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结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原

光学精密工程 2024年第7期32卷 1059-1074页

作者：林森查子月沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

针对复杂成像环境下,水下图像存在颜色失真、细节模糊以及对比度低的问题,提出结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原方法。通过分析光在水中的吸收衰减特性,提出改进的水下成像模型,基于Retinex理论与白平衡算法引入色彩补偿分量,... 详细信息

针对复杂成像环境下,水下图像存在颜色失真、细节模糊以及对比度低的问题,提出结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原方法。通过分析光在水中的吸收衰减特性,提出改进的水下成像模型,基于Retinex理论与白平衡算法引入色彩补偿分量,降低水体背景颜色影响;根据背景光强度和颜色分布特性,提出双候选背景光融合方法,准确估计全局背景光;不依赖任何水体环境参数,根据背景颜色与散射系数的内在关系,采用引导-高通滤波,优化并增强各通道透射率;最后,逆求解成像模型复原水下图像。实验结果表明,在4个不同的水下数据集上与经典及新颖方法对比,所提方法恢复的图像颜色更自然,纹理细节更丰富清晰;色差值改善幅度达5.4%,UCIQE及FDUM指标提升幅度分别达8.3%和4.5%。所提方法在定性和定量实验中更具优势,能够显著提高水下图像质量。

关键词：水下图像复原色彩补偿背景光融合透射率估计

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超级帧切割长视频的视觉内容解释方法

北京工业大学学报 2024年 1-9页

作者：魏英姿刘王杰沈阳理工大学信息科学与工程学院

针对现有基于编码解码的视频描述方法存在的对视频较长、在视频场景切换频繁情况下视觉特征提取能力不足或关键性片段捕获能力不足等视频描述不佳的问题,提出一种基于超级帧切割长视频的视频字幕方法。首先,提出超级帧提取算法,计算关键视频时间占比率以满足视频浏览时长限制,缩短视频检索时间。然后,构建两层筛选模型以自适应提取超级帧,过滤冗余关键帧,执行多场景语义描述。将保留的关键帧嵌入周围帧,利用深层网络模型以及小卷积核池化采样域获取更多的视频特征,克服了经典视频标题方法不能直接用于处理长视频的困难。最后,利用长短时记忆模型代替循环神经网络解码生成视频标题,给出视频内容的分段解释信息。在Youtube数据集视频、合成视频和监控长视频上进行测试,采用多种机器翻译评价指标评估了该方法的性能,均获得了不同程度的提升。实验结果表明,该方法在应对视频场景切换频繁、视频较长等挑战时,能够获得较好的片段描述。

关键词：超级帧切割时间占比率多场景语义视觉特征长短时记忆模型视频标题

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融合潜在纹理和表面一致性的三维掌纹识别

光电子．激光 2024年第5期35卷 536-543页

作者：林森尚鹏沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

针对三维(3D)掌纹识别由于噪声干扰和忽略相邻深度信息引起识别率低的问题,提出融合潜在纹理和表面一致性的3D掌纹识别方法。首先,利用能量局部边缘二值码(energy local edge binary code,ELEBC)从能量图中提取潜在的纹理方向信息,消除... 详细信息

针对三维(3D)掌纹识别由于噪声干扰和忽略相邻深度信息引起识别率低的问题,提出融合潜在纹理和表面一致性的3D掌纹识别方法。首先,利用能量局部边缘二值码(energy local edge binary code,ELEBC)从能量图中提取潜在的纹理方向信息,消除噪声。然后,通过平均块模式表面类型(mean block pattern surface type,MBST)获取表面一致性。最后,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行数据降维,并使用决策级融合,从而获取最终的识别结果。在香港理工大学3D掌纹数据库中进行相关实验,结果表明,正确识别率最高可达到99.71%,相比于其他新颖算法具有优势,并且识别分类时间保持在0.5 s以下。这显示出本文方法不仅具有良好的识别效果,同时能够满足实时性的要求,具有应用价值。

关键词：三维(3D)掌纹能量局部边缘二值码(ELEBC) 平均块模式表面类型(MBST) 主成分分析(PCA)

