移动边缘计算中安全信息流建模与分析 被引量：4

1

作者 谢娜 谭文安 +1 位作者 曹彦 赵璐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期35-42,52,共9页

在移动边缘计算中,移动终端身份存在复杂性和动态性,对于高安全领域的任务卸载,需要对被卸载的任务进行实时跟踪,及时发现滥用行为才能保证任务卸载的安全性。然而,现有方法多基于信任评估机制选择高信任度节点进行卸载,并没有关注该节... 在移动边缘计算中,移动终端身份存在复杂性和动态性,对于高安全领域的任务卸载,需要对被卸载的任务进行实时跟踪,及时发现滥用行为才能保证任务卸载的安全性。然而,现有方法多基于信任评估机制选择高信任度节点进行卸载,并没有关注该节点自身发起的内部攻击问题。提出一种支持安全性分析的任务卸载方法。设计包含安全性分析的任务卸载流程,构建面向移动边缘计算的多级安全信息流模型,用于约束服务卸载、数据卸载和服务执行过程。在此基础上,基于偶图对任务卸载过程进行建模,构造标注迁移边的标号变迁系统,并利用模型检测技术验证是否满足相应的安全需求。案例分析和性能评估结果表明,该方法能够在秒级时间内预测任务卸载中的恶意行为,具有较好的可行性和有效性。 展开更多

关键词 移动边缘计算 任务卸载 安全信息流模型 偶图 模型检测

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点云融合技术综述:方法、应用与挑战

2

作者 宋绍京 李新建 方非易 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期528-547,共20页

点云融合技术作为3D(Three-Dimensional)数据处理的重要手段,在多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文系统地综述了点云融合的基础概念、常用技术方法及其应用,深入分析了不同方法的发展现状和未来发展趋势。此外,该文还探讨了点云... 点云融合技术作为3D(Three-Dimensional)数据处理的重要手段,在多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文系统地综述了点云融合的基础概念、常用技术方法及其应用,深入分析了不同方法的发展现状和未来发展趋势。此外,该文还探讨了点云融合在自动驾驶、建筑和机器人等领域的实际应用及面临的挑战,尤其是在应对噪声、数据稀疏性和密度不均等问题时,如何在保证融合精度的同时平衡其复杂性。通过全面梳理现有研究进展,为未来点云融合技术的发展提供了有力参考,并为进一步提升融合算法的精度、鲁棒性和效率指明了可能的研究方向。 展开更多

关键词 点云融合 3D数据处理 特征匹配 融合算法 深度学习

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基于改进YOLO v8的复杂温室环境黄瓜果实分割方法

3

作者 夏天 谢纯 +2 位作者 李琳一 陆声链 钱婷婷 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期433-442,共10页

黄瓜果实的检测与分割对于表型分析和黄瓜生长管理至关重要。然而,在复杂温室环境下,果实往往与茎叶相互遮挡,且果实与背景颜色相似,导致传统方法在复杂环境下难以准确识别果实边界并实现高效分割。为此,提出了一种基于改进YOLO v8的黄... 黄瓜果实的检测与分割对于表型分析和黄瓜生长管理至关重要。然而,在复杂温室环境下,果实往往与茎叶相互遮挡,且果实与背景颜色相似,导致传统方法在复杂环境下难以准确识别果实边界并实现高效分割。为此,提出了一种基于改进YOLO v8的黄瓜果实分割方法。该方法引入可变形卷积(Deformable convolution network v4,DCNv4)增强模型空间适应性;同时采用RepNCSPELAN4模块串联额外的C2F模块,细化特征提取与融合;从而提升了模型在复杂温室环境下对黄瓜果实图像的分割性能。实验结果显示,在玻璃温室和塑料连栋大棚两个实验场景中的多个类别上均有出色表现。其中,在玻璃温室场景中的精确率为96.3%,召回率为93.1%,平均精度均值mAP50为96.2%,mAP50-95为85.3%;在塑料大棚场景中的精确率为86.8%,召回率为81.9%,平均精度均值mAP50为90.0%,mAP50-95为77.0%。本研究提出的改进方法在处理边界、多重遮挡和多尺度分割方面具有更强的鲁棒性和泛化性,使模型能适应复杂性不同的多样化种植环境而准确分割黄瓜果实。精确的果实图像分割有助于表型参数的获取,为黄瓜果实的表型分析提供了可靠的技术支持,从而促进农业表型机器人的应用。 展开更多

