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基于全流程并行遗传算法的贝叶斯网络结构学习

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系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1703-1711页

作者：蔡一鸣马力陆恒杨方伟江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分... 详细信息

为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分并行化3个部分。互信息并行计算可以高效减少搜索空间;在演化前增加对种群信息与选择信息的广播来对全种群执行选择操作。选择与交叉算子共用选择信息以并行执行,从而高效演化并减少数据落盘时间。对约束和评分两阶段产生的中间数据作记忆化存储,提升数据复用率和全局执行效率。实验结果表明,所提算法在执行效率和学习准确率方面均优于对比算法。

关键词：贝叶斯网络结构学习遗传算法并行结构学习 Spark

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融合改进YOLOv5及Mediapipe的手势识别研究

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计算机工程与应用 2024年第7期60卷 108-118页

作者：倪广兴徐华王超盐城工学院信息工程学院江苏盐城224000 盐城师范学院物理与电子工程学院江苏盐城224000

针对现有手势识别算法计算量大、鲁棒性差等问题,提出一种基于IYOLOv5-Med(improved YOLOv5 Mediapipe)算法的手势识别方法。该算法将改进的YOLOv5算法和Mediapipe方法结合,包括手势检测和手势分析两部分,算法有效降低了训练的时间成本... 详细信息

针对现有手势识别算法计算量大、鲁棒性差等问题,提出一种基于IYOLOv5-Med(improved YOLOv5 Mediapipe)算法的手势识别方法。该算法将改进的YOLOv5算法和Mediapipe方法结合,包括手势检测和手势分析两部分,算法有效降低了训练的时间成本,增加了识别的鲁棒性。手势检测部分,改进了传统YOLOv5算法,利用FastNet重构C3模块,将CBS模块替换为GhostNet中GhostConv模块,在Backbone网络末端加入SE注意力机制模块,改进后的算法,模型体积更小,更适用于资源有限的边缘设备。手势分析部分,提出了一种基于Mediapipe的方法,对手势检测部分定位到的手势区域进行手部关键点检测,并提取相关特征,然后通过朴素贝叶斯分类器进行识别。实验结果证实了提出的IYOLOv5-Med算法的有效性,与传统YOLOv5算法相比,参数量下降34.5%,计算量减少34.9%,模型权重降低33.2%,最终平均识别率达到0.997,且实现方法相对简单,有较好的应用前景。

关键词：手势识别 YOLOv5 Mediapipe FastNet 注意力机制

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基于RCJAYA算法的太阳电池参数辨识

北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2133-2140页

作者：欧阳城添黄祖威刘裕嘉张林朱东林周昌军江西理工大学信息工程学院赣州341000 江西应用科技学院人工智能学院南昌330100 江西理工大学软件工程学院南昌330000 浙江师范大学计算机科学与技术学院金华321004

为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进... 详细信息

为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进行混沌扰动,发掘更优解替代最差解,提升种群质量;采用替换策略更新陷入停滞的个体,提升算法性能。通过RCJAYA算法辨识参数得到的太阳电池单、双二极管的电流均方根误差最优值分别为9.8602×10^(-4)A、9.8258×10^(-4)A,与JAYA等5种算法对比,结果表明,RCJAYA算法更具优势。根据辨识结果计算出模拟电流,与实测电流进行比对,在单、双二极管上的平均误差分别为0.00084 A、0.00082 A,表明RCJAYA算法辨识的参数值准确可靠。

关键词：太阳电池参数辨识 JAYA算法排序概率混沌扰动

基于权重邻域熵的数值型信息系统属性约简算法

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山东大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 33-44页

作者：陈宝国邓明陈金林淮南师范学院计算机学院安徽淮南232038 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

在邻域粗糙集的属性约简中,每个属性被赋予相同的权重而不能更好地进行属性选择,针对这一问题,提出一种属性权重的邻域条件熵属性约简算法。通过条件属性与决策属性之间的相关系数评估条件属性的权重,基于权重方法提出一种改进的邻域关... 详细信息

