融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本红外目标检测

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作者 司起峰 刘刚 +1 位作者 徐红鹏 陈会祥 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期279-287,共9页

针对红外目标检测存在复杂背景干扰下已有的小样本目标检测模型无法充分挖掘支持信息,导致检测性能下降的问题,提出了融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本目标检测算法。类边界均衡算法通过类边界对抗最小-最大正则化来实现新类之间... 针对红外目标检测存在复杂背景干扰下已有的小样本目标检测模型无法充分挖掘支持信息,导致检测性能下降的问题,提出了融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本目标检测算法。类边界均衡算法通过类边界对抗最小-最大正则化来实现新类之间边界平衡,解决了小样本目标检测任务中由于基类和新类特征原型分布混乱造成的检测性能下降的问题。但是由于复杂背景干扰,类边界均衡算法直接用于红外目标检测无法充分利用支持集图像的有效信息。提出二阶池化注意力机制来抑制背景干扰,增强对支持图像有效信息的学习,进而加强利用支持信息对查询信息调节的功能。该机制沿通道维度计算输入特征图各个通道之间的协方差,来获取各个通道之间的统计依赖性,进而捕获重要通道的高阶特征信息。同时沿通道维度计算输入特征图各个通道的标准差,并将两个通道的协方差除以两个通道的标准差以减弱噪声对协方差估计的影响,增强协方差计算的准确性。在类边界均衡算法权重模块中融入二阶池化注意力机制,来引导检测算法将特征学习聚焦在目标及其邻域,并抑制复杂背景的干扰。实验结果表明,相对于经典算法,提出的小样本目标检测算法在10-shot任务上获得了最佳性能,在自制的红外目标数据集的新类别上的mAP达到了56.4%。 展开更多

关键词 红外目标检测 小样本 类边界均衡 二阶池化注意力 协方差

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基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法 被引量：4

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作者 郭晋秦 韩焱 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期332-335,373,共5页

考虑到无线传感器网络(WSN)负载不均衡导致节点存活时间较短、能量消耗量较多的问题,提出一种基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法(DCWSN)。首先,建立了一个WSN的多层分簇的网络拓扑结构,并分析了该网络拓扑的簇内节点运作的... 考虑到无线传感器网络(WSN)负载不均衡导致节点存活时间较短、能量消耗量较多的问题,提出一种基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法(DCWSN)。首先,建立了一个WSN的多层分簇的网络拓扑结构,并分析了该网络拓扑的簇内节点运作的能量消耗方式。接着,采用非均匀聚类的负载均衡算法,在簇头的选择上考虑了节点连通密度、节点剩余能量和簇头选择时间,通过竞选出最高权重的节点成为簇头;在簇的建立阶段,通过簇大小的决定阈值和簇头的更新机制来均衡簇头的能量负载,防止簇头节点过早死亡。通过网络生命周期和网络能量消耗对提出算法的有效性进行验证,并与算法EDDIE、M-TRAC、DDC和EELBC进行比较,结果显示DCWSN算法的节点存活率为37.7%,高于对比算法,且能量效率也高于对比算法。实验结果表明,DCWSN算法对节点负载分配具有良好的均衡性,有效控制了节点负载过量的问题,提高了节点的能量效率。 展开更多

关键词 分布式 层次化结构 非均衡聚类 负载均衡 无线传感器网络

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基于倒三谱初始化的Bussgang类盲均衡算法研究 被引量：5

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作者 王峰 赵俊渭 +1 位作者 李洪升 郭业才 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第7期877-879,911,共4页

水声通信信道带宽非常有限。与自适应均衡算法相比,盲均衡算法不需要训练序列而节省了带宽,特别适合于高速水声通信和多点通信。Bussgang 类盲均衡算法计算简单,但收敛速度慢,且对权向量的初始化很敏感。不恰当的初始化会造成算法收敛... 水声通信信道带宽非常有限。与自适应均衡算法相比,盲均衡算法不需要训练序列而节省了带宽,特别适合于高速水声通信和多点通信。Bussgang 类盲均衡算法计算简单,但收敛速度慢,且对权向量的初始化很敏感。不恰当的初始化会造成算法收敛到局域极小值。多谱类盲均衡算法收敛速度快,且是全局最优的,但计算量大,不利于硬件实现。本文利用倒三谱,根据倒三谱累积量方程,由一般数据计算得到倒谱参数,从而直接估计出均衡器参数,对Bussgang类算法进行初始化,大大加快了算法的收敛速度,保证了算法收敛到最优。通过对浅海信道均衡的计算机仿真,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 倒三谱初始化 Bussgang类盲均衡算法 水下通信 水声信道