关键词 黄瓜 果实遮挡 设施温室 图像分割 YOLO v8 可变形卷积

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支持社会协同计算的跨组织工作流任务分派算法 被引量：3

4

作者 孙勇 谭文安 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1865-1879,共15页

针对社会协同计算带来的不可靠性和社会网络所固有的大规模性问题,提出了支持社会协同计算的跨组织工作流任务分派优化算法.首先,采用了基于工作流任务子网分层的优化模型,将复杂社会网络图进行有效地划分,从而简化了社会网络成员的协... 针对社会协同计算带来的不可靠性和社会网络所固有的大规模性问题,提出了支持社会协同计算的跨组织工作流任务分派优化算法.首先,采用了基于工作流任务子网分层的优化模型,将复杂社会网络图进行有效地划分,从而简化了社会网络成员的协作关系评估问题;然后,根据划分后网络的拓扑特征,设计了一种基于工作流任务子网连接点的快速介数中心性计算方法,以高效地选取跨组织业务项目的领导者;最后,采用基于任务子网划分的最短路径近似算法,实现了快速查找跨组织业务过程的协作成员;并且,理论证明了支持社会协同计算的工作流分派算法的可行性.实验结果表明所提算法大幅降低了社会协同计算的复杂性,保证了较高的准确性,解决了工作流任务成员之间的关系评价和人工团队组合优化的时效性问题,为社会协同计算的任务分派提供了一种新的思路. 展开更多

关键词 协同计算 团队组合 任务分派 跨组织工作流 社会网络

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基于1D-CNN的射频强度温度传感研究

5

作者 丁美琪 桂林 +3 位作者 王子怡 尚荻森 钱敏 李乾坤 《光通信研究》 北大核心 2025年第2期99-104,共6页

【目的】文章研究了基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的微波光子滤波器(MPF)在射频(RF)强度温度传感中的应用,以提高温度传感的精度和效率。【方法】文章实验搭建了基于马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构的MPF系统,通过改变环境温度,采集了在陷... 【目的】文章研究了基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的微波光子滤波器(MPF)在射频(RF)强度温度传感中的应用,以提高温度传感的精度和效率。【方法】文章实验搭建了基于马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构的MPF系统,通过改变环境温度,采集了在陷波深度为8.1 dB条件下20~70℃的RF谱数据,每个温度条件下采集30组数据,然后采用贪心策略设计并优化1D-CNN结构,确定网络层数、卷积核大小、池化核大小以及激活函数类型。利用训练集数据对模型进行训练,并使用测试集数据进行验证,优化模型参数以获得最佳性能。利用其非线性映射能力从RF谱数据中提取特征,实现RF强度与温度变化的高精度解调。最后采用均方根误差(RMSE)作为评价指标,并将1D-CNN的性能与传统算法(最值法、质心法和高斯拟合法)进行对比,分析其在不同温度条件下的性能。【结果】实验结果表明,基于1D-CNN预测模型的RMSE达到了10-3量级,而传统算法的RMSE通常在10-1量级。与传统高斯拟合算法相比,基于1D-CNN的算法解调速度提高了2.72倍。1D-CNN在不同温度条件下均表现出较高的稳定性和较低的误差。【结论】1D-CNN在处理复杂的非线性关系和特征提取方面具有显著优势,不仅在计算效率和鲁棒性方面表现优越,还能有效应对噪声和环境的干扰。文章的研究为MPF在RF强度温度传感领域的应用提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 一维卷积神经网络 微波光子滤波器 光纤传感 温度传感 射频强度

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面向智慧农业的轻量化ECA-ResNeXt及水稻病害识别应用

