检索结果-内蒙古大学图书馆

数学物理学报（A辑） 2024年第5期44卷 1302-1310页

作者：敖渝焱阳莺桂林电子科技大学数学与计算科学学院&广西应用数学中心(GUET)&广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程是由Poisson方程和Nernst-Planck方程耦合而成的一类非线性偏微分方程组,其常用的线性化迭代方法-Gummel迭代的效率很大程度上受松弛参数的影响.机器学习中的高斯过程回归(GPR)方法因其训练规模较小,且... 详细信息

Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程是由Poisson方程和Nernst-Planck方程耦合而成的一类非线性偏微分方程组,其常用的线性化迭代方法-Gummel迭代的效率很大程度上受松弛参数的影响.机器学习中的高斯过程回归(GPR)方法因其训练规模较小,且不需要提供函数关系,在该文中被应用于预测Gummel迭代的较优松弛参数,加速迭代的收敛速度.首先针对PNP方程的Gummel迭代,设计了一种可预测松弛参数的GPR方法.其次利用Box-Cox转换方法,对Gummel迭代的数据进行预处理,提高GPR方法的准确性.最后基于GPR方法及Box-Cox转换算法,提出了PNP方程的一种新的Gummel迭代算法.数值实验表明,新Gummel迭代算法与经典的Gummel迭代算法相比,求解效率更高,且收敛阶相同.

关键词： Poisson-Nernst-Planck方程 Gummel迭代高斯过程回归参数预测机器学习

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结合用户兴趣偏好的交互式空间同位模式挖掘方法

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计算机与现代化 2025年第5期 10-20页

作者：包旭光陈志伟李乔琛蒋成成桂林电子科技大学计算机与信息安全学院/软件学院桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室

空间同位模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向，旨在发现空间中实例频繁共存的空间特征子集。然而，传统研究往往仅以模式的频繁性作为用户的兴趣度度量，忽视了用户的主观偏好，导致挖掘出大量用户不感兴趣的空间同位模式，从而... 详细信息

空间同位模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向，旨在发现空间中实例频繁共存的空间特征子集。然而，传统研究往往仅以模式的频繁性作为用户的兴趣度度量，忽视了用户的主观偏好，导致挖掘出大量用户不感兴趣的空间同位模式，从而影响用户的下一步决策。因此，提出一种结合用户兴趣偏好的交互式空间同位模式挖掘方法。首先，结合Jaccard相似度与语义相似度提出一种新的同位模式相似性度量指标；其次，对用户反馈进行个性化聚类，提取用户兴趣偏好；再次，提出随机退化的树扩展朴素贝叶斯集成模型（Stochastic Degenerate Tree-Augmented Naive Bayes Integration Model,SDTANI），并结合用户兴趣偏好建立预测模型；最后，基于交互式挖掘算法框架帮助用户挖掘兴趣模式。在不同数据规模的合成数据集以及真实数据集上的实验结果表明该方法较其他方法在准确率指标上具有更好的效果，尤其在F1-score指标上表现最佳，可以有效挖掘出用户感兴趣的空间同位模式。

关键词：空间同位模式用户兴趣偏好交互式挖掘个性化聚类 SDTANI

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一类含时Poisson-Nernst-Planck方程的时间自适应计算

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吉林大学学报（理学版） 2024年第6期62卷 1352-1358页

作者：韦鹏沈瑞刚桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西应用数学中心广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

基于相邻时间步的时间自适应有限元方法求解一类含时Poisson-Nernst-Planc k(PNP)方程,以加速求解含有多种离子的二维PNP方程的长时间数值模拟效率.数值实验结果表明,该方法在两种数值格式下都可以有效加速计算,对于长时间PNP方程的数... 详细信息

基于相邻时间步的时间自适应有限元方法求解一类含时Poisson-Nernst-Planc k(PNP)方程,以加速求解含有多种离子的二维PNP方程的长时间数值模拟效率.数值实验结果表明,该方法在两种数值格式下都可以有效加速计算,对于长时间PNP方程的数值计算有效.

