检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

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碳纳米管热传导的分子动力学模拟研究

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物理学报 2006年第7期55卷 3552-3557页

作者：保文星朱长纯西安交通大学电子与信息工程学院西北第二民族学院计算机系银川750021

采用改进的经验键序作用势描述碳原子间的相互作用,应用分子动力学方法和Green-Kubo函数计算了碳纳米管的热导率.在模拟中,使用了重叠计算的方法来计算热流相关函数,大大减少了模拟步数.计算结果表明,碳纳米管的热导率以原子间作用力相... 详细信息

采用改进的经验键序作用势描述碳原子间的相互作用,应用分子动力学方法和Green-Kubo函数计算了碳纳米管的热导率.在模拟中,使用了重叠计算的方法来计算热流相关函数,大大减少了模拟步数.计算结果表明,碳纳米管的热导率以原子间作用力相互做功所引起的热流形式为主;热导率的值随着直径的增加而减小;在室温下,热导率的值随着温度的增加而增加,达到室温后逐渐收敛于定值.计算的单壁碳纳米管热导率在1000W/mK至4000W/mK之间,计算结果与实验结果基本符合.

关键词：分子动力学碳纳米管热导率

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嵌入式视频编码器量化算法优化

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通信学报 2007年第6期28卷 85-89页

作者：甘勇苏士美周兵钱德沛西安交通大学计算机系郑州大学信息工程学院河南郑州450001

通过构造合适的量化矩阵,实现了快速量化,解决了通用嵌入式处理器实现视频压缩标准量化算法存在效率差、量化器结构复杂等问题;同时,对不同的视频编码块类型,采用不同的量化策略,避免了统一量化引起的图像质量下降。实验结果表明:不仅... 详细信息

通过构造合适的量化矩阵,实现了快速量化,解决了通用嵌入式处理器实现视频压缩标准量化算法存在效率差、量化器结构复杂等问题;同时,对不同的视频编码块类型,采用不同的量化策略,避免了统一量化引起的图像质量下降。实验结果表明:不仅提高了编码器在通用嵌入式处理器上的量化效率,而且明显改善了编码图像的主、客观质量。

关键词：嵌入式系统视频编码量化 MPEG

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一种基于区域分割的多传感器图像融合方法

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西安交通大学学报 2005年第10期39卷 1131-1134页

作者：李敏蔡伟谈正西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 第二炮兵工程学院计算机系西安710025

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,提出一种基于区域分割的图像融合方法.在图像配准的基础上进行区域分割,提取显著性因子和可见性因子作为区域特征,自适应地确定融合权值以得到融合图像.该方法克服了传统像素级融合方... 详细信息

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,提出一种基于区域分割的图像融合方法.在图像配准的基础上进行区域分割,提取显著性因子和可见性因子作为区域特征,自适应地确定融合权值以得到融合图像.该方法克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足,尤其适用于图像没有严格配准的应用场合.实验结果表明,与小波变换融合方法相比,均方根误差减小了33%～36%,灰度标准差提高了0.9%～53%,互信息提高了39%～42%,空间频率提高了0.3%～38%,客观评价准则与目视效果吻合良好.

关键词：图像融合区域分割区域特征客观评价准则

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形式化语言B的面向方面编程扩充

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计算机工程 2006年第3期32卷 49-51页

作者：肖健宇张德运湖南涉外经济学院计算机系长沙410205 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

借助传统编程语言的面向方面编程扩充――AspectJ/AspectC++的技术经验,提出形式化语言B的AOP扩充机制AspectB。分析了B语言针对AOP扩充在连接点范围及正确性验证方面的制约,提出连接点的范围必须限制在IMPLEMENTATION组件中,方面代码... 详细信息

借助传统编程语言的面向方面编程扩充――AspectJ/AspectC++的技术经验,提出形式化语言B的AOP扩充机制AspectB。分析了B语言针对AOP扩充在连接点范围及正确性验证方面的制约,提出连接点的范围必须限制在IMPLEMENTATION组件中,方面代码的正确性验证必须考虑连接点上下文所涉及的不变性条件。以一个简单图形编辑器为例,在B语言环境中描述面向方面编程的核心概念——连接点、连接点集合、建议代码、方面。

关键词：面向方面编程 B语言连接点连接点集合建议代码方面

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基于UML状态机与B方法的高可信嵌入式软件开发

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计算机工程 2006年第8期32卷 64-66页

作者：肖健宇张德运陈海诠董皓湖南涉外经济学院计算机系长沙410205 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

提出了一套集成UML与B方法开发高可信嵌入式软件的实用方案:以软件的UML状态机模型为起点,将其转换为B抽象模型并在B工具中验证该模型的一致性,然后遵循B模型逐步精化的开发规则,利用B方法的精化正确性验证功能,得到系统的可靠的实现模... 详细信息

提出了一套集成UML与B方法开发高可信嵌入式软件的实用方案:以软件的UML状态机模型为起点,将其转换为B抽象模型并在B工具中验证该模型的一致性,然后遵循B模型逐步精化的开发规则,利用B方法的精化正确性验证功能,得到系统的可靠的实现模型,最后借助B工具自动生成C代码。实例分析表明,这套方法可以提高高可信嵌入式软件的开发验证效率。给出了嵌入式软件设计中常用的UML并发状态图到B抽象模型的转换规则。

