面向服务器无感计算的模型推理服务切换方法研究

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作者 温鑫 曾焘 +1 位作者 李春波 徐子晨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1210-1217,共8页

模型推理服务正随着大模型技术的发展被广泛应用,为模型推理服务构建稳定可靠的体系结构支撑逐渐成为云服务商关注的焦点。服务器无感计算是一种资源粒度细、抽象程度高的云服务计算范式,具有按需计费、弹性扩展等优势,能够有效提高模... 模型推理服务正随着大模型技术的发展被广泛应用,为模型推理服务构建稳定可靠的体系结构支撑逐渐成为云服务商关注的焦点。服务器无感计算是一种资源粒度细、抽象程度高的云服务计算范式,具有按需计费、弹性扩展等优势,能够有效提高模型推理服务的计算效率。但是,模型推理服务工作流呈现出多阶段的特点,独立的服务器无感计算框架难以确保模型推理服务工作流各阶段的最优执行。因此,如何利用不同服务器无感计算框架的性能特征,实现模型推理服务工作流各阶段的在线切换,缩短整体工作流的执行时间,是亟待解决的关键问题。讨论模型推理服务在不同服务器无感计算框架上的切换问题。首先,使用预训练模型构建模型推理服务函数,得出异构服务器无感计算框架的性能特征;其次,采用机器学习技术构建二分类模型,结合异构服务器无感计算框架的性能特征,实现模型推理服务在线切换框架原型;最后,搭建测试平台,生成模型推理服务工作流,完成在线切换框架原型的性能评估。初步实验结果表明,在线切换框架原型与独立的服务器无感计算框架相比,最大可缩短模型推理服务工作流57%的执行时间。 展开更多

关键词 模型推理服务 服务器无感计算 机器学习

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同态加密下用户隐私数据传输的安全保护方法 被引量：3

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作者 付爱英 熊宇峰 曾勍炜 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期573-579,共7页

为满足用户隐私数据传输的安全性需求,提出一种同态加密下用户隐私数据传输安全保护方法.首先,通过特征空间重组技术进行数据重构,利用语义相关性融合方法在捕获用户隐私数据特征的同时进行自适应调度,并对捕获的特征量进行模糊聚类,确... 为满足用户隐私数据传输的安全性需求,提出一种同态加密下用户隐私数据传输安全保护方法.首先,通过特征空间重组技术进行数据重构,利用语义相关性融合方法在捕获用户隐私数据特征的同时进行自适应调度,并对捕获的特征量进行模糊聚类,确定用户隐私数据属性;其次,结合用户隐私数据属性,采用同态加密算法和深度学习相结合的方法对用户隐私数据进行点对点加密传输,最终实现用户隐私数据传输安全保护.仿真实验结果表明,该方法的数据加密效果较好,通信开销较低,可以更好地确保用户隐私数据传输的安全性和可靠性. 展开更多

关键词 同态加密 用户隐私数据 传输安全保护 特征空间重组

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面向交通场景的强鲁棒性场景图生成网络

3

作者 周玮 闵卫东 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期231-241,共11页

交通场景图是对交通场景进行结构化表示,在智能交通领域中发挥着重要作用。当前场景图生成方法通过预测实体对之间的关系以生成无偏场景图。然而,由于数据集的长尾分布与实体关系的模糊特征表示,因此现有方法生成的交通场景图无法为下... 交通场景图是对交通场景进行结构化表示,在智能交通领域中发挥着重要作用。当前场景图生成方法通过预测实体对之间的关系以生成无偏场景图。然而,由于数据集的长尾分布与实体关系的模糊特征表示,因此现有方法生成的交通场景图无法为下游任务提供准确且具有丰富含义的交通场景信息。为了解决上述问题,提出1个上下文语义嵌入(CSE)和粗细粒度混合(CFGB)的交通场景图生成网络CSE-CFGB。使用CSE模块建立实体与谓词的独特语义表示,使用CFGB网络对实体间关系谓词进行强鲁棒性预测,主干分支(MB)使用CSE表示对实体之间的关系进行直接预测,粗粒度分支(CB)使用重加权机制负责学习头部谓词的鲁棒特征,而细粒度分支(FB)使用Logit调整方法负责细化对尾部谓词的学习,再配备分支权重表,使2个辅助分支能很好地合作以帮助MB平衡头部和尾部谓词的预测结果。在Visual Genome数据集上的实验结果表明,所提的场景图生成网络在PredCls任务中取得了平均性能指标Mean@50和Mean@100分别为49.5%和51.7%,能有效解决模型训练中实体关系表示模糊和数据集长尾分布的问题。 展开更多

