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基于均方误差的8位深度神经网络量化

计算机工程与设计 2022年第5期43卷 1258-1264页

作者：冯鹏程禹龙田生伟耿俊龚国良新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学软件工程技术重点实验室新疆乌鲁木齐830008 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室北京100083

为模型量化后具有更高的准确度,提出以量化均方误差(QMSE)为指标的确定量化系数的方法,针对量化后性能损失严重的小型网络,进一步提出更新统计参数(USP)的方法。QMSE将量化过程中的舍入和截断操作产生的噪声相结合,以此作为选取合适量... 详细信息

为模型量化后具有更高的准确度,提出以量化均方误差(QMSE)为指标的确定量化系数的方法,针对量化后性能损失严重的小型网络,进一步提出更新统计参数(USP)的方法。QMSE将量化过程中的舍入和截断操作产生的噪声相结合,以此作为选取合适量化系数的指标;USP通过更新批次归一化层中的均值和方差,矫正模型量化产生的均值和方差偏移。实验结果表明,在不进行重训练的情况下,使用QMSE+USP对常见的深度神经网络量化,模型性能优于其它算法。

关键词：深度神经网络模型压缩量化卷积神经网络均方误差

基于DCNNs-LSTM模型的维吾尔语突发事件识别研究

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中文信息学报 2018年第6期32卷 52-61页

作者：黎红禹龙田生伟吐尔根.依布拉音赵建国新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学人文学院新疆乌鲁木齐830046

结合对维吾尔语语言的特点分析,该文提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNNs)联合长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)实现的维吾尔语文本突发事件识别方法。该方法提取突发事件包含六大特征... 详细信息

结合对维吾尔语语言的特点分析,该文提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNNs)联合长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)实现的维吾尔语文本突发事件识别方法。该方法提取突发事件包含六大特征块,并在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word Embedding,利用DCNNs对黏着性语言特征抽象化的学习能力抽取事件句中的高阶局部特征,以此作为LSTM网络的输入,利用其对于事件句中抽象含义序列关系的捕获特性获取全局特征,训练Softmax分类器完成维吾尔语突发事件的识别任务。该方法在维吾尔语突发事件识别中的准确率达到80.60%,召回率81.39%,F值80.99%。实验结果表明,与不同层数的DCNNs和独立的LSTM网络相比,DCNNs-LSTM模型更具备挖掘隐含上下文深层语义信息的能力,对Word Embedding特征项的引入有效地提高了模型识别性能。

关键词：维吾尔语突发事件识别深度卷积神经网络长短期记忆网络 word embedding

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面向边-端协同的并行解码器图像修复方法

计算机工程与应用 2022年第16期58卷 257-264页

作者：霍相佐张文东田生伟侯树祥新疆大学软件学院乌鲁木齐830008 新疆大学软件工程技术重点实验室乌鲁木齐830008

针对现有神经网络图像修复方法在移动终端设备上部署存在效果差、响应时间长、高能耗的问题,提出了一种面向边-端协同的并行解码器图像修复方法及计算卸载策略。结合移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术边-端协同的特性,提出... 详细信息

针对现有神经网络图像修复方法在移动终端设备上部署存在效果差、响应时间长、高能耗的问题,提出了一种面向边-端协同的并行解码器图像修复方法及计算卸载策略。结合移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术边-端协同的特性,提出一种面向边-端协同的并行解码器门控卷积图像修复网络ETG-Net(edge-terminal gated convolution network)。通过边-端共享权值的方式,提升图像修复及训练效率,并保留移动终端的独立工作能力。基于计算卸载决策,将图像修复部分计算任务有选择地卸载至边缘云,进一步降低终端节点的计算时延和能耗。实验结果表明,与近年来先进的模型相比,所提模型在保证图像修复质量的同时,解决了移动终端设备上部署图像修复模型存在的问题,降低了任务的响应时延。

关键词：图像修复深度学习生成对抗网络移动边缘计算门控卷积权值共享

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扩展的多特征遥感影像水体识别

计算机工程与设计 2019年第2期40卷 523-527页

作者：张若楠禹龙田生伟吕亚龙新疆大学软件学院乌鲁木齐830008 新疆大学网络中心乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830008

针对传统遥感影像中水体识别精度不高且泛化能力较弱的问题,提出扩展的多特征融合分类方法。将NDWI、MNDWI等多个水体指数的光谱特征,通过最佳波段组合获取基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用主成分分析变换后的特征图提取扩展的形态学属... 详细信息

针对传统遥感影像中水体识别精度不高且泛化能力较弱的问题,提出扩展的多特征融合分类方法。将NDWI、MNDWI等多个水体指数的光谱特征,通过最佳波段组合获取基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用主成分分析变换后的特征图提取扩展的形态学属性剖面(EMAPs)空间特征,归一化融合组成光谱-纹理-形态学特征集,使用特征扩充算法进行重构,得到扩展的多特征数据集,利用深度置信网络(DBN)识别水体。实验结果表明,扩展的多特征数据集可有效提高水体识别模型的精度和泛化能力。

关键词：特征扩充多特征融合光谱特征灰度共生矩阵扩展的形态学属性剖面深度置信网络

基于真实IPv6源地址的网络接入认证技术研究

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计算机应用与软件 2010年第12期27卷 121-122,147页

作者：禹龙田生伟新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

提出了一种新的基于真实IPv6源地址的网络安全接入认证方法。此方法在IPv6无状态地址自动配置过程中加入802.1X认证技术,只有经过授权的节点才能获得IPv6全局地址,同时改进了802.1X认证流程,使管理者可以主动获得节点用户的全局IPv6地... 详细信息

