检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2022年第8期44卷 2792-2801页

作者：马彬陈鑫谢显中钟世林重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065

存在恶意终端的超密集异构无线网络中,针对高并发接入请求带来的资源分配效率降低和拥塞问题,该文提出一种考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法(CTSRS-VHA)。首先,在网络侧通过基于有限状态机的攻击检测算法,构建终端安全评估模型,计... 详细信息

存在恶意终端的超密集异构无线网络中,针对高并发接入请求带来的资源分配效率降低和拥塞问题,该文提出一种考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法(CTSRS-VHA)。首先,在网络侧通过基于有限状态机的攻击检测算法,构建终端安全评估模型,计算得到终端安全度。其次,结合网络拥塞度、用户数据传输速率和终端安全度构建了一个多目标优化函数。再次,分析网络与终端之间的综合效益,把多目标优化函数转换成单目标优化函数求解,证明了该解为帕累托最优解。最后,仿真结果及分析表明,该算法能够提高网络的接入安全水平和总吞吐量,降低网络拥塞度和切换失败率。

关键词：超密集异构无线网络有限状态机攻击检测指数加权滑动平均帕累托最优

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基于改进深度Q学习的网络选择算法

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 346-353页

作者：马彬陈海波张超重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

在引入休眠机制的超密集异构无线网络中,针对网络动态性增强,导致切换性能下降的问题,该文提出一种基于改进深度Q学习的网络选择算法。首先,根据网络的动态性分析,构建深度Q学习选网模型;其次,将深度Q学习选网模型中线下训练模块的训练... 详细信息

在引入休眠机制的超密集异构无线网络中,针对网络动态性增强,导致切换性能下降的问题,该文提出一种基于改进深度Q学习的网络选择算法。首先,根据网络的动态性分析,构建深度Q学习选网模型;其次,将深度Q学习选网模型中线下训练模块的训练样本与权值,通过迁移学习,将其迁移到线上决策模块中;最后,利用迁移的训练样本及权值加速训练神经网络,得到最佳选网策略。实验结果表明,该文算法显著改善了因休眠机制导致的高动态性网络切换性能下降问题,同时降低了传统深度Q学习算法在线上选网过程中的时间复杂度。

关键词：超密集异构无线网络改进深度Q学习网络选择

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考虑负载均衡和用户体验的垂直切换算法

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4218-4228页

作者：马彬钟世林谢显中陈鑫重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065

在超密集异构无线网络中,针对城区交通高峰期,大规模车载终端短时间聚集性移动引起的网络拥塞问题,该文提出一种考虑负载均衡和用户体验(LBUE)的垂直切换算法。首先,引入网络环境感知模型预测网络未来的拥塞程度,并提出一个融合自组织... 详细信息

在超密集异构无线网络中,针对城区交通高峰期,大规模车载终端短时间聚集性移动引起的网络拥塞问题,该文提出一种考虑负载均衡和用户体验(LBUE)的垂直切换算法。首先,引入网络环境感知模型预测网络未来的拥塞程度,并提出一个融合自组织网络的网络架构,缓解网络拥塞。其次,定义业务适应度和负收益因子,并提出一种基于秩和比(RSR)的自适应切换判决算法,为用户筛选出当前环境下满意度最高的目标网络。实验结果表明,该算法能够有效降低终端接入网络的阻塞率和掉话率,实现网络间负载均衡并提升用户体验。

关键词：车辆自组织异构网络网络环境感知自适应切换判决负载均衡用户体验

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联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 237-244页

作者：雷大江杜加浩张莉萍李伟生重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆市图像认知重点实验室重庆400065

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后... 详细信息

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼接输入到具有多流融合架构的金字塔模块进行图像重构。金字塔模块由多个骨干网络组成,可以在不同的空间感受野下进行特征提取,能够多尺度学习图像信息。最后,构建空间光谱预测子网融合金字塔模块输出的高级特征和网络前端的低级特征得到具有高空间分辨率的MS图像。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法生成的融合图像在主观目视检验和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。

关键词：遥感图像融合频谱特征提取子网金字塔模块多流融合架构空间光谱预测子网

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基于多边形特征池化与融合的复杂文本检测

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西安电子科技大学学报 2024年第3期51卷 113-123页