关键词 场景图生成 长尾分布 特征表示 上下文语义嵌入 粗细粒度混合

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结合BP神经网络和毕达哥拉斯模糊数的工业机器人系统的可靠性分配

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作者 徐闽军 董秋仙 +3 位作者 刘汝良 刘君 夏辰光 方笑婕 《机械强度》 北大核心 2025年第8期131-140,共10页

为确保工业机器人实现可靠性目标,可靠性分配是其制造设计阶段需要完成的任务。根据工业机器人结构复杂、不确定度高、样品少且组成零件间具有失效相关性的特点,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和毕达哥拉斯模糊数... 为确保工业机器人实现可靠性目标,可靠性分配是其制造设计阶段需要完成的任务。根据工业机器人结构复杂、不确定度高、样品少且组成零件间具有失效相关性的特点,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和毕达哥拉斯模糊数(Pythagorean Fuzzy Number,PFN)的工业机器人系统的可靠性分配方法,使用Copula函数建立系统可靠性模型,将工业机器人的故障分为系统级、子系统级和部件级3个层次,通过使用BP神经网络,将系统可靠性、子系统结构重要度和子系统复杂度作为输入变量,完成系统级到子系统级的可靠性分配;引入PFN对重要程度、环境条件、技术水平、可维修性、费用灵敏度、复杂性6个影响因素进行评分,从而构造分配权重,完成子系统级到部件级的可靠性分配。结果表明,该方法可以实现可靠性目标,并保证了可靠性的增长。 展开更多

关键词 可靠性分配 工业机器人 COPULA函数 BP神经网络 毕达哥拉斯模糊数

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无监督多视图特征选择研究进展

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作者 吴建生 李艳兰 +1 位作者 黄冲 闵卫东 《软件学报》 北大核心 2025年第2期886-914,共29页

多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带... 多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带来了许多困难.无监督多视图特征选择无需样本标记信息,从多个视图源的原始高维特征中学习更紧凑、更准确的特征表示以提高数据分析的效果,在多视图数据处理领域起着重要作用.根据已有的无监督多视图特征选择模型的工作机制的异同,对这些模型进行归纳和总结,分析其中存在的不足,并指出未来研究的方向. 展开更多

关键词 多视图数据 无监督特征选择 聚类 结构保持 流数据

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融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法 被引量：2

6

作者 曾庆鹏 贺述明 柴江力 《信息安全研究》 北大核心 2025年第2期130-138,共9页

恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从... 恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从不同模态中提取和融合特征,实现对恶意TLS流量的检测.首先,通过专家经验进行特征工程,从加密流量中提取关键特征,包括协议版本、加密套件和证书信息等,对这些特征进行处理后将其转化为2维图像表示,再利用ResNet对这些图像进行编码,以提取图像的特征.其次,使用加密流量预训练的BERT对TLS流进行编码,从中学习到TLS流的上下文和语义特征.此外,使用LSTM对加密流量的包长度分布序列进行编码,以捕捉时序特征.最后通过特征融合技术整合不同模态特征,利用反向传播算法自动学习并优化模型的权重参数,以准确预测恶意TLS流量.实验结果表明,该方法在DataCon2020数据集上准确率、精确率、召回率和F1值分别达到94.94%,94.85%,94.15%和94.45%,显著优于传统机器学习和深度学习方法. 展开更多

