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结合启发式算法与改进整数线性规划的有序逃逸布线

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计算机集成制造系统 2024年

作者：邓新国叶似锦陈家瑞锐捷网络股份有限公司福州大学计算机与大数据学院

在印刷电路板布线中，逃逸布线是重要的组成部分。随着器件引脚数量不断增加，引脚阵列规模不断扩大，有序逃逸布线问题正变得愈发复杂。针对目前有序逃逸布线研究中布线时间与质量无法兼顾的问题，提出一种结合启发式算法与改进整数线... 详细信息

在印刷电路板布线中，逃逸布线是重要的组成部分。随着器件引脚数量不断增加，引脚阵列规模不断扩大，有序逃逸布线问题正变得愈发复杂。针对目前有序逃逸布线研究中布线时间与质量无法兼顾的问题，提出一种结合启发式算法与改进整数线性规划的布线方案。该方案分为构建初始解与拆线重布二个阶段。在第一个阶段，先利用最长公共子序列给出逃逸引脚初步布线顺序，接着利用分段代价预估函数的启发式算法，在短时间内对大部分引脚进行预布线。在第二个阶段，首先确定子图范围，接着给出改进的整数线性规划表达式，在初始布线的基础上进行拆线重布，提高布通率的同时达到局部最优。最后再使用最短路径算法进行拆线重布，进一步提高总体布通率。实验结果表明，提出的布线方案能够在较短的时间内得到最优或近似最优的布线结果，相较于使用整数线性规划方案来进行布线，CPU时间平均减少35.57%。

关键词：启发式算法整数线性规划有序逃逸布线拆线重布最短路径

基于STC单片机的“互联网+”智能家居系统

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物联网技术 2024年第3期14卷 143-145页

作者：吴源颖周凤琳龙凯黄冬娇陶月梅苏文兴玉林师范学院计算机科学与工程学院广西玉林537000

为了给用户提供安装和操作简单、便捷的智能家居,设计了一种具有室内温湿度监控、智能开关控制、智能窗帘控制以及有害气体监控与报警功能的智能家居系统。该系统是以物联网的三层架构为基础而打造出来的,采用STC8A8K64S4A12开发板作为... 详细信息

为了给用户提供安装和操作简单、便捷的智能家居,设计了一种具有室内温湿度监控、智能开关控制、智能窗帘控制以及有害气体监控与报警功能的智能家居系统。该系统是以物联网的三层架构为基础而打造出来的,采用STC8A8K64S4A12开发板作为控制系统的主控设备以及ESP8266 WiFi模块作为通信设备,分别利用Keil uVision5和Arduino IDE编程平台进行开发,最终实现点灯·blinker APP对智能家居系统的控制,以及相关数据在APP和OLED液晶显示屏上显示。经过一系列测试,智能家居系统运行稳定,能够满足用户的日常基本需求,具有一定实用价值。

关键词：物联网智能家居 STC8A8K64S4A12 ESP8266 点灯·blinker “互联网+”

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融合强化学习的实体关系联合抽取模型

电子科技大学学报 2024年第2期53卷 243-251页

作者：翟社平李航亢鑫年杨锐西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由... 详细信息

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由图卷积网络和多头自注意力机制构成。首先,使用强化学习去除原始数据集中带有噪声的句子,将降噪后的高质量句子输入到联合抽取模型中;其次,使用联合抽取模型对输入句子中的实体和关系进行预测抽取,并向强化学习提供反馈奖励,指导强化学习挑选出高质量的句子;最后,对强化学习和联合抽取模型进行联合训练,并对模型进行迭代优化。实验证明了该模型能够有效处理数据噪声问题,在实体关系抽取方面优于基线方法。

关键词：实体关系联合抽取噪声数据强化学习多头自注意力机制图卷积网络

融合滞后极限学习机的IDBiLSTM短时交通流预测

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重庆交通大学学报(自然科学版) 2024年第6期43卷 39-46页

作者：张阳王梓良姚芳钰许浩越杨书敏福建理工大学交通运输学院哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院同济大学交通运输工程学院

深度学习短时交通流预测中，存在数据处理实时性较弱，以及算法对交通流数据的复用和修正能力不足导致预测性能较差的问题。针对这一问题，提出一种融合滞后极限学习机的深度双向长短时记忆神经网络短时交通流预测方法。首先，引入权值... 详细信息