提出了一种新的基于真实IPv6源地址的网络安全接入认证方法。此方法在IPv6无状态地址自动配置过程中加入802.1X认证技术,只有经过授权的节点才能获得IPv6全局地址,同时改进了802.1X认证流程,使管理者可以主动获得节点用户的全局IPv6地址。该方法既保留了IPv6"即插即用"的优点,又从源头上保证接入网络的安全性。

关键词： IPv6 真实源地址认证

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基于深度学习的维吾尔语人称代词指代消解

中文信息学报 2017年第4期31卷 80-88页

作者：李冬白田生伟禹龙吐尔根.依布拉音冯冠军新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学人文学院新疆乌鲁木齐830046

指代消解是自然语言处理技术的核心问题,该文结合维吾尔语语义特征,提出基于深度学习的维吾尔语人称代词指代消解方法。通过堆叠多层无监督RBM网络和一层有监督BP网络,构建DBN深度神经网络学习模型,RBM网络保证特征向量映射达到最优,BP... 详细信息

指代消解是自然语言处理技术的核心问题,该文结合维吾尔语语义特征,提出基于深度学习的维吾尔语人称代词指代消解方法。通过堆叠多层无监督RBM网络和一层有监督BP网络,构建DBN深度神经网络学习模型,RBM网络保证特征向量映射达到最优,BP网络对RBM网络的输出向量进行分类,实现维吾尔语人称代词指代消解。经过维吾尔语指代消解语料库测试,F值达到83.81%,比SVM方法高出2.88%。实验结果表明,同等条件下,该方法能有效提升维吾尔语人称代词消解的精度,有助于维吾尔语指代消解研究。

关键词：维吾尔语人称代词指代消解深度学习深度信念网络

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空谱联合特征的CNN＿SVM水体识别

计算机工程与设计 2019年第5期40卷 1435-1439页

作者：吕亚龙田生伟禹龙张若楠新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008

针对传统遥感图像逐像素分类方法精度不高以及空间领域一致性信息未充分利用等问题,提出一种结合保边滤波和光谱_空间特征的CNN_SVM水体识别方法。对原始图像使用保边滤波进行降噪并提高局域平滑度;借助形态学属性剖面获取遥感图像的光... 详细信息

针对传统遥感图像逐像素分类方法精度不高以及空间领域一致性信息未充分利用等问题,提出一种结合保边滤波和光谱_空间特征的CNN_SVM水体识别方法。对原始图像使用保边滤波进行降噪并提高局域平滑度;借助形态学属性剖面获取遥感图像的光谱和多重空间特征,利用重构算法对特征进行重构,融合光谱和空间信息;将融合后的新特征集输入CNN进一步进行特征学习,应用浅层学习算法SVM分类。实验结果表明,与CNN神经网络和SVM相比,该方法具有更好的识别效果。

关键词：保边滤波 CNN神经网络特征重构形态学属性剖面水体识别

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基于深度学习的抗HIV活性QSAR预测

计算机工程与设计 2017年第1期38卷 226-230,237页

作者：高双印田生伟禹龙史新宇新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046

为提高抗HIV活性预测的精度,采用深度学习算法,提出一种基于深度信念网络的抗HIV活性预测方法。利用BP神经网络任意精度逼近非线性函数的优点,结合多个受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)进行非监督逐层贪婪模式训练学习... 详细信息

为提高抗HIV活性预测的精度,采用深度学习算法,提出一种基于深度信念网络的抗HIV活性预测方法。利用BP神经网络任意精度逼近非线性函数的优点,结合多个受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)进行非监督逐层贪婪模式训练学习,建立深度信念网络算法模型(deep belief network,DBN)。将抗HIV活性的高温超导源数据(HTS raw data)、高温超导抑制剂(HTS%inhibition(20μM))、最大测定信号释放比率(mean max signal)等特征作为DBN模型的输入,抗HIV平均活性值作为该模型的输出,设计实验对模型进行训练及验证,实验结果表明,DBN模型对抗HIV活性的预测均方根误差小,预测精度高,平均预测精度为93.82%,适用于抗HIV活性评估。

关键词：抗HIV活性深度信念网络非监督精度预测

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云环境下两阶段安全驱动的容错调度算法

计算机工程与设计 2014年第9期35卷 3065-3069,3090页

作者：白晶晶田生伟禹龙于炯田国忠新疆大学信息科学与程工学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046 新疆工程学院计算机工程系新疆乌鲁木齐830000

为解决云环境下安全调度和可靠性问题,综合考虑云计算共享性、动态性等特点,以具有依赖关系的并行任务为基础,提出一种两阶段安全驱动的容错调度算法(TSDFT)。建立安全模型计算任务调度风险率,根据风险率选择处理机,使用自适应备份策略... 详细信息

为解决云环境下安全调度和可靠性问题,综合考虑云计算共享性、动态性等特点,以具有依赖关系的并行任务为基础,提出一种两阶段安全驱动的容错调度算法(TSDFT)。建立安全模型计算任务调度风险率,根据风险率选择处理机,使用自适应备份策略对任务进行备份预处理;在上一阶段基础上,通过被动副本方式实现任务容错调度,每个处理机维护主/副本2个局部队列,支持一个以上处理机同时失效。仿真结果表明,该算法能有效降低异构系统中任务调度风险率,提高调度的安全性和可靠性。

关键词：云计算任务调度容错安全性可靠性