检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第4期61卷 272-281页

作者：刘思元高凯雍龙泉陕西理工大学数学与计算机科学学院陕西汉中723001

针对现有的目标检测算法在航拍图像中的小目标上易出现的漏检和误检问题,提出了基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的算法。在主干网络中引入了部分卷积(partial convolution,PConv),设计了PConvBlock结构,并通过由PConv... 详细信息

针对现有的目标检测算法在航拍图像中的小目标上易出现的漏检和误检问题,提出了基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的算法。在主干网络中引入了部分卷积(partial convolution,PConv),设计了PConvBlock结构,并通过由PConvBlock组成的BasicBlock-PConvBlock模块替代原有BasicBlock,有效减少了模型参数。采用双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)结构优化特征融合模块,并引入S2特征进一步提升小目标的检测能力。引入CARAFE上采样算子,增强了多尺度特征的快速融合。实验表明,在VisDrone测试集上,改进后的模型在参数量上比RT-DETR模型降低了13.9%,同时在mAP0.5和mAP0.5:0.95指标上分别提升了2.4和1.9个百分点。在TT100K和DOTA数据集上均优于RT-DETR算法。改进模型在保持较小参数量和计算量的同时,提高了检测精度,满足了无人机航拍图像实时检测的应用需求。

关键词：小目标检测轻量化 RT-DETR 部分卷积

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基于改进多目标灰狼算法的制动回收策略研究

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机械设计与研究 2025年第1期41卷 252-259+267页

作者：陈绍伟梁泉李炜鑫陈先福蔡年杰福建理工大学电子电气与物理学院福建理工大学计算机科学与数学学院

电池储能技术的瓶颈制约新能源电动汽车的发展，为了有效提升新能源纯电动汽车的行车续航和制动安全性，制动能量回收技术成为当前纯电动汽车研究的热点之一。文中以I曲线和欧洲经济委员会(ECE)法规线为约束，提出一种基于改进多目标灰... 详细信息

电池储能技术的瓶颈制约新能源电动汽车的发展，为了有效提升新能源纯电动汽车的行车续航和制动安全性，制动能量回收技术成为当前纯电动汽车研究的热点之一。文中以I曲线和欧洲经济委员会(ECE)法规线为约束，提出一种基于改进多目标灰狼算法的制动能量回收策略，在保证制动稳定的前提下尽可能多的回收能量。利用AVL Cruise及Simulink的DLL联合仿真，对提出的制动回收策略进行仿真分析。结果表明，优化后的分配策略相较于经典分配策略能同时兼顾能量回收率和制动安全性，在二者之间取得一个最优的平衡点，为制动能量回收技术的研究提供一定的参考价值。

关键词：纯电动汽车制动能量回收灰狼算法制动力分配

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离散型多线性极大算子及其分数次情形的端点正则性

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中国科学:数学 2025年

作者：张代清刘风福建理工大学计算机科学与数学学院山东科技大学数学与系统科学学院

本文研究了由凸集或各边平行于坐标轴的方体所生成的离散型多线性极大算子及其分数次情形的端点正则性,证明了上述各类极大函数的导数有界性与连续性.

关键词：离散型多线性极大算子分数次情形凸集正则性有界性与连续性

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区块链共识机制与改进算法研究进展

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计算机应用 2025年

作者：高威刘丽华和斌涛邓方安陕西理工大学数学与计算机科学学院

共识机制是区块链技术的核心，共识算法则是实现这一机制的具体技术手段，它确保区块链数据库的一致性和正确性，对区块链的安全性、可扩展性和吞吐量等系统性能至关重要。因此，首先，从区块链技术的底层存储的角度，将共识算法分为链... 详细信息

共识机制是区块链技术的核心，共识算法则是实现这一机制的具体技术手段，它确保区块链数据库的一致性和正确性，对区块链的安全性、可扩展性和吞吐量等系统性能至关重要。因此，首先，从区块链技术的底层存储的角度，将共识算法分为链式和图式两类，对不同类型的共识算法的工作原理、优化策略以及典型代表性算法进行分类综述。其次，针对区块链的复杂应用背景，分别全面梳理链式结构和图式结构共识算法的主流改进算法，给出共识算法的发展主线，特别是在安全性方面进行深入的比较，指出它们存在的优缺点和可能面临的安全风险。最后，从安全性、可扩展性、公平性和激励策略等多个维度，深入讨论当前区块链共识算法面临的挑战，并展望其发展趋势，为研究者提供理论参考。

