检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2020年第4期37卷 1210-1214页

作者：张军陈凯雯江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对新图形技术条件下的纹理合成问题,提出一种纹理插值方法,可将源纹理图像自适应拉伸为不同尺寸的纹理图像并保持其清晰度不改变。首先,采用高维图像插值算法将源纹理裂变为目标纹理分辨率,作为中间过渡纹理;其次,利用自然图像的自相... 详细信息

针对新图形技术条件下的纹理合成问题,提出一种纹理插值方法,可将源纹理图像自适应拉伸为不同尺寸的纹理图像并保持其清晰度不改变。首先,采用高维图像插值算法将源纹理裂变为目标纹理分辨率,作为中间过渡纹理;其次,利用自然图像的自相似性,依据中间纹理像素特征随机从源纹理中选取像素块;最后,使用泊松图像编辑算法将源纹理像素块平滑嵌入到中间纹理的间隙区域,得到最终的合成纹理。通过与现有算法的大量对比实验表明,该算法对静态和非静态纹理合成问题都能适用,且合成结果与源纹理具有较高的视觉一致性。另外,该算法逻辑简单、计算快速,无法复杂优化计算或者学习训练步骤,适合在低硬件配置的移动平台应用。

关键词：纹理合成高维插值泊松填充非静态纹理

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基于多频稀疏噪声的流场运动方向可视化算法

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计算机应用研究 2020年第11期37卷 3507-3511页

作者：徐庆张军江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对现有流场可视化算法存在的矢量场运动指向二义性以及缺乏对矢量场速率区分等问题进行了研究,提出了一种基于多频稀疏噪声纹理的改进线积分卷积算法,用来提高流场可视化后的信息表达效果。该方法首先根据矢量场速率量级的大小划分频... 详细信息

针对现有流场可视化算法存在的矢量场运动指向二义性以及缺乏对矢量场速率区分等问题进行了研究,提出了一种基于多频稀疏噪声纹理的改进线积分卷积算法,用来提高流场可视化后的信息表达效果。该方法首先根据矢量场速率量级的大小划分频率不同的噪声群,并合成适用于该向量场的特定多频噪声纹理;然后使用斜坡卷积核根据向量场流线对噪声纹理进行卷积;最后生成一幅同时具有矢量场运动方向和运动速率信息的彩色图像。实验结果表明,该方法可以增强用户对流场流量大小和矢量场方向的感知效果,在大规模风场数据可视化的验证实验上取得了良好的可视化效果。

关键词：二维流场可视化纹理可视化多频稀疏噪声线积分卷积

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基于连续转速样本的发动机音效实时合成方法

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计算机应用研究 2020年第S02期37卷 123-125页

作者：朱彬张军江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对赛车、飞行模拟和仿真教学等应用场景中的活塞发动机声音实时合成与仿真问题,提出一种利用发动机连续转速音频样本对发动机音效实时自动合成的方法。该方法从输入音频样本中按实际转速提取微小片段,使用离散傅里叶变换和K-means聚... 详细信息

针对赛车、飞行模拟和仿真教学等应用场景中的活塞发动机声音实时合成与仿真问题,提出一种利用发动机连续转速音频样本对发动机音效实时自动合成的方法。该方法从输入音频样本中按实际转速提取微小片段,使用离散傅里叶变换和K-means聚类算法确定当前发动机转速下音频的谐波参数与噪声。将这些谐波参数和噪声代入频谱数学模型中,实时合成当前发动机转速下的音效。实验结果表明,该方法能够以较少样本量和较低计算量实时合成接近发动机运行时的真实声音,在发动机不同的转速下能展现出更加与实际相匹配的声音效果。

关键词：发动机声音合成连续转速音频样本频谱建模离散傅里叶变换 K-means聚类

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按风格划分数据的模糊聚类算法

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模式识别与人工智能 2019年第3期32卷 204-213页

作者：沈浩王士同江南大学数字媒体学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

以K-means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本计... 详细信息

以K-means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本计算距离矩阵,并以隶属度表示样本点对于类簇的可代表程度.通过常用的交替优化策略同时优化隶属度矩阵和风格标准化矩阵.文中算法可以有效利用样本的风格信息和样本点与类簇之间的关系信息,在人工数据集和真实数据集上的实验表明算法的有效性.