基于RCMFME和AO-ELM的齿轮箱损伤识别策略

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机电工程 2024年第2期41卷 226-235页

作者：沈羽赵旭河南质量工程职业学院机电工程学院河南平顶山467000 海南科技职业大学机电工程学院海南海口571126

针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊... 详细信息

针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊熵的基础上,对矢量的构造方式进行了改进,提出了能够同时考虑时间序列局部特征和全局特征的RCMFME方法;随后,利用RCMFME指标提取了齿轮箱振动信号的熵值,组建了故障特征向量;接着,利用AO算法对极限学习机的参数进行了自适应搜索,生成了参数最优的多类别分类器;最后,将训练样本的故障特征向量输入至AO-ELM分类模型中进行了模型训练,以构造性能最优的分类器,并实现了对齿轮箱测试样本的故障识别目的;利用两种齿轮箱振动数据集进行了实验,在识别准确率和识别稳定性方面,与相关的特征提取方法进行了对比。研究结果表明:采用基于RCMFME和AO-ELM的故障诊断方法能够分别取得100%和98%的分类准确率,平均识别准确率分别达到了100%和98%,优于精细复合多尺度全局模糊熵(RCMGFE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)。该方法具有显著的应用潜力。

关键词：齿轮箱故障诊断精细复合多尺度模糊测度熵天鹰优化器极限学习机 AO-ELM分类模型特征提取

基于知识增强对比学习的长尾用户序列推荐算法

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通信学报 2024年第6期45卷 210-222页

作者：任永功周平磊张志鹏辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116029

序列推荐根据目标用户的历史交互序列,预测其可能感兴趣的下一个物品。现有的序列推荐方法虽然可以有效捕获用户的历史交互序列中的长期依赖关系,但是无法为交互序列较短且用户数量庞大的长尾用户提供精确推荐。为了解决此问题,提出了... 详细信息

序列推荐根据目标用户的历史交互序列,预测其可能感兴趣的下一个物品。现有的序列推荐方法虽然可以有效捕获用户的历史交互序列中的长期依赖关系,但是无法为交互序列较短且用户数量庞大的长尾用户提供精确推荐。为了解决此问题,提出了一种基于知识增强对比学习的长尾用户序列推荐算法。首先,基于知识图谱中的丰富实体关系信息,构建一个基于语义的物品相似度度量,分别提取原始序列中物品的协同关联物品。然后,基于不同学习序列提出2种序列增强算子,通过增强自监督信号解决长尾用户序列训练数据不足的问题。最后,通过对比自监督任务和推荐主任务的网络参数共享的联合训练,为长尾用户提供更精确的序列推荐结果。在实际数据集上的实验结果表明,所提算法可以有效提高针对长尾用户的序列推荐精度。

关键词：序列推荐长尾用户知识图谱对比学习

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改性赤泥负载Pt催化剂催化氧化甲苯的性能

中国环境科学 2024年第3期44卷 1244-1252页

作者：方宏萍梁文俊马琛马连刚李桂贤贵州理工学院资源与环境工程学院贵州贵阳550003 北京工业大学环境与生命学部区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京100124

以改性赤泥为载体,采用浸渍方法制备低成本改性赤泥(MRM)负载Pt催化剂,并探究Pt含量对Pt/MRM催化剂催化氧化甲苯活性影响.结果表明0.4Pt/MRM表现出最佳的催化活性,在230℃时甲苯转化率为100%.当空速高达120000h^(-1)时0.4Pt/MRM催化剂... 详细信息

以改性赤泥为载体,采用浸渍方法制备低成本改性赤泥(MRM)负载Pt催化剂,并探究Pt含量对Pt/MRM催化剂催化氧化甲苯活性影响.结果表明0.4Pt/MRM表现出最佳的催化活性,在230℃时甲苯转化率为100%.当空速高达120000h^(-1)时0.4Pt/MRM催化剂依然能保持着较高的催化活性.当甲苯进口浓度为5000mg/m3时仍可以有效氧化甲苯.采用XRD、FT-IR、BET、H2-TPR和O2-TPD等手段进行表征测试分析发现,MRM的比表面积较RM大幅度提高,使MRM能够更好分散活性组分Pt,成为合适的活性组分Pt的催化剂载体.同时所制备的x Pt/MRM催化剂具有较高的比表面积和良好的孔结构.改性赤泥中Fe_(2)O_(3)与活性组分Pt物种相互作用,使催化剂的总氧解吸量增大,提高了催化剂表面氧的迁移率,从而提高了催化效率.