关键词：区块链共识算法分布式系统拜占庭容错链式存储结构图式存储结构

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SM9身份认证方案及其应用研究综述

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 18-31页

作者：陈泽宇刘丽华王尚平陕西理工大学数学与计算机科学学院陕西汉中723000 西安理工大学理学院西安710048

商用密码是我国密码体系的重要组成部分,奠定了国家安全的基石。SM9算法因其无须证书、易于管理和低总体成本而广泛应用于身份认证领域。概述了SM9算法的整体框架和关键技术并与同类算法进行比较,探讨了其身份认证方案,特别是在盲签名... 详细信息

商用密码是我国密码体系的重要组成部分,奠定了国家安全的基石。SM9算法因其无须证书、易于管理和低总体成本而广泛应用于身份认证领域。概述了SM9算法的整体框架和关键技术并与同类算法进行比较,探讨了其身份认证方案,特别是在盲签名、否认认证签名、环签名和属性签名的研究进展。重点梳理了SM9算法在区块链安全领域的应用,包括隐私保护、智能合约和跨域认证等场景,以及在物联网安全领域的应用,即工业物联网、电力物联网和车联网安全中的方案特点。最后,从多维度分析了SM9算法在身份认证应用中的安全性,为算法评估和优化提供了新的思路。

关键词： SM9算法身份认证区块链安全物联网安全车联网安全

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一种融合图数据多元结构和特征的图池化方法

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计算机工程 2025年第1期51卷 128-137页

作者：王翔魏玉锌毛国君福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118 福建理工大学福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

在图神经网络中,图池化是一类用于对图数据进行下采样以提取图表征的重要操作。由于图数据存在较为复杂的网络拓扑结构和高维度的特征信息,因此现有图池化方法在设计过程中未能同时融合图数据的拓扑结构信息和节点的长距离依赖信息,在... 详细信息

在图神经网络中,图池化是一类用于对图数据进行下采样以提取图表征的重要操作。由于图数据存在较为复杂的网络拓扑结构和高维度的特征信息,因此现有图池化方法在设计过程中未能同时融合图数据的拓扑结构信息和节点的长距离依赖信息,在图池化过程中没有考虑丢弃节点的特征,造成图数据的重要信息损失。为此,提出一种基于多元特征融合的图池化方法来同时捕获图数据的局部拓扑信息、全局拓扑信息以及长距离节点依赖关系,并使用1个聚合模块聚合这些特征信息得到1个新的池化图。为了解决图池化过程中节点特征信息丢失的问题,提出一种新的特征融合方法将丢弃节点的信息以一定比例汇聚到保留节点上。基于该池化方法,构建基于分层池化的图分类模型。在D&D、PROTEINS、NCI1和NCI1094个数据集上的实验结果表明,与最佳基线模型相比,所提模型的分类准确率分别提升了2.97、3.59、0.48和0.24个百分点,能够更有效利用图数据的特征信息、拓扑信息和长距离节点依赖信息,在图分类任务上取得了更好的效果。

关键词：图池化图分类拓扑信息长距离节点依赖特征融合

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基于模糊强化学习的云计算虚拟机调度策略

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 56-65页

作者：余世瑞姜春茂哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118

针对云计算数据中心中,低效的资源管理产生的高能耗问题,提出一种基于模糊的(Q-learning(λ))强化学习算法,通过处理虚拟机放置(VMP)问题来解决云计算数据中心的高能耗开销问题。将当前状态下的虚拟机数量以及物理机利用率作为输入状态... 详细信息

针对云计算数据中心中,低效的资源管理产生的高能耗问题,提出一种基于模糊的(Q-learning(λ))强化学习算法,通过处理虚拟机放置(VMP)问题来解决云计算数据中心的高能耗开销问题。将当前状态下的虚拟机数量以及物理机利用率作为输入状态传入模糊控制器,并与强化学习(RL)算法相结合来执行对应相关的策略。该算法能够动态地将相关虚拟机分配到所对应的物理服务器上并且能够减少虚拟机迁移次数,优化资源利用率,在满足用户服务级别协议(SLA)的同时降低能源消耗。该算法能够应对工作负载波动的情况,并在满足SLA的期望服务质量(QoS)需求的同时,提供合适的VM部署(初始或重新映射)。实验结果显示,与Q-learning、Q-learning(λ)、Greedy和PSO放置算法相比,基于模糊的Q-learning(λ)算法的能源消耗显著减少且具有更快的收敛速度和一定的实用价值。

