检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第5期61卷 134-146页

作者：陈泽健李佐勇胡蓉樊好义福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界... 详细信息

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界产生偏差,从而导致次优级的检测性能。提出一种受限分布映射和伪异常校准引导下的无监督异常检测方法。具体地,利用时间卷积网络提取输入数据特征。为了学习更精确的正态决策边界,从两个方面优化正态表征学习过程:第一,提出一种受限分布映射方法,通过特征归一化将训练数据的未知分布映射至高斯分布,并最小化正常数据与超球中心的单类距离,使数据在特征空间中更加紧凑;第二,提出一种伪异常校准机制,利用数据扰动操作从原始数据生成多种类型的伪异常数据,并通过区分正常数据和伪异常数据向模型注入异常知识,矫正决策边界。同时,通过最大化伪异常数据与超球中心的单类距离,扩大正常与异常数据之间的类可分离性。在测试阶段,通过测量输入数据与超球中心的单类距离来检测异常。在5个真实数据集上进行的大量实验表明,该方法实现了相比目前主流方法的更优性能,并且在不同程度的异常污染训练数据下具备更高的鲁棒性。

关键词：时间序列异常检测受限分布映射伪异常校准

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ACO使能的边缘计算系统服务部署和计算任务卸载方法

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 314-320页

作者：邓福康许英豪张建山陈星福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学梅努斯国际工程学院福州350116 闽江学院计算机与控制工程学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116

随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验... 详细信息

随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验.在此基础上了,本文提出了一种多边缘计算服务器协同提供计算服务的网络系统模型,并定义了服务部署和计算任务卸载联合优化问题.针对该问题,提出了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的服务部署和计算任务卸载联合优化问题解决策略.实验结果表明,相较于基准策略,所提出的策略能够显著降低任务完成时延和能耗,并有效提高网络的效率和可扩展性.

关键词：边缘计算服务部署任务卸载蚁群优化算法

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一种分块并行Cholesky分解动态调度算法

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2018年第5期37卷 845-850页

作者：吴荣腾闽江学院计算机与控制工程学院福建福州350108 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福建福州350108

为解决分块并行Cholesky分解过程中各处理器间的负载平衡问题,分析了算法的下三角矩阵特性以及各轮循环和循环内部各步骤基本计算任务之间存在的依赖关系,以各步骤的矩阵块基本计算任务为顶点,任务间的依赖关系为有向边,构造有向无环图... 详细信息

为解决分块并行Cholesky分解过程中各处理器间的负载平衡问题,分析了算法的下三角矩阵特性以及各轮循环和循环内部各步骤基本计算任务之间存在的依赖关系,以各步骤的矩阵块基本计算任务为顶点,任务间的依赖关系为有向边,构造有向无环图,并根据有向无环图的性质建立二级队列,然后利用该队列对就绪任务进行排队,实现任务的动态调度.研究结果表明:在矩阵块数不是非常大的情况下,该算法在时间性能上比传统的分块并行Cholesky分解算法具有明显的优势.

关键词： Cholesky分解有向无环图动态调度负载平衡排队算法并行计算

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基于非负矩阵欠逼近和剪枝技术的多结构几何模型拟合

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计算机学报 2021年第7期44卷 1414-1429页

作者：林舒源赖桃桃严严张立明王菡子厦门大学信息学院福建省智慧城市感知与计算重点实验室福建厦门361005 闽江学院计算机与控制工程学院福建省信息处理与智能控制实验室福州350108 澳门大学科技学院氹仔澳门999078

鲁棒几何模型拟合是计算机视觉中一项非常重要且具有挑战性的研究问题.它已被广泛应用于人工智能领域的多个相关任务,如车道线检测、三维重构、图像拼接和运动分割等.鲁棒几何模型拟合的主要任务是从包含离群点和噪声的多结构数据中估... 详细信息

