检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2025年

作者：边小勇胡其仁袁培洋武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学大数据科学与工程研究院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)

红外小目标检测(IRSTD)是目标检测领域中的研究热点和难点，受其像素小、对比度低和无纹理的特性，难以从小目标有限和扭曲的信息中学习正确的特征表示，因此IRSTD方法依然面临挑战。针对以上问题，提出多注意力对比学习的IRSTD方法。... 详细信息

红外小目标检测(IRSTD)是目标检测领域中的研究热点和难点，受其像素小、对比度低和无纹理的特性，难以从小目标有限和扭曲的信息中学习正确的特征表示，因此IRSTD方法依然面临挑战。针对以上问题，提出多注意力对比学习的IRSTD方法。首先，采用U型网络(U-Net)为基本框架，在编码阶段提出一种融合频域注意力和空间注意力的上下文混合块(CMB)，产生初级注意力特征图；其次，在解码阶段设计了多核中心差分卷积(MKCDC)，用于提取小目标在不同尺度下都稳定表征的核心信息；最后，联合二元交叉熵损失和对比损失函数训练小目标检测网络，提高小目标特征表示能力，得到富于判别的小目标检测模型。所提方法在IRSTD-1k、NUAA-SIRST两个数据集上的检测率(Pd)分别达到96.63%和100.00%，与密集嵌套的注意力网络（DNANet）相比，分别提高了4.71%和1.90%。实验结果表明，所提方法有效提高了红外小目标检测性能。

关键词：深度学习小目标检测注意力U型网络中心差分卷积对比学习

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结合多尺度注意力和自训练的超图聚类方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：刘志成王慧颖林晓丽朱峰冉郭宇恒闫炳鑫庞俊武汉科技大学计算机科学与技术学院智能处理与实时工业系统湖北省重点实验室国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司

单个较大的非均匀超图聚类旨在将非均匀超图包含的节点划分为多个簇，使得簇内节点越相似越好，簇间节点越不相似越好，具有广泛的应用前景.目前最优的基于超图神经网络的非均匀超图聚类模型MADC(Non-uniform hypergraph clustering com... 详细信息

单个较大的非均匀超图聚类旨在将非均匀超图包含的节点划分为多个簇，使得簇内节点越相似越好，簇间节点越不相似越好，具有广泛的应用前景.目前最优的基于超图神经网络的非均匀超图聚类模型MADC(Non-uniform hypergraph clustering combining multi-scale attention and dynamic construction)仍存在不足：超图特征嵌入的学习效率不高.针对这个问题，提出了一种基于多尺度注意力和自训练网络的非均匀超图聚类模型STHC(Self-Training non-uniform Hypergraph Clustering).STHC模型采用并行的多尺度注意力网络学习超图特征嵌入，以提高其学习效率.此外，该模型还构造自训练网络，联合优化超图特征嵌入和超图聚类结果，以进一步得到更好的超图聚类结果.STHC模型在真实数据集上的大量实验结果验证了其在非均匀超图聚类上的聚类准确率(Accuracy，ACC)、标准互信息(Normalized Mutual Information，NMI)和调整兰德指数(Adjusted Rand Index，ARI)均优于所有对比方法.

关键词：非均匀超图聚类自训练网络多尺度注意力

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基于自适应注意力机制的YOLOv4无人超市商品检测

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 129-134,158页

作者：章超华丁胜苏浩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(泉州师范学院) 福建泉州362000

针对无人超市智能结算任务中商品检测实时性不高、堆叠商品检测效果差、相似商品难分类的问题,提出一种基于YOLOv4改进的商品识别算法。使用轻量级网络MobileNetv2进行特征提取加快检测速度;在MobileNetv2的倒残差结构中引入通道注意力... 详细信息

针对无人超市智能结算任务中商品检测实时性不高、堆叠商品检测效果差、相似商品难分类的问题,提出一种基于YOLOv4改进的商品识别算法。使用轻量级网络MobileNetv2进行特征提取加快检测速度;在MobileNetv2的倒残差结构中引入通道注意力和空间注意力放大局部特征权重,从而加强对堆叠商品的检测能力;在损失函数中使用焦点损失(Focal loss)解决类间差异小的难分类问题。实验结果表明,该方法在自建商品数据集Goods上准确率达到了80.3%,检测速度达到73帧/s,优于YOLOv4算法。

关键词：无人超市商品检测注意力机制深度可分离卷积

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基于全局密度更新策略的两阶段多模态多目标进化算法

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中国科学：信息科学 2024年第10期54卷 2385-2408页

作者：贺娟娟杨倩许志伟张凯张兴义葛明峰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 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230093 中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院武汉430074

多模态多目标问题需要求解多个全局或局部最优帕累托解集,找到这些最优解集具有极大的理论意义和实际经济效益.近年来,学者们提出许多进化算法用于解决该问题.然而,多数算法在进化过程中首先选择收敛性好的个体构建交配池,然后再考虑决... 详细信息

