检索结果-内蒙古大学图书馆

长春师范大学学报 2020年第4期39卷 42-47页

作者：吴清寿罗远华芦佳雄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(武夷学院) 福建武夷山354300

LeaderRank算法是一种高效的网络节点排名算法,已在相关领域得到了有效应用。本文基于LeaderRank提出一种新的核心节点识别算法,并给出Python实现方案。根据节点的影响力选择一些节点作为候选核心节点,若候选核心节点所在的社区满足弱... 详细信息

LeaderRank算法是一种高效的网络节点排名算法,已在相关领域得到了有效应用。本文基于LeaderRank提出一种新的核心节点识别算法,并给出Python实现方案。根据节点的影响力选择一些节点作为候选核心节点,若候选核心节点所在的社区满足弱社区定义,则该候选核心节点为核心节点。在人工网络和karate网络上的实验表明,本文算法可以较好地识别出核心节点和对应社区。

关键词： LeaderRank 核心节点社区发现 Python

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基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法

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模式识别与人工智能 2019年第2期32卷 97-107页

作者：刘秉瀚李振达柯逍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

提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最... 详细信息

提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最后,得到一个可以解决多个分类的DCNN网络,用于人体姿态估计.文中方法对人体表示更灵活,有效提升关节点的检测率及正确检测的比率.

关键词：深度学习深度卷积神经网络人体姿态估计图像模型

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边缘环境下DNN应用的计算迁移调度技术

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计算机科学 2020年第10期47卷 247-255页

作者：胡俊钦张佳俊黄引豪陈星林兵福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福建师范大学物理与能源学院福州350117

深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)应用对运行设备的性能要求较高,无法直接在计算资源受限的移动设备上运行。通过计算迁移技术将某些计算复杂的神经网络层迁移到资源丰富的边缘或者远程云端上去执行,是一种有效的解决资源受限问... 详细信息

深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)应用对运行设备的性能要求较高,无法直接在计算资源受限的移动设备上运行。通过计算迁移技术将某些计算复杂的神经网络层迁移到资源丰富的边缘或者远程云端上去执行,是一种有效的解决资源受限问题的方法。计算迁移会产生额外的时间开销,如果迁移过程的时延太长,将严重影响用户体验。为此,文中以得到边缘环境下多任务并行调度的最小平均响应时间为目标,首先提出边缘环境下DNN应用的计算迁移调度问题,并对该问题的解设计了评估算法;然后设计了两种调度算法即贪心算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来求解问题;最后设置评估实验,在5种不同的边缘环境下对两种算法的性能进行对比分析。实验数据表明,采用所提算法得到的解十分接近最优解。与传统的迁移方案相比,贪心算法能得到平均响应时间更短的调度方案;遗传算法的平均响应时间比贪心算法短,但其运行时间明显更长。实验结果说明,所提两种调度算法能够有效地缩短边缘环境下DNN应用的计算迁移调度的平均响应时间,提高用户体验。

关键词：任务调度计算迁移边缘计算 DNN应用贪心算法遗传算法

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融合社交网络与流行度特征的POI推荐模型

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武夷学院学报 2020年第12期39卷 47-52页

作者：郭磊吴清寿余文森武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 福建省认知计算与智能信息处理重点实验室福建武夷山354300

随着基于位置的社交网络(老师location-based social network,LSBN)的广泛应用,POI(point-of-interest)推荐对用户越来越重要,但签到数据稀疏和用户兴趣动态性等问题均给POI推荐带来困难。为此,提出了一种基于动态异质网络的协同过滤推... 详细信息

随着基于位置的社交网络(老师location-based social network,LSBN)的广泛应用,POI(point-of-interest)推荐对用户越来越重要,但签到数据稀疏和用户兴趣动态性等问题均给POI推荐带来困难。为此,提出了一种基于动态异质网络的协同过滤推荐方法。该方法综合用户位置关系,用户社交关系的好友信息与区域活跃用户信息的同时,还参考兴趣点的分类流行度因素,形成了一种个性化的联合推荐方法。该方法有效缓解了数据稀疏性问题,提高了推荐效果。通过在Foursqure(NYC)数据集和Gowalla数据集上实验表明,算法在精确率与召回率上较其他当前流行算法均有明显提升。

