检索结果-内蒙古大学图书馆

上海交通大学学报 2024年第1期58卷 30-39页

作者：叶伦欧阳旭姚建刚杨胜杰尹骏刚湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 湖南工商大学计算机学院长沙410205

在含高比例可再生能源的电力系统中,考虑多重不确定性因素并实现源荷协调的优化调度是电力系统运行的重要问题.为此,构建了基于多场景的概率性旋转备用优化模型,该模型综合考虑了风电和光伏出力预测误差、负荷预测误差及发电机非计划停... 详细信息

在含高比例可再生能源的电力系统中,考虑多重不确定性因素并实现源荷协调的优化调度是电力系统运行的重要问题.为此,构建了基于多场景的概率性旋转备用优化模型,该模型综合考虑了风电和光伏出力预测误差、负荷预测误差及发电机非计划停运等多重不确定性因素对旋转备用容量的影响,将可再生能源弃电、系统切负荷分别作为特殊的备用资源融入发电日前调度计划,以提高电力系统的经济运行效率.改进了系统可再生能源削减期望和电量不足期望值两个可靠性指标的计算方法,减少了与该指标相关的不等式约束条件,用于提升模型的计算性能.该备用优化模型在兼顾场景多样性的同时,实现了多场景下系统的总成本最优.以改进的IEEE-RTS系统作为算例,验证了所提模型的有效性.算例结果表明,改进的可靠性指标计算方法能够有效降低备用优化模型的求解时间;建立的最优旋转备用优化方法能够实现系统日前旋转备用容量的动态配置,提升系统经济运行水平.

关键词：可再生能源旋转备用可靠性指标安全约束机组组合成本效益分析

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基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习方法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 472-487页

作者：张啸剑张雷雷张治政河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450016

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户... 详细信息

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED.该算法能够同时处理同分布与非同分布的联邦数据类型;不同于现有的固定裁剪设置方法,ULDP-FED算法采用裁剪阈值动态衰减策略来实现高斯机制造成的误差与裁剪造成的偏差之间的均衡;为了节省用户手中的隐私预算,该算法通过遍历用户所有历史本地噪音梯度更新来寻找当前轮本地梯度更新的替代更新.若存在高度相似的历史更新,用户只需要上传该历史梯度更新的索引即可,进而减少了用户与服务器之间的通信代价.ULDP-FED算法与现有算法在MNIST和CIFAR 10数据上的实验结果表明,其模型精度均高于同类方法.

关键词：差分隐私用户级别差分隐私联邦学习联邦优化本地梯度更新

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考虑低碳的多目标冷链混合车队路径规划研究

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 337-347页

作者：丁澍邱玉琢南京信息工程大学商学院南京210044

为提高冷链物流运输效率,实现节能减排的低碳目标,探讨了多目标低碳冷链车辆路径问题(multi-objective low carbon vehicle routing problem in cold-chain logistics distribution,MOLCVRPCLD)。与现有文献相比,考虑了更为低碳的电动车与燃油车混合车队,建立了以综合成本最优、碳排放最小为目标的优化模型。其中,综合成本包括车辆的固定成本、时间窗成本、货损成本、油耗成本、耗电成本,碳排放包括燃油碳排放和制冷碳排放。根据模型特点,设计了贴合模型的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对该模型进行求解,并利用遗传算法(genetic algorithm,GA)分别对两个目标进行优化以验证模型和算法的有效性。

关键词：低碳冷链混合车队电动车非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)

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遥感图像变化检测方法研究综述

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计算机工程与应用 2024年第20期60卷 30-48页

作者：孙剑明赵梦鑫郝旭耀哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

遥感图像变化检测是遥感领域中一项重要的研究内容,其旨在利用遥感技术和图像处理方法来识别地表覆盖变化的模式和趋势。为了深入了解该方面的发展现状及其使用的技术方法,总结分析了大量的资料和文献,对遥感图像变化检测方法进行了较... 详细信息