鲁棒几何模型拟合是计算机视觉中一项非常重要且具有挑战性的研究问题.它已被广泛应用于人工智能领域的多个相关任务,如车道线检测、三维重构、图像拼接和运动分割等.鲁棒几何模型拟合的主要任务是从包含离群点和噪声的多结构数据中估计模型实例的参数和数量.然而,当前的模型拟合方法在拟合精度和计算速度上仍然无法满足实际场景中应用的需求.为此,该文提出一种基于非负矩阵欠逼近和剪枝技术的模型拟合方法,以提升模型拟合的性能.该文所提出的模型拟合方法包含误匹配剪枝算法、模型假设剪枝算法和改进的非负矩阵欠逼近算法.我们首先将误匹配移除技术引入到模型拟合中,以减少离群点对数据点采样过程的影响,进而减少生成无效模型假设的数量;接着我们利用模型假设剪枝算法来修剪无效的模型假设并选择有意义的模型假设,以构建一个高质量的非负偏好矩阵;最后,我们将空间约束和稀疏约束引入到非负矩阵欠逼近的优化问题中,并采用结构合并策略自适应地估计模型实例的参数和数量.在合成数据和真实图像上的实验结果表明,该文所提出的方法比当前一些有代表性的模型拟合方法具有更好的拟合性能和鲁棒性.在拟合精度上,该方法比T-Linkage和RS-NMU分别提升了约197.2%和47.7%.在拟合速度上,该方法比T-Linkage和RS-NMU分别快了约2.3倍和1.9倍,而且在三维重建任务的运行速度上比最新的拟合方法MCT快了约42.5倍.

关键词：计算机视觉鲁棒几何模型拟合多结构数据非负矩阵欠逼近离群点剪枝

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基于偏好统计数据表征的鲁棒几何模型拟合方法

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计算机学报 2020年第7期43卷 1199-1214页

作者：郭翰林肖国宝严严林舒源 SUTER David 王菡子厦门大学信息学院福建省智慧城市感知与计算重点实验室福建厦门361005 闽江学院计算机与控制工程学院福建省信息处理与智能控制实验室福州350108 埃迪斯科文大学科学学院珀斯6027澳大利亚

鲁棒几何模型拟合是计算机视觉的一个基础性研究问题,广泛应用于各类计算机视觉任务,如单应性矩阵或基础矩阵估计、图像匹配、医学图像分析等.它的主要任务是:在包含噪声点和离群点的数据集中估计模型实例的参数和个数.针对该任务,本文... 详细信息

鲁棒几何模型拟合是计算机视觉的一个基础性研究问题,广泛应用于各类计算机视觉任务,如单应性矩阵或基础矩阵估计、图像匹配、医学图像分析等.它的主要任务是:在包含噪声点和离群点的数据集中估计模型实例的参数和个数.针对该任务,本文提出一种基于新型数据表征(称之为偏好统计数据表征)的模型拟合方法.该新型数据表征算法将残差值进行排序然后映射到不同的区间以构建残差直方图数据表征,来描述数据分布的特征.该算法充分利用传统模型拟合方法中偏好分析和一致性统计分析的优点,更加有效地对数据分布特征进行描述,从而有效地提高数据表征的准确性和鲁棒性.为了进一步有效地利用该数据表征中的统计信息(内点和离群点显示出显著的信息熵值差异),本文利用直方图中不同区间段所映射的残差值的出现频次,以分析直方图的特性.并且采用一种简单的自适应熵阈值算法,来区分内点与离群点以进行离群点检测.最后,为了能够更好地处理分布在交叉模型实例附近的数据点,本文引入一种基于相似矩阵学习的图聚类技术,提出一个有效的模型实例估计算法.该算法先是用聚类技术以实现数据的分割,进而估计模型实例的参数.同时,该模型实例估计算法结合拉普拉斯矩阵特征值的分析以及最小子集数目的约束,使其能够自适应地估计模型实例的个数.在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,本文提出的偏好统计数据表征算法能够有效提高模型拟合方法的准确性和鲁棒性.同时,与当前一些流行的模型拟合方法相比,本文基于偏好统计数据表征的鲁棒几何模型拟合方法取得了更好的拟合精度,并且在速度方面要比大部分拟合方法更加高效.