关键词 加密流量 网络安全 入侵检测 多模态 深度学习

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基于谣言传播机制的大模型幻觉减轻策略 被引量：2

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作者 何静 陈逸然 戴田宇 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第2期96-103,共8页

人工智能大模型各场景应用日趋广泛,但其幻觉问题导致实际应用中的误导风险增加以及用户信任下降。该研究深入探究大模型幻觉的传播与控制机制,首先运用SEIR谣言传播动力学模型,通过选取法律文本判决任务,对GPT-4-Turbo、Claude-3和Llam... 人工智能大模型各场景应用日趋广泛,但其幻觉问题导致实际应用中的误导风险增加以及用户信任下降。该研究深入探究大模型幻觉的传播与控制机制,首先运用SEIR谣言传播动力学模型,通过选取法律文本判决任务,对GPT-4-Turbo、Claude-3和Llama-3三种大模型进行了易感性的实证测试。其次,研究了干扰因素敏感度,发现内容生成后干扰对模型正确率影响更为显著,且高幻觉率模型能通过信息传递影响易感模型,导致其幻觉率上升。进一步,为完善幻觉状态干预与恢复策略,采用知识注入和提示词微调两种干预策略。最后,提出需通过更全面的管理与优化措施,来预防二次感染,并维持模型的长期健康状态。该研究不仅为大模型幻觉控制提供了新的视角,也为模型的长期稳健性管理提供了重要启示。 展开更多

关键词 大语言模型 AI幻觉 谣言传播 SEIR模型

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一种改进的快速深度图像先验降噪模型

8

作者 张睿 程晓慧 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期920-926,共7页

相较于有监督深度降噪模型,仅利用给定的噪声图像本身就能完成降噪任务的无监督深度图像先验(deep image prior,DIP)降噪模型没有数据偏向(data bias)问题,具有更好的泛化能力。然而,DIP降噪模型较长的迭代训练步数导致其在执行效率方... 相较于有监督深度降噪模型,仅利用给定的噪声图像本身就能完成降噪任务的无监督深度图像先验(deep image prior,DIP)降噪模型没有数据偏向(data bias)问题,具有更好的泛化能力。然而,DIP降噪模型较长的迭代训练步数导致其在执行效率方面仍有较大提升空间。为此,提出了一种改进的增速深度图像先验降噪模型(improved accelerated deep image prior-based denoising model,IADIP)。首先,使用多个主流有监督降噪模型处理输入的噪声图像,得到多个互补的初步降噪图像(称为预处理图像)。其次,以预处理图像作为网络输入并同时将预处理图像和噪声图像共同作为目标图像以降低DIP网络映射难度,为将DIP默认的4层UNet骨干网络简化为1层结构打下基础,从而大量减少迭代更新网络参数的计算代价。最后,在IADIP无监督迭代训练中,提出一种采用下采样技术实现的伪有参考图像质量度量,并基于该度量监控迭代过程中网络输出图像的图像质量,适时终止迭代训练以实现自动早停并确保网络输出图像的图像质量。当迭代终止时,IADIP网络输出图像即为最终的降噪后图像。大量实验表明:改进后的IADIP降噪模型的执行效率显著优于原DIP降噪模型,而其降噪效果也超过了当前主流的降噪算法。 展开更多

关键词 图像降噪 深度图像先验 性能提升 简化网络 下采样 自动早停

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面向时间敏感网络-音视频桥接的联合路由调度算法优化设计

9

作者 李杰文 吴武飞 +1 位作者 李泽阳 洪向共 《北京师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期659-668,共10页

