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基于增强型对抗学习的无参考图像质量评价算法

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计算机应用 2020年第11期40卷 3166-3171页

作者：曹玉东蔡希彪辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001

为了提高无参考图像质量评价(NR-IQA)方法的性能,参考先进的深度生成对抗网络(GAN)研究成果,提出一种基于增强型对抗学习的无参考图像质量评价算法,即通过改进损失函数、网络模型结构来增强对抗学习强度,输出更可靠的模拟“参考图”,进... 详细信息

为了提高无参考图像质量评价(NR-IQA)方法的性能,参考先进的深度生成对抗网络(GAN)研究成果,提出一种基于增强型对抗学习的无参考图像质量评价算法,即通过改进损失函数、网络模型结构来增强对抗学习强度,输出更可靠的模拟“参考图”,进而可以像全参考图像质量评价(FR-IQA)方法一样模拟人的视觉比较过程。首先,利用数据集中失真的图像和未失真的原图像作为输入,从而基于增强对抗学习来训练网络模型;然后,利用该模型输出待测图像的模拟仿真图,提取仿真图的深度卷积特征;最后,将仿真图和待测失真图的卷积特征相融合,并输入到训练好的图像质量评价回归网络,输出图像的评测分数。在LIVE、TID2008和TID2013数据集上完成实验。实验结果表明,所提算法在图像质量上的总体客观评价性能优于当前的主流算法,与人的主观评价表现出的性能相一致。

关键词：无参考图像质量评价生成对抗网络深度学习生成模型判别模型

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基于并行小规模卷积神经网络的图像质量评价

计算机工程与科学 2021年第10期43卷 1810-1816页

作者：曹玉东蔡希彪辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001

图像质量客观评价广泛应用在图像处理任务中,参考深度学习技术的研究成果,提出了一种基于并行小规模卷积神经网络的无参考图像质量评估算法。卷积操作和并行的多尺度输入能学习到丰富和细微的图像失真特征,首先利用高斯图像金字塔获取... 详细信息

图像质量客观评价广泛应用在图像处理任务中,参考深度学习技术的研究成果,提出了一种基于并行小规模卷积神经网络的无参考图像质量评估算法。卷积操作和并行的多尺度输入能学习到丰富和细微的图像失真特征,首先利用高斯图像金字塔获取不同尺度的失真图像做为4路小规模单层卷积神经网络的输入,经过卷积和池化处理后,输出4路特征矢量,把学习到的特征矢量融合后,通过全连接回归映射为图像质量预测分数。参数优化分2个阶段完成,提高了模型精度。实验测试结果表明,设计的网络模型简单有效,提出的算法性能高于当前主流算法,具有很好的稳定性和较强的泛化能力。

关键词：卷积神经网络图像质量评估多尺度图像全连接回归深度学习

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数字集成电路故障检测仪

仪器仪表学报 2006年第Z1期27卷 399-400页

作者：赵悦唐毅谦蔡希彪辽宁工学院信息科学与工程学院锦州121001

根据数字系统测试与可测性的原理,应用布尔差分算法推导出TTL74、54系列和CMOS4000、4500系列数字集成电路芯片的最小测试集。以单片机为核心,由可编程I/O接口、E2PROM、RAM、键盘和LED显示器等组成数字集成电路故障检测系统,能完成对TT... 详细信息

根据数字系统测试与可测性的原理,应用布尔差分算法推导出TTL74、54系列和CMOS4000、4500系列数字集成电路芯片的最小测试集。以单片机为核心,由可编程I/O接口、E2PROM、RAM、键盘和LED显示器等组成数字集成电路故障检测系统,能完成对TTL74、54系列和CMOS4000、4500系列数字集成电路器件的功能测试。

关键词：故障检测测试集集成电路

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基于特征融合的多约束非负矩阵分解算法

计算机应用 2017年第10期37卷 2834-2840页

作者：孙静蔡希彪孙福明辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001

针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、单一图像特征不能够很好地描述图像内容的问题,提出一种基于特征融合的多约束非负矩阵分解算法。该算法不仅考虑了少量已知样本的标签信息和稀疏约束,还对其进行了图正则化处理,而且将分解后的具... 详细信息

针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、单一图像特征不能够很好地描述图像内容的问题,提出一种基于特征融合的多约束非负矩阵分解算法。该算法不仅考虑了少量已知样本的标签信息和稀疏约束,还对其进行了图正则化处理,而且将分解后的具有不同稀疏度的图像特征进行了融合,从而增强了算法的聚类性能和有效性。在Yale-32和COIL20数据集上进行的对比实验进一步验证了该算法具有更好的聚类精度和稀疏性。

关键词：非负矩阵分解标签信息稀疏约束图正则特征融合

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OFDM系统中联合抑制ICI的算法

计算机工程与应用 2016年第10期52卷 85-90页

作者：李萌王琼蔡希彪武兴佩辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001

针对正交频分复用(OFDM)系统中由频率偏移引起的子载波间干扰(ICI)的问题,提出了一种基于对称子载波的ICI自消除算法。该算法将互为相反数的发送符号映射到对称的子载波上,并在接收端将解调信号进行线性组合。为了进一步降低ICI,将基于... 详细信息

针对正交频分复用(OFDM)系统中由频率偏移引起的子载波间干扰(ICI)的问题,提出了一种基于对称子载波的ICI自消除算法。该算法将互为相反数的发送符号映射到对称的子载波上,并在接收端将解调信号进行线性组合。为了进一步降低ICI,将基于对称子载波的ICI自消除算法与时域加窗相结合,即在发送数据符号之前,与升余弦函数相乘。对算法进行仿真实验,相对于相邻符号自消除算法,该算法减小了子载波间的干扰系数;加窗后OFDM符号频谱的边瓣衰减速度快,最大可衰减至-40 d B;对于系统的信号干扰比性能(SIR),加窗后的算法同相邻符号自消除算法相比可提高8 d B左右;在信噪比较大的情况下,改善了系统的误码率。仿真结果表明,所提算法能够抑制ICI,提高系统抗干扰性能。

