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青海大学三江源数据分析中心高性能计算集群的构建与设备管理 被引量:5
1
作者 黄建强 孟永伟 +1 位作者 曹腾飞 王晓英 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2014年第12期237-240,共4页
青海大学三江源数据分析中心的主要设备是由128个节点、采用10GB InfiniBand网络进行互连组成的高性能计算集群系统,峰值计算速度达1.331万亿次/秒。作为校内主要的科技服务平台之一,将为盐湖化工、材料科学、计算机科学与技术、机械电... 青海大学三江源数据分析中心的主要设备是由128个节点、采用10GB InfiniBand网络进行互连组成的高性能计算集群系统,峰值计算速度达1.331万亿次/秒。作为校内主要的科技服务平台之一,将为盐湖化工、材料科学、计算机科学与技术、机械电子、生命科学、自动化、农业工程等多个学科以及科研创新平台提供的高性能计算环境。从基础环境的建设、集群的构建、设备管理、开放服务等方面对数据分析中心做了概述,为高性能计算集群的系统管理与维护人员提供有价值的参考。 展开更多
关键词 数据分析中心 高性能计算 集群构建 平台建设
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计算机网络对大学生的负面影响及其防范 被引量:1
2
作者 刘泽阳 王瑞 《学校党建与思想教育》 北大核心 2011年第7期91-92,共2页
随着计算机网络技术的普及,计算机网络已经深入到大学生生活的方方面面。本文分析了计算机网络给在校大学生的身心健康、学习带来的负面影响,提出了加强思想教育与心理疏导,加强网络监控和引导,加强安全整治及管理等防范对策。
关键词 计算机 网络 大学生 防范对策
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西部高校计算机网络实验 被引量:14
3
作者 曹腾飞 孟永伟 +1 位作者 黄建强 王晓英 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2015年第4期129-131,140,共4页
针对青海大学计算机网络实验室的发展现状和教学特点,首先对网络实验室的教学拓扑环境进行了介绍,然后以交换机的VLAN配置、静态路由以及动态路由配置等相关实验为背景进行探讨,对每一种实验都给出了详细的设计方法和配置命令,并对实验... 针对青海大学计算机网络实验室的发展现状和教学特点,首先对网络实验室的教学拓扑环境进行了介绍,然后以交换机的VLAN配置、静态路由以及动态路由配置等相关实验为背景进行探讨,对每一种实验都给出了详细的设计方法和配置命令,并对实验结果进行了验证和分析。实验证明,通过这三种具体的网络实验的设计和验证,学生能够更好地了解网络设备、理解网络实验原理以及巩固理论教学的内容,该方法在计算机网络课程的实验教学中取得了良好的效果。 展开更多
关键词 西部高校 网络实验室 网络层实验 实验教学
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GMDH模型在青海经济预测系统中的应用 被引量:1
4
作者 吉新娜 贺广福 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期48-50,共3页
将青海省1989年到2009年的GDP统计数据作为预测时的原始数据,建立GMDH(Group Method of Data Handling)自回归预测模型。由于要处理数据量十分庞大,而传统的GMDH算法每次拟合都会造成数据量的急剧增加,因此提出更加有效的GMDH改进算法... 将青海省1989年到2009年的GDP统计数据作为预测时的原始数据,建立GMDH(Group Method of Data Handling)自回归预测模型。由于要处理数据量十分庞大,而传统的GMDH算法每次拟合都会造成数据量的急剧增加,因此提出更加有效的GMDH改进算法。根据改进的GMDH预测模型的预测结果及对比表明,基于改进的GMDH自回归经济预测模型的拟合效果和预测结果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。 展开更多
关键词 预测建模 改进的GMDH GDP预测
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智能数据可视分析技术综述 被引量:23
5
