检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2022年第21期58卷 109-118页

作者：童潜何亨聂雷张攀峰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004

属性基加密能够实现密文数据的细粒度访问控制,有效地解决云环境中的数据共享问题。针对计算能力受限设备难以高效地完成属性基加密过程中大量计算的问题,提出一种云环境中层次化的轻量级访问控制方案。该方案通过引入虚拟属性和双密钥... 详细信息

属性基加密能够实现密文数据的细粒度访问控制,有效地解决云环境中的数据共享问题。针对计算能力受限设备难以高效地完成属性基加密过程中大量计算的问题,提出一种云环境中层次化的轻量级访问控制方案。该方案通过引入虚拟属性和双密钥将大部分耗时的加解密计算安全地转移至云服务器,并对访问结构进行优化。数据分享者对访问结构具有层次关系的多份数据只需加密一次,同时数据请求者可以根据其属性解密部分或全部密文。安全性分析和性能评估表明该方案能够实现云环境中高效和细粒度的密文数据访问控制,使得用户端计算开销显著降低,且在整个执行过程中不会造成数据泄露。

关键词：属性基加密访问控制层次化计算转移

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基于场景语义感知与大语言模型推理的行为树生成

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计算机系统应用 2025年第1期34卷 37-46页

作者：鄢龙武郑王里林云汉武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 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武汉430081 国网电力科学研究院有限公司南京211106

具身智能(embodied AI)需要能够与环境进行互动和感知,并具备自主规划、决策和行动等能力.行为树(BT)由于其模块化和高效控制的特性,已经成为机器人技术中广泛使用的方法.然而,现有的行为树生成技术在处理复杂任务时仍面临一定的挑战.... 详细信息

具身智能(embodied AI)需要能够与环境进行互动和感知,并具备自主规划、决策和行动等能力.行为树(BT)由于其模块化和高效控制的特性,已经成为机器人技术中广泛使用的方法.然而,现有的行为树生成技术在处理复杂任务时仍面临一定的挑战.这些方法通常依赖于领域专业知识,生成行为树的能力有限.此外,许多现有方法在语言理解方面存在不足,或者在理论上无法保证行为树的成功,从而导致在机器人上的实际部署难度较大.本研究提出一种新的行为树自动生成方法,该方法基于大语言模型(LLM)和场景语义感知,生成包含任务目标的初始行为树.本文的方法根据机器人的能力设计机器人动作原语和相关条件节点,并以此设计提示(prompt)使LLM输出行为规划(generated plan),然后将行为规划转化为初始行为树.虽然本文以此为示例,但该方法具有广泛的适用性,可以根据不同需求应用于其他类型的机器人任务.同时,本文将这种方法应用于机器人任务中,并给出具体实现方法和示例.在机器人执行任务过程中,行为树可以根据机器人操作失误和环境变化动态更新,对外部环境变化具有一定的鲁棒性.本文进行了初始行为树生成验证实验,并在仿真机器人环境中进行了验证,展示了本文方法的有效性.

关键词：具身智能大语言模型机器人操作行为树行为树生成

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基于MTCN-Informer的铁矿球团工艺预测模型

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计算机技术与发展 2024年第9期34卷 188-194页

作者：廖雪超朱晨辉赵昊裔向桂宏刘宗宇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 中冶南方城市建设工程技术有限公司湖北武汉430062

成品球团流量的预测是生产过程的关键,它决定着整个生产的效率和产量。铁矿球团链箅机—回转窑是生产铁矿石制备高品质铁合金的重要工艺过程之一,具有大时滞、参数庞杂、耦合关系复杂等特点,且成品球团流量波动剧烈,使球团流量难以预测... 详细信息

成品球团流量的预测是生产过程的关键,它决定着整个生产的效率和产量。铁矿球团链箅机—回转窑是生产铁矿石制备高品质铁合金的重要工艺过程之一,具有大时滞、参数庞杂、耦合关系复杂等特点,且成品球团流量波动剧烈,使球团流量难以预测。为此,该文使用移动平均滤波器来平滑波动的数据,互信息法对庞杂的参数做特征选择,再利用基于自注意力机制的Informer球团流量预测模型,其降低传统自注意力机制的时间复杂度,提高了模型训练效率。同时,针对Informer模型的概率稀疏自注意力机制难以把握长时间序列波动的问题,通过TCN时间卷积网络来提取长时间序列的扩展信息依赖,同时结合Informer编码解码网络来处理上下文的信息,从而完成球团流量的精确预测。通过对工厂实际数据进行实验分析可知,与循环神经网络这类传统的深度学习模型相比,所提集成模型在预测精度、稳定性方面均为最优。