多模态多目标问题需要求解多个全局或局部最优帕累托解集,找到这些最优解集具有极大的理论意义和实际经济效益.近年来,学者们提出许多进化算法用于解决该问题.然而,多数算法在进化过程中首先选择收敛性好的个体构建交配池,然后再考虑决策空间和目标空间的多样性.因此,决策空间中多样性好的个体可能被目标空间收敛性好的个体所替代.另外,由于帕累托最优子集在决策空间中有不同的形状和位置,因此个体很难均匀地收敛到每个帕累托子区域.本文提出了基于全局密度更新策略的两阶段多模态多目标进化算法.首先,为减轻交配池和亲本与子代一对一比较的负面影响,我们并不构建交配池,而是提出了新的算法框架,分两阶段寻优.该框架利用不同阶段进化算法的特征进行子代更新,有利于平衡种群的搜索和开发.然后,为了解决帕累托子集分布不均的问题,我们设计了目标空间密度自适应策略和全局密度估计更新种群策略,用于保持目标空间和决策空间种群多样性.我们将提出的算法与7种有代表性的多模态多目标算法进行比较.实验结果表明,我们的算法在决策空间中能找到更多等价的解,并且能更好地保持决策空间和目标空间多样性和收敛性的平衡,整体性能要好于所比较算法.

关键词：多目标进化算法多模态多目标优化问题进化算法全局密度参考向量边界点聚集

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一种改进的YOLOv5视频火焰实时检测算法

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计算机应用与软件 2024年第12期41卷 255-260,302页

作者：张智冯双文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 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

针对在室内外的火灾预防,目前许多算法对于小目标的火焰检测在精度方面有所欠缺,且不能实时检测,故提出一种改进的YOLOv5算法。该算法加宽head层数并引入selayer层,加快了分类检测的收敛,得到更丰富的采样信息。改进后的算法精度大大提... 详细信息

针对在室内外的火灾预防,目前许多算法对于小目标的火焰检测在精度方面有所欠缺,且不能实时检测,故提出一种改进的YOLOv5算法。该算法加宽head层数并引入selayer层,加快了分类检测的收敛,得到更丰富的采样信息。改进后的算法精度大大提高,经过视频流的优化,火焰能被实时地检测出来。实验数据集上的结果表明,改进的YOLOv5模型精确率达到了80.4%,召回率达到了91.3%,检测速度达到每秒44帧。

关键词：卷积神经网络小目标检测视频流优化

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结合社区发现和局部恢复码的区块链扩容研究

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计算机工程与应用 2023年第5期59卷 297-304页

作者：姜承扬庞俊贾大宇于明鹤信俊昌刘晨武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430070 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430070 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 东北大学软件学院沈阳110169

区块链全节点需要存储完整的账本,不能满足数据快速增长的需求,其存储扩容成为当前研究热点之一。现有最优研究成果虽然结合分片和RS(Reed-Solomon)纠删码技术,降低了存储开销,实现了数据可恢复,但存在网络开销较高和跨节点数据请求效... 详细信息

区块链全节点需要存储完整的账本,不能满足数据快速增长的需求,其存储扩容成为当前研究热点之一。现有最优研究成果虽然结合分片和RS(Reed-Solomon)纠删码技术,降低了存储开销,实现了数据可恢复,但存在网络开销较高和跨节点数据请求效率较低的问题。因此,提出了一种基于社区发现和局部恢复码(local reconstruction codes,LRC)的区块链存储扩容方案,一定程度上解决了这些问题。改进现有基于传导性的社区发现方法,在此基础上提出了一种区块链节点分组方法,使平均连接速度更快的节点分为一组,有效地缩短了跨节点请求区块的响应时间;采用了更优的LRC码来替代RS纠删码,利用更少的原始数据实现单点故障数据恢复,降低了网络开销。大量实验结果表明提出的存储方案在保持目前最优方案的数据恢复能力和存储开销的基础上,能有效减少网络开销和跨节点请求区块的时间。

关键词：区块链存储扩容社区发现局部恢复码

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基于时序索引的可编辑区块链模型研究

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计算机科学与探索 2023年第5期17卷 1180-1188页

作者：庞俊刘晨郝琨于明鹤信俊昌姜承扬武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430070 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430070 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 东北大学软件学院沈阳110169

区块链具有去中心化与不可篡改等特点,近年来受到了人们广泛的关注。数据上链便不可篡改会带来恶意交易无法根除和错误交易无法修改等一系列问题。目前可编辑区块链的相关研究大多是以区块粒度进行替换,或者通过增添新交易实现逻辑上的... 详细信息

