检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 274-282页

作者：许建王若涵南京邮电大学计算机学院江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学)

为了进一步提高现有息肉分割技术的准确性和可信性，提出了一种基于局部通道注意力的可信息肉分割方法。首先，该方法利用改进的金字塔视觉Transformer编码器提取息肉区域特征，解决传统卷积神经网络特征提取能力不足的问题；然后，利... 详细信息

为了进一步提高现有息肉分割技术的准确性和可信性，提出了一种基于局部通道注意力的可信息肉分割方法。首先，该方法利用改进的金字塔视觉Transformer编码器提取息肉区域特征，解决传统卷积神经网络特征提取能力不足的问题；然后，利用局部通道注意力机制来融合级联的特征，在精确定位息肉的前提下，逐步恢复边缘细节信息，提升模型的整体表征能力；最后，基于主观逻辑证据理论构建可信的息肉分割模型，推导出息肉分割问题的概率和不确定性，对分割结果进行可信性度量。利用多个公开数据集进行了大量实验，实验结果表明，与现有典型方法相比，本文方法具有更好的准确性、鲁棒性和泛化性，并且可以得到较为可信的息肉分割结果。

关键词：图像处理息肉分割局部通道注意力不确定性估计主观逻辑证据理论

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电动出租车充电桩租借模型及其成本优化

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计算机科学 2025年第3期52卷 366-376页

作者：徐佳张毅铭陈文斌俞欣仕南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210003

近年来,家用电动汽车激增,电动出租车需要与家用电动汽车竞争使用公共充电桩,降低了其充电效率。为此,提出了一种面向电动出租车的充电桩租借模式,通过租借分布广泛的公共充电桩作为临时专用充电桩来满足出租车的充电需求。该模式能降... 详细信息

近年来,家用电动汽车激增,电动出租车需要与家用电动汽车竞争使用公共充电桩,降低了其充电效率。为此,提出了一种面向电动出租车的充电桩租借模式,通过租借分布广泛的公共充电桩作为临时专用充电桩来满足出租车的充电需求。该模式能降低充电桩建设成本,为电动出租车提供优先充电服务,缓解电动出租车与家用电动汽车的充电竞争。提出了两种电动出租车充电桩租借成本模型。首先,形式化了以最小化总充电成本为目标的基于任务数的充电分配问题,提出了基于任务数的充电分配算法,并从理论上证明了算法的近似度。进一步地,形式化了基于充电完成时间的充电分配问题,并提出了基于充电完成时间的充电分配算法。基于真实数据集的仿真结果表明,与基准算法相比,基于任务数的充电分配算法最多可以减少16.15%的充电成本,基于充电完成时间的充电分配算法最多可以减少17.49%的充电成本。

关键词：电动出租车充电桩租借租借价格充电成本设施选址问题

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一种自适应的网格化联邦学习客户端调度算法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 79-89页

作者：吴家皋蒋宇栋刘林峰南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

针对联邦学习(Federated Learning,FL)系统异构性而导致的训练性能下降问题,提出了一种自适应的网格化联邦学习客户端调度算法。首先,全面考虑FL的异构性特点,将3种异构性分别定义为3个独立的维度,包括训练速度、数据量和数据分布维度,... 详细信息

针对联邦学习(Federated Learning,FL)系统异构性而导致的训练性能下降问题,提出了一种自适应的网格化联邦学习客户端调度算法。首先,全面考虑FL的异构性特点,将3种异构性分别定义为3个独立的维度,包括训练速度、数据量和数据分布维度,提出了一种新的FL客户端三维网格模型,并将所有客户端分配到该模型中相应的单元格内,以对其进行分类管理。在此基础上,为了克服传统启发式算法的不足,提出了一种基于多臂老虎机的网格化客户端调度算法,该算法能自适应地选择模型精度较低的单元格中的客户端子集参与每轮的FL训练,以改善客户端选择的公平性。仿真实验表明,与几种相关的最新FL算法相比,所提出的算法能显著提高模型精度,同时减少训练时间,从而验证了其有效性。

关键词：联邦学习异构性三维网格客户端选择多臂老虎机

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融合图元检测和领域先验的变电站端子排图纸解析

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计算机技术与发展 2025年第1期35卷 184-191页

作者：吴勇葛奕雯洪文谦高正霄戴挈军李自然陈蕾江苏省送变电有限公司江苏南京211106 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

