检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2024年第3期50卷 544-559页

作者：李坚强蔡俊创孙涛朱庆灵林秋镇深圳大学计算机与软件学院深圳518060 深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室深圳518060

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解... 详细信息

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法.

关键词：车辆路径规划问题时间窗约束同时取送货进化算法迁移优化

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基于多尺度和注意力机制的混合监督金属表面缺陷检测

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智能系统学报 2023年第4期18卷 886-893页

作者：孙博言王洪元刘乾冯尊登唐郢常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院、软件学院江苏常州213000

针对缺陷检测中被检测样品中因缺陷目标形状各异引起的无法提取有效特征的问题,本文提出基于深度学习的缺陷检测模型。该模型使用改进后的多尺度特征融合模块,在控制计算量的基础上解决识别不同大小缺陷的问题。通过引入非局部注意力机... 详细信息

针对缺陷检测中被检测样品中因缺陷目标形状各异引起的无法提取有效特征的问题,本文提出基于深度学习的缺陷检测模型。该模型使用改进后的多尺度特征融合模块,在控制计算量的基础上解决识别不同大小缺陷的问题。通过引入非局部注意力机制模块,模型对缺陷特征的提取能力得到加强;在训练中使用混合监督训练,探索模型所需要的标注量和检测准确度之间的关系。本文方法在KSDD、KSDD2和STEEL 3个数据集上都获得了比先进方法更好的精确度,对于不同类型的缺陷都能提取到有判别力的特征。与先进的完全监督方法和无监督方法相比,在数据集上精确度平均提高0.8%和11%。

关键词：缺陷检测特征提取学习算法学习系统图像处理金属产品品质深度学习

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用于时分复用技术的多阶段协同优化FPGA布线方法

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电子与信息学报 2023年第9期45卷 3430-3438页

作者：刘耿耿许文霖周茹平徐宁福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 武汉理工大学信息工程学院武汉430070

时分复用(Time-Division Multiplexing,TDM)技术被广泛地运用于解决IO瓶颈问题,以提高现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)系统的可布线性,但TDM比率的增大会导致系统时延的显著增加。因此,为了优化FPGA系统时延以及... 详细信息

时分复用(Time-Division Multiplexing,TDM)技术被广泛地运用于解决IO瓶颈问题,以提高现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)系统的可布线性,但TDM比率的增大会导致系统时延的显著增加。因此,为了优化FPGA系统时延以及可布线性,该文提出一种用于时分复用技术的多阶段协同优化FPGA布线(Multi-Stage Co-Optimization FPGA Routing,MSCOFRouting)方法。首先,设计自适应布线算法,以减少布线拥塞情况,提高可布线性,解决FPGA间的布线优化问题,为后续的TDM比率分配提供高质量的布线结果。其次,为了避免因大规模线网组的TDM比率过大而导致系统时延劣化的情况,提出基于拉格朗日松弛(Lagrangian Relaxation,LR)的TDM比率分配算法,为布线图的边分配系统时延更小的初始TDM比率。此外,为了进一步减小最大线网组的TDM比率,通过一种多层次的TDM比率优化算法,缩减线网组和FPGA连接对的TDM比率。同时,为了提高MSCOFRouter的运行效率,在上述3个算法中使用多线程并行化方法,有效缩减运行时间。实验结果表明,MSCOFRouting可以获得满足TDM比率约束的结果,取得同类工作中最佳的布线优化结果和TDM比率分配结果。

关键词： FPGA系统逻辑验证时分复用布线拉格朗日松弛

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基于动态粒子群优化的X结构Steiner最小树算法

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计算机工程 2024年第9期50卷 226-234页

作者：王景熠朱予涵周茹平刘耿耿福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116

Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构... 详细信息

Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构对算法性能的提升极为显著。因此,利用PSO求解总体布线问题需要根据具体布线问题的特性来选择合适的粒子拓扑结构策略,以提升PSO的性能。提出基于动态PSO的X结构Steiner最小树(XSMT)算法以解决总体布线问题。首先,设计动态子群与信息交换策略,对种群进行子群划分,引入信息交换的概念,让子群在保持独立性的同时与其他子群进行信息交换,增加子群多样性;其次,设计粒子学习与变异策略,通过设置子群中粒子的学习对象使子群趋向于全局最优,并选择每个子群中适应度值最好的粒子进行变异,使粒子更易于跳出局部最优;最后,设计从多群局部学习过渡到单群全局学习策略,使算法在迭代次数到达阈值之后从局部学习过渡到全局学习,使得粒子在较优拓扑结构的基础上内部连接以获得更好的线长优化率。实验结果表明,与现有的2种R结构SMT(RSMT)算法相比,所提算法在优化线长方面分别优化了10.25%、8.24%;与现有的3种XSMT算法相比,该算法在优化线长方面分别优化了2.44%、1.46%、0.48%,验证了算法的有效性。

