检索结果-内蒙古大学图书馆

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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结合超分辨率重建技术的遥感语义分割方法

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地理空间信息 2025年第1期23卷 29-33页

作者：张京奎产桂洋陈曙光刘臻沛县自然资源和规划局江苏徐州221699 自然资源部国土空间大数据工程技术创新中心应用技术研发分中心江苏徐州221699 河海大学计算机与软件学院江苏南京210024 特力惠信息科技股份有限公司福建福州350706

针对遥感数据空间分辨率低、制作高精度样本标签难度大、样本数量不足等问题,提出了一种基于迁移学习思想结合超分辨率重建技术的遥感图像语义分割方法。将该方法应用于沛县建筑物提取中,结果表明提取的平均交并比可达72.4%,比不做任何... 详细信息

针对遥感数据空间分辨率低、制作高精度样本标签难度大、样本数量不足等问题,提出了一种基于迁移学习思想结合超分辨率重建技术的遥感图像语义分割方法。将该方法应用于沛县建筑物提取中,结果表明提取的平均交并比可达72.4%,比不做任何处理提升了22.3%,说明该方法具有较高的分割精度、效率和可用性,为遥感图像目标提取提供了一种新的思路和解决方案,具有实际应用价值和研究意义。

关键词：遥感影像迁移学习语义分割超分辨率重建

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基于任务解耦的低照度图像增强方法

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电子学报 2024年第1期52卷 34-45页

作者：牛玉贞陈铭铭李悦洲赵铁松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 福州大学物理与信息工程学院福建福州350108

低照度条件下拍摄的照片往往存在亮度低、颜色失真、噪声高、细节退化等多重耦合问题,因此低照度图像增强是一个具有挑战性的任务.现有基于深度学习的低照度图像增强方法通常聚焦于对亮度和色彩的提升,导致增强图像中仍然存在噪声等缺陷... 详细信息

低照度条件下拍摄的照片往往存在亮度低、颜色失真、噪声高、细节退化等多重耦合问题,因此低照度图像增强是一个具有挑战性的任务.现有基于深度学习的低照度图像增强方法通常聚焦于对亮度和色彩的提升,导致增强图像中仍然存在噪声等缺陷.针对上述问题,本文提出了一种基于任务解耦的低照度图像增强方法,根据低照度图像增强任务对高层和低层特征的不同需求,将该任务解耦为亮度与色彩增强和细节重构两组任务,进而构建双分支低照度图像增强网络模型(Two-Branch Low-light Image Enhancement Network,TBLIEN).其中,亮度与色彩增强分支采用带全局特征的U-Net结构,提取深层语义信息改善亮度与色彩;细节重构分支采用保持原始分辨率的全卷积网络实现细节复原和噪声去除.此外,在细节重构分支中,本文提出一种半双重注意力残差模块,能在保留上下文特征的同时通过空间和通道注意力强化特征,从而实现更精细的细节重构.在合成和真实数据集上的广泛实验表明,本文模型的性能超越了当前先进的低照度图像增强方法,并具有更好的泛化能力,且可适用于水下图像增强等其他图像增强任务.

关键词：低照度图像增强任务解耦双分支网络模型对比学习残差网络

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基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述

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电子学报 2022年第9期50卷 2265-2294页

作者：吴靖叶晓晶黄峰陈丽琼王志锋刘文犀福州大学机械工程及自动化学院福建福州350116 福州大学先进技术创新研究院福建福州350116 福州大学计算机与大数据学院福建福州350116

图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一,不仅可以提高图像分辨率改善图像质量,还可以辅助其他计算机视觉任务.近年来,随着人工智能浪潮的兴起,基于深度学习的图像超分辨率重建也取得了显著进展.本文在简述图像超分辨率... 详细信息

图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一,不仅可以提高图像分辨率改善图像质量,还可以辅助其他计算机视觉任务.近年来,随着人工智能浪潮的兴起,基于深度学习的图像超分辨率重建也取得了显著进展.本文在简述图像超分辨率重建方法的基础上,全面综述了基于深度学习的单帧图像超分辨率重建的技术架构及研究历程,包括数据集构建方式、网络模型基本框架以及用于图像质量评估的主、客观评价指标,重点介绍了根据网络结构及图像重建效果划分的基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法以及基于Transformer的方法,并对相关网络模型加以评述和对比,最后依据网络模型和超分辨率重建挑战赛相关内容,展望了图像超分辨率重建未来的发展趋势.

关键词：超分辨率重建深度学习单帧图像卷积神经网络生成对抗网络 Transformer 挑战赛

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非凸张量多视图子空间聚类

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福州大学学报（自然科学版） 2022年第6期50卷 737-741页

作者：洪振宁苏雅茹福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

为了探索非凸方法在多视图聚类方面的应用,基于非凸替换函数和子空间学习,提出非凸张量多视图子空间聚类算法.该算法不仅对多视图数据进行自表示学习来达到学习低维子空间的目的,而且采用带有旋转的张量结构对张量的高阶关联进行挖掘.同... 详细信息

为了探索非凸方法在多视图聚类方面的应用,基于非凸替换函数和子空间学习,提出非凸张量多视图子空间聚类算法.该算法不仅对多视图数据进行自表示学习来达到学习低维子空间的目的,而且采用带有旋转的张量结构对张量的高阶关联进行挖掘.同时,使用非凸函数替换和广义奇异值算子进行张量最小化问题的求解,从而实现对张量秩的近似.最后基于联合优化所得关联/仿射矩阵实现聚类操作,在不同类型的多视图数据集上的大量实验验证了该方法的聚类效果.

