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多源信息处理的实时集群计算机应用平台的实现
1
作者 薛弘晔 马金福 常子煜 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期137-139,共3页
本文针对集群计算机系统实现的关键技术,重点分析了基于以太网的网络传输速率和操作系统实时性实现的特征,实现了国内首个基于动态任务分配表机制的多源信息处理的实时集群计算机系统应用平台;介绍了将该平台应用于测控系统的成功范例;... 本文针对集群计算机系统实现的关键技术,重点分析了基于以太网的网络传输速率和操作系统实时性实现的特征,实现了国内首个基于动态任务分配表机制的多源信息处理的实时集群计算机系统应用平台;介绍了将该平台应用于测控系统的成功范例;证明了该系统的有效性。 展开更多
关键词 实时集群计算机 负载平衡 动态任务分配表
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面向网络服务最小相似度安全计算的无界函数加密
2
作者 解君睿 陈振华 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期741-748,共8页
现有网络服务器利用函数加密在进行最小相似度计算时,会获得一些中间结果,导致用户的隐私泄露,并且需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数,导致其非常不灵活。为此提出一种无界的最小相似度安全计算的函数加密方案。通过新的0-1编码... 现有网络服务器利用函数加密在进行最小相似度计算时,会获得一些中间结果,导致用户的隐私泄露,并且需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数,导致其非常不灵活。为此提出一种无界的最小相似度安全计算的函数加密方案。通过新的0-1编码和隐私保护映射变体,在最小相似度计算过程中不会向网络服务器泄露任何中间结果,利用伪随机函数实现无界的函数加密,不需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数,可以在计算过程中按需确定,利用对偶对运算向量空间在保护用户数据隐私的同时保护函数隐私。 展开更多
关键词 函数加密 最小相似度 无界 隐私保护 网络服务 函数隐私 伪随机函数
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采煤机截割部低照度图像的边缘检测技术 被引量：1
3
作者 贾澎涛 靳路伟 +2 位作者 王斌 郭风景 李娜 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期172-178,共7页
针对井下低照度环境下采煤机截割部边缘检测任务中存在的边缘缺失、细节模糊等问题,提出一种基于分数阶微分的边缘检测Lif算法。首先采用更大的检测模板尺寸,根据Grünwald-Let-nikov分数阶定义构造最初的分数阶掩膜算子;然后根据Pa... 针对井下低照度环境下采煤机截割部边缘检测任务中存在的边缘缺失、细节模糊等问题,提出一种基于分数阶微分的边缘检测Lif算法。首先采用更大的检测模板尺寸,根据Grünwald-Let-nikov分数阶定义构造最初的分数阶掩膜算子;然后根据Pascal三角形理论确定掩膜算子上各位置的权重系数,并将掩膜算子扩展到4个不同方向;最后将得到的掩膜算子与图像进行卷积,利用图像的局部特征信息对每个方向的微分结果进行后处理。结果表明:(1)在进行多个不同场景的井下低照度图像上的实验时,Lif算法可以更全面地获取图像中不同方向上的边缘信息,在处理低照度图像时具备更强的抗噪性能,并且提取的边缘线条比其余边缘检测算法更加清晰、完整,保留了更多的纹理细节信息。(2)在客观指标评价的对比上,与基于分数阶灰色系统模型的边缘检测算法以及改进的分数阶Sobel边缘检测算法相比,Lif算法在Entropy指标上分别提高了43%、11%,AG指标上分别提高了23%、23%,SSIM指标上分别提高了152%、6%。表明Lif算法在进行采煤机截割部的边缘检测任务时更具优势,研究对井下设备工作运行时的安全性和可靠性提升具有重要意义。 展开更多
关键词 低照度图像 分数阶微分 边缘检测 采煤机截割部 煤矿
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基于Roberta的中文短文本语义相似度计算研究 被引量：1
4
