检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 158-166页

作者：林易丰陈光剑陈浩翁谦林嘉雯福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350116 福建省地质测绘院福州350116

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 详细信息

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小.

关键词：语义分割高分遥感图像数字表面模型多源数据融合协同注意力

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受限分布映射和伪异常校准引导下的时序异常检测

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 134-146页

作者：陈泽健李佐勇胡蓉樊好义福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界... 详细信息

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界产生偏差,从而导致次优级的检测性能。提出一种受限分布映射和伪异常校准引导下的无监督异常检测方法。具体地,利用时间卷积网络提取输入数据特征。为了学习更精确的正态决策边界,从两个方面优化正态表征学习过程:第一,提出一种受限分布映射方法,通过特征归一化将训练数据的未知分布映射至高斯分布,并最小化正常数据与超球中心的单类距离,使数据在特征空间中更加紧凑;第二,提出一种伪异常校准机制,利用数据扰动操作从原始数据生成多种类型的伪异常数据,并通过区分正常数据和伪异常数据向模型注入异常知识,矫正决策边界。同时,通过最大化伪异常数据与超球中心的单类距离,扩大正常与异常数据之间的类可分离性。在测试阶段,通过测量输入数据与超球中心的单类距离来检测异常。在5个真实数据集上进行的大量实验表明,该方法实现了相比目前主流方法的更优性能,并且在不同程度的异常污染训练数据下具备更高的鲁棒性。

关键词：时间序列异常检测受限分布映射伪异常校准

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基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割

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中国生物医学工程学报 2025年第1期44卷 52-65页

作者：林嘉雯陈苏苏林智明李笠翁谦福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学大数据智能教育部工程研究中心福州350108 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108 锐捷网络股份有限公司福州350007 福州大学附属省立医院眼科福州350001

睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中,但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估,评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率,研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法,但在图像边缘... 详细信息

睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中,但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估,评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率,研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法,但在图像边缘、出现反光点以及腺体密集区域,分割结果仍不理想。考虑到红外睑板腺图像成像与腺体分布的特点,提出基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割模型SS-UNet,引入空洞卷积模块以增强模型的特征提取能力,设计形状流辅助分支以充分学习腺体的形状信息,采用多尺度特征融合模块以获得粗细各异腺体的特征表示。为验证模型的有效性,使用由福州大学附属省立医院眼科收集的包含203幅红外睑板腺图像的全标注数据集在同等实验环境下与其他先进分割模型开展对比实验,并进行模块消融分析,同时展示了可视化结果。实验表明,SS-UNet的Acc、Dice、IoU等指标分别达到了94.62%、80.94%和68.17%,相较于基准网络U-Net分别提升了0.36%、1.41%和1.95%。研究表明,SS-UNet能够充分运用腺体的形状与尺度等信息,解决腺体粘连、漏检等错误分割问题,有效提高分割精度,为辅助临床诊断提供客观依据。

关键词：睑板腺功能障碍腺体分割空洞卷积形状流多尺度特征融合

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基于变径槽轮的无人机条施装置设计与试验

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农业工程学报 2025年第7期41卷 13-21页

作者：王国宾张同升兰玉彬薛新宇丁素明明锐孔令标宋灿灿山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255049 山东省农业航空智能装备工程技术研究中心淄博255049 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014 闽江学院计算机与大数据学院/福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350108

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱,以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题,该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴,并以凸轮轴为固定件代替中心轴,利用凸轮轴旋转使料槽... 详细信息

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱,以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题,该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴,并以凸轮轴为固定件代替中心轴,利用凸轮轴旋转使料槽容量产生周期变化。设计了可调整作业间距的导流装置,采用分层布局将整体装置进行集中,不仅实现了成行施肥且避免了结构冗杂。装置整体通过电力驱动,实现对槽轮转速、风力大小和作业间距的调控。采用离散元仿真软件EDEM建立条施装置排肥部分的仿真模型,分析其结构设计及排肥轮转速变化对颗粒肥运动的影响,优化排肥器的结构设计。结果表明,装置的不同管道间的排量均匀性好,变异系数均值最高为1.30%,变径槽轮能够更好更快地排出料槽内的物料,明显改善物料残留问题;台架试验测试装置在槽轮转速为120 r/min时排量最高为453 g/s。田间试验结果表明,导流管夹角影响行距及成条性指数,成条指数最小值为29.1%,整体成条效果好。该装置具有较好的肥料成条作业效果,可为无人机条施技术的研究提供参考。

