检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第9期46卷 3646-3653页

作者：唐述周广义谢显中赵瑜杨书丽重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

深度神经网络(DNN)已被广泛应用到高效视频编码(HEVC)编码树单元(CTU)的深度划分中,显著降低了编码复杂度。然而现有的基于DNN的CTU深度划分方法却忽略了不同尺度编码单元(CU)间的特征相关性和存在着分类错误累积等缺陷。基于此,该文提... 详细信息

深度神经网络(DNN)已被广泛应用到高效视频编码(HEVC)编码树单元(CTU)的深度划分中,显著降低了编码复杂度。然而现有的基于DNN的CTU深度划分方法却忽略了不同尺度编码单元(CU)间的特征相关性和存在着分类错误累积等缺陷。基于此,该文提出一种多尺度多输入的互补分类网络(MCCN)来实现更高效且更准确的HEVC帧内CTU深度划分。首先,提出一种多尺度多输入的卷积神经网络(MMCNN),通过融合不同尺度CU的特征来建立CU间的关联,进一步提升网络的表达能力。然后,提出一种互补的分类策略(CCS),通过结合二分类和三分类,并采用投票机制来决定CTU中每个CU的最终深度值,有效避免了现有方法中存在的错误累积效应,实现了更准确的CTU深度划分。大量的实验结果表明,该文所提MCCN能够更大程度降低HEVC编码的复杂度,同时实现更准确的CTU深度划分:仅以增加3.18%的平均增量比特率(BD-BR)为代价,降低了71.49%的平均编码复杂度。同时,预测32×32 CU和16×16 CU的深度准确率分别提升了0.65%~0.93%和2.14%~9.27%。

关键词：深度神经网络帧内高效视频编码特征表示编码树单元深度划分多尺度多输入互补分类

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基于动态平衡自适应迁移学习的流量分类方法

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电子与信息学报 2022年第9期44卷 3308-3319页

作者：尚凤军李赛赛王颖催云帆重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400000

针对应用流量识别性能和准确率降低等问题,该文提出一种动态平衡自适应迁移学习的流量分类算法。首先将迁移学习引入到应用流量识别中,通过将源领域和目标领域的样本特征映射到高维特征空间中,使得源领域和目标领域的边缘分布与条件分... 详细信息

针对应用流量识别性能和准确率降低等问题,该文提出一种动态平衡自适应迁移学习的流量分类算法。首先将迁移学习引入到应用流量识别中,通过将源领域和目标领域的样本特征映射到高维特征空间中,使得源领域和目标领域的边缘分布与条件分布距离尽量小,提出使用概率模型来判断和计算域之间的边缘分布与条件分布的区别,利用概率模型对分类类别确认度的大小,定量来计算平衡因子μ,解决DDA中只考虑到分类错误率,没有考虑到确认度的问题。然后引入断崖式下跌策略动态确定特征主元的数量,将进行转换后的特征使用基础分类器进行训练,通过不断的迭代训练,将最终得到的分类器应用到最新的移动终端应用识别上,比传统机器学习方法的准确率平均提高了7%左右。最后针对特征维度较高的问题,引入逆向特征自删除策略,结合推土机距离(EMD),使用信息增益权重推土机相关系数,提出了针对应用流量识别的特征选择算法,解决了部分特征对模型的分类无法起到任何的帮助,仅仅导致模型的训练时间增加,甚至由于无关特征的存在导致模型的性能和准确率降低等问题,将经过选择处理的特征集作为迁移学习的训练输入数据,使得迁移算法的时间缩短大约80%。

关键词：迁移学习应用识别特征提取跨领域

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基于fMRI功能网络和贝叶斯矩阵分解的脑电源成像方法

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电子与信息学报 2022年第10期44卷 3447-3457页

作者：刘柯杨东邓欣重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

脑电(EEG)是一种重要的脑功能成像技术,根据头皮记录的EEG信号重构皮层脑活动称为EEG源成像。然而脑源活动位置和尺寸的准确重构依然是一个挑战。为充分利用EEG和功能磁共振(fMRI)信号在时空分辨率上的互补信息,该文提出一个新的源成像... 详细信息

