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移动边缘计算中融合注意力机制的DRL工作流任务卸载算法被引量：1: 1; 作者雷雪梅张贺同《现代电子技术》北大核心 2025年第6期45-51,共7页; 移动边缘计算的计算密集型任务多为工作流任务,传统方法在解决工作流任务卸载问题时很难充分考虑子任务之间的依赖关系,并且计算卸载算法性能不佳。为了解决以上问题,将工作流任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,构建... 展开更多; 关键词移动边缘计算注意力机制工作流任务任务卸载深度强化学习马尔可夫决策过程系统能耗; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进MOEA/D的模糊柔性作业车间调度算法被引量：1: 2; 作者郑锦灿邵立珍雷雪梅《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期336-345,共10页; 针对实际生产车间中加工时间的不确定性,将加工时间以模糊数的形式表示,建立以最小化模糊最大完工时间和模糊总材料消耗为优化目标的多目标模糊柔性作业车间调度问题数学模型,提出一种改进基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D)进行求解。... 展开更多; 关键词模糊柔性作业车间调度问题基于分解的多目标进化算法混合初始化选择策略邻域搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时间卷积注意力网络的剩余寿命预测方法被引量：17: 3; 作者刘丽裴行智雷雪梅《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2375-2386,共12页; 剩余使用寿命(RUL)预测对于保障现代工业设备的安全运行、降低维护成本具有重要意义。目前已有基于循环神经网络(RNN)的RUL预测模型结构比较复杂,且缺乏一种从多传感器数据中提取重要退化信息的有效机制。因此,设计了一种新的用于RUL预... 展开更多; 关键词深度学习剩余使用寿命时间卷积神经网络注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

“e采购”在高校设备采购中的应用被引量：2: 4; 作者钱大益高先强孟兆磊《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2014年第6期248-251,共4页; 分析了我国高校设备采购的特点和电子采购应用现状,提出高校设备电子采购系统的定位、优势、设计原则、构想、框架、流程等,总结了系统的创新和实现情况,并根据系统实际应用中的问题提出优化以及改进措施。; 关键词政府采购电子采购设备采购; 在线阅读下载PDF 职称材料

