检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第4期34卷 545-551页

作者：刘耿耿魏凌徐宁福州大学计算机与大数据学院福州350116 武汉理工大学信息工程学院武汉430070

在总体布线的过程中,层分配阶段通过控制总线线网的层次影响总线的时序匹配效果.为此,提出考虑总线时序匹配的多策略层分配算法.首先基于线网属性的线网优先级策略,针对线网不同属性的特点得到一个兼顾线长和总线偏差的布线顺序;然后基... 详细信息

在总体布线的过程中,层分配阶段通过控制总线线网的层次影响总线的时序匹配效果.为此,提出考虑总线时序匹配的多策略层分配算法.首先基于线网属性的线网优先级策略,针对线网不同属性的特点得到一个兼顾线长和总线偏差的布线顺序;然后基于贪心策略的初始布线策略,每次布线都对正在布线的线网选择当前最短路径,使相同总线内的线网都尽可能等长;最后基于总线线长的局部调整策略对初始的布线结果进行拆线重绕,延长部分线网以缩短其与最长的总线线网之间的线长差距.算法在2.60GHzCPU和64 GB内存的Linux环境下运行,使用ISPD竞赛中提供的测试数据进行算法的有效性验证.实验结果表明,所提算法产生的总线偏差降低了23.5%,能够显著优化总线时序匹配效果.

关键词：总线偏差层分配超大规模集成电路时序匹配

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多视角半监督分类算法比较及研究进展

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福州大学学报（自然科学版） 2021年第5期49卷 626-637页

作者：郭文忠姚杰王石平福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

随着科技的发展,数据的获取渠道变得越来越多,所获得的数据也越来越多样化,多视角数据在目前的应用也已经相当普遍.但是在处理真实世界的问题时,获得的多视角数据一般只带有少量标签,而人工标注的成本比较高昂,因此多视角半监督学习在... 详细信息

随着科技的发展,数据的获取渠道变得越来越多,所获得的数据也越来越多样化,多视角数据在目前的应用也已经相当普遍.但是在处理真实世界的问题时,获得的多视角数据一般只带有少量标签,而人工标注的成本比较高昂,因此多视角半监督学习在机器学习和图像处理领域引起了许多学者的关注.本研究对近年来提出的多视角半监督分类方法进行归类,并对多视角半监督分类方法所面临的挑战进行讨论.

关键词：多视角半监督学习机器学习图像处理比较研究

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基于曲率图卷积的非均匀点云掩码自编码器

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 1-6页

作者：黄敏明傅仰耿福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

提出一种基于曲率图卷积的非均匀分组与掩码策略,用以优化掩码自编码器.首先,提出曲率图卷积以避免固定邻域导致的归纳偏差;其次,在曲率图卷积后引入图池化层,根据点云局部特征进行池化操作并分组;最后,在池化层输出特征的基础上学习每... 详细信息

提出一种基于曲率图卷积的非均匀分组与掩码策略,用以优化掩码自编码器.首先,提出曲率图卷积以避免固定邻域导致的归纳偏差;其次,在曲率图卷积后引入图池化层,根据点云局部特征进行池化操作并分组;最后,在池化层输出特征的基础上学习每个分组的掩码概率来避免冗余.实验结果表明,本方法能有效提高点云掩码自编码器在下游任务的泛化效果,在ModelNet40上的分类精度达到93.7%,在Completion3Dv2上的补全精度达到5.08,均优于目前主流方法.

关键词：自编码器点云图卷积神经网络预训练自监督学习

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完全可编程阀门阵列生物芯片下容错导向的高阶综合算法

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电子与信息学报 2024年第11期46卷 4141-4150页

作者：朱予涵刘博文黄兴刘耿耿福州大学计算机与大数据学院福州 350116 大数据智能教育部工程研究中心福州 350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州 350116 西北工业大学计算机学院西安 710072

作为新一代流式微流控生物芯片,完全可编程阀门阵列(FPVA)生物芯片具有更高的灵活性和可编程性,已经成为一种流行的生物化学实验平台.然而,由于环境或人为因素,制造过程中通常存在一些物理故障,如通道阻塞和泄漏,这无疑会影响生化检测... 详细信息

