无线传感网络高维时序数据状态估计算法研究

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作者 邓俊华 屠敏 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期356-361,共6页

无线传感网络中数据量较大,准确估计存储节点中的数据状态,可以避免传感网络受高维度、冗余数据、网络状态等问题的干扰,进而提高传感网络的安全性。然而在传感网络中,对高维时序数据的状态估计一直是一个难点问题,为此,提出一种无线传... 无线传感网络中数据量较大,准确估计存储节点中的数据状态,可以避免传感网络受高维度、冗余数据、网络状态等问题的干扰,进而提高传感网络的安全性。然而在传感网络中,对高维时序数据的状态估计一直是一个难点问题,为此,提出一种无线传感网络高维时序数据状态估计算法。采用基于信息熵的PCA降维算法对传感节点中的高维时序数据进行降维处理,基于最优集成随机森林算法提取数据的特征,将提取的状态特征数据输入到贝叶斯估计模型中,并采用粒子滤波对模型求解,完成无线传感网络高维时序数据的状态估计。仿真结果表明:所提算法的估计时间始终在1.99 s以下,节点能耗小于22.1 J,估计结果与实际结果一致,具有良好的估计效果。 展开更多

关键词 无线传感网络 数据状态估计 贝叶斯估计模型 粒子滤波 高维时序数据 信息熵

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基于MPC 8247的舰载火控计算机串行通信模块设计 被引量：4

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作者 苏燕 黄小华 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第8期131-134,共4页

随着计算机和信息技术的发展,舰载火控系统对于硬件性能、通信能力提出了更高的要求。MPC8247是一款性能优良的处理器芯片,本文基于MPC8247芯片开发了舰载火控计算机串行通信模块,详细介绍了MPC8247芯片的基本硬件和通信原理,对舰载火... 随着计算机和信息技术的发展,舰载火控系统对于硬件性能、通信能力提出了更高的要求。MPC8247是一款性能优良的处理器芯片,本文基于MPC8247芯片开发了舰载火控计算机串行通信模块,详细介绍了MPC8247芯片的基本硬件和通信原理,对舰载火控计算机串行通信模块的电路设计、通信流程等内容进行了详细设计。 展开更多

关键词 MPC8247 舰载火控计算机 串口通信 电路设计

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基于RGB与深度图像融合的生菜表型特征估算方法 被引量：1

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作者 陆声链 李沂杨 +3 位作者 李帼 贾小泽 鞠青青 钱婷婷 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期84-91,101,共9页

采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并... 采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并通过双模态回归网络对生菜表型特征进行估算。本文改进的分割模型的骨干网络由Xception替换为MobileViTv2,以增强其全局感知能力和性能;在回归网络中,提出了卷积双模态特征融合模块CMMCM,用于估算生菜的表型特征。在包含4个生菜品种的公开数据集上的实验结果表明,本文方法可对鲜质量、干质量、冠幅、叶面积和株高共5种生菜表型特征进行估算,决定系数分别达到0.9222、0.9314、0.8620、0.9359和0.8875。相较于未添加CMMCM和SE模块的RGB和深度图的表型参数估计基准ResNet-10(双模态),本文改进的模型决定系数分别提高2.54%、2.54%、1.48%、2.99%和4.88%,单幅图像检测耗时为44.8 ms,说明该方法对于双模态图像融合的生菜表型特征无损提取具有较高的准确性和实时性。 展开更多

关键词 生菜 表型估算 模态融合 分割模型 RGB图像 深度图像

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基于改进YOLOv8s的人脸痤疮小目标检测

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作者 刘廷汉 梁艳 +3 位作者 黄鹏升 闭金杰 黄守麟 李廷会 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期114-129,共16页

人脸痤疮的自动检测是实现痤疮精准诊疗的关键,而现有方法仍然存在严重的痤疮小目标漏检和误检问题。为实现更准确的痤疮检测,本文提出一种改进的YOLOv8s算法。首先,将YOLOv8s的主干网络改进为一种与Transformer融合的混合主干网络,兼... 人脸痤疮的自动检测是实现痤疮精准诊疗的关键,而现有方法仍然存在严重的痤疮小目标漏检和误检问题。为实现更准确的痤疮检测,本文提出一种改进的YOLOv8s算法。首先,将YOLOv8s的主干网络改进为一种与Transformer融合的混合主干网络,兼顾卷积神经网络捕获局部细节信息和Transformer维持全局特征信息的优点,显著提高小痤疮目标的特征提取和表征能力。其次,改进YOLOv8s颈部网络的特征融合方式,通过增加多尺度通道注意力模块聚合多尺度上下文信息,以调整各尺度特征权重,缓解特征内容的语义与尺度不一致问题。在公开和自建的人脸痤疮数据集上的实验表明,相比当前最优的痤疮检测算法DSDH,本文方法在检测精度mAP上分别提高1.20和5.24个百分点,检测速度分别提高46.3和47.6 frame/s。 展开更多