作者 张小艳 李薇 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期275-281,366,共8页
针对传统基于孪生网络的文本语义相似度计算模型中存在特征提取能力不足的问题,提出一种融合孪生网络与Roberta预训练模型SRoberta-SelfAtt。在孪生网络架构上,通过Roberta预训练模型分别将原始文本对编码为字级别向量,并使用自注意力... 针对传统基于孪生网络的文本语义相似度计算模型中存在特征提取能力不足的问题,提出一种融合孪生网络与Roberta预训练模型SRoberta-SelfAtt。在孪生网络架构上,通过Roberta预训练模型分别将原始文本对编码为字级别向量,并使用自注意力机制捕获文本内部不同字之间的关联;通过池化策略获取文本对的句向量进而将表示结果交互并融合;在全连接层计算损失值,评价文本对的语义相似度。将此模型在两类任务下的三种数据集上进行实验,其结果相比于其他模型有所提升,为进一步优化文本语义相似度计算的准确率提供有效依据。 展开更多
关键词 孪生神经网络 Roberta 自注意力机制 中文短文本 语义相似度计算
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“学-研-创-赛-产”为主线的大学生新能源领域创新与竞赛指导 被引量：1
5
作者 王浩 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期594-594,共1页
高等教育的重要目标之一是培养学生的创新能力和实践能力。学生通过参与新能源领域的创新与竞赛活动,能够接触到前沿技术,锻炼自己的创新思维和实践能力,为未来的职业发展打下坚实基础。在新能源领域,产学研合作是推动技术创新和产业发... 高等教育的重要目标之一是培养学生的创新能力和实践能力。学生通过参与新能源领域的创新与竞赛活动,能够接触到前沿技术,锻炼自己的创新思维和实践能力,为未来的职业发展打下坚实基础。在新能源领域,产学研合作是推动技术创新和产业发展的重要手段。企业、高校和研究机构的合作,能够实现资源共享、优势互补,加速新技术的研发和应用。大学生作为未来的科研和产业人才,参与产学研合作能够加深对新能源技术的理解,提高自己的综合能力。此外,新能源领域创新与竞赛活动能够激发学生的创新热情,提高其实践能力和团队协作能力。同时,这些活动也能为学生提供展示自己才华的平台,为其职业发展创造更多机会。 展开更多
关键词 产学研合作 新能源技术 新能源领域 创新热情 技术创新 高等教育 前沿技术 竞赛指导
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大学生创新创业教育与管理——《化工行业大学生创新创业基础教程》评介 被引量：1
6
作者 王浩 《高教发展与评估》 CSSCI 北大核心 2024年第5期F0004-F0004,共1页
近年来,随着国家对创新创业教育的重视,越来越多的高校开始开设创业课程,建立创业实践平台,推动创新创业教育的发展。《化工行业大学生创新创业基础教程》一书首先介绍了创新创业的基本概念、理论框架和重要性,为大学生提供了创新创业... 近年来,随着国家对创新创业教育的重视,越来越多的高校开始开设创业课程,建立创业实践平台,推动创新创业教育的发展。《化工行业大学生创新创业基础教程》一书首先介绍了创新创业的基本概念、理论框架和重要性,为大学生提供了创新创业的理论基础。该书结合化工行业的特殊性,分析了该行业创新创业的机遇与挑战,以及在该领域进行创新创业需要具备的知识和技能。该书通过化工行业具体的创新创业案例,详细阐述了从创意产生到项目落地的全过程,包括市场调研、项目策划、团队建设、资金筹集、产品开发、市场推广等关键环节。 展开更多
关键词 创新创业教育 大学生创新创业 创业课程 创业实践平台 项目策划 资金筹集 团队建设 基础教程
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基于分量感知动态图Transformer的短期电力负荷预测 被引量：4
7
作者 朱莉 高靖凯 +1 位作者 朱春强 邓凡 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期381-390,共10页
