检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第19期60卷 148-157页

作者：王宁喆唐宏朱传润刘钟重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

共情对话是对话系统研究中的一个重要领域,然而,现有的共情对话研究往往更关注情绪依赖的响应生成,却忽略对话过程中的情感意图信息和情感原因信息,这可能导致生成的共情回复过于通用化或共情性较低,从而降低用户的体验,为了提高共情回... 详细信息

共情对话是对话系统研究中的一个重要领域,然而,现有的共情对话研究往往更关注情绪依赖的响应生成,却忽略对话过程中的情感意图信息和情感原因信息,这可能导致生成的共情回复过于通用化或共情性较低,从而降低用户的体验,为了提高共情回复生成的质量,提出了一种融合情感意图和情感原因的共情回复生成方法。通过意图预测模块提取情感意图信息。通过情感原因检测模块提取情感原因信息。在回复生成模块进行意图嵌入和情绪嵌入,并引入情感原因门控机制和复制机制,动态地选择情感原因信息和情感意图信息,促使模型生成与意图相关并且情感合适的共情回复。在EmpatheticDialogues数据集上的实验表明,该方法生成的回复在多样性和共情性方面得到了一定的提升。

关键词：共情回复情感意图情感原因门控机制复制机制

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融合对话连贯记忆的角色一致性回复生成方法

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 167-175页

作者：朱传润唐宏王宁喆刘钟重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

现有的对话系统研究往往忽略了对话过程中的角色一致性问题,这可能会导致对话前后的角色不匹配现象,从而降低用户的对话体验,同时,对话过程中的前后连贯性问题也备受人们所关注。为了解决以上问题,提出了一种融合对话连贯记忆的角色一... 详细信息

现有的对话系统研究往往忽略了对话过程中的角色一致性问题,这可能会导致对话前后的角色不匹配现象,从而降低用户的对话体验,同时,对话过程中的前后连贯性问题也备受人们所关注。为了解决以上问题,提出了一种融合对话连贯记忆的角色一致性回复生成方法。通过角色扩展模块将原始数据集进行角色扩展,得到角色扩展数据集;通过数据提取模块将相关度较高的角色信息与对话历史进行提取,并从中去除冗余信息,得到训练数据集;在回复生成模块中引入角色一致记忆模块和对话连贯记忆模块,使得对话模型在对话过程中始终保持对角色信息以及对话历史的记忆特性,促使其生成对话连贯的角色一致性回复。在Persona-Chat数据集上的实验结果表明,该方法生成的回复在对话连贯性以及角色一致性方面都得到了一定的提升。

关键词：角色一致性回复生成角色扩展数据提取角色一致记忆对话连贯记忆

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融合时序门控图神经网络的兴趣点推荐方法

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计算机工程与应用 2024年第16期60卷 124-132页

作者：唐宏刘斌张静金哲正重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

现有的大多数兴趣点(point of interest,POI)推荐系统由于忽略了用户签到序列中的顺序行为模式,以及用户的个性化偏好对于POI推荐的影响,导致POI推荐系统性能较低,推荐结果不可靠,进而影响用户体验。为了解决上述问题,提出一种融合时序... 详细信息

现有的大多数兴趣点(point of interest,POI)推荐系统由于忽略了用户签到序列中的顺序行为模式,以及用户的个性化偏好对于POI推荐的影响,导致POI推荐系统性能较低,推荐结果不可靠,进而影响用户体验。为了解决上述问题,提出一种融合时序门控图神经网络的兴趣点推荐方法。运用时序门控图神经网络(temporal gated graph neural network,TGGNN)学习POI embedding;采用注意力机制捕获用户的长期偏好;通过注意力机制融合用户的最新偏好和实时偏好,进而捕获用户的短期偏好。通过自适应的方式结合用户的长期和短期偏好,计算候选POI的推荐得分,并根据得分为用户进行POI推荐。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在召回率和平均倒数排名这两项指标上均有较为明显的提升,因此可以取得很好的推荐效果,具有良好的应用前景。

关键词：兴趣点推荐注意力机制时序门控图神经网络窗口池化实时偏好

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异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 470-479页

作者：王汝言杨安琪吴大鹏唐桐祝志远重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘... 详细信息

移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略,该策略实时感知任务信息年龄和能耗,将异步边缘卸载问题数学建模为NP难(NP-hard problem)的混合整数规划问题,并提出基于混合动作优势演员-评论家(HA2C)强化学习算法的任务调度和计算资源分配方案解决该问题。仿真结果表明,该文方法能显著降低异步卸载网络的平均信息年龄和能耗,满足无线传感器网络对任务时效性的要求。