关键词：动态粒子群优化信息交换 X结构Steiner最小树超大规模集成电路布线粒子群优化离散化

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引入集水区复杂网络的中国地貌识别研究

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地球信息科学学报 2023年第5期25卷 909-923页

作者：戚梦陈楠林偲蔚周千千福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福州大学数字中国研究院(福建) 福州350108 南京大学地理与海洋科学学院南京210023 福州大学计算机与大数据学院福州350108

地貌识别已经成为地貌学研究的关键一环,而基于集水区的地貌单元研究成为了地貌识别领域的研究热点。前人的研究衍生出以下新的问题,能否从基于局部集水区地貌的特征对大尺度地貌类型进行识别,对何种地形描述方法适应性更强等。由此本... 详细信息

地貌识别已经成为地貌学研究的关键一环,而基于集水区的地貌单元研究成为了地貌识别领域的研究热点。前人的研究衍生出以下新的问题,能否从基于局部集水区地貌的特征对大尺度地貌类型进行识别,对何种地形描述方法适应性更强等。由此本文选取岩溶地貌、黄土地貌、冰缘地貌、风成地貌、流水地貌这五种代表中国主要地貌类型的样区,引入复杂网络理论方法,以复杂网络指标、地形指标为基本数据源,使用LightGBM、XGBoost、RF 3种典型机器学习方法对中国主要地貌类型进行自动识别的研究。实验结论如下:集水区复杂网络结构和地形特征都对地貌具有一定的解释力和识别效果,总体识别精度分别为77.5%和72.5%,在本文选取的地貌类型中,LightGBM、XGBoost、RF 3种机器学习方法对冰缘地貌的识别精度最高,最高可达100%;2种地貌描述方法结合的地貌识别效果相较单一地貌描述方法具有显著提高,总体精度比单一复杂网络指标和单一地形指标,分别提高了5%和10%;同时LightGBM对于复杂网络量化因子和地形指标特征集的结合具有更好的适应性,总体精度可达82.5%。总体而言,本研究工作拓展了基于集水区地貌识别方法的应用区域和应用范畴,为基于集水区的地貌识别研究提供了新的思路。

关键词：中国地貌识别集水区 DEM 复杂网络地形指标机器学习

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闽人迁台记录智能提取与标注应用研究——以台湾族谱文献为例

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福建史志 2023年第3期 47-52,72页

作者：张嘉骏福州大学计算机与大数据学院/软件学院

台湾族谱文献大量记载了中国台湾各地闽籍先民迁台拓垦的信息,是研究闽台源流关系的重要资料。本文主要分析利用智能提取标注与可视化技术,从海量的台湾族谱文献中提取标注出闽人迁台记录信息,并制定数据标准规范,输出可供地理信息系统(... 详细信息

台湾族谱文献大量记载了中国台湾各地闽籍先民迁台拓垦的信息,是研究闽台源流关系的重要资料。本文主要分析利用智能提取标注与可视化技术,从海量的台湾族谱文献中提取标注出闽人迁台记录信息,并制定数据标准规范,输出可供地理信息系统(GIS)可视化揭示的闽台迁徙数据。

关键词：闽人迁台记录台湾族谱智能提取标注应用

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面向复杂决策的异构水环境模型表示与一体化集成

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武汉大学学报（理学版） 2022年第6期68卷 635-643页

作者：方艺辉邹长忠吴国祥福建商学院信息工程学院福建福州350506 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

提出了基于本体论的水环境模型本体,将水环境模型封装为语义Web服务(semantic web services,SWS)一体化集成异构水环境模型,并以闽江河口为例开发了一个水环境决策支持系统,考察了该水环境模型本体和一体化集成异构水环境模型的有效性... 详细信息

提出了基于本体论的水环境模型本体,将水环境模型封装为语义Web服务(semantic web services,SWS)一体化集成异构水环境模型,并以闽江河口为例开发了一个水环境决策支持系统,考察了该水环境模型本体和一体化集成异构水环境模型的有效性。结果表明:1)该水环境模型本体能够有效屏蔽水环境模型的异构性;2)一体化集成异构水环境模型的决策支持系统能更好地解决复杂水环境问题,且能够通过语义推理能挖掘模型本体中隐含知识,具有较强的语义表达能力。该研究成果可望为管理部门解决复杂水环境问题提供决策支持。

