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基于最优分组原则的多传感器分组加权融合算法被引量：9: 1; 作者张立勇张利李丹《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期200-205,共6页; 多传感器对某一状态进行测量时,将多传感器分组后进行加权融合处理,可实现对待测状态较为准确的估计,但多传感器的组合方式不同,估计效果的差异很大。本文针对分组融合算法中如何选择传感器的分组组合方式进行了研究,依据分组中传感器... 展开更多; 关键词多传感器分组加权融合分组组合方式最优分组原则最小方差; 在线阅读下载PDF 职称材料

优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法: 2; 作者张昊刘凤 +1 位作者谭富祥钱育蓉《计算机应用与软件》北大核心 2024年第8期155-161,167,共8页; 为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,... 展开更多; 关键词遥感图像目标检测分组特征融合多维度特征优化注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于组反馈融合机制的视频超分辨率模型: 3; 作者张庆武迟小羽 +2 位作者朱鉴陈炳丰蔡瑞初《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3492-3497,共6页; 现有的许多视频超分辨率(video super-resolution,VSR)工作都集中在如何有效地对齐相邻帧以更好地融合相邻帧信息,而很少在相邻帧信息融合这一重要步骤上进行研究。针对该问题,提出了基于组反馈融合机制的视频超分辩模型(GFFMVSR)。具... 展开更多; 关键词视频超分辨率时间注意力反馈机制分组融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于差分隐私的海量数据发布方法研究被引量：7: 4; 作者颜飞张兴 +2 位作者李畅李万杰李帅《计算机应用与软件》北大核心 2018年第11期314-320,共7页; 海量静态数据直方图发布过程中分组划分存在离群点,导致误差增大和离群点判定效率低的问题。对此提出一种适用于Spark框架的满足ε-差分隐私保护的海量静态数据直方图发布方法。对k-means聚类算法进行避免距离重复计算的优化改进;利用... 展开更多; 关键词差分隐私分组融合噪声干扰数据发布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于新残差网络的图像隐写分析方法被引量：1: 5; 作者王群张敏情 +1 位作者柯彦狄富强《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2454-2457,2464,共5页; 卷积神经网络在隐写分析领域取得了一系列进展,但现有网络结构大多都是专用隐写分析,只针对某一类隐写算法有效。为了提高模型的泛化能力,提出了一种基于新残差网络的图像隐写分析算法。构建了残差分组融合网络结构(W-R2N),采用分组融... 展开更多; 关键词隐写分析残差网络分组融合多尺度特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最优分组原则的多传感器分组加权融合算法被引量：9: 1; 作者张立勇张利李丹; 机构大连理工大学电子与信息工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期200-205,共6页; 文摘多传感器对某一状态进行测量时,将多传感器分组后进行加权融合处理,可实现对待测状态较为准确的估计,但多传感器的组合方式不同,估计效果的差异很大。本文针对分组融合算法中如何选择传感器的分组组合方式进行了研究,依据分组中传感器的个数和各组间传感器测量方差的大小关系,提出了使融合估计值最优的分组原则。并将这些原则加以数学抽象,从理论上证明了基于最优分组原则的分组融合算法的最小方差特性。最优分组原则为评价和选择传感器的分组组合方式提供了一个理论依据。实例分析表明:该分组原则极大地缩小了寻找最优分组组合方式的范围,有效地解决了在如何分组问题上的盲目性,从而使得多传感器测量时的在线优化分组得以实现。; 关键词多传感器分组加权融合分组组合方式最优分组原则最小方差; Keywords multi-sensor grouping weighted fusion ways of grouping optimal grouping principle least variance; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法: 2; 作者张昊刘凤谭富祥钱育蓉; 机构新疆大学软件学院新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆大学软件工程重点实验室; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2024年第8期155-161,167,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61966035) 国家自然科学基金联合基金项目(U1803261) +2 种基金自治区研究生创新项目(XJ2019G069,XJ2019G071,XJ2020G074)。; 文摘为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,来解决复杂背景下目标分类困难的问题;将Focal loss作为新的边界框置信度损失函数,令模型聚焦于难分类的正样本,以改善正负样本不平衡对目标分类所造成的干扰。在遥感公共数据集NWPU VHR-10上进行模型评估,实验结果表明,该算法相较于原算法均值平均精度提高5.1百分点,能有效地提高遥感图像目标检测准确率。