检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2025年第3期51卷 669-677页

作者：温广辉余星火黄廷文周艳东南大学系统科学系南京211189 皇家墨尔本理工大学工学院澳大利亚墨尔本VIC 3001 深圳理工大学计算机科学与控制工程学院深圳518055

针对模型参数不确定下多无人艇(Multiple unmanned surface vehicle,Multi-USV)系统的固定时间二分编队跟踪控制问题,通过将命令滤波与复合学习技术融合到反推控制方法中,提出一种新型分布式固定时间二分编队跟踪控制协议.首先,将命令... 详细信息

针对模型参数不确定下多无人艇(Multiple unmanned surface vehicle,Multi-USV)系统的固定时间二分编队跟踪控制问题,通过将命令滤波与复合学习技术融合到反推控制方法中,提出一种新型分布式固定时间二分编队跟踪控制协议.首先,将命令滤波引入到反推控制中,进而分别设计虚拟控制协议与真实控制协议.在此基础上,为估计未知参数设计了参数复合学习律,利用在线记录的数据和即时数据来产生预测误差,并利用跟踪误差和预测误差来更新参数估计.结果表明,在严格弱于持续激励(Persistent excitation,PE)条件的区间激励(Interval excitation,IE)条件下,本文提出的控制方案不仅能够保证编队误差的固定时间收敛性,也能够保证参数估计误差的固定时间收敛性,同时解决了多无人艇系统的固定时间二分编队跟踪控制问题.最后,通过仿真实验验证了本文提出的控制协议的有效性.

关键词：无人艇二分编队跟踪固定时间控制复合学习

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基于梯度频率多阶段引导的深度图超分辨率方法

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计算机工程 2025年

作者：蔡江河陈飞姜凡程航王美清福州大学计算机与大数据学院北不列颠哥伦比亚大学计算机科学系福州大学数学与统计学院

颜色图像引导的深度图超分辨率(GDSR)旨在利用同一场景下高分辨率(HR)彩色图像提供的引导信息，将低分辨率(LR)深度图重建为高分辨率深度图。尽管基于空间域的学习方法可以有效提高深度图的整体重建质量，但在从低分辨率深度图进行重建... 详细信息

颜色图像引导的深度图超分辨率(GDSR)旨在利用同一场景下高分辨率(HR)彩色图像提供的引导信息，将低分辨率(LR)深度图重建为高分辨率深度图。尽管基于空间域的学习方法可以有效提高深度图的整体重建质量，但在从低分辨率深度图进行重建时，仍然面临“边缘结构模糊”的问题。为了解决该问题，提出了梯度频率引导多阶段整合的深度图重建网络（GFNet），利用颜色图像的梯度先验和频率信息来增强深度边缘结构细节的重建。首先，设计了一个梯度特征提取模块，结合了RGB图像的梯度先验知识来优化LR深度图的梯度结构。其次，设计了一个空间频率双路引导模块，将RGB图像中精确的高频成分传递到LR深度图中，从而引导深度图丢失的高频信息重建。最后，采用一种新颖的隐式神经函数来提高深度图的分辨率。实验结果表明，在8倍缩放因子的情况下，GFNet在数据集NYUv2、Middlebury以及真实场景数据集RGB-D-D上RMSE指标分别达到了2.48cm、1.62cm、2.57cm，相比于结构更复杂的模型GeoDSR，分别提升了0.14cm、0.06cm、 0.12cm，并在边缘结构细节方面优于对比方法，证明了GFNet模型的有效性。

关键词：深度图超分辨率边缘结构梯度特征频率引导隐式神经函数

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有交换极大子群的极小非正则p群的分类

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数学进展 2025年第03期 501-508页

作者：张巧红豆艾长治学院数学系山西师范大学数学与计算机科学学院

有限p群G称为极小非正则的,若G本身非正则,但其所有真子群和真商群皆正则.对于p=2,3,极小非正则p群已被分类.对于p≥5,本文给出了有交换极大子群的极小非正则p群的完全同构分类.