6

作者 程存良 王禹 +3 位作者 宋青峰 简晨晨 张严鑫 魏中伟 《农业工程》 2025年第7期28-35,共8页

水稻病害对产量影响显著,准确识别病害类型并采取有效防治措施对于减少经济损失至关重要。随着智慧农业的兴起,基于图像技术的病害精准识别和监测成为关键。为了提高水稻病害识别的准确性并降低计算复杂度,提出一种基于ResNeXt50改进的E... 水稻病害对产量影响显著,准确识别病害类型并采取有效防治措施对于减少经济损失至关重要。随着智慧农业的兴起,基于图像技术的病害精准识别和监测成为关键。为了提高水稻病害识别的准确性并降低计算复杂度,提出一种基于ResNeXt50改进的ECA-ResNeXt。首先,通过减少ResNeXt网络层数至35层,并调整初始层通道数,缩减卷积通道,同时采用深度卷积替代标准卷积,有效降低浮点运算量、参数量和存储需求。其次,结合ECA(efficient channel attention)模块,进一步提升模型的特征表示能力。试验结果表明,ECA-ResNeXt在水稻病害识别任务中准确率达到99.83%,浮点运算量仅0.054 GFLOPs,模型参数量0.054×10^(6),模型大小0.593 MB,展示了显著的计算和存储优势。与其他经典卷积神经网络(如ResNet18、ResNet101、ResNeXt50、EfficientNet-b4、MobileNetV2、MobileNetV3-Small)相比,ECA-ResNeXt在准确率、精确率、召回率和F1分数等多个评价指标上均表现优异,尤其在精确率和召回率上均超过99%。在迁移学习方面,通过在Plant Village数据集上进行预训练,ECA-ResNeXt在水稻病害识别中的性能进一步提升。最后,开发一种高效的水稻病虫害检测系统,试验验证了ECA-ResNeXt在水稻病害识别中的高效性与资源节省优势,展示其在实际应用中的广泛潜力。 展开更多

关键词 水稻病害 深度学习 ResNeXt 图像识别 深度卷积 智慧农业

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基于机器视觉技术的农田杂草识别研究进展

7

作者 胡冬 吴敏琪 +3 位作者 施莲莉 王薇 李振华 袁涛 《上海农业科技》 2025年第3期182-184,共3页

农田杂草是影响作物生长和制约农产品优质高产的重要因素之一,准确识别农田杂草是有效防除杂草的关键。随着计算机技术的迅速发展,机器视觉技术正逐步被应用于农田杂草识别领域,该应用显著提升了除草效率。为进一步推动机器视觉技术在... 农田杂草是影响作物生长和制约农产品优质高产的重要因素之一,准确识别农田杂草是有效防除杂草的关键。随着计算机技术的迅速发展,机器视觉技术正逐步被应用于农田杂草识别领域,该应用显著提升了除草效率。为进一步推动机器视觉技术在农田杂草识别领域的应用,现对图像识别技术和图像处理技术在农田杂草识别领域的应用现状进行总结,并针对机器视觉技术在杂草识别领域应用中存在的主要问题进行分析,在此基础上,在提高硬件运行效率、开发通用应用软件、优化人工智能算法等方面,提出了相关对策与建议。 展开更多

关键词 杂草识别 机器视觉技术 图像处理 图像识别 人工智能算法

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一种基于博弈协调策略的通信网络优化算法

8

作者 陈瑞霞 海洁 +1 位作者 庞学民 吴青娥 《电讯技术》 北大核心 2025年第3期339-346,共8页

针对通信系统中信息流拥挤与通信阻塞问题,提出了一种基于博弈协调策略算法的通信网络优化模型。研究了一种博弈协调策略新算法,设计了请求事件、响应总队长计算模型,构建了一种通信信号区域协调新模型;对冗余请求事件和响应提出了冗余... 针对通信系统中信息流拥挤与通信阻塞问题,提出了一种基于博弈协调策略算法的通信网络优化模型。研究了一种博弈协调策略新算法,设计了请求事件、响应总队长计算模型,构建了一种通信信号区域协调新模型;对冗余请求事件和响应提出了冗余信息滤除方法。协调优化了给定区域内多路通信信号,通过仿真计算比较了在不同的协调概率情况下的通信效果,结果表明,所提算法平均通信准确度和通信速度较现有常用Pursuit-evasion game算法分别提高了19.03%和1.37 ms,且具有更强抗干扰能力。研究结论可对急诊、火警、加密传输、军事通信、密集资源优化调度等领域提供基础方法和数据支撑。 展开更多

