检索结果-内蒙古大学图书馆

数据采集与处理 2020年第3期35卷 516-525页

作者：李梅云欧丰林杨文元漳州职业技术学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000

计算机视觉领域的目标跟踪已取得巨大进展,但在视频跟踪中,平面外旋转和形状变化的性能方面还有提升空间。本文提出一种基于方向梯度直方图HOG特征,结合图像灰度值把HOG特征加以融合和分解,以提升视频跟踪的变形和尺度变换的性能。首先... 详细信息

计算机视觉领域的目标跟踪已取得巨大进展,但在视频跟踪中,平面外旋转和形状变化的性能方面还有提升空间。本文提出一种基于方向梯度直方图HOG特征,结合图像灰度值把HOG特征加以融合和分解,以提升视频跟踪的变形和尺度变换的性能。首先提取目标区域的HOG的31维特征和灰度值;其次,将灰度值作为1维特征,与HOG特征融合成32维向量HOG32;进而将HOG32分解成2部分特征,分别为HOG1和HOG2;最后,通过对HOG1、HOG2和HOG32特征响应值的比较,选择最大值位置作为预测的下一帧的位置。实验在OTB-2013和OTB-2015这2个数据集上进行,与其他5个算法的比较结果表明,该方法在平面外旋转、变形、复杂背景等方面获得良好效果。

关键词：计算机视觉视频目标跟踪相关滤波 HOG特征特征融合与分解

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联合邻域边界的在线流特征选择算法

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第4期43卷 698-705页

作者：吕彦林耀进陈祥焰李珑珠王晨曦闽南师范大学计算机学院数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室

在许多实际应用领域,特征随时间逐个流进特征空间并需及时进行在线选择,称为在线流特征选择。现有基于邻域粗糙集的在线流特征选择算法,仅考虑条件属性子集正域中包含的信息,而忽视了边界区域中的信息。基于此,文章提出了一种联合邻域... 详细信息

在许多实际应用领域,特征随时间逐个流进特征空间并需及时进行在线选择,称为在线流特征选择。现有基于邻域粗糙集的在线流特征选择算法,仅考虑条件属性子集正域中包含的信息,而忽视了边界区域中的信息。基于此,文章提出了一种联合邻域边界的在线流特征选择算法(Joint Neighborhood Boundary for Online Streaming Feature Selection,OFS-JNB)。设计了一种新的计算邻域粗糙依赖度方法,同时,定义在线依赖度分析、在线重要度分析和在线冗余度分析等三种策略选择具有辨别能力的在线候选特征。在8个数据集上的实验显示,该算法能够选择出一个较好的特征子集。同时,在KNN、CART和LSVM分类器下,OFS-JNB算法的平均预测精度都是最优的,且精度值相对稳定。

关键词：在线特征选择邻域粗糙依赖度邻域粗糙集边界区域

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移动边缘计算中资源分配和定价方法综述

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电信科学 2022年第3期38卷 113-132页

作者：邹璐珊黄晓雯杨敬民郑艺峰张光林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 东华大学信息科学与技术学院上海200051 台北科技大学电子工程系中国台湾台北106344

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过将计算任务卸载至边缘服务器,降低网络负荷,减少传输时延,提升用户服务体验。因此,MEC受到了广泛关注,并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题,在提升能量效率、缩短任务时延和节... 详细信息

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过将计算任务卸载至边缘服务器,降低网络负荷,减少传输时延,提升用户服务体验。因此,MEC受到了广泛关注,并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题,在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。首先,介绍了MEC的基本概念、参考架构和技术优势;然后,从技术层面和经济层面归纳总结了MEC中最新的资源分配和定价策略;最后,讨论了MEC资源分配和定价策略中可能存在的问题与挑战,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：移动边缘计算资源分配定价方法经济模型博弈论

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Two-parameter logistic模型的Gibbs抽样敏感度分析——基于Pólya-Gamma分布

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沈阳师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期40卷 163-167页