端子排图纸是变电站二次回路施工、检修和运行维护的重要依据。应用计算机视觉技术对其进行电气语义解析存在复杂性和专业性上的双重挑战,使其不可避免地面临难例样本被误解析的窘境,从而阻碍该类方法在真实场景的落地应用。针对端子排... 详细信息

端子排图纸是变电站二次回路施工、检修和运行维护的重要依据。应用计算机视觉技术对其进行电气语义解析存在复杂性和专业性上的双重挑战,使其不可避免地面临难例样本被误解析的窘境,从而阻碍该类方法在真实场景的落地应用。针对端子排图纸电气语义解析存在的不足,提出一类融合图元检测和领域先验的变电站端子排图纸电气语义解析方案。该方案涉及图元检测、文本识别及线帽语义标签解析三个步骤,具体由基于滑动窗冗余切割和改进YOLOv8的多尺度图纸图元检测,以及基于文本识别与领域先验的图纸拓扑匹配与纠错拒识两个算法组成。该方案在基于真实场景构建的图元检测数据集与线帽语义标签解析数据集上分别进行了性能验证,实验结果表明,图元检测算法优于当前主流检测模型,图纸拓扑匹配与纠错拒识算法则在拒识率为10.8%的基础上使得线帽语义标签解析的拟召回率和拟精确率都达到了100%。

关键词：变电站图纸识别端子排图纸解析图元检测文本识别目标检测领域先验

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基于多时间段优化贝叶斯网络的车载容迟网络路由算法

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通信学报 2021年第12期42卷 109-120页

作者：吴家皋郭亚航蔡沈磊刘林峰南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

针对车载容迟网络(VDTN)中车辆节点高速移动造成的通信链路不稳定性问题,利用车辆节点移动的规律性和时段性特点,提出了基于多时间段优化贝叶斯网络(BN)的VDTN路由算法。首先,提出了新的多时间段BN模型及其节点分类动态奖励机制,以更准... 详细信息

针对车载容迟网络(VDTN)中车辆节点高速移动造成的通信链路不稳定性问题,利用车辆节点移动的规律性和时段性特点,提出了基于多时间段优化贝叶斯网络(BN)的VDTN路由算法。首先,提出了新的多时间段BN模型及其节点分类动态奖励机制,以更准确地描述车辆的移动模式。接着,提出了2种新的BN的时间段优化划分算法:二分搜索K2GA(BS-K2GA)算法和模拟退火K2GA(SA-K2GA)算法,其中,BS-K2GA算法具有简单高效的优势,而SA-K2GA算法则能有效避免陷入局部最优解,进一步优化算法性能。仿真实验表明,所提出的基于多时间段优化BN的VDTN路由算法能显著提高消息的投递率,降低消息的投递时延,从而验证了研究方案的有效性。

关键词：车载容迟网络贝叶斯网络路由算法二分搜索模拟退火

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深度优先局部聚合哈希

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湖南大学学报（自然科学版） 2021年第6期48卷 58-66页

作者：龙显忠程成李云南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚... 详细信息

已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络中,提高网络对同类数据的表达能力,并且通过在数据对之间施加不同权重,从而减少相似性信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch深度框架进行DPLAH实验,使用NetVLAD层对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合,将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CIFAR-10和NUS-WIDE数据集上的图像检索实验表明,与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH的平均准确率均值要高出11%,同时,DPLAH的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2%.

关键词：深度哈希学习卷积神经网络图像检索局部聚合描述子向量

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基于链接预测的水下WSN消息转发算法

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软件学报 2022年第2期33卷 664-682页

作者：刘林峰向阳吴家皋南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

随着移动自组织网络的发展以及为了更加便捷地监测和探索水下环境,水下无线传感器网络开始出现并逐渐受到研究人员的重视.水下无线传感器网络可广泛应用于海洋环境监测、资源开采、水下生物研究、海难搜救等诸多水下场景.与传统的无线... 详细信息

随着移动自组织网络的发展以及为了更加便捷地监测和探索水下环境,水下无线传感器网络开始出现并逐渐受到研究人员的重视.水下无线传感器网络可广泛应用于海洋环境监测、资源开采、水下生物研究、海难搜救等诸多水下场景.与传统的无线传感器网络不同,通常,水下无线传感器网络中存在锚定节点和移动节点两种类型的节点,并且由于水声通信的不规则性和水下环境的复杂性,这些给水下无线传感器网络数据传输带来了很多挑战,如节点移动规律复杂、未来链接不确定等.因此,设计合理的水下无线传感器网络消息转发算法,将有助于提高水下数据的传输效率.针对水下无线传感器网络的网络结构特性,利用链接预测方法来预测未来链接情况,特别引入了时空共同邻居指标来分析节点间链接在时空双重维度上的关联.此外,还针对锚定节点通信范围大、计算能力强的特点,使其扮演边缘计算节点角色,来进一步改善链接预测结果.最后,依据链接预测结果为待转发消息选择合适的下一跳节点.仿真实验结果表明:在消息转发副本数限定的情况下,所提算法能够提高消息投递率,缩短消息转发时延.