关键词： Poisson-Nernst-Planck方程有限元方法时间自适应数值计算

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ACE密码算法的积分分析

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电子与信息学报 2021年第4期43卷 908-914页

作者：叶涛韦永壮李灵琛桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004

ACE是国际轻量级密码算法标准化征集竞赛第2轮候选算法之一。该算法具有结构简洁,软硬件实现快、适用于资源受限环境等特点,其安全性备受业界广泛关注。该文引入字传播轨迹新概念,构建了一个传播轨迹的描述模型,并给出一个可以自动化评... 详细信息

ACE是国际轻量级密码算法标准化征集竞赛第2轮候选算法之一。该算法具有结构简洁,软硬件实现快、适用于资源受限环境等特点,其安全性备受业界广泛关注。该文引入字传播轨迹新概念,构建了一个传播轨迹的描述模型,并给出一个可以自动化评估分组密码算法抵抗积分攻击能力的方法。基于ACE算法结构特点,将该自动化搜索方法应用于评估ACE算法的安全性。结果表明:ACE置换存在12步的积分区分器,需要的数据复杂度为2^(256),时间复杂度为2^(256)次12步的ACE置换运算,存储复杂度为8 Byte。相比于ACE算法设计者给出的积分区分器,该新区分器的步数提高了4步。

关键词：积分区分器混合整数线性规划自动化分析方法 ACE置换

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基于跨模态门控机制和改进融合方法的多模态情感分析

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计算机应用研究 2023年第7期40卷 2025-2030,2038页

作者：缪裕青杨爽刘同来张万桢朱林周明桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学、广西图像图形与智能处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学、广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 桂林航天工业学院工程综合训练中心广西桂林541004 桂林海威科技有限公司广西桂林541004

如何有效挖掘单模态表征并实现多模态信息的充分融合是多模态情感分析研究的重点之一。针对多模态情感分析中的模态间噪声和多模态特征融合不充分等问题,提出一种基于跨模态门控机制和改进融合方法的多模态情感分析模型。首先,利用跨模... 详细信息

如何有效挖掘单模态表征并实现多模态信息的充分融合是多模态情感分析研究的重点之一。针对多模态情感分析中的模态间噪声和多模态特征融合不充分等问题,提出一种基于跨模态门控机制和改进融合方法的多模态情感分析模型。首先,利用跨模态门控机制去除模态间噪声,提取互补信息以增强模态表示。然后,利用权重和相似约束分别关注不同模态情感贡献的差异性和情感表达的一致性。最后,结合模态的多层次表示获得情感分析的结果。在三个公开数据集上的实验结果表明,所提模型是有效的,相比已有的一些模型取得了更好的性能。

关键词：多模态情感分析模态间噪声跨模态门控机制多模态融合

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基于XGBoost的模拟集成电路测试参数优化方法

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电子测量与仪器学报 2023年第4期37卷 61-68页

作者：肖寅东曾宇通刘科胡聪电子科技大学自动化工程学院成都611731 桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室桂林541004

随着集成电路的规模不断扩大,其测试成本随测试时间的增长而不断提高,如何优化测试参数是一个重要课题。模拟集成电路测试中,测试参数间存在非线性隐式依赖,使得直接揭示其相互关系并进行测试方法优化非常困难。本文基于XGBoost决策树... 详细信息

随着集成电路的规模不断扩大,其测试成本随测试时间的增长而不断提高,如何优化测试参数是一个重要课题。模拟集成电路测试中,测试参数间存在非线性隐式依赖,使得直接揭示其相互关系并进行测试方法优化非常困难。本文基于XGBoost决策树模型提出了一种优化模拟集成电路测试参数数目的方法,该方法探索不同测试参数间的相互表征能力,在测试序列中依次删减可被良好表达的测试参数,在保证一定逃逸率的条件下达到缩短测试时间的目的。本文讨论了故障数目、特征重要性和SHAP值3种评估测试参数间表征能力的指标,并对两类模拟集成电路测试数据集进行了实验,结果表明故障数目是一种优秀的评估指标,可在测试逃逸率不超过20 PPM的条件下实现25%的测试参数优化。

关键词：机器学习 XGBoost 集成电路测试测试成本测试逃逸

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基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法

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科学技术与工程 2024年第6期24卷 2434-2443页

作者：扶笃雄纪元法孙希延陈紫强桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031

如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法... 详细信息

如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法以及MLAMBDA算法进行解算速率、稳定性的对比实验,在三维模糊度解算时,BACS算法在与LAMBDA和MLAMBDA算法解算成功率相当的情况下,能利用更少的时间搜索到模糊度最优解。为了验证BACS算法在高维模糊度解算以及工程解算情况下是否适用,进行了高维模糊度解算的实验以及单频单GPS系统下BACS算法的应用实验。分析及实验表明,BACS算法能很好保证高维模糊度解算的实时性和鲁棒性,对于12维模糊度解算,平均解算时间0.068 s,解算成功率为92%,对于低维模糊度解算,解算速率更快,解算成功率更高。在单频单GPS系统工程解算中,x、y、z方向定位精度分别为±0.008、±0.01、±0.01 m,能达到厘米级精度定位。

