检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2020年第6期40卷 1593-1600页

作者：李鸣郭晨皓陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题,提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先,划分视觉类神经网络的领域类别,根据词频等信息计算关键词及其对应的权值;其次,建立关键词提取... 详细信息

针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题,提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先,划分视觉类神经网络的领域类别,根据词频等信息计算关键词及其对应的权值;其次,建立关键词提取器从论文摘要中提取出关键词;最后,将提取得到的关键词和已知权值进行相似度计算,从而得到模型的应用领域。从三大国际计算机视觉领域会议,即国际计算机视觉大会(ICCV)、IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)发表的论文中选取实验数据进行实验。实验结果表明,所提方法能够提供宏平均值为0.89的高精度分类结果,验证了该方法的有效性。

关键词：计算机视觉深度神经网络文本分类关键词提取自动标注模型应用领域

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基于稀疏表示的电力负荷数据补全

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计算机科学 2021年第2期48卷 128-133页

作者：李培冠於志勇黄昉菀福州大学数学与计算机科学学院福州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州350116

数据缺失在电力负荷数据采集过程中经常发生,对提高算法的预测精确度带来了不利影响。现有的缺失数据补全算法只适用于缺失数据量较少的情况,而对于缺失数据较多的情况表现不佳。面对严重数据缺失的挑战,文中提出了一种基于稀疏表示的... 详细信息

数据缺失在电力负荷数据采集过程中经常发生,对提高算法的预测精确度带来了不利影响。现有的缺失数据补全算法只适用于缺失数据量较少的情况,而对于缺失数据较多的情况表现不佳。面对严重数据缺失的挑战,文中提出了一种基于稀疏表示的电力负荷缺失数据补全方法。首先以数据随机缺失为前提,将训练数据中假定缺失后的数据与完整的训练数据上下拼接构成训练矩阵;其次,利用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)生成一个过完备字典,并根据训练矩阵对其进行学习,旨在通过调优得到一个合适的字典,能对训练矩阵中的样本进行最好的稀疏表示。最后,在测试阶段,先利用学习后字典的上半部分获得测试集缺失数据的稀疏表示,然后利用稀疏表示和学习后字典的下半部分重构出无缺失的完整数据。实验结果表明,使用该方法对电力负荷数据缺失值进行补全,可以获得比传统插值方法、基于相关性的KNN算法、时空压缩感知估计算法以及时序压缩感知预测算法更高的精度。即使数据缺失率高达95%,该方法依然可以有效地补全缺失数据。

关键词：电力负荷缺失数据稀疏表示数据补全

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“t-时隙k-覆盖”群智感知任务的参与者选择方法

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计算机科学 2018年第2期45卷 157-164,196页

作者：周杰於志勇郭文忠郭龙坤朱伟平福州大学数学与计算机科学学院福州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州350116

随着无线网络技术和移动智能终端的快速发展和普及,对群智感知的研究受到越来越多相关科研工作者的关注。群智感知利用众包的思想,将任务分配给拥有移动设备的用户(即感知任务的参与者),用户分别上传自己使用移动设备感知到的数据。参... 详细信息

随着无线网络技术和移动智能终端的快速发展和普及,对群智感知的研究受到越来越多相关科研工作者的关注。群智感知利用众包的思想,将任务分配给拥有移动设备的用户(即感知任务的参与者),用户分别上传自己使用移动设备感知到的数据。参与者的选择直接决定了收集信息的质量和相关耗费。选择尽可能少的参与者来接受感知任务,达到对指定地点集合的时空覆盖这一质量要求,就显得至关重要。首先定义了"t-时隙k-覆盖"群智感知任务,以最小代价完成该类任务是NP-hard问题。通过特殊的构造技巧,在问题规模较小时可以用线性规划进行求解,但随着问题规模的增大,线性规划越来越力不从心,因此提出了基于贪心策略的参与者选择算法。在给定移动用户CDR信息的基础上,实验模拟了以上两种参与者选择方法。实验结果表明,在问题规模较小时,以上两种方法均可找出参与者集合,满足覆盖要求,贪心策略的结果大约是线性规划的两倍;在问题规模变大后,线性规划会出现不可求解的情况,而贪心策略依然可以得到近似最优结果。

关键词：群智感知扫描覆盖参与者选择线性规划集合覆盖

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基于特征相似度计算的网页包装器自适应

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计算机科学 2021年第S02期48卷 218-224,257页

作者：陈迎仁郭莹楠郭享倪一涛陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

随着大数据的发展,互联网数据呈现爆炸式的增长。Web作为一种重要的信息载体,包含了各种类型的信息,而包装器的提出就是为了从杂乱的Web信息中提取出目标数据。但是,随着网页更新的频繁,轻微的结构变化都可能导致原有的包装器失效,增加... 详细信息

