检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1409-1427页

作者：谢坤鹏卢冶靳宗明刘义情龚成陈新伟李涛南开大学计算机学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350108

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量... 详细信息

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量化CNN的嵌入式FPGA加速框架FAQ-CNN,从计算、通信和存储3方面进行联合优化,FAQ-CNN以软件工具的形式支持快速部署量化CNN模型.首先,设计面向量化算法的组件,将量化算法自身的运算操作和数值映射过程进行分离;综合运用算子融合、双缓冲和流水线等优化技术,提升CNN推理任务内部的并行执行效率.然后,提出分级编码与位宽无关编码规则和并行解码方法,支持低位宽数据的高效批量传输和并行计算.最后,建立资源配置优化模型并转为整数非线性规划问题,在求解时采用启发式剪枝策略缩小设计空间规模.实验结果表明,FAQ-CNN能够高效灵活地实现各类量化CNN加速器.在激活值和权值为16 b时,FAQ-CNN的加速器计算性能是Caffeine的1.4倍;在激活值和权值为8 b时,FAQ-CNN可获得高达1.23TOPS的优越性能.

关键词：卷积神经网络量化量化算法解耦并行编解码片上资源建模加速器设计

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有监督深度学习的优化方法研究综述

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中国图象图形学报 2023年第4期28卷 963-983页

作者：江铃燚郑艺峰陈澈李国和张文杰闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室漳州363000 中国石油大学信息科学与工程学院北京102249

随着大数据的普及和算力的提升,深度学习已成为一个热门研究领域,但其强大的性能过分依赖网络结构和参数设置。因此,如何在提高模型性能的同时降低模型的复杂度,关键在于模型优化。为了更加精简地描述优化问题,本文以有监督深度学习作... 详细信息

随着大数据的普及和算力的提升,深度学习已成为一个热门研究领域,但其强大的性能过分依赖网络结构和参数设置。因此,如何在提高模型性能的同时降低模型的复杂度,关键在于模型优化。为了更加精简地描述优化问题,本文以有监督深度学习作为切入点,对其提升拟合能力和泛化能力的优化方法进行归纳分析。给出优化的基本公式并阐述其核心;其次,从拟合能力的角度将优化问题分解为3个优化方向,即收敛性、收敛速度和全局质量问题,并总结分析这3个优化方向中的具体方法与研究成果;从提升模型泛化能力的角度出发,分为数据预处理和模型参数限制两类对正则化方法的研究现状进行梳理;结合上述理论基础,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)变体模型的发展历程为主线,回顾各种优化方法在该领域的应用,并基于实验结果对优化效果进行比较和分析,进一步给出几种在GAN领域效果较好的优化策略。现阶段,各种优化方法已普遍应用于深度学习模型,能够较好地提升模型的拟合能力,同时通过正则化缓解模型过拟合问题来提高模型的鲁棒性。尽管深度学习的优化领域已得到广泛研究,但仍缺少成熟的系统性理论来指导优化方法的使用,且存在几个优化问题有待进一步研究,包括无法保证全局梯度的Lipschitz限制、在GAN中找寻稳定的全局最优解,以及优化方法的可解释性缺乏严格的理论证明。

关键词：机器学习深度学习深度学习优化正则化生成对抗网络(GAN)

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马来松香聚乙二醇酯表面活性剂的制备及性能分析

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华侨大学学报（自然科学版） 2024年第5期45卷 596-602页

作者：王翰文杨斌苏江波饶小平华侨大学化工学院福建厦门361021 华侨大学先进碳转化技术研究院福建厦门361021 华侨大学生物质低碳转化福建省高校重点实验室福建厦门361021 福建南平青松化工有限公司福建省松节油加工重点实验室福建南平354299

为了解决农用乳化剂对石油依存度大、环境友好性差等问题,以可再生资源松香为原料,经异构化及Diels-Alder加成反应合成了马来松香,然后与聚乙二醇600反应,合成马来松香聚乙二醇酯表面活性剂(SM600);用傅里叶红外光谱仪(FT-IR)和凝胶色谱... 详细信息

为了解决农用乳化剂对石油依存度大、环境友好性差等问题,以可再生资源松香为原料,经异构化及Diels-Alder加成反应合成了马来松香,然后与聚乙二醇600反应,合成马来松香聚乙二醇酯表面活性剂(SM600);用傅里叶红外光谱仪(FT-IR)和凝胶色谱仪(GPC)对产物的结构进行表征,并对其外观颜色、酸值、水溶液的pH值、粘度、浊点、聚合度(DP)进行检测,以及对表面张力(γ)、临界胶束质量分数(w_(CMC))、泡沫性能(FP)、乳化性能(EP)和亲水亲油平衡值(HLB)等表面活性性能进行研究。结果表明:SM600在室温下呈棕红色液体单相透明,具有酸值低、粘度低及浊点高等特点,其水溶液呈中性,聚合度为1.81,表面张力和临界胶束质量分数分别为36.139 mN·m^(-1)和0.063%,表现出良好的泡沫性能、乳化性能和亲水性。原料天然可再生,合成工艺简单,产品性能良好,可用于替代烷基酚聚氧乙烯醚乳化剂。