作者：张相南高新波田春娜西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 重庆邮电大学计算机科学与技术学院图像认知重庆市重点实验室重庆400065

文本检测在图像理解中发挥着重要的作用。基于深度学习的文本检测是当前的主流算法,包括单阶段方法和双阶段方法两类,而且后者的检测精度往往高于前者。双阶段的检测方法通常包含感兴趣区域特征池化操作,为进一步的检测和识别任务提供... 详细信息

文本检测在图像理解中发挥着重要的作用。基于深度学习的文本检测是当前的主流算法,包括单阶段方法和双阶段方法两类,而且后者的检测精度往往高于前者。双阶段的检测方法通常包含感兴趣区域特征池化操作,为进一步的检测和识别任务提供特定维度的局部区域特征。然而对于弯曲文本等复杂文本区域来说,现有的基于矩形感兴趣区域的池化方法不再适用,而基于点特征替代区域特征的方法又损失了空间信息。针对该问题,提出了一种基于多边形特征池化和Transformer的复杂文本区域检测方法。首先,将复杂文本区域检测中感兴趣区域进行多边形特征池化,将池化操作的区域形状从矩形拓展到多边形并且不需要借助其他形状进行拟合,即可将多边形区域对应的特征池化为固定维度的特征序列,避免了拟合过程中出现误差。进而,将池化后的特征视为具有空间关系的序列,然后利用Transformer融合视觉特征之间的上下文关系,降低训练难度,提升检测精确度。在包含弯曲文本等复杂文本情况的ICDAR2015、MLT、Total Text和CTW1500数据集上的测试实验结果表明,提出的双阶段检测算法能更好地提取感兴趣区域特征,并取得了比现有方法更好的检测结果。

关键词：文本检测双阶段方法多边形特征池化 Transformer

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基于跟踪检测时序特征融合的视频遮挡目标分割方法

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计算机科学 2024年第S01期51卷 403-408页

作者：郑申海高茜刘鹏威李伟生重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 图像认知重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

视频实例分割是近年来兴起的一项在图像实例分割基础上引入时序特性的视觉任务,旨在同时对每一帧的目标进行分割并实现帧间的目标跟踪。移动互联网和人工智能的迅猛发展产生了大量的视频数据,但由于拍摄角度、快速运动和部分遮挡等,视... 详细信息

视频实例分割是近年来兴起的一项在图像实例分割基础上引入时序特性的视觉任务,旨在同时对每一帧的目标进行分割并实现帧间的目标跟踪。移动互联网和人工智能的迅猛发展产生了大量的视频数据,但由于拍摄角度、快速运动和部分遮挡等,视频中的物体往往会出现分裂或模糊的情况,使得从视频数据中准确地分割目标并对目标进行处理和分析面临着重大挑战。经查阅和实践发现,现有的视频实例分割方法在遮挡情况下的表现较差。针对上述问题,提出了一种改进的遮挡视频实例分割算法——通过融合Transformer和跟踪检测的时序特征来改善分割性能。为增强网络对空间位置信息的学习能力,该算法将时间维度引入Transformer网络中,并考虑到视频中目标检测、跟踪和分割之间的相互依赖和促进关系,提出了一种能够有效地聚合目标在视频中的跟踪偏移的融合跟踪模块和检测时序特征模块,提升了遮挡环境下的目标分割性能。通过在OVIS和YouTube-VIS数据集上进行的实验,验证了所提方法的有效性。相比当前的基准方法,该方法展现出了更好的分割精度,进一步证明了其优越性。

关键词：视频实例分割目标检测目标跟踪时序特征遮挡目标

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针对模糊数据近似处理的阴影集研究综述

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自动化学报 2024年第10期50卷 1906-1927页

作者：高满张清华王国胤姚一豫重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆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 网络空间大数据智能安全教育部重点实验室重庆400065 重庆师范大学重庆国家应用数学中心重庆401331 里贾纳大学计算机科学系加拿大里贾纳S4S 0A2

阴影集(Shadowed set,SS)是一种对模糊集进行三支近似处理的不确定性知识发现模型,其能够对模糊集中具有精确值的不确定性对象进行有效的近似和划分,从而减少模糊决策过程中不确定性对象的决策划分成本和计算损耗.首先,回顾阴影集的发... 详细信息

