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三维点云上采样方法研究综述

计算机科学 2024年第7期51卷 167-196页

作者：韩冰邓理想郑毅任爽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着深度相机、激光雷达等三维扫描设备的普及,用点云表示三维数据的方法越来越流行,对点云数据的分析与处理也引起了计算机视觉研究领域的极大兴趣。其中,点云上采样任务是一项重要的点云数据处理工作,其结果的好坏关系着下游多种任务... 详细信息

随着深度相机、激光雷达等三维扫描设备的普及,用点云表示三维数据的方法越来越流行,对点云数据的分析与处理也引起了计算机视觉研究领域的极大兴趣。其中,点云上采样任务是一项重要的点云数据处理工作,其结果的好坏关系着下游多种任务的优劣,因此一些研究人员从多个角度深入探索并先后提出了多种点云上采样方法,以期提高计算效率和网络性能,解决点云上采样中的各种难点问题。为了促进之后研究的发展,首先从任务类型角度对现有的点云上采样方法进行了全面的分类与综述,然后对这些点云上采样网络的性能进行了详细的分析与对比,最后针对现存的问题与面临的挑战做了进一步分析,并探索了未来可能的研究方向,希望为三维点云上采样任务未来更深入的研究提供新思路。

关键词：三维点云上采样方法深度神经网络自监督学习三维重建

基于多域特征结合CBAM模型的脑电信号抑郁识别

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哈尔滨理工大学学报 2024年第3期29卷 1-10页

作者：陈宇胡秀秀王胜东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

目前脑电信号(EEG)的抑郁症识别方法主要采用单一特征提取方法,无法覆盖多域特征信息,导致现有模型分类性能不高,因此提出了一种多域特征结合CBAM模型(CNN-BiLSTM-attention mechanism)的抑郁症识别算法。首先利用连续小波变换(CWT)提... 详细信息

目前脑电信号(EEG)的抑郁症识别方法主要采用单一特征提取方法,无法覆盖多域特征信息,导致现有模型分类性能不高,因此提出了一种多域特征结合CBAM模型(CNN-BiLSTM-attention mechanism)的抑郁症识别算法。首先利用连续小波变换(CWT)提取时频域特征,并结合脑电电极空间信息构成2D特征图像,共同保留脑电的空间、时间和频率信息;然后使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取空间和频域特征,再输入双向长短时记忆网络(bidirectional long and short-term memory,BiLSTM)以捕获时间信息;最后结合注意力机制(attention mechanism,AM),对网络提取的多域特征赋予不同的权重,以筛选出更具代表性的抑郁特征,从而提高识别抑郁症的准确性。实验表明,本文提出的基于CBAM模型的抑郁症识别算法在公共数据集上取得了99.10%的准确率,为脑电信号抑郁症识别研究提供了一种有效的新方法。

关键词：脑电图抑郁症卷积神经网络双向长短时记忆网络注意力机制

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一种面向农产品供应链信息管理应用的改进PBFT算法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第6期38卷 164-171页

作者：黄英来黄鹤林谷训开杨柳松东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

提出了一种面向农产品供应链信息管理场景的改进PBFT(practical byzantine fault tolerance)算法,即MFW-PBFT(multi-factor weighted PBFT)算法。该算法通过基于节点的活跃度、数据贡献度和历史行为等多因素权重,选出一部分节点作为“... 详细信息

提出了一种面向农产品供应链信息管理场景的改进PBFT(practical byzantine fault tolerance)算法,即MFW-PBFT(multi-factor weighted PBFT)算法。该算法通过基于节点的活跃度、数据贡献度和历史行为等多因素权重,选出一部分节点作为“代理节点”参与共识过程,且对一致性协议进行优化,从而在一定程度上解决了传统PBFT算法的性能瓶颈问题。结果显示,MFW-PBFT算法相较于传统PBFT算法和2种流行的改进PBFT算法,在处理大规模网络和交易数据时表现出更高的效率和稳定性。

关键词：农产品供应链信息管理系统共识算法区块链 MFW-PBFT算法

基于高置信度伪标签数据选择算法的临床事件抽取方法

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太原理工大学学报 2024年第1期55卷 204-213页