在邻域粗糙集的属性约简中,每个属性被赋予相同的权重而不能更好地进行属性选择,针对这一问题,提出一种属性权重的邻域条件熵属性约简算法。通过条件属性与决策属性之间的相关系数评估条件属性的权重,基于权重方法提出一种改进的邻域关系,称为权重邻域关系,并提出相应的权重邻域粗糙集模型。以权重邻域粗糙集模型为基础,进一步提出权重邻域熵模型,理论证明权重邻域条件熵的单调性。通过权重邻域条件熵作为启发式函数提出一种新的数值型信息系统属性约简算法。试验结果表明,提出的属性约简算法具有更好的属性约简性能。

关键词：数值型信息系统邻域粗糙集属性约简属性权重邻域熵

融合时空注意力机制的多尺度卷积车辆轨迹预测

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计算机工程 2024年

作者：闫建红刘芝妍王震太原师范学院计算机科学与技术学院

车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节，提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响，本文考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素，在长短期记忆神经网络(LSTM)编码器-解码器模... 详细信息

车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节，提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响，本文考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素，在长短期记忆神经网络(LSTM)编码器-解码器模型基础上，引入时空注意力机制，通过时间注意力层关注目标车辆和相邻车辆的历史轨迹，空间注意力层关注车辆的相对空间位置；为了增强特征提取程度和实现更全面的特征融合，使用多尺度卷积社交池，增大感受野，融合多尺度特征。综合以上两个方面，提出了基于LSTM编码器-解码器架构融合多尺度卷积社交池和时空注意力机制的车辆轨迹预测模型（MCS-STALSTM），学习车辆运动相互依赖关系，达到获得目标车辆未来轨迹基于机动类别的多模态预测分布的目的。本方法在公开数据集NGSIM上进行训练、验证和测试，多组对比实验表明，相较于其他轨迹预测模型3秒内的均方根误差平均降低了9.35%,5秒内均方根误差平均降低了5.53%，提高了轨迹预测准确性，说明该模型在中短期预测上更具有优势。

关键词：多尺度卷积社交池化轨迹预测长短期记忆神经网络时空注意力机制多尺度特征融合

基于区块链的芝麻油防伪溯源系统的设计与实现

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食品科学 2024年第8期45卷 13-18页

作者：徐金胜张恩河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

芝麻油作为日常饮食中不可或缺的食用油之一,其质量和安全性受到了广泛关注。然而,芝麻油掺假问题日益严重,这使得保障芝麻油的质量安全成为了一个急需解决的问题,所以建立芝麻油防伪溯源对保障质量安全十分重要。本实验设计研发了一套... 详细信息

芝麻油作为日常饮食中不可或缺的食用油之一,其质量和安全性受到了广泛关注。然而,芝麻油掺假问题日益严重,这使得保障芝麻油的质量安全成为了一个急需解决的问题,所以建立芝麻油防伪溯源对保障质量安全十分重要。本实验设计研发了一套基于区块链技术的芝麻油防伪溯源系统,提出了“区块链缓存”的双存储设计,即链下存储并缓存溯源信息,链上同步存储溯源信息的哈希值;此外还设计了链码直连状态数据库的查询方案,解决了区块链网络数据存储压力大、查询效率低的问题。通过分析与验证,消费者利用微信扫码通过小程序能够快速方便地查验芝麻油真伪,有效解决了芝麻油溯源链不同环节之间在数据安全和溯源信息真实性上的问题,在实践中也取得了较好的应用效果。

关键词：区块链芝麻油防伪溯源系统质量安全

大规模多输入多输出可见光通感一体化系统的信道状态信息还原和定位

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2391-2400页

作者：刘晓东宁依婷董帆汤力为王玉皞王金元南昌大学信息工程学院南昌330031 上饶师范学院数字技术应用产业学院上饶334001 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

得益于丰富的频谱和光源,可见光通信感知一体化(IVLCP)系统为解决高性能通信定位的室内无线网络需求提供强有力的技术支撑。同时,大规模多输入多输出(m-MIMO)技术能有效提高IVLCP网络的服务范围和质量。然而,m-MIMO赋能的IVLCP网络的信... 详细信息