准确的短期负荷预测对于电力系统的稳定运行和有效调度至关重要。电力负荷数据因存在非线性、非平稳性而导致预测精度低。分解可以降低序列非平稳性的影响从而有效地提高预测精度,但现有分解预测方法缺乏对分解分量间关系的捕获且显著... 准确的短期负荷预测对于电力系统的稳定运行和有效调度至关重要。电力负荷数据因存在非线性、非平稳性而导致预测精度低。分解可以降低序列非平稳性的影响从而有效地提高预测精度,但现有分解预测方法缺乏对分解分量间关系的捕获且显著增加了预测时间。为此,提出分量感知动态图Transformer(component-aware dynamic graph Transformer,CDGT)模型。首先,引入联合对立选择(joint opposite selection,JOS)算子和随机扰动改进雪消融优化算法(snow ablation optimizer,SAO),使用联合搜索和随机扰动的SAO(jointly searched and stochastic perturbed SAO,JSSAO)对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)进行参数寻优。VMD对原始的负荷数据进行分解得到不同频率的分量序列,然后使用图神经网络(graph neural network,GNN)来识别和建模分量之间的复杂关系。同时,使用引入频域指数滑动平均(exponential moving average,EMA)注意力的Transformer来学习分量内部的依赖关系。一次输出所有分量结果,线性相加后得到负荷预测值。通过两个公开负荷数据集的实验表明,CDGT优于一系列先进的基线以及分解预测方法,在澳大利亚数据集和摩洛哥数据集上,MAE分别降低了5.51%~31.08%和15.02%~75.49%。 展开更多
关键词 短期负荷预测 雪消融优化算法 变分模态分解 GNN关系建模 注意力机制
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改进的YOLOv8n轻量化景区行人检测方法研究 被引量：1
8
作者 张小艳 王苗 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期84-96,共13页
针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提... 针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提升模型的检测速度。采用精细的slim-neck范式,通过GSConv和V0V-GSCSP模块,在有效降低模型参数量的同时,提升模型的学习能力。提出坐标注意力动态解耦头,以显著增强模型对位置信息的感知度和敏感度。为了对样本进行更为精确的平衡处理,引入Focal Loss损失函数,进一步提高模型的检测精度与鲁棒性。实验结果表明,在景区行人数据集上,改进后的模型相较于原始模型,模型参数量减小了52%,mAP@0.5提升了2.1个百分点,mAP@0.5:0.95提升了1.4个百分点。在VisDrone2019数据集上,mAP@0.5提高了3.9个百分点。改进后的算法具有更强的泛化性能,能够更好地适用于景区行人检测任务。 展开更多
关键词 行人检测 轻量化 YOLOv8 Focal Loss 注意力机制
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美国萨克拉门托地区2022年1-8月份高速公路交通事故数据集 被引量：1
9
作者 冯健 李珂 +2 位作者 余浪 刘天 牟琦 《中国科学数据(中英文网络版)》 2025年第1期440-452,共13页
本研究构建了一个涵盖多源数据的美国萨克拉门托地区2022年1-8月高速公路交通事故数据集,旨在解决现有交通事故数据集稀缺且数据类型单一的问题。数据集整合了交通流量、检测器位置、交通事故详情以及天气状况等多维度信息,通过数据采... 本研究构建了一个涵盖多源数据的美国萨克拉门托地区2022年1-8月高速公路交通事故数据集,旨在解决现有交通事故数据集稀缺且数据类型单一的问题。数据集整合了交通流量、检测器位置、交通事故详情以及天气状况等多维度信息,通过数据采集、预处理和匹配等步骤,共包含59,626,368条记录。数据集采集自美国加利福尼亚州交通运输部PeMS系统和美国国家气象局,涵盖萨克拉门托地区6条主要高速公路。数据预处理包括特征字段选择、重复值去除、缺失值填充和数值编码,确保数据的一致性和完整性。数据匹配则通过时间匹配、检测器匹配和特征融合,将事故记录与最近的检测器关联,并获取流量和天气信息。数据集具有标准化的数据格式和高质量的数据内容,适用性广,支持交通事故预测、交通流量预测和路网结构研究等多种研究方向。其构建方法可为其他地区类似数据集的开发提供参考框架,同时为国内研究人员在数据公开性和多样性不足的情况下开展本地化研究提供支持。 展开更多