关键词 人脸痤疮 YOLOv8s 小目标检测 TRANSFORMER 多尺度特征融合

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卷积神经网络在图像超分辨上的应用

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作者 田春伟 宋明键 +3 位作者 左旺孟 杜博 张艳宁 张师超 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期719-749,共31页

卷积神经网络因强大的学习能力,已成为解决图像超分辨问题的主流方法。然而,用于解决图像超分辨的不同类型深度学习方法存在巨大的差异。目前,仅有少量文献能根据不同缩放方法来总结不同深度学习技术在图像超分辨上的区别和联系。因此,... 卷积神经网络因强大的学习能力,已成为解决图像超分辨问题的主流方法。然而,用于解决图像超分辨的不同类型深度学习方法存在巨大的差异。目前,仅有少量文献能根据不同缩放方法来总结不同深度学习技术在图像超分辨上的区别和联系。因此,根据设备的负载能力和执行速度等介绍面向图像超分辨方法的卷积神经网络尤为重要。本文首先介绍面向图像超分辨的卷积神经网络基础,随后通过介绍基于双三次插值、最近邻插值、双线性插值、转置卷积、亚像素层、元上采样的卷积神经网络的图像超分辨方法,分析基于插值和模块化的卷积神经网络图像超分辨方法的区别与联系,并通过实验比较这些方法的性能。本文对潜在的研究方向和挑战进行阐述并总结全文,旨在促进基于卷积神经网络的图像超分辨研究的发展。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 图像重建 图像处理 图像复原 图像分辨率 神经网络 底层视觉

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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

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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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基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案

7

作者 王利娥 林彩怡 +2 位作者 李永东 傅星珵 李先贤 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1756-1765,共10页

针对数字内容版权保护和追踪过程中的版权所有者恶意诬陷购买者,以及购买者知道自己的水印而进行去水印操作的问题,提出一种基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案。首先,使用Paillier同态加密算法和密钥分发智能合约更改密文状... 针对数字内容版权保护和追踪过程中的版权所有者恶意诬陷购买者,以及购买者知道自己的水印而进行去水印操作的问题,提出一种基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案。首先,使用Paillier同态加密算法和密钥分发智能合约更改密文状态下购买者水印,并将水印嵌入加密的数字内容;其次,通过区块链中的验证节点调用密钥分发智能合约和仲裁智能合约,解决传统版权保护方案存在的单点故障问题;最后,通过实验验证所提方案的性能。结果表明,所提方案在数字内容尺寸(像素×像素)为1024×1024时,相较于针对垂直行业服务信息泄露的区块链问责机制,所提方案加密和嵌入水印的总时间减少了94.92%,总解密时间减少了79.72%。可见,所提方案的总时间和运行成本低,具有良好的运行效率,能够广泛用于数字内容版权保护领域。 展开更多

关键词 区块链 版权保护 公平追踪 Paillier同态加密算法 智能合约

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基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法 被引量：1

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作者 孙晋永 许乾 +2 位作者 闻立杰 孙志刚 邓文伟 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2708-2721,共14页

现有的业务过程异常检测方法假定业务过程固定不变,忽视因出现概念漂移而导致业务过程模型变化的情况,以致现有的异常检测方法准确率下降。提出一种使用事件日志、基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法。构建结合概念漂移发现方法和... 现有的业务过程异常检测方法假定业务过程固定不变,忽视因出现概念漂移而导致业务过程模型变化的情况,以致现有的异常检测方法准确率下降。提出一种使用事件日志、基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法。构建结合概念漂移发现方法和基于循环神经网络的业务过程异常检测模型,从事件日志中提取事件序列特征数据集,使用该模型中的事件预测模块来预测事件发生的概率,根据事件发生的概率分布来计算事件日志中每个案例的异常分数。异常分数大于设定的异常评分阈值的事件所在的案例被认为是候选异常案例。使用霍夫丁不等式来判断概念漂移是否已发生,并使用双层滑动窗口机制来获取概念漂移案例的发生位置,从候选异常案例提取概念漂移案例。使用增量学习将概念漂移案例用于更新事件预测模块,使过程异常检测模型能够辨别概念漂移案例与真正异常案例,更准确地检测出真正的业务过程异常。实验结果表明,与主流的业务过程异常检测方法相比,所提异常检测方法可以较准确地发现业务过程中的概念漂移,能够更准确地检测出业务过程中发生的异常,对提高业务过程运行的平稳性有积极意义。 展开更多

