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面向工业物联网的区块链高效拜占庭容错共识算法

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通信学报 2024年第5期45卷 165-177页

作者：李凤岐宋晴晴徐辉杜学峰高嘉隆佟宁王德广大连交通大学软件学院辽宁大连116028 大连市区块链技术与应用重点实验室辽宁大连116028 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028 大连交通大学计算机与通信工程学院辽宁大连116028

鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和... 详细信息

鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和读写操作的并行;自适应主节点算法随机选取信誉值高节点作为主节点并确保其安全性。实验结果表明,CD-PBFT在保持安全性与活性的基础上,相较于PBFT,网络交易时延平均降低34.8%,吞吐量平均提高25.2%,实现了对效率与安全容错性的双重要求。

关键词：工业物联网信誉积分模型双层动态实用拜占庭容错共识算法

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星型区块链架构的TKM分片算法

计算机应用研究 2024年第3期41卷 683-687页

作者：徐克圣谢诏驰大连交通大学软件学院辽宁大连116021 大连交通大学计算机与通信工程学院辽宁大连116021

区块链系统的通量严重不足,而解决此问题最有效的一类方案是并行化处理,并行化方案主要为星型架构,当前星型架构对系统中节点的分片方式多为账户随机分片,这种分片方式的系统通量仍然不足。针对此问题,提出了一种基于星型结构的TKM分片... 详细信息

区块链系统的通量严重不足,而解决此问题最有效的一类方案是并行化处理,并行化方案主要为星型架构,当前星型架构对系统中节点的分片方式多为账户随机分片,这种分片方式的系统通量仍然不足。针对此问题,提出了一种基于星型结构的TKM分片算法,该算法将原始K-means聚类算法进行改进,并运用在节点分片上。TKM分片算法将聚类算法与区块链的网络分片技术相结合,使节点根据地理位置进行分片,极大提高邻近节点发生的交易为片内交易的概率,从而提高系统通量,同时在原始算法的基础上引入了时间戳,减少了恶意节点的攻击。仿真实验表明该算法与传统的随机分片算法相比,最大系统通量提高了20%。根据上述通量模型,通过实验得出基于TKM算法的星型区块链系统的最优分片数量。

关键词：区块链星型架构分片算法聚类算法通量

共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型

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地球信息科学学报 2024年第3期26卷 556-566页

作者：曹弋白涵文王艺筱大连交通大学交通运输工程学院大连116028

为探究共享单车出行的复杂时空规律与特性,揭示城市因素对共享单车出行OD的影响,提高OD预测精度,开展本研究。结合城市计算,考虑疫情、天气、温度、风速与节假日因素,构建共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型(USTARN)。USTARN... 详细信息

为探究共享单车出行的复杂时空规律与特性,揭示城市因素对共享单车出行OD的影响,提高OD预测精度,开展本研究。结合城市计算,考虑疫情、天气、温度、风速与节假日因素,构建共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型(USTARN)。USTARN先将共享单车OD数据通过时空特征切分捕捉单车流的时空依赖性,再结合注意力机制进行深度残差学习,最后根据城市因素学习结果调整预测结果。利用从政府数据开放平台获取的深圳市共享单车订单大数据及城市因素数据集,分析共享单车出行时空分布规律及其影响因素。将OD数据集按7:1:2划分为训练集、验证集与测试集,分别进行训练预测、模型参数自适应调整及模型验证对比实验。研究表明,USTARN模型的共享单车出行OD预测平均误差为7.68%,与不含城市计算的STARN模型及传统的CNN,BiLSTM模型相比,误差分别降低了5.93%、7.55%、6.07%,预测精度显著提高。USTARN模型充分反映了时间、空间、疫情、天气、温度、风速等因素对共享单车出行OD的影响。研究成果对共享单车出行OD的精准预测具有理论指导意义,对该出行模式的推广并解决居民出行“最后一公里”问题具有实际应用价值。

关键词：残差网络交通数据挖掘城市计算时空特征深度学习共享单车 OD预测注意力机制

对称谐振式甚低频发/接磁电天线耦合性能研究

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2558-2567页

作者：王晓煜张博焱赵相晨杨西杰冯晴曹振新大连交通大学机械工程学院大连116021 大连交通大学机车车辆工程学院大连116021 东南大学信息科学与工程学院南京210096

甚低频段由于低传播损耗特性,在远距离信号传输及军事通信方面有巨大潜力。传统天线庞大物理尺寸以及复杂网络匹配限制了低频天线通信的发展。磁电(ME)天线基于声波谐振原理可以突破尺寸极限且易于阻抗匹配,在甚低频段传输具有独特优势... 详细信息

甚低频段由于低传播损耗特性,在远距离信号传输及军事通信方面有巨大潜力。传统天线庞大物理尺寸以及复杂网络匹配限制了低频天线通信的发展。磁电(ME)天线基于声波谐振原理可以突破尺寸极限且易于阻抗匹配,在甚低频段传输具有独特优势。基于此设计了P/T/P结构的发射天线和T/P/T结构的接收天线组成的新型ME天线系统。依据磁机电耦合模型分析天线在接收/发射电磁波时的规律;依据辐射模型研究近场范围内天线磁场分布情况;以声波介导激励,实现ME天线在甚低频段的发/收通信实验。实验得到在谐振频率下,ME发射/接收天线在压电占比分别在0.66, 0.34时,结构优化前较于优化后输出电压提升82.6%,通信距离提升42.2%;相较于同等尺寸电小天线辐射效率提高3个数量级;可实现传输速率为5bit/s的调制通信,依据结构优化实现了天线性能的提升。

关键词：磁电天线甚低频声波谐振结构优化辐射效率

基于时空信息辅助监督的语言-视频对比学习模型

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计算机学报 2024年第8期47卷 1769-1785页

