检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2024年第11期37卷 960-973页

作者：葛斌卢洋夏晨星官骏鸣安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 黄山学院信息工程学院黄山245041

针对行人重识别在换衣场景下的小数据集样本中识别精度较低的问题,结合大模型CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)生成伪文本的功能,提出基于文本图像互学习的换衣行人重识别方法.在训练第一阶段,设计伪文本生成器,交换同批... 详细信息

针对行人重识别在换衣场景下的小数据集样本中识别精度较低的问题,结合大模型CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)生成伪文本的功能,提出基于文本图像互学习的换衣行人重识别方法.在训练第一阶段,设计伪文本生成器,交换同批次中的样本像素,生成多样性文本,增强文本差异性,并通过语义对齐损失约束文本特征的一致性.在第二阶段,设计局部全局融合网络,融合局部特征和全局特征,在第一阶段文本信息的指导下,增强视觉特征的判别性.在PRCC、Celeb-ReID、Celeb-Light、VC-Clothes数据集上的实验表明,文中方法可提升在小数据集样本中的性能.

关键词：换衣行人重识别 CLIP 模态交互语义对齐提示工程

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基于多阶段搜索的约束多目标进化算法

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计算机应用 2023年第8期43卷 2345-2351页

作者：徐赛娟裴镇宇林佳炜刘耿耿福建商学院信息工程学院福州350506 福州大学计算机与大数据学院福州350116

现有约束多目标进化算法的约束处理策略无法有效解决具有大型不可行区域的问题,导致种群停滞在不可行区域的边缘;此外,约束条件下的不连续问题对算法的全局搜索能力以及多样性的维持提出了更高的要求。针对上述问题,提出了一种基于多阶... 详细信息

现有约束多目标进化算法的约束处理策略无法有效解决具有大型不可行区域的问题,导致种群停滞在不可行区域的边缘;此外,约束条件下的不连续问题对算法的全局搜索能力以及多样性的维持提出了更高的要求。针对上述问题,提出了一种基于多阶段搜索的约束多目标进化算法(CMOEA-MSS),在该算法的3个阶段采用不同的搜索策略。为使种群快速穿越大型不可行区域并逼近Pareto前沿,所提算法在第一阶段不考虑约束条件,利用一种收敛性指标引导种群搜索;在第二阶段采用一组均匀分布的权重向量来维持种群的多样性,并提出一种改进的epsilon约束处理策略,以保留不可行区域中的高质量解;在第三阶段采用约束优先原则,将搜索偏好集中在可行区域以保证最终解集的可行性。CMOEA-MSS与NSGA-Ⅱ+ARSBX(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ using Adaptive Rotation-based Simulated Binary crossover)等算法在MW和DASCMOP测试集上对比的结果表明:在MW测试集上,CMOEA-MSS在7个测试问题上获得了最好的IGD(Inverted Generational Distance)值,在5个测试问题上获得了最好的HV(HyperVolume)值;在DASCMOP测试集上,CMOEA-MSS在3个测试问题上获得了最好的IGD值,在2个测试问题上取得了次好的IGD值,在5个测试问题上获得了最好的HV值。可见,CMOEA-MSS在处理不连续以及具有多模态性质的约束多目标问题时具有明显优势。

关键词：约束多目标优化多阶段搜索约束处理策略进化算法收敛性多样性

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基于计算机视觉的车道线检测方法研究进展

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天津师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：王淑琴李兆发景悦洲张永琦郭光远林雨濛陈明明天津师范大学计算机与信息工程学院

车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统中的关键技术之一，它能显著提升道路安全性并降低交通事故的发生率. 本文对基于计算机视觉的二维车道线检测技术的最新研究进展进行了系统性的分析和总结，并将其分为基于传统算法和基于深度... 详细信息

车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统中的关键技术之一，它能显著提升道路安全性并降低交通事故的发生率. 本文对基于计算机视觉的二维车道线检测技术的最新研究进展进行了系统性的分析和总结，并将其分为基于传统算法和基于深度学习算法两大类. 鉴于基于传统算法的方法性能较差，本文主要对基于深度学习的车道线检测方法进行了分析与对比，并将其分为基于分割的方法、基于检测的方法、基于关键点的方法和基于参数曲线的方法四种; 在概述了车道线检测的评估指标和常用数据集之后，分析比较了基于深度学习的车道线检测方法的性能; 最后展望了未来的研究方向.