关键词：异步移动边缘计算无线传感器网络平均信息年龄平均能耗混合动作强化学习

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内容新鲜度保障的车联网多智能体缓存分发策略

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通信学报 2025年第1期46卷 52-66页

作者：崔亚平石宏吉吴大鹏何鹏王汝言重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

车辆需要频繁动态变化内容支持车联网(IoV)时延敏感型应用,这会增加宏基站(MBS)负载,降低内容新鲜度。利用边缘缓存将最新内容提前缓存在小基站(SBS)能有效降低车辆时延和提高内容新鲜度。对影响时延和内容信息年龄(AoI)进行深入分析,... 详细信息

车辆需要频繁动态变化内容支持车联网(IoV)时延敏感型应用,这会增加宏基站(MBS)负载,降低内容新鲜度。利用边缘缓存将最新内容提前缓存在小基站(SBS)能有效降低车辆时延和提高内容新鲜度。对影响时延和内容信息年龄(AoI)进行深入分析,提出一种内容新鲜度保障的多智能体强化学习(MARL)算法,通过优化缓存分发决策保障车辆获得高新鲜度内容。仿真结果表明,所提算法不仅收敛速度更快,而且在降低车辆时延和提升内容新鲜度方面表现出更好效果。

关键词：车联网边缘缓存信息年龄多智能体强化学习

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面向双层区块链的人车分离信任管理方案

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通信学报 2024年第11期45卷 59-71页

作者：张海波黄泓龙李方伟徐勇军公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对车联网中车辆与驾驶员信任关系混乱导致的信任偏差问题,提出了一种基于双层区块链的人车分离信任管理方案,构建了由长期驾驶员信誉区块链和临时车辆信誉区块链组成的双层区块链架构,旨在降低系统存储负载并提升信任管理效率。首先,... 详细信息

针对车联网中车辆与驾驶员信任关系混乱导致的信任偏差问题,提出了一种基于双层区块链的人车分离信任管理方案,构建了由长期驾驶员信誉区块链和临时车辆信誉区块链组成的双层区块链架构,旨在降低系统存储负载并提升信任管理效率。首先,设计了基于模糊提取的双重密钥人车认证方法,以建立稳定的人车信任链接关系。其次,通过综合直接交互、间接交互和信息质量评价等多维度指标,全面评估了车辆信誉。此外,设计了自适应调整组规模实用拜占庭容错(AS-PBFT)共识算法,以优化共识规模和降低共识时间。最后,通过仿真实验验证结果表明,所提方案在恶意车辆识别率和区块链共识速率性能上优于现有方案。

关键词：车联网区块链信任管理人车信任

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改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 121-130页

作者：梁燕何孝武邵凯陈俊宏重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EF... 详细信息

针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EFEM),避免小目标特征消失在冗余信息中。在颈部设计了一种双重跨尺度加权特征融合方法(dual cross-scale weighted feature-fusion,DCWF),融合多尺度信息的同时抑制噪声干扰,提升特征表达能力。通过构建一种参数共享检测头(parameter-shared detection header,PSDH),使回归和分类任务实现参数共享,保证检测精度的同时有效降低了模型的参数量。所提模型在VisDrone-2019数据集上的精度(P)和召回率(R)分别达到54.0%、42.5%;相比于原始YOLOv8s模型,mAP50提高了5.0个百分点,达到44.5%,且参数量减少了55.8%,仅有4.94×106;在DOTAv1.0遥感数据集上,mAP50达到71.9%,仍具有较好的泛化能力。

关键词：目标检测无人机航拍图像 YOLOv8 小目标特征融合

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基于语义信息引导的图像协调化

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电子学报 2023年第7期51卷 1826-1834页

作者：杨紫媛李鹏程刘芳岑高陈强重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

图像协调化在图像处理中占据着一个重要的地位,它旨在调整前景外观(如光照、颜色、纹理等)使其与背景在视觉上保持一致.然而,现有的基于深度学习方法通常将图像整体背景的特征分布作为线索来调整前景,没有注重语义信息对前景调整的关键... 详细信息