作者 骆昱宇 秦雪迪 +1 位作者 谢宇鹏 李国良 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期356-404,共49页
如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.... 如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势. 展开更多
关键词 数据可视化 可视分析 智能数据可视分析 数据管理 人工智能
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基于异构平台的稀疏矩阵向量乘自适应计算优化 被引量:1
6
作者 李博 黄建强 +1 位作者 黄东强 王晓英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3867-3875,共9页
稀疏矩阵向量乘(SpMV)是一种重要的数值线性代数运算,现有的优化存在预处理及通信时间考虑不全面、存储结构不具有普适性等问题。为了解决这些问题,提出异构平台下SpMV的自适应优化方案。所提方案利用皮尔逊相关系数确定相关度高的特征... 稀疏矩阵向量乘(SpMV)是一种重要的数值线性代数运算,现有的优化存在预处理及通信时间考虑不全面、存储结构不具有普适性等问题。为了解决这些问题,提出异构平台下SpMV的自适应优化方案。所提方案利用皮尔逊相关系数确定相关度高的特征参数,并使用基于梯度提升决策树(GBDT)的极端梯度提升(XGBoost)和轻量级梯度提升(LightGBM)算法训练预测模型,以确定某一稀疏矩阵更优的存储格式。利用网格搜索确定模型训练时更优的模型超参数,使这2种算法选择更适合的存储结构的准确率都超过85%。此外,对于预测存储结构为混合(HYB)格式的稀疏矩阵,在GPU和CPU上分别计算其中的等长列(ELL)与坐标(COO)存储格式部分,建立基于CPU+GPU的并行混合计算模式;同时为小数据量的稀疏矩阵选择硬件平台,提高运算速度。实验结果表明,自适应计算优化相较于cuSPARSE库中的压缩稀疏行(CSR)存储格式计算的平均加速比可以达到1.4,相较于按照HYB和ELL存储格式计算的平均加速比则可以分别达到2.1和2.6。 展开更多
关键词 稀疏矩阵向量乘 自适应优化 皮尔逊相关系数 极端梯度提升 轻量级梯度提升机器学习
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Navi:基于自然语言交互的数据分析系统 被引量:1
7
作者 谢宇鹏 骆昱宇 冯建华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1194-1206,共13页
随着大数据时代的到来,数据分析的作用日益显著.它能够从海量数据中发现有价值的信息,从而更有效地指导用户决策.然而,数据分析流程中存在三大挑战:分析流程高耦合、交互接口种类多和探索分析高耗时.为了应对上述挑战,提出了基于自然语... 随着大数据时代的到来,数据分析的作用日益显著.它能够从海量数据中发现有价值的信息,从而更有效地指导用户决策.然而,数据分析流程中存在三大挑战:分析流程高耦合、交互接口种类多和探索分析高耗时.为了应对上述挑战,提出了基于自然语言交互的数据分析系统Navi.该系统采用模块化的设计原则,抽象出主流数据分析流程的3个核心功能模块:数据查询、可视化生成和可视化探索模块,从而降低系统设计的耦合度.同时,Navi以自然语言作为统一的交互接口,并通过一个任务调度器实现了各功能模块的有效协同.此外,为了解决可视化探索中搜索空间指数级和用户意图不明确的问题,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的可视化自动探索方法,并设计了基于可视化领域知识的剪枝算法和复合奖励函数,提高了搜索效率和结果质量.最后,通过量化实验和用户实验验证了Navi的有效性. 展开更多
关键词 数据分析 数据查询 可视化 自然语言 蒙特卡洛树搜索
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数据库应用基础项目式翻转课堂的实验教学研究 被引量:16
8
作者 曹腾飞 刘志强 +1 位作者 黄建强 王晓英 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2015年第11期206-208,211,共4页
