检索结果-南通市图书馆

结合残差与自注意力机制的图卷积小样本图像分类网络

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计算机科学 2023年第S1期50卷 366-370页

作者：李凡贾东立姚昱旻涂俊河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056000 湖南省区块链技术创新中心长沙410000

小样本学习的提出是为了解决深度学习中模型学习所需数据集规模小或者数据标注代价昂贵的问题,图像分类作为深度学习研究领域的重要研究内容,也存在训练数据不足的情况。研究人员针对图像分类模型缺乏训练数据的情况,提出了许多的解决方... 详细信息

小样本学习的提出是为了解决深度学习中模型学习所需数据集规模小或者数据标注代价昂贵的问题,图像分类作为深度学习研究领域的重要研究内容,也存在训练数据不足的情况。研究人员针对图像分类模型缺乏训练数据的情况,提出了许多的解决方法,利用图神经网络进行小样本图像分类就是其中的一种。为了更好地发挥图神经网络在小样本学习领域中的作用,针对图神经网络中的卷积操作过程易受偶然因素影响,导致模型不稳定,使用残差网络对图神经网络进行改进,设计了残差图卷积网络,以提高图神经网络的稳定性。在残差图卷积网络的基础上,结合自注意力机制设计残差图自注意力机制,深入挖掘节点之间的关系,提高信息传播效率,从而提高分类模型的分类准确率。经过测试,改进后的残差图卷积网络训练效率得到提高,在5way-1shot任务中的分类准确率相比GNN模型提高了1.1%,在5way-5shot任务中比GNN模型提高了1.42%。在5way-1shot任务中,残差图自注意力网络的分类准确率比GNN模型提高了1.62%。

关键词：小样本学习图像分类图神经网络残差网络自注意力机制

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基于角色管理的实用拜占庭容错共识算法

计算机工程与科学 2022年第2期44卷 237-243页

作者：李腾程哲贾东立贾耀清河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038

针对目前存在的应用于联盟链的实用拜占庭容错(PBFT)共识算法扩展性差、能耗高、效率低和主节点选取方式简单的问题,提出一种基于角色管理的拜占庭容错(RPBFT)共识算法。首先,将系统中的节点划分为管理者、候选者和普通节点3类具有不同... 详细信息

针对目前存在的应用于联盟链的实用拜占庭容错(PBFT)共识算法扩展性差、能耗高、效率低和主节点选取方式简单的问题,提出一种基于角色管理的拜占庭容错(RPBFT)共识算法。首先,将系统中的节点划分为管理者、候选者和普通节点3类具有不同职责的角色节点。其次,候选节点具有投票权,投票选举相应的候选节点为管理者;普通节点在满足条件后可以转化为候选节点。最后,通过奖励机制管理不同类型的角色节点之间的转化;不同角色节点的数量能够在网络节点总数发生变化时动态调整,使得算法可以适应动态网络。通过实验得出RPBFT共识算法具有高可靠性、低时延、低能耗和较好的扩展性。

关键词：区块链拜占庭容错角色管理共识算法数据块

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词素位置概率在中文重叠歧义词识别中的作用

心理与行为研究 2022年第6期20卷 732-738页

作者：曹海波任亮韩丹贾东立王敬欣教育部人文社会科学重点研究基地天津师范大学心理与行为研究院天津300387 河北北方学院艺术学院张家口075000 河北北方学院法政学院张家口075000 天津师范大学心理学部天津300387 学生心理发展与学习天津市高校社会科学实验室天津300387

采用模糊词报告范式,探究词素位置概率在中文词汇识别中的作用。实验1操纵重叠歧义词(如“邮差距”)首、尾的词素位置概率,被试任务是快速报告重叠歧义词中间字的读音,结果发现,读者倾向于报告词素位置概率高的一侧字的读音。实验2操纵... 详细信息

采用模糊词报告范式,探究词素位置概率在中文词汇识别中的作用。实验1操纵重叠歧义词(如“邮差距”)首、尾的词素位置概率,被试任务是快速报告重叠歧义词中间字的读音,结果发现,读者倾向于报告词素位置概率高的一侧字的读音。实验2操纵重叠歧义词(如“惹祸害”)首、尾的词素位置概率,被试任务是报告重叠歧义词其中的一个词,结果发现,读者倾向于报告词素位置概率高的一侧词的读音。结果表明,词素位置概率是中文词切分的有效线索,首、尾词素位置概率在词汇加工中均发挥了作用。

关键词：词素位置概率重叠歧义词中文阅读词切分

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基于混沌变异的小生境粒子群算法

控制与决策 2007年第1期22卷 117-120页

作者：贾东立张家树河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 西南交通大学信号与信息处理省重点实验室成都610031

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度... 详细信息

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的复杂函数优化问题.

关键词：混沌变异小生境粒子群优化算法

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基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法

控制与决策 2010年第6期25卷 899-902页

作者：贾东立郑国莘上海大学特种光纤与光接入网省部共建教育部重点实验室上海200072 河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038

针对标准差分进化(DE)算法在高维复杂函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度降低甚至优化失败的问题,提出一种基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法(CGHDE).该算法在进化初期利用混沌的遍历性,可有效地避免算法陷入局部最优;而在... 详细信息

针对标准差分进化(DE)算法在高维复杂函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度降低甚至优化失败的问题,提出一种基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法(CGHDE).该算法在进化初期利用混沌的遍历性,可有效地避免算法陷入局部最优;而在进化后期,采用高斯搜索又可有效地提高收敛精度.实验表明,CGHDE算法对函数维度的敏感性大大低于标准DE算法,并且寻优能力强、稳定性好、搜索精度高,特别适合于工程中高维复杂函数的优化问题.