图像协调化在图像处理中占据着一个重要的地位,它旨在调整前景外观(如光照、颜色、纹理等)使其与背景在视觉上保持一致.然而,现有的基于深度学习方法通常将图像整体背景的特征分布作为线索来调整前景,没有注重语义信息对前景调整的关键作用,导致前景的局部区域与背景在视觉上出现差异.为此,本文基于多分辨率选择融合模块(Multi-Resolution Selective Fusion Module,MRSFM)和轻量级的卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),设计了一个基于双注意力机制的多分辨率选择融合模块(Multi-Resolution Selective Fusion module based on Dual Attention Mechanism,MRSF-DAM),使得最后输出的特征图具有丰富的语义信息,从而引导网络更好地理解图像前景与它周围场景之间的相关性,使网络更加充分地从背景中获取协调前景所需的各种信息,最终缩小图像前景区域和背景区域在视觉上的外观差异.此外,本文设计了一个新的网络架构来选择融合浅层和深层的特征信息,通过对解码器前6层网络层与MRSF-DAM的输出特征图进行多尺度融合和增强,将产生的增强特征图送入解码器的最后层,能够缓解由跳跃连接引入的与前景内容的特征不相关的问题,且减少了由于解码器经过多次下采样带来的空间特征信息损失,进一步提高生成协调图像的真实性.在广泛使用的iHarmony4基准数据集上进行了大量的实验验证了本文方法的有效性.相比于目前最新的方法 SCS-Co(Self-Consistent Style Contrastive learning for image harmonization),本文方法在整个数据集的均方误差(Mean Squared Error,MSE)、前景均方误差(foreground Mean Squared Error,fMSE)和峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)上分别提升了4.28,61.97和1 dB.

关键词：图像协调化图像处理语义信息局部背景信息多分辨率选择融合空间特征信息

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基于改进YOLOX的无人机航拍图像小目标检测算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 90-100页

作者：潘翔陈前斌黄昂罗佳唐伦重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

在无人机上运用目标检测技术具有广泛的应用前景,但和自然拍摄的图像不同,无人机航拍的图像更加复杂,且大多数为小目标。而现有的检测算法缺乏对小目标的特征提取能力,从而导致严重的误检和漏检问题。针对上述问题,提出一种基于YOLOX框... 详细信息

在无人机上运用目标检测技术具有广泛的应用前景,但和自然拍摄的图像不同,无人机航拍的图像更加复杂,且大多数为小目标。而现有的检测算法缺乏对小目标的特征提取能力,从而导致严重的误检和漏检问题。针对上述问题,提出一种基于YOLOX框架的高效的无人机小目标检测算法。首先,在特征融合网络中增加一层检测微小目标的特征融合结构,通过利用浅层特征图中丰富的位置信息和轮廓信息来加强网络对小目标的识别能力;同时,为了防止额外参数的增加,将减少头网络中的一层卷积层并缩减其通道数。其次,提出一种通道-空间注意力机制模块(Channel Spatial Attention Module,CSAM),利用最优的权重分配使网络聚焦于特征图中小目标密集的区域。最后,提出一种带位置引导的标签分配策略(LB-SimOTA),根据每个预测框和真实框的交并比(IOU)的大小,分别配以不同的权重,以改善网络中整体预测框的质量。在小目标居多的数据集VisDrone2019上的实验结果表明,文中提出的算法和YOLOX-S相比,针对车和人的检测精度提升了8.63%,检测速度FPS也可达到86,因此更适合在无人机对地面小目标检测的场景下部署。

关键词：无人机小目标检测多尺度检测注意力机制标签分配策略

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下行时间反转非正交多址接入系统的设计与优化

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电子学报 2023年第3期51卷 601-612页

作者：雷维嘉张钥雷宏江谢显中重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学研究生院重庆400065

针对时间反转多址接入系统在用户相关性较大时,用户间干扰严重,导致系统和速率下降问题,提出一种将时间反转多址接入技术与功率域非正交多址接入技术相结合的下行多址系统方案.将相关性较高的用户分为一组,组内用户符号采用非正交叠加... 详细信息

针对时间反转多址接入系统在用户相关性较大时,用户间干扰严重,导致系统和速率下降问题,提出一种将时间反转多址接入技术与功率域非正交多址接入技术相结合的下行多址系统方案.将相关性较高的用户分为一组,组内用户符号采用非正交叠加传输的方式,不同用户组的符号采用时间反转滤波器进行预处理,实现多用户符号的同时同频传输.给出了一种用户分组算法,进一步在用户最小速率和基站的总发送功率约束下,采用迭代信干噪比注水算法优化用户的发送功率以最大化系统和速率.仿真结果表明,本文方案在配备单根发送天线、预滤波器采用迫零准则设计时高发送功率下的系统和速率比常规的时间反转多址接入方案约高30%;天线数目越多,性能优势越明显.

关键词：时间反转非正交多址功率分配用户分组多用户

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