关键词 通信网络 通信阻塞 区域协调 冗余信息滤除

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基于多尺度上下文注意力U-SegNet的遥感目标检测

9

作者 陈瑞霞 张善文 吴青娥 《电讯技术》 北大核心 2025年第8期1187-1195,共9页

针对遥感目标图像多样、目标较小且与周围环境对比度差,导致现有目标检测方法复杂度高、检测效果差、泛化能力弱,以及经典U-Net和U-SegNet忽略了不同目标尺度特征感受野差异等问题,提出了一种基于多尺度上下文注意力U-SegNet(Multi-scal... 针对遥感目标图像多样、目标较小且与周围环境对比度差,导致现有目标检测方法复杂度高、检测效果差、泛化能力弱,以及经典U-Net和U-SegNet忽略了不同目标尺度特征感受野差异等问题,提出了一种基于多尺度上下文注意力U-SegNet(Multi-scale Context Attention U-SegNet,MSCAUSNet)的遥感目标检测新模型。该模型由U-SegNet、多尺度特征融合(Multi-scale Feature Fusion,MSFF)和多尺度上下文注意力(Multi-scale Context Attention,MSCA)模块组成,采用MSCA代替U-SegNet中的跳跃连接以融合目标低层特征与高层特征,并通过MSFF和MSCA模块充分捕获多尺度上下文特征,从而显著提升遥感多尺度目标检测性能。在遥感目标图像数据集上的实验结果表明,该模型能够有效检测不同尺度遥感目标,较经典U-Net和U-SegNet的检测精度分别提高了7.94%和5.09%。该模型为遥感目标检测和识别系统提供了技术支持。 展开更多

关键词 遥感多尺度目标检测 多尺度上下文注意力U-SegNet 多尺度上下文注意力 多尺度特征融合

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基于邻接矩阵的业务流程间距离计算方法 被引量：4

10

作者 吴亚锋 谭文安 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期52-58,共7页

在业务流程管理中,多数流程间距离计算方法忽略了事件日志的重要作用,并且计算效率较低。为此,通过引入邻接矩阵提出一种新的业务流程间距离计算方法。提取保存在各类信息管理系统中的事件日志,将其转换为仅包含活动执行轨迹的简单事件... 在业务流程管理中,多数流程间距离计算方法忽略了事件日志的重要作用,并且计算效率较低。为此,通过引入邻接矩阵提出一种新的业务流程间距离计算方法。提取保存在各类信息管理系统中的事件日志,将其转换为仅包含活动执行轨迹的简单事件日志。在此基础上,通过定义活动间的紧邻关系构造活动邻接矩阵,同时借鉴矩阵论中矩阵范数的定义,给出流程间距离的定义,并证明其满足距离度量特性。实验结果表明,该方法能够区分选择结构和并行结构并发现不可见任务,计算效率较高。 展开更多

关键词 流程间距离 业务流程管理 事件日志 邻接矩阵 矩阵范数

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基于特征和图结构信息增强的多教师学习图神经网络 被引量：1

11

作者 张嘉杰 过弋 王家辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期2013-2018,共6页

近年来,图神经网络对图数据强大的表征能力和建模能力使其在诸多领域广泛应用并取得了重大突破。然而,现有模型往往倾向于对图卷积聚合策略和网络结构进行优化,缺乏了对图数据自身先验知识的探索。针对上述问题,通过知识蒸馏的方法,设... 近年来,图神经网络对图数据强大的表征能力和建模能力使其在诸多领域广泛应用并取得了重大突破。然而,现有模型往往倾向于对图卷积聚合策略和网络结构进行优化,缺乏了对图数据自身先验知识的探索。针对上述问题,通过知识蒸馏的方法,设计了一种基于特征信息和结构信息增强的多教师学习图神经网络,打破了现有模型对于数据先验知识提取的局限性。针对图数据背后所蕴涵的丰富特征与结构信息,分别设计了节点特征和边的数据增强方式。在此基础上,将原始数据和增强后的数据通过多教师学习模块进行知识嵌入,使得学生模型学习到更多关于数据的先验知识。在Cora、Citeseer和PubMed数据集上,节点分类准确率分别提升了1%、1.3%、1.1%。实验结果表明,提出的信息增强的多教师学习模型能够有效地捕获先验知识。 展开更多