脑电(EEG)是一种重要的脑功能成像技术,根据头皮记录的EEG信号重构皮层脑活动称为EEG源成像。然而脑源活动位置和尺寸的准确重构依然是一个挑战。为充分利用EEG和功能磁共振(fMRI)信号在时空分辨率上的互补信息,该文提出一个新的源成像方法——基于fMRI脑网络和时空约束的EEG源重构算法(FN-STCSI)。该方法在参数贝叶斯框架下,基于矩阵分解思想将源信号分解为若干时间基函数的线性组合。此外,为融合fMRI的高空间分辨率信息,FN-STCSI利用独立成分分析提取fMRI信号的功能网络,构建EEG源成像的空间协方差基,通过变分贝叶斯推断技术确定每个空间协方差基的相对贡献,实现EEG-fMRI融合。通过蒙特卡罗数值仿真和实验数据分析比较了FN-STCSI与现有算法在不同信噪比和不同先验条件下的性能,结果表明FN-STCSI能有效融合EEG-fMRI在时空上的互补信息,提高EEG弥散源成像的性能。

关键词：脑电源成像时空约束功能磁共振变分贝叶斯推断

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软件定义网络中基于时延和负载的多控制器部署策略研究

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 288-294页

作者：黄梅根袁雪吴令令孙培斯重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

多控制器体系结构的出现,解决了经典软件定义网络(SDN)架构控制层以单一集中控制器为主,在大规模网络环境中的可扩展性问题。在多控制器体系结构中,由于生成转发规则并将其填充到交换机的任务被委托给了控制器,网络的性能在很大程度上... 详细信息

多控制器体系结构的出现,解决了经典软件定义网络(SDN)架构控制层以单一集中控制器为主,在大规模网络环境中的可扩展性问题。在多控制器体系结构中,由于生成转发规则并将其填充到交换机的任务被委托给了控制器,网络的性能在很大程度上取决于控制器的放置。该文以降低总时延和均衡控制器间负载为目标,提出了一种基于子网划分的多控制器部署算法(MCPA)。该算法改造谱聚类算法以保证网络连通性并加入离群点处理算法和负载均衡处理算法。仿真结果表明,该算法能够有效地对网络进行划分,在保证网络总时延较低的情况下使各个控制器的负载保持均衡。

关键词：软件定义网络控制器部署总时延负载均衡

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D2D网络中基于立即可解网络编码的时延最小化重传方案

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电子与信息学报 2018年第7期40卷 1691-1698页

作者：王练王萌任治豪白佳洁重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

该文针对D2D无线网络中多终端并发协作重传冲突避免问题,提出一种基于立即可解网络编码的时延最小化重传方案。在重传阶段,充分利用D2D无线网络终端协作传输数据的优势,结合各终端数据包接收状态,综合考虑时延的影响因素,选取单次重传... 详细信息

该文针对D2D无线网络中多终端并发协作重传冲突避免问题,提出一种基于立即可解网络编码的时延最小化重传方案。在重传阶段,充分利用D2D无线网络终端协作传输数据的优势,结合各终端数据包接收状态,综合考虑时延的影响因素,选取单次重传时延增量较小的数据包生成编码包,最小化重传时延。同时,构建终端冲突图,在图中搜索极大独立集,根据各终端的编码包权重值,选择最大加权独立集中的终端作为并发协作重传终端,从而降低重传次数。仿真结果表明,所提方案能够进一步改善D2D无线网络的重传效率。

关键词：网络编码重传时延终端直通

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Vague值(集)相似度量的研究

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电子与信息学报 2007年第8期29卷 1855-1859页

作者：张清华重庆邮电大学计算机科学与技术学院

该文对现有Vague集(值)相似度量方法进行研究,发现目前Vague值(集)相似度量方法存在一些缺陷,给出了Vague集(值)相似度的一种定义,提出了两种Vague值(集)相似度量的改进方法,最后通过数据分析验证了改进方法的有效性和优越性。