关键词：正交频分复用频率偏移子载波间干扰时域加窗信号干扰比

安全生产标准化与HSE管理体系整合建设的必要性和可行性探索

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中国石油和化工标准与质量 2013年第12期33卷 12-13页

作者：蔡希彪中国石油天然气股份有限公司东北销售大连分公司辽宁大连116001

为提高企业健康、安全、环保管理效率,节约企业资源,将HSE管理体系与安全标准化之间的异同点进行比较与分析,积极探索两种管理体系整合的必要性和可行性,在求同的基础上,将两者整合建设,构建长效的安全管理机制,促进企业更加健康、稳定... 详细信息

为提高企业健康、安全、环保管理效率,节约企业资源,将HSE管理体系与安全标准化之间的异同点进行比较与分析,积极探索两种管理体系整合的必要性和可行性,在求同的基础上,将两者整合建设,构建长效的安全管理机制,促进企业更加健康、稳定、快速发展。1HSE管理体系HSE是健康(Health)、安全(Safety)和环境(Environ-mental)管理体系的简称,HSE管理体系是将组织实施健康、安全与环境管理的组织机构、职责、

关键词：安全生产标准化安全标准化环保管理组织机构环境管理从业单位管理评审安全管理机制文件控制

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基于喷泉码的防窃听编码设计

山东大学学报（理学版） 2018年第7期53卷 60-64,74页

作者：刘政牛芳琳钱大兴蔡希彪郭颖辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001 大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116000 锦州医科大学研究生学院辽宁锦州121001

针对无线通信的安全性,提出一种与物理层喷泉码编码相结合的防窃听方法。利用增加人工噪声破坏窃听者喷泉码M P译码顺序,在保证主信道正常通信情况下,大幅度增加了窃听者的误码率,使其难以正常窃取信息,达到保证主信道通信安全的目的。... 详细信息

针对无线通信的安全性,提出一种与物理层喷泉码编码相结合的防窃听方法。利用增加人工噪声破坏窃听者喷泉码M P译码顺序,在保证主信道正常通信情况下,大幅度增加了窃听者的误码率,使其难以正常窃取信息,达到保证主信道通信安全的目的。实验结果表明,该方法在增加少量人工干扰噪声的情况下,使得窃听者的误码率达到30%~50%以上,达到防止窃听目的。

关键词：防窃听信道喷泉码 RSD度分布函数 MP译码

基于图正则化和稀疏约束的增量型非负矩阵分解

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计算机科学 2017年第6期44卷 298-305页

作者：孙静蔡希彪姜小燕孙福明辽宁工业大学电子与信息工程学院锦州121001

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)不仅可以很好地描述数据而且分解后的矩阵具有直观的物理意义。为了提高算法的有效性和识别率,提出了一种更为合理的算法——基于图正则化和稀疏约束的增量型非负矩阵分解(Graph Reg... 详细信息

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)不仅可以很好地描述数据而且分解后的矩阵具有直观的物理意义。为了提高算法的有效性和识别率,提出了一种更为合理的算法——基于图正则化和稀疏约束的增量型非负矩阵分解(Graph Regularized and Incremental Nonnegative Matrix Factorization with Sparseness Constraints,GINMFSC)。该算法既保持了数据的几何结构,又充分利用上一步的分解结果进行增量学习,而且对系数矩阵施加了稀疏性约束,最后将它们整合于单个目标函数中,构造了一个有效的更新算法。在多个数据库上的仿真结果表明,相对于NMF,GNMF,INMF,IGNMF等算法,GINMFSC算法在降低运算时间的同时,还具有更好的聚类精度和稀疏性。

关键词：非负矩阵分解图正则稀疏约束增量学习

基于双图正则的半监督NMF混合像元解混算法

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计算机科学 2018年第12期45卷 251-254,278页

作者：邹丽蔡希彪孙静孙福明辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001 大连理工大学软件工程学院辽宁大连116024

在高光谱图像中混合像元普遍存在,这极大地阻碍了高光谱遥感技术的发展进程,因此,在利用光谱图像的过程中,如何准确高效地进行混合像元解混是一个关键问题。对于高光谱图像混合像元分解,使用原始的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Fact... 详细信息

在高光谱图像中混合像元普遍存在,这极大地阻碍了高光谱遥感技术的发展进程,因此,在利用光谱图像的过程中,如何准确高效地进行混合像元解混是一个关键问题。对于高光谱图像混合像元分解,使用原始的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)算法面临一些困难:首先,其目标函数为非凸函数,难以求解得到全局最优解;其次,混合像元中并不存在纯像元。为了解决这些问题,文中提出一种新的算法——基于双图正则的半监督NMF(Dual graph-regularized Constrained Nonnegative Matrix Factorization,DCNMF)混合像元解混算法。该算法采用了梯度下降法和迭代更新法则,既考虑了高光谱数据流形与光谱特征流形的几何结构,又能跳出局部极值,从而求解得到全局最优解。通过真实的高光谱图像数据仿真实验表明,DCNMF算法能够准确高效地进行混合像元分解,改善了解混效果,提高了解混精度,节约了计算时间,加快了收敛速度。

关键词：高光谱图像混合像元解混非负矩阵分解双图正则