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基于ME-ANet模型的糖尿病视网膜病变分级

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广西科学 2022年第2期29卷 249-259页

作者：程小辉李贺军邓昀陶小梅黎辛晓桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541006 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541006

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)是一种致盲率很高的眼科疾病。不同病变等级的视网膜图像之间差异小且病灶点分布无规律。针对现有深度模型对DR中的相似病灶点识别率低,严重影响模型分类精度的问题,本研究以深度学习为基础,... 详细信息

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)是一种致盲率很高的眼科疾病。不同病变等级的视网膜图像之间差异小且病灶点分布无规律。针对现有深度模型对DR中的相似病灶点识别率低,严重影响模型分类精度的问题,本研究以深度学习为基础,构建新的模型架构进行训练,提出一种集成MobileNetV2和EfficientNetB0深度模型的注意力网络:ME-ANet。模型集成分为头部和主干两部分,将深度模型的浅层部分融合构成网络的头部,训练时采用迁移学习的策略对网络模型参数进行初始化,减少训练中的过拟合问题。主干部分利用上述两种模型的核心结构,设计3个阶段集成模块进行特征提取。同时设计全局注意力机制(Global Attention Mechanism,GAM)并分别嵌入到3个阶段的集成模块中。模型的改进加速了网络的收敛速度,该网络模型实现了对图像浅层信息的特征融合提取,减少了微病灶特征信息在训练过程中的卷积丢失问题,模型的分类精度进一步得到改善。通过模型集成构建特征提取主干网络,提高了模型对低级特征信息的学习,注意力机制抑制非病变特征信息,强化典型病灶特征学习,从而实现细粒度分类,进一步提升了模型的分类性能。

关键词：糖尿病视网膜病变迁移学习集成模块注意力机制特征融合

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基于注意力机制的稀疏化剪枝方法

计算机工程与设计 2023年第12期44卷 3642-3648页

作者：叶汉民李志波程小辉陶小梅桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541006 桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541004 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004

为在资源受限设备中部署先进神经网络模型,提出一种基于通道和空间注意力机制的网络稀疏化剪枝训练方法,将剪枝训练过程转化为约束优化问题。将通道和空间注意力融入稀疏化剪枝训练过程,利用连续空间损失变化情况评估不同网络层重要程度... 详细信息

为在资源受限设备中部署先进神经网络模型,提出一种基于通道和空间注意力机制的网络稀疏化剪枝训练方法,将剪枝训练过程转化为约束优化问题。将通道和空间注意力融入稀疏化剪枝训练过程,利用连续空间损失变化情况评估不同网络层重要程度,通过稀疏化训练与动态计算及更新掩码矩阵和权重矩阵完成剪枝操作。方法实验基于CIFAR10、CIFAR100数据集上进行,实验结果表明,该方法在较为复杂数据集CIFAR100上剪枝率为90%、95%、98%时,分类准确率可达到69.91%、67.15%、60.18%,与同类方法相比,在不同数据集和剪枝率的条件下仍具有较高的分类精度。

关键词：资源受限设备深度神经网络模型压缩注意力机制稀疏化训练网络剪枝掩码

基于改进U-Net的糖尿病视网膜渗出物分割

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计算机工程与设计 2023年第11期44卷 3489-3495页

作者：程小辉李贺军邓昀陶小梅黎辛晓桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541006 桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541006

为解决当前深度分割模型对糖尿病视网膜病变渗出物区域精准分割的问题,提出一种基于改进U-Net的糖尿病视网膜渗出物分割方法。重构编码端的特征提取器,以ResNet50预训练模型作为特征提取器,提升模型对低维特征的学习能力;结合注意力机... 详细信息

为解决当前深度分割模型对糖尿病视网膜病变渗出物区域精准分割的问题,提出一种基于改进U-Net的糖尿病视网膜渗出物分割方法。重构编码端的特征提取器,以ResNet50预训练模型作为特征提取器,提升模型对低维特征的学习能力;结合注意力机制优化解码端上采样过程,缓解卷积特征丢失的问题,提高模型对病灶特征通道权重的学习能力;在模型解码端构造多特征尺度的融合,丰富不同尺度特征的语义信息。利用IDRID数据集和DIARETDB1数据集进行训练,训练采用Focal loss焦点损失函数,模型的特异性、灵敏度、精准率和F1-Score分别达到0.973、0.982、0.971和0.875,Dice系数达到了0.984,与其它先进算法相比,该算法分割性能较优。

关键词：糖尿病视网膜编码端解码端渗出物分割特征提取注意力机制焦点损失

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XCP协议的改进研究

XCP协议的改进研究

作者：陶小梅广西师范大学

学位级别：硕士

随着计算机网络的迅速发展,互联网用户数量激增,多媒体数据流迅速增长,网络的拥塞问题变得越来越严重。拥塞是一种复杂的现象,拥塞控制也是一个复杂的课题,而拥塞控制是确保Internet鲁棒性(robustness)的关键因素,因此网络的拥塞控制问... 详细信息