关键词 萨克拉门托地区 交通事故 交通流量 天气
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基于多级特征融合的低光图像增强网络
10
作者 牟琦 马悦悦 +1 位作者 李洪安 李占利 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期238-246,共9页
近年来,将Retinex理论与CNN结合的低光图像增强方法已取得显著成效,其中KinD++方法在光照调节方面表现尤为突出。然而当处理光照极低或极不均匀图像时该方法仍有提升空间。针对KinD++方法处理光照极低或极不均匀图像时存在的细节模糊、... 近年来,将Retinex理论与CNN结合的低光图像增强方法已取得显著成效,其中KinD++方法在光照调节方面表现尤为突出。然而当处理光照极低或极不均匀图像时该方法仍有提升空间。针对KinD++方法处理光照极低或极不均匀图像时存在的细节模糊、伪影以及色彩失真问题,对分解网和恢复网进行改进,提出一种基于多级特征融合的低光图像增强网络。通过深、中、浅层特征的跨级融合实现了对反射分量更准确的估计;在恢复网中设计De_Block去噪块和Canny边缘增强块,在有效去噪的同时保持细节清晰;采用色彩损失进一步得到自然明亮的图像色彩。实验结果表明,该方法能在有效改善图像亮度的同时修复细节和色彩,避免伪影。相比原方法,在LOL数据集上,PSNR、SSIM以及NIQE分别提高了13%、12%和28%;在多个基准数据集,如LIME、VV、MEF、DICM和LLIVPhone-imgT上,也展现出了优越的性能。 展开更多
关键词 低光图像增强 非均匀光/极低光照 RETINEX理论 多级特征融合 Canny边缘增强
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基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别
11
作者 温乃宁 范爽爽 史晓楠 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2683-2689,共7页
针对煤矿事故领域中长文本、长实体和复杂实体难以准确识别的问题,提出一种基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别模型。该模型嵌入层在ALBERT的基础上引入了全局注意力掩码,用来调节滑窗注意力和全局注意力之间的分配,从而更好的平... 针对煤矿事故领域中长文本、长实体和复杂实体难以准确识别的问题,提出一种基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别模型。该模型嵌入层在ALBERT的基础上引入了全局注意力掩码,用来调节滑窗注意力和全局注意力之间的分配,从而更好的平衡全局和局部信息;编码层引入门控线性单元和BiLSTM增强模型的特征表示能力;解码层使用CRF来获得最佳标记序列。实验结果表明,该模型较基准模型的F1值提升了1.9%,在煤矿事故实体识别中具有优越的性能。 展开更多
关键词 命名实体识别 煤矿事故 预训练语言模型 门控线性单元 注意力机制 长文本 特征增强
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改进TD3算法的机械臂三维路径规划方法
12
作者 马天 李超 杨嘉怡 《电光与控制》 北大核心 2025年第1期100-105,共6页
在军事航空领域中,复杂任务对机械臂路径规划提出了挑战。针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法学习效率低、样本利用率低的问题,提出了一种改进的TD3算法(Recurrent-TD3算法)。首先,将LSTM结合到策略网络与价值网络中,捕获航空控制... 在军事航空领域中,复杂任务对机械臂路径规划提出了挑战。针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法学习效率低、样本利用率低的问题,提出了一种改进的TD3算法(Recurrent-TD3算法)。首先,将LSTM结合到策略网络与价值网络中,捕获航空控制任务中的时间序列信息,增强对时间序列变化的响应能力,使其能够在决策时考虑历史动作和状态,提高网络的表达能力;然后,将事后经验回放(HER)技术集成到TD3算法中,以解决任务中稀疏奖励难以学习的问题,通过将未达到目标的经验转化为达到新目标的经验,从而更有效地利用样本;最后,设计了一种基于包围盒的碰撞检测流程,以提高机械臂在军用航空任务中的安全性。实验表明,该算法相比于其他算法能够更快地找到一条无碰撞的路径,且平均路径长度最短。 展开更多
