检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2024年

作者：吴波龙廷艳万良夏云霓贵州大学计算机学院科学与技术学院公共大数据国家重点实验室重庆大学计算机学院软件与理论重庆市重点实验室

针对多基站多任务移动边缘计算环境中任务卸载问题，在同时考虑任务在基站之间并行传输、任务卸载系统时延和边缘服务器负载的情况下，提出以系统时延和负载均衡为最小化优化目标的任务卸载策略。为求解优化问题，提出了一种基于改进粒... 详细信息

针对多基站多任务移动边缘计算环境中任务卸载问题，在同时考虑任务在基站之间并行传输、任务卸载系统时延和边缘服务器负载的情况下，提出以系统时延和负载均衡为最小化优化目标的任务卸载策略。为求解优化问题，提出了一种基于改进粒子群算法的任务卸载方法IPSO，通过采用反向学习策略对粒子群算法的初始解空间进行优化，提升算法的收敛与搜索能力；再利用levy飞行策略对各粒子的速度矢量进行更新，有效避免局部最优解，同时引入遗传算法的精英保留策略，得到一个能够稳定降低边缘服务器负载的任务卸载策略，将所提的IPSO算法与混合启发式算法、PSO算法、人工蜂鸟算法、遗传算法和随机算法进行对比。实验结果表明，IPSO算法在不同的任务数、边缘服务器数下得到的时延和负载标准差都小于其它5种算法，其中，在任务数增长下进行实验后得到的系统时延分别比其它对比算法平均降低了3.04%、4.63%、6.79%、8.94%、12.7%，边缘服务器之间负载标准差分别比其它对比算法平均降低了16.2%、26.4%、62.8%、71.3%、91.5%。

关键词：边缘计算任务卸载并行传输负载均衡粒子群算法

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LFDP:融合低频信息的差分隐私鲁棒性增强方法

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信息安全学报 2025年第1期10卷 47-60页

作者：王豪许强张清华李开菊重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆400065 香港城市大学电机工程系中国香港999077 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆大学计算机学院重庆400044

机器学习模型由于其预测和分类的高精度和各种应用场景的普适性,在图像处理、自动驾驶、自然语言处理等领域得到广泛应用。但机器学习模型容易遭受对抗样本攻击,在遭受对抗样本攻击时,预测和分类的精度会大幅下降。目前,数据增强方法通... 详细信息

机器学习模型由于其预测和分类的高精度和各种应用场景的普适性,在图像处理、自动驾驶、自然语言处理等领域得到广泛应用。但机器学习模型容易遭受对抗样本攻击,在遭受对抗样本攻击时,预测和分类的精度会大幅下降。目前,数据增强方法通过改变或者扰动原始图像的方式,使得机器学习模型具有更强的泛化能力,在保护隐私的同时,能够增强其抵御对抗样本攻击的鲁棒性,是当前机器学习模型鲁棒性增强的主流方法之一。但基于差分隐私的鲁棒性增强方法面临加入的高频噪声容易被滤除,导致鲁棒性增强效果下降的问题。针对这一问题,结合信号处理的知识,本文从频域角度阐述差分隐私能够增强机器学习模型鲁棒性的原理,从理论上证明其有效性。设计了一种高频噪声滤波器HFNF,能够将差分隐私加入的高频高斯噪声滤除,使得差分隐私的鲁棒性增强效果下降,从理论上分析差分隐私鲁棒性增强方法存在缺陷的原因。提出了一种普适的融合低频信息的差分隐私鲁棒性增强算法LFDP,通过对图像不同频域部分加入生成的高低频噪声,即使存在高频噪声滤波攻击,仍然能够保证模型的鲁棒性,弥补了差分隐私原有高频高斯噪声的不足。从理论上分析并给出所提出方案的鲁棒性和误差边界,并在实际的数据集中进行测试。实验结果表明,与直接加入高频噪声的差分隐私鲁棒性增强方法相比,LFDP在不增大噪声尺度的同时能够起到更好的鲁棒性增强效果。

关键词：机器学习鲁棒性差分隐私低频噪声

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基于IoU约束的孪生网络目标跟踪方法

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北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1390-1398页

作者：周丽芳刘金兰李伟生雷帮军何宇王一涵重庆邮电大学软件工程学院重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室重庆400065 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室宜昌443002

基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,... 详细信息

基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。

关键词：目标跟踪深度学习孪生网络交并比(IoU)约束动态阈值

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一种去中心化的在线边缘任务调度与资源分配方法

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计算机学报 2022年第7期45卷 1462-1477页

