检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报（工学版） 2022年第6期43卷 22-29页

作者：黄骅江俊杨永康何德峰曹斌浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 东方通信股份有限公司浙江杭州310053 浙江树人大学信息科技学院浙江杭州310053 浙江工业大学计算机科学与技术、软件学院浙江杭州310023

针对数据中心内的服务功能链优化编排的问题,通过分析请求到达率、计算资源与处理延时之间的关系,以最大化部署收益为优化目标,构建了一种基于弹性资源分配的服务功能链优化编排模型,在此基础上提出一种收益最大化的服务功能链编排算法... 详细信息

针对数据中心内的服务功能链优化编排的问题,通过分析请求到达率、计算资源与处理延时之间的关系,以最大化部署收益为优化目标,构建了一种基于弹性资源分配的服务功能链优化编排模型,在此基础上提出一种收益最大化的服务功能链编排算法。该算法分为2个阶段,第1阶段,在满足处理时长的前提下优化服务功能链的资源消耗,在满足传输时延约束的前提下提高资源使用率,降低资源开销。第2阶段,面向虚拟网络功能部署及映射链路,基于worst-fit策略,交替采用自上而下和自下而上2种搜索策略,以提升部署效率,最大化计算资源和链路资源利用率。针对pod数为4和6两种场景,设计了仿真实验以验证启发式算法的性能。实验结果表明:相比现有算法,本文算法在部署收益、部署成功率和资源利用率3个指标方面均有一定提升,能够实现服务资源的优化配置,有效提升部署收益。

关键词：网络功能虚拟化服务功能链弹性分配组合优化

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“数字经济时代信息技术在应急管理中的理论与实践”专刊前言

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信息资源管理学报 2022年第3期12卷 4-6页

作者：萧文龙 Keng Siau 于媛许荣华浙江工业大学管理学院杭州310023 香港城市大学信息系统系中国香港999077 武汉大学信息管理学院武汉430072

随着信息技术和信息系统的不断改进和发展,我国社会进入数字经济时代。数据分析、数据科学、人工智能和机器学习等新技术逐步被引入应急管理中,复杂的突发公共事件,比如突发公共卫生事件、自然灾害、火灾、大型事故灾害等事件的应急管... 详细信息

随着信息技术和信息系统的不断改进和发展,我国社会进入数字经济时代。数据分析、数据科学、人工智能和机器学习等新技术逐步被引入应急管理中,复杂的突发公共事件,比如突发公共卫生事件、自然灾害、火灾、大型事故灾害等事件的应急管理与决策支持服务水平不断提升。与此同时,应急信息管理过程中的信息收集、信息分析、信息共享和信息管理等流程的改进和发展也促进信息技术和信息系统的加速演进。

关键词：信息技术信息系统机器学习信息管理人工智能信息共享突发公共卫生事件理论与实践

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基于视通路非对称STDP机制的边缘提取

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传感技术学报 2023年第2期36卷 280-286页

作者：房涛方琳灵刘晓磊刘艳潘树文杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310018 中国移动杭州研发中心融合通信系统部浙江杭州311121 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150080 浙大城市学院信息与电气工程学院浙江杭州310015

图像边缘的有效检测在图象处理中具有极其重要的作用,对后续图像内容的分析、识别和理解具有至关重要的意义。本文模拟视觉信息处理机制,提出了一种基于视觉生理机制的非对称脉冲时间依赖可塑性(Spike-Timing-Dependent Plasticity,STDP... 详细信息