关键词 机械臂 路径规则 TD3 长短期记忆网络 事后经验回放技术
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基于空域与频域融合的低照度图像增强算法
13
作者 付燕 樊璐 叶鸥 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1881-1889,共9页
为解决已有的低照度图像增强方法纹理细节恢复不清晰问题,提出一种基于空域与频域融合的低照度图像增强算法。将低照度图像分为空域阶段和频域阶段两个阶段进行增强。空域阶段利用改进的Transformer模块来实现,运用通道自注意机制对图... 为解决已有的低照度图像增强方法纹理细节恢复不清晰问题,提出一种基于空域与频域融合的低照度图像增强算法。将低照度图像分为空域阶段和频域阶段两个阶段进行增强。空域阶段利用改进的Transformer模块来实现,运用通道自注意机制对图像的局部信息进行增强,自适应学习不同通道特征相关性,解决图像恢复不清晰的问题;在频域阶段,提出一个幅度相位卷积模块,通过幅度变换提高低照度图像的亮度,抑制噪声。经过实验验证,该算法能很好地恢复纹理细节并抑制噪声。 展开更多
关键词 低照度图像 细节 空域 频域 通道自注意 幅度 相位
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基于离散度及果蝇算法的关键节点识别算法
14
作者 付立东 李东洋 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期648-656,共9页
针对现有算法在复杂网络中筛选出的关键节点过于密集、传播效率低的富人俱乐部(Rich-Club)现象,提出一种基于离散度及果蝇算法的关键节点识别算法。利用去除筛选网络中最大影响力节点,网络的流通性将会有最大程度损坏这一特性,定义离散... 针对现有算法在复杂网络中筛选出的关键节点过于密集、传播效率低的富人俱乐部(Rich-Club)现象,提出一种基于离散度及果蝇算法的关键节点识别算法。利用去除筛选网络中最大影响力节点,网络的流通性将会有最大程度损坏这一特性,定义离散度函数,采用香农熵对果蝇算法进行改进并优化,确定网络最优种子集。在多种类型规模网络上的实验结果表明,该方法能够有效识别复杂网络中具有传播范围更广的最大影响力节点。 展开更多
关键词 复杂网络 最大影响力节点 果蝇算法 离散度 香农熵 流通性 富人俱乐部
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融合超分辨率重建的YOLOv7煤矸石识别模型
15
作者 李娜 秦昆德 +1 位作者 李想 张澳迪 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期343-352,共10页
在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀,同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象,使得边界和纹理较模糊,提取特征过程中纹理特征容易丢失,造成误检。因此,对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究,提出一种... 在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀,同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象,使得边界和纹理较模糊,提取特征过程中纹理特征容易丢失,造成误检。因此,对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究,提出一种融合超分辨率重建的煤矸石识别模型。对于图像中的小目标煤矸石,利用超分辨率重建技术将分辨率提高后再进一步利用YOLOv7模型检测目标以提升整体检测效果。在超分辨重建模块中加入煤矸石锐化功能模块,提升煤矸石目标边缘清晰度,以保证在特征提取时通过浅层特征层能更好地提取煤矸石目标轮廓、形状等信息。在构建的煤矸石数据集上进行煤矸石目标检测,实验结果表明,改进后算法在煤、矸石检测任务中平均精度分别达到99.52%与98.84%。且模型在非均匀光照、粉尘干扰场景保持识别稳定性,煤、矸石漏检率分别降低18和17个百分点。改善了小目标与纹理模糊目标识别困难问题,为煤矸石识别提供技术参考。 展开更多