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改进PSO结合DSA技术的无线传感器网络均衡密度聚类方法 被引量：5

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作者 任昌鸿 安军 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第8期122-129,共8页

针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)聚类过程中节点分布不均衡影响网络寿命的问题,提出一种改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法结合分布式空间分析(Distributed Space Analysis,DSA)技术的无线... 针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)聚类过程中节点分布不均衡影响网络寿命的问题,提出一种改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法结合分布式空间分析(Distributed Space Analysis,DSA)技术的无线传感器网络均衡密度聚类方法。利用改进粒子群算法优化能量均衡分簇算法以促进网络能耗均衡分布,避免了网络热点问题并最大化传感器网络寿命;结合基于分布式空间分析的聚类技术,实现了整个无线传感器网络中集群构建的能耗均衡;对两种算法的优势进行深度融合,克服对初始聚类中心点选择等敏感问题的同时加快了聚类收敛速度,形成传感器节点位置的最优分簇。实验结果表明,该方法实现了对网络节点能耗均衡分簇的有效性,与其他的聚类技术相比功耗更低,因此网络寿命更长。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点分布 均衡密度聚类 分布式空间分析 改进粒子群算法

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基于深度集成学习的类极度不均衡数据信用欺诈检测算法 被引量：22

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作者 刘颖 杨轲 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期539-547,共9页

信用欺诈数据分布极度不均衡时,信息失真、周期性统计误差和报告偏倚所产生的噪声错误对训练模型干扰凸显,且易产生过拟合现象.鉴于此,提出一种深度信念神经网络集成算法来解决类极度不均衡的信用欺诈问题.首先,提出双向联合采样算法克... 信用欺诈数据分布极度不均衡时,信息失真、周期性统计误差和报告偏倚所产生的噪声错误对训练模型干扰凸显,且易产生过拟合现象.鉴于此,提出一种深度信念神经网络集成算法来解决类极度不均衡的信用欺诈问题.首先,提出双向联合采样算法克服信息缺失和过拟合问题;然后,构造2阶段基分类器簇,针对支持向量机(support vector machine,SVM)对不均衡数据分布所表现的分类超平面向少数类偏移问题,利用增强(boosting)算法生成SVM与随机森林(random forest,RF)结合的基分类器簇;利用深度信念网络(deep belief network,DBN)整合基分类器簇的多元预测,输出分类结果.考虑传统精度评价指标过度关注多数类样本,忽视信用欺诈存在违约损失高于利息收益事实,引入成本-效益指数兼顾正类和负类样本的识别能力,提高模型对少数类样本预测精度.通过对欧洲信用卡欺诈数据检测发现,相比于其他相关算法成本效益指数均值提高3个百分点,同时,实验比较样本不均衡比例对算法精度影响,结果表明在处理极端不均衡数据时所提算法效果更优. 展开更多

关键词 信用欺诈 类极不均衡 深度信念神经网络 支持向量机 成本-效益指数

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机载激光雷达通信网络测距大数据均衡调度

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作者 时进 陈瑾 赵文瑄 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第12期121-126,共6页

由于机载激光雷达通信网络节点本身的通信距离有限,存在测距节点的硬件资源不均衡、节点能量有限、通信干扰等问题。对此,提出均衡聚类下的机载激光雷达测距大数据调度方法。基于小波变换中的非线性尺度变换结构对采集到的雷达测距大数... 由于机载激光雷达通信网络节点本身的通信距离有限,存在测距节点的硬件资源不均衡、节点能量有限、通信干扰等问题。对此,提出均衡聚类下的机载激光雷达测距大数据调度方法。基于小波变换中的非线性尺度变换结构对采集到的雷达测距大数据去噪处理。使用K-means++算法和局部搜索策略进行分区,使用基于密度的噪声应用空间聚类算法分析不同聚类结果的关联特征。引入自适应权重学习方法,提取输出雷达通信网络节点特征量,将原始特征向量与归一化的节点分布量化值融合,构建新的测距大数据网络调度特征向量。实验测试结果表明:所提方法在雷达通信网络测距节点调度应用中,内存使用率降低至62%以下,能耗降低至1200 J以下,执行时间降低至40 ms以下,提升了均衡聚类调度应用效果。 展开更多