作为新一代流式微流控生物芯片,完全可编程阀门阵列(FPVA)生物芯片具有更高的灵活性和可编程性,已经成为一种流行的生物化学实验平台.然而,由于环境或人为因素,制造过程中通常存在一些物理故障,如通道阻塞和泄漏,这无疑会影响生化检测的结果.此外,高阶综合作为架构综合的首要阶段,其结果的质量直接影响着后续设计的优劣.因此,该文首次研究了FPVA生物芯片高阶综合过程中的容错问题,提出了单元功能转换方法、双向冗余方法、故障映射方法等动态容错技术,为实现高效的容错设计提供了技术保障.通过将这些技术集成到高阶综合设计中,进一步实现了一种高质量的FPVA生物芯片下容错导向的高阶综合算法,包括故障感知的实时绑定策略和故障感知的优先级调度策略,为实现芯片架构的鲁棒性和检测结果的准确性奠定了良好的基础.实验结果显示,所提算法能够得到一个FPVA生物芯片下高质量且容错的高阶综合方案,为后续实现容错物理设计方案提供了有力保障.

关键词：微流控生物芯片完全可编程阀门阵列物理故障容错高阶综合

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基于边缘辅助和多尺度Transformer的无参考屏幕内容图像质量评估

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电子学报 2024年第7期52卷 2242-2256页

作者：陈羽中陈友昆林闽沪牛玉贞福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350108 大数据智能教育部工程研究中心福建福州350108

与从现实场景中拍摄的自然图像不同,屏幕内容图像是一种合成图像,通常由计算机生成的文本、图形和动画等各种多媒体形式组合而成.现有评估方法通常未能充分考虑图像边缘结构信息和全局上下文信息对屏幕内容图像质量感知的影响.为解决上... 详细信息

与从现实场景中拍摄的自然图像不同,屏幕内容图像是一种合成图像,通常由计算机生成的文本、图形和动画等各种多媒体形式组合而成.现有评估方法通常未能充分考虑图像边缘结构信息和全局上下文信息对屏幕内容图像质量感知的影响.为解决上述问题,本文提出一种基于边缘辅助和多尺度Transformer的无参考屏幕内容图像质量评估模型.首先,使用高斯拉普拉斯算子构造由失真屏幕内容图像高频信息组成的边缘结构图,然后通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对输入的失真屏幕内容图像和相应的边缘结构图进行多尺度的特征提取与融合,以图像的边缘结构信息为模型训练提供额外的信息增益.此外,本文进一步构建了基于Transformer的多尺度特征编码模块,从而在CNN获得的局部特征基础上更好地建模不同尺度图像和边缘特征的全局上下文信息.实验结果表明,本文提出的方法在指标上优于其他现有的无参考和全参考屏幕内容图像质量评估方法,能够取得更高的主客观视觉感知一致性.

关键词：无参考屏幕内容图像质量评估高斯拉普拉斯算子卷积神经网络 Transformer 多尺度特征

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注意力机制的长短时记忆神经网络航线订座需求预测

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福州大学学报（自然科学版） 2022年第3期50卷 308-314页

作者：陈思杰傅仰耿福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

针对航线订座需求预测中存在的预测结果不稳定,偏差较大的问题,提出一种基于注意力机制的长短时记忆神经网络航线订座需求预测模型.首先,对采集得到的航线订座需求数据进行数据清洗与指标计算处理;接着,对处理后的指标数据基于注意力机... 详细信息

针对航线订座需求预测中存在的预测结果不稳定,偏差较大的问题,提出一种基于注意力机制的长短时记忆神经网络航线订座需求预测模型.首先,对采集得到的航线订座需求数据进行数据清洗与指标计算处理;接着,对处理后的指标数据基于注意力机制做权重分配;然后进行长短时记忆神经网络航线订座需求预测模型的建立,从而得到航线订座需求的最终预测结果值.将训练优化得到的模型应用于国内某航司的航线订座需求预测中,计算出预测结果.实验结果表明,基于注意力机制的长短时记忆神经网络航线订座需求预测模型预测精度较高,以厦门-上海航线为例,预测结果与真实值对比,平均绝对误差为13.1,均方根误差为17.2,相比较于移动平均法、指数平滑法及循环神经网络,CNN-LSTM混合模型有较好的预测效果.

