检索结果-内蒙古大学图书馆

电子信息类院校统计学专业建设研究——以桂林电子科技大学数学与计算科学学院统计学专业为例

广西民族师范学院学报 2012年第3期29卷 61-64页

作者：刘忆宁杨丹江段复建谢永安桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004

随着科技的发展,统计学也由单一的数学分支向综合学科的发展,其关联学科及应用领域越来越广泛。但是,目前大多数高校尤其是地处中西部地区的普通高校大多数统计学专业的毕业生距离市场需求的目标,仍有不小的差距。这就需要各高校在探索... 详细信息

随着科技的发展,统计学也由单一的数学分支向综合学科的发展,其关联学科及应用领域越来越广泛。但是,目前大多数高校尤其是地处中西部地区的普通高校大多数统计学专业的毕业生距离市场需求的目标,仍有不小的差距。这就需要各高校在探索与实践中,找出适合自身特点的人才培养模式,建立具有竞争力的课程设置体系,以适应社会的需求,实现专业建设的良性循环。

关键词：统计专业建设人才培养电子信息类院校

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浅谈副导师在研究生培养工作中的作用——以桂林电子科技大学数学与计算科学学院为例

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中国科技信息 2013年第8期 224-224页

作者：陈爱永桂林电子科技大学数学与计算科学学院

设立副导师,推行双导师制有利于研究生的培养工作。桂林电子科技大学数学与计算科学学院在研究生的培养工作中,适当地设立副导师,拓宽了学生的研究领域,完善了学术团队建设,加速了青年教师的成长,缓解了导师的工作压力,发挥了副导师在... 详细信息

设立副导师,推行双导师制有利于研究生的培养工作。桂林电子科技大学数学与计算科学学院在研究生的培养工作中,适当地设立副导师,拓宽了学生的研究领域,完善了学术团队建设,加速了青年教师的成长,缓解了导师的工作压力,发挥了副导师在研究生培养工作中的积极作用。

关键词：研究生教育多导师双导师副导师

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基于轨迹集的衍生扩展目标多伯努利滤波算法

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控制与决策 2025年第3期40卷 1024-1034页

作者：杨英壮蔡如华吴孙勇刘锦新桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用实验室广西桂林541004

针对扩展目标多伯努利滤波器(ECBMeMBer)在复杂环境下对衍生扩展目标跟踪性能严重下降以及无法提取目标轨迹的问题,提出一种基于轨迹随机有限集(Trajectory RFS)的衍生扩展目标多伯努利滤波算法(STCBMeMBer).首先,利用轨迹多伯努利RFS(T... 详细信息

针对扩展目标多伯努利滤波器(ECBMeMBer)在复杂环境下对衍生扩展目标跟踪性能严重下降以及无法提取目标轨迹的问题,提出一种基于轨迹随机有限集(Trajectory RFS)的衍生扩展目标多伯努利滤波算法(STCBMeMBer).首先,利用轨迹多伯努利RFS(Trajectory MBer-RFS)描述多扩展目标的轨迹序列,从而为扩展目标提供连续的轨迹信息;其次,提出一种多伯努利衍生模型,通过原始扩展目标的航向角与衍生扩展目标的偏转角之间的三角函数关系式建立不同衍生扩展目标的运动方程与动力学转移模型,从而实现对衍生扩展目标质心状态与外形状态的联合估计;随后,基于轨迹MBer-RFS和所提出的多伯努利衍生模型推导并提出S-TCBMeMBer滤波器,并在线性高斯条件下给出伽玛高斯逆威沙特(GGIW)混合实现.仿真结果表明,所提出算法在杂波、漏检和噪声共存的环境下能够对衍生扩展目标进行有效跟踪,并提取扩展目标完整的轨迹信息.

关键词：轨迹随机有限集衍生扩展目标多伯努利航向角偏转角伽玛高斯逆威沙特

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偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 156-166页

作者：邓洪高余润华纪元法吴孙勇孙少帅桂林电子科技大学信息与通信学院桂林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桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林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

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏... 详细信息

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差,将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求,利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵,从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布,并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担,对扩维后的状态向量进行边缘化处理,结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明,所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声,从而对目标进行有效跟踪。

关键词：突变测量偏差 Beta-Bernoulli分布逆Wishart分布变分贝叶斯推断边缘化容积卡尔曼滤波

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多维标度分析中个体差异标度模型的向量序列加速算法

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计算数学 2025年第02期 255-284页

作者：陈新覃月凤周学林李姣芬桂林电子科技大学数学与计算科学学院云南大学数学与统计学院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(桂林电子科技大学)广西高校数据分析与计算重点实验室