深度学习短时交通流预测中，存在数据处理实时性较弱，以及算法对交通流数据的复用和修正能力不足导致预测性能较差的问题。针对这一问题，提出一种融合滞后极限学习机的深度双向长短时记忆神经网络短时交通流预测方法。首先，引入权值共享机制对双向长短时记忆网络模型进行结构优化，在模型训练过程中不断进行权重更新和偏置更新，从而充分利用逆序逆转数据增强数据的复用和修正能力；其次，为了进一步提高算法实时性，引入极限学习机模型，并在其神经元激活函数中嵌入生物神经系统中的滞后参数进行优化，加速了运算效率，提升算法的整体实时性。实验结果表明：提出的方法预测精度和算法实时性均有提升，与经典方法CNN-BiLSTM和多元集合CNN-LSTM相比，平均绝对误差分别减少了6.82、6.47,计算速度分别提高了12、19 s,具备良好的短时交通流预测能力和实时性。

关键词：交通工程深度学习双向长短时记忆神经网络极限学习机交通预测

基于身份认证的BACnet/IP分析与改进

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通信学报 2024年第3期45卷 227-243页

作者：谢鹏寿朱家锋康永平冯涛李威冉玉翔兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050 兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050

为了解决BACnet/IP身份认证存在多种可攻击漏洞和密钥泄露带来的安全问题,提出了一种安全增强的BACnet/IP-SA协议认证方案。研究协议身份认证消息流模型,基于着色Petri网理论和CPNTools对身份认证消息流建模,采用Dolev-Yao攻击者模型和... 详细信息

为了解决BACnet/IP身份认证存在多种可攻击漏洞和密钥泄露带来的安全问题,提出了一种安全增强的BACnet/IP-SA协议认证方案。研究协议身份认证消息流模型,基于着色Petri网理论和CPNTools对身份认证消息流建模,采用Dolev-Yao攻击者模型和形式化分析方法对BACnet/IP进行安全性分析,发现协议漏洞并提出改进方案。BACnet/IP-SA协议使用设备的伪身份来保护真实身份信息,使用PUF响应进行认证,通过多信息集合的验证值来验证端身份的真实性并生成会话密钥。结合BAN逻辑和非形式化方法,对协议的安全性进行了证明。实验结果表明,所提方案能有效抵抗多类攻击和密钥泄露带来的安全威胁,在减少计算开销的同时增强了协议身份认证的安全性。

关键词： BACnet/IP 形式化分析着色Petri网 BAN逻辑协议改进

V型Transformer的遥感影像障碍物提取方法

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石油地球物理勘探 2024年第4期59卷 745-754页

作者：邓飞罗文蒋先艺许银坡王岩成都理工大学计算机与网络安全学院四川成都610059 中国石油东方地球物理公司河北涿州072751

遥感影像中的障碍物是地震采集观测系统变观的重要依据之一。传统的人工提取障碍物方法效率低,且易受人为因素影响,难以保证结果的一致性,不适用于复杂地表环境及数量庞大的障碍物。当前通用的卷积神经网络自动提取障碍物方法,由于卷积... 详细信息

遥感影像中的障碍物是地震采集观测系统变观的重要依据之一。传统的人工提取障碍物方法效率低,且易受人为因素影响,难以保证结果的一致性,不适用于复杂地表环境及数量庞大的障碍物。当前通用的卷积神经网络自动提取障碍物方法,由于卷积核的尺寸受限,无法直接进行远距离的语义交互,也不能准确提取具有较大跨度且部分被遮蔽的障碍物(乡间道路、河流等)。为此,提出了基于V型全自注意力网络(MTNet)提取遥感影像障碍物的方法。首先,MTNet采用端到端的V型编码器—解码器结构,通过跳跃连接实现信息交互;其次,用具有远距离建模能力的Mix-Transformer模块取代传统卷积层,提取和重建更准确的障碍物多尺度特征;最后,用轻量的块扩展层取代转置卷积,实现上采样和图像分割,重建障碍物信息。实验结果表明,该网络分割障碍物的精度和速度显著优于现有方法,尤其在道路识别方面,优势更明显。