关键词 业务过程 异常检测 概念漂移 滑动窗口 异常评分阈值

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基于RTD1296的私有存储设备的设计 被引量：1

9

作者 农丽萍 吕嘉嘉 +1 位作者 梁梓辰 黄一平 《现代电子技术》 北大核心 2024年第2期26-30,共5页

为满足私有存储设备传输安全、传输数据高效、节省电能的需求,设计一种以RTD1296为控制核心的千兆私有存储设备。该设备搭载Ubuntu系统和SFTP服务器,确保数据传输安全;采用千兆以太网和千兆无线网卡无缝连接互联网,确保数据高效传输;使... 为满足私有存储设备传输安全、传输数据高效、节省电能的需求,设计一种以RTD1296为控制核心的千兆私有存储设备。该设备搭载Ubuntu系统和SFTP服务器,确保数据传输安全;采用千兆以太网和千兆无线网卡无缝连接互联网,确保数据高效传输;使用ZeroTier异地组网技术实现内网穿透;使用MQTT技术实现设备远程开关机,达到节省电能和保护磁盘数据安全的效果;使用AIRKISS+ESPTOUCH技术实现智能手机配网;具有蓝牙连接一键唤醒设备,提醒用户备份,易用高效。实验结果表明,所设计的私有存储设备能够保证数据传输安全,相比于RTD1195存储设备,该设备的下载速度快3倍,上传速度快7倍,整机节能高达50%,可实现安全、高效、节能、易用的目标。 展开更多

关键词 私有存储设备 RTD1296 Ubuntu系统 SFTP服务器 数据传输 异地组网

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基于原型对比学习的开放集识别方法 被引量：1

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作者 孙晋永 王雪纯 +1 位作者 孙志刚 董志伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期1671-1678,共8页

开放集识别的目标是识别出未知类样本,同时保持对已知类样本的分类能力.现有的判别式开放集识别方法忽视了已知类过度占用特征空间和模型训练过程缺乏未知类信息的问题,导致未知类样本容易被误分类为已知类.为此,提出一种结合原型对比... 开放集识别的目标是识别出未知类样本,同时保持对已知类样本的分类能力.现有的判别式开放集识别方法忽视了已知类过度占用特征空间和模型训练过程缺乏未知类信息的问题,导致未知类样本容易被误分类为已知类.为此,提出一种结合原型对比学习的开放集识别方法.引入对比学习和类原型理论,使用编码器和投影网络对开放集识别问题进行建模,设计原型对比损失函数,使用梯度下降法学习模型参数,最小化样本与其对应的类原型之间的距离和最大化样本与其他类原型间的距离,促使样本在特征空间中向类原型靠近,从而缓解已知类过度占用特征空间的问题.此外,设计混合样本对比损失函数,提出样本生成方法OSR-Mix以生成未知类样本,从而在模型训练过程有效地补充未知类信息.在4个公开数据集上的实验结果表明,与主流的开放集识别方法相比,本文提出的方法在AUROC和F1分数上均有明显的优势. 展开更多

关键词 开放集识别 对比学习 数据增强 类原型 图像分类

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基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化百香果检测方法 被引量：3

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作者 涂智荣 凌海英 +3 位作者 李帼 陆声链 钱婷婷 陈明 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期79-90,共12页