关键词：多视图聚类子空间学习张量约束非凸函数

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基于逐像素强化学习的边缘保持图像复原

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计算机工程 2024年第12期50卷 224-232页

作者：江敏陈飞程航王美清福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福州大学数学与统计学院福建福州350108

高强度的高斯噪声往往会模糊或破坏图像的细节和结构,导致边缘信息的丢失。为此,提出基于逐像素强化学习的边缘保持图像复原算法。首先,为每个像素构建一个像素层智能体并设计针对边缘处的侧窗均值滤波器到动作空间中,所有的像素层智能... 详细信息

高强度的高斯噪声往往会模糊或破坏图像的细节和结构,导致边缘信息的丢失。为此,提出基于逐像素强化学习的边缘保持图像复原算法。首先,为每个像素构建一个像素层智能体并设计针对边缘处的侧窗均值滤波器到动作空间中,所有的像素层智能体共享优势行动者-评论家算法的参数,因此模型可以同时输出所有位置的状态转移概率并选择合适的策略进行状态转移,从而复原图像;其次,在特征提取共享网络中结合协调注意力,聚焦所有像素位置在特征通道间的全局信息,并保留位置嵌入信息;然后,为了缓解稀疏奖励问题,设计一个基于图拉普拉斯正则的辅助损失,关注图像的局部平滑信息,对局部不平滑区域加以惩罚,从而促进像素层智能体更加有效地学习到正确的策略以实现边缘保持。实验结果表明,所提的算法在Middlebury2005数据集和MNIST数据集上的峰值信噪比(PSNR)分别达到32.97 dB和28.26 dB,相比于Pixel-RL算法分别提升了0.23 dB和0.75 dB,参数量和训练总时间分别减少了44.9%和18.2%,在实现边缘保持的同时有效降低了模型的复杂度。

关键词：图像复原深度强化学习逐像素强化学习协调注意力图拉普拉斯边缘保持

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中国数据要素市场产权配置改革评价机制构建与实证研究

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中国软科学 2024年第1期 151-163页

作者：李珊张文德郑伟鑫福州大学经济与管理学院福建福州350108 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

明确数据产权配置的改革目标、判定数据产权配置的改革水平,从而指导产权政策优化与落实,是我国开展数据产权配置改革工作的先决条件。围绕权利分置、市场建设、治理保障和开拓创新4个维度,构建数据要素市场产权配置改革评价指标体系,... 详细信息

明确数据产权配置的改革目标、判定数据产权配置的改革水平,从而指导产权政策优化与落实,是我国开展数据产权配置改革工作的先决条件。围绕权利分置、市场建设、治理保障和开拓创新4个维度,构建数据要素市场产权配置改革评价指标体系,并提出一种基于网络分析法和优化经典拓扑结构的一维卷积神经网络智能评价机制,对我国数据要素市场产权配置改革水平准确研判。研究发现:数据产权配置改革需重点关注权益分配公平性、效益产出持续性、税制改革创新性和软环境建设保障性;各地区数据产权配置改革水平存在显著差异,大体呈现出“东高西低、沿海高于内陆”的分布态势;改革水平并不简单等同于这个地区的行政级别、经济地位或资源禀赋。

关键词：数据要素数据产权卷积神经网络网络分析法

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面向超大规模集成电路物理设计的通孔感知的并行层分配算法

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电子学报 2022年第11期50卷 2575-2583页

作者：刘耿耿李泽鹏郭文忠陈国龙徐宁福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 武汉理工大学信息工程学院湖北武汉430070

随着集成电路规模的日益增长,需要处理的线网数量显著增多,层分配算法运行时间增大成为限制高效设计布线方案的重要因素;此外在生产工艺中,通孔的制造成本较高.针对以上两个问题,本文提出了两种新颖的策略分别用于优化算法运行时间和通... 详细信息

随着集成电路规模的日益增长,需要处理的线网数量显著增多,层分配算法运行时间增大成为限制高效设计布线方案的重要因素;此外在生产工艺中,通孔的制造成本较高.针对以上两个问题,本文提出了两种新颖的策略分别用于优化算法运行时间和通孔数量:(1)一种高效的基于区域划分的并行策略,实现各区域在并行布线阶段负载均衡,以提高并行布线的效率;(2)基于线网等效布线方案感知的通孔优化策略,决定各线网对布线资源使用的优先级,进而减少层分配方案的通孔数量.最终将上述两种策略相结合,提出了一种面向超大规模集成电路物理设计的通孔感知的并行层分配算法.实验结果表明该算法对通孔数量和运行时间均有良好的优化效果.

关键词：并行算法层分配通孔区域划分负载均衡超大规模集成电路

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