关键词：糊聚类风格化数据风格信息模糊风格划分

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融合多头自注意力机制的金融新闻极性分析

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计算机工程 2020年第8期46卷 85-92页

作者：赵亚南刘渊宋设江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 浪潮卓数大数据产业发展有限公司江苏无锡214062

针对现有文本情感分析方法存在的无法高效捕捉相关文本情感特征从而造成情感分析效果不佳的问题,提出一种融合双层多头自注意力与卷积神经网络(CNN)的回归模型DLMA-CNN。采用多头自注意力机制学习序列内部的词依赖关系,从而捕获序列的... 详细信息

针对现有文本情感分析方法存在的无法高效捕捉相关文本情感特征从而造成情感分析效果不佳的问题,提出一种融合双层多头自注意力与卷积神经网络(CNN)的回归模型DLMA-CNN。采用多头自注意力机制学习序列内部的词依赖关系,从而捕获序列的内部结构。重利用浅层特征并与多头自注意力特征进行融合,结合深度学习中的CNN进一步优化文本情感极性分析效果。在基准数据集SemEval-2017 Task 5上进行实验,结果表明,与传统机器学习算法CNN、ELSTM、Att-BLSTM等相比,该模型取得了较好的情感极性分析效果,且运行效率较高。

关键词：金融文本情感极性分析多头自注意力机制特征融合深度学习

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引入序列信息的残基相互作用网络比对算法

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软件学报 2019年第11期30卷 3413-3426页

作者：陶斯涵丁彦蕊江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122 工业生物技术教育部重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

残基相互作用网络比对,对于研究蛋白质结构与功能的关系具有重要意义.在基于网络拓扑信息进行网络比对的MAGNA算法基础上,将蛋白质的序列信息(即残基匹配度)引入到其优化函数中,确定拓扑信息和序列信息对比对的影响程度,提出适合于残基... 详细信息

残基相互作用网络比对,对于研究蛋白质结构与功能的关系具有重要意义.在基于网络拓扑信息进行网络比对的MAGNA算法基础上,将蛋白质的序列信息(即残基匹配度)引入到其优化函数中,确定拓扑信息和序列信息对比对的影响程度,提出适合于残基相互作用网络比对的SI-MAGNA算法.实验结果表明,SI-MAGNA算法比现有的基于网络拓扑信息的经典比对方法(GRAAL、MI-GRAAL、MAGNA和CytoGEDEVO)具有更高的边正确性(edge correctness,简称EC).最后,使用SI-MAGNA算法对来自不同耐热温度的生物的同源蛋白质进行网络比对和分析,探索蛋白质结构对其热稳定性的影响.

关键词：残基相互作用网络比对序列信息网络拓扑信息残基匹配度蛋白质热稳定性

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天地一体化信息网络宽带用户行为仿真技术

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计算机工程与应用 2020年第10期56卷 75-82页

作者：蒋姝丽刘渊王晓锋江南大学数字媒体学院江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

天地一体化信息网络结构复杂、协议多样,必须构建相应的仿真平台对各种新技术、新方案进行实验、验证。为克服仿真规模、逼真性与计算开销的矛盾,采用虚拟化、云计算相结合的分布式仿真方法,搭建了涵盖天基骨干网节点、Ka/Ku通信卫星以... 详细信息

天地一体化信息网络结构复杂、协议多样,必须构建相应的仿真平台对各种新技术、新方案进行实验、验证。为克服仿真规模、逼真性与计算开销的矛盾,采用虚拟化、云计算相结合的分布式仿真方法,搭建了涵盖天基骨干网节点、Ka/Ku通信卫星以及地面用户在内的天地一体化宽带用户仿真场景;针对网络中宽带用户数量大、行为多样、并发通信高等特点,研发了基于模型驱动、参数可配置的高并发用户行为仿真方法。实验证明,该仿真方法可实现宽带用户接入卫星网络的仿真场景,以及基于模型驱动的典型宽带用户行为的多样化仿真,且仿真规模可达10万级用户并发,可有效满足天地一体化信息网络仿真评测的需求。