关键词：马来松香聚乙二醇酯表面活性剂 Diels-Alder加成反应松香马来松香聚乙二醇

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基于滑动窗邻域保留投影的工作模态分析

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计算机集成制造系统 2023年第9期29卷 2937-2947页

作者：符伟华王成陈建伟华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室陕西西安710049 圣地亚哥州立大学数学与统计学院圣地亚哥加州美国92182

为了识别线性慢时变结构的工作模态参数,提出一种基于滑动窗邻域保留投影(MWNPE)的工作模态参数识别方法。该方法基于“时间冻结”理论,利用固定长度的窗口,将每个窗口内的非平稳信号看作平稳的随机序列,从而将线性时变结构离散成有限... 详细信息

为了识别线性慢时变结构的工作模态参数,提出一种基于滑动窗邻域保留投影(MWNPE)的工作模态参数识别方法。该方法基于“时间冻结”理论,利用固定长度的窗口,将每个窗口内的非平稳信号看作平稳的随机序列,从而将线性时变结构离散成有限个线性时不变结构。在每个窗口内,利用邻域保留投影算法寻找窗口内位移响应数据的低维嵌入,低维嵌入与模态坐标响应矩阵相对应;再利用单自由度识别技术从模态响应矩阵中识别出窗口的模态固有频率;最后,利用最小二乘广义逆估计出变换矩阵,变换矩阵与模态振型矩阵相对应。通过质量慢时变三自由度(DOF)的仿真结构验证表明,所提方法能有效识别出线性慢时变结构的工作模态参数,且识别精度优于滑动窗主成分分析方法和滑动窗等变自适应源分离(EASI)方法。

关键词：线性慢时变结构工作模态参数滑动窗邻域保留投影最小二乘广义逆

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基于邻域保留投影的工作模态参数识别

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计算机集成制造系统 2023年第2期29卷 503-510页

作者：符伟华王成陈建伟华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室陕西西安710049 圣地亚哥州立大学数学与统计学院美国加州圣地亚哥92182

针对拉普拉斯特征映射和等距离映射算法识别弱非线性特征模态精度低的缺点,提出一种利用邻域保留投影算法的工作模态参数识别方法。该方法利用局部线性特征寻找结构位移响应数据的低维嵌入数据,低维嵌入数据与模态坐标响应矩阵相对应;... 详细信息

针对拉普拉斯特征映射和等距离映射算法识别弱非线性特征模态精度低的缺点,提出一种利用邻域保留投影算法的工作模态参数识别方法。该方法利用局部线性特征寻找结构位移响应数据的低维嵌入数据,低维嵌入数据与模态坐标响应矩阵相对应;利用单自由度识别技术从模态响应矩阵中识别出结构的模态固有频率;再用最小二乘广义逆估计变换矩阵,变换矩阵与模态振型矩阵相对应。该方法能够保留数据的局部线性特征,从而识别弱非线性模态。通过三维圆柱壳仿真数据集的识别结果表明,相比拉普拉斯特征映射和等距离映射算法,邻域保留投影算法能够更有效地识别出弱非线性特征模态的参数,平均识别精度更高。

关键词：工作模态参数识别邻域保留投影低维嵌入最小二乘广义逆

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面向属性概念格下的知识状态转移方法

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小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2647-2655页

作者：朱泳帆许晴媛周银凤王大利李进金张培林闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000 陕西师范大学数学与统计学院西安710119 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000

如何高效率地寻找猜测答对或粗心答错情况下不相容答题状态对应受测者真实的知识状态是目前计算机自适应测试领域研究的一个热点问题.现有知识状态转移方法时间成本高,不适用于含有大量测试问题和技能的应用场景.并且,现有知识状态转移... 详细信息

如何高效率地寻找猜测答对或粗心答错情况下不相容答题状态对应受测者真实的知识状态是目前计算机自适应测试领域研究的一个热点问题.现有知识状态转移方法时间成本高,不适用于含有大量测试问题和技能的应用场景.并且,现有知识状态转移方法将合取模型和能力模型均视为能力模型,采用同一种方法进行知识状态转移,灵活性不够,评估效率不高.本文针对合取模型和能力模型,分别提出基于面向属性概念格的知识状态转移方法.首先由技能映射或多映射建立技能背景并诱导出对应的面向属性概念格,进一步使用概念格中概念的外延并结合最大概率方法得到受测者猜测或粗心情况下的真实知识状态,最后给出知识评估过程.实验表明,在知识评估结果相同的前提下,本文所提方法相比现有方法极大地降低了评估时间成本,因此具有更好的性能.

