检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2020年第15期56卷 162-171页

作者：王浩李俊周蓉武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于... 详细信息

针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于精英池学习的变异算子,结合优秀个体进行自适应学习调整,使算法达到全局搜索与局部搜索能力的平衡;在算法后期引入扰乱策略,保证算法快速收敛的同时有效地跳出局部极值点,提高算法寻优的精度。在30个标准测试函数的实验结果表明,改进算法能有效解决早熟和陷入局部最优的问题。

关键词：差分进化多种群种群优劣因子自适应合并与分裂精英池学习扰乱策略

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多策略协方差矩阵学习差分进化算法

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计算机工程与应用 2021年第7期57卷 78-87页

作者：邹杰李俊武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群... 详细信息

针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群能朝着全局最优解的方向进化;根据历史进化信息来选择变异策略的方式使得个体能选择当前最合适的变异策略,提高找到最优解的概率;交叉概率的自适应也一定程度上平衡算法的全局探索能力和局部探索能力。对算法的收敛性进行了证明,同时将算法在CEC2017测试集上进行了仿真实验,并将实验结果跟其他优秀的差分进化算法进行了对比,对比结果表明了该算法的有效性。

关键词：差分进化协方差矩阵特征坐标系多策略变异参数自适应

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基于改进的区块链云数据动态审计机制研究

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计算机应用研究 2023年第3期40卷 659-666页

作者：郭彩彩金瑜武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065

云存储凭借其高扩展性、低成本等优点得到大众青睐,但确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。为解决基于TPA的公共审计方案中存在的安全和效率问题,有学者提出了基于区块链的公共审计方案,但数据拥有者的审计负担较大,都是静态审计,... 详细信息

云存储凭借其高扩展性、低成本等优点得到大众青睐,但确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。为解决基于TPA的公共审计方案中存在的安全和效率问题,有学者提出了基于区块链的公共审计方案,但数据拥有者的审计负担较大,都是静态审计,且不支持错误数据定位操作。基于此,提出了基于改进的区块链云数据动态审计机制,通过将部分审计工作委托给共识代表以减轻数据拥有者审计开销,设计带权多层次MHT结构以支持数据的动态操作,审计失败时帮助定位到错误数据。理论分析和实验结果表明,与现有方案相比,提出方案更安全可靠、动态审计效率更高,数据拥有者的计算和通信开销更少。

关键词：云存储区块链公共审计动态操作错误数据

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CASESC:基于以太坊智能合约的云审计方案

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计算机科学 2023年第12期50卷 368-376页

作者：郭彩彩金瑜武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065

云存储凭借其高扩展性、低成本等优点受到广泛关注,但确保云数据的完整性成为了目前亟待解决的问题。由于区块链具有去中心化、不可篡改等特点,可以很好地解决基于第三方审计者的云审计方案中存在的单点失效和安全威胁等问题,因此有学... 详细信息

云存储凭借其高扩展性、低成本等优点受到广泛关注,但确保云数据的完整性成为了目前亟待解决的问题。由于区块链具有去中心化、不可篡改等特点,可以很好地解决基于第三方审计者的云审计方案中存在的单点失效和安全威胁等问题,因此有学者提出了基于区块链的云审计方案,但这类方案的审计证明均由数据拥有者(DO)或委托其他DO进行验证,需要DO保持在线状态,加重了审计负担,且绝大部分方案并未在真正的区块链环境中实现。基于此,提出了一种基于以太坊智能合约的云审计方案——CASESC,使用solidity语言编写可实现向云服务提供商发起审计请求和验证其返回的审计证明等功能的以太坊智能合约代码,并将审计结果和相关信息记录在以太坊中供DO随时查询,使得CASESC能代替DO完成审计工作,无需DO委托验证与实时在线,降低了审计开销。此外,CASESC分别在以太坊Goerli公有链测试网络和Ganache搭建的私有链中运行,验证了其可用性。理论分析和实验结果表明,CASESC可在不增加整体审计开销的情况下大幅降低DO的审计开销。

关键词：云审计区块链以太坊智能合约

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面向混叠文字检测的单向投影Transformer方法

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计算机应用 2022年第12期42卷 3686-3691页

作者：冯智达陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065

针对基于分割的文字检测方法在混叠文字场景下性能下降的问题,提出了单向投影Transformer(SDPT)用于混叠文本检测。首先,使用深度残差网络(ResNet)和特征金字塔网络(FPN)提取并融合多尺度特征;然后,利用水平投影将特征图投影成向量序列... 详细信息