区块链具有去中心化与不可篡改等特点,近年来受到了人们广泛的关注。数据上链便不可篡改会带来恶意交易无法根除和错误交易无法修改等一系列问题。目前可编辑区块链的相关研究大多是以区块粒度进行替换,或者通过增添新交易实现逻辑上的编辑。前者会造成编辑记录无法考证,后者虽可保留错误数据存证,但缺乏安全的访问机制。此外,现有相关研究均未充分考虑待编辑数据的特点,导致后续交易受影响而失效的问题。因此,提出了一种可编辑区块链模型。首先,以一般存证数据为例,重新设计了区块链底层数据结构,增加了时序属性并构建索引;然后提出了新的提交、编辑和查询算法,通过后续追加交易的方式实现了对区块链数据的逻辑编辑,从而在保存错误交易存证的基础上,为用户提供了安全的访问接口。为了解决后续交易失效的问题,在上述工作基础上,针对上下文强相关的交易类型数据,对数据结构及相关算法进行了改进,保证后续交易不受数据编辑的影响。实验表明,该模型可在保证系统性能的基础上实现区块链可编辑。

关键词：区块链可编辑时序索引历史查询

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基于多视角匹配的中文问答对自动生成框架

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计算机应用与软件 2024年第3期41卷 163-168页

作者：尹文峰黄莉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

针对目前问答对生成方法中问题与答案不完全匹配的问题,提出一种基于神经网络自动从中文生成问答对的方法。使用命名实体识别和规则的方法从文本中抽取关键词,确定问题的主题;使用多视角匹配的神经网络模型从文本中生成问题,避免对手工... 详细信息

针对目前问答对生成方法中问题与答案不完全匹配的问题,提出一种基于神经网络自动从中文生成问答对的方法。使用命名实体识别和规则的方法从文本中抽取关键词,确定问题的主题;使用多视角匹配的神经网络模型从文本中生成问题,避免对手工模板强依赖;使用阅读理解模型根据问题生成置信度更高的答案。实验结果分析表明,生成问题的质量高于基于模板的方法,并且能够过滤80%的不匹配问答对。

关键词：中文问题生成神经网络

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基于特征耦合注意力机制的小样本目标检测方法

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计算机技术与发展 2025年第4期35卷 29-36页

作者：易炟陈东方王晓峰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

在当前基于元学习的小样本目标检测方法中,查询图像和支持图像的特征提取过程往往在进行最终特征融合之前是独立进行的,缺乏有效的信息交互,这导致查询特征的代表性信息不足,尤其在样本极度有限的情况下更为显著。为解决这一问题,提出... 详细信息

在当前基于元学习的小样本目标检测方法中,查询图像和支持图像的特征提取过程往往在进行最终特征融合之前是独立进行的,缺乏有效的信息交互,这导致查询特征的代表性信息不足,尤其在样本极度有限的情况下更为显著。为解决这一问题,提出了一种基于特征耦合注意力机制的小样本目标检测方法(FC-FSOD)。FC-FSOD以Faster-RCNN作为基础网络架构,并在此基础上进行了创新。首先,设计了特征增强耦合模块,该模块增强了支持特征,使其成为更具代表性的支持原型;其次,通过注意力机制将原型与查询特征进行耦合,赋予查询特征以特定于支持特征的感知信息;再次,综合考虑查询图像的ROI特征与类级原型之间的差异性和相似性,设计了一种更为鲁棒的特征融合策略;最后,对分类和回归任务进行了解耦处理,消除了全局平均池化对回归预测的负面影响。在PASCAL VOC和MS COCO这两个公开数据集上的实验结果表明,该方法在多种小样本场景中的检测精度均有明显提升。

关键词：小样本学习目标检测元学习特征耦合特征融合任务解耦

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基于特征融合的机械核心部件剩余寿命预测

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计算机技术与发展 2025年第3期35卷 165-171页

作者：刘宗宇廖雪超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

工程机械设备的预测性维护能确保设备高效运行和维护计划的合理安排,其关键在于准确预测设备系统或核心部件的剩余寿命。针对工程机械设备预测性维护中的特征提取和预测精度难题,该文提出了基于特征融合的Informer机械设备核心部件剩余... 详细信息

工程机械设备的预测性维护能确保设备高效运行和维护计划的合理安排,其关键在于准确预测设备系统或核心部件的剩余寿命。针对工程机械设备预测性维护中的特征提取和预测精度难题,该文提出了基于特征融合的Informer机械设备核心部件剩余寿命预测框架。首先,采用按寿命比例的训练样本构造方法优化数据利用率,采用巴特沃斯高通滤波器和小波降噪对原始数据进行滤波和降噪,并对原始数据进行特征扩展来提取关键特征,使用XGBoost算法进行特征选择。然后,按设备类型将特征选择后的数据分类,设计了基于Informer的机械核心部件剩余寿命预测模型进行分类训练。使用公开数据集对模型进行验证,与其他预测模型的预测结果进行比较,验证了基于特征融合的Informer预测模型能够实现最准确的预测。

关键词：预测性维护剩余寿命预测特征提取特征融合深度学习自注意力机制

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