多维标度分析是一种在低维空间中以点间距离展现观测对象之间相似性测度或亲疏关系的多维数据分析方法,其通过在低维空间中表示高维数据,保留数据点之间的相对距离关系.本文主要针对对称多维标度中一类考虑观测对象之间个体差异的个体... 详细信息

多维标度分析是一种在低维空间中以点间距离展现观测对象之间相似性测度或亲疏关系的多维数据分析方法,其通过在低维空间中表示高维数据,保留数据点之间的相对距离关系.本文主要针对对称多维标度中一类考虑观测对象之间个体差异的个体差异标度模型(O-INDSCAL)设计有效的数值求解算法.首先基于交替最小二乘迭代算法思想将模型对应的多变量约束矩阵优化问题转换为不动点迭代问题,并结合向量序列加速原理给出加速算法的具体实施过程,进而设计适应问题模型的基于极小多项式外推加速,降秩外推加速和修正极小多项式外推加速,以及Anderson加速的不动点迭代加速算法.数值实验说明表明所考虑的加速算法均可提高由不动点迭代生成序列的收敛速度,同时较O-INDSCAL模型求解已有的基于连续时间的投影梯度流算法和基于流形优化的黎曼优化工具箱Manopt中若干黎曼一阶和二阶算法在迭代效率上均有较为明显的优势.

关键词：多维标度分析个体差异标度不动点迭代向量序列加速

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多维标度中个体差异标度模型的一类黎曼共轭梯度法

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计算数学 2025年第1期47卷 98-121页

作者：周菁陈新周学林李姣芬桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 云南大学数学与统计学院昆明650000 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(桂林电子科技大学)广西高校数据分析与计算重点实验室桂林541004

多维标度分析(MDS)是在低维空间展示和分析多维数据结构的一种数据分析技术,其中的个体差异标度模型(INDSCAL)是一类针对多个数据矩阵同时度量多维标度的特定模型,它不仅对所要分析对象的结构进行分析,还能兼顾到判断主体之间的尺度差异... 详细信息

多维标度分析(MDS)是在低维空间展示和分析多维数据结构的一种数据分析技术,其中的个体差异标度模型(INDSCAL)是一类针对多个数据矩阵同时度量多维标度的特定模型,它不仅对所要分析对象的结构进行分析,还能兼顾到判断主体之间的尺度差异.本文将正交INDSCAL模型拟合问题重构为Stiefel流形和对角矩阵线性流形约束下的矩阵优化模型,结合乘积流形几何性质,设计一类自适应问题模型的强Wolfe型混合黎曼共轭梯度求解算法,并给出算法的全局收敛性.数值实验说明所提算法对问题模型是可行有效的,且较黎曼优化工具箱中已有算法及其他黎曼一阶算法在迭代效率上有一定的优势.

关键词：多维标度分析个体差异标度模型乘积流形黎曼共轭梯度法强Wolfe条件

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领导-跟随多智能体系统中的集合一致性

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：苏忠蔚甘晓亮马忠军桂林电子科技大学数学与计算科学学院

针对领导智能体和跟随智能体可能发生碰撞的情况，结合实用一致性和恒同一致性特点，本文提出并研究领导-跟随多智能体系统的集合一致性。首先，选取不含零的有界集合，给出集合一致性的概念；然后，设计合适的分段牵引控制协议，建立... 详细信息

针对领导智能体和跟随智能体可能发生碰撞的情况，结合实用一致性和恒同一致性特点，本文提出并研究领导-跟随多智能体系统的集合一致性。首先，选取不含零的有界集合，给出集合一致性的概念；然后，设计合适的分段牵引控制协议，建立误差系统，将多智能体系统的集合一致性问题转化为误差系统的集合稳定性问题，得到加权有向网络拓扑结构下多智能体系统达到集合一致的充分条件；最后，数值模拟验证理论结果的正确性。

关键词：多智能体系统集合一致性集合稳定性领导-跟随

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基于YOLO-DEFW的焊缝缺陷实时检测算法研究

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中国激光 2025年第8期 64-76页

作者：岳剑峰李伟明宁黎华高兴宇李煜王文龙阳柏晴刘亚尼桂林电子科技大学机电工程学院桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西民族大学人工智能学院

焊接缺陷检测是确保焊接质量的重要环节，智能视觉检测技术已成为焊缝缺陷识别的主要发展方向。针对焊缝缺陷图像样本稀缺、数据不均衡，以及现有深度学习模型复杂度高、难以实现实时高精度检测，特别是对小特征识别困难等问题，本文提... 详细信息