针对青海大学数据库应用基础实验课的发展现状和教学特点,采用新型的项目式翻转课堂实验教学模式进行探讨,即项目导向、碎片化学习、教师主导、学生主体。该模式能够使学生通过课前自主学习、相互讨论的形式来增加课堂上参与项目实践的... 针对青海大学数据库应用基础实验课的发展现状和教学特点,采用新型的项目式翻转课堂实验教学模式进行探讨,即项目导向、碎片化学习、教师主导、学生主体。该模式能够使学生通过课前自主学习、相互讨论的形式来增加课堂上参与项目实践的时间,提高学生的学习兴趣和主观能动性。实践证明,通过项目式的翻转实验教学方式,学生能够更好地掌握数据库应用基础的原理和方法。该方法在数据库应用基础实验教学中取得了良好的效果。 展开更多
关键词 数据库课程 项目式教学 翻转课堂 实验教学
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基于序列匹配的作业相似度检测系统 被引量:9
9
作者 王晓英 靳力 +1 位作者 王晓青 黄维通 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第24期53-56,61,共5页
为辅助教师进行电子作业的批改和抄袭鉴别,设计并实现一种基于序列匹配的作业相似度检测系统。以班级为分组建立相似度计算模型,利用序列匹配算法计算公共子序列的长度,得到每组作业两两之间的相似度,并在此基础上进行聚类分析,给出可... 为辅助教师进行电子作业的批改和抄袭鉴别,设计并实现一种基于序列匹配的作业相似度检测系统。以班级为分组建立相似度计算模型,利用序列匹配算法计算公共子序列的长度,得到每组作业两两之间的相似度,并在此基础上进行聚类分析,给出可视化结果。实验结果表明,该系统具有较强的实用性,能够辅助教师在批改作业时快速高效地鉴别疑似抄袭的情况。 展开更多
关键词 电子作业 相似度检测 抄袭检测 序列匹配 相似度聚类 公共子序列
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基于改进深度强化学习的边缘计算服务卸载算法 被引量:6
10
作者 曹腾飞 刘延亮 王晓英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1543-1550,共8页
在边缘计算(EC)网络中,针对边缘节点计算资源和存储空间有限的问题,提出一种基于改进深度强化学习(DRL)的边缘计算服务卸载(ECSO)算法,以降低节点处理时延和提高服务性能。具体来说,将边缘节点服务卸载问题转化为资源受限的马尔可夫决... 在边缘计算(EC)网络中,针对边缘节点计算资源和存储空间有限的问题,提出一种基于改进深度强化学习(DRL)的边缘计算服务卸载(ECSO)算法,以降低节点处理时延和提高服务性能。具体来说,将边缘节点服务卸载问题转化为资源受限的马尔可夫决策过程(MDP),利用DRL算法解决边缘节点的请求状态转移概率难以精确预测的问题;考虑到边缘节点执行缓存服务的状态动作空间过大,定义新的动作行为替代原有动作,并依据提出的动作筛选算法得到最优动作集合,以改进计算动作行为奖励值的过程,进而大幅度降低动作空间大小,提高算法训练的效率以及收益。仿真实验结果表明,对比原深度Q网络(DQN)算法、邻近策略优化(PPO)算法以及传统的最流行(MP)算法,ECSO算法的总奖励值分别提升了7.0%、12.7%和65.6%,边缘节点服务卸载时延分别降低了13.0%、18.8%和66.4%,验证了算法的有效性,说明ECSO能有效提升边缘计算服务的卸载性能。 展开更多
关键词 边缘计算 缓存服务 服务卸载 深度强化学习 动作行为奖励
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基于高性能计算平台和WRF环境实验的教学改革 被引量:1
11
作者 黄建强 吴利 +2 位作者 曹腾飞 孟永伟 王晓英 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2016年第2期94-97,151,共5页
青海大学三江源数据分析中心的128个HP节点组成的高性能计算集群系统,峰值计算速度达1.331万亿次/s。在此基础上,扩展了12个浪潮节点,峰值计算速度达5.2万亿次/s,存储达到20TB。在浪潮集群系统上搭建了天气预报模式WRF的实验环境,为青... 青海大学三江源数据分析中心的128个HP节点组成的高性能计算集群系统,峰值计算速度达1.331万亿次/s。在此基础上,扩展了12个浪潮节点,峰值计算速度达5.2万亿次/s,存储达到20TB。在浪潮集群系统上搭建了天气预报模式WRF的实验环境,为青海省气象所提供数值计算环境,同时为我校培养交叉学科研究生提供实验教学环境,开拓交叉学科教学新模式。 展开更多