关键词 图神经网络 知识蒸馏 数据增强 节点分类

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基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法 被引量：2

12

作者 张卓 雷晏 +2 位作者 毛晓光 薛建新 常曦 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2289-2306,共18页

缺陷定位获取并分析测试用例集的运行信息,从而度量出各个语句为缺陷的可疑性.测试用例集由输入域数据构建,包含成功测试用例和失败测试用例两种类型.由于失败测试用例在输入域分布不规律且比例很低,失败测试用例数量往往远少于成功测... 缺陷定位获取并分析测试用例集的运行信息,从而度量出各个语句为缺陷的可疑性.测试用例集由输入域数据构建,包含成功测试用例和失败测试用例两种类型.由于失败测试用例在输入域分布不规律且比例很低,失败测试用例数量往往远少于成功测试用例数量.已有研究表明,少量失败测试用例会导致测试用例集出现类别不平衡问题,严重影响着缺陷定位有效性.为了解决这个问题,提出基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法.该方法基于模型域(即缺陷定位频谱信息)而非传统输入域(即程序输入),利用对抗生成网络合成覆盖最小可疑集合的模型域失败测试用例,从模型域上解决类别不平衡的问题.实验结果表明,所提方法大幅提升了11种典型缺陷定位方法的效能. 展开更多

关键词 缺陷定位 测试用例 对抗生成网络 数据增强 可疑值

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基于数据流传播路径学习的智能合约时间戳漏洞检测 被引量：2

13

作者 张卓 刘业鹏 +3 位作者 薛建新 鄢萌 陈嘉弛 毛晓光 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2325-2339,共15页

智能合约是一种被大量部署在区块链上的去中心化的应用.由于其具有经济属性,智能合约漏洞会造成潜在的巨大经济和财产损失,并破坏以太坊的稳定生态.因此,智能合约的漏洞检测具有十分重要的意义.当前主流的智能合约漏洞检测方法(诸如Oye... 智能合约是一种被大量部署在区块链上的去中心化的应用.由于其具有经济属性,智能合约漏洞会造成潜在的巨大经济和财产损失,并破坏以太坊的稳定生态.因此,智能合约的漏洞检测具有十分重要的意义.当前主流的智能合约漏洞检测方法(诸如Oyente和Securify)采用基于人工设计的启发式算法,在不同应用场景下的复用性较弱且耗时高,准确率也不高.为了提升漏洞检测效果,针对智能合约的时间戳漏洞,提出基于数据流传播路径学习的智能合约漏洞检测方法Scruple.所提方法首先获取时间戳漏洞的潜在的数据传播路径,然后对其进行裁剪并利用融入图结构的预训练模型对传播路径进行学习,最后对智能合约是否具有时间戳漏洞进行检测.相比而言,Scruple具有更强的漏洞捕捉能力和泛化能力,传播路径学习的针对性强,避免了对程序整体依赖图学习时造成的层次太深而无法聚焦漏洞的问题.为了验证Scruple的有效性,在真实智能合约的数据集上,开展Scruple方法与13种主流智能合约漏洞检测方法的对比实验.实验结果表明,Scruple在检测时间戳漏洞上的准确率,召回率和F1值分别可以达到0.96,0.90和0.93,与13种当前主流方法相比,平均相对提升59%,46%和57%,从而大幅提升时间戳漏洞的检测能力. 展开更多

关键词 智能合约 时间戳漏洞 漏洞检测 数据流传播路径 预训练

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碳达峰约束下电动汽车在线充电调度算法 被引量：1

14

作者 曹永胜 刘洋 +1 位作者 王永全 夏天 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期265-270,共6页