关键词： B方法形式化方法 UML状态机嵌入式软件高可信软件工程

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云环境中支持隐私保护的可计算加密方法

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计算机学报 2011年第12期34卷 2391-2402页

作者：黄汝维桂小林余思庄威西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

随着云计算的深入发展,隐私安全成为了云安全的一个关键问题.加密是一种常用的保护敏感数据的方法,但是它不支持有效的数据操作.为了提供云计算环境中的隐私保护,设计了一个基于矩阵和向量运算的可计算加密方案CESVMC.通过运用向量和矩... 详细信息

随着云计算的深入发展,隐私安全成为了云安全的一个关键问题.加密是一种常用的保护敏感数据的方法,但是它不支持有效的数据操作.为了提供云计算环境中的隐私保护,设计了一个基于矩阵和向量运算的可计算加密方案CESVMC.通过运用向量和矩阵的各种运算,CESVMC实现了对数据的加密,并支持对加密字符串的模糊检索和对加密数值数据的加、减、乘、除四种算术运算.安全分析和性能评估证明CESVMC是IND-CCA安全的,并能有效地实现对加密数据的计算.

关键词：云计算向量和矩阵字符串模糊检索算术运算可计算加密

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用于克服程序状态空间爆炸的条件化预处理

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计算机工程 2006年第19期32卷 51-53页

作者：肖健宇张德运陈海诠董皓湖南涉外经济学院计算机系长沙410205 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

提出用条件化技术对程序进行预处理的方案,以克服软件模型检测中状态空间爆炸问题。以程序性质公式中蕴涵式的前件作为约束条件,通过对程序符号化执行后各控制点的路径条件进行逻辑推理,删除那些对性质检测无关的语句。理论分析和实验... 详细信息

提出用条件化技术对程序进行预处理的方案,以克服软件模型检测中状态空间爆炸问题。以程序性质公式中蕴涵式的前件作为约束条件,通过对程序符号化执行后各控制点的路径条件进行逻辑推理,删除那些对性质检测无关的语句。理论分析和实验结果表明,条件化可以有效缩减程序状态空间,并且满足软件模型检测对状态缩减的安全性要求。

关键词：软件模型检测状态迁移模型状态爆炸程序条件化自动定理证明

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面向大样本数据的核化极速神经网络

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计算机学报 2014年第11期37卷 2235-2246页

作者：邓万宇郑庆华陈琳西安邮电大学计算机学院西安710121 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

核化极速神经网络KELM(Kernel Extreme Learning Machine)将ELM(Extreme Learning Machine)推广到核方法框架下,取得了更好的稳定性和泛化性.但KELM的训练时间O(n2 m+n3+ns)≈O(n3),以样本数n的3次幂急剧膨胀(n为样本数,m为特征维度,s为输出节点个数),不适合处理大样本数据(n20 000为基准).为此作者提出一种KELM加速计算框架,并在该框架下结合Nystrm近似低秩分解实现一种快速算法NKELM(Nystrm Kernel Extreme Learning Machine).NKELM的训练时间O(nmL+mL2+L3+nLs)≈O(n),只是n的一次幂(L为隐含层节点数,通常Ln),远远低于KELM的训练时间,适合处理大样本数据.实验表明,NKELM在大样本数据上具有极快的学习速度,同时产生良好的泛化性能.

关键词：极速神经网络随机采样低秩分解核方法

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基于多层BP神经网络的无参考视频质量客观评价

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自动化学报 2022年第2期48卷 594-607页

作者：姚军财申静黄陈蓉南京工程学院计算机工程学院南京211167 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

机器学习在视频质量评价(Video quality assessment,VQA)模型回归方面具有较大的优势,能够较大地提高构建模型的精度.基于此,设计了合理的多层BP神经网络,并以提取的失真视频的内容特征、编解码失真特征、传输失真特征及其视觉感知效应... 详细信息

机器学习在视频质量评价(Video quality assessment,VQA)模型回归方面具有较大的优势,能够较大地提高构建模型的精度.基于此,设计了合理的多层BP神经网络,并以提取的失真视频的内容特征、编解码失真特征、传输失真特征及其视觉感知效应特征参数为输入,通过构建的数据库中的样本对其进行训练学习,构建了一个无参考VQA模型.在模型构建中,首先采用图像的亮度和色度及其视觉感知、图像的灰度梯度期望值、图像的模糊程度、局部对比度、运动矢量及其视觉感知、场景切换特征、比特率、初始时延、单次中断时延、中断频率和中断平均时长共11个特征,来描述影响视频质量的4个主要方面,并对建立的两个视频数据库中的大量视频样本,提取其特征参数;再以该特征参数作为输入,对设计的多层BP神经网络进行训练,从而构建VQA模型;最后,对所提模型进行测试,同时与14种现有的VQA模型进行对比分析,研究其精度、复杂性和泛化性能.实验结果表明:所提模型的精度明显高于其14种现有模型的精度,其最低高出幅度为4.34%;且优于该14种模型的泛化性能,同时复杂性处于该15种模型中的中间水平.综合分析所提模型的精度、泛化性能和复杂性表明,所提模型是一种较好的基于机器学习的VQA模型.

关键词：视频质量评价神经网络时延视频内容

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