关键词 机载激光雷达 测距大数据 均衡聚类 K-means++算法 非线性尺度变换结构 基于密度的噪声应用空间聚类算法

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基于多群组均衡协同搜索的多目标优化发电调度 被引量：15

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作者 周斌 宋艳 +2 位作者 李金茗 余涛 韦化 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第22期181-189,共9页

针对多目标、强约束及大规模电力系统发电优化调度问题,提出一种新型多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)。该算法基于随机学习自动机的协同进化搜索以实现合作搜索群组之间的适应度分配和策略交互。此外,EMGSS提出一种分级均衡聚类方法为系... 针对多目标、强约束及大规模电力系统发电优化调度问题,提出一种新型多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)。该算法基于随机学习自动机的协同进化搜索以实现合作搜索群组之间的适应度分配和策略交互。此外,EMGSS提出一种分级均衡聚类方法为系统调度员提供一系列多样化的帕累托最优均衡前沿,并引入纳什均衡来抽取最终多目标解集的最优决策解。仿真算例采用标准IEEE 30节点及118节点系统,性能对比与仿真测试验证了所提算法在解决高维多目标节能减排发电调度问题中的优越性。 展开更多

关键词 多目标发电调度 分级均衡聚类 协同进化优化 最优均衡解 帕累托最优

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均衡FCM算法在农作物遥感影像解译中的应用 被引量：1

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作者 李奇生 赵成萍 +2 位作者 尹子琴 李博 周新志 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期1163-1168,共6页

针对传统的模糊C-均值聚类算法(FCM算法)对大数据集收敛速度慢,聚类不均匀类别样本时出现大类吃小类现象以及对初始聚类中心点要求高等问题,提出了一种基于均衡样本集思想的模糊C-均值聚类算法(均衡FCM算法)。选取Landsat8、Sentinel2A... 针对传统的模糊C-均值聚类算法(FCM算法)对大数据集收敛速度慢,聚类不均匀类别样本时出现大类吃小类现象以及对初始聚类中心点要求高等问题,提出了一种基于均衡样本集思想的模糊C-均值聚类算法(均衡FCM算法)。选取Landsat8、Sentinel2A遥感卫星采集获得的哈尔滨市宾县2018年遥感图像,验证方法的有效性。结果显示,提出的均衡FCM算法可以改善传统FCM算法存在的问题,验证了均衡FCM算法的有效性。 展开更多

关键词 均衡C-均值聚类算法(均衡FCM算法) 混合像元 面积提取 图像分类

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基于HMM的频率敏感聚类方法PIFS-HMM

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作者 卢鸣 王士同 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第4期185-186,189,共3页

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)被广泛地应用于信号处理和模式识别中。当将其应用于聚类时,HMM的训练是一个非常重要的问题。特别是对数据不均衡的数据集,传统的模型训练方法存在使某些类为空类,类中数据偏少等缺点。针对这... 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)被广泛地应用于信号处理和模式识别中。当将其应用于聚类时,HMM的训练是一个非常重要的问题。特别是对数据不均衡的数据集,传统的模型训练方法存在使某些类为空类,类中数据偏少等缺点。针对这一特殊问题,提出了基于频率敏感的聚类方法PIFS-HMM,其目的在于提高模型训练的有效性,使聚类结果均衡。实验结果证实了提出方法的有效性。 展开更多

关键词 频率敏感 均衡聚类 隐马尔可夫模型

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网络语言的戏仿现象

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作者 许红晴 杨奔 《华中师范大学学报（人文社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2012年第S3期104-107,共4页

网络语言中的戏仿现象主要有五大类:联系类、变化类,侧重类、均衡类和语体类。本文主要分析这五大类别的戏仿现象以及戏仿运用的特点和效果。

关键词 戏仿 联系类 变化类 侧重类 均衡类 语体类 特点

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数据广播调度自适应信道划分与分配方法 被引量：2

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作者 胡文斌 邱振宇 +3 位作者 聂聪 王欢 严丽平 杜博 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期2844-2860,共17页