作者：彭青蓝夏云霓郑万波吴春蓉庞善臣龙梅蒋宁重庆大学计算机学院软件与理论重庆市重点实验室重庆400044 昆明理工大学数据科学研究中心昆明650500 中国石油大学计算机科学与技术学院山东青岛266510 重庆猪八戒网络科技有限公司重庆401123 马上消费金融股份有限公司重庆401121

创新移动应用迅速发展和5G通讯技术的成熟落地引发了终端用户对计算资源下沉至边缘的巨大需求,从而推动了多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)概念的提出和发展.在MEC环境中,用户可以将移动任务卸载到周围部署的边缘服务... 详细信息

创新移动应用迅速发展和5G通讯技术的成熟落地引发了终端用户对计算资源下沉至边缘的巨大需求,从而推动了多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)概念的提出和发展.在MEC环境中,用户可以将移动任务卸载到周围部署的边缘服务器上来加速移动应用.尽管边缘服务器可以在近用户端提供低时延、高响应性的服务,但其仍面临计算资源有限和用户请求多样带来的挑战,因此需要效率高、实时性强的任务调度与资源分配策略来合理地利用边缘资源.然而,目前针对MEC环境下任务调度和资源分配的方法大多基于中心化架构,并以批处理的方式对某个时间段到达任务进行统一调度与资源分配,因此在面对异构复杂的MEC资源网络和高时延敏感用户需求时具有一定的局限性,此外传统方法还缺少对任务多样性和优先级的考量.针对上述问题,本文提出了一种去中心化的在线任务调度与资源分配方法D-TSRA,该方法以任务优先级加权的卸载响应时间为评价指标,由实时任务调度策略、边缘资源分配策略、和运行时任务迁移策略组成.基于真实边缘环境下数据集的实验表明本文所提出的D-TSRA方法与传统任务调度与资源分配方法相比最多能够减少34.21%的加权任务卸载响应时间.

关键词：多接入边缘计算移动任务卸载去中心化调度在线资源分配边缘任务迁移

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软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

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科学技术与工程 2023年第13期23卷 5670-5676页

作者：张华闫会峰刘亮重庆移通学院大数据与计算机科学学院重庆401420 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信工程学院重庆400065

为了保证服务质量(quality of service,QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束... 详细信息

为了保证服务质量(quality of service,QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking,SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming,MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm,OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。

关键词：流调度在线路由算法优先级流请求软件定义网络吞吐量

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基于Fréchet距离的集中式光伏场站送出线路纵联保护方法

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电网技术 2025年第4期49卷 1648-1657,I0068-I0074页

作者：王少雄吕思辰吕飞鹏王干尧朱玉勇覃渝文廖建权周文越王强钢四川大学电气工程学院四川省成都市610065 阿尔伯塔大学计算机科学系加拿大埃德蒙顿T6G 2S4 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海市闵行区200240 国网四川省电力科学研究院四川省成都市610042 输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学) 重庆市沙坪坝区400044

针对传统纵联保护动作性能下降以及现有相似度保护算法存在波形差异度量不足、定值难以整定、新能源弱出力时的计算失效等问题,提出一种基于Fréchet距离的纵联保护方法。首先揭示了传统差动保护以及现有相似度算法的适应性问题。为... 详细信息

针对传统纵联保护动作性能下降以及现有相似度保护算法存在波形差异度量不足、定值难以整定、新能源弱出力时的计算失效等问题,提出一种基于Fréchet距离的纵联保护方法。首先揭示了传统差动保护以及现有相似度算法的适应性问题。为此,提出一种综合考虑故障电流幅值和相位特征的保护方法。该方法将空间轨迹相似性与时域波形相关性相结合,引入Fréchet距离作为波形差异度量的量化指标,构建了Fréchet距离与时域电流波形幅、相差异之间的数学联系,为定值整定提供了理论依据。其次,结合动态规划思想优化了算法的时间复杂度。该方法不受线路电容电流、新能源出力特性的影响,相较于现有保护原理具有更优的灵敏性、可靠性。仿真结果表明,所提保护原理能准确识别区内、外故障,仅需10ms时间窗,动作速度最快可达1ms以内,具有较高耐受过渡电阻和噪音的能力。

关键词：光伏场站送出线路 Fréchet距离纵联保护故障特性

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基于图像和视频信息的社交关系理解研究综述

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计算机学报 2021年第6期44卷 1168-1199页

作者：王正吴斌王文哲滕一阳帅杰肖云鹏白婷北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 合肥工业大学媒体计算实验室合肥230601 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价... 详细信息