关键词：观测系统变观深度学习障碍物提取图像语义分割 Mix-Transformer

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基于坐标注意力的重参数化红外与可见光图像融合网络

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陕西科技大学学报 2024年第2期42卷 198-207页

作者：朱丹辰张亚马精彬王晓明西华大学计算机与软件工程学院四川成都610039

针对现有大多数基于深度网络的图像融合方法网络架构复杂、计算成本高,且没有充分考虑多模态图像的固有特性进而难以实现跨模态特征的丰富交互两个问题,提出一种基于坐标注意力机制的重参数化红外与可见光图像融合网络.该网络引入重参... 详细信息

针对现有大多数基于深度网络的图像融合方法网络架构复杂、计算成本高,且没有充分考虑多模态图像的固有特性进而难以实现跨模态特征的丰富交互两个问题,提出一种基于坐标注意力机制的重参数化红外与可见光图像融合网络.该网络引入重参数化技巧,并结合残差学习进行特征提取,以在保证融合质量的同时提高计算效率.其次,为增强跨模态特征间的交互性、充分利用多模态图像信息,构建基于坐标注意力的融合模块以生成融合特征.最后,考虑到特征提取过程中可能伴随的信息丢失,设计融合特征增强模块,以利用浅、中层特征进行信息补偿.实验表明,本文方法不仅具有更为低廉的计算成本,且在保证良好视觉效果的同时,实现多个客观评价指标的提升.

关键词：图像融合注意力机制重参数化红外与可见光图像深度学习

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基于VGG网络的少样本图像分类方法研究

电脑知识与技术 2024年第17期20卷 6-10页

作者：王国明李苗苗安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

图像分类是计算机视觉领域的热门研究之一。然而,深度神经网络在面对少样本学习时,可能因数据量不足导致过拟合等问题。为此,提出了一种基于VGG网络模型的多层次滤波器方法(IVGG)。首先,在VGG网络中引入滤波器组,通过采用1×1、3×3和5... 详细信息

图像分类是计算机视觉领域的热门研究之一。然而,深度神经网络在面对少样本学习时,可能因数据量不足导致过拟合等问题。为此,提出了一种基于VGG网络模型的多层次滤波器方法(IVGG)。首先,在VGG网络中引入滤波器组,通过采用1×1、3×3和5×5多层次滤波器组,从多个角度获取图像的形状和纹理等特征信息,从而避免单一滤波器的不足。然后,在卷积层之后引入批归一化处理,可缓解梯度消失、增加模型鲁棒性和学习速率。通过在四种数据集上的对比实验,结果表明,IVGG与DN4、MACO和CovaMNet方法相比,对少样本图像的分类准确率提高了0.82%~1.87%,并且损失值降低了0.02~0.18。证明该方法在处理少样本图像分类中具有更高的准确率与更低的损失值,同时能一定程度上减小网络模型的复杂度。

关键词： VGG网络图像分类少样本学习滤波器组批归一化

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基于有向无环图的通风管道消声设计算法

科学技术与工程 2024年第24期24卷 10429-10438页

作者：徐彦喆刘斌李楠苏想王祉涵北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048

传统的暖通空调(heating, ventilation and air conditioning, HVAC)系统声学设计多依赖于设计人员的经验,重复性工作多,自动化水平低。为实现智能化设计,应用有向无环图、带权有向邻接矩阵、科学计算可视化等方法将通风管道消声系统的... 详细信息

传统的暖通空调(heating, ventilation and air conditioning, HVAC)系统声学设计多依赖于设计人员的经验,重复性工作多,自动化水平低。为实现智能化设计,应用有向无环图、带权有向邻接矩阵、科学计算可视化等方法将通风管道消声系统的声学设计过程系统化。提出一种能够自动计算管道内任意处噪音及特定的房间内噪声值的算法,包括三维模型构建,噪声衰减图生成,声学路径确定,声学单元解算,声学结果可视化等关键环节。实验结果表明:该系统鲁棒性强,计算结果准确,响应快速。所提算法结果与设计人员利用传统方法计算出的结果误差不超过±2%,计算时长均小于0.2 s,常见的中小规模的通风系统计算时间则在0.1 s以内。基于此算法计算得出的噪声值结果能够与三维模型结合,直观展示噪声分布情况,在通风空调系统设计过程中提供参考依据。

关键词：通风管道声学设计算法有向无环图算法实现