关键词： LSBN 兴趣点推荐流行度信息动态异质网络推荐系统

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基于非负矩阵分解和极限学习机分类的合成孔径雷达图像变化检测

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科学技术与工程 2020年第5期20卷 1959-1966页

作者：王平王宜怀余文森吴薇武夷学院数学与计算机学院武夷山354300 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室武夷山354300 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心苏州215006

两时相合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测中,差异图的噪声残留将会对变化检测的精度产生较大的影响,传统增量学习模式的检测方法直接对差异图像素样本进行聚类获得伪标签,但没有考虑差异图噪声残留的影响,故检测... 详细信息

两时相合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测中,差异图的噪声残留将会对变化检测的精度产生较大的影响,传统增量学习模式的检测方法直接对差异图像素样本进行聚类获得伪标签,但没有考虑差异图噪声残留的影响,故检测精度很难提升。考虑对差异图的邻域空间信息采用非负矩阵分解的方式进行特征降维提取,进而根据提取的特征进行聚类可获得高可靠的伪标签,然后基于这些样本伪标签和对应的两时相SAR图像邻域块特征向量构成样本集,利用极限学习机学习其非线性变化关系并最终完成分类,获得变化检测二值图。实验表明,该方法能有效地抑制差异图中的噪声残留影响,提升检测精度,对斑点噪声影响变化检测精度具有较高的鲁棒性。

关键词：合成孔径雷达图像变化检测差异图邻域比极限学习机非负矩阵分解

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基于优化ELM网络的物理量回归方法研究

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现代电子技术 2020年第17期43卷 141-146页

作者：王平王宜怀刘长勇彭涛武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 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 软件新技术与产业化协同创新中心江苏苏州215006

针对传统的A/D值转换物理量回归方法中存在表达不统一、动态适应性弱和在线非线性校正能力不足等问题,尝试将机器学习的ELM网络引入到该应用中。在分析A/D值转换物理量回归的知识要素基础上,依托ELM网络的非线性映射能力,提出利用遗传... 详细信息

针对传统的A/D值转换物理量回归方法中存在表达不统一、动态适应性弱和在线非线性校正能力不足等问题,尝试将机器学习的ELM网络引入到该应用中。在分析A/D值转换物理量回归的知识要素基础上,依托ELM网络的非线性映射能力,提出利用遗传算法优化ELM网络,并利用其实现统一数学表达的A/D值转换物理量回归方法。实际应用表明,该方法对物理量回归问题可实现统一的数学模型表达,泛化性好,且非线性校正能力强,实现了各类A/D值转换物理量回归应用。

关键词：机器学习算法模/数转换极限学习机网络遗传算法优化方法物理量回归动态校正

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智能家居情境感知服务的运行时建模与执行方法

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软件学报 2019年第11期30卷 3297-3312页

作者：陈星黄志明叶心舒马郓陈艺燕郭文忠福州大学数学与计算机科学学院福建福州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 清华大学软件学院北京100084

随着智能家居基础设施的不断发展,智能家居逐渐进入以智能服务为特征的新时期.大量复杂、异构的智能设备相互协同,构成海量、智能、集成的智能家居应用.其中,情境感知服务根据服务对象所处情境的变化为其提供准确的服务,是智能家居应用... 详细信息

随着智能家居基础设施的不断发展,智能家居逐渐进入以智能服务为特征的新时期.大量复杂、异构的智能设备相互协同,构成海量、智能、集成的智能家居应用.其中,情境感知服务根据服务对象所处情境的变化为其提供准确的服务,是智能家居应用的典型代表.目前,情境感知服务往往面向场景进行构建,其设备多样性和服务随需性给应用开发带来极大的挑战.开发者需要熟悉设备管理接口、进行接口调用和交互,同时,理解服务功能和质量需求,进行管理逻辑的编写.为了快速定制和开发情境感知服务,将知识图谱引入开发过程,提出一种智能家居情境感知服务的运行时建模与执行方法:首先,提出智能家居情境感知服务知识图谱概念模型,定义其情境中各种概念和关系;其次,提出智能家居情境感知服务知识图谱实例模型的构造与维护机制,通过运行时概念、关系实例表示情境知识;最后,提出基于知识推理的智能家居情境感知服务执行方法,通过知识推理自动执行设备功能.面向实际场景,构建智能家居原型系统.实验结果显示,该方法能够实现情境感知服务运行时建模与执行,其代码减少量超过90%.

