检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2025年第3期51卷 162-171页

作者：聂雷胡字升鲍海洲武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

异构车载网络(HVN)环境中车载终端用户的服务质量(QoS)体验高度依赖于网络选择方法。针对单车辆选择接入网络容易导致优质网络阻塞和网络资源分配不均的问题,提出一种基于路侧单元(RSU)辅助和自适应分簇的异构车载网络选择方法,适用于融... 详细信息

异构车载网络(HVN)环境中车载终端用户的服务质量(QoS)体验高度依赖于网络选择方法。针对单车辆选择接入网络容易导致优质网络阻塞和网络资源分配不均的问题,提出一种基于路侧单元(RSU)辅助和自适应分簇的异构车载网络选择方法,适用于融合5G/6G的城市HVN环境。首先,该方法借助RSU的计算存储能力评估候选网络的性能,分别利用层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)计算候选网络的主观权重和客观权重,在利用简单加权法计算其综合权重后,根据车辆的业务类型采用基于直觉模糊集的灰色关联度分析(IFS-GRA)法对候选网络排序;然后,在网络负载较高时对车辆进行自适应分簇,利用分层结构有效降低网络的拥塞概率;最后,车辆从RSU处获取满足其业务需求的最优接入网络。实验结果表明,该方法相较CHSO-GRA和MANSA方法分别减少了30.72%和9.57%的网络切换次数,相较DUVC和CHSO-GRA方法分别增加了8.01%和39.36%的吞吐量,提高了网络资源的利用率,也实现了网络的负载均衡。

关键词：路侧单元辅助自适应分簇网络选择负载均衡 5G/6G网络异构车载网络

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一种基于双链的区块链共识机制

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计算机工程 2024年第5期50卷 139-148页

作者：旋逸昭赵红武金瑜武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业重点实验室湖北武汉430065

共识机制是区块链系统的核心技术,目前针对“非币”区块链系统提出的基于贡献值证明与工作量证明(Po C+Po W)的共识机制存在共识效率较低、可靠性和安全性不高、算力消耗大的缺点。提出一种新的基于双链的共识机制CON_DC_PBFT。在该共... 详细信息

共识机制是区块链系统的核心技术,目前针对“非币”区块链系统提出的基于贡献值证明与工作量证明(Po C+Po W)的共识机制存在共识效率较低、可靠性和安全性不高、算力消耗大的缺点。提出一种新的基于双链的共识机制CON_DC_PBFT。在该共识机制中设计一种业务链-系统链双链结构,将贡献值等系统数据和主要业务数据分离到双链中各自完成共识处理,双链的共识表现为半独立的形式,业务链共识消息流受系统链监督协调,并且系统链根据贡献值随机指定业务链的记账节点,双链的分工与协同实现并行化和流水化,改善共识的效率。由于贡献值数据不能被轻易获取,通过拜占庭通信机制和节点随机选择算法,降低节点遭受攻击和系统停滞的风险。通过实验综合分析出块选择概率、单点故障率、节点数、区块传输速率、CPU使用率对共识机制的性能影响,结果表明,与Po C+Po W机制相比,CON_DC_PBFT共识机制节省了50%以上内存、存储资源占用,在综合共识时延上有30%以上的改善。

关键词：区块链共识机制双链结构拜占庭容错协议非币场景下的区块链贡献值

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基于多尺度与多级语义融合Transformer的人体姿态估计方法

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武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：李俊袁通达陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

针对人体姿态估计任务中视觉Transformer模型存在的尺度多样性受限和近距离信息忽视问题，提出多尺度与多级语义融合Transformer(MMSF)模型。该模型通过引入关键点标记作为代理的交叉Transformer操作，实现了不同分辨率视觉信息的相互... 详细信息

针对人体姿态估计任务中视觉Transformer模型存在的尺度多样性受限和近距离信息忽视问题，提出多尺度与多级语义融合Transformer(MMSF)模型。该模型通过引入关键点标记作为代理的交叉Transformer操作，实现了不同分辨率视觉信息的相互学习，提高了估计精度。同时，利用深度卷积和稠密连接复用标记技术，有效提取了含有多级语义信息的交叉标记，减少了编码器层堆叠，降低了模型复杂度。通过交叉标记与标准标记的交叉融合注意力操作，整合了多级语义信息，进一步增强了姿态估计效果。实验结果表明，在相同的条件下，MMSF模型在COCO数据集上达到了78.1%的平均精度，比TokenPose基准模型高2.3%，并在MPII数据集上验证了其有效性，与近几年经典的基于Transformer的人体姿态估计方法相比取得了更好的性能。

关键词：视觉Transformer 人体姿态估计深度卷积标记融合交叉注意力

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面向反恐安全领域的中文阅读理解数据集构建与评测

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数据分析与知识发现 2023年第10期7卷 131-143页

作者：高峰杨梓航候进顾进广程军军武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室武汉430065 大数据科学与工程研究院武汉430065 中国信息安全测评中心北京100083