关键词：车道线检测深度学习机器学习图像分割卷积神经网络

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能量信息深度融合的移动网络架构及其技术挑战

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中国科学：信息科学 2024年第4期54卷 745-757页

作者：周盛孙宇璇姜之源龚杰常征牛志升清华大学电子工程系北京100084 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 上海大学通信与信息工程学院上海200444 中山大学计算机学院广州510275 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

5G的大规模部署伴随着网络能耗呈指数级增长,与此同时,国家提出了"碳达峰"与"碳中和"的"双碳"目标,因此移动网络的节能减排已刻不容缓.然而,一方面随着人工智能等技术的发展,未来6G网络中计算类业务预期... 详细信息

5G的大规模部署伴随着网络能耗呈指数级增长,与此同时,国家提出了"碳达峰"与"碳中和"的"双碳"目标,因此移动网络的节能减排已刻不容缓.然而,一方面随着人工智能等技术的发展,未来6G网络中计算类业务预期将迎来大幅增长;另一方面,实现绿色低碳需要提升可再生能源的利用率,但绿色新能源供能不稳难以保证服务质量.为应对以上挑战,本文提出一种能量与信息服务深度融合的低碳网络架构,通过构建一个协调异质资源的智能控制面,充分利用并调度移动网络中泛在的算力、通信和储能,在保证6G个性化业务服务质量要求的同时,以期大幅降低网络能耗与碳排放.本文同时还讨论了该架构下的调度机制设计以及可能的未来研究方向.

关键词： 6G 低碳节能通信计算融合绿色能源

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基于多层优选卷积的水声信号样本自动标注方法

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哈尔滨工程大学学报 2024年第4期45卷 758-763页

作者：王红滨张帅何鸣陈夏可哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 黑龙江科技大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150022

针对深度学习在水声研究领域的应用中面临大数据量要求和现有样本量限制的问题,本文提出了一种多层优选卷积网络模型。通过基于相似度的优选方法选出最佳卷积核,以提取更具代表性的特征。利用探索层特征融合策略,叠加多层卷积输出,获取... 详细信息

针对深度学习在水声研究领域的应用中面临大数据量要求和现有样本量限制的问题,本文提出了一种多层优选卷积网络模型。通过基于相似度的优选方法选出最佳卷积核,以提取更具代表性的特征。利用探索层特征融合策略,叠加多层卷积输出,获取更全面的特征信息。采用约减策略优化模型,有效缩短运算时间。通过优选、特征融合和注意力机制,有效解决此类问题。实验结果表明,该模型在数据集上取得的最好的标注准确率为高基线模型1.12%;同时运行时间减少了43.5%。因此,该模型的使用提高了水声信号标注的准确率和效率。

关键词：水声信号自动标注声纹识别多层优选卷积模型时间优化注意力机制特征融合

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多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚方法

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传感技术学报 2024年第9期37卷 1638-1643页

作者：耿中宝宋亚磊郑州商学院信息与机电工程学院河南巩义451200 郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000

为提高多信源无线传感网络的传输效率,设计了一种多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚方法。该方法构建三类虚拟队列,并根据带宽时延数据判断阈值进行端到端计算,以针对不同类型的数据流计算相应的带宽时延阈值。使用卡方拟合检验... 详细信息

为提高多信源无线传感网络的传输效率,设计了一种多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚方法。该方法构建三类虚拟队列,并根据带宽时延数据判断阈值进行端到端计算,以针对不同类型的数据流计算相应的带宽时延阈值。使用卡方拟合检验方法对当前时延感知数据的信任度进行判定,在此基础上排除异常或偏离分布模型的数据样本。对高卡方统计量的数据进行压缩或信息提取,并通过聚类权值实现感知数据汇聚。仿真结果显示,该方法在高斯噪声或莱斯噪声环境下,能将传输时延控制在50 ms以内,网络带宽数据汇聚结果较高,且网络数据传输耗能低于100 J。这表明多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚可减少传输时间和资源浪费。

关键词：多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚卡方拟合度节点信任度

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基于OBE理念的数字逻辑课程多课堂协同模式的改革与实践

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荆楚理工学院学报 2024年第2期39卷 83-90页

作者：栾岚贵州商学院计算机与信息工程学院贵州贵阳550061

通过在电子信息类基础课程数字逻辑中应用OBE教学理念,基于素质课堂构建了线上课堂、线下课堂、实践课堂的协同应用模式。在同期不同班级分别开展传统教学和多课堂协同模式教学,从两种教学模式的课程目标达成度的相关分析可以看出多课... 详细信息

通过在电子信息类基础课程数字逻辑中应用OBE教学理念,基于素质课堂构建了线上课堂、线下课堂、实践课堂的协同应用模式。在同期不同班级分别开展传统教学和多课堂协同模式教学,从两种教学模式的课程目标达成度的相关分析可以看出多课堂协同模式不仅具有较强的适应性,而且在培养学生的学习能力上更具优势,有利于提升学生解决复杂工程问题的能力,更有助于进一步培养学生的创新意识和综合素质。经过实践应用,基于OBE理念的多课堂协同模式在培养应用型高素质人才方面具有积极意义,在工科核心基础课程的建设上具备一定的推广价值。