关键词：水下无线传感器网络链接预测相似性指标时空共同邻居边缘计算

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移动边缘计算场景下针对资源竞争的服务迁移优化方法

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通信学报 2024年第8期45卷 37-50页

作者：王海艳张霖骆健南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

针对移动边缘计算(MEC)场景中边缘服务器资源受限导致服务迁移存在资源竞争的问题,基于Lyapunov技术和博弈论,提出了一种针对资源竞争的服务迁移优化方法OMRC-LG。考虑到系统迁移成本有限且当用户数量过多时难以进行轨迹预测,将服务迁... 详细信息

针对移动边缘计算(MEC)场景中边缘服务器资源受限导致服务迁移存在资源竞争的问题,基于Lyapunov技术和博弈论,提出了一种针对资源竞争的服务迁移优化方法OMRC-LG。考虑到系统迁移成本有限且当用户数量过多时难以进行轨迹预测,将服务迁移问题建模为迁移成本约束下的最优化问题,并利用Lyapunov技术将最优化问题转化为不需要预测用户轨迹的在线问题处理。为了缓解资源竞争,提出了一种基于博弈论的分布式方法求解在线问题,通过共享用户服务迁移决策以获取准确的边缘服务器可用资源,并不断更新迁移决策,实现服务迁移优化。仿真结果表明,OMRC-LG方法在满足迁移成本约束的同时,降低了平均服务时延。

关键词：移动边缘计算服务迁移服务时延迁移成本资源竞争

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条件变分时序图自编码器

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计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1663-1673页

作者：陈可佳鲁浩张嘉俊南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学) 南京210023

网络表示学习(也被称为图嵌入)是链接预测、节点分类、社区发现、图可视化等图任务的基础.现有大多数的图嵌入算法主要是针对静态图开发的,难以捕捉现实世界的网络随时间进化的动态特征.目前,针对动态网络表示学习方法的研究工作仍相对... 详细信息

网络表示学习(也被称为图嵌入)是链接预测、节点分类、社区发现、图可视化等图任务的基础.现有大多数的图嵌入算法主要是针对静态图开发的,难以捕捉现实世界的网络随时间进化的动态特征.目前,针对动态网络表示学习方法的研究工作仍相对不足.提出了条件变分时序图自编码器(TS-CVGAE),可以同时学习动态网络的局部结构和随时间的演化模式.该方法首先改进了传统图卷积得到时序图卷积,并在条件变分自编码器的框架下使用时序图卷积对网络节点进行编码.训练结束后,条件变分自编码器的中间层就是最终的网络嵌入结果.实验结果表明,该方法在4个现实动态网络数据集上的链接预测表现均优于相关的静、动态网络表示学习方法.

关键词：网络表示学习条件变分自编码器动态网络图卷积链接预测

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基于知识图谱与关键词注意机制的中文医疗问答匹配方法

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模式识别与人工智能 2021年第8期34卷 733-741页

作者：乔凯陈可佳陈景强南京邮电大学计算机学院南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

针对当前中文医疗领域高质量问答数据缺乏的问题,提出基于知识图谱与关键词注意机制的中文医疗问答匹配方法.首先,引入医学知识图谱,得到知识增强的句子特征.然后,加入关键词注意力机制,强调问题和答案句子之间的相互影响.在2个公开的... 详细信息

针对当前中文医疗领域高质量问答数据缺乏的问题,提出基于知识图谱与关键词注意机制的中文医疗问答匹配方法.首先,引入医学知识图谱,得到知识增强的句子特征.然后,加入关键词注意力机制,强调问题和答案句子之间的相互影响.在2个公开的中文医疗问答数据集cMedQA与webMedQA上的实验表明,当样本数据量较小时,文中方法的优势明显.消融实验也验证每个新增模块对文中方法的性能均有一定程度的提升.

关键词：自然语言处理问答对匹配知识图谱注意力机制

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