在果园中,准确且快速的果实检测是水果产量预测和自动化采摘等农业智能化应用的关键任务之一。针对目前目标检测模型参数量和计算量大,难以满足嵌入式设备实时性要求的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法,用于复杂... 在果园中,准确且快速的果实检测是水果产量预测和自动化采摘等农业智能化应用的关键任务之一。针对目前目标检测模型参数量和计算量大,难以满足嵌入式设备实时性要求的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法,用于复杂果园环境中百香果的检测。首先,在主干网络中使用全维动态卷积(ODConv),提高主干网络的特征提取能力,使平均精度均值(mAP)提升2个百分点;其次,为了减少颈部网络的参数量和计算量,融合GhostNet网络和MobileOne网络,提出GMConv轻量化模块,使模型参数量下降约30%,计算量下降约20%,FPS提高约50 frame/s。在百香果数据集上的实验结果表明,与YOLOv7-Tiny相比,改进后算法的参数量和计算量分别下降32.1%和25.4%,mAP提升2.6个百分点。在降低计算量和参数量的前提下,改进后算法进一步提高了检测精度,有利于在嵌入式设备中部署。 展开更多

关键词 目标检测 YOLOv7-Tiny 百香果 轻量化网络 GMConv模块 ODConv

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知识增强的BERT短文本分类算法 被引量：3

12

作者 傅薛林 金红 +2 位作者 郑玮浩 张奕 陶小梅 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2027-2033,共7页

为解决短文本信息不全且缺乏领域知识导致关键信息难以充分挖掘而造成的深度学习模型分类性能不足等问题,提出一种知识增强的双向编码器表示转换器(BERT)短文本分类算法(KE-BERT)。提出一种建模短文本与领域知识的方法,通过知识图谱进... 为解决短文本信息不全且缺乏领域知识导致关键信息难以充分挖掘而造成的深度学习模型分类性能不足等问题,提出一种知识增强的双向编码器表示转换器(BERT)短文本分类算法(KE-BERT)。提出一种建模短文本与领域知识的方法,通过知识图谱进行领域知识的引入;提出一种知识适配器,通过知识适配器在BERT的各个编码层之间进行知识增强。通过在公开的短文本数据集上,将KE-BERT与其它深度学习模型相比较,该模型的F1均值和准确率均值达到93.46%和91.26%,结果表明了所提模型性能表现良好。 展开更多

关键词 短文本分类 深度学习 双向编码器表示转换器 知识图谱 领域知识 知识适配器 知识增强

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基于深度学习的二维单人姿态估计综述 被引量：1

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作者 苏妍妍 邱志良 +2 位作者 李帼 陆声链 陈明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期18-37,共20页

人体姿态估计是计算机视觉领域的一项关键技术,它通过检测人体关键点以识别人体姿态。随着深度学习的快速发展,其已成为人体姿态估计的主流技术并取得了显著进展。围绕单人姿态估计问题,从数据预处理、网络架构设计、监督学习方法以及... 人体姿态估计是计算机视觉领域的一项关键技术,它通过检测人体关键点以识别人体姿态。随着深度学习的快速发展,其已成为人体姿态估计的主流技术并取得了显著进展。围绕单人姿态估计问题,从数据预处理、网络架构设计、监督学习方法以及后处理技术四个维度对基于深度学习的单人姿态估计研究进行回顾,同时探讨关键点表征的新方式及Transformer模型在该领域的应用,此外还介绍了常用的数据集和性能估计指标,深入讨论当前单人姿态估计领域的挑战和发展方向。 展开更多

关键词 二维人体姿态估计 单人姿态估计 深度学习 关键点检测 计算机视觉

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头部姿态鲁棒的面部表情识别 被引量：2

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作者 侯海燕 谭玉枚 +1 位作者 宋树祥 夏海英 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期126-137,共12页

针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题,本文提出一种双分支特征融合(dual-branch feature fusion,DFF)方法,以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先,在表情分支中,采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征,再利用空... 针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题,本文提出一种双分支特征融合(dual-branch feature fusion,DFF)方法,以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先,在表情分支中,采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征,再利用空间特征增强(spatial feature enhancement,SFE)模块增强高维表情特征在空间层面的信息交互,从而提升表情分支的表情特征提取能力。同时,在头部姿态分支中,利用预训练并固定权重的头部姿态特征提取(head pose feature extraction,HPFE)模块,提取出人脸表情图像的头部姿态特征。最后,将表情分支中的表情特征与头部姿态分支中的头部姿态特征逐元素相乘融合,实现特征间信息互补,得到对头部姿态鲁棒的情感表征。在RAF-DB和FERPlus数据集上针对2种头部姿态Pose(>30°)、Pose(>45°)进行实验评估:在RAF-DB数据集上识别准确率分别为89.98%、89.96%,在FERPlus数据集上分别为89.20%、87.94%。实验结果表明,本文提出的方法提高了存在头部姿态干扰时面部图像的表情识别准确率,对研究自然环境下面部表情识别具有一定贡献。 展开更多