关键词： Vague值(集) 相似度量隶属函数模糊集

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基于链路预测和网络编码的MAC机制

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通信学报 2016年第1期37卷 17-27页

作者：尚凤军龚文娟耿哲重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

提出了基于链路预测和网络编码的MAC协议,在Easi LQE的基础上给出了基于窗口自适应的改进EF滤波器的链路质量预测方法,采用自适应周期的主动探测,增加网络环境稳定时的估计准确性,采用了瞬时主动探测模块,在保证估计稳定性的前提下提高... 详细信息

提出了基于链路预测和网络编码的MAC协议,在Easi LQE的基础上给出了基于窗口自适应的改进EF滤波器的链路质量预测方法,采用自适应周期的主动探测,增加网络环境稳定时的估计准确性,采用了瞬时主动探测模块,在保证估计稳定性的前提下提高了突发状况下的反应速度。在改进链路质量估计方法的基础上,给出了一种新的MAC协议。在协议中合理地利用了无线网络中已经存在的广播特性,在路由算法确定的路由周围增加高阶辅助节点,从而明显增加了网络编码机会,同时又不会引发由流量集中带来的诸多问题。最后讨论了MAC机制中最优的阶数,在编码机会和能量效率上寻求到一个较为合适的平衡点。实验证明,所提MAC协议能够在不集中流量的前提下合理利用节点的过度侦听提高编码机会,增加网络的吞吐量。

关键词：链路质量估计网络编码路径优化最优阶数

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大规模社交网络社区发现及可视化算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2017年第2期29卷 328-336页

作者：赵润乾吴渝陈昕重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

针对现有社区发现算法存在社区质量不满足图可视化要求和算法效率低的问题,提出一种改进的启发式社区发现算法.该算法基于模块度优化,通过结合预先选取种子节点的方法,抑制算法中大社区的过度合并,同时及时合并小的社区;然后针对力导引... 详细信息

针对现有社区发现算法存在社区质量不满足图可视化要求和算法效率低的问题,提出一种改进的启发式社区发现算法.该算法基于模块度优化,通过结合预先选取种子节点的方法,抑制算法中大社区的过度合并,同时及时合并小的社区;然后针对力导引布局算法存在社区结构不明显和布局效率低问题,提出一种展示大规模社区结构的社区布局算法,通过引入社区引力促使同一社区中的节点聚拢,优化了社区引力建模,简化了布局算法步骤.实验结果表明,文中算法能够清晰、高效地展示大规模社交网络数据.

关键词：社区发现图可视化模块度优化社区布局

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一种基于规划系统的计划识别混合求解方法

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系统工程与电子技术 2007年第9期29卷 1555-1558页

作者：李伟生王卫星黄颖重庆邮电大学计算机科学与技术学院

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,给出了一种求解计划识别问题的混合方法。首先讨论了规划及计划识别系统的一阶谓词逻辑知识表示,然后建立了一种基于智能规划的计划识别模型,并提出了一种计划序列的生成算法,再结合D-S证据理... 详细信息

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,给出了一种求解计划识别问题的混合方法。首先讨论了规划及计划识别系统的一阶谓词逻辑知识表示,然后建立了一种基于智能规划的计划识别模型,并提出了一种计划序列的生成算法,再结合D-S证据理论来实现计划识别的不确定性推理。最后以一个例子说明了采用该方法进行规划推理和计划识别的过程,表明了使用该方法求解计划识别问题的可行性。

关键词：规划计划识别 D-S证据理论

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利用随机图语法的地理视频运动要素解析

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武汉大学学报（信息科学版） 2014年第2期39卷 206-209页

作者：丰江帆宋虎重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

提出了一种利用随机图的地理视频流解析方法,用于对地理视频中的运动要素进行相关性分析。利用运动要素在时空上的相关性和连续性,得到一种反映视频流中运动要素空间关联的时序结构,提供了一个将语义信息与运动信息有效整合的思路。实... 详细信息

提出了一种利用随机图的地理视频流解析方法,用于对地理视频中的运动要素进行相关性分析。利用运动要素在时空上的相关性和连续性,得到一种反映视频流中运动要素空间关联的时序结构,提供了一个将语义信息与运动信息有效整合的思路。实验证明,该方法不仅能够动态、直观地描述地理视频流中运动要素的空间关系,而且为地理视频场景的语义描述提供了新的思路。

关键词：随机图地理视频视频流解析中图法

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