关键词 煤矸石检测 超分辨率重建 小目标检测 图像识别
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彩色QR码下密文域可逆信息隐藏方法
16
作者 张丽娜 刘苗 +3 位作者 杨珺涵 岳恒怡 辛鹏 侯明会 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第2期362-371,共10页
为了克服QR(Quick Response)码在高安全需求场景下的应用限制,如信息容量不足、加密机制缺失以及安全性较低的问题,提出一种基于彩色QR码下密文域可逆的信息隐藏方法。该方法分为秘密信息预处理、多维秘密信息的嵌入和秘密信息提取3个... 为了克服QR(Quick Response)码在高安全需求场景下的应用限制,如信息容量不足、加密机制缺失以及安全性较低的问题,提出一种基于彩色QR码下密文域可逆的信息隐藏方法。该方法分为秘密信息预处理、多维秘密信息的嵌入和秘密信息提取3个核心模块。首先,通过将秘密信息划分为文本信息和常规图像2类,利用QR码的纠错机制以及人类视觉系统对图像特征的自然识别能力,分别进行QR码编码和二值化处理,并采用Logistic混沌系统,实现秘密信息的独立加解密;其次,通过设计多维秘密信息的嵌入策略,将公开信息、加密的文本信息和加密的图像信息共3类信息嵌入同一个彩色QR码中;最后,通过设计的颜色映射规则和秘密信息解密算法,从彩色QR码中准确地提取并解密出原始的秘密信息。结果表明:该方法不仅将QR码的信息存储量扩大至原来的3倍,还显著提高了秘密信息的安全性和鲁棒性;该方法还具有良好的抗攻击性和不可感知性,能够有效抵抗各种常见的图像攻击和统计分析攻击。研究结果满足了QR码在高安全需求领域的需求,为该领域提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 信息隐藏 彩色QR码 Logistic混沌系统 图像加密
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扩展汉明码下二级QR码信息隐藏方案
17
作者 张丽娜 辛鹏 +2 位作者 侯明会 刘苗 岳恒怡 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期832-842,共11页
快速响应码QR code是一种二维条形码,具有解码速度快、纠错能力强等优点,已广泛应用于生活中的各个领域。然而,因为QR码公开的编码规则,当把QR码作为传输秘密信息的载体时,以往的部分相关方案中存在泄露秘密信息以及载荷量受限的问题。... 快速响应码QR code是一种二维条形码,具有解码速度快、纠错能力强等优点,已广泛应用于生活中的各个领域。然而,因为QR码公开的编码规则,当把QR码作为传输秘密信息的载体时,以往的部分相关方案中存在泄露秘密信息以及载荷量受限的问题。为了解决此类问题,提出一种新的QR码信息隐藏方案。该方案结合数独矩阵设计了一种新的映射函数,并对传统的(7,4)汉明码进行扩展,设计出对应的翻转规则表。在确保正确解读QR码公共信息的基础上,实现了更高的破解难度和更大的信息隐藏容量。实验分析表明,所构造的码字映射函数能够防止攻击者根据载体QR码破解秘密信息。与现有的隐写方案相比,该方案在嵌入载荷量和破解难度系数上均有所提高。 展开更多
关键词 信息隐藏 QR码 数独矩阵 汉明码
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高效跟踪头的注意力跟踪算法
18
作者 杨晓强 胡淏 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第17期282-291,共10页
为提升跟踪任务中网络跟踪精度及运行速度,提出了一种改进的注意力机制跟踪算法(MFATrack)。针对复杂背景对网络跟踪目标产生的干扰,使用深度可分离卷积、ECA与低通滤波器相结合的动态跟踪模块(MFAM)提升网络目标判别性特征的发掘能力... 为提升跟踪任务中网络跟踪精度及运行速度,提出了一种改进的注意力机制跟踪算法(MFATrack)。针对复杂背景对网络跟踪目标产生的干扰,使用深度可分离卷积、ECA与低通滤波器相结合的动态跟踪模块(MFAM)提升网络目标判别性特征的发掘能力。设计了基于MFAM跟踪头网络,减少深层网络信息损耗并提升其稳定性,提升网络的运行速度。损失函数中,将分类与回归损失相融合,分类损失融合了感知化交并比,回归中采用广义交并比损失,使得网络在训练中更加关注于被跟踪目标。实验结果表明,相比基础算法,在GOT-10k数据集上准确率提升了4.1个百分点,数据集OTB中心误差值提升了1.9个百分点,在UAV123的跟踪成功率上提升了3.6个百分点。 展开更多
