检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2021年第2期41卷 517-522页

作者：蒋宁方景龙杨庆杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 宁波城市职业技术学院信息与智能工程学院浙江宁波315110 南京工程学院计算机工程学院南京211167

在目标检测领域里通常希望在拥有大量标记的场景中训练好的模型能够应用在无标记的其他场景中,但是不同的域分布往往是不同的,这样往往导致域迁移时模型性能的急剧下降。为了提高域迁移时模型的目标检测性能,通过两个层级来解决域迁移问... 详细信息

在目标检测领域里通常希望在拥有大量标记的场景中训练好的模型能够应用在无标记的其他场景中,但是不同的域分布往往是不同的,这样往往导致域迁移时模型性能的急剧下降。为了提高域迁移时模型的目标检测性能,通过两个层级来解决域迁移问题,包括全局层级迁移和局部层级迁移。这两种层级迁移分别对应不同的特征对齐方式,即全局层级采用选择性对齐方式,局部层级采用完全对齐方式。所提域迁移框架基于单点多盒检测器(SSD)模型,在全局和局部层级分别配置相应的域适配器以减少域间差异,通过对抗网络算法实现具体训练,再通过一致性正则化来进一步提高模型的域迁移性能。通过大量实验验证了提出的域迁移模型的有效性,结果表明同目前常见的域适应-快速区域卷积(DA-FRCNN)模型、对抗识别域适应(ADDA)模型以及动态对抗适应网络(DAAN)模型等三种域迁移模型相比,该模型在不同数据集上的均值平均精度(mAP)可以提高5%~10%。

关键词：目标检测域适配器域迁移对抗训练特征对齐卷积层损失函数单点多盒检测器

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大数据时代区块链驱动的高校青年教师线上创新教学模式探讨

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中国科技经济新闻数据库教育 2023年第12期 96-99页

作者：刘树锟杨沫毅李超良潘显民湖南女子学院信息科学与工程学院湖南长沙410004 长沙民政职业技术学院湖南长沙410004 湖南工商大学计算机学院湖南长沙410205

大数据时代智能化环境对高校人才培养起到了举足轻重的作用。目前云端数字化教学资源平台已经与高校师生、高校教学过程进行了深度融合。在区块链技术驱动下,基于云端数字化教学资源的教学策略与传统方式比较,资源内容更多,教学过程更... 详细信息

大数据时代智能化环境对高校人才培养起到了举足轻重的作用。目前云端数字化教学资源平台已经与高校师生、高校教学过程进行了深度融合。在区块链技术驱动下,基于云端数字化教学资源的教学策略与传统方式比较,资源内容更多,教学过程更安全。当下随着学习需求的增强,以多维度数据分析与全方位智能化推荐技术为基石,高校师生可以获得细粒度的学习偏好分类,也可以获得资源特征与学习兴趣更加精准匹配的教学资源。本文对学习者的学习驱动动机和学习偏好进行分类,结合大数据技术促进了学习分类目标条件的生成,基于区块链技术促进了教学资源的优先选择和访问安全控制。

关键词：高校青年教师教学模式创新大数据技术区块链

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InSAR双星编队测绘卫星任务规划方法研究

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测控技术 2023年第7期42卷 73-79页

作者：李鹏宇崔家山孙然上海电子信息职业技术学院中德工程学院上海201411 西安电子科技大学空间科学与技术学院陕西西安710126 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对双星编队干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)测绘任务的特点,考虑双星编队卫星平台的约束条件,采用多目标优化和基于优先级的遗传优化算法,实现了双星编队任务规划的各个关键步骤的设计,并对测绘任... 详细信息

针对双星编队干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)测绘任务的特点,考虑双星编队卫星平台的约束条件,采用多目标优化和基于优先级的遗传优化算法,实现了双星编队任务规划的各个关键步骤的设计,并对测绘任务进行了系统仿真,求取了测绘任务规划结果,最终获得了任务规划的最优解。经过与贪婪优化算法仿真结果对比分析,采用的基于优先级的遗传优化任务调度算法在双星编队卫星测绘任务优化问题求解方法方面具备明显的优势,卫星系统资源分配效能达到最优,对卫星资源的合理分配起到了关键作用。

关键词：干涉合成孔径雷达任务规划基于优先级的多目标遗传算法载荷约束

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引入线索约束的设计模式变体挖掘研究

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计算机工程与科学 2021年第6期43卷 1014-1023页

作者：肖卓宇何锫徐运标陈果郭杰黄俊湖南工业职业技术学院信息工程学院湖南长沙410208 广州大学计算机科学与网络工程学院广东广州510006 湖南工业职业技术学院机械工程学院湖南长沙410208