随着大数据的发展,互联网数据呈现爆炸式的增长。Web作为一种重要的信息载体,包含了各种类型的信息,而包装器的提出就是为了从杂乱的Web信息中提取出目标数据。但是,随着网页更新的频繁,轻微的结构变化都可能导致原有的包装器失效,增加包装器的维护成本。针对包装器的健壮性以及维护成本问题,提出了一种基于特征相似度计算的网页包装器自适应技术。该技术主要通过解析新网页的特征集合和旧包装器所蕴含的特征信息,通过网页相似度计算,重定位旧包装器在新网页中的映射区域和映射数据项,并根据映射关系使旧包装器能够自适应新网页的数据提取。该技术主要针对各类型网站进行实验,其中包括了购物类、新闻类、资讯类、论坛类和服务类,从中选取了250对新旧版本网页,共500个网页,进行包装器自适应实验。实验结果表明,当网页结构改变时,该方法能够有效地自适应新网页的数据提取,且数据提取的平均精确度和平均召回值分别达到82.2%和84.36%。

关键词：网页数据抽取自适应包装器相似度计算网页特征

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面向河道环境监测的群智感知参与者选择策略

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计算机科学 2022年第5期49卷 371-379页

作者：李晓东於志勇黄昉菀朱伟平涂淳钰郑伟楠福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

城市内河周边环境常常受到破坏和污染,如何有效地对河道进行监测逐渐引起公众、政府和学术界的关注。目前传统的监测方式存在成本高昂、覆盖面不足等缺陷。鉴于智能移动设备的不断普及,文中提出利用群智感知来高效监测河道环境的新思路... 详细信息

城市内河周边环境常常受到破坏和污染,如何有效地对河道进行监测逐渐引起公众、政府和学术界的关注。目前传统的监测方式存在成本高昂、覆盖面不足等缺陷。鉴于智能移动设备的不断普及,文中提出利用群智感知来高效监测河道环境的新思路。该问题可描述为假定每一河段附近有c个位置点可监测该河段,然后根据大量用户的移动轨迹选择出其中r个用户来共同完成s个时段对所有河段的监测。文中规定用户数r越小,监测成本越少。设计了逐步贪心策略、全局贪心策略和整数规划策略用于解决该问题,即选择最少参与者达到“s时长-c范围-r用户”的监测目标。将上述策略应用于福州市台江区部分河道的环境监测,实验结果表明,上述策略均能获得比随机策略更好的解,其中整数规划策略的表现最好。但是,随着问题规模的变大,解决小规模整数规划的隐枚举算法会出现无法求解的情况,因此提出了基于贪心初始化的离散粒子群算法(Greedy Initialization-Discrete Particle Swarm Optimization,GI-DPSO)。虽然该算法可以求解大规模整数规划,但计算费时。综合考虑监测成本和计算代价,建议对小规模问题采用整数规划策略,对大规模问题采用全局贪心策略。

关键词：河道环境监测群智感知贪心策略整数规划离散粒子群算法

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一种用于脸部特征检测的分层概率模型研究

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计算机工程与应用 2017年第20期53卷 154-160页

作者：石贵民余文森武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 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

脸部特征检测问题是计算机视觉领域的研究热点。因为脸部外观和形态随着条件的变化而变化,因此面部特征检测比较复杂。针对现有脸部特征检测算法的不足,提出一种已知图像测量数据后能够推断出真实脸部特征位置的分层概率模型。针对每个... 详细信息

脸部特征检测问题是计算机视觉领域的研究热点。因为脸部外观和形态随着条件的变化而变化,因此面部特征检测比较复杂。针对现有脸部特征检测算法的不足,提出一种已知图像测量数据后能够推断出真实脸部特征位置的分层概率模型。针对每个脸部子部位的局部形态变化进行间接建模;通过搜索模型的最优结构和参数设置,在更高层次上学习脸部子部位、脸部表情和姿态间的联合关系。该模型综合利用了脸部子部位自下而上的形态约束以及脸部子部位间自上而下的关系约束来推断出脸部特征的真实位置。利用基准数据库进行了仿真实验。实验结果表明,该方法的检测性能要明显优于目前最新的人脸特征检测算法。

关键词：脸部特征检测分层概率模型局部形态约束检测误差

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面向Hyperledger Fabric的SQL访问框架

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计算机科学 2021年第11期48卷 54-61页

作者：於志勇林力强陈艳周天倪一涛陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等优势,已经在各领域得到广泛应用。但区块链作为一项前沿技术,存在开发难度大、学习成本高等问题,且大多数开发者更熟悉基于关系型数据库的应用开发方法,即通过SQL操作关系型数据库。Hyperled... 详细信息