关键词：云计算虚拟机放置强化学习模糊系统

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基于Graph Transformer和自编码器的多层次业务流程异常检测方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：方新升方贤文刘聪卢可安徽理工大学数学与大数据学院山东理工大学计算机科学与技术学院

由于各种因素的影响，业务流程不可避免的会出现异常情况，精准的检测出执行中异常，能够保障流程的合理运行。目前先进的异常检测技术，利用深度学习方法，通过编码的方式来输入流程中的控制流和数据流信息以实现对活动、时间等属性的... 详细信息

由于各种因素的影响，业务流程不可避免的会出现异常情况，精准的检测出执行中异常，能够保障流程的合理运行。目前先进的异常检测技术，利用深度学习方法，通过编码的方式来输入流程中的控制流和数据流信息以实现对活动、时间等属性的异常检测，但是这种方式难以表征流程活动间的行为关系且控制流和数据流交互不具体，针对这个问题，本文提出一种基于Graph Transformer和自编码器的多层次业务流程异常检测方法(MLGTAE)，该方法首先利用Petri网来表征流程中的实体行为，并结合流程中的时间、资源等数据属性来实现多层次迹图的构造，然后通过Graph Transformer作为编码器来提取图中的行为信息和数据信息，最后利用注意力机制来实现行为和数据的深度交互，并利用解码器重建来检测异常。该方法通过多个真实数据集进行验证，结果表明提出的方法在活动层次和数据属性层次上的异常检测效果都优于对比方法。

关键词： Petri网 Graph Transformer 行为足迹行为关系业务流程异常检测

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基于分组卷积的通道重洗注意力机制

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计算机应用 2025年第4期45卷 1069-1076页

作者：张李伟梁泉胡禹涛朱乔乐福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室(福建理工大学) 福州350118

注意力机制的引入使得主干网能够学习更具区分性的特征表示。然而,为了控制注意力的复杂度,传统的注意力机制采用的通道降维或减少通道数而增加批量大小的策略会导致过度减少通道数和损失重要特征信息的问题。为解决这一问题,提出通道... 详细信息

注意力机制的引入使得主干网能够学习更具区分性的特征表示。然而,为了控制注意力的复杂度,传统的注意力机制采用的通道降维或减少通道数而增加批量大小的策略会导致过度减少通道数和损失重要特征信息的问题。为解决这一问题,提出通道重洗注意力(CSA)模块。首先,利用分组卷积学习注意力权重,以控制CSA的复杂度;其次,通过传统通道重洗和深层通道重洗(DCS)方法,增强不同组间的通道特征信息交流;再次,使用逆通道重洗恢复注意力权重的顺序;最后,将恢复后的注意力权重与原始特征图相乘,以获得更具表达能力的特征图。实验结果表明,在CIFAR-100数据集上,与添加CA(Coordinate Attention)的ResNet50相比,添加CSA的ResNet50的参数量降低了2.3%,Top-1准确率提升了0.57个百分点;与添加EMA(Efficient Multi-scale Attention)的ResNet50相比,添加CSA的ResNet50的计算量降低了18.4%,Top-1准确率提升了0.27个百分点。在COCO2017数据集上,添加CSA的YOLOv5s比添加CA和EMA的YOLOv5s在平均精度均值(mAP@50)上分别提升了0.5和0.2个百分点。可见,CSA达到了参数量和计算量的平衡,并能够同时提升图像分类任务的准确率和目标检测任务的定位能力。

关键词：注意力机制分组卷积通道重洗图像分类目标检测

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基于过程监督反馈的数据库原理及应用混合式教学

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计算机教育 2025年第4期 229-234页

作者：肖琳福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118

针对混合式学习过程中存在教学理论与实践脱节、学习成效不佳等问题,分析混合式学习模式的特征和影响学习成效的因素,提出一种基于过程监督反馈的混合式教学模式,以数据库系统原理及应用课程为例介绍教学检验与改进,最后给出研究启示。

关键词：过程监督反馈混合式学习数据库教学模式

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