关键词：农用无人机条施装置变径槽轮 EDEM

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车辆边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载策略

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福建师范大学学报(自然科学版) 2025年第3期41卷 27-37页

作者：王洪滔林兵卢宇陈乔鑫李婵福建师范大学物理与能源学院福建福州350117 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116 福建师范大学协和学院福建福州350117 厦门大学信息学院福建厦门361105 福建农林大学公共管理与法学院福建福州350002

车辆边缘计算(vehicular edge computing,VEC)作为一种新兴的范式,通过将计算密集型、延迟敏感的新型车辆应用卸载到移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)服务器上而受到关注,然而在动态变化的VEC环境中执行计算卸载面临着一个关键... 详细信息

车辆边缘计算(vehicular edge computing,VEC)作为一种新兴的范式,通过将计算密集型、延迟敏感的新型车辆应用卸载到移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)服务器上而受到关注,然而在动态变化的VEC环境中执行计算卸载面临着一个关键挑战。车辆应用通常由具有依赖关系的任务组成,而车辆的移动性和应用的依赖结构增加了计算任务卸载过程中的不确定性,可能导致车辆任务卸载失败率的增加以及卸载过程中的能耗的增大。在多车任务协同卸载问题中,首先建立车辆动态卸载模型,考虑VEC环境下车辆的移动性和应用的依赖结构,然后设计一种任务调度优先级算法,以减少任务的执行延迟。研究目标是确定车辆任务的最优卸载策略,从而最小化系统中任务的卸载失败率和能耗,并采用了一种基于多智能体双延迟深度确定策略梯度(multi-agent twin delayed deep deterministic policy gradient,MATD3)算法来学习计算卸载问题的有效解决方案。实验结果表明,与其他强化学习算法相比,MATD3在卸载失败率、能耗方面分别降低38.76%、22.7%。

关键词：车辆边缘计算计算卸载深度强化学习多智能体强化学习

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ACO使能的边缘计算系统服务部署和计算任务卸载方法

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 314-320页

作者：邓福康许英豪张建山陈星福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学梅努斯国际工程学院福州350116 闽江学院计算机与控制工程学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116

随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验... 详细信息

随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验.在此基础上了,本文提出了一种多边缘计算服务器协同提供计算服务的网络系统模型,并定义了服务部署和计算任务卸载联合优化问题.针对该问题,提出了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的服务部署和计算任务卸载联合优化问题解决策略.实验结果表明,相较于基准策略,所提出的策略能够显著降低任务完成时延和能耗,并有效提高网络的效率和可扩展性.

关键词：边缘计算服务部署任务卸载蚁群优化算法

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一种改进的预言机选择优化模型

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贵州大学学报(自然科学版) 2025年第2期42卷 79-88页

作者：唐郑熠曹宝连连至助王金水福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350108 湖南工商大学湖南省移动商务智能重点实验室湖南长沙410205

在区块链系统中,预言机节点的选择对于保障上链数据的可靠性及系统运行的经济性至关重要。传统方法在动态环境中面临链上计算负担过重、信誉评估静态化及节点选择容易陷入局部最优等问题。为此,本文提出了一种基于贝叶斯信誉更新与多因... 详细信息

在区块链系统中,预言机节点的选择对于保障上链数据的可靠性及系统运行的经济性至关重要。传统方法在动态环境中面临链上计算负担过重、信誉评估静态化及节点选择容易陷入局部最优等问题。为此,本文提出了一种基于贝叶斯信誉更新与多因素聚类优化的预言机选择模型(bayesian reputation updating and multifactor clustering optimisation for oracle selection models,BRMCO)。该模型通过引入贝叶斯信誉更新机制、k-means聚类算法及梯度老虎机策略,实现了对预言机节点多维度表现的动态评估与优化选择。实验结果表明,在节点可靠性不稳定的情况下,BRMCO所选择节点的上链数据准确率达96%,且成本极低。与传统方法相比,BRMCO显著优化了节点选择流程,且在噪声干扰和高故障节点环境中依然表现出较强的鲁棒性。

关键词：区块链预言机贝叶斯信誉更新 k-means聚类梯度老虎机策略

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MEDAguard:基于逻辑加密的微电极点阵生物芯片知识产权保护方案

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电子学报 2022年第2期50卷 440-445页

作者：刘灵清董晨刘西蒙柳煌达连思璜陈潇福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 网络系统信息安全福建省高校重点实验室福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116