关键词 高性能计算 WRF环境建设 实验教学
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基于RFID技术的物联网安全隐患研究 被引量:7
12
作者 魏绍蓉 《现代电子技术》 2012年第14期76-78,82,共4页
RFID技术在各个领域的成熟应用,促使其与物联网的应用密不可分。但是目前基于RFID技术的物联网应用中数据安全性保证和隐私安全问题已经成为未来物联网发展的瓶颈,所以基于RFID技术的物联网安全隐患的研究已经成为一个迫在眉睫和广为关... RFID技术在各个领域的成熟应用,促使其与物联网的应用密不可分。但是目前基于RFID技术的物联网应用中数据安全性保证和隐私安全问题已经成为未来物联网发展的瓶颈,所以基于RFID技术的物联网安全隐患的研究已经成为一个迫在眉睫和广为关注的问题。在此对RFID技术、RFID系统组成、工作原理以及对基于RFID技术的物联网构成要素进行了分析;同时对造成物联网潜在与安全隐患产生的主要原因、主要攻击方式、安全策略进行了研究。 展开更多
关键词 RFID)物联网 安全隐患 安全策略
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深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展综述 被引量:11
13
作者 董润婷 吴利 +4 位作者 王晓英 曹腾飞 黄建强 管琴 吴洁瑕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期1958-1968,共11页
随着传感器网络和全球定位系统等技术的进步,兼有时间与空间特性的气象数据体量呈爆炸式增长,针对时空序列预测(STSF)的深度学习模型研究得到了迅猛发展。然而,长期以来用于天气预报的传统机器学习方法在提取数据的时间相关性与空间依... 随着传感器网络和全球定位系统等技术的进步,兼有时间与空间特性的气象数据体量呈爆炸式增长,针对时空序列预测(STSF)的深度学习模型研究得到了迅猛发展。然而,长期以来用于天气预报的传统机器学习方法在提取数据的时间相关性与空间依赖性方面的效果往往并不理想。与此同时,深度学习方法通过人工神经网络自动提取特征,可以有效提高天气预报的准确度,并且在编码长期空间信息的建模方面有相当优秀的效果。同时,由观测数据驱动的深度学习模型与基于物理理论的数值天气预报(NWP)模型结合的方式可以构建拥有更高预测精度与更长预报时间的混合模型。基于这些,将深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展进行了综述。首先,将天气预报领域的深度学习问题与经典深度学习问题从数据格式、问题模型与评价指标这3个方面进行了对比研究;然后,回顾了深度学习在天气预报领域的发展历程与应用现状,并总结分析了深度学习技术与NWP结合的最新进展;最后,展望了未来的发展方向和研究重点,为天气预报领域的深度学习研究提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 天气预报 时空序列预测 数值天气预报
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基于CPU与GPU的异构模板计算优化研究 被引量:5
14
作者 李博 黄东强 +3 位作者 贾金芳 吴利 王晓英 黄建强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期131-137,共7页
模板计算是一类使用固定模板的算法,被广泛应用于图像处理、计算流体动力学模拟等领域,现有的模板计算存在计算并行度弱、缓存命中率低、无法充分利用计算资源等问题。在消息传递接口(MPI)计算模型和跨平台多线程(OpenMP)计算模型的基... 模板计算是一类使用固定模板的算法,被广泛应用于图像处理、计算流体动力学模拟等领域,现有的模板计算存在计算并行度弱、缓存命中率低、无法充分利用计算资源等问题。在消息传递接口(MPI)计算模型和跨平台多线程(OpenMP)计算模型的基础上提出MPI+OpenMP、统一计算设备架构(CUDA)+OpenMP两种混合计算模型。相较于常规的MPI计算模型,MPI+OpenMP计算模型通过使用MPI进行多节点之间的粗粒度通信,使用OpenMP实现进程内部的细粒度并行计算,并结合单指令多数据、非一致内存访问、数据预取、数据分块等技术,提高模板计算过程中的缓存命中率与计算并行能力,加快计算速度。在只采用CUDA进行模板计算时,CPU的计算资源没有得到充分利用,浪费了大量计算资源,CUDA+OpenMP计算模型通过对计算任务的负载划分让CPU也参与到计算中,以减少通信开销及充分利用CPU的多核并行计算能力。实验结果表明,OpenMP+MPI计算模型相较于MPI计算模型的平均加速比为3.67,CUDA+OpenMP计算模型相较于CUDA计算模型的平均加速比为1.26,OpenMP+MPI和CUDA+OpenMP两种计算模型的性能均得到了显著提升。 展开更多