关键词：鲁棒模型拟合多结构数据偏好统计数据表征离群点检测模型参数估计

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基于双路径和空洞空间金字塔池化的血液白细胞分割

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生物医学工程学杂志 2022年第3期39卷 471-479页

作者：李佐勇卢妍曹新容邱立达秦雪君闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350121 闽江学院物理与电子信息工程学院福州350121 福建中医药大学附属人民医院检验科福州350001

血涂片图像中白细胞的计数和识别对诊断包括白血病在内的血液疾病起着至关重要的作用。传统的人工检测结果容易受到多种因素的干扰,有必要开发白细胞自动分析系统为医生提供辅助诊断,而血液白细胞分割则是自动分析的基础。本文改进U-Ne... 详细信息

血涂片图像中白细胞的计数和识别对诊断包括白血病在内的血液疾病起着至关重要的作用。传统的人工检测结果容易受到多种因素的干扰,有必要开发白细胞自动分析系统为医生提供辅助诊断,而血液白细胞分割则是自动分析的基础。本文改进U-Net模型,提出一种基于双路径和空洞空间金字塔池化的血液白细胞分割算法。首先在特征编码器中引入双路径网络提取图像中白细胞的多尺度特征,并使用空洞空间金字塔池化模块强化网络的特征提取能力,再用卷积和反卷积组成特征解码器将分割目标恢复到原始图像大小,实现血液白细胞的像素级分割。最后在三个白细胞数据集上进行定性定量实验,验证本文算法的有效性。研究结果表明,提出的血液白细胞分割算法相对于其他典型方法具有更为优秀的分割结果,mIoU值能达到0.97以上,今后或有助于血液疾病的自动辅助诊断。

关键词：图像分割白细胞分割卷积神经网络双路径网络空洞空间金字塔池化

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青光眼视神经头参数与视网膜神经纤维层的相关性分析

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计算机辅助设计与图形学学报 2017年第6期29卷 977-983页

作者：徐军陈强牛四杰南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 济南大学信息科学与工程学院济南250022

青光眼是一种以视神经萎缩和视野缺损为共同特征的视网膜疾病,是导致人类失明的第二大视网膜疾病.青光眼的早期症状不明显,因此对早期青光眼的筛选和诊断将会阻止青光眼的进一步发展.文中提出一种评估青光眼发病机制的算法,首先利用随... 详细信息

青光眼是一种以视神经萎缩和视野缺损为共同特征的视网膜疾病,是导致人类失明的第二大视网膜疾病.青光眼的早期症状不明显,因此对早期青光眼的筛选和诊断将会阻止青光眼的进一步发展.文中提出一种评估青光眼发病机制的算法,首先利用随机森林分割视网膜神经纤维层,然后利用块搜索算法分割视盘与视杯,最后分析两者相关性.实验结果表明,视网膜神经纤维层与垂直杯盘比,视杯面积以及沿盘面积比的相关性大小为0.64,0.62和0.54,验证了在诊断青光眼方面计算视网膜神经纤维层厚度与杯盘比大小是密切相关和互补的,对研究青光眼的发展趋势具有重要意义.

关键词：频域光学相干断层技术青光眼视网膜神经纤维层杯盘比随机森林支持向量机相关性分析

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基于随机森林的频谱域光学相干层析技术的图像视网膜神经纤维层分割

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电子与信息学报 2017年第5期39卷 1101-1108页

作者：陈强徐军牛四杰南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350121 济南大学信息科学与工程学院济南250022

频谱域光学相干层析技术是一种广泛应用于眼科疾病诊断的成像技术,而视网膜层分割对青光眼的诊断有很好的参考价值。该文利用随机森林分类器寻找视网膜层间单像素宽的边界,随机森林分类器由12个特征训练产生,其中相对灰度特征和邻域特... 详细信息