在微电极点阵(Micro-Electrode-Dot-Array,MEDA)生物芯片外包生产的过程中,未受保护的芯片设计知识产权容易遭受盗窃或过度生产攻击.本文提出一种基于逻辑加密的微电极点阵生物芯片的知识产权保护方案,称为MEDAguard,该方案使用生化协... 详细信息

在微电极点阵(Micro-Electrode-Dot-Array,MEDA)生物芯片外包生产的过程中,未受保护的芯片设计知识产权容易遭受盗窃或过度生产攻击.本文提出一种基于逻辑加密的微电极点阵生物芯片的知识产权保护方案,称为MEDAguard,该方案使用生化协议中的废液滴和输入液滴构成逻辑加密模块,实现对生化协议的锁定,从而保护生化协议在外包生产过程中不被窃取.针对破解密钥最常用的暴力攻击法,提出一种安全性评价指标,用于评估生成的生化试剂是否符合浓度标准.采用多组仿真实验模拟攻击者对MEDAguard实施暴力攻击,实验结果表明MEDAguard能够有效地抵抗暴力攻击.

关键词：微电极点阵生物芯片逻辑加密知识产权保护外包生产

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基于智能交通的隐私保护道路状态实时监测方案

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通信学报 2020年第7期41卷 73-83页

作者：李家印郭文忠李小燕刘西蒙福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福州大学网络安全福建省高校重点实验室福建福州350108 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350108

为缓解道路的交通压力,减少道路拥堵现象的出现及避免交通事故的发生,结合安全、K最近邻(KNN)算法,提出了一种基于智能交通的隐私保护道路拥堵状态的实时监测(PPIM)算法。为了确保交通数据的安全,采用安全多方计算策略将数据内容随机分... 详细信息

为缓解道路的交通压力,减少道路拥堵现象的出现及避免交通事故的发生,结合安全、K最近邻(KNN)算法,提出了一种基于智能交通的隐私保护道路拥堵状态的实时监测(PPIM)算法。为了确保交通数据的安全,采用安全多方计算策略将数据内容随机分成独立的部分,通过不共谋的多服务器对数据分量进行存储和加密。为了提升道路状态监测的精度,提出了一种改进型的KNN交通监测算法,借助数据的相似度计算,获取衡量道路之间交通状态关系程度的相关值,并将其作为权重系数与传统的KNN算法进行整合。为加快密态数据的处理速度,设计了一系列的数据安全计算协议,实现了数据的安全处理。另外,利用真实的交通数据对该算法进行验证,实验结果表明改进型KNN算法有助于提高道路监测的准确度。实验分析表明,所提算法在保证数据的安全同时可以提高交通监测的精度。

关键词：智能交通隐私保护空间距离 K最近邻

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用于多跳阅读理解的双视图对比学习网络

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模式识别与人工智能 2023年第5期36卷 471-482页

作者：陈谨雯陈羽中福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

多跳阅读理解是机器阅读理解的重要任务,旨在从多段文档中构造一条多跳推理链,以此结合多文档中证据回答问题.近年来,图神经网络广泛应用于多跳阅读理解任务,但仍存在多文档推理链的上下文互信息获取不充分、部分答案仅因为与题目相似... 详细信息

多跳阅读理解是机器阅读理解的重要任务,旨在从多段文档中构造一条多跳推理链,以此结合多文档中证据回答问题.近年来,图神经网络广泛应用于多跳阅读理解任务,但仍存在多文档推理链的上下文互信息获取不充分、部分答案仅因为与题目相似就被误判为候选答案而引入噪声的缺陷.针对上述问题,文中提出用于多跳阅读理解的双视图对比学习网络(Dual View Contrastive Learning Networks,DVCGN).首先,提出基于异构图的节点级正负样本对比学习方法,对异构图进行节点级损坏和特征级损坏,构造双视图.被损坏的两个视图经图注意力网络迭代后生成两个更新后的视图,DVCGN通过最大化双视图节点表示相似性学习节点表示,获取丰富的上下文语义信息,精确建模当前节点表示及其与推理链其余节点关系,有效辨别多粒度上下文信息及干扰信息,为推理链构造更丰富的互信息.然后,提出问题引导的图节点剪枝方法,充分利用问题信息筛选答案实体节点,缩小候选答案范围,减弱证据句子中相似性表述带来的噪声.在HOTPOTQA数据集上的实验表明,DVCGN的性能较优.

关键词：机器阅读理解多跳阅读理解异构图图注意力网络对比学习

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