随着电动汽车数量的增加,电动汽车充电对社区电网总负荷和碳排放量产生了很大的影响,导致社区电网不太稳定,降低了电能质量。文中基于碳达峰的约束条件,研究了未提前知晓电动汽车到达时间、出发时间和充电需求等情况下的电动汽车充电碳... 随着电动汽车数量的增加,电动汽车充电对社区电网总负荷和碳排放量产生了很大的影响,导致社区电网不太稳定,降低了电能质量。文中基于碳达峰的约束条件,研究了未提前知晓电动汽车到达时间、出发时间和充电需求等情况下的电动汽车充电碳排放问题。首先,建立了电动汽车充电碳排放问题,并在未来信息未知的情况下进行了研究。针对电动汽车充电行为的不确定性,提出了一种改进型演员-评论家的智能充电碳排放算法。该算法采用的是连续碳排放动作的电动汽车充电碳排放策略,而不是离散近似碳排放动作。仿真结果表明,相比OA和AEM两个基准算法,所提算法能够降低电动汽车预期成本约24.03%和21.49%。 展开更多

关键词 碳达峰 电动汽车 不确定性 在线充电 能量管理

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多元宇宙优化估算锂离子电池的SOC与SOH 被引量：1

15

作者 朱冰 夏天 《电池》 CAS 北大核心 2024年第5期688-692,共5页

估计电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是锂离子电池管理中最复杂的任务之一。目前,针对SOC和SOH的估计存在跟踪值误差较大、噪声误差较大和计算量大等问题,引入多元宇宙优化(MVO)算法,对照电池的实际输出电压,模型的拟合度可达95.3%... 估计电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是锂离子电池管理中最复杂的任务之一。目前,针对SOC和SOH的估计存在跟踪值误差较大、噪声误差较大和计算量大等问题,引入多元宇宙优化(MVO)算法,对照电池的实际输出电压,模型的拟合度可达95.3%。通过14次迭代得到SOC的稳定估计值,与传统的循环次数法对比,SOH估计的稳定性提高了119%,并减小了78%的计算空间需求。 展开更多

关键词 算法 状态估计 多元宇宙优化(MVO) 荷电状态(SOC) 健康状态(SOH) 储能

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一种面向异质多移动机器人的改进猫群算法

16

作者 康亮 杜奕 尹丽华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1958-1968,共11页

目前的多移动机器人群组很难做到成员的真正同质,现有的群智能算法也很难包容团队的异质性。关注多移动机器人的异质性协同,提出母子机器人概念。为实现群智能算法在异质多移动机器人中的应用,改进了基本的猫群算法。定义了猫群的子域... 目前的多移动机器人群组很难做到成员的真正同质,现有的群智能算法也很难包容团队的异质性。关注多移动机器人的异质性协同,提出母子机器人概念。为实现群智能算法在异质多移动机器人中的应用,改进了基本的猫群算法。定义了猫群的子域和邻域,提出了搜索方向的优先级、机器人的扩展轨迹跟踪、搜索空间的吸引力和候选搜索区域等8个方面的猫群算法改进。实验结果表明:母子机器人概念可以实现异质多移动机器人的目标搜索,可以包容团队成员的异质性,验证了改进猫群算法的适用性和有效性。 展开更多

关键词 多移动机器人 猫群算法 异质 子域 搜索方向

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基于图卷积的云制造服务编码算法

17

作者 朱海 谭文安 郭凯 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期43-50,M0005,共9页

随着云制造模式及相关技术的发展,越来越多的服务提供者在云平台上发布并提供云服务业务。客户如何在大量功能相似、服务质量相近的云制造服务中检索并选择合适的云服务,已成为云平台运行过程中的难题。将服务关系与服务特征相结合,将... 随着云制造模式及相关技术的发展,越来越多的服务提供者在云平台上发布并提供云服务业务。客户如何在大量功能相似、服务质量相近的云制造服务中检索并选择合适的云服务,已成为云平台运行过程中的难题。将服务关系与服务特征相结合,将制造过程中的协作关系引入服务哈希编码,对制造服务生成二进制编码,提出一种基于图卷积的云制造服务编码检索算法,通过采用汉明距离等方法度量服务间相似性,筛选服务候选集,提高算法效率。实验结果表明:该算法能够准确、有效地为服务平台上的客户提供良好的制造服务候选集。 展开更多

关键词 云制造 图卷积 服务检索 哈希编码 深度学习

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增强上下文的错误定位技术 被引量：5

18

作者 张卓 谭庆平 +3 位作者 毛晓光 雷晏 常曦 薛建新 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期266-281,共16页