频谱域光学相干层析技术是一种广泛应用于眼科疾病诊断的成像技术,而视网膜层分割对青光眼的诊断有很好的参考价值。该文利用随机森林分类器寻找视网膜层间单像素宽的边界,随机森林分类器由12个特征训练产生,其中相对灰度特征和邻域特征较好地解决灰度不均匀的分割误差大问题。对10组带有青光眼病变的视网膜图像进行分割,并与传统算法和Iowa软件进行比较,平均边界绝对误差为9.20±2.57μm,11.33±2.99μm和10.27±3.01μm。实验结果表明,改进算法可以较好地分割视网膜神经纤维层。

关键词：频域光学相干层技术青光眼视网膜图像分割视网膜神经纤维层随机森林

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基于SE-YOLOv5s的绝缘子检测

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智能科学与技术学报 2021年第3期3卷 312-321页

作者：田庆胡蓉李佐勇蔡远征余兆钗福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福建福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350121

在电力系统需要巡检的大环境下,人工巡检的传统方式存在很大不便和安全隐患,而采用无人机的目标检测方法在绝缘子检测识别方向有很大的应用前景。针对绝缘子图像检测中存在的场景复杂、视角多变、设备计算能力受限等问题,提出了一种改... 详细信息

在电力系统需要巡检的大环境下,人工巡检的传统方式存在很大不便和安全隐患,而采用无人机的目标检测方法在绝缘子检测识别方向有很大的应用前景。针对绝缘子图像检测中存在的场景复杂、视角多变、设备计算能力受限等问题,提出了一种改进的轻量级SE-YOLOv5s卷积神经网络来实现对绝缘子的快速目标检测,该方法首先在YOLOv5s网络中融合SE注意力模块,以强化网络对绝缘子目标的辨识能力,随后采用K-means聚类方法构建绝缘子的先验框,以提升定位精度,最后构造置信度与定位任务联合的损失函数,并引入Mosaic数据增强策略训练网络,有效解决训练数据不足的问题。经过实验验证发现,与主流目标检测方法相比,提出的SE-YOLOv5s方法在绝缘子检测准确率、召回率、检测速度及平均精度均值等性能指标上均取得了较好的结果。实验结果表明,该网络对于绝缘子检测有很好的效果,具有更好的鲁棒性,对电力系统的巡检方式具有参考价值。

关键词：绝缘子目标检测深度学习 YOLOv5s

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关联增强改进的CenterNet安全帽检测方法

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计算机工程与应用 2023年第17期59卷 250-256页

作者：黄品超刘石坚徐戈邹峥福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350108 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117

施工现场的安全帽佩戴状况自动化检测是保障员工安全的重要手段,目前所面临的挑战包括安全帽目标往往较小、密集且部分被遮挡,难以兼顾方法的精确度和实时性等。为此,提出一种关联增强的CenterNet改进方法。为充分发挥CenterNet逐像素... 详细信息

施工现场的安全帽佩戴状况自动化检测是保障员工安全的重要手段,目前所面临的挑战包括安全帽目标往往较小、密集且部分被遮挡,难以兼顾方法的精确度和实时性等。为此,提出一种关联增强的CenterNet改进方法。为充分发挥CenterNet逐像素分类的特点,引入关联融合模块来实现深、浅层特征的融合,弥补信息损失;同时使用上下文注意力提升模块来引导关联多级增强,进一步提升检测精度,降低误检率;此外,分阶段实施轻量化策略,剔除冗余、精简网络,极大降低权重规模、提升算法效率。该方法在复杂场景数据集上的准确率为88.6%,平均推理时间12ms,平均权重大小19.5MB,均优于主流对比方法。实验结果证明,该方法兼具强实时性与高准确度,适合复杂场景中的安全帽检测。

关键词：目标检测 CenterNet 注意力机制金字塔池化

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