遥感图像变化检测是遥感领域中一项重要的研究内容,其旨在利用遥感技术和图像处理方法来识别地表覆盖变化的模式和趋势。为了深入了解该方面的发展现状及其使用的技术方法,总结分析了大量的资料和文献,对遥感图像变化检测方法进行了较为全面的综述。介绍了变化检测的概念和处理流程;从6个角度总结了变化检测方法的分类体系,并回顾了其发展历程;概述了各类变化检测方法的原理和特点,对其优缺点进行了简要分析,从6个方面讨论了对遥感图像进行变化检测的现实应用价值;对存在的一些问题与不足进行了简要分析,提出了可能改善这些问题的方法,同时也预言了这些方法在实际应用中可能会遇到的阻碍。最后,对变化检测方法进行总结,并展望了未来的发展方向,以期更好地了解遥感图像变化检测方法的研究现状和发展趋势,为进一步的研究提供参考。

关键词：遥感图像变化检测发展历程检测方法应用价值

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基于三维荧光光谱结合2D-LDA的食用油掺假鉴别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第11期44卷 3179-3185页

作者：姜海洋崔耀耀贾彦国谌志鹏燕山大学信息科学与工程学院计算机科学与工程系河北秦皇岛066004 石家庄学院机电学院河北石家庄050035 唐山师范学院计算机科学技术系河北唐山063000

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、... 详细信息

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、大豆油以及菜籽油三种食用油配制了3类掺假香油;使用FLS920稳态荧光光谱仪采集了这3类掺假香油以及不同品牌香油共计45个实验样本的三维荧光光谱数据;基于2D-LDA方法提取了实验样本的二维特征,并以此为依据采用最近邻分类原理实现了掺假食用油的准确鉴别。将所述方法与平行因子结合非线性判别分析(PARAFAC-QDA)、多维偏最小二乘——判别分析(NPLS-DA)两种方法进行了对比。结果表明,2D-LDA方法能够有效提取掺假香油的二维特征。这些特征能够使不同类别的实验样本在投影子空间中实现最大程度分离;同时可使相同类别的实验样本在子空间中尽可能地紧密聚集,进而使得样本在低维子空间中具有更好的可分性,从而获得了100%的鉴别准确率。而PARAFAC-QDA和NPLS-DA两种方法仅分别获得了85%和95%的鉴别准确率。2D-LDA方法相比于这两种方法在食用油掺假鉴别特别是现场快速检测的实际应用中更具优势和潜力,其鉴别过程与结果更加简捷和精确。研究为现场食品安全监管提供了一种高效可行的新方案。

关键词：食用油三维荧光光谱二维线性判别分析(2D-LDA) 掺假鉴别

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自适应融合多尺度特征的无锚框遥感图像目标检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第9期35卷 1405-1416页

作者：王坤文武铁菊红吴锡符颖成都信息工程大学计算机学院成都610225 四川大学计算机学院成都610065

针对遥感图像内容丰富且复杂,具有目标种类多、密集分布和尺寸变化剧烈等特点,导致遥感图像中目标多尺度尤其是小目标难以检测的问题,提出一种基于自适应多尺度特征融合(AMFF)和注意力特征增强(AFE)的无锚框遥感图像目标检测算法.首先... 详细信息

针对遥感图像内容丰富且复杂,具有目标种类多、密集分布和尺寸变化剧烈等特点,导致遥感图像中目标多尺度尤其是小目标难以检测的问题,提出一种基于自适应多尺度特征融合(AMFF)和注意力特征增强(AFE)的无锚框遥感图像目标检测算法.首先将主干网络提取的图像特征输入AMFF,自适应地融合多个尺度的特征,增加特征复用,提升网络的多尺度特征表达能力;然后将AMFF输出的特征输入到加入了AFE模块的检测头中,AFE通过结合多分支空洞卷积与注意力机制,在提高网络对目标尺度的泛化能力的同时增强有效特征信息;最后进行分类和回归,得到检测结果.在DIOR和NWPU VHR-10公开数据集上,与多种主流目标检测算法的实验结果表明,所提算法在2个数据集上的平均检测精度分别为72.4%和87.4%,较基线网络分别提升9.4和13.5个百分点,比次优结果分别提升6.3和1.7个百分点;平均检测精度高于主流目标检测算法,较基线网络的平均检测精度显著提高,能够更加准确地检测小尺度目标,同时有效地提升多尺度目标的检测精度.