针对设计模式变体挖掘准确率较低的问题,提出引入线索约束的设计模式变体挖掘方法,旨在基于约束满足问题CSP描述设计模式变体线索,给出DPVMC算法,分结构特征约束与时序特征约束2个阶段引入线索。以Proxy、Bridge、Command、Factory Met... 详细信息

针对设计模式变体挖掘准确率较低的问题,提出引入线索约束的设计模式变体挖掘方法,旨在基于约束满足问题CSP描述设计模式变体线索,给出DPVMC算法,分结构特征约束与时序特征约束2个阶段引入线索。以Proxy、Bridge、Command、Factory Method模式变体为例,设计了2阶段的单个设计模式变体挖掘实验与集成设计模式变体挖掘实验,通过4种主流设计模式挖掘工具与4种基准系统进行了设计模式挖掘实验,实验结果表明,本文方法取得了较好的效果。

关键词：设计模式设计模式变体线索 CSP 约束

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基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型研究

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微型电脑应用 2022年第3期38卷 16-20页

作者：童威黄启萍安徽文达信息工程学院计算机工程学院安徽合肥231201 安徽电气工程职业技术学院教务处安徽合肥230051

针对典型蚁群算法在处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题时存在的多源异构数据同步感知缺失、处理非线性约束失效等若干先天弊端,提出一种基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型。引入深度径向基神经网络作为... 详细信息

针对典型蚁群算法在处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题时存在的多源异构数据同步感知缺失、处理非线性约束失效等若干先天弊端,提出一种基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型。引入深度径向基神经网络作为消防隐患感知优化载体,采集训练数据预测误差并映射至经典蚁群算法,建立消防隐患感知与最优疏散路径的逻辑对应关系,深度径向基神经网络捕获最优疏散路径并对网络初始参数进行赋值。对该模型进行效能仿真验证与工程化应用效能分析,结果表明提出的系统可以在较短的时间内处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题,在消防隐患感知全面精确性、疏散路径决策生成最优性、建筑动态拓扑切换适应性等方面具有明显优势。

关键词：消防隐患感知疏散路径决策改进蚁群算法径向基神经网络模型设计

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基于大数据的并行化深度卷积神经网络优化算法

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计算机应用研究 2021年第5期38卷 1416-1421页

作者：毛伊敏张瑞朋曹文梁江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 东莞职业技术学院计算机工程系广东东莞523808

针对并行DCNN算法在大数据环境下网络冗余参数过多、收敛速度慢和并行效率低的问题,提出了一种并行化深度卷积神经网络优化算法——PDCNNO(parallel deep convolutional neural networks optimization algorithm)。首先,该算法设计了基... 详细信息

针对并行DCNN算法在大数据环境下网络冗余参数过多、收敛速度慢和并行效率低的问题,提出了一种并行化深度卷积神经网络优化算法——PDCNNO(parallel deep convolutional neural networks optimization algorithm)。首先,该算法设计了基于特征图的剪枝策略(PFM),预训练网络,获得压缩后的网络,有效减少了冗余参数,降低了DCNN训练时间和空间复杂度;其次,设计了修正正割线的共轭梯度法(CGMSE),获取局部分类结果,实现了共轭梯度法的快速收敛,提高了网络的收敛速度;最后,在reduce阶段提出了控制负载率的负载均衡策略(LBRLA),获取全局分类结果,实现了数据的快速均匀分组,从而提高了并行系统的加速比。实验表明,该算法不仅降低了DCNN在大数据环境下训练的时间和空间复杂度,而且提高了并行系统的并行化性能。

关键词： DCNN算法 MapReduce框架 CGMSE PFM策略 LBRLA策略

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基于网格密度和局部敏感哈希函数的并行化聚类算法

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计算机应用研究 2021年第5期38卷 1422-1427页

作者：毛伊敏陶涛曹文梁江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 东莞职业技术学院计算机工程系广东东莞518172

针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在初始中心敏感,节点间通信开销大以及集群效率低下等问题,提出了基于网格密度和局部敏感哈希函数的PBGDLSH-MR并行化聚类算法。首先,对初始数据集提出网格密度策略(GDS)获取初始中心点,有效避... 详细信息