以降低大规模网络架构下音视频桥接(audio video bridging,AVB)流量调度的端到端时延为目标,提出了一种时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)和AVB联合的路由调度算法TSN-AVB.该算法将AVB流量的调度问题转化为无等待约束的作业... 以降低大规模网络架构下音视频桥接(audio video bridging,AVB)流量调度的端到端时延为目标,提出了一种时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)和AVB联合的路由调度算法TSN-AVB.该算法将AVB流量的调度问题转化为无等待约束的作业车间调度问题.通过融合模拟退火和禁忌搜索这2种启发式算法,搜索近似最优的调度方案;采用k条最短路径(k-shortest path,KSP)算法寻找实现负载均衡的路由策略.在综合考虑流量负载后选择最优链路进行数据传输.试验结果表明:对比传统时序KSP算法,联合路由算法在终端数从100增加到400时,缩短了完成流量传输所需的时间约11%;在流量条数从20增加到200时,缩短了完成流量传输所需的时间约10%.该联合路由调度算法可在大规模TSN架构下,有效降低AVB流量的端到端传输时延,并显著提升了整体网络的性能. 展开更多

关键词 时间敏感网络 流量调度 模拟退火 禁忌搜索 负载均衡

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基于AI群体应用的社区健康咨询研究 被引量：1

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作者 何静 谢润锋 戴田宇 《中国卫生事业管理》 北大核心 2025年第1期26-31,117,共7页

AI赋能健康社区建设,为健康城市发展提供创新路径。本文为探索AI群体技术在优化社区健康咨询服务方面的潜力,采用了三阶段实验法进行验证,首先通过人工筛选构造社区常见健康问题合集;其次基于相关问题使用AI群体技术生成针对性健康咨询... AI赋能健康社区建设,为健康城市发展提供创新路径。本文为探索AI群体技术在优化社区健康咨询服务方面的潜力,采用了三阶段实验法进行验证,首先通过人工筛选构造社区常见健康问题合集;其次基于相关问题使用AI群体技术生成针对性健康咨询意见;最后通过德尔菲法和层次分析法,对AI生成的意见进行评估。研究表明,AI群体技术在提供全面、准确、及时和有效的健康咨询方面表现优异,与专家评估高度一致。未来可充分利用AI群体技术提升社区服务智能化水平,以推动健康社区的全面发展。 展开更多

关键词 AI群体 AIGC 健康社区 健康咨询 智慧城市

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改进矢量波数变换相移联合多道面波频散曲线提取方法研究

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作者 邹瑞杰 李红星 +3 位作者 任弘利 戴田宇 胡书凡 宁玲 《东华理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期345-354,共10页

瑞雷面波在非均匀介质中的频散特性为获得地下空间地质信息提供了关键信息。然而,传统的频散曲线提取方法存在一定的局限性,因此需要改进多道面波频散曲线的提取方法。笔者提出一种改进矢量波数变换相移联合多道面波频散曲线提取方法。... 瑞雷面波在非均匀介质中的频散特性为获得地下空间地质信息提供了关键信息。然而,传统的频散曲线提取方法存在一定的局限性,因此需要改进多道面波频散曲线的提取方法。笔者提出一种改进矢量波数变换相移联合多道面波频散曲线提取方法。首先,对矢量波数变换法进行了改进,消除了震源影响、由空间假频和双向速度扫描引起的频散能量谱“交叉”伪影,能够更好地提取到高阶的频散曲线。其次,选取改进矢量波数变换法和相移法计算的频散能量谱对应元素的最大值,生成新的频散能量谱,从而有效结合改进矢量波数变换法对高阶和相移法对基阶频散曲线的有效提取。模拟与实测地震记录的频散曲线提取结果都表明改进矢量波数变换相移联合算法可以同时高质量提取多道面波地震记录中的基阶和高阶频散曲线。该方法兼顾了相移法和改进矢量波数变换法的优势,既补充了基阶模式低频段的信息,提取频散能量较丰富,又保证了高阶模式得到清晰且有效的分辨,取得了理想的提取效果。 展开更多

关键词 多道面波分析 频散曲线 改进矢量波数变换相移联合算法

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具有连续基础算子的一致模对重叠函数(分组函数)的分配性

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作者 章捷琼 谢爱芳 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期331-336,共6页