关键词：异构水环境模型本体模型表示一体化集成复杂决策

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IntervalSketch:面向数据流的间隔项近似统计方法

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计算机科学 2024年第4期51卷 4-10页

作者：陈昕杨陈翰泽周嘉晟黄家卿余佳硕朱龙隆张栋福州大学计算机与大数据学院福州350108 泉城省实验室济南250100 福州大学至诚学院福州350002

流式数据库在数据库中的占比逐渐增加,在流式数据库的数据流中提取所需信息是一项重要任务。文中研究了数据流的间隔项,并将其应用到了网络场景中。其中间隔项指在数据流中以固定时间间隔到达的元素对,这是第一项在数据流中定义和统计... 详细信息

流式数据库在数据库中的占比逐渐增加,在流式数据库的数据流中提取所需信息是一项重要任务。文中研究了数据流的间隔项,并将其应用到了网络场景中。其中间隔项指在数据流中以固定时间间隔到达的元素对,这是第一项在数据流中定义和统计间隔项的工作。为了高效统计间隔项的top-K,提出了IntervalSketch。IntervalSketch首先基于模拟退火对数据流分块以加快统计速度,其次利用Sketch进行间隔项的存储,最后通过特征分组存储策略降低Sketch存储间隔项的空间开销,提升了统计间隔项的精度。IntervalSketch在两个真实数据集上进行了大量对比实验,实验结果表明,在同样内存的情况下,IntervalSketch明显优于基线方案,其中处理时间为基线方案的1/3~1/2,平均绝对误差、平均相对误差约为基线方案的1/3。

关键词： Sketch 数据库数据挖掘

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正交基低冗余无监督特征选择法

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福州大学学报（自然科学版） 2022年第1期50卷 1-8页

作者：简彩仁翁谦厦门大学嘉庚学院福建漳州363105 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

借鉴基于正则回归的无监督并行正交基聚类特征选择法和最大互信息系数,提出正交基低冗余无监督特征选择法.该方法在正交基下选择具有判别能力的特征,可用最大互信息系数矩阵选择低冗余性的特征子集.4个图像数据集上的实验结果表明:该方... 详细信息

借鉴基于正则回归的无监督并行正交基聚类特征选择法和最大互信息系数,提出正交基低冗余无监督特征选择法.该方法在正交基下选择具有判别能力的特征,可用最大互信息系数矩阵选择低冗余性的特征子集.4个图像数据集上的实验结果表明:该方法选择的特征子集可以提高聚类准确率.

关键词：正交基低冗余无监督特征选择聚类

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基于近似测量算法Sketch的高精度区块链异常检测机制

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2526-2539页

作者：朱龙隆陈翔陈浩东牛继堂刘雯靓林声睿张栋吴春明福州大学计算机与大数据学院福州350108 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310013 浙江广播电视集团杭州310005 浙江大学工程师学院杭州310015 泉城实验室济南250103

区块链存在网络动态性强和其管理困难等问题,使得区块链普遍存在DDoS攻击和账户接管等异常现象.现有区块链异常检测方法多从所有区块链账户中提取历史交易信息和交易频率等特征加以分析以甄别异常.然而,随着区块链数据规模的不断扩大,... 详细信息

区块链存在网络动态性强和其管理困难等问题,使得区块链普遍存在DDoS攻击和账户接管等异常现象.现有区块链异常检测方法多从所有区块链账户中提取历史交易信息和交易频率等特征加以分析以甄别异常.然而,随着区块链数据规模的不断扩大,现有方法在提取特征时面临内存消耗高、检测精度低的挑战.为此,提出了一种高检测精度、低内存开销的区块链异常检测机制,该机制采用近似测量算法将区块链异常检测转化为异常交易账户检测,包括区块内异常账户和跨区块异常账户.对于区块内异常账户,即仅存在于单个区块内的异常账户,使用Sketch算法进行账户识别,精度高.而对于存在于多个区块且难以通过单个区块信息检测到的跨区块异常账户,则通过聚合和分析多区块信息进行账户的准确检测.使用包含88847个区块的真实区块链数据评估上述机制.实验结果表明,与现有代表性方法对比,所提出的机制将区块链异常检测的召回率最高提升了6.3倍,F1分数最高提升了4.4倍.因此,提出的高精度区块链异常检测机制对于规范区块链交易行为、维护系统安全性具有意义.

关键词：区块链安全异常检测近似算法 Sketch

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