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双路径合作的原型矫正小样本分类模型

计算机科学与探索 2024年第3期18卷 693-706页

作者：吕佳曾梦瑶董保森重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

基于度量的元学习在学习过程中存在由于稀缺数据分布导致习得的先验知识不足、从样本中提取到的单一视图特征易受弱相关或无关特征的干扰以及因分类造成的代表性特征偏差的问题。针对这些问题,提出了一种双路径合作的原型矫正小样本分... 详细信息

基于度量的元学习在学习过程中存在由于稀缺数据分布导致习得的先验知识不足、从样本中提取到的单一视图特征易受弱相关或无关特征的干扰以及因分类造成的代表性特征偏差的问题。针对这些问题,提出了一种双路径合作的原型矫正小样本分类模型。首先,通过双路径合作模块从多视图角度自适应地突出关键特征和弱化弱相关特征,充分利用特征信息获得先验知识来提升特征的表达能力;其次,通过基于查询集样本特征信息的原型矫正分类策略来解决类内原型的偏差问题;最后,通过损失函数反向更新模型参数,模型分类准确率得以提升。在五个公开的数据集上进行了5-way 1-shot和5-way 5-shot对比实验,较基准模型而言,在miniImageNet数据集上,准确率提升了5.57个百分点和3.90个百分点;在tieredImageNet数据集上,准确率提升了5.68个百分点和3.93个百分点;在CUB数据集上,准确率提升了6.93个百分点和3.13个百分点;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升了8.03个百分点和1.65个百分点;在FC-100数据集上,准确率提升了4.25个百分点和4.89个百分点。实验结果表明,提出的双路径合作的原型矫正小样本分类模型能在小样本学习领域有良好的性能,且模型中的模块可迁移到其他模型中使用。

关键词：小样本学习元学习度量学习自适应双路径合作学习原型矫正

壳聚糖/聚乙烯醇/纳米碳粉复合物涂覆光纤布拉格光栅湿度传感器

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光学学报 2024年第4期44卷 336-345页

作者：陈鹏宇钟年丙何雪丰解泉华万波贺媛媛吴磊刘洋赖东重庆理工大学智能光纤感知技术重庆市高校工程研究中心重庆市光纤传感与光电检测重点实验室重庆400054 眉山三苏祠博物馆四川眉山620010 重庆自然博物馆重庆400711

为了实现相对湿度高灵敏、快速、准确的检测,本文提出了一种基于壳聚糖/聚乙烯醇/纳米碳粉复合物涂敷的光纤布拉格光栅湿度传感器。建立了传感器检测相对湿度的理论模型。实验研究了湿度敏感(简称湿敏)膜成分与厚度、温度及光辐射对传... 详细信息

为了实现相对湿度高灵敏、快速、准确的检测,本文提出了一种基于壳聚糖/聚乙烯醇/纳米碳粉复合物涂敷的光纤布拉格光栅湿度传感器。建立了传感器检测相对湿度的理论模型。实验研究了湿度敏感(简称湿敏)膜成分与厚度、温度及光辐射对传感器性能的影响。研究表明,当壳聚糖与聚乙烯醇中纳米碳粉掺杂的质量分数为10%、湿敏膜厚度为185μm时,相对湿度在20%RH~90%RH(相对湿度单位)范围内传感器灵敏度达到57.7 pm/(%RH),响应时间为420 s,恢复时间为540 s。将传感器封装在黑色聚四氟乙烯毛细管内,且通过引入温度补偿光纤布拉格光栅(FBG-T)的方法对温度进行解耦后,在温度为5~65℃、光辐射波长为220~1200 nm、光辐射强度为50 mW/cm^(2)时,传感器测量结果可免疫温度和光辐射的影响,测量结果准确性高、重复性好,且最大相对误差小于5.8%。

关键词：光纤布拉格光栅湿度传感器灵敏度响应时间准确度

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

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智能系统学报 2024年第2期19卷 267-277页

作者：吕佳邱小龙重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样... 详细信息

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

关键词：噪声标签学习深度学习半监督学习机器学习神经网络 K-means聚类特征空间增强 mixup算法

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封头接管移栽夹持机构设计与实验

机床与液压 2024年第12期52卷 66-72页

作者：王毅梁家炜王俊威冯康高志明天津大学材料科学与工程学院天津300072 重庆理工大学机械工程学院重庆400054

在工业机器人自动焊接领域中,实现对焊接工件夹持与焊枪协同焊接的移栽夹持机构在焊接过程中发挥着重要的作用。通常在工业领域中,焊接工件的形状与焊接情况不同,因此需要设计专用夹具。针对一种圆柱形工件夹持问题,设计一个内壁柔性夹... 详细信息

