检索结果-内蒙古大学图书馆

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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一种快速的零水印印刷品信息隐藏方法

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计算机仿真 2023年第4期40卷 186-189,194页

作者：林荣胜柯逍福州大学数学与计算机科学学院福建福州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

在利用图像作为载体进行水印隐藏的时候,往往希望能对图像的像素值不修改或者减少运算修改,并能方便地提取出图像中隐藏的水印。提出一种基于零水印的算法,结合尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transformation, SIFT)、奇异... 详细信息

在利用图像作为载体进行水印隐藏的时候,往往希望能对图像的像素值不修改或者减少运算修改,并能方便地提取出图像中隐藏的水印。提出一种基于零水印的算法,结合尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transformation, SIFT)、奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)和图像金字塔等技术,实现了在对图像打印后,不需要专业的扫描仪,仅利用手机等设备拍照就能够方便地提取出隐藏在图像中的水印。实验中使用F1-score作为评判指标,达到了平均0.78以上的结果。结果表明,上述算法具有很强的鲁棒性和优秀的水印可见性。

关键词：水印隐藏零水印拍照提取水印尺度不变特征转换

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面向溺水救援机器人平稳跟踪的模糊比例微分控制视觉伺服方案

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济南大学学报（自然科学版） 2024年第2期38卷 227-233页

作者：郭英厉广伟刘宗尚 MOUNZEO Breit Hilley 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“信息处理与认知计算”山东省高校重点实验室山东济南250022 济南大学自动化与电气工程学院山东济南250022

针对溺水救援机器人的平稳跟踪需求,提出一种基于模糊比例微分控制的视觉伺服方案,通过场馆顶部安装的俯视摄像头获取机器人的坐标位置,使用虚拟导航线设计动态行走路径,计算偏移方向、偏移角并制定转弯规则;利用三角隶属度函数制定模... 详细信息

针对溺水救援机器人的平稳跟踪需求,提出一种基于模糊比例微分控制的视觉伺服方案,通过场馆顶部安装的俯视摄像头获取机器人的坐标位置,使用虚拟导航线设计动态行走路径,计算偏移方向、偏移角并制定转弯规则;利用三角隶属度函数制定模糊比例、微分控制规则表,根据2种规则表中的比例、微分系数分别控制机器人的偏移角、距离偏移量及其变化率,实现机器人的跟踪与避障的平稳性调整;机器人采用核相关滤波跟踪算法对溺水人员进行跟踪,在溺水人员位置变化时调整运动方向,依靠实时、稳定的声呐信息设置偏移角,实现避障功能;对所提出的方案在先锋P3DX型机器人上进行实验验证。结果表明:机器人能及时应对目标变化,没有跟错、跟丢现象;在不同工况时的横滚角均小于1°,避障率达到100%,能够快速、稳定、准确地到达目标位置,达到溺水救援机器人的前期应用要求。

关键词：溺水救援机器人平稳跟踪模糊比例微分控制视觉伺服

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云环境中面向可靠性约束的工作流调度策略研究

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计算机科学 2023年第10期50卷 291-298页

作者：李金亮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

随着越来越多的计算密集型依赖应用被卸载到云环境中执行,工作流调度问题受到了广泛的关注。针对云环境多目标优化的工作流调度问题,考虑到任务执行过程中服务器可能会发生性能波动和宕机等问题,基于模糊理论,使用三角模糊数表示任务执... 详细信息

随着越来越多的计算密集型依赖应用被卸载到云环境中执行,工作流调度问题受到了广泛的关注。针对云环境多目标优化的工作流调度问题,考虑到任务执行过程中服务器可能会发生性能波动和宕机等问题,基于模糊理论,使用三角模糊数表示任务执行时间和数据传输时间,提出了一种基于遗传算法的自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization based GA,APSOGA),目的是在工作流的可靠性约束下,综合优化工作流的完成时间和执行代价。该算法为了避免传统粒子群优化算法存在的过早收敛问题,引入了遗传算法的随机两点交叉操作和单点变异操作,有效地提升了算法的搜索性能。实验结果表明,与其他策略相比,基于APSOGA的调度策略能够有效地降低云环境中面向可靠性约束的科学工作流的模糊总代价。

关键词：云计算可靠性约束不确定性多目标优化三角模糊数

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基于博弈论的多边缘服务器负载均衡策略

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计算机科学 2023年第S02期50卷 742-749页

作者：翁杰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)作为一种新兴的计算范式,旨在弥补物联网中移动设备的计算、存储和带宽等资源的不足。由于地域、时间等因素,边缘服务器间的负载差异大,因此边缘服务器的负载均衡至关重要。文中提出了一种基于... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新兴的计算范式,旨在弥补物联网中移动设备的计算、存储和带宽等资源的不足。由于地域、时间等因素,边缘服务器间的负载差异大,因此边缘服务器的负载均衡至关重要。文中提出了一种基于博弈论的边缘服务器负载均衡策略,其满足边缘服务器间的负载均衡需求。首先,将MEC服务器负载均衡问题建模为非合作博弈,引入基于近端分解算法(Proximal Decomposition Algorithm,PDA)的正则化方法来得到唯一的纳什均衡解。然后,根据建立的博弈模型,提出了一种分布式边缘服务器负载均衡算法(Distributed Load Balancing Algorithm,DLBA),优化系统响应时间与能耗。实验结果表明,DLBA能够通过较少的迭代次数快速达到纳什均衡点,且DLBA得到的策略在平均响应时延方面较本地计算策略、基于计算能力分配策略降低了18.39%和9.91%;在平均能耗方面较本地计算策略、基于计算能力分配策略降低了2.42%和7.33%;与粒子群遗传算法得到的最优策略差距较小,但计算时间仅为粒子群遗传算法的1.81%。因此,该策略可以有效降低系统响应时间和能量消耗,且执行时间较短,适用于真实场景。