; 关键词遥感图像目标检测分组特征融合多维度特征优化注意力机制; Keywords Remote sensing images Object detection Group-based feature fusion Multi-dimensional feature optimization Attention mechanism; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于组反馈融合机制的视频超分辨率模型: 3; 作者张庆武迟小羽朱鉴陈炳丰蔡瑞初; 机构广东工业大学计算机学院北京航空航天大学青岛研究院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3492-3497,共6页; 基金国家重点研发计划资助项目(2021ZD011150) 国家自然科学基金优秀青年基金资助项目(6212200101) +5 种基金中国高等教育学会实验室研究专项资助项目(21SYYB17)。; 文摘现有的许多视频超分辨率(video super-resolution,VSR)工作都集中在如何有效地对齐相邻帧以更好地融合相邻帧信息,而很少在相邻帧信息融合这一重要步骤上进行研究。针对该问题,提出了基于组反馈融合机制的视频超分辩模型(GFFMVSR)。具体来说,在相邻帧对齐后,将对齐视频序列输入第一重时间注意力模块;然后,将序列分成几个小组,各小组依次通过组内融合模块实现初步融合,不同小组的融合结果经过第二重时间注意力模块;各小组逐组输入反馈融合模块,利用反馈机制反馈融合不同组别的信息;最后将融合结果输出重建。经验证,该模型具有较强的信息融合能力,在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。; 关键词视频超分辨率时间注意力反馈机制分组融合; Keywords video super-resolution temporal attention feedback mechanism group fusion; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于差分隐私的海量数据发布方法研究被引量：7: 4; 作者颜飞张兴李畅李万杰李帅; 机构辽宁工业大学电子与信息工程学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2018年第11期314-320,共7页; 基金辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2014066) 辽宁省自然科学基金项目(20170540434); 文摘海量静态数据直方图发布过程中分组划分存在离群点,导致误差增大和离群点判定效率低的问题。对此提出一种适用于Spark框架的满足ε-差分隐私保护的海量静态数据直方图发布方法。对k-means聚类算法进行避免距离重复计算的优化改进;利用改进后的k-means聚类算法进行直方图最优分组划分,实现快速聚合相似分组,形成最优分组融合;对分组结果添加噪声处理,并将经过差分隐私保护处理后的数据进行发布。利用实际数据进行仿真实验,结果表明,所提方法在海量静态数据集隐私保护处理中可提高发布效率和保证数据隐私安全性,同时保证发布数据具有较好的可用性。; 关键词差分隐私分组融合噪声干扰数据发布; Keywords Differential privacy Grouping fusion Noise interference Data publishing; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于新残差网络的图像隐写分析方法被引量：1: 5; 作者王群张敏情柯彦狄富强; 机构武警工程大学网络与信息安全武警部队重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2454-2457,2464,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目。; 文摘卷积神经网络在隐写分析领域取得了一系列进展,但现有网络结构大多都是专用隐写分析,只针对某一类隐写算法有效。为了提高模型的泛化能力,提出了一种基于新残差网络的图像隐写分析算法。构建了残差分组融合网络结构(W-R2N),采用分组融合的方式来提高提取多尺度特征的能力,增大每层网络的感受野范围,并且增加每组卷积的对角相关性。相对于Xu-Net和SRNET在S-UNIWARD嵌入率为0.4 bpp情况下隐写分析准确率分别提高了17.13%和0.81%。实验结果表明,相对于现有卷积神经网络,该模型泛化能力更好,并且能够有效提高隐写分析的准确率。; 关键词隐写分析残差网络分组融合多尺度特征; Keywords steganalysis residual network grouping fusion multi-scale features; 分类号 TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于最优分组原则的多传感器分组加权融合算法	张立勇张利李丹	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法	张昊刘凤谭富祥钱育蓉	《计算机应用与软件》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于组反馈融合机制的视频超分辨率模型	张庆武迟小羽朱鉴陈炳丰蔡瑞初	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于差分隐私的海量数据发布方法研究	颜飞张兴李畅李万杰李帅	《计算机应用与软件》北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于新残差网络的图像隐写分析方法	王群张敏情柯彦狄富强	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料