检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2025年第2期35卷 70-78页

作者：任正伟鲁力李敏邓莉武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

在区块链系统中,随着区块的增长,节点需要存储的数据越来越多,导致一些存储空间有限的节点难以参与到区块链系统中。为此,提出了适用于区块链系统的轻节点方案,以使得轻节点只需存储区块链的部分信息就可以参与到区块链的运行中。但是,... 详细信息

在区块链系统中,随着区块的增长,节点需要存储的数据越来越多,导致一些存储空间有限的节点难以参与到区块链系统中。为此,提出了适用于区块链系统的轻节点方案,以使得轻节点只需存储区块链的部分信息就可以参与到区块链的运行中。但是,现有的一些方案中,轻节点的存储开销与区块数量仍然是线性增长关系;此外,很多方案只提供了交易的存在证明,无法为交易生成非存在证明,导致轻节点可能被欺骗。该文提出了一种基于RSA累加器的区块链轻节点方案,以使得轻节点存储的数据大小是固定的,并且能验证交易的存在性/非存在性。该方案重新设计了区块体和区块头,在区块体上,用RSA累加器组织和管理交易;在区块头上,用基于RSA累加器的累乘值替换了Merkle Root,新增了区块摘要值。之后,全节点将累乘值组织为Merkle山脉,再利用Merkle山脉和区块摘要为待验证的交易生成存在证明。当待验证的交易不在区块链上时,全节点也能根据区块头中的累乘值和RSA累加器的公共参数为其生成非存在证明。轻节点只需通过最新区块的区块摘要值以及RSA累加器的参数就能验证交易的存在性/非存在性。理论分析和仿真实验结果表明,该方案实现了预期的设计目标和安全目标,计算开销较小,存储和通信开销在合理范围内。

关键词：区块链轻节点交易存在证明交易非存在证明 RSA累加器 Merkle山脉

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讨论式教学在实验教学中的应用

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软件导刊 2021年第8期20卷 210-213页

作者：熊莹王薇刘茂福毛雪松武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学信息与科学技术学院湖北武汉430081

为了积极鼓励、培养学生的创新精神和工程实践能力,基于“把全体学生学习效果作为关注焦点”的工程教育认证理念,结合传统式教学优点,将讨论式教学引入到实验教学中。实验表明,讨论式实验教学根据学生反馈及时优化教学设计,取得了很好效... 详细信息

为了积极鼓励、培养学生的创新精神和工程实践能力,基于“把全体学生学习效果作为关注焦点”的工程教育认证理念,结合传统式教学优点,将讨论式教学引入到实验教学中。实验表明,讨论式实验教学根据学生反馈及时优化教学设计,取得了很好效果,比传统实验教学的平均通过率高出30个百分点,很好地完成了实践教学改革预期目标。

关键词：工程教育讨论式教学大学实验教学计算机专业实验验收通过率

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求解一刀切式二维矩形Strip Packing问题的混合搜索算法

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计算机科学 2020年第S02期47卷 119-125页

作者：郭超王磊尹爱华武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 江西财经大学软件与通信工程学院南昌330013

一刀切式二维矩形Strip Packing问题是一种NP难度问题。问题的实用背景是诸如玻璃板材切割、集成电路布局等工业生产中,需要优化布局和切割方案以提高利用率。总体框架是首先针对二维矩形Packing问题提出混合搜索算法,然后采用跳跃式查... 详细信息

一刀切式二维矩形Strip Packing问题是一种NP难度问题。问题的实用背景是诸如玻璃板材切割、集成电路布局等工业生产中,需要优化布局和切割方案以提高利用率。总体框架是首先针对二维矩形Packing问题提出混合搜索算法,然后采用跳跃式查找与折半查找相结合的方式,将混合搜索算法用于求解二维矩形Strip Packing问题。从拟人途径提出占角、动作空间、极高度、组合拼凑等基本定义以及基本算法。以基本算法为基础,混合搜索算法分为3个阶段:第一阶段生成初始解。第二阶段调用邻域搜索子程序对矩形块的优先级进行调整。当邻域搜索遇到局部最优解时,采用基于随机扰动的跳坑策略子程序跳出局部最优陷阱,并在新区域继续搜索。第三阶段调用优美度枚举子程序对占角动作的选择进行优化。混合搜索算法计算了2组共91个benchmark实例,并将其计算结果与SPTRS算法进行了比较。SPTRS算法计算结果的平均相对误差是4.26%,混合搜索算法计算结果的平均相对误差是3.83%。因此,混合搜索算法是一种求解一刀切式二维矩形Strip Packing问题的高效启发式算法。