该文讨论了具有连续基础算子的一致模对重叠函数(分组函数)的分配性,着重研究具有严格基础算子的一致模对重叠函数的分配性,所获得的结论与Qiao Junsheng得到的结论一起完善了具有连续阿基米德基础算子的一致模对重叠函数的分配性研究.... 该文讨论了具有连续基础算子的一致模对重叠函数(分组函数)的分配性,着重研究具有严格基础算子的一致模对重叠函数的分配性,所获得的结论与Qiao Junsheng得到的结论一起完善了具有连续阿基米德基础算子的一致模对重叠函数的分配性研究.此外,在一个基础算子是连续阿基米德、另一个基础算子是取小三角模(取大三角余模)的条件下,该文研究了这样的一致模对重叠函数的分配性. 展开更多

关键词 一致模 重叠函数 分组函数 分配性方程

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三维精确power图的GPU并行计算 被引量：1

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作者 肖艳阳 李渭 徐少平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期1958-1965,共8页

power图(加权Voronoi图)的计算是计算机图形学和计算几何等领域的一项基础任务.针对求解三维power图的传统串行方法所需的时间成本较高,且现有并行算法所得结果为近似解,提出一种新颖的GPU并行计算方法.首先给出power图与高一维受限Voro... power图(加权Voronoi图)的计算是计算机图形学和计算几何等领域的一项基础任务.针对求解三维power图的传统串行方法所需的时间成本较高,且现有并行算法所得结果为近似解,提出一种新颖的GPU并行计算方法.首先给出power图与高一维受限Voronoi图的等价构造方法,将Voronoi图的无网格方法直接推广到power图的计算.因此,给定的加权种子点被置于更高一维空间中的一组方格内,据此快速搜索每个种子点的邻居关系,进而使用各个种子点与其若干个邻居的中垂面对各自的power胞元进行并行裁剪,以快速地获取三维空间中的精确power图.对比不同求解域下和5万个种子点的计算耗时,比现有方法具有超过3倍的加速比. 展开更多

关键词 power图 加权Voronoi图 精确计算 并行计算 GPU

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面向异构架构的关系型算子并发计算框架OmegaDB 被引量：1

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作者 赖锦辉 徐子晨 +1 位作者 涂亦澄 谭国龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2017-2025,共9页

数据库系统的不同查询之间存在访问数据路径重叠和计算共享的可能,而工作负载中的查询分批处理称为多条查询一次执行(Multiple-Query-at-a-Time)模型。一些已开发的多查询处理框架已经被证明有效,然而都缺乏构建完整查询处理和优化方法... 数据库系统的不同查询之间存在访问数据路径重叠和计算共享的可能,而工作负载中的查询分批处理称为多条查询一次执行(Multiple-Query-at-a-Time)模型。一些已开发的多查询处理框架已经被证明有效,然而都缺乏构建完整查询处理和优化方法的普适框架。在基于等价变换来构建查询时算子合并优化框架的基础上,提出一种面向异构架构的关系型算子并发计算框架OmegaDB。该框架通过研究面向GPU的关系算子流批计算模型并构建关系数据查询流水,在CPU-GPU异构架构上实现了聚合多查询的流批计算方法。在实验及原型实现上,通过理论分析和实验结果验证OmegaDB相对传统关系型数据库管理系统(RDBMS)所具备的优势,以及OmegaDB利用新硬件的潜力。根据基于传统关系代数规则的多条查询一次执行模型的查询优化框架的理论研究,提出多个优化方法并展望未来研究方向。使用TPC-H商业智能计算作为基准测试程序,实验结果表明OmegaDB与现代先进的商业数据库系统SQL SERVER相比,在消耗更低的磁盘I/O和CPU时间的情况下,最高可以达到24倍的端到端加速。 展开更多

关键词 高并发关系数据库 多条查询一次执行 关系代数 流批计算 硬件加速

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基于深度学习的理工类实验室安全教育研究与实践 被引量：3

15

作者 屈泳 彭振华 吴照奇 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第12期212-217,共6页