关键词：移动边缘计算博弈论非合作博弈分布式负载均衡

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一种局部信息增强与对话结构感知的多轮对话模型

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小型微型计算机系统 2023年第11期44卷 2408-2415页

作者：廖彬陈泽林陈羽中福州大学网络安全与信息化办公室福州350108 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

多轮对话是人工智能领域的一个重要分支.如何从多轮对话上下文中正确提取与问题相关的核心内容是多轮对话任务的关键问题.现有模型存在辅助任务低效,对全局与局部信息的筛选不够充分,对较短的多轮对话数据学习能力不足等问题.针对上述问... 详细信息

多轮对话是人工智能领域的一个重要分支.如何从多轮对话上下文中正确提取与问题相关的核心内容是多轮对话任务的关键问题.现有模型存在辅助任务低效,对全局与局部信息的筛选不够充分,对较短的多轮对话数据学习能力不足等问题.针对上述问题,本文提出了一种局部信息增强且能够感知对话结构的多轮对话模型(Structure-aware Dialogue Model with Fine-grained Local Information,SAFL).针对子任务训练代价大的问题,提出了随机滑动窗口回复预测任务,在多轮对话上下文中的不同位置与大小的窗口内进行回复预测,充分学习细粒度的局部对话语义.针对信息筛选不够充分的问题,提出了重点局部信息蒸馏机制,借助多门控融合方法从全局和局部信息之中蒸馏出重点信息,提升模型融合效果.针对模型对较短的多轮对话上下文学习能力不足的问题,提出阶段信息学习机制,在微调前加强预训练语言模型对短多轮对话数据的领域学习,降低微调阶段中对短多轮对话的学习难度.此外,SAFL设计了对话结构感知任务在对话结构方面进一步加强模型对对话上下文的理解能力.Ubuntu和E-commerce数据集上的实验结果表明,SAFL模型的总体性能优于对比模型.

关键词：多轮对话多任务学习预训练语言模型门控机制局部信息

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受限分布映射和伪异常校准引导下的时序异常检测

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 134-146页

作者：陈泽健李佐勇胡蓉樊好义福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界... 详细信息

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界产生偏差,从而导致次优级的检测性能。提出一种受限分布映射和伪异常校准引导下的无监督异常检测方法。具体地,利用时间卷积网络提取输入数据特征。为了学习更精确的正态决策边界,从两个方面优化正态表征学习过程:第一,提出一种受限分布映射方法,通过特征归一化将训练数据的未知分布映射至高斯分布,并最小化正常数据与超球中心的单类距离,使数据在特征空间中更加紧凑;第二,提出一种伪异常校准机制,利用数据扰动操作从原始数据生成多种类型的伪异常数据,并通过区分正常数据和伪异常数据向模型注入异常知识,矫正决策边界。同时,通过最大化伪异常数据与超球中心的单类距离,扩大正常与异常数据之间的类可分离性。在测试阶段,通过测量输入数据与超球中心的单类距离来检测异常。在5个真实数据集上进行的大量实验表明,该方法实现了相比目前主流方法的更优性能,并且在不同程度的异常污染训练数据下具备更高的鲁棒性。

关键词：时间序列异常检测受限分布映射伪异常校准

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面向智能工厂原料供应环节的多机器人任务分配方法

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小型微型计算机系统 2022年第8期43卷 1625-1630页

作者：熊乾程董晨洪祺瑜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 网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350116

智能工厂下的动态定制生产带来了原料供应的动态变化,需要更加灵活的供应解决方案,在此,我们考虑任务需求和运行距离等因素,建立一个以最大化供应问题收益为目标的智能工厂供应任务优化模型,将原料供应转化为一个多机器人任务分配问题... 详细信息

智能工厂下的动态定制生产带来了原料供应的动态变化,需要更加灵活的供应解决方案,在此,我们考虑任务需求和运行距离等因素,建立一个以最大化供应问题收益为目标的智能工厂供应任务优化模型,将原料供应转化为一个多机器人任务分配问题的变体,提出一种多机器人协作的原料供应解决方案,基于贪婪选择策略,产生满足当前各任务要求的供应机器人划分;运用博弈论的纳什平衡概念为任务划分寻求平衡解,进一步提升分配质量.实验表明,所提出算法能够面对不同规模的供应任务,在保证分配质量的同时在极短的时间内给出供应分配方案.

关键词：智能工厂多机器人系统任务分配纳什平衡

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FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA可扩展加速框架

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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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