关键词：有限p群极小非正则p群 p交换p群亚交换p群

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基于扩展汉明码的二维码秘密分享方案

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南京师大学报(自然科学版) 2025年第2期48卷 112-123,138页

作者：曹雪花仲鑫玮吉根林江阴职业技术学院计算机科学系江苏无锡214405 南京师范大学计算机与电子信息学院江苏南京210023

秘密分享作为隐私保护的重要手段,近来在云计算、物联网等领域迅猛发展.二维码作为当下极为流行的信息载体,其使用频率远超传统图像,因此秘密分享技术在二维码上的应用前景广阔.然而,由于二维码常以纸质形式呈现,容易遭受污渍沾染或破坏... 详细信息

秘密分享作为隐私保护的重要手段,近来在云计算、物联网等领域迅猛发展.二维码作为当下极为流行的信息载体,其使用频率远超传统图像,因此秘密分享技术在二维码上的应用前景广阔.然而,由于二维码常以纸质形式呈现,容易遭受污渍沾染或破坏;同时,隐写二维码在传输过程中可能遭到攻击者篡改.这些情况必然导致隐写二维码中出现误码,而现有研究方案无力实现无损重构秘密信息.鉴于此,本文提出一种基于扩展汉明码的二维码秘密分享方案.该方案不但确保了载体的高嵌入容量,还实现了隐写二维码的可纠错性,能够准确检测并纠正隐写二维码中的误码,进而恢复秘密信息.理论分析与实验充分证明了该方案的有效性和实用性.

关键词：秘密分享二维码误码扩展汉明码纠错

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山西煤炭管理干部学院学报 2016年第2期29卷 126-129页

作者：贺杰陈聪郭慧梧州学院计算机科学系广西梧州543002

针对目前地方二本高校网络技术类课程群的实践教学现状,探讨了以工程能力培养为主线的实践教学体系设置,并以梧州学院计算机相关专业为例,总结了教学内容组织、教学方法改革、校企协同育人机制建立等方面的实施方法。

关键词：网络技术工程能力实践教学体系

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文化融合下产业学院文化建设应对之道

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文化产业 2025年第13期 157-159页

作者：曹雪花江阴职业技术学院计算机科学系

在全球化进程不断加快的背景下,高校作为文化交融的重要场所,肩负着文化传承与创新的双重责任。产业学院作为连接教育与产业的重要桥梁,其文化建设不仅影响着校内文化氛围的形成,还对学生的文化认知产生深远影响。基于此,深入分析高校... 详细信息

在全球化进程不断加快的背景下,高校作为文化交融的重要场所,肩负着文化传承与创新的双重责任。产业学院作为连接教育与产业的重要桥梁,其文化建设不仅影响着校内文化氛围的形成,还对学生的文化认知产生深远影响。基于此,深入分析高校在文化建设中面临的挑战,提出应对这些挑战的具体方法,旨在为产业学院的文化建设提供理论依据。

关键词：产业学院文化传承文化创新高校文化融合文化建设

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结合通道剪枝和通道注意力的轻量型车辆点云补全网络

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 232-242页

作者：杨晓文冯泊栋韩慧妍况立群韩燮何黎刚中北大学计算机科学与技术学院太原030051 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室太原030051 山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心太原030051 华威大学计算机科学系英国考文垂CV47AL

针对现有的点云补全网络多关注于补全的精度而忽视补全效率问题,提出了一种轻量型点云补全网络来准确、高效地修复自动驾驶中的不完整车辆点云。为了提高网络推理效率,采用一种高效的一次性通道剪枝技术提高网络的补全效率;在特征提取阶... 详细信息

