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基于改进RT-DETR的遥感图像检测算法

无线电工程 2025年第2期55卷 334-342页

作者：白金燕江涛魏玉梅马珍张琪云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明650500

针对遥感图像目标排列紧密、背景复杂和小目标众多导致检测精度低的问题,提出了一种基于改进实时检测Transformer(Real-Time Detection Transformer, RT-DETR)的遥感图像检测算法。将Mosaic9数据增强应用到遥感数据中,丰富训练数据中场... 详细信息

针对遥感图像目标排列紧密、背景复杂和小目标众多导致检测精度低的问题,提出了一种基于改进实时检测Transformer(Real-Time Detection Transformer, RT-DETR)的遥感图像检测算法。将Mosaic9数据增强应用到遥感数据中,丰富训练数据中场景和目标的组合,增强模型对不同环境下目标的识别能力。在主干网络中添加卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),增强复杂背景下目标的关注度和图像特征提取能力,在模型中额外添加一个针对小目标的检测层,使小目标的细节特征更加突出,提升模型对小目标的检测能力。在DSTD舰船遥感数据集和NWPU VHR-10多类别遥感数据集上的实验结果显示,改进后的算法在交并比(Intersection over Union, IoU)阈值为0.5时,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)分别达到了94.9%和94.5%,较原始RT-DETR算法分别提升了1%和1.3%,体现了改进算法在遥感图像检测上的有效性和通用性。

关键词：目标检测遥感图像实时检测Transformer 卷积块注意力模块

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基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法

控制与决策 2025年第2期40卷 517-527页

作者：王霞张珊王勇王卓然云南民族大学电气信息工程学院昆明650504 云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室昆明650504

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算... 详细信息

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法(FSGLFOA-SM).首先,以每维决策变量的分类精度为其得分构建评分机制,提出类贪心初始化策略以生成较优质的初始化森林;其次,提出基于评分比较的类贪心局部播种策略,使评分相对较高的决策变量获得更大的局部播种概率;然后,在全局播种阶段提出类贪心遗传算子播种策略,对候选森林择优重建并进行遗传、类贪心交叉和变异操作,以保留评分较高的特征维度,有利于提高全局播种阶段的分类准确率;最后,为解决昂贵适应度评估带来的计算效率低下问题,建立历史数据库,在适应度评估前先进行库内查找,减少了重复解个体的计算量.实验结果表明,相比9个对比算法,FSGLFOA-SM在16个UCI数据集上的分类精度和维度缩减率更加优越.

关键词：特征选择森林优化算法评分机制类贪心初始化播种策略计算效率

自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法

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北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 63-74页

作者：马金林崔琦磊马自萍武江涛曹浩杰北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 图像图形智能信息处理国家民委重点实验室银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院银川750021

基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法无法提取关节点的多尺度特征和未充分利用相邻节点的拓扑关系问题,提出自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法M-Joint-UNet。M-Joint-UNet方法由Joint-UNet、自调节图卷积和融合损失3部分组成:Jo... 详细信息

基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法无法提取关节点的多尺度特征和未充分利用相邻节点的拓扑关系问题,提出自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法M-Joint-UNet。M-Joint-UNet方法由Joint-UNet、自调节图卷积和融合损失3部分组成:Joint-UNet通过关节点池化与去池化改变特征图大小,以提取关节点的不同尺度特征;自调节图卷积通过可学习矩阵自动调节相邻节点或人体骨架结构的关系;使用L_(1)和L_(2)融合的损失缓解梯度爆炸。对比实验表明:所提方法在参数量和估计性能方面均获得了最优的结果,以Human3.6M的二维真实关节点作为输入的参数量仅为0.54×10^(6),MPJPE和P-MPJPE值分别为37.81 mm和30.21 mm。

关键词：三维人体姿态估计图卷积 Graph-UNet 关节点池化权重矩阵

固定路段选择比例下非凸OD需求估计模型及算法分析

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系统工程理论与实践 2025年

作者：刘鹏杰简金宝邵虎许佳伟邵枫蒋枚萱中国矿业大学数学学院江苏省应用数学中心广西民族大学数学科学学院广西应用数学中心湘潭大学数学与计算科学学院

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值... 详细信息

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值与实际观测值的误差度量准则,使路段流量估计值更匹配于观测值.其次,使用带有?2-范数的误差度量准则将先验OD需求作为辅助引入到目标函数中,提出一种固定路段选择比例下的非凸OD需求估计模型.根据构建模型的可分结构特点,设计基于ADMM的分裂算法以求解该模型.随后,对所提分裂算法进行理论分析,包括子序列收敛性,全局收敛性,迭代复杂性和收敛率等方面.为验证所提模型及相应分裂算法的数值表现,使用三个交通路网进行OD需求估计试验.试验结果显示,在估计OD需求误差可接受情况下,所提模型及算法获得的路段流量估计值与观测值较为匹配.