随着计算机网络的迅速发展,互联网用户数量激增,多媒体数据流迅速增长,网络的拥塞问题变得越来越严重。拥塞是一种复杂的现象,拥塞控制也是一个复杂的课题,而拥塞控制是确保Internet鲁棒性(robustness)的关键因素,因此网络的拥塞控制问题成为目前关于Internet研究的一个热点问题和难点问题。目前TCP是数据传送所使用的最为广泛的传输协议,它是一个端到端协议,将中间的网络视为一个黑箱,它没有直接确定网络情况的手段,而必须在与其它端系统交互的基础上推断出网络的情况。TCP协议的拥塞控制机制都是基于和式增加乘式减少(AIMD)算法, 因此该协议在高带宽时延乘积的环境下表现出来的性能非常糟糕。根据TCP存在的问题和高带宽时延乘积网络的特点,美国麻省理工大学的Dina Katabi提出了一种新的Internet拥塞控制框架,该协议称为XCP(eXplicit Control Protocol),显式控制协议。XCP是一种联合端系统和路由器共同协作的协议,将拥塞控制从带宽分配策略中解耦。实验证明XCP比TCP在高带宽时延乘积网络的环境中有着更好的性能,在效率性、公平性、灵活性以及稳定性方面表现都非常出色。甚至是在传统的环境中,XCP也能提高网络带宽的利用率,减小队列长度,使丢包的情况降至极低。通过将XCP协议的结构及执行过程的详细分析,并将其性能、稳定性及可行性与其它协议进行比较,我们认为XCP具有很多优点,是一种设计合理,考虑较全面细致并且可行的协议,是未来高带宽时延乘积网络协议中的强有力竞争者,因此我们选择XCP协议进一步研究改进。改进的工作主要有两个方面:1. 在接收端添加许可控制。由于在高带宽时延乘积网络中网络的传输速度高达每流Gbit/s,若接收端的计算机不能快速的处理高速到达的分组而产生了丢包,那么将会大大降低了网络性能,这时接收端主机成为传输了瓶颈。因此我们认为接收端的接收能力也应该列入考虑的范围之内,我们针对接收端进行了结构调整,在接收端添加了许可控制。接收端可以根据实际情况标识自身的接收能力并通过XCP原有的Feedback字段反馈给发送端,使发送端对发送速率做出相应的调整,避免不必要的丢包。我们通过模拟实验以及稳定性分析,证明在接收端添加许可控制并不影响系统的稳定性,是可行的。改进后使XCP的协议框架更完善,Feedback值中的信息包括了发送端请求增长的吞吐量、网络的拥塞情况和以及接收端的接收能力。而且还将流量控制的部分功能集成到了拥塞控制当中,使得流量控制有一种新的更简单的方式解决问题,同时减少窗口字段的使用。2. 通过对参数α的自适应调整提高网络的利用率。根据我们对XCP的参数α、β和γ进行的实

关键词： Internet 拥塞控制 TCP/IP XCP

基于情感学习本体的教学反馈策略生成算法的研究

同方学位论文库评论

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计算机工程与科学 2015年第2期37卷 320-328页

作者：陶小梅牛秦洲桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004

研究如何采用本体建模的方法解决智能教学系统中的情感理解与情感反馈的问题。构建了一个情感学习本体用于描述在学习过程中出现的与情感相关的概念及概念之间的关系,设计了基于该本体的教学反馈策略的生成算法,可以在不需要和学生进行... 详细信息

研究如何采用本体建模的方法解决智能教学系统中的情感理解与情感反馈的问题。构建了一个情感学习本体用于描述在学习过程中出现的与情感相关的概念及概念之间的关系,设计了基于该本体的教学反馈策略的生成算法,可以在不需要和学生进行问答交互的情况下获得学生学习过程的感知和理解状态,可以更好地理解学生的学习状态以提供更好的基于"情感触发"的认知和情感支持。并将情感学习本体和一个C语言程序设计领域知识本体以及反馈策略生成算法应用到一个以教学视频为主体学习资料的智能教学系统中。应用实例表明,该教学反馈策略生成算法能对学习者提供有效的认知反馈和情感反馈。

关键词：情感学习本体情感计算教学反馈策略智能教学系统

情感计算中基于本体和影响图模型的效用最优的教学反馈策略生成算法的研究

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计算机应用研究 2015年第2期32卷 427-433,438页

作者：陶小梅牛秦洲桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004

针对情感计算中如何理解学生情感状态以及该如何提供有效支持的问题,介绍了采用本体建模技术对学习中的情感相关概念进行建模,通过对本体的推理查询生成适用的认知和反馈策略集合,然后再构造一个基于概率的影响图决策模型,并设计一个算... 详细信息

针对情感计算中如何理解学生情感状态以及该如何提供有效支持的问题,介绍了采用本体建模技术对学习中的情感相关概念进行建模,通过对本体的推理查询生成适用的认知和反馈策略集合,然后再构造一个基于概率的影响图决策模型,并设计一个算法用于选择能使总体效用最优的认知反馈和情感反馈策略组合,最后通过实例演算和一组实例数据证明了模型和所设计算法的有效性。

关键词：情感计算本体影响图教学反馈策略

情感学习中基于检测眨眼频率和贝叶斯网络的情感分类算法

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计算机科学 2013年第12期40卷 287-291页

作者：陶小梅牛秦洲桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541004

针对情感学习中常用情感状态识别方法的局限性,研究了一种通过检测学习者眨眼频率来对学习过程中产生的情感状态进行分类的方法。该方法首先根据学习者的眨眼频率将其情感状态分为正向情感或者负向情感,然后再通过贝叶斯网络根据学生信... 详细信息

针对情感学习中常用情感状态识别方法的局限性,研究了一种通过检测学习者眨眼频率来对学习过程中产生的情感状态进行分类的方法。该方法首先根据学习者的眨眼频率将其情感状态分为正向情感或者负向情感,然后再通过贝叶斯网络根据学生信息及教学活动的上下文信息将负向情感进一步解析为具体的负向情感状态。将该分类算法应用到一个以教学视频为主体学习资源的电子学习平台,以验证其有效性。

关键词：眨眼检测贝叶斯网络情感分类情感学习