作者：付志慧山丹丹周末王立柱闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 沈阳师范大学数学与系统科学学院沈阳110034 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 福建省数据科学与统计重点实验室福建漳州363000

项目反应理论(item response theory,IRT)在教育与心理测量中有着重要的应用价值,其主要针对被试者的能力及被试者对测试项目的“正确作答概率”进行建模。主要讨论了两参数logistic项目反应理论模型(two-parameter logistic item respo... 详细信息

项目反应理论(item response theory,IRT)在教育与心理测量中有着重要的应用价值,其主要针对被试者的能力及被试者对测试项目的“正确作答概率”进行建模。主要讨论了两参数logistic项目反应理论模型(two-parameter logistic item response model,2PL)下基于PólyaGamma分布的Gibbs抽样方法的贝叶斯估计效果。针对2PL模型,通过Monte Carlo模拟研究了基于Pólya-Gamma抽样方法的估计效果,并讨论了该抽样方法针对不同先验的敏感度。在模拟实验中,具体讨论了测验长度、被试样本及先验分布等因素,最终汇报了2个统计量——偏差(BIAS)和均方根误差(root mean squared error,RMSE)来检验参数的估计效果。模拟分析表明,基于Pólya-Gamma的抽样方法的参数估计结果是比较准确的。

关键词： Pólya-Gamma分布两参数logistic模型敏感度分析 Gibbs抽样

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PCA-ELMBJ算法下右删失生存数据分析

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2023年第3期36卷 42-50页

作者：黄锦红徐锦峰欧阳林施建华闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 联勤保障部队第九〇九医院(厦门大学附属东南医院)放射诊断与介入治疗科福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 福建省数据科学与统计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

针对右删失不完全数据,通过Buckley-James估计器(BJ)进行无偏变换.同时,将主成分分析(PCA)方法与算法相结合,提出了PCA-ELMBJ集成算法.通过随机生成不同删失率下的模拟数据,采用C-index评价指标,验证了PCA-ELMBJ集成算法比原先的ELMBJ... 详细信息

针对右删失不完全数据,通过Buckley-James估计器(BJ)进行无偏变换.同时,将主成分分析(PCA)方法与算法相结合,提出了PCA-ELMBJ集成算法.通过随机生成不同删失率下的模拟数据,采用C-index评价指标,验证了PCA-ELMBJ集成算法比原先的ELMBJ集成算法预测效果更好,运行时间更短.最后,通过对带有右删失的TCGAmirna和EMTAB386基因特征数据的实证分析,进一步说明了所提出的PCA-ELMBJ集成算法的准确性和有效性.

关键词：主成分分析 ELM集成算法 Buckley-James估计右删失数据

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基于限制性随机游走局部谱近似社区发现算法

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计算机工程与设计 2021年第9期42卷 2472-2477页

作者：吴卫江桑睿彤郑艺峰中国石油大学(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福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

针对大型网络中社区发现优化方法的效率问题,提出一种局部社区发现方法(LRW-LSA),从少量种子节点中识别本地社区的所有潜在社区成员。采用限制性随机游走进行采样处理,从种子节点出发得到一个相对较小的子图;利用种子的归一化指示向量... 详细信息

针对大型网络中社区发现优化方法的效率问题,提出一种局部社区发现方法(LRW-LSA),从少量种子节点中识别本地社区的所有潜在社区成员。采用限制性随机游走进行采样处理,从种子节点出发得到一个相对较小的子图;利用种子的归一化指示向量对子图进行Lanczos迭代,得到相关节点与目标社区的隶属概率用以恢复出目标社区。在不同领域的真实数据集和合成数据集上进行实验,结果表明,LRW-LSA优于现有的社区发现方法。

关键词：局部社区发现限制性随机游走 Lanczos迭代种子节点目标社区

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轻量化网络模型实现相位的快速解缠绕

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2021年第4期34卷 23-31页

作者：方金生张会冉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校重点实验室福建漳州363000

针对深度神经网络参数量大、严重消耗硬件运算资源的问题,提出一种改进型的UNet相位图像解缠绕的轻量化网络模型(G-UNet).该网络利用Ghost卷积构建GhostBlock模块,实现不同卷积层间的线性变换,再由GhostBlock构建多层的G-UNet网络,该算... 详细信息