关键词 表情识别 头部姿态 特征提取 鲁棒性 深度学习

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基于BIP安全通道的iOS系统安全便捷身份认证方案 被引量：1

15

作者 黄世烨 黄一平 +1 位作者 梁梓辰 农丽萍 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期40-46,共7页

针对iOS系统应用软件与移动安全加密智能芯片间无法直接交互的问题,提出一种BIP安全通道通信方案,进而为iOS系统应用软件提供一种安全便捷的身份认证解决方案。该方案包括客户端与BIP服务器安全通信、BIP与移动安全加密智能芯片安全通... 针对iOS系统应用软件与移动安全加密智能芯片间无法直接交互的问题,提出一种BIP安全通道通信方案,进而为iOS系统应用软件提供一种安全便捷的身份认证解决方案。该方案包括客户端与BIP服务器安全通信、BIP与移动安全加密智能芯片安全通信以及客户端与移动安全加密智能芯片安全通信三个模块。方案利用移动安全加密智能芯片提供的数字签名技术为iOS客户端APP提供安全便捷的身份认证服务。通过对该方案进行安全性分析及对客户端进行性能测试,结果表明,该方案既具有安全便捷的应用效果,又具备低开销和低延迟特性。目前已应用于手机银行和信息加密领域中,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 BIP通道技术 移动安全加密智能芯片 iOS系统 国密算法 身份认证 密钥协商 数字签名 客户端应用

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基于多尺度注意残差网络的地震波形分类研究 被引量：2

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作者 王梦琪 黄汉明 +1 位作者 吴业正 王鹏飞 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期724-733,共10页

选用2010年2月—2016年12月发生在北京顺义及河北三河等首都圈邻近区域的117个地震事件(包括54个天然地震事件和63个非天然地震事件——爆炸事件)作为研究对象,利用文章所提出的多尺度注意残差网络对其中的天然地震事件和爆炸事件波形... 选用2010年2月—2016年12月发生在北京顺义及河北三河等首都圈邻近区域的117个地震事件(包括54个天然地震事件和63个非天然地震事件——爆炸事件)作为研究对象,利用文章所提出的多尺度注意残差网络对其中的天然地震事件和爆炸事件波形进行二分类。首先,对原始地震波形进行简单预处理并截取成相同长度的地震时序数据,直接将其作为网络模型的输入;其次,选用含有残差模块的深度神经网络作为基础网络,利用深度神经网络对特征的自动提取能力,省略了传统波形分类需要提前提取时域波形的特征作为分类算法输入的步骤;然后,融合通道注意力机制(ECA)并对其进行改进,将空间维度的信息融入通道信息,优化了网络对关键信息的关注,更好地聚焦重要特征;最后,使用空间金字塔池化代替最大池化进行多尺度特征融合,得到更多的特征信息,构成多尺度注意残差网络。实验结果表明,最高分类准确率为97.11%,平均分类准确率为96.53%,证明了多尺度注意残差网络在地震波形分类任务中的有效性,为震源类型识别工作提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 天然地震 人工爆炸 残差模块 注意力机制 空间金字塔池化

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基于改进遗传算法的广度架构搜索算法 被引量：1

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作者 林东凤 黄汉明 沈俏 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3667-3673,共7页

为扩大遗传算法产生的子代种群和亲代种群间的差异,提出一种搜索算法,即广度单路径架构搜索算法。该方法将搜索过程分为两个阶段,第一阶段为扩张,使用一种新的交叉算子以及停滞检测算法增大子代种群和亲代种群间的差距,扩大搜索范围;第... 为扩大遗传算法产生的子代种群和亲代种群间的差异,提出一种搜索算法,即广度单路径架构搜索算法。该方法将搜索过程分为两个阶段,第一阶段为扩张,使用一种新的交叉算子以及停滞检测算法增大子代种群和亲代种群间的差距,扩大搜索范围;第二阶段为收缩,使用前一阶段获得的若干个体,采用单点交叉做搜索,保证搜索的稳定性,得到最终的结果。在4个数据集上的实验结果表明,该算法搜索出的最优网络与手工设计的神经网络和基于传统遗传算法的神经架构搜索方法相比,能获得有竞争力的结果。 展开更多

