检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1639-1647页

作者：周康宾滕璐瑶张巍滕少华广东工业大学计算机学院广州510006 广州番禺职业技术学院信息工程学院广州511483

从不同领域准确检索相似的对象,域适应检索解决了信息检索中的域偏移问题.然而,现有的方法仍然存在两个问题:a)忽略了类结构差异造成的域偏移(跨域和域内不同类的距离较近);b)忽略了特征与标签之间的语义差异.为了解决上述两个问题,本... 详细信息

从不同领域准确检索相似的对象,域适应检索解决了信息检索中的域偏移问题.然而,现有的方法仍然存在两个问题:a)忽略了类结构差异造成的域偏移(跨域和域内不同类的距离较近);b)忽略了特征与标签之间的语义差异.为了解决上述两个问题,本文提出了一种高效的可判别性标签语义指导学习(DLSG)方法.该方法探索源域和目标域的类结构,通过拉大不同类的距离使得类别更具有判别性.然后通过标签语义指导学习(LSG)来增强特征的标签语义,以提高学习的有效性.此外,动态对齐边缘分布和条件分布,以减少域差异.最后,采用两步哈希策略生成高质量的哈希码.在多个跨域检索数据集上的实验表明,DLSG的性能得到了提高.

关键词：域适应检索可判别性标签语义指导学习

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增强学习标签相关性的多标签特征选择方法

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计算机应用研究 2024年第7期41卷 2079-2086页

作者：滕少华卢建磊滕璐瑶张巍广东工业大学计算机学院广州510006 广州番禺职业技术学院信息工程学院广州511483

针对现有多标签特征选择方法存在的两个问题:第一,忽略了学习标签相关性过程中噪声信息的影响;第二,忽略探索每个簇的综合标签信息,提出一种增强学习标签相关性的多标签特征选择方法。首先,对样本进行聚类,并将每个簇中心视为一个综合... 详细信息

针对现有多标签特征选择方法存在的两个问题:第一,忽略了学习标签相关性过程中噪声信息的影响;第二,忽略探索每个簇的综合标签信息,提出一种增强学习标签相关性的多标签特征选择方法。首先,对样本进行聚类,并将每个簇中心视为一个综合样本语义信息的代表性实例,同时计算其对应的标签向量,而这些标签向量体现了每个簇包含不同标签的重要程度;其次,通过原始样本和每个簇中心的标签级自表示,既捕获了原始标签空间中的标签相关性,又探索了每一个簇内的标签相关性;最后,对自表示系数矩阵进行稀疏处理,以减少噪声的影响,并将原始样本和每个簇代表性实例分别从特征空间映射到重构标签空间进行特征选择。在9个多标签数据集上的实验结果表明,所提算法与其他方法相比具有更好的性能。

关键词：多标签学习特征选择标签相关性聚类

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基于YOLOv10的无人机复杂背景下多尺度检测模型

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光通信研究 2024年

作者：黄毅周纯刘欣军陈庆广州现代信息工程职业技术学院信息工程学院上海华讯网络系统有限公司广西大学计算机与电子信息学院

【目的】针对无人机航拍图像中复杂背景下多尺度目标检测挑战，本文提出一种基于YOLOv10改进的轻量化检测模型，以提升无人机在复杂背景下多尺度目标的检测性能。【方法】在YOLOv10的基础上，首先引入了多通道逆残差模块（Multichannel ... 详细信息