图像边缘的有效检测在图象处理中具有极其重要的作用,对后续图像内容的分析、识别和理解具有至关重要的意义。本文模拟视觉信息处理机制,提出了一种基于视觉生理机制的非对称脉冲时间依赖可塑性(Spike-Timing-Dependent Plasticity,STDP)图像边缘检测的新方法。首先,通过Gabor滤波器模拟视觉生理朝向特性对原始图像预处理,并将朝向特征融合重构出图像的初级边缘特征信息;其次,构建基于非对称STDP机制的由动态突触组成的神经元网络对初级边缘特征信息进行进一步加工,获得脉冲响应图像,并通过高斯滤波器对脉冲响应图像进行滤波;然后利用神经元之间的侧向抑制作用,对滤波后的图像边缘进行精细化处理;最后对结果进行归一化处理,得到待检测实验图像的最终边缘。实验对象为实验室采集的菌落图像和部分随机挑选的公共数据集图像,菌落图像的边缘检测对于后续信息的统计具有重要意义,通过实验结果的定量与定性分析,所提出的方法在不同实验图像上的AUC值和信息熵优于已有的传统方法,并保留更多的图像边缘细节信息。所提出的边缘检测方法,根据视觉机制避免了黑箱模拟,为低级图像特征处理提供了新的思路。

关键词：边缘提取非对称STDP 脉冲响应动态突触侧向抑制

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基于机器视觉的数码印花工厂自动报工系统

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计算机测量与控制 2024年第10期32卷 146-153页

作者：陆雨轩周于钧陈晋音朱威浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江省嵌入式系统联合重点实验室杭州310023

针对纺织行业中现有人工布匹生产订单报工管理困难的问题,设计并实现了一个基于机器视觉的数码印花工厂自动报工系统,将正在生产的布匹图像与订单库中的花型图案进行智能匹配,从而对生产订单进行快速准确的报工管理;首先系统客户端使用... 详细信息

针对纺织行业中现有人工布匹生产订单报工管理困难的问题,设计并实现了一个基于机器视觉的数码印花工厂自动报工系统,将正在生产的布匹图像与订单库中的花型图案进行智能匹配,从而对生产订单进行快速准确的报工管理;首先系统客户端使用工业相机实时采集生产线上的印花布匹图像,并对图像进行滤波、归一化等预处理;然后将图像通过HTTP协议发送至系统服务端,利用基于Vision Transformer的神经网络模型进行特征提取和多层特征融合,再与订单库中的花型图案进行匹配,找出待报工订单;最后对匹配结果进行数据库管理,并将匹配结果返回客户端用于报工结果展示与确认操作;实验结果表明,该自动报工系统的订单匹配TOP-3命中率达到90.4%,满足工厂布匹生产需求。

关键词：数码印花工厂自动报工机器视觉视觉变换器图案匹配

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基于扩散模型的印花图案生成方法设计

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计算机测量与控制 2024年第10期32卷 243-249页

作者：张佳伟李华军王秀丽朱威浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江省嵌入式系统联合重点实验室杭州310023

印花图案的设计是服装生产领域非常关键的一环,但目前人工设计的印花图案存在内容相似化、设计效率低下的问题,因此设计并实现了一种基于扩散模型的印花图案生成方法;采用深度学习技术提取、扩充现有印花图案数据集,并从颜色和类别维度... 详细信息

印花图案的设计是服装生产领域非常关键的一环,但目前人工设计的印花图案存在内容相似化、设计效率低下的问题,因此设计并实现了一种基于扩散模型的印花图案生成方法;采用深度学习技术提取、扩充现有印花图案数据集,并从颜色和类别维度生成印花图案的文本描述,完成印花图案数据集制作;使用已制作的数据集微调扩散模型,并对图像特征空间进行平铺处理,使得生成的印花图案在边界过渡处满足纺织行业四方连续的要求。对局部扩散特性进行了分析,结合文本引导,实现细节可变的图文生图效果;实验结果表明,所设计的印花图案生成方法具备生成高质量印花图案的能力,并且其特征空间平铺方法使得印花图案边界过渡处较为自然。

关键词：印花图案深度学习多模态融合扩散模型图像生成

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基于BEV视角的多传感融合3D目标检测

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计算机测量与控制 2024年第10期32卷 77-85页

作者：张津朱冯慧王秀丽朱威浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江省嵌入式系统联合重点实验室杭州310023

