检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2020年第4期15卷 722-731页

作者：吴贵山林淑彬钟江华杨文元闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学信息与网络中心福建漳州363000

针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神... 详细信息

针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神经网络提取深度特征,构成初始深度特征空间。通过区域损失函数构建特征和尺度选择网络,根据反向传播的梯度大小进行特征选择。对筛选后的特征进行拼接,融入到孪生网络中匹配跟踪。在OTB-2013、OTB-2015、VOT2016、TempleColor数据集上与其他算法对比。实验结果表明,该算法在快速运动、低分辨率等场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。

关键词：计算机视觉目标跟踪区域损失深度特征孪生网络卷积神经网络反向传播 VGG网络

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基于图像属性的零样本分类方法综述

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南京大学学报（自然科学版） 2021年第4期57卷 531-543页

作者：贾霄郭顺心赵红数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000 闽南师范大学计算机学院漳州363000

随着机器学习技术的不断发展,深度学习在许多研究领域取得了巨大的突破.然而,多数深度学习方法需要大量的有标注数据进行模型拟合,不符合现实世界的一些应用场景,而零样本学习则可有效地缓解该问题.具体地,零样本学习主要针对样本数量... 详细信息

随着机器学习技术的不断发展,深度学习在许多研究领域取得了巨大的突破.然而,多数深度学习方法需要大量的有标注数据进行模型拟合,不符合现实世界的一些应用场景,而零样本学习则可有效地缓解该问题.具体地,零样本学习主要针对样本数量稀少、新样本的出现和分类任务人工标注成本高等一系列问题给出有效的解决方案,对图像分类有重要意义.系统综述基于图像属性的零样本学习方法:首先,系统概述零样本学习的定义及零样本学习的发展历程;其次,对基于图像属性的零样本分类的三类主要方法进行介绍,并讨论了各方法的区别和联系;最后,指出了零样本学习现在仍存在的问题以及未来发展的方向.

关键词：深度学习机器学习零样本学习图像分类

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移动边缘计算中基于中继辅助计算方法综述

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计算机应用研究 2022年第8期39卷 2241-2248页

作者：陈澈郑艺峰杨敬民谢玲富张文杰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 台北科技大学电子工程系中国台北106344 宁波大学电气工程与计算机科学系浙江宁波315211

为了满足下一代网络在覆盖范围、部署成本以及容量方面的挑战,移动边缘计算(MEC)通常需要借助中继节点的辅助来完成计算密集型和延迟敏感型的任务。首先介绍了基于中继辅助MEC系统的基本架构,之后从任务卸载、资源分配和中继节点选择三... 详细信息

为了满足下一代网络在覆盖范围、部署成本以及容量方面的挑战,移动边缘计算(MEC)通常需要借助中继节点的辅助来完成计算密集型和延迟敏感型的任务。首先介绍了基于中继辅助MEC系统的基本架构,之后从任务卸载、资源分配和中继节点选择三方面对基于中继辅助MEC系统最新的研究方法进行归纳总结。更进一步地针对现有方法可能存在的问题与挑战进行了讨论和分析,并提出了一些可行的解决方案为后续研究发展提供参考。

关键词：移动边缘计算中继辅助资源分配任务卸载中继选择

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基于邻域决策误差率的层次分类在线流特征选择

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南京师范大学学报（工程技术版） 2022年第4期22卷 9-18页

作者：王晨曦刘园奎吕彦林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

在实际应用领域中,存在许多特征空间无法预先给定的场景,数据以特征流的形式随时间动态流入特征空间,而样本数量是固定不变的.同时,数据的类别中往往存在丰富的层次化结构关系,传统的特征选择算法在性能上已无法满足需求.基于此,本文提... 详细信息

在实际应用领域中,存在许多特征空间无法预先给定的场景,数据以特征流的形式随时间动态流入特征空间,而样本数量是固定不变的.同时,数据的类别中往往存在丰富的层次化结构关系,传统的特征选择算法在性能上已无法满足需求.基于此,本文提出一种面向层次分类学习的在线流特征选择算法.首先,利用兄弟节点之间的关系设计了一种基于最大近邻的决策误差率计算公式.其次,设计在线重要性选择和在线冗余更新两种在线评估准则,用于选择决策误差最小的特征子集.最后,在6个层次数据集上的实验结果表明,所提算法优于一些现有的在线流特征选择算法.

关键词：在线流特征选择层次分类兄弟关系邻域决策误差率

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融合双神经网络的PCB缺陷检测方法

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2022年第2期38卷 162-170页

作者：林璐颖吴慧君杨文元漳州职业技术学院福建漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

印刷电路板(PCB)缺陷检测是电子工业领域的一个重要研究课题.PCB电路密集复杂,缺陷非常小,传统检测方法检测精度低,漏检率高.针对以上问题,提出一种融合YOLOv3和VGG19神经网络的双网络小目标检测方法,实现对PCB缺陷的高质量检测.将PCB... 详细信息

印刷电路板(PCB)缺陷检测是电子工业领域的一个重要研究课题.PCB电路密集复杂,缺陷非常小,传统检测方法检测精度低,漏检率高.针对以上问题,提出一种融合YOLOv3和VGG19神经网络的双网络小目标检测方法,实现对PCB缺陷的高质量检测.将PCB缺陷数据集输入YOLOv3和VGG19网络进行训练,生成缺陷检测模型M_(1)和M_(2).使用M_(1)检测PCB图像,目标置信度50%以上为R_(1),50%以下为R_(2).将R_(2)裁剪出来并使用M_(2)进行二次检测,目标置信度50%以上为R_(3),将R_(1)和R_(3)进行融合.实验表明,双神经网络缺陷检测方法在PCB缺陷小目标上的检测精度提高至99.44%,有效地减少了由于置信度低而导致的漏检问题.