【目的】针对无人机航拍图像中复杂背景下多尺度目标检测挑战，本文提出一种基于YOLOv10改进的轻量化检测模型，以提升无人机在复杂背景下多尺度目标的检测性能。【方法】在YOLOv10的基础上，首先引入了多通道逆残差模块（Multichannel Inverted Residual Block，MCIR），该模块通过利用多通道处理策略与逆残差结构（Inverted Residual），提升了模型在复杂背景中对多尺度目标的特征提取和融合能力。其次，在C2f（CSP Bottleneck with 2 convolutions）模块的基础上引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制得到C2f-CM，增强了复杂背景中对特征目标的定位能力。然后，基于MCIR和C2f-CM对YOLOv10的骨干网络和颈部网络进行了轻量化处理，主要是在骨干网络中减少下采样次数以保留更多的特征信息，在颈部网络中通过优化上采样和特征拼接操作，减少网络层数和复杂度，进一步降低了计算开销。最后，优化了原损失函数为Focal-EIoU，能够更精准地匹配预测框和真实框，并有效解决数据集中样本不平衡问题。【结果】实验结果表明，改进后的LED-YOLOv10模型相较于原始YOLOv10，在mAP50上提升了9.8个百分点，达到了44.5%；参数量和模型大小分别减少了65.68%和51.6%，降至0.927MB和2.7MB。消融实验进一步验证了改进模块MCIR、C2f-CM和Focal-EIoU的有效性，显示它们在提升检测精度的同时，显著降低了模型的复杂度。对比实验结果表明，LED-YOLOv10在复杂背景下的多尺度场景中综合表现最优，检测精度、模型大小均优于其他目标检测算法，检测速度也能够满足实时检测的需求。在嵌入式设备Jetson Nano中对该轻量级模型的综合性能评估也进一步表明，LED-YOLOv10更适合在资源受限的嵌入式平台部署使用。【结论】本文提出的LED-YOLOv10模型，显著提升了无人机航拍图像中复杂背景下多尺度目标检测的精度，并大幅度减少了模型参数量和大小。实验结果和检测效果也验证了本文方法在复杂背景下多尺度目标检测中的优越性，为无人机目标检测提供了一种高效、轻量的解决方案。

关键词：无人机目标检测 YOLOv10 轻量化损失函数

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面向软件定义网络的异常流量检测研究综述

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通信学报 2024年第3期45卷 208-226页

作者：付钰王坤段雪源刘涛涛海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 详细信息

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。

关键词：软件定义网络深度学习异常流量检测异常流量溯源异常流量缓解

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基于投影重构的领域适应字典对学习方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：周国华韩少勇徐亦卿顾晓清倪彤光殷新春常州工业职业技术学院信息工程学院扬州大学信息工程学院郑州银行博士后科研工作站常州大学计算机与人工智能学院

图像识别中数据来源复杂，不同领域的数据在分布上存在差异等问题. 为提高跨领域图像的识别能力，提出了一种基于投影重构的领域适应字典对学习方法. 该方法采用交叉重构技术构建新的源域和目标域，使用综合和分析字典对来对齐不同... 详细信息

图像识别中数据来源复杂，不同领域的数据在分布上存在差异等问题. 为提高跨领域图像的识别能力，提出了一种基于投影重构的领域适应字典对学习方法. 该方法采用交叉重构技术构建新的源域和目标域，使用综合和分析字典对来对齐不同领域的样本，并利用字典原子与类信息的关联将判别信息从源域传递到目标领域; 同时，通过分析字典约束项提高字典的判别性，通过源域目标域的分类判别项最小化每类数据的分类误差和最大化类间差异，达到提高稀疏系数的判别性的目的. 利用Caltech-256和Office数据集进行的实验结果表明，所提方法在Surf特征单源域和多源域实验中分别获得54.99%和58.64%分类精度；在深度特征单源域和多源域实验中分别获得91.43%和92.66%分类精度.

关键词：投影重构领域适应字典对学习图像识别

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基于DCNN-SVM的农田水利灌溉分流机械智能控制方法

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节水灌溉 2025年

作者：张亮冯乃勤孙滨平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院河南师范大学郑州工业应用技术学院信息工程学院

当前农田灌溉分流以简单的单一阈值干旱判断配合机械开关人工或者定时控制为主，无法按照土壤干旱特征分类后再进行灌溉控制。为此，提出基于DCNN-SVM的农田水利灌溉分流机械智能控制方法。采用水分传感器实时采集农田水利灌溉区域的土... 详细信息