关键词：起点–讫点需求估计固定路段选择比例非凸模型交替方向乘子法

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广义绝对值方程组的局部预条件类SOR方法

工程数学学报 2025年第1期42卷 45-58页

作者：张珍珠李朝迁汉江师范学院数学与计算机科学学院十堰442000 云南大学数学与统计学院昆明650504

广义绝对值方程组在经济、工程等领域有着重要作用,其求解已成为计算数学和优化方向的重要问题之一。基于广义绝对值方程组的等价形式及预条件技术,对求解广义绝对值方程组的高效算法进行了研究,提出了局部预条件类SOR迭代法,讨论了该... 详细信息

广义绝对值方程组在经济、工程等领域有着重要作用,其求解已成为计算数学和优化方向的重要问题之一。基于广义绝对值方程组的等价形式及预条件技术,对求解广义绝对值方程组的高效算法进行了研究,提出了局部预条件类SOR迭代法,讨论了该方法的收敛性,并通过数值算例说明了该方法在某些情况下优于已有方法。

关键词：广义绝对值方程组预条件 SOR迭代法类SOR法

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机器学习的量子动力学

物理学报 2025年

作者：王鹏麦麦提尼亚孜·麦麦提阿卜杜拉西南民族大学计算机科学与工程学院

本文基于第一性原理思想，采用量子动力学方法对机器学习的迭代运动过程进行建模。在机器学习的参数空间定义广义目标函数，利用Schr?dinger方程和势能等效得到机器学习过程的量子动力学方程，通过Wick转动进一步建立了量子动力学与热... 详细信息

本文基于第一性原理思想，采用量子动力学方法对机器学习的迭代运动过程进行建模。在机器学习的参数空间定义广义目标函数，利用Schr?dinger方程和势能等效得到机器学习过程的量子动力学方程，通过Wick转动进一步建立了量子动力学与热动力学的关系，这为利用物理理论和数学理论对机器学习的迭代过程进行研究提供了可能。本文工作将机器学习的迭代过程转化为含时偏微分方程来进行精确数学表述，该方程表明机器学习过程可能存在多尺度的退火过程和同一尺度下的时间演化过程。利用量子动力学方程我们证明了机器学习在时间演化时的收敛性，解释了机器学习中的扩散模型是量子动力学方程在经典近似和低阶泰勒近似下的映射模型，导出了人工智能中常用的Softmax和Sigmoid函数。这些结果表明量子动力学方法在研究机器学习理论中是有效的。

关键词：量子动力学机器学习扩散模型薛定谔方程

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多无人机协同规划研究综述

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 42-58页

作者：宁聪范菁孙书魁云南民族大学电气信息工程学院昆明650500 云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室昆明650500 云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室昆明650500

无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面... 详细信息

无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面对多无人机协同规划问题的通用模型进行描述,整理归纳出常见环境建模方法和多目标优化求解的约束条件;综述了基于集中式控制和分布式控制的任务规划方法,以及启发式算法在多无人机协同规划中的应用和研究进展,并重点介绍了多无人机协同规划问题面临实时性要求下的协同规划方法;结合典型研究,讨论了多无人机协同规划问题的未来研究方法与挑战,展望多无人机协同规划的发展。

关键词：无人机解耦策略智能算法任务分配路径规划

多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别

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光电工程 2025年第1期52卷 53-66页

作者：刘仲民杨富君胡文瑾兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030

针对无监督域自适应行人重识别中存在的感受野不足、全局特征与局部特征联系不紧密等问题,提出了一种多尺度特征交互的无监督域自适应行人重识别方法。首先利用特征压缩注意力机制对图像特征进行压缩并输入到网络以增强丰富的局部信息... 详细信息

针对无监督域自适应行人重识别中存在的感受野不足、全局特征与局部特征联系不紧密等问题,提出了一种多尺度特征交互的无监督域自适应行人重识别方法。首先利用特征压缩注意力机制对图像特征进行压缩并输入到网络以增强丰富的局部信息。其次,设计了残差特征交互模块,通过特征交互的方式将全局信息编码到特征中,同时增大模型感受野,强化网络对行人特征信息的提取能力。最后,采用基于部分卷积的瓶颈层模块在部分输入通道上进行卷积运算以减少冗余计算,提高空间特征提取效率。实验结果显示,该方法在三个适应性数据集上mAP分别达到了82.9%、68.7%、26.6%,Rank-1分别达到了93.7%、82.7%、54.7%,Rank-5分别达到了97.4%、89.9%、67.5%。表明所提方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提高。

关键词：行人重识别无监督域自适应特征压缩多尺度特征交互部分卷积

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泊松截断δ冲击模型可靠度的重积分计算法

西北师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期61卷 102-110,130,I0005页

作者：马明马岚彭博黄嫒张琦睿西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030

泊松截断δ冲击模型是一类特殊的冲击模型,但传统的计算泊松截断δ冲击模型可靠度的方法仅有顺序统计量法和无记忆法两种.在已有的两种方法的基础上,本文深入研究泊松截断δ冲击模型的机理,采用不同条件下的联合分布——重积分,提出了... 详细信息

泊松截断δ冲击模型是一类特殊的冲击模型,但传统的计算泊松截断δ冲击模型可靠度的方法仅有顺序统计量法和无记忆法两种.在已有的两种方法的基础上,本文深入研究泊松截断δ冲击模型的机理,采用不同条件下的联合分布——重积分,提出了多种计算泊松截断δ冲击模型可靠度的方法.

关键词：可靠度泊松截断δ冲击模型联合分布:重积分