关键词：天地一体化信息网络虚拟化用户行为仿真模型驱动高并发

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协同训练算法在滚动轴承故障诊断中的应用

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计算机工程与应用 2020年第12期56卷 273-278页

作者：王得雪林意陈俊杰江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 西门子中国研究院北京100102

针对单个分类器方法在滚动轴承故障诊断中精度较低、故障样本标记稀缺、特征空间维度高等问题,提出一种将协同训练与集成学习相结合的Co-Forest轴承故障诊断算法。Co-Forest是半监督学习中的协同训练算法,包含多个基分类器,通过投票实... 详细信息

针对单个分类器方法在滚动轴承故障诊断中精度较低、故障样本标记稀缺、特征空间维度高等问题,提出一种将协同训练与集成学习相结合的Co-Forest轴承故障诊断算法。Co-Forest是半监督学习中的协同训练算法,包含多个基分类器,通过投票实现协同训练中的置信度估算。从滚动轴承的振动信号中提取时域、频域特征指标。利用少量带标签和大量未标记样本重复地训练基分类器。集成基分类器,实现对滚动轴承故障的诊断。实验结果表明,与同类型的协同训练算法(Co-Training、Tri-Training)相比,Co-Forest算法在轴承故障诊断中具有更高的正确率,与当前针对特征向量高维、标记样本稀缺问题的ISS-LPP算法,SS-LLTSA算法相比,Co-Forest算法在保持很高诊断正确率的情况下,不需要降维、参数设置简单,具有一定的实际应用价值。

关键词：协同训练集成学习故障诊断置信度

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3D卷积神经网络的结构优化及中枢神经系统药物的识别

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西北大学学报（自然科学版） 2020年第1期50卷 31-38页

作者：张瑞林丁彦蕊江南大学理学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 江南大学工业生物技术教育部重点实验室江苏无锡214122

该文研究了如何利用3D-CNN识别中枢神经系统(CNS)药物和non-CNS药物。首先,构建CNS药物和non-CNS药物数据集并优化小分子构象;然后,以3D网格矩阵编码小分子结构,作为3D-CNN模型的输入;接着,在模型训练中,采用正交实验法对3D-CNN模型的... 详细信息

该文研究了如何利用3D-CNN识别中枢神经系统(CNS)药物和non-CNS药物。首先,构建CNS药物和non-CNS药物数据集并优化小分子构象;然后,以3D网格矩阵编码小分子结构,作为3D-CNN模型的输入;接着,在模型训练中,采用正交实验法对3D-CNN模型的超参数进行快速优化;最后,使用外部测试集检验模型,达到ACC为84.3%,MCC为0.685,AUC为0.884的泛化性能。实验表明,在正交实验法获取可靠超参数组合的基础上,3D-CNN模型对于CNS药物的识别具有良好效果,所构建的模型为设计新的CNS药物提供了基础。

关键词： 3D卷积神经网络药物虚拟筛选正交实验

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光场图像透视变换算法

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激光与光电子学进展 2019年第15期56卷 65-72页

作者：王建明毛一鸣晏涛刘渊江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

提出一种基于全变分投影和空洞修复的光场图像透视变换算法。该算法可估计输入光场图像每个子视点的视差图,通过图像反向投影和重投影优化生成指定虚拟相机位置和姿态的光场图像,接着使用基于视差优先级的图像修复方法修复透视变换后的... 详细信息

提出一种基于全变分投影和空洞修复的光场图像透视变换算法。该算法可估计输入光场图像每个子视点的视差图,通过图像反向投影和重投影优化生成指定虚拟相机位置和姿态的光场图像,接着使用基于视差优先级的图像修复方法修复透视变换后的中心子视点图像,再通过中心子视点向水平和垂直方向进行内容传播,依次修复其他子视点图像。实验结果表明,所提方法生成的透视变换光场图像满足需求,可正确填充被遮挡区域,可以应用于多种光场图像编辑。

关键词：图像处理光场图像透视变换图像修复全变分光场图像编辑

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