作者：罗媛媛杨春明李波张晖赵旭剑成都东软学院计算机与软件学院成都611844 西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621000 西南科技大学数理学院四川绵阳621000 四川省大数据与智能系统工程技术研究中心四川绵阳621010

【目的】事件抽取是构建高质量事件知识图谱的前提。临床事件抽取过程中事件元素存在依赖关系,现有方法无法准确识别事件元素并组合为事件,且现有临床事件标记数据较少,给事件抽取任务带来了极大的挑战。【方法】将临床事件抽取建模为... 详细信息

【目的】事件抽取是构建高质量事件知识图谱的前提。临床事件抽取过程中事件元素存在依赖关系,现有方法无法准确识别事件元素并组合为事件,且现有临床事件标记数据较少,给事件抽取任务带来了极大的挑战。【方法】将临床事件抽取建模为实体识别模型,提出一种融合多特征的中文医学事件抽取方法:BERT-MCRF.该方法使用BERT构建模型的嵌入和特征提取部分,在CRF层加入多个字的滑动窗口特征,然后将BERT-MCRF作为半监督实验的基实验,提出一种高置信度伪标签数据选择算法作为筛选数据的条件,得到较高质量的300条数据与原始数据合并,最终构建了1700条语料,并重新训练模型。【结果】BERT-MCRF模型在3种属性实体上的整体F1值达到80.21%,比经典的BiLSTM-CRF模型提升15.11%;通过半监督思路重新训练的模型最终F1值达到81.56%,较原始BERT-MCRF提升了1.35%.

关键词：临床医学事件抽取实体识别多特征半监督学习高置信度伪标签选择算法

基于渐增式奖励上界的最大k-plex问题求解

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：刘燕丽迟思义刘浪何琨武汉科技大学理学院华中科技大学计算机学院

针对最大k-plex完备算法的分支策略影响剪枝率这一挑战，提出了一种基于强化学习和上界奖励的顶点策略。该策略基于划分式定界函数获得上界，利用上界的变化值奖励分支顶点，评估分支动作对子问题的影响程度；实现了渐增式的奖励计算，... 详细信息

针对最大k-plex完备算法的分支策略影响剪枝率这一挑战，提出了一种基于强化学习和上界奖励的顶点策略。该策略基于划分式定界函数获得上界，利用上界的变化值奖励分支顶点，评估分支动作对子问题的影响程度；实现了渐增式的奖励计算，以减少学习代价；结合候选集划分为分支集和非分支集的方法，优先选择分支集中累计奖励最大的顶点。为了评估新顶点策略的效率，测试了来自10thDIMACS和Real-world大规模稀疏图的221个图例。实验结果表明，相比于目前先进的KpLex和Maplex算法，本研究提出的IRkplex算法的平均求解时间减少了2%～23.71%，说明新的顶点策略可以有效提高算法的剪枝率。

关键词：最大k-plex问题非确定多项式复杂度的难度问题强化学习奖励函数分支策略

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大幅面3D打印边缘能量均匀化畸变消除

计算机工程与设计 2024年第2期45卷 491-499页

作者：张露王宜怀施连敏李春亭苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对... 详细信息

在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对称灰度虚拟掩膜,与相邻设备的切分掩膜图像相融合,矫正重叠区域的紫外光强,使整个印刷平面获得均匀且统一的紫外曝光能。实际打印结果表明,该方案能够有效改善模型实体在光固化成型中切片薄层固化厚度不均和拼接处易断裂的问题,模型实体整体质量有明显提高。

关键词：连续无分层液体界面提取技术大幅面光学接缝灰度虚拟掩膜非线性衰减 3D打印畸变消除

考虑多交互关系与情感倾向的微博用户可信度评估算法

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计算机应用研究 2024年第10期41卷 3000-3007页

作者：王梓宁张国防河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071000

探究综合考虑多交互关系与情感倾向因素的微博用户可信度评估方法。首先基于用户间交互关系的类型和频率,得到用户交互度与参与度;然后根据情感词典计算用户间评论、回复等文本内容的情感得分,并据此判断用户情感倾向;其次以PageRank算... 详细信息