阴影集(Shadowed set,SS)是一种对模糊集进行三支近似处理的不确定性知识发现模型,其能够对模糊集中具有精确值的不确定性对象进行有效的近似和划分,从而减少模糊决策过程中不确定性对象的决策划分成本和计算损耗.首先,回顾阴影集的发展历程,并从四个方面介绍其研究现状及内容,即阴影集的模型构建、理论性质、数据分析以及应用研究.通过总结分析它们的核心思想、方法体系、相互关系和区别等,为该领域的后续研究提供借鉴.随后,讨论分析阴影集理论与其他不确定性问题处理理论模型的联系,尤其是阴影集与模糊集、粗糙集和三支决策理论之间的区别、联系以及互补性.最后,围绕上述四个研究方面,对当前若干具有挑战性的研究问题进行分析和展望.

关键词：阴影集模糊集三支决策不确定性粒计算

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基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架

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智能系统学报 2025年第1期20卷 243-254页

作者：肖添龙徐计王国胤贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系... 详细信息

图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架(multi-view and multi-granularity graph representation learning based on partial order relationships,MVMGr-PO),它通过从节点特征视图、图结构视图以及全局视图对节点进行综合评分,进而基于节点之间的偏序关系进行下采样操作。相比于其他图表示学习方法,MVMGr-PO可以有效地提取多粒度图结构信息,从而可以更全面地表征图的内在结构和属性。此外,MVMGr-PO可以集成多种图神经网络架构,包括GCN(graph convolutional network)、GAT(graph attention network)以及GraphSAGE(graph sample and aggregate)等。通过在6个数据集上进行实验评估,与现有基线模型相比,MVMGr-PO在分类准确率上有明显提升。

关键词：图神经网络图池化多粒度偏序关系节点分类任务图表示学习半监督学习图嵌入

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基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第2期36卷 229-241页

作者：马彬刘爽谢显中重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065

城市部署的超密集异构无线网络中车辆终端的运动状态和业务类型差异巨大,针对不同运动状态和业务类型的终端并发接入导致的频繁切换和拥塞问题,提出一种基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法。在切换触发阶段使用长短时记忆神经网... 详细信息

城市部署的超密集异构无线网络中车辆终端的运动状态和业务类型差异巨大,针对不同运动状态和业务类型的终端并发接入导致的频繁切换和拥塞问题,提出一种基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法。在切换触发阶段使用长短时记忆神经网络预测接收信号强度,在信道链路质量恶化之前提前触发切换,在网络选择阶段综合考虑网络参数以及终端在不同运动状态和业务类型下的接入偏好,并选出综合效益值最高的网络作为切换目标网络。仿真结果表明,该算法能更好地适应终端运动状态和业务类型的变化,能降低不必要的切换次数和网络拥塞度。

关键词：超密集异构无线网络循环神经网络支持向量机自适应算法频繁切换

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改善用户体验的垂直切换算法

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电子与信息学报 2022年第8期44卷 2824-2832页

作者：吴利平王双双马彬重庆邮电大学产学研合作办公室重庆400065 重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

针对由超密集异构无线网络的超高动态性而引起掉话率不断增长的问题,并考虑到以往基于模糊逻辑相关垂直切换算法的较大时间开销,该文提出一种改善用户体验的垂直切换算法。首先利用5G核心访问和移动管理功能发现终端附近的所有候选网络... 详细信息

针对由超密集异构无线网络的超高动态性而引起掉话率不断增长的问题,并考虑到以往基于模糊逻辑相关垂直切换算法的较大时间开销,该文提出一种改善用户体验的垂直切换算法。首先利用5G核心访问和移动管理功能发现终端附近的所有候选网络,同时,利用自组织网络技术的环境感知能力,随时监测网络的运行状况,主动维护网络之间的邻居关系表。然后,引入动态模糊神经网络(DFNN)算法来执行切换判决,将获取到的网络参数数据作为该系统的输入,动态生成对垂直切换有效的规则库,经学习之后,计算得到输出判决值,从而为终端选择最佳接入网络。最后,仿真结果表明,该算法能够明显改善垂直切换过程中的掉话情况,降低切换失败概率。同时,与其他同类算法的时间消耗相比,该算法能够维持在一个较低的水平。

关键词：自组织网络超密集垂直切换动态规则

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