3D目标检测是自动驾驶在道路环境感知任务中的重要环节,现有主流框架通过搭载多种感知设备获取多模态的数据信息来实现多传感融合检测;传统相机与激光雷达的传感器融合过程中存在几何失真,以及信息优先级不对等,导致传感融合的3D目标检... 详细信息

3D目标检测是自动驾驶在道路环境感知任务中的重要环节,现有主流框架通过搭载多种感知设备获取多模态的数据信息来实现多传感融合检测;传统相机与激光雷达的传感器融合过程中存在几何失真,以及信息优先级不对等,导致传感融合的3D目标检测性能不足;对此,提出了一种基于鸟瞰视角(BEV)的多传感融合3D目标检测算法;利用提升-展开-投射(LSS)方式,获取图像的潜在深度分布建立图像在BEV空间下的特征;采用PV-RCNN的集合抽象法建立点云在BEV空间下的特征;该算法在统一的BEV共享空间中设计了低复杂度的特征编码网络融合多模态特征实现3D目标检测;实验结果表明,所提出的算法在检测精度上相较于纯激光方法提升4.8%,相较于传统的融合方案减少了47%的参数,并保持了相近的精度,较好地满足了自动驾驶系统道路环境感知任务的检测要求。

关键词： 3D目标检测鸟瞰图视角多传感融合自动驾驶道路环境感知

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一种针对无线电信号分类的对抗增强方法

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信息安全学报 2022年第3期7卷 149-158页

作者：宣琦崔慧徐鑫杰陈壮志郑仕链王巍杨小牛浙江工业大学网络空间安全研究院杭州310012 通信信息控制和安全技术重点实验室嘉兴314033

深度学习模型依赖大量带类标的数据作为训练数据,实际应用的各种无线电环境中收集并标记无线电信号需要消耗大量的人力物力,极大地限制了深度学习模型在无线电信号识别中的应用。目前针对数据量不足带来的问题,研究者们主要采用数据增... 详细信息

深度学习模型依赖大量带类标的数据作为训练数据,实际应用的各种无线电环境中收集并标记无线电信号需要消耗大量的人力物力,极大地限制了深度学习模型在无线电信号识别中的应用。目前针对数据量不足带来的问题,研究者们主要采用数据增强的方法,即根据一些先验知识,在保持已知信息的前提下,对原始数据进行适当变换达到扩充数据集的效果。具体到分类任务,在保持数据类别不变的前提下,可以对训练集中的每个样本进行变换,如在一定程度内的随机旋转、缩放、裁剪、左右翻转等,这些变换对应着同一个目标在不同角度的观察结果,并且增强效果有限。此外,深度学习作为一个非常复杂的方法,会面对各种安全问题。深度神经网络很容易受到对抗样本的攻击,攻击者可以通过向良性数据中添加特定的扰动,生成对抗样本,使DNN模型出错。虽然这些伪造的样本对人类的判断没有影响,但是对于深度学习模型来说是一个致命性的误导。聚焦到深度学习领域,本论文提出一种针对无线电信号分类的对抗增强方法,将对抗训练方法引入信号领域,通过控制eps、iteration参数,在数据集中添加算法精心设计的细微扰动生成靠近决策边界面的边界样本实现数据增强,将边界样本与训练样本混合,重新训练识别模型,在提升模型识别精度的同时,提升模型的防御能力。最终在多个分类模型、多个实际无线电信号数据集上的分类性能都有显著的提高,同时防御性能也显著增强,验证了本文提出的信号增强识别方法的有效性。

关键词：深度学习对抗训练调制识别数据增强

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多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统设计

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控制理论与应用 2021年第7期38卷 1023-1032页

作者：朱俊威顾曹源王鼎张文安王鑫浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江省嵌入式系统联合重点实验室浙江杭州310023 北京工业大学信息学部北京100124 黑龙江大学数学科学学院黑龙江哈尔滨150080