理工类实验室作为高校实验实践教学的主要场所,实验室安全稳定运行尤为重要,而实验室安全教育工作是保障实验室安全运行的前提。该文将深度学习理念与实验室安全教育相融合,全面分析理工类实验室安全教育工作的现状与问题,从实验室安全... 理工类实验室作为高校实验实践教学的主要场所,实验室安全稳定运行尤为重要,而实验室安全教育工作是保障实验室安全运行的前提。该文将深度学习理念与实验室安全教育相融合,全面分析理工类实验室安全教育工作的现状与问题,从实验室安全教育的参与、思考、引领、拓展4个维度及测评上展开深度学习的研究,从实验室安全教育分级分类、安全课程教学资源完善,实验室安全教育实践培养及实验室安全教育全员参与等方面入手,解决实验室安全教育中存在的重理论、轻技能、重认知、轻实践等问题,提升理工类实验室安全教育成效,促进实验室安全教育工作深入有效的开展。 展开更多

关键词 理工类实验室 深度学习 实验室安全 安全教育 评价体系

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双通道深度图像先验降噪模型 被引量：2

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作者 徐少平 肖楠 +2 位作者 罗洁 程晓慧 陈晓军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期58-68,共11页

相对于采用固定网络参数值的有监督深度降噪模型而言,无监督的深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)降噪模型更具灵活性和实用性.然而,DIP模型的降噪效果远低于有监督降噪模型(尤其是在处理人工合成噪声图像时).为进一步提升DIP降噪模型... 相对于采用固定网络参数值的有监督深度降噪模型而言,无监督的深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)降噪模型更具灵活性和实用性.然而,DIP模型的降噪效果远低于有监督降噪模型(尤其是在处理人工合成噪声图像时).为进一步提升DIP降噪模型的降噪效果,本文提出了双通道深度图像先验降噪模型.该降噪模型由噪声图像预处理、在线迭代训练和图像融合3个模块组成.首先,利用BM3D和FFDNet两种经典降噪方法对给定的噪声图像进行预处理,得到2张初步降噪图像,然后,将原DIP单通道逼近目标图像架构拓展为双通道工作模式.其中,第一通道以FFDNet初步降噪图像和噪声图像为双目标图像,第二通道则以BM3D预处理图像和噪声图像为双目标图像.在此基础上,按照标准的DIP在线训练方式让DIP网络输出图像在两个通道上分别逼近各自的目标图像,同时依据基于边缘能量定义的伪有参考图像质量评价值适时终止迭代过程,从而获得2张中间生成图像.最后,使用结构化图块分解融合算法将两张中间生成图像融合并作为最终的降噪后图像.实验数据表明,在合成噪声图像上,本文提出的双通道深度图像先验降噪模型在各个噪声水平上显著优于原DIP及其他无监督降噪模型(提升了约2.2 dB),甚至逼近和超过了新近提出的主流有监督降噪模型,这充分表明了本文提出的改进策略的有效性;在真实噪声图像上,本文提出的降噪模型优于排名第二的对比降噪方法约2 dB,展现出其在实际应用场景下独有的优势. 展开更多

关键词 深度图像先验 双通道逼近策略 预处理图像 自动迭代终止 图像质量评价 图像融合

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基于模糊神经网络的舰船雷达图像弱小目标检测 被引量：1

17

作者 张勇飞 陈涛 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第9期147-150,共4页

舰船雷达图像信息的维度较高,导致弱小目标的关键特征难以被精准提取,降低了弱小目标检测的可靠性,因此提出一种基于模糊神经网络的舰船雷达图像弱小目标检测方法。该方法对舰船雷达图像进行背景校正,利用图像灰度值加性模型从图像中提... 舰船雷达图像信息的维度较高,导致弱小目标的关键特征难以被精准提取,降低了弱小目标检测的可靠性,因此提出一种基于模糊神经网络的舰船雷达图像弱小目标检测方法。该方法对舰船雷达图像进行背景校正,利用图像灰度值加性模型从图像中提取弱小目标。最后将提取的弱小目标输入到模糊神经网络中,输出的结果即为舰船雷达图像弱小目标检测结果。通过实验证明,在不同高斯噪声环境中,该方法能够准确地检测出雷达图像中的弱小目标,并具有较快的检测速度。 展开更多