关键词：知识空间理论形式概念分析自适应测试知识评估知识状态转移面向属性概念格

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CFRP约束方钢管再生混凝土柱轴压性能研究

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混凝土 2023年第5期 21-26页

作者：梁炯丰刘大为刘小娟何春锋东华理工大学土木与建筑工程学院江西南昌330013 华侨大学福建省结构工程与防灾重点实验室福建厦门361021

为了提高废弃混凝土的利用率,同时弥补再生混凝土导致的性能下降,提出了在传统的方钢管混凝土外包裹CFRP复合材料、同时采用再生粗骨料取代天然粗骨料的CFRP方钢管再生混凝土结构。为了分析该结构的受力与变形性能,进行了9根短柱、10根... 详细信息

为了提高废弃混凝土的利用率,同时弥补再生混凝土导致的性能下降,提出了在传统的方钢管混凝土外包裹CFRP复合材料、同时采用再生粗骨料取代天然粗骨料的CFRP方钢管再生混凝土结构。为了分析该结构的受力与变形性能,进行了9根短柱、10根长柱的轴压试验。试验表明:CFRP可限制钢管与混凝土的变形,提高钢管再生混凝土柱的承载力。最后进行了承载力计算分析,在已有研究的基础上得到了该结构构件的承载力计算式,该计算式在本项目研究中已进行计算验证,结果吻合良好。

关键词： CFRP 再生混凝土取代率承载力

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图像分割引导的散堆工件结构光三维位姿估计

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华侨大学学报（自然科学版） 2024年第6期45卷 696-705页

作者：邓君李娜王亚凯高振国华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 华侨大学计算机视觉与机器学习重点实验室福建厦门361021 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

针对散堆工件场景中点云生成耗时久、位姿估计困难、多类工件混合情形难处理等问题,提出图像分割引导的散堆工件结构光三维位姿估计方法,并基于JAkA Zu36 DoF机器人开发散堆工件抓取实验系统。采用YOLACT模型获取散堆工件图像中的工件信... 详细信息

针对散堆工件场景中点云生成耗时久、位姿估计困难、多类工件混合情形难处理等问题,提出图像分割引导的散堆工件结构光三维位姿估计方法,并基于JAkA Zu36 DoF机器人开发散堆工件抓取实验系统。采用YOLACT模型获取散堆工件图像中的工件信息,通过自适应阈值筛选待抓取工件,利用双目结构光生成目标工件所在区域的局部点云,并基于投票匹配算法和迭代最近邻算法估计工件位姿。通过搭建的实验系统对文中方法进行测试。实验结果表明:系统完成目标工件位姿估计时间约为3.641 s,其中,点云计算需0.536 s,点云配准需0.446 s;与其他方法相比,文中方法平均可缩小点云规模44%,点云生成时间平均缩减24%,配准成功率提升至100%。

关键词：双目结构光点云生成点云配准位姿估计图像分割

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编译型嵌入式Python的设计与实现

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计算机工程与设计 2024年第1期45卷 79-87页

作者：李春亭王宜怀施连敏张露苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

针对面向微控制器的解释型MicroPython具有实时性弱、占用存储空间大和可移植性较差等问题,提出一种将Python语言转化为C++语言并将构件层与应用层分离的编译型嵌入式Python方案,设计基于抽象语法树及类型注释的源码映射机制。在此基础... 详细信息

针对面向微控制器的解释型MicroPython具有实时性弱、占用存储空间大和可移植性较差等问题,提出一种将Python语言转化为C++语言并将构件层与应用层分离的编译型嵌入式Python方案,设计基于抽象语法树及类型注释的源码映射机制。在此基础上,设计嵌入式Python编译器,实现集成开发环境AHL-GEC-IDE(for Python版),完成Python源文件的编辑、编译、链接和下载。实践结果表明,该编译型Python方案可行,为嵌入式人工智能领域提供了一种实时性较高、编辑编译方便、可移植性较强的编译型Python集成开发环境。

关键词：编译型嵌入式Python 微型Python解释器微控制器抽象语法树类型注释混合编程可移植性

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大幅面3D打印边缘能量均匀化畸变消除

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计算机工程与设计 2024年第2期45卷 491-499页

作者：张露王宜怀施连敏李春亭苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对... 详细信息

在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对称灰度虚拟掩膜,与相邻设备的切分掩膜图像相融合,矫正重叠区域的紫外光强,使整个印刷平面获得均匀且统一的紫外曝光能。实际打印结果表明,该方案能够有效改善模型实体在光固化成型中切片薄层固化厚度不均和拼接处易断裂的问题,模型实体整体质量有明显提高。

关键词：连续无分层液体界面提取技术大幅面光学接缝灰度虚拟掩膜非线性衰减 3D打印畸变消除

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