针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在初始中心敏感,节点间通信开销大以及集群效率低下等问题,提出了基于网格密度和局部敏感哈希函数的PBGDLSH-MR并行化聚类算法。首先,对初始数据集提出网格密度策略(GDS)获取初始中心点,有效避免了随机选取引起的初始中心敏感的问题;其次,提出基于局部敏感哈希函数的数据分区(DP-LSH)用于投射关联性较大的数据对象到同一子数据集中,得到map上的数据分区,并设计相似性度量公式(SI)对数据分区结果进行评价,从而降低了节点间的通信开销;接着设计自适应分组策略(AGS)处理数据分区中数据倾斜的问题,进而有效地提高了集群效率;最后,结合MapReduce计算模型并行挖掘簇中心,生成最终聚类结果。实验结果表明,PBGDLSH-MR算法的聚类效果更佳,同时在大数据环境下能有效地提高并行计算的效率。

关键词：大数据并行化聚类网格密度哈希函数 MapReduce

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引入特征机制的设计模式变体挖掘方法

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计算机工程与设计 2021年第4期42卷 1020-1027页

作者：肖卓宇何锫陈果徐运标郭杰湖南工业职业技术学院信息工程学院湖南长沙410208 广州大学计算机科学与网络工程学院广东广州510006

为解决设计模式演化后难以挖掘的问题,提出引入特征规则的设计模式变体挖掘方法。通过逆向工程中的大类图拆分方法获取设计模式参与者角色及关系,根据设计模式指导的软件分簇方法识别职能相似的有效参与者及关系,制定设计模式变体挖掘规... 详细信息

为解决设计模式演化后难以挖掘的问题,提出引入特征规则的设计模式变体挖掘方法。通过逆向工程中的大类图拆分方法获取设计模式参与者角色及关系,根据设计模式指导的软件分簇方法识别职能相似的有效参与者及关系,制定设计模式变体挖掘规则,通过在基于文法产生优化的设计模式识别方法中引入变体规则特征信息来挖掘设计模式变体,设计单例变体与综合变体挖掘实验。实验结果表明,所提方法能够提高设计模式变体挖掘的精确率,验证了算法的有效性。

关键词：设计模式演化分簇特征挖掘变体

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基于内模控制器的直流伺服电机速度控制方法

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中国工程机械学报 2021年第3期19卷 222-226页

作者：徐勇张智华龚旭李胜永江苏航运职业技术学院交通工程学院江苏南通226010 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

为了对直流伺服电机的速度进行准确的控制,提出了一种基于内模控制器的直流伺服电机速度控制方法。在对直流伺服电机的模型分析时,计算了直流伺服电机工作时的力矩,在获取直流伺服电机的线性化机电动力学方程后,求取了直流伺服电机的传... 详细信息

为了对直流伺服电机的速度进行准确的控制,提出了一种基于内模控制器的直流伺服电机速度控制方法。在对直流伺服电机的模型分析时,计算了直流伺服电机工作时的力矩,在获取直流伺服电机的线性化机电动力学方程后,求取了直流伺服电机的传递函数。在分数阶积分器传递函数基础上,求取了其对应的谱传递函数以及相位函数。介绍了CRONE控制方法,并利用其闭环传递函数获取了内模控制器模型,利用内模控制器建立的内模控制系统,得到了系统的输出速度。在Matlab/Simulink软件上对本文方法和干扰观测器PID方法进行了速度跟踪实验。实验结果显示:本文方法能够对阶跃和曲线变化的参考速度进行准确、平稳的跟踪,较干扰观测器PID方法而言,在对阶跃变化的参考速度跟踪时,本文方法的跟踪误差减小了26.09%,在对曲线变化的参考速度跟踪时,本文方法的跟踪误差减小了34.59%。由此说明,本文方法能够控制直流伺服电机准确的跟踪参考速度。

关键词：直流伺服电机速度控制内模控制器分数阶积分器 CRONE控制方法

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人工智能与信息技术在外语教育中的应用

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石家庄职业技术学院学报 2023年第1期35卷 76-80页

作者：陶莉郭瀚水石家庄职业技术学院公共外语部河北石家庄050081 新南威尔士大学计算机工程学院澳大利亚悉尼NSW3000

人工智能与信息技术迅猛发展,并逐步应用于外语教育。目前在外语教育中的应用主要涉及语音识别、智能批改、机器翻译和虚拟仿真。人工智能与信息技术在外语教育应用中还存在技术应用、情感体验、道德伦理、管理投入等问题。建议提升教... 详细信息

人工智能与信息技术迅猛发展,并逐步应用于外语教育。目前在外语教育中的应用主要涉及语音识别、智能批改、机器翻译和虚拟仿真。人工智能与信息技术在外语教育应用中还存在技术应用、情感体验、道德伦理、管理投入等问题。建议提升教师素养,实现精准教学;坚持育人使命,落实立德树人;重视诚信教育,加强网络安全;加大投入力度,强化管理服务。

关键词：人工智能信息技术语音识别智能批改机器翻译虚拟仿真外语教育

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