错误定位就是寻找程序错误的位置.现有的错误定位方法大多利用测试用例的覆盖信息,以标识一组导致程序失效的可疑语句,却忽视了这些语句相互作用导致失效的上下文.因此,提出一种增强上下文的错误定位方法Context-FL,以构建上下文的方式... 错误定位就是寻找程序错误的位置.现有的错误定位方法大多利用测试用例的覆盖信息,以标识一组导致程序失效的可疑语句,却忽视了这些语句相互作用导致失效的上下文.因此,提出一种增强上下文的错误定位方法Context-FL,以构建上下文的方式来优化错误定位性能.Context-FL利用动态切片技术构建数据与控制相关性的错误传播上下文,显示了导致失效的语句之间传播依赖关系;然后,基于可疑值度量来区分上下文片段中不同语句的可疑度;最后,Context-FL以标记可疑值的上下文作为定位结果.实验结果表明,Context-FL优于8种典型错误定位方法. 展开更多

关键词 错误定位 上下文 动态切片 SFL 可疑值

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面向自动驾驶的多任务环境感知算法 被引量：7

19

作者 宋绍京 陆婷婷 +2 位作者 孙翔 龚玉梅 陈建 《电子测量技术》 北大核心 2023年第24期157-163,共7页

为了解决复杂驾驶场景下目标检测精度较低而难以满足自动驾驶需求的问题,提出一种基于YOLOP的高效网络模型MEPNet。MEPNet可同时处理车辆检测、可行驶区域分割和车道线检测三项任务。首先,采用YOLOv7作为主体结构平衡精度与实时性;其次... 为了解决复杂驾驶场景下目标检测精度较低而难以满足自动驾驶需求的问题,提出一种基于YOLOP的高效网络模型MEPNet。MEPNet可同时处理车辆检测、可行驶区域分割和车道线检测三项任务。首先,采用YOLOv7作为主体结构平衡精度与实时性;其次,设计了FRFB模块增大感受野,以增强网络的特征提取能力;并且提出在检测网络的头部添加小目标检测层,有效减轻车辆遮挡和重叠现象对识别结果的干扰;最后使用CARAFE作为上采样算子,精准定位的轮廓的同时更好地保留图片的语义信息。实验表明,该算法推理速度达到42.5 fps,对比基线YOLOP,车辆检测的mAP50和Recall分别提升了6.8%和6.3%,车道线检测的准确率和IoU分别提升了6%和1%,可行驶区域分割的mIoU达到92.5%,大幅度提升了性能,并且进一步设计了MEPNet-s,实现了四任务目标检测,亦满足自动驾驶所需的准确性和实时性。 展开更多

关键词 复杂驾驶场景 目标检测 可行驶区域分割 车道线检测 小目标 四任务目标检测

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基于智能合约的可信筹款捐助方案与平台 被引量：11

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作者 谭文安 王慧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1483-1487,共5页

传统筹款捐助平台的集中式管理难以满足高可信机制的需求,筹款信息真假难辨,善款流向不透明。区块链技术的去中心化、数据不可篡改、可溯源、点对点交易等特点为构建可信捐助平台奠定了基础。由此以区块链技术为基础,提出了一种基于以... 传统筹款捐助平台的集中式管理难以满足高可信机制的需求,筹款信息真假难辨,善款流向不透明。区块链技术的去中心化、数据不可篡改、可溯源、点对点交易等特点为构建可信捐助平台奠定了基础。由此以区块链技术为基础,提出了一种基于以太坊智能合约的捐助方案。首先,将筹款信息和捐款交易事件等存储在以太坊区块链上,并利用保证金机制保证了数据的真实性和可溯性;同时,阐述了该方案的架构模型,提出智能合约算法Donate代替人工操作,防止善款挪用和久未到账问题;最后,通过基于智能合约的可信筹款捐助平台验证了该方案的可行性。将所提平台与传统筹款平台比较分析,证明了该平台能安全有效地防止虚假筹款和善款挪用。 展开更多

关键词 区块链 智能合约 筹款捐助 防欺诈 善款跟踪

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