在工业机器人自动焊接领域中,实现对焊接工件夹持与焊枪协同焊接的移栽夹持机构在焊接过程中发挥着重要的作用。通常在工业领域中,焊接工件的形状与焊接情况不同,因此需要设计专用夹具。针对一种圆柱形工件夹持问题,设计一个内壁柔性夹持移栽机构,应用于视觉辅助多机械臂焊接工况中,将焊接零件准确移栽到指定焊接位置上,与焊接机器人协同实现自动焊接。设计移栽夹持机构,展开静力学仿真验证模型正确性,最后搭建实物验证环境进行夹持实验。结果表明:第一阶段实验放置成功率达到100%,第二阶段实验移栽机构满足焊接距离2 mm精度要求,为封头接管的移栽提供良好的条件,有利于封头接管自动焊接。

关键词：移栽夹持机构圆柱形工件自动焊接

基于用户窃听的MU-MISO反向散射通信系统鲁棒资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 204-212页

作者：徐勇军徐然周继华陈量黄东重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆金美通信有限责任公司重庆400030 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025

针对反向散射通信系统信道估计不准、信息容易被窃听等问题,该文提出一种基于用户窃听的多用户-多输入单输出(MU-MISO)反向散射通信系统鲁棒资源分配算法,以提高系统传输鲁棒性与信息安全性。首先,考虑基站最大功率、时间分配、信道不... 详细信息

针对反向散射通信系统信道估计不准、信息容易被窃听等问题,该文提出一种基于用户窃听的多用户-多输入单输出(MU-MISO)反向散射通信系统鲁棒资源分配算法,以提高系统传输鲁棒性与信息安全性。首先,考虑基站最大功率、时间分配、信道不确定性、能量收集和保密率等约束,建立一个MU-MISO的反向散射通信系统鲁棒资源分配问题。其次,基于非线性能量收集模型和有界球形信道不确定性模型,利用变量松弛法和S过程将原NP-hard问题转化为确定性问题,随后利用连续凸近似、半正定松弛与块坐标下降法将其转化为凸优化问题求解。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较高的系统容量和较低的中断概率。

关键词：反向散射通信物理层安全非线性能量收集鲁棒资源分配

改性金属有机框架对甲基苯丙胺吸附及机理分析

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工业水处理 2024年第7期44卷 96-104页

作者：宋凤娇刘正宏曹淑瑞田洁游嘉德张磊重庆医科大学药学院重庆400016 西南政法大学司法鉴定中心重庆401120 西南政法大学刑事侦查学院重庆401120 重庆生产力促进中心重庆401147

将低共熔溶剂(DES)接枝到金属有机框架ZIF/磁性还原氧化石墨烯(MG)制备了一种复合吸附剂(DES@ZIF@MG),用于吸附水中甲基苯丙胺。采用SEM、FT-IR、BET、VSM、TGA等表征研究复合材料的微观形貌及理化性质。通过吸附动力学、吸附等温线以... 详细信息

将低共熔溶剂(DES)接枝到金属有机框架ZIF/磁性还原氧化石墨烯(MG)制备了一种复合吸附剂(DES@ZIF@MG),用于吸附水中甲基苯丙胺。采用SEM、FT-IR、BET、VSM、TGA等表征研究复合材料的微观形貌及理化性质。通过吸附动力学、吸附等温线以及吸附影响实验(pH、离子浓度和腐殖酸)探究吸附剂对甲基苯丙胺的吸附性能及机理。结果表明:吸附剂DES@ZIF@MG对甲基苯丙胺的吸附符合准二级动力学模型和Langmuir等温模型,说明吸附过程是以化学吸附为主导的能量均匀吸附。结合XPS表征进一步分析,DES@ZIF@MG对甲基苯丙胺的吸附过程中主要存在氢键作用、π-π作用、静电作用以及螯合作用。