关键词：遥感图像目标检测无锚框特征融合注意力机制空洞卷积

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基于对话的中文正面情感风格迁移

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 780-788页

作者：胡玉婷左家莉刘江盛万剑怡王明文江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下,通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性,如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上,在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感... 详细信息

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下,通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性,如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上,在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感文本数据集,该数据集的部分原始数据源自电视连续剧《家有儿女》中的对白,并对其进行人工标注和循环模型标注。目前该数据集的负面情感文本和正面情感文本句子共30 836个。根据该数据集中大多数情感词是显性的特点,在编辑类的模型上开展了基于对话的中文正面情感风格迁移的研究。实验结果表明:在该数据集上,编辑类的模型可以较好地识别文本的情感属性,并实现文本正面情感风格迁移。

关键词：自然语言处理文本生成情感风格迁移循环模型编辑模型家庭对话

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结合扩张卷积与多尺度融合的实时时空动作检测

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中国图象图形学报 2025年第2期30卷 406-420页

作者：程勇高园元王军杨玲许小龙程遥张开华南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院南京210044

目的时空动作检测任务旨在预测视频片段中所有动作的时空位置及对应类别。然而,现有方法大多关注行动者的视觉和动作特征,忽视与行动者交互的全局上下文信息。针对当前方法的不足,提出一种结合扩张卷积与多尺度融合的高效时空动作检测模... 详细信息

目的时空动作检测任务旨在预测视频片段中所有动作的时空位置及对应类别。然而,现有方法大多关注行动者的视觉和动作特征,忽视与行动者交互的全局上下文信息。针对当前方法的不足,提出一种结合扩张卷积与多尺度融合的高效时空动作检测模型(efficient action detector,EAD)。方法首先,利用轻量级双分支网络同时建模关键帧的静态信息和视频片段的动态时空信息。其次,利用分组思想构建轻量空间扩张增强模块提取全局性的上下文信息。然后,构建多种DO-Conv结构组成的多尺度特征融合单元,实现多尺度特征捕获与融合。最后,将不同层次的特征分别送入预测头中进行检测。结果实验在数据集UCF101-24和AVA(atomic visual actions)中进行,分析了EAD与现有算法之间的检测对比结果。在UCF101-24数据集上的帧平均准确度(frame-mAP)和视频平均准确度(video-mAP)分别为80.93%和50.41%,对于基线方法的漏检、错检现象有所改善;在AVA数据集上的frame-mAP达到15.92%,同时保持较低的计算开销。结论通过与基线及目前主流方法比较,EAD以较低的计算成本建模全局关键信息,提高了实时动作检测准确度。

关键词：深度学习时空动作检测(STAD) 双分支网络扩张增强模块(DAM) 多尺度融合

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基于交叉注意力多源数据增强的情境感知查询建议方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 34-42页

作者：张乃洲曹薇河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基... 详细信息

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基于交叉注意力多源数据增强(MDACA)的Transformer模型框架,用于生成情境感知的查询建议。采用基于Transformer的编码器-解码器模型,利用交叉注意力机制,融合了查询层、文档语义层以及全局查询建议信息。实验结果表明,与目前方法相比,该方法能生成具有更高相关性的情境感知查询建议。

关键词：查询建议数据增强交叉注意力情境感知 Transformer模型

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模糊测试中的位置自适应变异调度策略

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电子与信息学报 2024年第9期46卷 3797-3806页

作者：杨智徐航桑伟泉孙浩东金舒原信息工程大学密码工程学院郑州450004 中山大学计算机学院广州510275

种子自适应变异调度策略是基于变异的模糊测试中最新的技术,该技术能够根据种子的语法和语义特征自适应地调整变异算子的概率分布,然而其存在两个问题:(1)无法根据变异位置自适应地调整概率分布;(2)使用的汤普森采样算法在模糊测试场景... 详细信息

种子自适应变异调度策略是基于变异的模糊测试中最新的技术,该技术能够根据种子的语法和语义特征自适应地调整变异算子的概率分布,然而其存在两个问题:(1)无法根据变异位置自适应地调整概率分布;(2)使用的汤普森采样算法在模糊测试场景中容易导致学习到的概率分布接近平均分布,进而导致变异调度策略失效。针对上述问题,该文提出一种位置自适应变异调度策略,通过一种自定义的双层多臂老虎机模型为变异位置和变异算子建立联系,并且采用置信区间上界算法选择变异算子,实现位置自适应的同时避免了出现平均分布的问题。基于American Fuzzy Lop(AFL)实现了位置自适应的模糊测试器(PAMSSAFL),实验结果表明位置自适应的变异调度策略能明显提升模糊测试器的bug发现能力和覆盖能力。

关键词：漏洞挖掘模糊测试变异覆盖率

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