关键词：改性赤泥 Pt 催化燃烧甲苯

基于CEEMDAN与INGO优化BiLSTM的短期电力负荷预测

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控制工程 2024年

作者：常智慧徐耀松辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

短期负荷预测对电力系统的稳定运行至关重要，为进一步提高负荷预测精度，提出一种自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和改进的北方苍鹰算法(INGO)优化双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合短期电力负荷预测模型。首先，利用CEEMDAN... 详细信息

短期负荷预测对电力系统的稳定运行至关重要，为进一步提高负荷预测精度，提出一种自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和改进的北方苍鹰算法(INGO)优化双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合短期电力负荷预测模型。首先，利用CEEMDAN将原始负荷序列分解以获取更加平稳的数据；然后，通过Arnold混沌反向学习初始化、自适应柯西-高斯混合变异策略和非线性收敛因子联合改进北方苍鹰优化算法中出现的问题，显著提高了其寻优能力和收敛速度，以此来优化BiLSTM相关超参数；最后，整合重构各子序列得到CEEMDAN-INGO-BiLSTM电力负荷预测模型，通过仿真验证表明，相对于对比算法，该模型有效提高预测准确度。

关键词：短期电力负荷预测北方苍鹰算法混沌反向学习自适应柯西-高斯混合变异策略非线性收敛因子超参数寻优

基于虚拟技术实现网络服务存储扩容和安全的实践

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网络安全技术与应用 2024年第5期 8-10页

作者：张国防海南软件职业技术学院海南571400

用户上网看信息就是访问的网络节点服务器,节点服务器直接暴露给网络,很容易受到网络攻击,存在安全隐患;同时,以添加物理磁盘或者存储服务器的方式对服务器存储扩容造成网络运营成本增加,还受限于计算机硬件制造技术。本文中,选择大的... 详细信息

用户上网看信息就是访问的网络节点服务器,节点服务器直接暴露给网络,很容易受到网络攻击,存在安全隐患;同时,以添加物理磁盘或者存储服务器的方式对服务器存储扩容造成网络运营成本增加,还受限于计算机硬件制造技术。本文中,选择大的存储磁盘和大内存的廉价主机当作虚拟化应用的物理宿主机,采用虚拟化技术创建虚拟主机作为服务器,对虚拟主机的网络和存储磁盘使用虚拟化技术配置,避免了虚拟主机直接暴露于网络,提高了安全性能,又对存储资源进行扩容,提高了网络运维的效率。

关键词：虚拟技术网络服务器存储扩容

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基于C-C的模式的NC通信安全研究

网络安全技术与应用 2024年第8期 21-23页

作者：张国防马杰海南软件职业技术学院海南571400

如何保证网络中通信数据的安全是重要的问题,大多数通信软件采用C-S-C通信模式,这种模式在通信的中间服务器和网络通信过程中存在安全隐患,并且大多数软件需要付费使用,给用户带来不好的体验。NC采用的C-C通信模式能够解决CS-C通信模式... 详细信息

如何保证网络中通信数据的安全是重要的问题,大多数通信软件采用C-S-C通信模式,这种模式在通信的中间服务器和网络通信过程中存在安全隐患,并且大多数软件需要付费使用,给用户带来不好的体验。NC采用的C-C通信模式能够解决CS-C通信模式的问题,本文通过分析C-C通信模式中的二次数据加密机制,验证了NC保证传输数据安全的可靠性。

关键词： NC 通信模式 C-C C-S-C