多尺度多特征融合的行人重识别模型被引量：5: 5; 作者刘丽李曦雷雪梅《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期1868-1876,共9页; 为了解决行人重识别中行人特征表达不充分、忽视相邻区域的语义相关性等问题,提出了多尺度多特征融合的行人重识别模型.首先,通过多分支结构获取包含不同信息的特征图;其次,通过组合相邻的局部区域,强调局部特征之间的语义相关性;最后,... 展开更多; 关键词深度学习行人重识别多尺度多特征特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于线性规划松弛的移动边缘计算卸载模型被引量：4: 6; 作者雷雪梅刘丽王倩《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期626-630,共5页; 移动边缘计算中本地设备可以将计算任务卸载到靠近网络的边缘节点上执行,只将计算结果回传至用户端,从而减小传输时延,降低移动设备的功耗,减轻客户端的负载压力,还可以减少核心网络的计算负载。针对复杂多类边缘节点的移动边缘计算环境... 展开更多; 关键词移动边缘计算任务卸载多属性决策分类回归决策树线性规划; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度神经网络的图像修复算法综述被引量：10: 7; 作者吕建峰邵立珍雷雪梅《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第20期1-12,共12页; 深度学习的快速发展使计算机视觉技术应用越来越广泛,同时利用深度神经网络根据破损图像的已知信息对图像复原的修复技术成为关注的热点。对近年基于深度神经网络的图像修复方法进行了综述和分析:按照模型优化的方向,对图像修复方法进... 展开更多; 关键词深度神经网络图像修复算法分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色柔性作业车间调度方法被引量：8: 8; 作者郑锦灿邵立珍雷雪梅《制造技术与机床》北大核心 2023年第1期145-152,共8页; 针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基... 展开更多; 关键词柔性作业车间调度问题改进NSGA-Ⅱ 自适应算子改进精英保留策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名移动边缘计算中融合注意力机制的DRL工作流任务卸载算法被引量：1: 1; 作者雷雪梅张贺同; 机构北京科技大学信息化建设与管理办公室北京科技大学自动化学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2025年第6期45-51,共7页; 文摘移动边缘计算的计算密集型任务多为工作流任务,传统方法在解决工作流任务卸载问题时很难充分考虑子任务之间的依赖关系,并且计算卸载算法性能不佳。为了解决以上问题,将工作流任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,构建问题的状态空间、动作空间和奖励函数。以最小化工作流任务的任务完成时间和系统能耗为目标,提出一种融合注意力机制的基于深度强化学习(DRL)的工作流任务卸载算法(DWTOAA)。该方法使用分段式奖励函数来提高模型训练速度,并结合注意力机制提高算法对工作流任务终止执行状态的识别能力。实验结果表明,DWTOAA方法相较于DRL算法具有更快的训练速度,同时在求解不同子任务数的工作流任务时,DWTOAA得到的卸载决策均具有更少的任务完成时间和系统能耗。; 关键词移动边缘计算注意力机制工作流任务任务卸载深度强化学习马尔可夫决策过程系统能耗; Keywords mobile edge computing attention mechanism workflow task task offloading deep reinforcement learning Markov decision process system energy consumption; 分类号 TN929.5-34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进MOEA/D的模糊柔性作业车间调度算法被引量：1: 2; 作者郑锦灿邵立珍雷雪梅; 机构北京科技大学自动化学院北京科技大学顺德创新学院北京科技大学信息化建设与管理办公室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期336-345,共10页; 基金国家自然科学基金面上项目(12071025) 佛山市科技创新专项资金(BK20AE004)。; 文摘针对实际生产车间中加工时间的不确定性,将加工时间以模糊数的形式表示,建立以最小化模糊最大完工时间和模糊总材料消耗为优化目标的多目标模糊柔性作业车间调度问题数学模型,提出一种改进基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D)进行求解。该算法基于机器和工序两层编码并采用混合的初始化策略提高初始种群的质量,利用插入式贪婪解码策略对机器的选择进行解码,缩短总加工时间;采用基于邻域和外部存档的选择操作结合改进的交叉变异算子进行种群更新,提高搜索效率;设置邻域搜索的启动条件,并基于4种邻域动作进行变邻域搜索,提高局部搜索能力;通过田口实验设计方法研究关键参数对算法性能的影响,同时得到算法的最优性能参数。在Xu 1~Xu 2、Lei 1~Lei 4和Remanu 1~Remanu 4测试集上将所提算法与其他算法进行对比,结果表明,IMOEA/D算法的解集数量和目标函数值均较优,在Lei 2算例获得的解集个数为对比算法的2倍以上。; 关键词模糊柔性作业车间调度问题基于分解的多目标进化算法混合初始化选择策略邻域搜索; Keywords Fuzzy Flexible Job-shop Scheduling Problem(FFJSP) Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition(MOEA/D) hybrid initialization selection strategy neighborhood search; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时间卷积注意力网络的剩余寿命预测方法被引量：17: 3; 作者刘丽裴行智雷雪梅; 机构北京科技大学自动化学院北京科技大学顺德研究生院北京科技大学信息化建设与管理办公室; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2375-2386,共12页; 基金国家自然科学基金面上资助项目(12071025) 佛山市科技创新专项资金资助项目(BK20AE004)。; 文摘剩余使用寿命(RUL)预测对于保障现代工业设备的安全运行、降低维护成本具有重要意义。目前已有基于循环神经网络(RNN)的RUL预测模型结构比较复杂,且缺乏一种从多传感器数据中提取重要退化信息的有效机制。因此,设计了一种新的用于RUL预测的时间卷积注意力网络(TCAN)模型。在TCAN中使用结构相对比较简单的时间卷积神经网络(TCN)来提取传感器数据中的退化特征,然后利用注意力机制从TCN中提取重要的退化特征信息。最后,将学习得到的高层特征表示展开并输入全连接层,输出预测的RUL值。在C-MAPSS数据集上与其他方法相比较,分析了TCAN模型的性能,实验结果表明TCAN可以更有效地提高RUL预测的精度。; 关键词深度学习剩余使用寿命时间卷积神经网络注意力机制; Keywords deep learning remaining useful life temporal convolutional network attention mechanism; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名“e采购”在高校设备采购中的应用被引量：2: 4; 作者钱大益高先强孟兆磊; 机构北京科技大学信息化建设与管理办公室中国现代教育装备网; 出处《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2014年第6期248-251,共4页; 基金 2012年北京市高等教育学会技术物资研究会立项课题; 文摘分析了我国高校设备采购的特点和电子采购应用现状,提出高校设备电子采购系统的定位、优势、设计原则、构想、框架、流程等,总结了系统的创新和实现情况,并根据系统实际应用中的问题提出优化以及改进措施。; 关键词政府采购电子采购设备采购; Keywords government procurement electronic procurement equipment procurement; 分类号 F253.2 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多尺度多特征融合的行人重识别模型被引量：5: 5; 作者刘丽李曦雷雪梅; 机构北京科技大学自动化学院北京科技大学信息化建设与管理办公室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期1868-1876,共9页; 基金国家自然科学基金(12071025) 佛山市科技创新专项基金(BK20AE004)。; 文摘为了解决行人重识别中行人特征表达不充分、忽视相邻区域的语义相关性等问题,提出了多尺度多特征融合的行人重识别模型.首先,通过多分支结构获取包含不同信息的特征图;其次,通过组合相邻的局部区域,强调局部特征之间的语义相关性;最后,结合最大池化和平均池化的优势,从不同的方向学习更加全面的特征信息.分别在Market-1501,DukeMTMC-reID以及MSMT17数据集上进行实验,结果表明,在光照不同、拍摄角度不同等环境下,文中模型的mAP分别达到了88.40%,78.50%,59.20%,能够有效地提取行人特征,识别精度较高.; 关键词深度学习行人重识别多尺度多特征特征融合; Keywords deep learning person re-identification multi-scale and multi-feature feature 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