关键词：目标识别深度学习神经网络印刷电路板缺陷检测

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多粒度相关滤波视频跟踪方法

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计算机工程 2020年第5期46卷 274-281页

作者：沈泽君丁飞飞杨文元闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特... 详细信息

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特征进行划分,构造出基于各个粒度的相关滤波器并进行独立跟踪,在每帧中根据稳健性评估得分的高低选择最优结果。在此基础上,汇总各帧下的跟踪结果并作为最终输出。在OTB-2013和OTB-20152个公开数据集上进行实验,结果表明,与视频跟踪算法DCFNet相比,该算法在空间鲁棒性与时间鲁棒性上的精准度较高,特别是在快速运动、平面内外旋转和尺度变化的情况下,其具有良好的视频处理能力。

关键词：计算机视觉目标跟踪粒度关系相关滤波鲁棒性评估

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基于密度峰值的标签传播算法

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计算机与数字工程 2024年第1期52卷 81-86页

作者：吴卫江王星豪潘雪玲郑艺峰郑猋中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)信息科学与信息工程学院北京102249 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000 闽南师范大学计算机学院漳州363000

随着智能技术应用的推广,高质量社区的检测已成为社会网络研究的热点之一。由于具有线性时间复杂度,且无需预定义目标函数和社团数,标签传播算法(LPA)已得到广泛关注。然而,在标签传播过程中,LPA具有不确定性和随机性,进而影响检测社区... 详细信息

随着智能技术应用的推广,高质量社区的检测已成为社会网络研究的热点之一。由于具有线性时间复杂度,且无需预定义目标函数和社团数,标签传播算法(LPA)已得到广泛关注。然而,在标签传播过程中,LPA具有不确定性和随机性,进而影响检测社区结果的准确性和稳定性。为此,提出一种基于密度峰值的标签传播社区检测方法(DPC-RWL)。首先,采用密度峰值聚类算法查找出社区的核心节点集合,计算节点与核心节点集之间的权重,选取最大值为该节点赋予权值。最后,使用基于标签传播算法的归属度函数进行传播。真实网络和LFR人工基准网络的对比实验表明,所提算法能准确高效地识别出社区结构。

关键词：密度峰值聚类标签传播节点权重社交网络

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基于相似性度量的PPI网络链接预测算法相关性分析

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湖南理工学院学报（自然科学版） 2024年第3期37卷 20-24页

作者：陈宇蔡荣彦闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 数据科学与统计重点实验室福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 数字福建气象大数据研究所福建漳州363000 国家电网福建省电力有限公司福建福州350003

针对基于相似性度量的蛋白质相互作用网络(PPI网络)链接预测算法Sim,证明Sim指标是基于3-跳路径的指标,分析Sim矩阵和PPI网络邻接矩阵具有较强相关性,为基于相似性度量的PPI网络链接预测算法提供理论依据.

关键词： PPI网络链接预测相似性度量相关性分析

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数据库云平台UUID方法的新算法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期35卷 44-47页

作者：刘王飞闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

针对传统的分布式系统UUID(universally unique IDentifier)算法的不足,提出一种新的具有规律性、结构性、利于索引的UUID方法;并设计一个基于微服务架构的数据库云平台,运用新的UUID算法生成任务ID.实验表明,新的UUID算法在数据库云平... 详细信息

针对传统的分布式系统UUID(universally unique IDentifier)算法的不足,提出一种新的具有规律性、结构性、利于索引的UUID方法;并设计一个基于微服务架构的数据库云平台,运用新的UUID算法生成任务ID.实验表明,新的UUID算法在数据库云平台大量任务索引与管理中具有明显的优势.

关键词： UUID算法 MD5算法毫秒数自增数

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小样本类不平衡数据的一致性分析流特征选择

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小型微型计算机系统 2021年第11期42卷 2252-2258页

作者：林培榕曾海亮王晨曦卢舜林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

在小样本分类学习任务中,数据存在着类别不平衡问题以及数据特征空间的动态演化性.基于此,构建小样本类不平衡数据的一致性分析流特征选择模型.首先,利用均值定义同类样本的类中心,然后通过样本在特征与标记的信息定义类中心的近邻;其次... 详细信息

在小样本分类学习任务中,数据存在着类别不平衡问题以及数据特征空间的动态演化性.基于此,构建小样本类不平衡数据的一致性分析流特征选择模型.首先,利用均值定义同类样本的类中心,然后通过样本在特征与标记的信息定义类中心的近邻;其次,通过融合类别信息来定义类中心在特征空间的一致性;再次,设计流特征环境下的在线特征选择算法;最后,选取七个数据集与七个算法进行对比分析,实验结果表明,该算法能显著提高小类预测精度.

关键词：高维小样本类别不平衡一致性分析流特征选择

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