关键词： OBE教学理念多课堂协同创新意识

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基于稀疏正则双层优化的个性化联邦学习

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模式识别与人工智能 2024年第5期37卷 447-458页

作者：刘希刘博季繁繁袁晓彤南京信息工程大学计算机学院南京210044 Walmart Global Tech Hub SunnyvaleCA 94086USA 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学智能科学与技术学院苏州215163

个性化联邦学习侧重于为各客户端提供个性化模型,旨在提高对异构数据的处理性能,然而现有的个性化联邦学习算法大多以增加客户端参数量为代价提高个性化模型的性能,使计算变得复杂.为了解决此问题,文中提出基于稀疏正则双层优化的个性... 详细信息

个性化联邦学习侧重于为各客户端提供个性化模型,旨在提高对异构数据的处理性能,然而现有的个性化联邦学习算法大多以增加客户端参数量为代价提高个性化模型的性能,使计算变得复杂.为了解决此问题,文中提出基于稀疏正则双层优化的个性化联邦学习算法(Personalized Federated Learning Based on Sparsity Regularized Bi-level Optimization,pFedSRB),在客户端的个性化更新中引入l 1范数稀疏正则化,提升个性化模型的稀疏度,避免不必要的客户端参数更新,降低模型复杂度.将个性化联邦学习建模为双层优化问题,内层优化采用交替方向乘子法,可提高学习速度.在4个联邦学习基准数据集上的实验表明,pFedSRB在异构数据上表现出色,在提高模型性能的同时有效降低训练用时和空间成本.

关键词：个性化联邦学习稀疏正则化非独立同分布(Non-IID) 交替方向乘子法(ADMM)

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一种基于指数移动平均的物联网边缘设备选择机制

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应用科学学报 2025年第1期43卷 183-194页

作者：吴桐袁培燕河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453000

在小型蜂窝网络中,用户设备(user equipment,UE)数量往往大于小基站(small base station,SBS)数量,每个SBS服务多个UE,同时每个UE可被多个SBS覆盖。如何选择合适的SBS为每个UE服务,是小型蜂窝网络面临的重要挑战之一。传统的多点协同(co... 详细信息

在小型蜂窝网络中,用户设备(user equipment,UE)数量往往大于小基站(small base station,SBS)数量,每个SBS服务多个UE,同时每个UE可被多个SBS覆盖。如何选择合适的SBS为每个UE服务,是小型蜂窝网络面临的重要挑战之一。传统的多点协同(coordinated multiple point,CoMP)传输技术基于按比例公平策略进行资源分配,没有考虑系统动态性,整个系统资源利用率不高。本文提出了一种基于指数移动平均(exponential moving average,EMA)的CoMP方法,对每个时间片系统内所有UE与SBS传输效益按照优先级排序,增加高优先级设备在下一个时间片内的分配权重,使高权重的UE接受更多的SBS服务,最终实现资源动态调整。实验结果表明,基于指数移动平均的CoMP操作能够显著提升系统的达峰时间以及整个系统的吞吐效率,同时降低了系统的中断率,进而为物联网边缘系统提供更优的设备选择机制。

关键词：指数移动平均多点协同蜂窝网络动态调整

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基于犹豫质心距离测度的直觉模糊聚类算法

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模糊系统与数学 2024年第3期38卷 143-152页

作者：王明新孙刚王贵君贵州商学院计算机与信息工程学院贵州贵阳550014 厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院福建漳州363105

通过对直觉模糊数的犹豫度进行分析提出犹豫信息量和犹豫质心距离测度概念,并在此基础上给出新的直觉模糊聚类算法。首先,根据直觉模糊数犹豫区域质心与最小直觉模糊数的距离给出犹豫信息量的定义,借助几何意义引入犹豫质心距离测度的概... 详细信息

通过对直觉模糊数的犹豫度进行分析提出犹豫信息量和犹豫质心距离测度概念,并在此基础上给出新的直觉模糊聚类算法。首先,根据直觉模糊数犹豫区域质心与最小直觉模糊数的距离给出犹豫信息量的定义,借助几何意义引入犹豫质心距离测度的概念,并证明该距离测度满足距离公理;其次,依据犹豫质心距离测度建立直觉模糊相似矩阵,进而在直觉模糊数空间上设计一种聚类算法;最后,通过算例对所提算法的有效性进行了分析与验证。

关键词：直觉模糊数犹豫度犹豫信息量犹豫质心距离测度聚类

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