关键词：矩形条带装箱拟人启发式全局优化一刀切

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一种基于对象意识多编码生成器网络的遥感场景分类方法

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计算机与数字工程 2024年第10期52卷 2960-2966页

作者：刘卓边小勇杨博武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

论文引入了一种对象意识多编码生成器网络的遥感场景方法,从多示例对象定位以及生成式对抗网络图像生成两个方面研究遥感场景分类方法。首先利用原始图像以及生成式对抗网络生成的伪图输入联合定位模块,利用两者特征上的差异性和互补性... 详细信息

论文引入了一种对象意识多编码生成器网络的遥感场景方法,从多示例对象定位以及生成式对抗网络图像生成两个方面研究遥感场景分类方法。首先利用原始图像以及生成式对抗网络生成的伪图输入联合定位模块,利用两者特征上的差异性和互补性以定位多个信息性对象部件。然后提出一种多编码生成器网络,每个潜在编码用以恢复图像的特定区域,同时在生成器的中间层通过通道重要性权重组合这些潜在编码,合成足够细节的伪图。最后,论文联合对象部件级分类以及图像全局级分类作为最终的分类结果,用于遥感场景分类。该方法主要在两个公开的大规模场景数据集AID和NWPU-RESISC45上进行了验证。与现有的方法相比,该方法有效定位到了多个信息性对象部件并且提高了遥感场景分类性能。

关键词：遥感场景分类多示例定位生成式对抗网络

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视点意识胶囊网络的遥感场景分类

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计算机与数字工程 2024年第10期52卷 2949-2954页

作者：孙学昊边小勇武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对遥感图像的视点变化,提出了一种新的遥感场景分类方法,通过空间变换网络结合传感器视点估计,预测每个场景类别的主方向,并在网络内部计算二维仿射变换参数,对胶囊姿态向量进行编码,用以构建等变的、具有仿射变换鲁棒性的主胶囊层。... 详细信息

针对遥感图像的视点变化,提出了一种新的遥感场景分类方法,通过空间变换网络结合传感器视点估计,预测每个场景类别的主方向,并在网络内部计算二维仿射变换参数,对胶囊姿态向量进行编码,用以构建等变的、具有仿射变换鲁棒性的主胶囊层。对遥感图像的类内多样性问题进行了研究,提出了子概念动态路由,减少后续层中出现的噪声胶囊,生成场景的内部紧凑表示用于遥感场景分类。最后在两个公开的大型遥感场景数据集AID和NWPU-RESISC45进行测试,实验结果表明,该方法显著提高了遥感场景的分类准确率。

关键词：场景分类胶囊网络姿态估计子概念动态路由

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基于改进PCA算法的振荡故障根因定位方法

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计算机应用与软件 2020年第11期37卷 35-40,68页

作者：陈孟婷付晓薇李曦武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

考虑到工业系统中对系统性能影响巨大的振荡故障,提出一种改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法来实现整个系统的故障根因定位。引入格兰杰因果检验理论扩展PCA方法实现振荡变量传播路径分析,从而确定故障根因。将... 详细信息

考虑到工业系统中对系统性能影响巨大的振荡故障,提出一种改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法来实现整个系统的故障根因定位。引入格兰杰因果检验理论扩展PCA方法实现振荡变量传播路径分析,从而确定故障根因。将该方法应用于固体氧化物燃料电池(SOFC)发电系统上。仿真结果表明,改进后的PCA方法能够准确地在线定位SOFC发电系统振荡源,具有很好的实用性,并为其他复杂工业系统的故障根因定位提供参考。

关键词：固体氧化物燃料电池主成分分析格兰杰因果检验故障根因定位

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基于LOD-RSINet的轻量化遥感图像目标检测

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计算机技术与发展 2024年第12期34卷 165-171页

作者：李琛丁胜付佳俊武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为了满足遥感图像目标检测任务中轻量化和快速推理的需求,提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化遥感图像目标检测算法(A Lightweight Object Detection Network for Remote Sensing Images, LOD-RSINet)。首先,提出基于SENetv2机制构建的C... 详细信息

为了满足遥感图像目标检测任务中轻量化和快速推理的需求,提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化遥感图像目标检测算法(A Lightweight Object Detection Network for Remote Sensing Images, LOD-RSINet)。首先,提出基于SENetv2机制构建的C2SE(C2f-SENetv2)模块,在略微增加模型参数量的同时让网络更有效地学习到输入数据的不同特征,提升特征表达的精细度和全局信息的整合能力;其次,设计一种轻量级跨尺度特征融合模块CCFM,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小目标的检测能力,在不影响模型检测精度的情况下降低了参数量并提高了检测速度;最后,引入了一种Shape IoU损失函数,通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失,从而使边界框回归更加准确。实验证明,改进后的算法在DIOR数据集上的检测精度mAP50和mAP50-95分别达到了0.867和0.668,参数量GFLOPs降低了5.61百分点,检测速度FPS提高了5.94百分点,性能表现优于其他对比方法,能够在轻量化的同时提高模型的目标检测能力。

