检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2020年第11期42卷 2735-2741页

作者：雷大江唐建烊李智星吴渝重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学网络智能研究所重庆400065

稀疏多元逻辑回归(SMLR)作为一种广义的线性模型被广泛地应用于各种多分类任务场景中。SMLR通过将拉普拉斯先验引入多元逻辑回归(MLR)中使其解具有稀疏性,这使得该分类器可以在进行分类的过程中嵌入特征选择。为了使分类器能够解决非线... 详细信息

稀疏多元逻辑回归(SMLR)作为一种广义的线性模型被广泛地应用于各种多分类任务场景中。SMLR通过将拉普拉斯先验引入多元逻辑回归(MLR)中使其解具有稀疏性,这使得该分类器可以在进行分类的过程中嵌入特征选择。为了使分类器能够解决非线性数据分类的问题,该文通过核技巧对SMLR进行核化扩充后得到了核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)。KSMLR能够将非线性特征数据通过核函数映射到高维甚至无穷维的特征空间中,使其特征能够充分地表达并最终能进行有效的分类。此外,该文还利用了基于中心对齐的多核学习算法,通过不同的核函数对数据进行不同维度的映射,并用中心对齐相似度来灵活地选取多核学习权重系数,使得分类器具有更好的泛化能力。实验结果表明,该文提出的基于中心对齐多核学习的稀疏多元逻辑回归算法在分类的准确率指标上都优于目前常规的分类算法。

关键词：稀疏优化核技巧多核学习稀疏多元逻辑回归

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基于多流融合生成对抗网络的遥感图像融合方法

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电子与信息学报 2020年第8期42卷 1942-1949页

作者：雷大江张策李智星吴渝重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学网络智能研究所重庆400065

由于强大的高质量图像生成能力,生成对抗网络在图像融合和图像超分辨率等计算机视觉的研究中得到了广泛关注。目前基于生成对抗网络的遥感图像融合方法只使用网络学习图像之间的映射,缺乏对遥感图像中特有的全锐化领域知识的应用。该文... 详细信息

由于强大的高质量图像生成能力,生成对抗网络在图像融合和图像超分辨率等计算机视觉的研究中得到了广泛关注。目前基于生成对抗网络的遥感图像融合方法只使用网络学习图像之间的映射,缺乏对遥感图像中特有的全锐化领域知识的应用。该文提出一种融入全色图空间结构信息的优化生成对抗网络遥感图像融合方法。通过梯度算子提取全色图空间结构信息,将提取的特征同时加入判别器和具有多流融合架构的生成器,设计相应的优化目标和融合规则,从而提高融合图像的质量。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法能够生成高质量的融合图像,在主观视觉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：计算机视觉遥感图像融合生成对抗网络多流融合架构

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基于一维CNN的多入多出OSTBC信号协作调制识别

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通信学报 2021年第7期42卷 84-94页

作者：安泽亮张天骐马宝泽邓盼徐雨晴重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

为识别多入多出正交空时分组码(MIMO-OSTBC)系统所采用的调制样式,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的协作调制识别算法。首先,采用迫零盲均衡来提升不同调制信号间区分度,并选用天然无损的同相正交(I/Q)信号作为浅层特征;然后,... 详细信息

为识别多入多出正交空时分组码(MIMO-OSTBC)系统所采用的调制样式,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的协作调制识别算法。首先,采用迫零盲均衡来提升不同调制信号间区分度,并选用天然无损的同相正交(I/Q)信号作为浅层特征;然后,设计并训练基于1D-CNN的识别模型,从浅层特征中提取深层特征;最后,采用投票决策和置信度决策融合策略,提升多天线接收端协作识别精度。实验结果表明,所提算法能有效识别{BPSK,4PSK,8PSK,16QAM,4PAM}5种调制方式,当信噪比大于或等于−2 dB时,识别精度可达100%。

关键词：调制识别多入多出正交空时分组码迫零盲均衡一维卷积神经网络决策融合

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融合运动想象脑电与眼电信号的机械臂控制系统开发

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智能系统学报 2022年第6期17卷 1163-1172页