关键词 舰船雷达图像 弱小目标检测 图像灰度值 高斯噪声

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基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络 被引量：1

18

作者 徐少平 周常飞 +2 位作者 肖建 陶武勇 戴田宇 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3305-3313,共9页

为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自... 为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自然图像分别作为U型网络结构(UNet)的输入和输出,采用自编码器技术完成预训练。所获得编码器模块能有效提取输入图像的多尺度深度特征功能,而解码器模块则能将其重构为与输入图像差异极小的输出图像;在无监督融合训练阶段,将预训练编码器和解码器模块的网络参数保持固定不变,而在两者之间新增包含Transformer结构的融合模块。其中,Transformer结构中的多头自注意力机制能对编码器分别从红外和可见光图像提取到的深度特征权重进行合理分配,从而在多个尺度上将两者融合调制到自然图像深度特征的流型空间上来,进而保证融合特征经解码器重构后所获得融合图像的视觉感知效果。大量实验表明:与当前主流的融合模型(算法)相比,所提PDNet模型在多个客观评价指标方面具有显著优势,而在主观视觉评价上,也更符合人眼视觉感知特点。 展开更多

关键词 红外与可见光图像 图像融合 自监督预训练 无监督融合训练 固定参数 深度特征调制

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基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型

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作者 徐少平 陈晓军 +2 位作者 罗洁 程晓慧 肖楠 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期299-307,共9页

为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且... 为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且有代表性的降噪算法(模型)处理噪声图像以产生2张初始降噪图像。基于这2张初始降噪图像,使用空间随机混合器按照各自50%混合比例随机生成足够多的混合图像作为DIP降噪模型的第2目标图像并与第1目标图像(即噪声图像)构成双目标图像。然后,每次使用不同的随机输入和双目标图像,多次执行标准DIP降噪流程生成多张具有互补性的样本图像;在样本融合阶段,首先为了获得更好的随机性和稳定性,随机丢弃50%的样本图像。然后,采用无监督融合网络在样本图像上完成自适应融合,获得的融合图像的图像质量相对参与融合的样本图像得到再次提升,作为最终降噪图像。在人工合成噪声图像上实验表明:IDIP降噪模型较原DIP降噪模型在峰值信噪比评价指标上有约2 dB的提升,且较大幅度超过了其他无监督降噪模型,逼近了有监督降噪模型。而在实际真实噪声图像上,其降噪性能较各对比方法更具鲁棒性。 展开更多

关键词 图像降噪 深度图像先验 性能提升 内外图像先验 无监督融合

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起伏地形多道面波分析方法

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作者 李红星 刘洋 +1 位作者 胡书凡 戴田宇 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3851-3858,共8页

传统多道面波分析方法不适用于起伏地形条件,限制了其的应用场景.首先,基于聚束分析原理,提出了一种适用于地表起伏、地层界面水平的地质模型的多道面波频散曲线正演方法.数值分析结果表明,相对基于水平地形假设的传统频散曲线正演方法... 传统多道面波分析方法不适用于起伏地形条件,限制了其的应用场景.首先,基于聚束分析原理,提出了一种适用于地表起伏、地层界面水平的地质模型的多道面波频散曲线正演方法.数值分析结果表明,相对基于水平地形假设的传统频散曲线正演方法,本文方法正演的频散曲线与模拟地震记录提取的频散曲线吻合度更高.其次,提出以地层横波速度和地层界面高程为反演参数的反演策略,实现起伏地形多道面波频散曲线反演.通过起伏地形下模拟地震记录反演结果可知,相比传统多道面波分析方法,利用本文建立的起伏地形多道面波分析方法获得的横波速度剖面与地质模型一致性更好,验证了方法的有效性. 展开更多

关键词 起伏地形 多道面波分析 频散曲线

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