针对深度神经网络参数量大、严重消耗硬件运算资源的问题,提出一种改进型的UNet相位图像解缠绕的轻量化网络模型(G-UNet).该网络利用Ghost卷积构建GhostBlock模块,实现不同卷积层间的线性变换,再由GhostBlock构建多层的G-UNet网络,该算法有效地减小网络模型的总参数量,与传统UNet相比,G-UNet浮点计算量大幅减少.实验基于不同回波时间下仿真人脑的磁共振相位图,以UNet和传统相位解缠绕拉普拉斯算法作为对比算法,结果表明,提出的加速算法不仅可有效地进行相位解缠绕,获得与UNet相近且高于拉普拉斯算法的峰值信噪比和结构相似度,同时参数量及浮点计算量较UNet减少了近80%.

关键词： Ghost卷积模块相位解缠绕深度学习轻量化网络模型 UNet

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深度学习和移动边缘计算在自动驾驶的应用综述

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2021年第4期34卷 39-47页

作者：黄磊郑艺峰张文杰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校重点实验室福建漳州363000

近年来,移动边缘计算和深度学习在自动驾驶的应用场景中引起业界的强烈关注.移动边缘计算通过将计算任务卸载至边缘服务器以降低网络负荷,减少自动驾驶信息传输时延;深度学习可有效提高障碍物检测的准确性,从而提升自动驾驶的稳定性和... 详细信息

近年来,移动边缘计算和深度学习在自动驾驶的应用场景中引起业界的强烈关注.移动边缘计算通过将计算任务卸载至边缘服务器以降低网络负荷,减少自动驾驶信息传输时延;深度学习可有效提高障碍物检测的准确性,从而提升自动驾驶的稳定性和安全性.首先介绍MEC的基本概念和参考架构以及深度学习中常用的模型算法,之后从目标检测、路径规划、碰撞避免三个方面对MEC和深度学习在自动驾驶中的应用进行归纳总结,最后对目前研究中存在的问题与挑战进行讨论和展望.

关键词：移动边缘计算深度学习自动驾驶车联网

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基于邻域交互增益信息的多标记流特征选择算法

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南京大学学报（自然科学版） 2020年第1期56卷 30-40页

作者：陈超逸林耀进唐莉王晨曦闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省教育厅重点实验室漳州363000

现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关... 详细信息

现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关性分析与在线冗余性分析两种策略来评价特征;其次,基于邻域交互增益信息构建了在线流多标记特征选择的目标优化函数;最后,在六个多标记数据集和四个评价指标上,实验结果证明了该算法的有效性和稳定性.

关键词：在线流特征多标记学习邻域熵邻域交互增益信息

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基于环签名区块链隐私保护算法的分析与改进

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宁夏大学学报（自然科学版） 2021年第4期42卷 397-400,407页

作者：陈红英黄慧周豫苹郭亚锋漳州城市职业学院电子信息工程系福建漳州363000 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应用重点实验室福建漳州363000

对陈思吉等的基于环签名区块链隐私保护算法进行分析,提出两种攻击方法.第一个攻击显示,恶意节点可通过适应性选取公钥达到任意伪造签名并提供证据指认签名人的目的;第二个攻击显示,出示签名人身份证据会泄漏签名人ID_(u)的签名密钥,从... 详细信息

对陈思吉等的基于环签名区块链隐私保护算法进行分析,提出两种攻击方法.第一个攻击显示,恶意节点可通过适应性选取公钥达到任意伪造签名并提供证据指认签名人的目的;第二个攻击显示,出示签名人身份证据会泄漏签名人ID_(u)的签名密钥,从而得到证据的任何人都可以对任意消息进行签名,并出示证据证明是ID_(u)签的.最后,使用知识签名技术对陈思吉等的方案进行了改进,避免了上述两个攻击.

关键词：密码分析区块链环签名隐私保护身份验证

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