作者：邓欣肖立峰杨鹏飞王进张家豪重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

脑机接口(brain computer interface, BCI)旨在通过脑电信号与外部设备通信,以实现对外部设备的控制。针对目前脑机接口系统中混合多种复杂生理电信号,并且输出控制指令较少的问题,本文提出融合运动想象(motor imagery, MI)脑电与眼电... 详细信息

脑机接口(brain computer interface, BCI)旨在通过脑电信号与外部设备通信,以实现对外部设备的控制。针对目前脑机接口系统中混合多种复杂生理电信号,并且输出控制指令较少的问题,本文提出融合运动想象(motor imagery, MI)脑电与眼电信号方法扩充控制指令的轻量级机械臂控制系统。该系统分阶段融合脑电和眼电信号两种生物信号,使用双次眼电作为任务开关,运动想象脑电信号控制机械臂运动,单次眼电控制阶段切换,实现了二分类运动想象生成多种控制指令,完成了对机械臂的连续控制。其中运动想象脑电信号使用提升小波变换(lifting wavelet transform, LWT)和共空间模式(common spatial pattern, CSP)结合的方法提取特征,并采用支持向量机(support vector machines, SVM)进行分类;眼电信号通过分析无意识眼电和有意识眼电的峰值来设置阈值进行区分。为了验证系统的可行性,设计了一项脑控机械臂自主服药实验,通过在线实验测试,被试通过使用脑电信号和眼电信号实现了机械臂控制,并完成了服药流程,有利于进一步推广脑机接口技术的实际应用。

关键词：脑机接口运动想象眼电信号机械臂控制共空间模式小波变换支持向量机自主服药

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无线传感器网络中分布式多跳路由算法研究

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传感技术学报 2012年第4期25卷 529-535页

作者：尚凤军任东海重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

在对无线传感器网络路由算法深入研究的基础上,设计出了一种完全分布式的、能量有效的无线传感器网络多跳路由算法,主要内容包括:(1)在成簇方面,给出了一种基于时间延迟机制的无线传感器网络成簇算法CHTD,解决了相同能量节点在产生簇头... 详细信息

在对无线传感器网络路由算法深入研究的基础上,设计出了一种完全分布式的、能量有效的无线传感器网络多跳路由算法,主要内容包括:(1)在成簇方面,给出了一种基于时间延迟机制的无线传感器网络成簇算法CHTD,解决了相同能量节点在产生簇头时的碰撞问题。并通过仿真验证了CHTD成簇算法比LEACH和目前已有的基于定时器的成簇算法TB-LEACH对网络性能有明显改善;(2)在簇头数据传输方面,给出CHTD-M簇间多跳路由算法。该算法将网络中均匀分布的簇头构造成一棵路由树,通过多跳传输的方式减少直接与基站通信的簇头节点数量。最后对整体算法进行仿真,实验结果表明,CHTD-M把节约网络能量和保持网络负载平衡很好的结合起来,显著地延长了网络的生命周期。

关键词：无线传感器网络成簇算法簇头选择多跳

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基于MAP-ICC的无线Mesh网络层次路由协议研究

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传感技术学报 2016年第10期29卷 1573-1578页

作者：龙昭华蒋纬昌刘达明重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

在研究混合路由协议HWMP和低功率自适应层次路由算法LEACH基础上,提出一种基于能量均衡的层次路由算法MAP-ICC(Mesh Access Point Independent Construction of Cluster)。该算法针对无线Mesh网络中的接入层MAP节点进行独立建簇,以MAP... 详细信息

在研究混合路由协议HWMP和低功率自适应层次路由算法LEACH基础上,提出一种基于能量均衡的层次路由算法MAP-ICC(Mesh Access Point Independent Construction of Cluster)。该算法针对无线Mesh网络中的接入层MAP节点进行独立建簇,以MAP节点的能量消耗为依据计算最佳簇首个数,根据最佳簇首个数对覆盖的环形区域内的MAP节点进行分簇,用户节点根据加权公式选择合适的簇首加入。仿真实验结果表明:提出的MAP-ICC独立建簇算法一定程度上增加了网络生存时间,提高了数据报文发送成功率和降低了路由负载。