关键词 模板计算 消息传递接口 跨平台多线程 单指令多数据 非一致内存访问 统一计算设备架构
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基于SIMD的并行傅里叶空间图像相似度计算 被引量:5
15
作者 郭渝洛 边浩东 +3 位作者 董润婷 唐嘉豪 王晓英 黄建强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期247-253,共7页
在冷冻电镜三维重建计算模型中,傅里叶空间图像相似度算法被频繁调用,大量的计算开销导致模型整体运行速度变慢。针对该问题,提出一种基于SIMD的并行傅里叶空间图像相似度算法。通过手动负载均衡方式最大化CPU的线程使用率,添加AVX-512... 在冷冻电镜三维重建计算模型中,傅里叶空间图像相似度算法被频繁调用,大量的计算开销导致模型整体运行速度变慢。针对该问题,提出一种基于SIMD的并行傅里叶空间图像相似度算法。通过手动负载均衡方式最大化CPU的线程使用率,添加AVX-512指令集增强CPU矢量寄存器的作用,同时设计高效的数据结构提升内存访问效率。在Intel Xeon Platinum 9242平台上的实验结果表明,与原始的OpenMP并行模型相比,经该算法优化后的程序可获得平均5.132倍的加速比,并且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 冷冻电镜 负载均衡 缓存 单指令多数据流矢量化 傅里叶空间 图像相似度计算 并行计算
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P2P应用中一种多层NAT穿透解决方案的设计与实现 被引量:6
16
作者 刘泽阳 徐武平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1980-1983,共4页
在说明多层NAT各种穿越模型结构的基础上,剖析了多层NAT打孔穿越中存在的问题,提出了根据网络环境适当选取节点作为超级节点,为需要通信的两个节点指定超级节点辅助它们通信的设计思想。然后介绍了具体方案:包括超级节点的动态选取规则,... 在说明多层NAT各种穿越模型结构的基础上,剖析了多层NAT打孔穿越中存在的问题,提出了根据网络环境适当选取节点作为超级节点,为需要通信的两个节点指定超级节点辅助它们通信的设计思想。然后介绍了具体方案:包括超级节点的动态选取规则,P2P拓扑结构图向拓扑结构表的转换,借助于节点拓扑结构表实现P2P系统任意层次的NAT穿越。最后通过实验验证了多层NAT穿透解决方案的可行性。 展开更多
关键词 网络地址翻译 点对点 打孔 穿透 超级节点
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基于语义的英文短语检索与搭配推荐及其在辅助ESL学术写作中的应用 被引量:2
17
作者 朱叶霜 喻纯 史元春 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期822-834,共13页
学术英文写作对于母语非英语的(English as a Second Language,ESL)学者而言是一项挑战.现有的ESL写作辅助系统均基于连续单词(n-gram)在语料库中出现的频率来构建,而忽略了语义信息对于ESL写作的作用.文中提出基于语义的写作辅助方法,... 学术英文写作对于母语非英语的(English as a Second Language,ESL)学者而言是一项挑战.现有的ESL写作辅助系统均基于连续单词(n-gram)在语料库中出现的频率来构建,而忽略了语义信息对于ESL写作的作用.文中提出基于语义的写作辅助方法,支持按照词性、搭配类型和概念扩展等语义条件来检索短语和自动推荐搭配.此外,为了方便英语知识有限的ESL学者利用语义条件进行检索,文中还设计了易于理解的短语检索界面.该界面提供包含语义修饰符的查询表达式,并可根据用户输入的部分查询表达式在线提示和补全.最后,为验证语义方法的有效性,文中实现并部署了ESLWriter系统.用户实验表明,ESLWriter可以有效地推荐搭配并提供短语检索结果,其查询界面直观易用;ESL学者通过混合使用自动搭配推荐功能和短语检索功能,写作质量和写作信心得到有效提高.这些结果证明了语义信息在ESL写作辅助中的重要作用. 展开更多