关键词：球团流量预测特征选择时间卷积网络编码解码网络自注意力机制

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基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法

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计算机应用 2023年第7期43卷 2303-2310页

作者：郑帅张晓龙邓鹤任宏伟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(武汉科技大学) 武汉430065 武汉科技大学附属天佑医院武汉430064

在计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性都比较高,为自动精确地分割肝脏,提出一种基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法MAGNet(Multi-scale feature fusion And Grid attenti... 详细信息

在计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性都比较高,为自动精确地分割肝脏,提出一种基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法MAGNet(Multi-scale feature fusion And Grid attention mechanism Network)。首先,通过注意力引导连接模块来连接高层特征和低层特征以提取出重要的上下文信息,并且在注意力引导连接模块中引入网格注意力机制来关注感兴趣的分割区域;然后,通过在单个特征图中按通道数进行分层连接形成多尺度特征融合模块,并用该模块替换基础卷积块以获取多尺度语义信息;最后,利用深度监督机制解决梯度消失、梯度爆炸和收敛过慢等问题。实验结果表明:在3DIRCADb数据集上,与U3-Net+DC方法相比,MAGNet在Dice相似系数(DSC)指标上提升了0.10个百分点,在相对体积差(RVD)指标上降低了1.97个百分点;在Sliver07数据集上,与CANet方法相比,MAGNet在DSC指标上提升了0.30个百分点,在体素重叠误差(VOE)指标上降低了0.68个百分点,在平均对称表面距离(ASD)和对称位置表面距离的均方根(RMSD)指标上分别降低了0.03 mm和0.22 mm;在某医院肝脏MRI数据集上,MAGNet在所有指标上也均具有良好的结果。另外,将MAGNet应用于3DIRCADb数据集和某医院肝脏MRI数据集进行混合形成的数据集,也取得了非常有竞争力的分割效果。

关键词：三维肝脏医疗影像语义分割深度学习多尺度特征融合注意力机制

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多策略协方差矩阵学习差分进化算法

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计算机工程与应用 2021年第7期57卷 78-87页

作者：邹杰李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

针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群... 详细信息

针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群能朝着全局最优解的方向进化;根据历史进化信息来选择变异策略的方式使得个体能选择当前最合适的变异策略,提高找到最优解的概率;交叉概率的自适应也一定程度上平衡算法的全局探索能力和局部探索能力。对算法的收敛性进行了证明,同时将算法在CEC2017测试集上进行了仿真实验,并将实验结果跟其他优秀的差分进化算法进行了对比,对比结果表明了该算法的有效性。

关键词：差分进化协方差矩阵特征坐标系多策略变异参数自适应

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基于特征联合与多注意力的实体关系链接

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计算机工程 2022年第8期48卷 53-61页

作者：付林刘钊邱晨高峰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉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京100083

实体链接和关系链接作为知识库问答的核心组件链接自然语言问题和知识库信息,通常作为两个独立的任务执行,但该执行方式忽略了链接中产生的信息间的相互影响。同时,将候选实体和关系分别计算相似性的方法没有考虑候选实体和关系的内在... 详细信息

实体链接和关系链接作为知识库问答的核心组件链接自然语言问题和知识库信息,通常作为两个独立的任务执行,但该执行方式忽略了链接中产生的信息间的相互影响。同时,将候选实体和关系分别计算相似性的方法没有考虑候选实体和关系的内在联系。提出一种基于神经网络的特征联合和多注意力的实体关系链接方法,运用神经网络对问题、实体、关系以及实体-关系对进行编码和向量表示学习,通过添加注意力机制的方法获取候选实体及关系在问题中的权重信息,在计算实体(关系)向量与问题向量的相似性时加入实体-关系对向量,利用实体-关系对中包含的信息提高链接的精度。在LC-QuAD和QALD-7数据集上的实验结果表明,与Falcon模型相比,该方法至少提高了1%的链接精度。

关键词：知识库问答联合实体关系链接实体-关系对注意力机制知识图谱

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基于哈希表与十字链表存储的Apriori算法优化

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计算机应用与软件 2022年第7期39卷 247-255页

作者：吴昊刘钊顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉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