针对基于分割的文字检测方法在混叠文字场景下性能下降的问题,提出了单向投影Transformer(SDPT)用于混叠文本检测。首先,使用深度残差网络(ResNet)和特征金字塔网络(FPN)提取并融合多尺度特征;然后,利用水平投影将特征图投影成向量序列,并送入Transformer模块进行建模,以挖掘文本行与行之间的关系;最后,使用多目标来进行联合优化。在合成数据集BDD-SynText和真实数据集RealText上进行了大量实验,结果表明,所提SDPT在高混叠度的文字检测下取得了最优的效果,而与PSENet等文本检测算法在相同骨干网络(ResNet50)条件下相比,在BDD-SynText上F1-Score(IoU75)至少提高了21.36个百分点,在RealText上的F1-Score(IoU75)至少提高了18.11个百分点,验证了所提方法对于混叠文字检测性能改善的重要作用。

关键词：计算机视觉深度学习场景文字检测混叠文字投影 Transformer算法

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BTDA:基于半可信第三方的动态云数据更新审计方案

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计算机科学 2018年第3期45卷 144-150页

作者：金瑜蔡超何亨李鹏武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065

云存储由于具有方便和廉价的优点,自诞生以来便得到了广泛应用。但与传统系统相比,云存储中的用户失去了对数据的直接控制,因此用户最关心的是存储在云上的数据是否安全,其中完整性是安全需求之一。公共审计是验证云数据完整性的有效方... 详细信息

云存储由于具有方便和廉价的优点,自诞生以来便得到了广泛应用。但与传统系统相比,云存储中的用户失去了对数据的直接控制,因此用户最关心的是存储在云上的数据是否安全,其中完整性是安全需求之一。公共审计是验证云数据完整性的有效方法。虽然现有方案不仅能够实现云数据的完整性验证,也能够支持动态数据更新审计,但它们也存在缺点,例如在执行多个二级文件块更新任务时,用户需要一直在线进行更新审计,而且在该过程中用户与云服务器的通信量和用户计算量都较大。基于此,提出了一种基于半可信第三方的动态云数据更新审计方案——BTDA。在BTDA中,用户将二级文件块更新审计任务代理给半可信第三方,因此在二级文件块更新审计过程中,用户可以离线,从而减少了用户端的通信量和计算量。另外,BTDA采用了数据盲化和代理重签名技术来防止半可信第三方和云服务器获取用户敏感数据,从而保护了用户隐私。实验表明,与目前的二级文件块更新审计方案相比,BTDA中的用户端无论在计算时间还是通信量方面都有大幅减少。

关键词：云存储数据完整性半可信第三方二级文件块更新

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应用n-LSTM的云平台任务CPU负载预测方法

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小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 75-83页

作者：曹振邓莉谢同磊梁晨君武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

云平台任务的CPU负载预测有助于云平台资源的优化配置,以改善资源利用率.它是有效管理云资源的重要手段.为提高任务CPU负载预测精度,本文主要做了以下工作:1)利用热度图提取用于进行CPU负载预测的资源使用特征;2)设计并实现了一种基于n-... 详细信息

云平台任务的CPU负载预测有助于云平台资源的优化配置,以改善资源利用率.它是有效管理云资源的重要手段.为提高任务CPU负载预测精度,本文主要做了以下工作:1)利用热度图提取用于进行CPU负载预测的资源使用特征;2)设计并实现了一种基于n-LSTM的云平台任务的CPU负载预测方法DPFE-n-LSTM;3)分别在阿里云平台数据集和Google云平台数据集上进行了实验,结果表明,相对于目前已经提出的CPU负载预测模型BP、LSTM和CNN-LSTM,DPFE-n-LSTM方法具有更好的预测性能.