针对现有的点云补全网络多关注于补全的精度而忽视补全效率问题,提出了一种轻量型点云补全网络来准确、高效地修复自动驾驶中的不完整车辆点云。为了提高网络推理效率,采用一种高效的一次性通道剪枝技术提高网络的补全效率;在特征提取阶段,网络加入通道注意力模块,将加权特征与全局特征拼接,通过两层多维特征信息提取,得到最终的特征向量;将特征向量传入双解码器结构中,分别通过全连接层和多层感知机生成稠密的粗糙点云和输入点云偏差值;将粗糙点云与输入点云偏差值相加得到最终的精细化完整点云。在PCN数据集和KITTI数据集上进行实验,实验结果表明在补全缺失车辆信息的实时性上有着显著的提升,并且在补全精度上也有不错的表现。

关键词：点云补全通道剪枝通道注意力轻量型深度学习

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面向业务过程的概念漂移检测方法D-SPC

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 266-273页

作者：戎小玉赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

企业内部存在着大量的业务过程,这些业务过程的模型可能会发生变化从而使得一些数据分析的算法失效.检测过程模型变化这一“概念漂移”现象对业务过程管理具有突出的意义.目前的过程模型概念漂移检测存在参数过多,特征抽取复杂等问题.... 详细信息

企业内部存在着大量的业务过程,这些业务过程的模型可能会发生变化从而使得一些数据分析的算法失效.检测过程模型变化这一“概念漂移”现象对业务过程管理具有突出的意义.目前的过程模型概念漂移检测存在参数过多,特征抽取复杂等问题.本文中从过程模型的变化伴有新活动对的出现、旧活动对的消失以及活动对出现频率的变化这一基本现象出发,设计了一种简洁高效的检测框架.在该框架中,针对活动对的出现和消失设计了对活动对出现的轨迹索引进行差分的检测方法;针对活动对频率的变化,在轨迹索引差分的基础上首次运用统计过程控制的工具来检测概念漂移.为了验证本文提出方法的性能,使用合成日志和真实生活日志进行评估,并将本文方法与2种相似方法和4中不同方法进行了实验对比,实验结果表明,本文的方法有效且有更高的精度.

关键词：过程挖掘概念漂移差分分析统计过程控制变更点检测

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一种事件日志时间属性的匿名方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：王淞颢赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海交通大学计算机科学与技术系

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事... 详细信息

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事件日志的有效性和完整性的同时，实现数据匿名化处理，成为过程挖掘研究中的一个重要挑战.当前主流的事件日志匿名中大多注重于控制流视角的匿名，而忽略时间戳属性的保护.本文提出了一种有效的事件日志时间属性匿名化方法，使用基于组的方法对事件日志的时间戳属性提供了隐私保证.实验证明，该方法在保护敏感信息的同时，能够保持日志数据的分析价值.

关键词：过程挖掘事件日志匿名化隐私保护 k-匿名差分隐私

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基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展

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计算机学报 2025年第2期48卷 284-316页

作者：黄年昌杨阳张强韩军功西安电子科技大学高性能电子装备机电集成制造全国重点实验室西安710071 西安电子科技大学机电工程学院西安710071 谢菲尔德大学计算机科学系谢菲尔德英国S102TN

显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信息。相应地,基于RGB图像的显著性目标检测算法通常难以在一些复杂场景下取得较好的检测效果。近年来,随着深度成像技术不断发展和硬件成本不断降低,深度相机得到了广泛应用。其捕获的场景空间信息,与可见光图像获取的场景细节信息相互补充,有助于提升复杂场景下显著性目标检测性能。因此,RGB-深度(RGB-Depth,RGB-D)图像显著性目标检测引起了学者广泛研究。本文对近期基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测算法进行了整理和分析。首先,分析了多模态RGB-D图像显著性目标检测所面临的关键问题,并以此对现有算法解决这些关键问题的主要思路和方法进行了总结和梳理。然后,介绍了用于RGB-D图像显著性目标检测算法研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型进行了定量比较和定性分析。最后,本文进一步分析了RGB-D图像显著性目标检测领域有待解决的问题,同时对今后可能的研究趋势进行了展望。

关键词：显著性目标检测 RGB图像深度图像深度学习多模态图像处理

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