关键词 目标跟踪 感知化交并比 注意力机制 低通滤波器
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基于动态多尺度与双重注意力的短期电力负荷预测
19
作者 朱莉 高靖凯 +1 位作者 朱春强 邓凡 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期369-380,共12页
短期电力负荷预测在电力系统的优化调度和安全运行中具有至关重要的作用。电力负荷数据具有多周期特性,在不同时间尺度上表现出不同的模式和趋势,准确提取尺度大小有助于识别和分离这些特征。目前方法通过使用一个或一组固定的patch长... 短期电力负荷预测在电力系统的优化调度和安全运行中具有至关重要的作用。电力负荷数据具有多周期特性,在不同时间尺度上表现出不同的模式和趋势,准确提取尺度大小有助于识别和分离这些特征。目前方法通过使用一个或一组固定的patch长度作为步长,将称之为patches的片段来编码时间序列,但其无法适应现实世界负荷序列数据的复杂的动态变化。为此,提出一种基于动态多尺度与双重注意力的预测模型(MDAT)。首先,利用逐次变分模态分解(SVMD)分离负荷序列不同的时间模式,通过快速傅里叶变换(FFT)提取出每个模式的显著周期。其次,根据检测到的显著周期,将负荷序列以不同大小的patch划分为不同的时间分辨率,使用Transformer的多个分支同时建模不同尺度分割序列的依赖关系。然后,对这些patches进行双重注意力,以捕获全局相关性和局部细节。最后,对每个分支的输出进行非线性特征融合,通过堆叠多层Transformer模块得到最终的负荷预测结果。在两个公开数据集上的实验结果表明,该模型在预测精度指标上表现良好,相比最新的基于Transformer及多层感知器(MLP)的模型,在Australia数据集和Morocco数据集上平均绝对误差(MAE)分别降低了10.26%~17.06%和9.08%~70.25%。 展开更多
关键词 短期负荷预测 逐次变分模态分解 多尺度特征 双重注意力 Transformer模块
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基于CEEMDAN和频谱时间图卷积网络的电力负荷预测方法
20
作者 朱莉 夏禹 +1 位作者 朱春强 邓凡 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期339-349,共11页
针对电力负荷数据存在非平稳性且传统预测模型不能精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,导致预测精度低的问题,设计并实现一种基于完全集成经验模式分解的自适应噪声完备性(CEEMDAN)和频谱图卷积网络的电力负荷预测方法。首... 针对电力负荷数据存在非平稳性且传统预测模型不能精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,导致预测精度低的问题,设计并实现一种基于完全集成经验模式分解的自适应噪声完备性(CEEMDAN)和频谱图卷积网络的电力负荷预测方法。首先使用CEEMDAN将目标负荷序列分解为多个本征模态分量(IMF),通过计算模糊熵对IMF进行重构;然后使用频谱时间图卷积网络对重构后分量的空间相关性和时间依赖性进行挖掘,得到各分量的预测结果;最后将各分量的预测结果线性相加得到最终预测结果。实验结果表明,所提方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差3个评价指标分别达到了0.72 KW、0.89 KW、0.92%,相较于对比模型StemGnn、TCN、LSTM、Informer、FEDformer,预测精度分别提高了37.9%、17.2%、20.8%、22.5%、12.1%。证明本文所提出的预测方法可以有效降低非平稳性对预测结果的影响,精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,提高预测精度。 展开更多
关键词 电力负荷预测 经验模态分解 本征模态分量 图卷积网络 模糊熵
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