题名基于线性规划松弛的移动边缘计算卸载模型被引量：4: 6; 作者雷雪梅刘丽王倩; 机构北京科技大学信息化建设与管理办公室北京科技大学自动化学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期626-630,共5页; 基金国家自然科学基金面上项目(12071025) 佛山市科技创新专项资金项目(BK20AE004)。; 文摘移动边缘计算中本地设备可以将计算任务卸载到靠近网络的边缘节点上执行,只将计算结果回传至用户端,从而减小传输时延,降低移动设备的功耗,减轻客户端的负载压力,还可以减少核心网络的计算负载。针对复杂多类边缘节点的移动边缘计算环境,建立了基于线性规划松弛的三级计算任务卸载决策模型,称为CART-CRITIC-LR(CCLR)。首先通过分类回归决策树算法(CART)筛选出本地执行的计算任务;然后采用多属性决策的CRITIC算法确定3个性能指标的权值分配;最后,基于线性规划松弛(LR)对计算卸载问题建模,使计算任务卸载决策的总时延、总能耗和总成本最优。实验比较了其他计算卸载策略的能耗、成本、延迟时间等指标,结果表明CCLR卸载决策算法在保证多目标全局最优的同时,实现了总时延最短,说明了所提算法的有效性与适用性。; 关键词移动边缘计算任务卸载多属性决策分类回归决策树线性规划; Keywords Mobile edge computing Task offloading Multi-attribute decision Classification and regression tree Linear programming; 分类号 TP393 [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

题名基于深度神经网络的图像修复算法综述被引量：10: 7; 作者吕建峰邵立珍雷雪梅; 机构北京科技大学自动化学院北京科技大学顺德创新学院北京科技大学信息化建设与管理办公室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第20期1-12,共12页; 基金国家自然科学基金面上项目(12071025) 佛山市科技创新专项资金(BK20AE004)。; 文摘深度学习的快速发展使计算机视觉技术应用越来越广泛,同时利用深度神经网络根据破损图像的已知信息对图像复原的修复技术成为关注的热点。对近年基于深度神经网络的图像修复方法进行了综述和分析:按照模型优化的方向,对图像修复方法进行分类综述;介绍了图像修复常用的数据集和性能评价指标,并在相关数据集上对各种基于深度神经网络的破损图像修复算法进行性能评价和分析;总结和分析了现有图像修复方法面临的挑战和未来研究方向。; 关键词深度神经网络图像修复算法分析; Keywords deep neural networks image inpainting algorithm analysis; 分类号 TP391 [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

题名一种基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色柔性作业车间调度方法被引量：8: 8; 作者郑锦灿邵立珍雷雪梅; 机构北京科技大学自动化学院北京科技大学顺德创新院北京科技大学信息化建设与管理办公室; 出处《制造技术与机床》北大核心 2023年第1期145-152,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目(12071025) 佛山市科技创新专项资金项目(BK20AE004)。; 文摘针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。; 关键词柔性作业车间调度问题改进NSGA-Ⅱ 自适应算子改进精英保留策略; Keywords flexible job shop scheduling improved non-dominated sorting genetic algorithmⅡ adaptive operator improved elite preserving strategy; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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	移动边缘计算中融合注意力机制的DRL工作流任务卸载算法	雷雪梅张贺同	《现代电子技术》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进MOEA/D的模糊柔性作业车间调度算法	郑锦灿邵立珍雷雪梅	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于时间卷积注意力网络的剩余寿命预测方法	刘丽裴行智雷雪梅	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2022	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	“e采购”在高校设备采购中的应用	钱大益高先强孟兆磊	《实验技术与管理》 CAS 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多尺度多特征融合的行人重识别模型	刘丽李曦雷雪梅	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于线性规划松弛的移动边缘计算卸载模型	雷雪梅刘丽王倩	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于深度神经网络的图像修复算法综述	吕建峰邵立珍雷雪梅	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2023	10	在线阅读下载PDF 职称材料
8	一种基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色柔性作业车间调度方法	郑锦灿邵立珍雷雪梅	《制造技术与机床》北大核心	2023	8	在线阅读下载PDF 职称材料