当前农田灌溉分流以简单的单一阈值干旱判断配合机械开关人工或者定时控制为主，无法按照土壤干旱特征分类后再进行灌溉控制。为此，提出基于DCNN-SVM的农田水利灌溉分流机械智能控制方法。采用水分传感器实时采集农田水利灌溉区域的土壤水分数据，构建DCNN-SVM模型，利用DCNN提取土壤水分数据特征并输入到SVM中对土壤水分状态分类。根据SVM分类器的输出结果，确定相应的灌溉控制策略。将控制策略转化为具体的控制信号，输入到分流机械阀门控制器中，自动调节阀门开度，实现灌溉水量的精准控制。实验表明：该方法能够准确地采集并分析农田灌溉区域的土壤水分数据，成功识别出土壤水分的不同类别，可精准控制农田水利灌溉分流机械阀门的开度，误差不超过5%，分流控制后的灌溉量为52～70 L，灌溉量更低，可以达到节水的效果。

关键词：深度卷积神经网络支持向量机灌溉分流机械阀门开度智能控制控制器

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基于脉搏波信号相空间重构与时间序列预测的身份认证系统构建

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 840-848页

作者：傅幼萍张航厉梦菡孟濬浙江长征职业技术学院计算机与信息技术学院杭州310023 浙江大学电气工程学院杭州310058

旨在探讨光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号的动力学特征对身份识别系统准确率的影响,并提出一种新的身份认证方法,以填补该领域对脉搏波信号动力学特征研究的空白。通过对脉搏波信号进行非线性混沌特性分析,重构其动力学... 详细信息

旨在探讨光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号的动力学特征对身份识别系统准确率的影响,并提出一种新的身份认证方法,以填补该领域对脉搏波信号动力学特征研究的空白。通过对脉搏波信号进行非线性混沌特性分析,重构其动力学系统的等价拓扑空间,并结合相空间重构技术与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型,构建脉搏波信号的建模、预测和身份认证框架。成功实现了基于PPG信号的身份认证,对采集数据和公开数据集进行分析,评估了所提方法的性能和泛化能力,结果表明该方法在身份识别准确率上优于既有方法。最后,证明了PPG信号的动力学特征在身份识别中的重要性,并展示了结合相空间重构和LSTM模型的有效性,进一步探讨了远程光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography,rPPG)作为生物识别特征的应用潜力。

关键词：脉搏波身份识别特征提取深度学习相空间重构

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面向密度峰值聚类的高效相似度度量

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山东大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 12-21,29页

作者：王丽娟徐晓丁世飞中国矿业大学计算机科学技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221114

针对密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)计算复杂度高的问题,提出一种面向密度峰值聚类的高效相似度度量(efficient similarity measure,ESM)法,通过仅度量最近邻之间的相似度构建不完全相似度矩阵。最近邻的选择基于一个随机... 详细信息

针对密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)计算复杂度高的问题,提出一种面向密度峰值聚类的高效相似度度量(efficient similarity measure,ESM)法,通过仅度量最近邻之间的相似度构建不完全相似度矩阵。最近邻的选择基于一个随机第三方数据对象,无需另外引入参数。基于ESM法构建相似度矩阵,提出一种改进的高效密度峰值聚类(efficient density peaks clustering,EDPC)算法,在保持准确率的同时提高DPC识别聚类中心的效率。理论分析和试验结果表明,ESM法通过减少一定不相似的相似度,可以有效提高DPC及其改进算法基于K最近邻的密度峰值聚类(density peaks clustering based on K-nearest neighbors,DPC-KNN)和模糊加权K最近邻密度峰值聚类(fuzzy weighted K-nearest neighbors density peaks clustering,FKNN-DPC)的计算效率,具有较强的可扩展性。

关键词：密度峰值聚类聚类中心相似度矩阵计算复杂度大规模数据集

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基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 200-210页

作者：许华杰郑力文广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西水利电力职业技术学院信息工程学院南宁530023

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出... 详细信息

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。

关键词：多目标跟踪卡尔曼滤波数据关联轨迹匹配

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基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法

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智能系统学报 2023年第2期18卷 399-407页

作者：王丽娟丁世飞夏菁中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221114

本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;... 详细信息

本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;为了实现多个视图聚类一致性同时达到提高聚类性能的目标,在该框架中引入谱聚类算法共同优化求解。通过对3个图像数据集的实验验证了该算法的有效性,同时其聚类的性能优于已有的单视图及多视图算法。

关键词：多视图聚类子空间表示多样性表示低秩稀疏约束谱聚类机器学习特征学习数据挖掘

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