关键词：吸附低共熔溶剂金属有机框架甲基苯丙胺

基于改进DeepLabv3+网络的沥青道路裂缝检测方法

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半导体光电 2024年第3期45卷 493-500页

作者：陈昌川郝晓严龙虹毓孙霞重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学自动化学院重庆400065 重庆工程学院重庆400056

针对传统的语义分割技术对于沥青道路裂缝的检测存在检测精度低、误差大的问题,提出了一个基于改进DeepLabv3+网络的语义分割方法。该方法在编码器阶段,采用轻量级MobileNetv2取代DeepLabv3+的主干网络Xception,从而减少参数量;在解码... 详细信息

针对传统的语义分割技术对于沥青道路裂缝的检测存在检测精度低、误差大的问题,提出了一个基于改进DeepLabv3+网络的语义分割方法。该方法在编码器阶段,采用轻量级MobileNetv2取代DeepLabv3+的主干网络Xception,从而减少参数量;在解码器阶段,引入双注意力机制以进一步提高网络的分割精度;使用Dice Loss函数与原始交叉熵损失函数混合,以缓解样本中前景和背景不平衡问题。最后以道路实时检测的数据为对象进行了大量的实验,结果表明,该方法与原始DeepLabv3+相比,平均交并比(mIoU)、平均像素精度(mPA)分别提升了8.98%和17.39%。与其他主流语义分割模型相比,改进后的DeepLabv3+在沥青道路裂缝的检测上也取得了较好的效果。

关键词：图像分割 DeepLabv3+ 注意力机制特征金字塔

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基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第2期36卷 229-241页

作者：马彬刘爽谢显中重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065

城市部署的超密集异构无线网络中车辆终端的运动状态和业务类型差异巨大,针对不同运动状态和业务类型的终端并发接入导致的频繁切换和拥塞问题,提出一种基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法。在切换触发阶段使用长短时记忆神经网... 详细信息

城市部署的超密集异构无线网络中车辆终端的运动状态和业务类型差异巨大,针对不同运动状态和业务类型的终端并发接入导致的频繁切换和拥塞问题,提出一种基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法。在切换触发阶段使用长短时记忆神经网络预测接收信号强度,在信道链路质量恶化之前提前触发切换,在网络选择阶段综合考虑网络参数以及终端在不同运动状态和业务类型下的接入偏好,并选出综合效益值最高的网络作为切换目标网络。仿真结果表明,该算法能更好地适应终端运动状态和业务类型的变化,能降低不必要的切换次数和网络拥塞度。

关键词：超密集异构无线网络循环神经网络支持向量机自适应算法频繁切换

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川渝山区避暑游减碳效益测算及其启示

自然资源学报 2024年第1期39卷 170-185页

作者：惠红吴铜龙桂箱张仁军重庆理工大学管理学院重庆400054

旅游通常被认为会增加碳排放,但山区避暑游是从高碳排放的客源地到低碳排放的目的地的旅游,可能具有减碳效应,因此需要测算山区避暑游的减碳量,研究其减碳机理。以川渝地区为案例,从客源地和目的地整体视角出发,研究山区避暑游的减碳效... 详细信息

旅游通常被认为会增加碳排放,但山区避暑游是从高碳排放的客源地到低碳排放的目的地的旅游,可能具有减碳效应,因此需要测算山区避暑游的减碳量,研究其减碳机理。以川渝地区为案例,从客源地和目的地整体视角出发,研究山区避暑游的减碳效益和机理。四川盆地盆中夏季炎热,但周边高山夏季凉爽,就近山区避暑游是盆中成渝地区居民夏季旅游的主要形式。基于推拉理论,构建了山区避暑游旅游流预测模型,得到旅游流数据;再以空调使用、旅游交通和房屋建筑改造的碳排放量为测算指标,计算山区避暑游的减碳量。研究表明:(1)游客去山区避暑游,由于旅游交通和建筑改造,碳排放量会增加,且排放量并不低。(2)从客源地和目的地整体视角测算比较,川渝山区避暑游是减碳的,并且减碳效益明显,在7-8月份之间,最高可实现的减碳量为35.82万~115.92万t。山区避暑游的减碳潜力巨大,大力发展山区避暑游对促进成渝城市群高质量发展具有重要意义。

关键词：山区避暑游减碳效益旅游流碳测算