【目的】为解决反恐安全领域机器阅读理解技术研究缺少专业数据集支持的问题,提出一个面向该领域的中文机器阅读理解数据集SecMRC。【方法】构建关键词搜索引擎获取领域新闻语料,通过ERNIE-GEN模型自动生成问题文本进行预标注。使用时... 详细信息

【目的】为解决反恐安全领域机器阅读理解技术研究缺少专业数据集支持的问题,提出一个面向该领域的中文机器阅读理解数据集SecMRC。【方法】构建关键词搜索引擎获取领域新闻语料,通过ERNIE-GEN模型自动生成问题文本进行预标注。使用时间特征词和领域关键词匹配算法构建领域词表,辅助模型精确分词。最后结合人工标注问答对形成数据集,并提出新的基线模型SecMT5。【结果】数据集包含2100条反恐安全领域新闻文本,7300个抽取式问答对,2100个生成式问答对,总字符数4796264个。使用先进抽取式、生成式阅读理解模型在SecMRC数据集进行测试。结果显示抽取式F1指标达到72.05%,生成式ROUGE-L指标均值为37.62%,均大幅弱于人类水平。通过SecMRC数据集训练后抽取式模型F1指标提升6.13个百分点。【局限】数据集问答对数量还需补充,难度和多样性还有待提升。【结论】SecMRC数据集突出领域知识,具有一定难度和挑战性,能有效支持机器阅读理解技术在该领域的研究。数据集构建方法具有通用性,可推广至其他专业领域。

关键词：反恐安全机器阅读理解数据集

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结合Bert与超图卷积网络的文本分类模型

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计算机工程与应用 2023年第17期59卷 107-115页

作者：李全鑫庞俊朱峰冉武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430070 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430070

现有的图神经网络在处理文本分类问题时,通常将文本转化为图结构,然后利用图神经网络进行学习表示,从而分类。但基于图神经网络的方法存在两点不足,一是图结构利用二元关系对单词联系进行表示,缺乏对文本高阶关系的捕获;二是图神经网络... 详细信息

现有的图神经网络在处理文本分类问题时,通常将文本转化为图结构,然后利用图神经网络进行学习表示,从而分类。但基于图神经网络的方法存在两点不足,一是图结构利用二元关系对单词联系进行表示,缺乏对文本高阶关系的捕获;二是图神经网络类模型难以捕获文本中丰富的语义关联。针对以上问题,提出了一种采用注意力机制将Bert与超图卷积网络结合的文本分类模型。通过Bert模型获得文本中的局部语义信息,通过构建文本超图获得单词间更广泛的文本关联信息,并经过超图卷积网络的学习表示得到文本全局结构特征,利用注意力机制对两种特征进行交互影响,获得更全面更充分的文本表示。在4个公开数据集上进行的多次实验表明,该模型与基线模型相比有更好的分类效果。

关键词：文本分类 Bert 超图神经网络

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边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第6期36卷 884-894页

作者：刘畅张玲何英豪武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉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

针对当前图像修复算法应用到古文本图像上时,出现纹理模糊或结构内容不完整的问题,提出边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法.首先利用边缘修复模块对古文本图像的边缘结构进行修复,重建缺损区域的边缘信息;然后利用预训... 详细信息

针对当前图像修复算法应用到古文本图像上时,出现纹理模糊或结构内容不完整的问题,提出边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法.首先利用边缘修复模块对古文本图像的边缘结构进行修复,重建缺损区域的边缘信息;然后利用预训练的文字学习模块对局部缺损区域进行内容修复,得到一幅局部内容修复图像,并进行拉普拉斯分解;最后在拉普拉斯金字塔修复模块中,根据图像的低层和高层特征,利用内容修复模块对图像进行递进修复,内容修复模块中引入双交叉编码器和多尺度融合块,有助于获取更加有效的特征信息,生成纹理结构完整的图像修复结果.在古文本图像数据集的测试集上进行实验的结果表明,各项图像质量评估指标中,峰值信噪比为34.322 dB,结构相似性为0.970,均方根误差为5.203,验证了所提算法的有效性和可行性.

关键词：图像修复古文本图像边缘图双交叉编码器多尺度融合块

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结合GAT与卷积神经网络的知识超图链接预测

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计算机工程与应用 2025年第9期61卷 194-201页

作者：庞俊马志芬林晓丽王蒙湘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 中国标准化研究院北京100088

知识超图(knowledge hypergraph,KHG)是一种超图结构的知识图谱。知识超图链接预测是基于已知的实体和关系来预测缺失的实体或关系,具有重要的意义和价值。然而,现有基于神经网络的知识超图链接预测方法,只关注关系事实局部的语义特征,... 详细信息