探究综合考虑多交互关系与情感倾向因素的微博用户可信度评估方法。首先基于用户间交互关系的类型和频率,得到用户交互度与参与度;然后根据情感词典计算用户间评论、回复等文本内容的情感得分,并据此判断用户情感倾向;其次以PageRank算法为基础,从用户资料、博文中提取特征,计算每个用户的个体可信度作为初始PR值,并将用户交互度和情感倾向融合调整PR值分配权重、使用参与度修正阻尼系数,实现对PageRank算法的改进;最终,改进的PageRank算法迭代稳定后得到待评估用户的可信度。实验结果显示,与未考虑用户间多交互关系以及情感倾向的方法相比,所提方法在AUC值、查准率、查全率和F 1值上均取得了更好的效果,最高提升了13.86%。综合考虑用户间多交互关系和情感倾向可以提高微博用户可信度评估效果。

关键词：微博用户多交互关系情感倾向交互度参与度

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搜索引导网络辅助的动态粒子群优化算法

计算机科学与探索 2024年

作者：刘志宋威江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室江南大学人工智能与计算机学院

在动态优化问题(Dynamic Optimization Problems， DOPs)中环境的变化可描述为不同类型的动态，动态优化算法(Dynamic Optimization Algorithm， DOAs)对环境的适应性十分重要。此外，DOAs的局部和全局多样性损失是导致其开发和勘探能... 详细信息

在动态优化问题(Dynamic Optimization Problems， DOPs)中环境的变化可描述为不同类型的动态，动态优化算法(Dynamic Optimization Algorithm， DOAs)对环境的适应性十分重要。此外，DOAs的局部和全局多样性损失是导致其开发和勘探能力下降的主因之一。在动态环境中保持局部和全局多样性可有效避免多样性损失。为此，提出一种基于搜索引导网络的粒子群优化算法（Search Guidance Network-Particle Swarm Optimization， SGN-PSO），每个输入粒子基于SGN隐藏层选择学习目标，在输出层调整其加速系数，从而引导粒子的搜索。具体地，SGN属于单隐层径向基神经网络，每个隐藏节点由其中心和半径组成。通过设置多个相互远离的隐藏节点中心，即子群中心，以获得多个子群。每个粒子从其所属子群不同个体历史最优位置中选择局部学习目标，从相互远离的多个子群中心中选取全局学习目标，有助于种群的局部和全局多样性保持。SGN以强化学习方式来获得输入粒子的期望输出，并通过极限学习来预训练网络。进一步地，设计节点的重要性和拥挤度指标，以获取紧凑网络结构，并增量学习保证网络拟合能力。所提方法无论环境如何变化，通过学习来适应不同的环境，以引导粒子的搜索，能有效处理不同动态的DOPs。在MPB和DRPBG标准测试组件上和五种主流DOAs开展对比实验，结果表明，SGN-PSO在求解多种动态的DOPs上取得了显著的表现提升。

关键词：动态优化增量极限学习机前馈神经网络粒子群优化

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群体机器人系统通信编程框架综述

计算机工程 2024年

作者：彭龙高元钧刘晓东余杰国防科技大学计算机学院麒麟软件有限公司

算力和网络技术的发展使得机器人逐渐向小型化、群体化、智能化方向发展，部署在硬件设备上的机器人软件需要集成从底层设备驱动和控制到上层运动规划和推理等多种软件模块，软件架构日益复杂。群体机器人通信编程框架，从机器人软件标... 详细信息

算力和网络技术的发展使得机器人逐渐向小型化、群体化、智能化方向发展，部署在硬件设备上的机器人软件需要集成从底层设备驱动和控制到上层运动规划和推理等多种软件模块，软件架构日益复杂。群体机器人通信编程框架，从机器人软件标准化、模块化、平台化等目标出发，减轻了机器人通信编程的复杂度。分析总结机器人软硬件架构发展趋势，得出群体机器人系统是由各类计算节点、执行器、传感器等硬件设备通过有无线网络互相连接的多域异构互联系统，硬件设备的异构性使得软件模块难以通过单一框架集成。归纳分析现有机器人通信编程框架在易用性、可移植性等方面的特点，从编程模型、异构硬件平台支持、组件间通信机制、编程语言等核心能力方面对框架进行对比，并在实时性、虚拟化、组件编排和容错支持等扩展能力方面总结技术发展趋势。在此基础上，提出以元操作系统为底座打造下一代编程框架，构建人机物泛在融合的群体机器人软件架构。

关键词：群体机器人通信编程框架操作系统雾机器人元操作系统