Apriori算法在数据挖掘过程中需要多次扫描数据库,会造成I/O上有较大时间开销和负载,影响算法的运行速度,同时在计算频繁项集的过程中,需要进行大量迭代搜索与计算,算法的时间复杂度和空间复杂度较高。基于此,提出一种基于哈希表与十字... 详细信息

Apriori算法在数据挖掘过程中需要多次扫描数据库,会造成I/O上有较大时间开销和负载,影响算法的运行速度,同时在计算频繁项集的过程中,需要进行大量迭代搜索与计算,算法的时间复杂度和空间复杂度较高。基于此,提出一种基于哈希表与十字链表存储的优化算法HTACL-Apriori。通过理论分析和数据进行实验对比,验证了优化后的HTACL-Apriori算法相对于传统的Apriori算法在时间效率和空间效率方面有明显的提高,达到了预期效果。

关键词：时间复杂度空间复杂度哈希表十字链表布尔矩阵

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基于标签推理和注意力融合的多标签文本分类方法

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计算机应用研究 2022年第11期39卷 3315-3319,3326页

作者：田雨薇张智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 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065

目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进... 详细信息

目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F_(1)值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。

关键词：标签推理注意力融合多标签文本分类

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弱监督多示例子概念学习的遥感场景分类

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小型微型计算机系统 2022年第1期43卷 76-83页

作者：陈春芳边小勇费雄君杨博张晓龙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

遥感场景分类是近年来计算机视觉和表示学习领域的热门研究课题,其主要工作是基于学习到的特征信息自动分类图像场景.传统上场景分类方法忽略了场景中多个子概念的学习,进而影响到场景语义识别.为了解决上述问题,文中提出一种弱监督多... 详细信息

遥感场景分类是近年来计算机视觉和表示学习领域的热门研究课题,其主要工作是基于学习到的特征信息自动分类图像场景.传统上场景分类方法忽略了场景中多个子概念的学习,进而影响到场景语义识别.为了解决上述问题,文中提出一种弱监督多示例子概念学习(Weakly Supervised Multi-Instance Sub-concept Learning)的遥感场景分类方法.首先,基于弱监督定位网络从逐类响应图中预测峰值坐标,以定位感兴趣的示例区域;其次,将峰值坐标信息回溯到卷积层,自动截取多个示例特征组成示例袋作为多示例聚合网络的输入.然后,在多示例聚合网络上嵌入一个子概念层,迭代学习子概念与示例之间的匹配分数,再将所有的示例进行聚合生成示例袋概率分数;最后,组合两个损失函数,联合训练整个网络,得到富于判别的分类模型.在AID、NWPU-RESISC45和CIFAR10/100数据集上进行了分类实验,结果表明,所提方法有效提高了遥感场景分类性能.

关键词：遥感场景分类卷积神经网络弱监督多示例子概念学习

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基于改进DenseNet模型的滚动轴承故障诊断

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计算机技术与发展 2024年第3期34卷 207-213页

作者：雷伟廖光忠裴浪武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 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湖北武汉430065 武汉晴川学院计算机科学与技术学院湖北武汉430065

滚动轴承是机械设备的关键部件,为了检测滚动轴承设备的正常运转并且提高识别轴承故障的准确率,提出一种优化变分模态分解(VMD)结合改进密集神经网络(DenseNet)的故障诊断模型方法。首先,使用多种群差分进化(MPDE)算法以局部极小包络熵... 详细信息

滚动轴承是机械设备的关键部件,为了检测滚动轴承设备的正常运转并且提高识别轴承故障的准确率,提出一种优化变分模态分解(VMD)结合改进密集神经网络(DenseNet)的故障诊断模型方法。首先,使用多种群差分进化(MPDE)算法以局部极小包络熵为优化搜索的目标函数,对VMD方法中的相关参数进行优化搜索以获取最佳参数组合;然后,使用最佳参数组合优化的VMD方法分解处理原始滚动轴承的故障信号,并得到若干本征模态分量信号(IMFs);最后,通过引入通道注意力模块(MECANet)的改进密集神经网络模型对分解得到的IMF分量信号进行深层故障特征提取与识别,最终完成滚动轴承的故障诊断。实验结果表明:提出的优化VMD结合改进DenseNet模型对滚动轴承故障识别的准确率达到了99.23%,并且对比一些其他常见故障诊断模型的准确率有明显的提升,而且与先进的故障诊断模型对比其准确率存在较小差距,验证了此模型在滚动轴承故障诊断方面的有效性。

关键词：滚动轴承变分模态分解多种群差分进化密集神经网络 MECANet 故障诊断

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