区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等优势,已经在各领域得到广泛应用。但区块链作为一项前沿技术,存在开发难度大、学习成本高等问题,且大多数开发者更熟悉基于关系型数据库的应用开发方法,即通过SQL操作关系型数据库。Hyperledger Fabric是目前最为主流的区块链开发框架。针对此问题,文中提出了一种面向Hyperledger Fabric的SQL访问框架。首先,针对Fabric和SQL底层存储结构不一致的问题,定义了关系模型至键值模型的转换规则,实现了模型转换算法;然后,基于智能合约技术开发了SQL执行合约,实现了SQL语句向底层状态数据库CouchDB操作语句的自动转换,进而操作Fabric底层的数据;最后,从应用层开发的角度,设计了应用自动化重构工具,工具包含两个部分,分别是应用重构工具和区块链网络的交互中间件Fabric-Driver。实验结果表明,相比现有方案,使用所提框架开发区块链应用能节省82%左右的时间,且使用此框架降低的读写性能仅有5%左右。

关键词：区块链键值模型模型转换 Hyperledger Fabric 智能合约

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从整体到局部优化的文本风格迁移模型

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 413-420页

作者：范剑宏杨州蔡铁城吴运兵廖祥文福州大学计算机与大数据学院福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室数字福建金融大数据研究所福建福州350108

提出一种从整体到局部优化的风格迁移(global-local based style transfer,G-LST)模型.首先,利用广泛的源端数据进行迭代优化来自动构建高质量的伪平行数据,并通过联合训练来提升模型对整体风格的语义感知;随后,利用常识性知识修正词级... 详细信息

提出一种从整体到局部优化的风格迁移(global-local based style transfer,G-LST)模型.首先,利用广泛的源端数据进行迭代优化来自动构建高质量的伪平行数据,并通过联合训练来提升模型对整体风格的语义感知;随后,利用常识性知识修正词级的细粒度风格来增强局部风格的表现,同时兼顾整体与局部风格,提高风格转换的准确度.基于GYAFC数据集的实验结果表明,相较于目前表现最佳的文本风格迁移模型,G-LST模型在E&M与F&R两个领域数据上的风格转换准确率分别提高了2.70%和4.47%,内容保留与风格准确率的综合指标分别提升了1.18%和1.95%.

关键词：文本风格迁移迭代优化联合训练常识性知识

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云边环境下基于副本的工作流数据布局策略

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计算机集成制造系统 2023年

作者：郑裕恒林兵卢宇陈星苏明辉福建师范大学物理与能源学院北京大学信息科学技术学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州大学计算机与大数据学院/软件学院

面对科学工作流中的大型数据集，如何在保证数据安全的前提下最小化传输时延是一个重要的挑战。将云计算和边缘计算的优势相结合，构建了云边环境下基于副本的数据布局模型，并提出了一种基于遗传算法算子的非线性惯性权重离散粒子群优... 详细信息

面对科学工作流中的大型数据集，如何在保证数据安全的前提下最小化传输时延是一个重要的挑战。将云计算和边缘计算的优势相结合，构建了云边环境下基于副本的数据布局模型，并提出了一种基于遗传算法算子的非线性惯性权重离散粒子群优化算法（NPSO-GA）。该方法考虑了考虑数据安全、数据中心的传输带宽、存储容量等因素，动态生成数据副本以降低科学工作流传输时延；通过在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子，增强了粒子群算法的搜索能力，避免早熟收敛。实验结果表明，基于NPSO-GA的数据副本布局策略可以有效降低科学工作流执行过程中的传输时延。

关键词：云计算边缘计算科学工作流数据副本数据布局

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移动边缘计算中基于Stackelberg模型的分布式定价与计算卸载

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计算机科学 2023年第7期50卷 278-285页

作者：陈序展林兵陈星福州大学计算机与大数据学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108 福建师范大学物理与能源学院福州350117

移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)作为一种新颖的计算范式,通过将计算任务从移动设备卸载到物理上临近的网络边缘,为移动设备提供低延迟和灵活的计算与通信服务。然而,由于边缘服务器和移动设备通常属于不同的主体,它们之间的... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)作为一种新颖的计算范式,通过将计算任务从移动设备卸载到物理上临近的网络边缘,为移动设备提供低延迟和灵活的计算与通信服务。然而,由于边缘服务器和移动设备通常属于不同的主体,它们之间的利益冲突给MEC系统带来了很大的挑战。因此,为多边缘服务器多移动设备的MEC系统设计一种定价和计算卸载方案,最大化边缘服务器的效用并优化移动设备的体验质量至关重要。考虑到多边缘服务器多移动设备之间复杂的相互作用,采用多领导者多追随者Stackelberg模型来分析它们之间的相互作用。其中,边缘服务器作为领导者为其计算资源设定价格,移动设备作为追随者根据边缘服务器的定价来调整卸载策略。在Stackelberg模型的基础上,提出了一种基于次梯度法的分布式迭代算法,该算法可以有效收敛到Stackelberg均衡。仿真实验结果表明,所提方案能够在提高边缘服务器效用的同时保证移动设备的体验质量。

关键词：移动边缘计算 Stackelberg模型多领导者多追随者定价计算卸载

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