侵检测数据维度较高的问题,利用降噪自编码器(DAE)对高维数据进行特征提取,获得低维特征;然后,用随机动态调整收敛因子的灰狼算法寻找支持向量机的最优参数,构建IGWO-SVM的分类模型;最后,将提取到的低维特征输入到IGWO-SVM分类模型中进行入侵检测分类。实验结果表明:IGWO-SVM模型不仅能够避免灰狼算法陷入局部最优,而且能够提高入侵检测分类性能。

关键词：网络入侵检测 IGWO-SVM 数据降维随机调整收敛因子

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