作者：张冰冰张建新李培华大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650 大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116033

同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言... 详细信息

同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言-视频对比学习模型.对于视频编码,提出了基于类别词元的时序加权位移模块进行时序建模,使得时序信息在网络从底层到高层的各个层次传播;而且还提出了时空信息辅助监督模块,深入挖掘视觉词元中蕴含的丰富时空信息.对于语言编码,提出了一种基于大语言模型的提示学习方法,对行为类别文本描述进行扩展,生成具有丰富上下文语义信息的文本描述.实验部分,本文提出的模型在4个视频行为识别数据集mini-Kinetics-200、Kinetics-400、UCF101和HMDB51上,达到了优于当前最先进方法或与当前最先进方法识别准确率相当的水平,比基线方法的识别准确率分别提升了2.5%、0.3%、0.6%和2.4%.

关键词：行为识别多模态模型时序建模时空信息辅助监督提示学习

基于Trans-nightSeg的夜间道路场景语义分割方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 294-303页

作者：李灿林张文娇邵志文马利庄王新玥郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两... 详细信息

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两者共用同一个语义分割标注,丰富夜间道路场景数据集.将该结果和真实的道路场景数据集一并作为N-Refinenet的输入,N-Refinenet网络引入了低光图像自适应增强网络,提高夜间道路场景的语义分割性能.该网络采用深度可分离卷积替代普通的卷积,降低了计算量.实验结果表明,所提算法在Dark Zurich-test和Nighttime Driving-test数据集上的平均交并比(m IoU)分别达到56.0%和56.6%,优于其他的夜间道路场景语义分割算法.

关键词：图像增强语义分割生成对抗网络(GAN) 风格转换道路场景

基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法研究

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铁道科学与工程学报 2024年第8期21卷 3455-3468页

作者：董华军韩华豫李籽骁朱晔李金金大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028 大连交通大学自动化与电气工程学院辽宁大连116052

提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混... 详细信息

提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混合自行搭建的模拟平台螺栓图片与真实的列车车底螺栓图片作为最终数据集。将C3模块中的Bottleneck结构替换为Faster_Block结构,改进为C3F模块;并分别与FasterNet、GhostNet和MobileNetV3轻量化结构进行对比。此外,引入注意力机制CA模块,同时将原有损失函数L_(GIoU)替换为更为契合的L_(MPDIoU);使用SE模块和CBAM模块分别与CA模块进行比较,作为消融实验。最后采用LAMP分数的计算方法对模型权重参数排序,并将不重要的权重参数剪枝,作为新型模型压缩的方法。将最终模型压缩后的C3F-YOLOv5s网络模型分别与YOLOv4、YOLOv7、Mask R-CNN、RetinaNet进行对比试验。研究结果表明,在使用混合数据集的情况下,最终网络模型的平均检测精度达到了92.8%,检测速度达到了256.7 FPS。相较于其他4种经典的深度学习网络模型,改进后的模型检测效果更好,同时模型表现出较强的鲁棒性和泛化性能。该方法可在无法获得更多真实车底螺栓图片时,使训练后网络更加适应真实车底的情况,改进后的算法可以同时提高螺栓的识别精度和检测速度,可以为后续相关研究提供技术参考和理论支撑。

关键词：螺栓检测 YOLOV5 注意力机制损失函数模型压缩

改进的VMD-MCKD轴承故障频率检测算法

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工业控制计算机 2024年第10期 70-72页

作者：王振宇张丽艳大连交通大学计算机与通信工程学院

针对滚动轴承故障信号在低信噪比情况下，难以提取故障频率问题，提出一种将小波包变换，参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD）相结合... 详细信息

针对滚动轴承故障信号在低信噪比情况下，难以提取故障频率问题，提出一种将小波包变换，参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD）相结合的轴承故障频率提取方法。采用小波包变换的方法，实现对故障信号的分解和重构，计算重构后各个频段信号能量所占的比例，选择能量比例最高的频段信号利用经蜣螂搜索算法（Dung Beetle Optimizer,DBO）优化，对信号进行自适应分解，构建加权峭度指标以筛选最优模态分量；然后对最优模态分量利用DBO优化后的MCKD进行增强；最后，采用包络解调的方法对增强后的信号进行处理，并对其分析，诊断轴承故障频率。实验验证了所提出的方法实现在强噪声环境下滚动轴承故障频率检测。

关键词：频率检测蜣螂搜索算法小波包分析变分模态分解最大相关峭度解卷积

基于改进蚁群算法的医药冷链物流运输路径优化

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大连交通大学学报 2024年第1期45卷 26-32页

作者：陈鑫影朱子青胡明捷大连交通大学计算机与通信工程学院辽宁大连116028

为解决大多数模型中制冷成本未考虑预冷参数而导致总成本求解精度不佳的问题,在制冷成本中加入预冷参数,得到新的总成本模型。基于遗传算法与IACO算法,提出了IGACO算法,此算法改进了传统蚁群算法的启发式因子与信息素更新方式,在此基础... 详细信息

为解决大多数模型中制冷成本未考虑预冷参数而导致总成本求解精度不佳的问题,在制冷成本中加入预冷参数,得到新的总成本模型。基于遗传算法与IACO算法,提出了IGACO算法,此算法改进了传统蚁群算法的启发式因子与信息素更新方式,在此基础上加入交叉操作和变异因子,扩大算法搜索范围,进一步避免陷入局部最优的情况。经过试验对比分析,验证了IGACO算法所得出的最优路线、总成本、运行时间、收敛速度在一定程度上都优于其他算法。

关键词：冷链物流 IGACO算法预冷参数单点交叉变异算子