焊接缺陷检测是确保焊接质量的重要环节，智能视觉检测技术已成为焊缝缺陷识别的主要发展方向。针对焊缝缺陷图像样本稀缺、数据不均衡，以及现有深度学习模型复杂度高、难以实现实时高精度检测，特别是对小特征识别困难等问题，本文提出了一种基于YOLOv8改进的YOLO-DEFW模型。三项改进措施为：用分布移位卷积（DSConv）替代YOLOv8中的传统卷积，以减少参数量和复杂度，提高效率；引入高效多尺度注意力（EMA）机制，增强模型对不同尺度焊缝缺陷，尤其是对小特征的识别能力；采用Focal Loss和加权交叉熵构成的FWCE Loss组合损失函数，通过调整Focal Loss与加权交叉熵的权重来提升模型对不均衡样本的检测精度。在实验中，通过25种数据增强技术扩展ROBOTWELD数据集，以提高模型的泛化性能。实验结果显示：与YOLOv8相比，改进的YOLO-DEFW模型在ROBOTWELD测试集上的精确率、召回率和平均精度分别提升了13.4%、17%和24.8%，模型参数量减少了13.5%,GFLOPs降低了10%，对小特征的识别精度提高了12%；后者处理单张图像的时间为3.9 ms。上述改进使模型实现了对焊缝缺陷的实时、精确检测，适用于智能视觉在线检测系统。

关键词：深度学习数据增强注意力机制组合损失函数缺陷检测

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制药污水处理厂污泥中抗生素的污染特征及风险评估:生产负荷的影响

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中国环境科学 2025年第2期45卷 736-747页

作者：彭薪屹李玉花杨晓汝旋陈瑞红秦永丽黄馨慧许丹宁舒小华张倩桂林电子科技大学生命与环境科学学院广西桂林541004 桂林理工大学环境科学与工程学院广西桂林541006

制药污水处理厂污泥是抗生素的主要储存库.研究考察了高、低生产负荷影响下不同污水处理工艺段污泥中抗生素的残留特征,并利用风险熵值(RQ)法评估了物化和生化污泥潜在的生态风险.结果表明,高、低生产负荷下污泥中检测出的11种抗生素种... 详细信息

制药污水处理厂污泥是抗生素的主要储存库.研究考察了高、低生产负荷影响下不同污水处理工艺段污泥中抗生素的残留特征,并利用风险熵值(RQ)法评估了物化和生化污泥潜在的生态风险.结果表明,高、低生产负荷下污泥中检测出的11种抗生素种类相似,总检出浓度分别为401.72μg/g和55.02μg/g,不同抗生素浓度差异显著.生产负荷对废水处理工艺有一定的冲击力.主成分分析(PCA)结果显示高生产负荷下,不同工艺段的抗生素和水质参数之间的差异比低生产负荷下的差异更显著.冗余分析(RDA)结果显示不同的废水水质参数对抗生素的去除存在较大影响.制药过程中产生的抗生素在物化和生化脱水污泥中残留量依旧较高.低生产负荷物化和高生产负荷生化脱水污泥中抗生素残留量仍分别高达9.39μg/g和12.91μg/g.污泥改良土中红霉素、罗红霉素和磺胺氯哒嗪对接收环境的水生生物构成高风险(RQ>10).其中,磺胺二甲氧嘧啶的环境风险最高(RQ>295.04).制药厂大环内酯类和磺胺类抗生素是主要的风险因子,建议标记为优先控制污染物.混合抗生素的生态风险远高于单一抗生素.因此,不管是物化污泥还是生化污泥,都需要谨慎考虑污泥的最终出路.

关键词：制药厂污泥生产负荷工艺抗生素生态风险

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基于深度神经网络的隐私保护基因检测

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计算机工程与科学 2025年第2期47卷 265-275页

作者：黄颖唐敏桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

深度神经网络(DNN)功能强大,被广泛应用于生物医学中的基因检测。构建可靠的DNN模型需要大量有效医疗样本,而现实中生物数据通常分散存储且具有高度隐私。现有方案在处理此类分布式大规模的复杂学习任务时,难以在实现数据安全的同时保证... 详细信息

深度神经网络(DNN)功能强大,被广泛应用于生物医学中的基因检测。构建可靠的DNN模型需要大量有效医疗样本,而现实中生物数据通常分散存储且具有高度隐私。现有方案在处理此类分布式大规模的复杂学习任务时,难以在实现数据安全的同时保证DNN模型的高精度。为此,提出一个基于DNN的隐私保护方案,联合多方数据快速构建起精确的基因检测模型。首先,使用盲化矩阵结合内积函数加密消除全同态、秘密共享等方案中需要的近似替换策略,确保在隐私保护的同时,实现与明文集中式训练一致的效果。其次,构造非交互式训练模式抵抗全局模型参数泄漏造成的推断攻击,保证数据安全。在真实医疗数据集上的实验结果表明了所提方案的正确性、有效性和高精度。

关键词：深度神经网络基因检测隐私保护盲化矩阵内积函数加密

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