针对一类具有执行器、传感器故障的多伺服电机控制系统,设计了相应的多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统.首先,提出了一种新结构的分布式中间估计器,修改了其设计结构,提高了估计方案的可行性.其次,通过在线强化学习估计策略,可... 详细信息

针对一类具有执行器、传感器故障的多伺服电机控制系统,设计了相应的多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统.首先,提出了一种新结构的分布式中间估计器,修改了其设计结构,提高了估计方案的可行性.其次,通过在线强化学习估计策略,可以显著提高估计性能,其核心是自适应切换机制与源故障模式定位功能块的集成,并根据估计值设计了协调容错轨迹跟踪控制器.同时,设计了可视化人机交互操作界面,可将伺服电机的实时位置、速度、相应的位置、速度估计值及控制性能等信息反馈至监控中心.操作人员可随时调节伺服输入,完成任务调整,可有效提升系统实用性.多伺服电机控制系统的实验结果验证了所提方法的有效性及优越性.

关键词：多伺服电机协调容错轨迹跟踪控制智能化在线强化学习估计策略人机交互

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电磁频谱人工智能模型的对抗安全威胁综述

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无线电通信技术 2024年第1期50卷 1-13页

作者：张思成张建廷杨研蝶杨凇麟姜航宣琦林云哈尔滨工程大学信息与通信工程黑龙江哈尔滨150001 中国人民解放军海军研究院北京100036 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院浙江杭州310056 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023

电磁频谱在现代社会中扮演着至关重要的角色,是国家战略资源,为通信、导航、科学研究和国防等领域提供关键支持。为应对电磁频谱高效管理与利用中的诸多挑战,人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术在物理层中被广泛应用。然而,研... 详细信息

电磁频谱在现代社会中扮演着至关重要的角色,是国家战略资源,为通信、导航、科学研究和国防等领域提供关键支持。为应对电磁频谱高效管理与利用中的诸多挑战,人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术在物理层中被广泛应用。然而,研究发现AI模型对于数据的依赖导致其在训练和测试阶段容易受到恶意攻击。为推动针对电磁频谱AI模型的攻击与防御相关研究的发展,保障AI模型的安全应用,提升电磁安全能力,对电磁频谱物理层AI模型的对抗攻击方法进行了回顾,包括在训练阶段和测试阶段的攻击原理与方法。从数据、模型以及电磁信号特性的角度回顾了对抗攻击的评测工作。展望了攻击、评测和系统研发三个具有潜力的研究方向,并做出了总结。

关键词：电磁频谱安全人工智能模型数据投毒后门攻击对抗样本

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基于自适应零速修正机制的低速无人车定位方法

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传感技术学报 2022年第1期35卷 63-71页

作者：张文安汪伟付明磊陆春校何军强浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江富春江通信集团有限公司浙江杭州311400 杭州鸿泉物联网技术股份有限公司浙江杭州310030

针对缺失全球导航卫星系统(GNSS)信号条件下的低速无人车定位问题,在多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)框架下,提出了一种基于自适应零速修正机制的低速无人车定位方法(AZUPT-MSCKF)。传统MSCKF算法利用惯性测量单元(IMU)传播车辆运动信息,... 详细信息

针对缺失全球导航卫星系统(GNSS)信号条件下的低速无人车定位问题,在多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)框架下,提出了一种基于自适应零速修正机制的低速无人车定位方法(AZUPT-MSCKF)。传统MSCKF算法利用惯性测量单元(IMU)传播车辆运动信息,并利用相机测量实现对运动信息的校正。然而,当无人车处于静止状态时,相机测量更新停止。受到IMU累积误差的影响,无人车的定位性能将迅速下降。对此,本文提出的AZUPT-MSCKF方法通过新增的自适应零速修正机制校正IMU的信息传播,使得无人车定位方法能较好地适应静态场景。实验结果表明,相比于传统MSCKF算法及VINS-Mono算法(关闭回环检测),AZUPT-MSCKF方法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性。

关键词：低速无人车定位自适应零速修正机制 MSCKF 静态场景

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