关键词：特征选择 CPU负载 n-LSTM 时间序列

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改进U-Net的新冠肺炎图像分割方法

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计算机工程与应用 2021年第19期57卷 243-251页

作者：宋瑶刘俊智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065 武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行疾病正在全球范围内蔓延。计算机断层扫描(CT)影像技术,在抗击全球COVID-19的斗争中起着至关重要的作用,诊断新冠肺炎时,如果能够从CT图像中自动准确分割出新冠肺炎病灶区域,将有助于医生进行更准确和... 详细信息

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行疾病正在全球范围内蔓延。计算机断层扫描(CT)影像技术,在抗击全球COVID-19的斗争中起着至关重要的作用,诊断新冠肺炎时,如果能够从CT图像中自动准确分割出新冠肺炎病灶区域,将有助于医生进行更准确和快速的诊断。针对新冠肺炎病灶分割问题,提出基于U-Net改进模型的自动分割方法。在编码器中运用了在ImageNet上预训练好的EfficientNet-B0网络,对有效信息进行特征提取。在解码器中将传统的上采样操作换成DUpsampling结构,以此来充分获取病灶边缘的细节特征信息,最后通过模型快照的集成提高分割的精度。在公开数据集上的实验结果表明,所提算法的准确率、召回率和Dice系数分别为84.24%、80.43%和85.12%,与其他的语义分割算法相比,该方法能有效分割新冠肺炎病灶区域,具有良好的分割性能。

关键词：新型冠状病毒肺炎(COVID-19) U-Net 语义分割

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基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法

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计算机应用 2024年第8期44卷 2604-2610页

作者：李晨倩刘俊武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430081

由于超声图像具有噪声强、质量低和边界模糊等特征,获取可靠的注释非常耗时费力,提出基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法。首先,通过不确定性修正金字塔一致性(URPC)的半监督分割方法充分利用未标记数据训练模型减... 详细信息

由于超声图像具有噪声强、质量低和边界模糊等特征,获取可靠的注释非常耗时费力,提出基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法。首先,通过不确定性修正金字塔一致性(URPC)的半监督分割方法充分利用未标记数据训练模型减轻费时费力的标注压力。其次,提出一种基于边缘检测的双编码器结构,并利用边缘检测编码器辅助超声斑块图像特征编码器充分获取边缘信息;另外,设计了一个多尺度融合模块(MSFM),通过自适应融合多尺度特征改善提取不规则形状斑块的结果,并结合一个级联通道空间注意力(CCSA)模块更好地关注斑块区域;最后,在超声颈动脉斑块图像数据集上评估所提方法。实验结果表明,所提方法在该数据集上的Dice指标和交并比(IoU)指标比监督方法CA-Net(Comprehensive Attention convolutional neural Network)分别提升了约2.8和6.3个百分点,比半监督方法循环原型一致性学习(CPCL)分别提高了约1.8和1.3个百分点,所提方法可以有效提高超声颈动脉斑块图像的分割准确度。

关键词：颈动脉斑块分割半监督双编码器多尺度融合级联通道空间注意力

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基于改进注意力机制的交通标志检测算法

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计算机应用 2022年第8期42卷 2378-2385页

作者：张新宇丁胜杨治佩武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065

针对交通标志在某些场景中存在分辨率过低、被覆盖等环境因素影响导致在目标检测任务中出现漏检、误检的情况,提出一种基于改进注意力机制的交通标志检测算法。首先,针对交通标志因破损、光照等环境影响造成图像分辨率低从而导致网络提... 详细信息

针对交通标志在某些场景中存在分辨率过低、被覆盖等环境因素影响导致在目标检测任务中出现漏检、误检的情况,提出一种基于改进注意力机制的交通标志检测算法。首先,针对交通标志因破损、光照等环境影响造成图像分辨率低从而导致网络提取图像特征信息有限的问题,在主干网络中添加注意力模块以增强目标区域的关键特征;其次,特征图中相邻通道间的局部特征由于感受野重叠而存在一定的相关性,用大小为k的一维卷积代替通道注意力模块中的全连接层,以达到聚合不同通道信息和减少额外参数量的作用;最后,在路径聚合网络(PANet)的中、小尺度特征层引入感受野模块来增大特征图的感受野以融合目标区域的上下文信息,从而提升网络对交通标志的检测能力。在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验结果表明,所提出的YOLOv4(YouOnlyLookOncev4)改进算法在引进极少的参数量与原算法检测速度相差不大的情况下,平均精确率均值(mAP)达96.88%,mAP提升了1.48%;而与轻量级网络YOLOv5s相比,在单张检测速度慢10 ms的情况下,所提算法mAP比YOLOv5s高3.40个百分点,检测速度达到40frame/s,说明该算法完全满足目标检测实时性的要求。

关键词：注意力机制一维卷积感受野模块特征提取网络 YOLOv4

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