得益于丰富的频谱和光源,可见光通信感知一体化(IVLCP)系统为解决高性能通信定位的室内无线网络需求提供强有力的技术支撑。同时,大规模多输入多输出(m-MIMO)技术能有效提高IVLCP网络的服务范围和质量。然而,m-MIMO赋能的IVLCP网络的信道环境更加复杂且先验信息更易变化,这使得传统方法难以快速准确地完成信道估计和定位。针对此,该文提出一种信道状态信息还原和定位(CSIRP)网络,该网络不仅能够有效地捕捉复杂分布的可见光通信信道特征,同时能够应对信道状态的时变性,从而提高信道和位置估计的鲁棒性和动态适应性。具体而言,CSIRP网络首先基于条件生成对抗思想自适应训练生成器和鉴别器,进而实现根据接收信号进行信道估计,接着结合长短期记忆网络(LSTM)从估计的信道中获取接收终端的位置估计值。仿真结果表明,采用CSIRP网络所获得的信道状态准确度和定位精度均优于现有的深度学习参考方法,这为m-MIMO赋能的IVLCP系统提供了可靠和精准的信道状态信息和位置感知能力。

关键词：可见光通感一体化大规模多输入多输出深度学习信道估计和定位

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基于深度学习的群体动作识别综述

计算机学报 2024年

作者：严锐葛晓静黄捧舒祥波唐金辉南京大学计算机科学与技术系南京理工大学计算机科学与工程学院

不同于传统的简单动作识别，群体动作识别需要理解场景中由若干人物的单人动作和他们之间的交互动作构成的复杂语义。近年来，群体动作识别在公共安全监控、体育视频分析和社会角色理解等领域的研究与应用引起了学者们的广泛关注。但是... 详细信息

不同于传统的简单动作识别，群体动作识别需要理解场景中由若干人物的单人动作和他们之间的交互动作构成的复杂语义。近年来，群体动作识别在公共安全监控、体育视频分析和社会角色理解等领域的研究与应用引起了学者们的广泛关注。但是现有能够帮助学者们快速了解研究概况的中文文献很少且用于归纳和分析的依据较为笼统。为此，本文旨在综述近十年来基于深度学习的群体动作识别的研究进展。首先，本文介绍了群体动作识别的问题与定义，总结了现有解决方案的核心流程和该研究的关键挑战。然后，本文针对现有研究中的两个核心内容，即个体动作特征的提取及其关联建模，对现有文献作出了归纳与分析。具体而言，本文介绍并总结了群体动作研究中常用的人体行为特征，并将现有关联建模类型归纳为三类，即线性关联、序列关联和图关联。此外，本文还列举了现有的十二种可用于群体动作研究的视频数据集，并在三个常用数据集上对目前流行的方法进行了对比与分析。最后，本文研判了几个更具挑战的未来研究趋势。综上，本文剖析了群体动作识别的核心研究思路及未来研究趋势，有助于相关研究人员快速了解群体动作识别的研究概况。

关键词：视频理解动作识别群体动作识别深度学习注意力机制递归神经网络图模型

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云环境中语义感知密文检索研究综述

计算机科学 2024年

作者：刘源龙戴华李张晨周倩易训杨庚南京邮电大学现代邮政学院江苏省大数据安全与智能处理重点实验室皇家墨尔本理工大学计算机工程学院南京邮电大学计算机学院

随着云计算、大数据技术的不断发展，数据拥有者愈发倾向于将数据外包给云服务器。为了保证这些数据的安全，许多在云环境下进行的隐私保护密文检索技术被不断提出。但传统方法中的隐私保护检索方案通常没有考虑关键词和文档之间的语义... 详细信息

随着云计算、大数据技术的不断发展，数据拥有者愈发倾向于将数据外包给云服务器。为了保证这些数据的安全，许多在云环境下进行的隐私保护密文检索技术被不断提出。但传统方法中的隐私保护检索方案通常没有考虑关键词和文档之间的语义联系，为了解决这个问题，近年来，针对云环境的语义感知密文检索方案成了研究的热点。本文针对基于云环境的语义感知密文检索问题，展示了现有研究工作主要采用的系统模型、安全模型和检索框架；接着对现有的语义感知密文检索方案按提取语义的核心技术进行分类并分别作研究和综述，阐述其优点与不足。最后，对现有研究工作进行总结，并对该领域中未来的研究方向进行了探讨。

关键词：云计算隐私保护语义感知关键词检索可搜索加密