关键词：运行时软件体系结构智能家居情境感知知识图谱软件自适应

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一种基于深度学习的两阶段图像去雾网络

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计算机应用与软件 2020年第4期37卷 197-202页

作者：吴嘉炜余兆钗李佐勇刘维娜张祖昌闽江学院计算机与控制工程学院福建福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福建福州350121 福建信息职业技术学院计算机工程系福建福州350003

雾是户外图像降质的主要因素之一,图像去雾旨在恢复有雾图像中的内容。基于图像底层特征和先验知识的传统算法去雾效果不稳定。针对以上问题,受深度学习理论的启发,提出一种端到端的两阶段去雾深度神经网络算法。将图像去雾和图像超分... 详细信息

雾是户外图像降质的主要因素之一,图像去雾旨在恢复有雾图像中的内容。基于图像底层特征和先验知识的传统算法去雾效果不稳定。针对以上问题,受深度学习理论的启发,提出一种端到端的两阶段去雾深度神经网络算法。将图像去雾和图像超分辨率重建相结合,先利用编码器-解码器预测低分辨率雾霾残留图像,再利用亚像素卷积和残差块重建出原始分辨率雾霾残留图像,最后预测出原始分辨率无雾图像。在合成和真实有雾图像上的实验表明,该算法在定量评价和定性评价中均优于对比算法。

关键词：图像去雾深度学习超分辨率重建编码器解码器残差块图像恢复

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一种利用外轮廓配准的活塞侧面缺陷检测方法

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西安电子科技大学学报 2019年第5期46卷 75-83页

作者：王红艳朱利民张潘杰李金屏济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 济南大学山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室山东济南250022 滨州渤海活塞有限公司山东滨州256602

为了有效地对活塞侧面进行缺陷检测,根据两个相同型号和规格的活塞在相同的光照及角度下拍摄得到的图像极其相似的特点,提出了基于外轮廓配准的活塞侧面缺陷检测方法。该方法分为四步:第一,在特定的光照条件下,对不同型号和规格的标准... 详细信息

为了有效地对活塞侧面进行缺陷检测,根据两个相同型号和规格的活塞在相同的光照及角度下拍摄得到的图像极其相似的特点,提出了基于外轮廓配准的活塞侧面缺陷检测方法。该方法分为四步:第一,在特定的光照条件下,对不同型号和规格的标准活塞进行多角度的图像采集,建立标准模板库;第二,利用尺度不变特征转换算法,根据外轮廓特征点对模板图像和待检测图像做图像配准,找到两幅图像相对应的区域;第三,用相同大小的滑动窗口分别对两幅图像的相对应区域进行遍历,提取窗口内的特征,包括灰度均值、灰度方差、垂直投影、水平投影;第四,通过比较两个窗口内的特征值,判断窗口内是否存在缺陷。结果表明,该方法能够有效地检测活塞表面缺陷及确定缺陷位置,准确率约为94.78%,具有较强的实用性。

关键词：缺陷检测活塞表面特征提取图像配准

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基于分区域特征提取的单张图像天气识别

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济南大学学报（自然科学版） 2020年第4期34卷 321-327页

作者：李鹏程吕昌峰于向茹李金屏济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 济南大学山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室山东济南250022 山东信通电子股份有限公司山东淄博255088

针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域... 详细信息

针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域;分别提取图像中天空区域、地面区域和图像整体的纹理特征、形状特征及颜色特征,并利用随机森林分类模型进行训练和测试。结果表明,该方法对于单张图像天气识别的准确率为92.6%,可以准确地识别图像天气,具有较强的实用性和普适性。

关键词：图像天气识别天际线分割特征提取随机森林

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