随着移动网络的不断发展,移动终端设备的计算能力与日俱增,越来越多的用户倾向于通过移动网络获取信息资源,这使得实时按需数据广播面临新的挑战:(1)数据内容和规模的多样化;(2)用户请求的实时性与需求多样性使得热点数据增加,直接导致... 随着移动网络的不断发展,移动终端设备的计算能力与日俱增,越来越多的用户倾向于通过移动网络获取信息资源,这使得实时按需数据广播面临新的挑战:(1)数据内容和规模的多样化;(2)用户请求的实时性与需求多样性使得热点数据增加,直接导致广播数据总量的剧增;(3)用户对服务质量和水平的要求越来越高.当前的研究成果主要集中在固定信道模型和算法上,一定程度上忽略了当前数据广播调度环境的变化.固定信道存在如下问题:(1)局限于特定的网络,缺乏通用性;(2)信道大小、个数不能随着网络环境的变化而自动调整,降低了广播效率.基于以上考虑,对实时按需数据广播调度的自适应信道划分和分配进行研究,提出一种自适应信道划分与分配方法OCSM(optimized channel split method),其根据数据请求特征的不同,实时自适应地调整信道个数和大小,从而提高系统敏感性、鲁棒性以及广播效率.该方法包括:(1)广播数据均衡聚类算法WASC(weight average and size cluster algorithm),其挖掘数据特征,为信道划分提供依据;(2)数据项广播优先级评定算法R×W/SL,其实时评定数据项调度优先级;(3)信道划分与分配算法CSA(channel split algorithm).实验包括两个方面:(1)确定不同数据项大小和请求截止期分布下的信道划分策略,并分析聚类算法中聚类距离K在不同情况下的最佳取值以及最佳信道划分;(2)验证自适应信道划分与分配策略的有效性,并通过对比实验验证在不同情况下OCSM的有效性.实验结果表明:OCSM优于其他调度算法,并具有较强的自适应. 展开更多

关键词 数据广播调度 自适应信道划分 失效率 均衡聚类 实时按需

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学者厉以宁

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作者 章铮 《中国地质大学学报（社会科学版）》 2006年第3期1-5,共5页

厉以宁教授是西方经济学说的介绍者和中国经济体制改革的研究者。他的主要学术贡献包括:根据“两类非均衡”的分析,将“企业改革主线论”作为中国经济改革的基本思路;以股份制作为中国微观经济的基础;以“就业优先,兼顾物价稳定”作为... 厉以宁教授是西方经济学说的介绍者和中国经济体制改革的研究者。他的主要学术贡献包括:根据“两类非均衡”的分析,将“企业改革主线论”作为中国经济改革的基本思路;以股份制作为中国微观经济的基础;以“就业优先,兼顾物价稳定”作为基本的宏观经济政策;通过“第三种调节即道德调节”来保证社会主义市场经济的顺利运行。 展开更多

关键词 厉以宁 两类非均衡 股份制 就业优先 道德调节

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CWGAN-DNN:一种条件Wasserstein生成对抗网络入侵检测方法 被引量：14

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作者 贺佳星 王晓丹 +1 位作者 宋亚飞 来杰 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第5期67-74,共8页

针对现有的基于机器学习的入侵检测系统对类不平衡数据检测准确率低的问题,提出一种基于条件Wasserstein生成对抗网络(CWGAN)和深度神经网络(DNN)的入侵检测(CWGAN-DNN)。CWGAN-DNN通过生成样本来改善数据集的类不平衡问题,提升对少数... 针对现有的基于机器学习的入侵检测系统对类不平衡数据检测准确率低的问题,提出一种基于条件Wasserstein生成对抗网络(CWGAN)和深度神经网络(DNN)的入侵检测(CWGAN-DNN)。CWGAN-DNN通过生成样本来改善数据集的类不平衡问题,提升对少数类和未知类的检测效率。首先,通过变分高斯混合模型(VGM)对原始数据中的连续特征进行处理,将连续特征的高斯混合分布进行分解;然后利用CWGAN学习预处理后数据的分布并生成新的少数类数据样本、平衡训练数据集;最后,利用平衡训练集对DNN进行训练,将训练得到的DNN用于入侵检测。在NSL-KDD数据集上进行的实验结果表明:利用CWGAN生成的数据进行训练,DNN的分类准确率和F1分数提升了5%,AUC下降了2%;与其他类均衡方法相比,CWGAN-DNN的准确率至少提升了3%、F1分数和AUC提升了1%。 展开更多

关键词 入侵检测 类均衡技术 生成对抗网络 深度神经网络 高斯混合模型

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