知识超图(knowledge hypergraph,KHG)是一种超图结构的知识图谱。知识超图链接预测是基于已知的实体和关系来预测缺失的实体或关系,具有重要的意义和价值。然而,现有基于神经网络的知识超图链接预测方法,只关注关系事实局部的语义特征,缺乏对关系事实之间关联特征的表示学习。针对以上问题,提出了一种基于图注意力网络与卷积神经网络的链接预测方法(knowledge prediction based on GAT and convolutional neural network,HPGC)。一方面,采用改进的卷积网络(convolutional neural network,CNN)提取知识超图中节点实体表示的局部特征;另一方面,使用改进的GAT对节点和关系进行注意力建模,捕获节点之间的全局特征关系,并将两者进行融合,从而获取关系事实更全面的邻域结构,丰富超图关系事实的语义表示。此外,针对HPGC的GAT层输出矢量问题,引入多层感知机(multilayer perceptron,MLP)和正则化技术,提高模型训练的泛化能力。真实数据集上的大量实验结果验证了所提出方法的预测性能均优于基线方法。

关键词：知识超图链接预测卷积神经网络注意力机制

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改进STDN的热轧钢带表面缺陷检测方法

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武汉大学学报(工学版) 2024年

作者：程泽王朝辉陈光远武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

热轧钢带轧制生产通常会因为各种因素导致其出现一些结构性缺陷，这些前期的缺陷会接下来成品的生产造成一定的质量影响。本文对基于DenseNetBC的尺度转移目标检测网络（Scale-Transferrable Object Detection Network， STDN）进行改... 详细信息

热轧钢带轧制生产通常会因为各种因素导致其出现一些结构性缺陷，这些前期的缺陷会接下来成品的生产造成一定的质量影响。本文对基于DenseNetBC的尺度转移目标检测网络（Scale-Transferrable Object Detection Network， STDN）进行改进，通过融入CSP方法和卷积注意力模块（CBAM）提出CSP-STDN单阶段物体检测模型，增强特征图像信息，适应钢带表面不同尺度的视觉可检验缺陷问题，减少冗余信息重复计算，加快模型训练和响应速度。通过实验分析，本文提出的算法模型在NEU-DET数据集上达到了平均精度均值（mAP）88.12%以及每秒帧数（FPS）36.2帧每秒的结果，相比对照组有了较好的提升。

关键词：表面缺陷检测深度学习 DenseNet STDN 注意力机制

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结合多尺度注意力和动态构建的非均匀超图聚类模型

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 200-207页

作者：朱峰冉王慧颖林晓丽李全鑫庞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 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司沈阳110065

单个较大非均匀超图聚类旨在将非均匀超图包含的节点划分为多个簇,使得同一簇内的节点更相似,而不同簇中的节点更不相似,具有广泛的应用场景。目前,最优的基于超图神经网络的非均匀超图聚类方法CIAH(co-cluster the interactions via at... 详细信息

单个较大非均匀超图聚类旨在将非均匀超图包含的节点划分为多个簇,使得同一簇内的节点更相似,而不同簇中的节点更不相似,具有广泛的应用场景。目前,最优的基于超图神经网络的非均匀超图聚类方法CIAH(co-cluster the interactions via attentive hypergraph neural network)虽然较好地学习了非均匀超图的关系信息,但仍存在两点不足:(1)对于局部关系信息的挖掘不足;(2)忽略了隐藏的高阶关系。因此,提出一种基于多尺度注意力和动态超图构建的非均匀超图聚类模型MADC(non-uniform hypergraph clustering combining multi-scale attention and dynamic construction)。一方面,使用多尺度注意力充分学习了超边中节点与节点之间的局部关系信息;另一方面,采用动态构建挖掘隐藏的高阶关系,进一步丰富了超图特征嵌入。真实数据集上的大量实验结果验证了MADC模型在非均匀超图聚类上的聚类准确率(accuracy,ACC)、标准互信息(normalized mutual information,NMI)和调整兰德指数(adjusted Rand index,ARI)均优于CIAH等所有Baseline方法。

关键词：非均匀超图超图聚类超图神经网络多尺度注意力

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基于图文关联与上下文引导的军事新闻图集描述生成方法

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计算机工程与科学 2024年第9期46卷 1625-1634页

作者：梅运红刘茂福武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

传统的图像描述生成方法由于缺少现实世界的先验知识,生成的描述文本不具有解释性,同时在某些专业领域生成的描述文本准确性不高。针对上述问题,提出了军事新闻图集描述生成任务,还构建了军事新闻图集数据集。该任务存在2个关键挑战:描... 详细信息

传统的图像描述生成方法由于缺少现实世界的先验知识,生成的描述文本不具有解释性,同时在某些专业领域生成的描述文本准确性不高。针对上述问题,提出了军事新闻图集描述生成任务,还构建了军事新闻图集数据集。该任务存在2个关键挑战:描述信息来源于整个图集和对应的新闻文本中,模型学习到的语义不够充分。进一步提出了一种基于图文关联与上下文引导的军事新闻图集描述生成方法ITRCG。基于ITRCG实现跨模态信息交互,引导模型学习更完整的语义,并通过标签清理辅助命名实体生成。在构建的军事新闻图集数据集上进行了验证实验,结果表明ITRCG能够有效提高描述文本的质量,在各项评价指标上均取得了提升。

关键词：图像描述图文关联注意力上下文引导注意力图集新闻文本

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