关键词 ESL写作 语义 查询表达 搭配 语料库 社交网络 慕课 人机交互
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GRAPES动力框架中大规模稀疏线性系统并行求解及优化 被引量:2
18
作者 张琨 贾金芳 +2 位作者 严文昕 黄建强 王晓英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期149-154,162,共7页
赫姆霍兹方程求解是GRAPES数值天气预报系统动力框架中的核心部分,可转换为大规模稀疏线性系统的求解问题,但受限于硬件资源和数据规模,其求解效率成为限制系统计算性能提升的瓶颈。分别通过MPI、MPI+OpenMP、CUDA三种并行方式实现求解... 赫姆霍兹方程求解是GRAPES数值天气预报系统动力框架中的核心部分,可转换为大规模稀疏线性系统的求解问题,但受限于硬件资源和数据规模,其求解效率成为限制系统计算性能提升的瓶颈。分别通过MPI、MPI+OpenMP、CUDA三种并行方式实现求解大规模稀疏线性方程组的广义共轭余差法,并利用不完全分解LU预处理子(ILU)优化系数矩阵的条件数,加快迭代法收敛。在CPU并行方案中,MPI负责进程间粗粒度并行和通信,OpenMP结合共享内存实现进程内部的细粒度并行,而在GPU并行方案中,CUDA模型采用数据传输、访存合并及共享存储器方面的优化措施。实验结果表明,通过预处理优化减少迭代次数对计算性能提升明显,MPI+OpenMP混合并行优化较MPI并行优化性能提高约35%,CUDA并行优化较MPI+OpenMP混合并行优化性能提高约50%,优化性能最佳。 展开更多
关键词 稀疏线性系统 广义共轭余差法 信息传递接口 OpenMP编程 统一计算架构
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清华大学辅导员制度的特色及其启示
19
作者 丁建军 《福建茶叶》 2019年第10期247-248,共2页
清华大学的辅导员制度至今已经历六十多年的岁月,具有其鲜明的特色,积累了许多宝贵的经验,对于现代高校辅导员制度的建设、补充具有重要意义。
关键词 清华辅导员制度 特色 启示
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基于分离式标签协同学习的YOLOv5多属性分类 被引量:1
20
作者 李鑫 孟乔 +1 位作者 皇甫俊逸 孟令辰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1619-1628,共10页
针对图像分类任务中卷积网络提取图像细粒度特征能力不足、多属性之间的依赖关系无法识别的问题,提出一种基于YOLOv5的车辆多属性分类方法Multi-YOLOv5。该方法设计了多头非极大值抑制(Multi-NMS)和分离式标签损失(Separate-Loss)函数... 针对图像分类任务中卷积网络提取图像细粒度特征能力不足、多属性之间的依赖关系无法识别的问题,提出一种基于YOLOv5的车辆多属性分类方法Multi-YOLOv5。该方法设计了多头非极大值抑制(Multi-NMS)和分离式标签损失(Separate-Loss)函数协同工作机制实现车辆的多属性分类任务,并采用卷积块注意力模块(CBAM)、SA(Shuffle Attention)和CoordConv方法重构了YOLOv5检测模型,分别从提升多属性特征能力提取、增强不同属性之间的关联关系、增强网络对位置信息的感知能力三方面提升模型对目标多属性分类的精准性。在VeRi等数据集上进行了训练与测试,实验结果表明,与基于GoogLeNet、残差网络(ResNet)、EfficientNet、ViT(Vision Transformer)等的网络结构相比,Multi-YOLOv5方法在目标的多属性分类方面取得了较好的识别结果,在VeRi数据集上,它的平均精度均值(mAP)达到了87.37%,较上述表现最佳的方法提高了4.47个百分点,且比原YOLOv5模型具有更好的鲁棒性,能为密集环境下的交通目标感知提供可靠的数据信息。 展开更多
关键词 多属性分类 深度学习 多特征融合 注意力 YOLOv5
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