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价值的信息,帮助人们快速地理解多媒体信息中的社交关系,促进多媒体内容理解、人物追踪、知识图谱的构建等多媒体数据检索和智能商业服务的发展.图像和视频是多媒体信息的重要组成部分,基于图像和视频信息的社交关系理解研究逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注.本文主要对近年来基于图像和视频信息的社交关系理解的分类和研究现状进行总结.首先,给出问题定义并对基于图像和视频信息的社交关系理解过程进行介绍.其次,从图像和视频两个角度概括总结社交关系理解的主要研究现状.然后,在介绍已有的图像和视频数据集的基础上,对现有的主要算法进行比较分析.最后,对基于图像和视频信息的社交关系理解中的主要问题和挑战作进一步阐述.本文旨在为感兴趣的研究人员提供有益的参考,帮助其更全面地了解基于图像和视频信息的社交关系理解的研究现状,推动该领域的进一步发展.

关键词：多媒体特征抽取图像内容理解视频内容理解社交关系理解多元关系判定社交理解应用

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优化非线性误差的激光位移传感器测距仿真

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计算机仿真 2024年第10期41卷 400-404页

作者：赵凤龙王伟锋重庆移通学院大数据与计算机科学学院重庆400000 重庆邮电大学软件学院重庆400065 重庆移通学院公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆400000

激光位移传感器需要具有高精度和高分辨率的测量能力,以满足实际应用的需求,为此提出一种优化非线性误差的激光位移传感器测距方法。在物联网环境下,通过双目视觉系统得到激光位移传感器光束的光斑位置,采用最小二乘法拟合光束直线得到... 详细信息

激光位移传感器需要具有高精度和高分辨率的测量能力,以满足实际应用的需求,为此提出一种优化非线性误差的激光位移传感器测距方法。在物联网环境下,通过双目视觉系统得到激光位移传感器光束的光斑位置,采用最小二乘法拟合光束直线得到光束方向参数,同时利用激光位移传感器的数值求解零点位置,实现距离测量。由于测距过程中存在非线性固有误差,为此引入BP神经网络对激光位移传感器的测距误差展开训练,完成位移误差补偿。仿真结果表明,所提方法可以有效降低激光位移传感器测距误差,同时还可以有效缩短测距耗时。

关键词：物联网技术激光位移传感器测距最小二乘法双目视觉系统

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基于自然邻居的标记分布学习

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计算机科学 2020年第8期47卷 132-136页

作者：姚成亮朱庆生重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室重庆400044

标记分布是一种新的机器学习范式,能很好地解决某些标记多义性问题,可看作多标记的泛化。传统的单标记学习和多标记学习均可看作标记分布学习的特例。已有的标记分布学习算法中,基于算法改造的AA-KNN(Algorithm Adaptation-KNN)是一种... 详细信息

标记分布是一种新的机器学习范式,能很好地解决某些标记多义性问题,可看作多标记的泛化。传统的单标记学习和多标记学习均可看作标记分布学习的特例。已有的标记分布学习算法中,基于算法改造的AA-KNN(Algorithm Adaptation-KNN)是一种高效的算法,但任何涉及K近邻求解问题的算法在处理不同数据集时,参数K值的选取都是一个难题,不同的K值得到的结果明显不同。基于此,将自然最近邻居的概念引入标记分布学习,提出一种新的标记分布学习方法。对数据集使用自然最近邻居搜索算法查找每个样本的自然邻居,取自然邻居的标记分布均值作为预测结果。搜索算法不需要人工设置任何参数,同时搜索算法是一种被动搜索,其自适应计算得到每个样本的邻居。在6个数据集上使用6个评价指标进行实验,结果表明,与AA-KNN相比,结合自然最近邻居的标记分布学习算法不仅避免了人工设置参数的问题,而且取得了更优的效果。

关键词：标记分布标记分布学习自然邻居无参数

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基于谱归一化条件生成对抗网络的图像修复算法

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计算机工程 2021年第1期47卷 230-238页

作者：雷蕾郭东恩靳峰南阳理工学院软件学院河南南阳473000 重庆邮电大学计算机科学与技术学院计算智能重庆市重点实验室重庆400065

基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提高修复网络的修复能力,... 详细信息

基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提高修复网络的修复能力,并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成,保证修复图像的内容不变性,引入扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作,解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上,运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片Wasserstein距离、Inception分数、流形距离度量、GAN-train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明,与CE、GL等算法相比,该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。

关键词：谱归一化条件生成对抗网络图像修复判别性能图像评价

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