关键词：载波相位测量整周模糊度天牛须种群搜索算法高维模糊度解算厘米级精度

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埋入光纤刚挠结合光电印制板结构参数优化

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机械设计与制造 2024年第3期 145-147,152页

作者：郭泽田陈小勇杨旭李梦媛桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541004 广西制造系统与先进制造技术重点实验室广西桂林541004 西安电子科技大学机电工程学院陕西西安710000 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004

为优化埋入光纤刚挠结合光电印制板结构参数,减小内部光纤的应力和偏移量,将光纤应力和偏移分别作为目标函数,结合响应面法(RSM)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对刚挠结合光电印制板结构参数进行双目标优化。建立了埋入光纤刚挠结合光... 详细信息

为优化埋入光纤刚挠结合光电印制板结构参数,减小内部光纤的应力和偏移量,将光纤应力和偏移分别作为目标函数,结合响应面法(RSM)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对刚挠结合光电印制板结构参数进行双目标优化。建立了埋入光纤刚挠结合光电印制板的有限元分析模型,并对其施加热固耦合载荷;利用RSM得到了内部光纤的应力和偏移量的拟合模型与回归方程;基于光纤最大应力和最大偏移量这两个目标最小的原则,采用NSGA-Ⅱ对埋入光纤刚挠结合光电印制板结构进行优化设计,得到了优化后的Pareto解集,并验证了优化解集的准确性。

关键词：光纤光电印制板响应面法 NSGA-Ⅱ 多目标优化

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基于Innovus混合放置的布局规划方法优化

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半导体技术 2024年第1期49卷 64-70页

作者：赵超峰孙希延纪元法肖有军林孔成桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031 创意电子(南京)有限公司南京210018

随着集成电路后端设计中宏单元数量增多,传统布局规划方法效率低且耗时,而自动布局规划的混合放置(MP)技术存在物理规则违例数量多、电压降大和功耗高等问题。针对传统方式和MP方式的不足,提出了一种优化的MP布局规划方法,通过控制宏单... 详细信息

随着集成电路后端设计中宏单元数量增多,传统布局规划方法效率低且耗时,而自动布局规划的混合放置(MP)技术存在物理规则违例数量多、电压降大和功耗高等问题。针对传统方式和MP方式的不足,提出了一种优化的MP布局规划方法,通过控制宏单元通道空间和标准单元密度大小、固定边界宏单元位置及脚本修复TSMC芯片集成检查(TCIC)违例的方法解决MP技术存在的问题。研究结果表明,优化的MP方式保留了MP技术的性能、功耗和面积(PPA)优势,且相比于传统方式布线长度优化了28%,时序违例优化了65%,功耗优化了609%。该方案可为多宏单元大规模设计的布局规划提供参考。

关键词：布局规划设计约束参数调整通道空间规划优化的混合放置(MP)技术

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超轻量人脸关键点检测算法

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电子测量技术 2023年第5期46卷 98-104页

作者：朱望纯张博桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 智能综合自动化广西高校重点实验室桂林541004

随着深度学习网络研究的深入和网络模型精度的提高,网络层数及深度在逐渐增加,导致计算量增大。同时,基于深度学习模型人脸关键点检测在嵌入式设备上部署的需求,轻量化、高效和准确的网络模型成为研究关键。因此,本文设计了一个基于Ghos... 详细信息

随着深度学习网络研究的深入和网络模型精度的提高,网络层数及深度在逐渐增加,导致计算量增大。同时,基于深度学习模型人脸关键点检测在嵌入式设备上部署的需求,轻量化、高效和准确的网络模型成为研究关键。因此,本文设计了一个基于Ghost Model块和Ghost Bottleneck架构的超轻量型人脸关键点检测算法,在确保网络精度的同时,尽可能减小网络模型大小,降低计算量。在网络宽度因子为1X的情况下,与现有表现最好的轻量化网络模型PFLD 1X相比,归一化平均误差降低了7%,参数量减小了36%;在宽度因子为0.25X的情况下,本论文提出的网络模型大小仅420 KB,归一化平均误差降低了6.6%,参数量减小了25%。

关键词：超轻量化深度学习人脸关键点

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