关键词：需求预测长短时记忆神经网络注意力机制航线订座

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求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法

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控制与决策 2023年第12期38卷 3336-3344页

作者：刘耿耿张丽媛刘笛刘能现傅仰耿郭文忠陈国龙蒋伟进福州大学计算机与大数据学院福州350116 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430000 湖南工商大学计算机学院长沙410205

针对麻雀搜索算法面对具有强约束、非凸性和不可微特征的复杂问题所存在的开发与探索能力不平衡、易陷入局部最优、过早收敛和种群多样性较低等不足,提出一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法.首先,利用反向学习策略构建... 详细信息

针对麻雀搜索算法面对具有强约束、非凸性和不可微特征的复杂问题所存在的开发与探索能力不平衡、易陷入局部最优、过早收敛和种群多样性较低等不足,提出一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法.首先,利用反向学习策略构建双向初始化机制,以达到获得分布更优的初始种群的目的;其次,设计一种基于交叉与变异算子的位置更新公式,扩大搜索范围,丰富搜索机制,以平衡算法探索和开发能力,同时提高算法的收敛精度和速度;最后,使用社区学习策略对种群进行精炼,强化开发能力与跳出局部极值的能力,并保持种群的多样性.分别在CEC2017的28个实数约束优化问题和1个工程优化问题上进行了性能评估,实验结果表明,所提出的算法对比其他优化算法具有寻优能力强、收敛精度高、收敛速度快等优势,可有效解决复杂约束优化问题.

关键词：麻雀搜索算法约束优化问题多策略混合测试函数 CEC2017 工程优化

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析取置信规则库系统参数优化的深度神经网络模型

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福州大学学报（自然科学版） 2022年第3期50卷 315-322页

作者：郑铭鸿方炜杰叶己峰傅仰耿福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

基于深度学习的置信规则库系统在参数优化方面存在可移植性差、应用效率低等问题,为此,将深度神经网络与析取置信规则库结合,有效减少模型的规则和参数的数量;引入梯度下降算法优化模型参数,提高模型构建和优化的效率.通过非线性函数拟... 详细信息

基于深度学习的置信规则库系统在参数优化方面存在可移植性差、应用效率低等问题,为此,将深度神经网络与析取置信规则库结合,有效减少模型的规则和参数的数量;引入梯度下降算法优化模型参数,提高模型构建和优化的效率.通过非线性函数拟合、北京市空气质量污染预测和多个UCI公共分类数据集的实验,对提出的方法进行验证,并将实验结果与现有的置信规则库系统和传统的机器学习方法进行对比.结果表明,所提出的方法比传统的方法具有更高的推理精度和更快的训练速度.

关键词：析取置信规则库 D-S证据理论参数优化深度神经网络模型

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拟态防御下的网络流量异常检测架构

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福州大学学报（自然科学版） 2022年第3期50卷 293-300页

作者：朱龙隆陈翰泽程灵飞周政演张栋福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

网络流量异常检测是负载均衡、入侵检测、流量工程等应用的基础,但现有检测方案在遭受网络攻击、服务器发生软错误等异常情况下缺乏足够鲁棒性.为此,引入拟态防御思想,提出一种基于拟态防御的网络流量异常检测架构.通过设计多个异构检... 详细信息

网络流量异常检测是负载均衡、入侵检测、流量工程等应用的基础,但现有检测方案在遭受网络攻击、服务器发生软错误等异常情况下缺乏足够鲁棒性.为此,引入拟态防御思想,提出一种基于拟态防御的网络流量异常检测架构.通过设计多个异构检测模块,以增强检测鲁棒性.为减少拟态化构造引入的额外开销,设计了索引数据结构、迷你执行体.基于真实流量数据的初步实验结果表明,采用的多模裁决机制减少了检测假阳性,所提架构平均准确率强于传统异常检测方案.

关键词：网络流量异常检测拟态防御动态异构冗余网络安全

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面向稀疏数据场景的生成对抗网络推荐算法

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福州大学学报（自然科学版） 2023年第4期51卷 467-474页

作者：陈文婷陈学勤王伟津蔡毅津王一蕾福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

提出一个改进的基于生成对抗网络的协同过滤(CFGAN)的模型,通过引入增强的置换注意力机制,强化其面向稀疏数据集的特征聚焦能力,并考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响.此外,将协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFG... 详细信息

提出一个改进的基于生成对抗网络的协同过滤(CFGAN)的模型,通过引入增强的置换注意力机制,强化其面向稀疏数据集的特征聚焦能力,并考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响.此外,将协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFGAN,以实现负样本的个性化抽取,进一步提升模型面向稀疏数据场景的推荐效果.

关键词：个性化推荐数据稀疏生成对抗网络置换注意力协同用户社交网络

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