关键词： YOLOv8 轻量化遥感图像目标检测跨尺度特征融合损失函数

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基于语义调节与两级匹配的图像文本检索方法

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计算机技术与发展 2024年第12期34卷 100-107页

作者：刘洪洲张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

图像文本检索的核心在于实现图像与文本之间的相似度匹配,其方法主要分为全局匹配和局部匹配。为了克服跨模态检索任务中全局匹配只考虑全局语义的对齐,局部匹配只考虑细粒度语义对齐,以及全局特征和局部特征交互不足的问题,该文提出一... 详细信息

图像文本检索的核心在于实现图像与文本之间的相似度匹配,其方法主要分为全局匹配和局部匹配。为了克服跨模态检索任务中全局匹配只考虑全局语义的对齐,局部匹配只考虑细粒度语义对齐,以及全局特征和局部特征交互不足的问题,该文提出一种语义调节与两级匹配(Semantic Adjustment and Two-level Matching, SATM)方法,即结合两种匹配方法并利用全局特征调节局部特征语义来进行图像文本检索。首先,在模态内进行语义调节,采用自注意力机制,利用全局特征增强局部特征;其次,在模态间通过堆叠交叉注意力实现图像和文本的局部特征之间的交互和局部匹配,并生成跨模态全局特征;然后,在模态间进行语义调节,利用跨模态全局特征引导局部特征形成全局特征,并进行全局匹配;最后,结合两种匹配相似度进行跨模态检索。该方法综合考虑全局匹配和局部匹配,并充分实现了全局特征和局部特征之间的信息交互,因此能显著提升跨模态检索的准确性,通过在Flickr30K和MS-COCO两个基准数据集上的大量的对比实验,证明了该方法的有效性和优越性。

关键词：跨模态检索图像文本匹配全局匹配局部匹配语义调节

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主动迁移学习的海上任意方向船只目标检测

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计算机与现代化 2021年第9期 21-30页

作者：苏浩丁胜章超华武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室(泉州师范大学) 福建泉州362000

在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能... 详细信息

在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能输出旋转边界框,以用于海上船只目标的检测。同时针对海上船只遥感数据集仅有水平边界框标注,无法直接适用于旋转框目标检测,且人工手动标注旋转框标签成本较高的问题,提出一种主动迁移学习的旋转框标签生成方法。首先,提出一种水平框-旋转框约束筛选算法,通过水平真值边界框来对旋转预测框进行监督约束,筛选出检测精度较高的图像加入训练集,然后通过迭代这一过程筛选出更多的图像,最后通过标签类别匹配,完成对数据集的旋转框自动化标注工作。本文最终对海上船只遥感图像数据集BDCI中约65.59%的图片进行旋转框标注,并手动标注部分未标注的图片作为测试集,将本文方法标注的图片作为训练集进行验证,评估指标AP50达到90.41%,高于其他旋转框检测器,从而表明本文方法的有效性。

关键词：遥感图像旋转框目标检测迁移学习 Anchor-Free CenterNet

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基于因果分解的SOFC系统故障根源诊断方法

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计算机技术与发展 2021年第10期31卷 168-172页

作者：陈孟婷付晓薇樊洋李曦武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)具有高效率、低排放、长寿命运行等特点。SOFC系统发电过程中存在时变、非线性和非平稳性等现象,会引起性能演化衰变,进而导致不明故障而停机。鉴于此,文中提出了一种基于因果分解的故... 详细信息

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)具有高效率、低排放、长寿命运行等特点。SOFC系统发电过程中存在时变、非线性和非平稳性等现象,会引起性能演化衰变,进而导致不明故障而停机。鉴于此,文中提出了一种基于因果分解的故障根源诊断方法。该方法运用集成经验模式分解(EEMD)方法将过程数据分解为有限个固有模式函数(IMF)以表征原始信号在不同时间尺度上的局部特征,同时引入瞬时相位相关性概念以定量评估IMF分量间因果作用,从而达到因果分解的目的。此外,该方法在考虑时间优先原则的同时,强调因果交互作用的瞬时关系,因而增强双向因果关系检测与分析能力。实验结果表明,该方法通过可靠的故障传播路径分析可实现故障源准确定位,为故障演化机理分析提供支撑,具有较强实用性。

关键词：固体氧化物燃料电池数据驱动故障根源诊断集成经验模式分解瞬时相位相关性

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