关键词：无线Mesh网络建簇机制能量消耗层次路由协议最佳簇首

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一种基于自适应蚁群系统的传感器网络QoS路由算法

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传感技术学报 2010年第2期23卷 239-244页

作者：王寅尚凤军任东海重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

随着无线传感器网络对图像、视频和音频等多媒体信息的采集需求日益增多,使得传感器网络的QoS路由具有极大的挑战性。本文在最大-最小蚁群算法(MMAS)的基础上提出一种参数自适应的传感器网络QoS路由算法APAS。在该算法中,通过信息素和... 详细信息

随着无线传感器网络对图像、视频和音频等多媒体信息的采集需求日益增多,使得传感器网络的QoS路由具有极大的挑战性。本文在最大-最小蚁群算法(MMAS)的基础上提出一种参数自适应的传感器网络QoS路由算法APAS。在该算法中,通过信息素和挥发系数的自适应变化,改善了MMAS收敛速度慢的缺点,提高了全局搜索能力。APAS还通过使用定向广播,让能量有变化的节点只需向有价值的邻居通告自己的剩余能量,从而使全网能耗得以降低。对APAS的仿真证明,APAS有较好的QoS路由性能,并且使传感器网络有较长的生存周期。

关键词：无线传感器网络蚁群系统自适应服务质量

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结合聚类边界采样的主动学习

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智能系统学报 2024年第2期19卷 482-492页

作者：胡峰李路正代劲刘群重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的... 详细信息

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的一种有效手段。为此,结合密度聚类边界采样,开展主动学习方法的研究。针对容易产生分类错误的聚类边界区域,通过计算样本密度,提出一种密度峰值聚类边界点采样方法;在此基础上,给出密度熵的定义,并利用密度熵对聚类边界区域进行启发式搜索,提出一种基于聚类边界采样的主动学习方法。试验结果表明,与文献中的5种主动学习算法相比,该算法能够以更少标记量获得同等甚至更高的分类性能,是一种有效的主动学习算法;在标记不足,无标签样本总量20%的情况下,算法在Accuracy、F-score等指标上取得较好的结果。

关键词：主动学习机器学习聚类边界密度峰值聚类几何采样信息熵版本空间主动聚类

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医学图像融合方法综述

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中国图象图形学报 2023年第1期28卷 118-143页

作者：黄渝萍李伟生重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述。由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题。融合... 详细信息

多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述。由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题。融合方法获得的融合图像具有更丰富全面的信息,可以辅助医学影像更好地服务于临床应用。为了对医学图像融合方法的现状进行全面研究,本文对近年国内外发表的相关文献进行综述。对医学图像融合技术进行分类,将融合方法分为传统方法和深度学习方法两类并总结其优缺点。结合多模态医学图像成像原理和各类疾病的图像表征,分析不同部位、不同疾病的融合方法的相关技术并进行定性比较。总结现有多模态医学图像数据库,并按分类对25项常见的医学图像融合质量评价指标进行概述。总结22种基于传统方法和深度学习领域的多模态医学图像融合算法。此外,本文进行实验,比较基于深度学习与传统的医学图像融合方法的性能,通过对3组多模态医学图像融合结果的定性和定量分析,总结各技术领域医学图像融合算法的优缺点。最后,对医学图像融合技术的现状、重难点和未来展望进行讨论。

关键词：多模态医学图像医学图像融合深度学习医学图像数据库质量评价指标

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一种新型网络攻击分类体系

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通信学报 2006年第2期27卷 160-167页

作者：刘欣然北京邮电大学计算机科学与技术学院

提出了一种面向生命周期的网络攻击分类体系,从平台依赖性、漏洞相关性、攻击作用点、攻击结果、破坏强度和传播性6个方面描述了网络攻击各阶段的特点,对每个方面的属性给出了明确的定义。实践表明,该分类体系具有良好的普适性和可扩展... 详细信息

提出了一种面向生命周期的网络攻击分类体系,从平台依赖性、漏洞相关性、攻击作用点、攻击结果、破坏强度和传播性6个方面描述了网络攻击各阶段的特点,对每个方面的属性给出了明确的定义。实践表明,该分类体系具有良好的普适性和可扩展性,能够适应于多种应用的需要。

关键词：网络攻击分类技术特征提取面向生命周期的攻击分类体系

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