关键词：混沌优化高斯优化差分进化遗传算法

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基于StarGAN的人脸表情数据增强研究

电脑知识与技术 2023年第34期19卷 9-12页

作者：王俊杰贾东立河北工程大学河北邯郸056000

StarGAN网络在生成人脸表情图片时存在局部细节模糊、重叠、整体质量不佳等问题,针对上述问题,对基础StarGAN网络提出了以下3项改进:对生成器加入CBAM注意力模块;改变生成器的网络结构为Attention U-Net网络;对原来的损失函数加入上下... 详细信息

StarGAN网络在生成人脸表情图片时存在局部细节模糊、重叠、整体质量不佳等问题,针对上述问题,对基础StarGAN网络提出了以下3项改进:对生成器加入CBAM注意力模块;改变生成器的网络结构为Attention U-Net网络;对原来的损失函数加入上下文损失函数。对于实验结果使用定性和定量的评价标准,通过与其他模型的FID图像评价指标数值比较,文章提出的方法生成的图片在图像整体质量和局部细节都有显著的效果。

关键词：计算机视觉表情生成数据增强 StarGAN 注意力机制

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基于混沌遗传算法的基元提取

西南交通大学学报 2005年第4期40卷 496-500页

作者：贾东立张家树张超西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室四川成都610031

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法.与传统基元提取方法相比,该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理,而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向,直接在灰度图像上提取基元.同时,该方法也避免了Hough变换高的时... 详细信息

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法.与传统基元提取方法相比,该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理,而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向,直接在灰度图像上提取基元.同时,该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题.仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性.

关键词：图像分析基元提取混沌遗传算 Hough变换

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基于遗传算法的图像边缘检测研究

基于遗传算法的图像边缘检测研究

作者：贾东立西南交通大学

学位级别：硕士

边缘是图像最基本的特征之一,往往携带着一幅图像的大部分信息,而这些信息对于人们对图像进行高层次的特征描述、识别和理解具有重要的实用价值。边缘检测是图像处理的重要内容,是图像分析的基础。对图像边缘检测算法的... 详细信息

边缘是图像最基本的特征之一,往往携带着一幅图像的大部分信息,而这些信息对于人们对图像进行高层次的特征描述、识别和理解具有重要的实用价值。边缘检测是图像处理的重要内容,是图像分析的基础。对图像边缘检测算法的研究已经有几十年的历史,这期间公开发表了大量的优秀论文,边缘检测算法逐渐走向成熟,但仍不能满足图像分析的需要,依旧被列为图像处理的经典技术难题之一。这是因为传统的边缘检测算法基本上是基于梯度微分的,这些算法存在着不同程度的局限性。另外,在不同的应用中,人们要实现的目标不同,因此对边缘的定义也不同,目标边缘、图像纹理甚至噪声都可能成为有意义的边缘,因此很难找到一种普适性的边缘检测算法。科技发展日新月异,促使人们尝试利用新技术去解决边缘检测过程中出现的各种问题,新的算法不断涌现,如应用神经网络、遗传算法、小波信号处理、数学形态学等技术进行边缘提取等,这些算法大都取得了不错的应用效果。本论文主要围绕遗传算法在边缘检测过程中的具体应用进行探讨,主要研究内容包括: 1.首先对基于模板卷积的传统边缘检测算法进行了总结,分析了它们在具体应用中的局限性,讨论了最佳边缘检测模板优化设计问题。进而研究了一种以遗传算法为优化工具对模板系数进行寻优的方法并作了系列仿真试验,结果表明该方法可以准确的在具有相同特征的图像上提取边缘。 2.对遗传算法的基本策略及其收敛性进行了分析,重点研究了遗传算法的收敛性评价准则,探讨了一种能够有效克服早熟收敛的遗传算法-混沌遗传算法。 3.基元提取问题是边缘检测的一个传统难题,现有的基元提取方法主要采用著名的哈夫变换方法,但该方法一个严重的缺陷是时间和空间开销极大,并且在基元提取前要对图像进行二值化预处理。针对此不足,本论文研究了一种利用遗传算法直接在灰度图像上提取基元的方法,该方法采用样本基元的缩放和旋转模板在图像中进行匹配搜索,对虹膜的定位实验表明该方法是一种有效的基元提取方法。

关键词：图像分割边缘检测遗传算法基元提取

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法国的TPE课程概述

外国中小学教育 2005年第2期 25-29页

作者：孙启林贾东立东北师范大学国际与比较教育研究所河北张家口教育学院宣化分校

“研究性学习”在法国已经从初中、高中到大学校的预备班统一开设,形成相互衔接的课程系列。本文主要以法国高中的“研究性学习”特色课程——TPE为视角,就它的产生背景、实施、教师的作用、评价等方面概略叙述,兼谈对我国实施综合实践... 详细信息

“研究性学习”在法国已经从初中、高中到大学校的预备班统一开设,形成相互衔接的课程系列。本文主要以法国高中的“研究性学习”特色课程——TPE为视角,就它的产生背景、实施、教师的作用、评价等方面概略叙述,兼谈对我国实施综合实践活动课的启示和借鉴意义。

关键词： “研究性学习” 特色课程综合实践活动课教师法国产生背景大学校衔接视角叙述