关键词 神经架构搜索 遗传算法 进化计算 均匀训练 卷积神经网络 停滞检测 图像分类

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基于Swin Transformer和卷积注意力的乳腺癌病理图像诊断研究 被引量：1

18

作者 禤浚波 周立广 +4 位作者 梁英豪 梁淑慧 付志鸿 关志广 毕明霞 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期36-42,共7页

为了降低由于医生阅片疲劳或经验不足而可能导致的漏诊或误诊问题,提高医生诊断乳腺癌病理图像的准确性和工作效率,文中采用北京大学国际医院提供的公开的最大乳腺癌病理组织图像数据集,包括正常、良性病变、原位癌和浸润癌四种类型,并... 为了降低由于医生阅片疲劳或经验不足而可能导致的漏诊或误诊问题,提高医生诊断乳腺癌病理图像的准确性和工作效率,文中采用北京大学国际医院提供的公开的最大乳腺癌病理组织图像数据集,包括正常、良性病变、原位癌和浸润癌四种类型,并提出了一种基于Swin Transformer和卷积注意力机制的乳腺癌病理图像诊断方法,给出了诊断算法的框架和处理流程,在评价指标方面取得了96.93%的精确率、97.82%的召回率和97.74%的准确率,与常用的卷积神经网络ResNet152、VGG16相比,精确率和准确率都是最高的,从而证明提出的方法是有效的。最后,基于Flask技术和Swin Transformer开发了可视化的乳腺癌病理图像诊断软件,只需提供一张患者的乳腺癌病理组织图像,10 s左右即可自动输出诊断结果,可以极大地提高医生的工作效率。 展开更多

关键词 乳腺癌 病理图像 深度学习 Swin Transformer 卷积注意力机制 FLASK

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基于预训练语言模型的机器翻译最新进展 被引量：7

19

作者 杨滨瑕 罗旭东 孙凯丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期38-45,共8页

自然语言处理涉及许多重要主题,其中之一是机器翻译。预训练语言模型,如BERT和GPT,是用于处理包括机器翻译在内的各种自然语言处理任务的先进方法。因此,许多研究人员使用预训练语言模型来解决机器翻译问题。为推动研究向前发展,首先概... 自然语言处理涉及许多重要主题,其中之一是机器翻译。预训练语言模型,如BERT和GPT,是用于处理包括机器翻译在内的各种自然语言处理任务的先进方法。因此,许多研究人员使用预训练语言模型来解决机器翻译问题。为推动研究向前发展,首先概述了这一领域的最新进展,包括主要的研究问题和基于各种预训练语言模型的解决方案;其次比较了这些解决方案的动机、共性、差异和局限性;然后总结了训练这类机器翻译模型常用的数据集,以及评估这些模型的指标;最后讨论了进一步的研究方向。 展开更多

关键词 自然语言处理 机器翻译 预训练语言模型 BERT GPT

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伪布尔约束的一种模型计数方法

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作者 郑苏豪 牛秦洲 陶小梅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期150-154,共5页

伪布尔约束问题是一类与布尔约束问题相似的组合优化难题。解决这类问题的核心在于以不同的数学形式对伪布尔约束进行编码,例如线性规划、整数规划以及其他形式的组合优化。当前流行的解决方法是将问题转化为布尔公式,然后运用冲突导向... 伪布尔约束问题是一类与布尔约束问题相似的组合优化难题。解决这类问题的核心在于以不同的数学形式对伪布尔约束进行编码,例如线性规划、整数规划以及其他形式的组合优化。当前流行的解决方法是将问题转化为布尔公式,然后运用冲突导向的子句学习(CDCL)类SAT求解器对这些布尔公式进行求解。提出了一种新的方法来解决伪布尔约束问题中的模型计数问题。首先,介绍了知识编译和扩展规则的相关概念,随后详细阐述了如何利用知识编译将伪布尔约束问题转化为二元决策图(BDD),并着重探讨了BDD结构的特性,最后采用基于扩展规则的模型计数方法来处理伪布尔约束问题中的模型计数问题。实验结果表明,该方法在处理互补因子较高的子句集时表现出更为优越的性能。 展开更多

关键词 伪布尔约束 SAT问题 模型计数 知识编译 子句

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