检索结果-南通市图书馆

一种用于天基低轨卫星网络边缘计算的GA-DDPG卸载算法

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工程科学学报 2024年第2期46卷 343-353页

作者：史栋元王丽娜北京科技大学计算机与通信工程学院通信工程系北京100083

低轨卫星网络是第六代移动通信系统(6G)网络的重要组成部分,弥补了地面基站覆盖的盲区.由于星上计算能力和电池容量受限,导致任务出现时延长和能耗高的问题,因此在低轨卫星网络中引入边缘计算,边缘计算的一项关键技术就是计算卸载.针对... 详细信息

低轨卫星网络是第六代移动通信系统(6G)网络的重要组成部分,弥补了地面基站覆盖的盲区.由于星上计算能力和电池容量受限,导致任务出现时延长和能耗高的问题,因此在低轨卫星网络中引入边缘计算,边缘计算的一项关键技术就是计算卸载.针对计算卸载过程中星间环境动态变化和高维动作空间的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和深度确定性策略梯度(DDPG)的天基低轨卫星网络边缘计算卸载算法——GA-DDPG算法.卫星边缘计算环境的不断变化会导致DDPG奖励稀疏和探索性不足,将GA引入到DDPG算法中,首先,利用GA的选择算子使DDPG算法能够适应不断变化的卫星环境;然后,针对动作空间维度变大导致DDPG算法收敛不稳定的问题,利用GA种群的多样化探索和种群的冗余提升DDPG算法收敛的稳定性.仿真结果表明,GA-DDPG卸载算法能够降低天基低轨卫星网络计算负载,且时延和能耗均低于DDPG卸载算法和GA卸载算法.与DDPG卸载算法相比,GA-DDPG卸载算法还能提升收敛速度和稳定性.

关键词：低轨卫星边缘计算任务卸载遗传算法深度强化学习星间链路

基于JAYA算法的紫外光通信无人机编队路由优化

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 848-857页

作者：郝锐王建萍陈丹阳路慧敏北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

紫外光通信由于其灵活性高、安全性好和全天候工作等优点,被认为是应急通信用无人机编队(UAV)的有潜力通信解决方案。为了提升紫外光通信无人机编队的有效作业时间,该文基于低功耗自适应集簇分层(LEACH)算法,并结合JAYA智能优化算法提... 详细信息

紫外光通信由于其灵活性高、安全性好和全天候工作等优点,被认为是应急通信用无人机编队(UAV)的有潜力通信解决方案。为了提升紫外光通信无人机编队的有效作业时间,该文基于低功耗自适应集簇分层(LEACH)算法,并结合JAYA智能优化算法提出一种新颖的路由优化算法(RJLEACH)。该方法被用来改善紫外光通信无人机编队的有效操作时间。应用该算法对不同结构的紫外光通信无人机编队路由优化,并与其它算法得到的结果进行了比较分析。结果表明,RJLEACH算法在簇首选举阶段降低了无人机节点间的剩余能量方差,并且通过搜索最优路由降低了簇间通信的能量消耗。最终使网络出现第1个死亡节点和出现1/2死亡节点的时间相比经典LEACH算法分别延长了31.8%和13.8%,同时明显提高了能量利用率,能够为灾区救援和应急通信等任务争取宝贵的时间。

关键词：无线紫外光通信分簇协议无人机编队路由优化算法

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基于对比学习的半监督肝脏血管分割方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 70-75页

作者：刘哲胡芮宋余庆刘毅江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

针对肝脏血管分割方法通常依赖高质量有标签数据训练模型及现存对比学习方法过度关注局部信息而忽略全局信息的问题,提出一种基于全局和局部对比学习的半监督肝脏血管分割方法.本方法首先以Mean Teacher模型作为框架,对编码器输出高维... 详细信息

针对肝脏血管分割方法通常依赖高质量有标签数据训练模型及现存对比学习方法过度关注局部信息而忽略全局信息的问题,提出一种基于全局和局部对比学习的半监督肝脏血管分割方法.本方法首先以Mean Teacher模型作为框架,对编码器输出高维特征进行全局对比,捕捉特征全局一致性,获取更丰富全局上下文信息;然后对解码器输出进行局部对比,获取语义分割中的局部像素级特征;最后引入分布差异最小化方法,通过使用判别器进行对抗训练,减少有标签和无标签数据之间的分布差异,提升模型的泛化性能.实验结果表明:本方法在肝脏血管分割任务上取得了显著的效果,在3Dircadb数据集上的Dice系数、Jaccard系数、平均表面距离(ASD)和95%豪斯多夫距离(95HD)分别为74.36%,59.73%,2.65 mm和13.57 mm,优于其他半监督方法.

关键词：肝脏血管分割半监督学习深度学习对比学习对抗学习

基于模板匹配的BPEL程序故障修复及优化技术

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软件学报 2024年第6期35卷 2844-2862页

作者：孙昌爱吴思懿张守峰付安北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

BPEL(business process execution language)是一种可执行的Web服务组合语言.与传统程序相比,BPEL程序在编程模型、执行方式等方面存在较大差异.这些新特点使得如何定位并修改测试阶段发现的BPEL程序故障成为挑战,面向传统软件的故障修... 详细信息

BPEL(business process execution language)是一种可执行的Web服务组合语言.与传统程序相比,BPEL程序在编程模型、执行方式等方面存在较大差异.这些新特点使得如何定位并修改测试阶段发现的BPEL程序故障成为挑战,面向传统软件的故障修复技术难以直接应用于BPEL程序.从变异分析角度出发,提出一种基于模板匹配的BPEL程序故障修复方法BPELRepair.为了克服基于变异分析的故障修复技术计算开销高的缺点,从补丁生成、测试用例选择以及终止条件3个角度提出多种优化策略.开发一个BPEL故障修复支持工具,提高故障修复的自动化程度与效率.采用经验研究的方式,评估所提故障修复技术及优化策略的有效性.实验结果表明,所提故障修复方法能够成功修复约53%的BPEL程序故障;所提优化策略能够显著降低搜索匹配、补丁程序验证、测试用例执行与故障修复等方面的开销.

关键词：程序调试故障修复 Web服务服务组合 BPEL程序

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嵌入共识知识的因果图文检索方法

工程科学学报 2024年第2期46卷 317-328页

作者：梁彦鹏刘雪儿马忠贵李卓北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

跨模态图像-文本检索是一项在给定一种模态(如文本)的查询条件下检索另一种模态(如图像)的任务.该任务的关键问题在于如何准确地测量图文两种模态之间的相似性,在减少视觉和语言这两种异构模态之间的视觉语义差异中起着至关重要的作用.... 详细信息

跨模态图像-文本检索是一项在给定一种模态(如文本)的查询条件下检索另一种模态(如图像)的任务.该任务的关键问题在于如何准确地测量图文两种模态之间的相似性,在减少视觉和语言这两种异构模态之间的视觉语义差异中起着至关重要的作用.传统的检索范式依靠深度学习提取图像和文本的特征表示,并将其映射到一个公共表示空间中进行匹配.然而,这种方法更多地依赖数据表面的相关关系,无法挖掘数据背后真实的因果关系,在高层语义信息的表示和可解释性方面面临着挑战.为此,在深度学习的基础上引入因果推断和嵌入共识知识,提出嵌入共识知识的因果图文检索方法.具体而言,将因果干预引入视觉特征提取模块,通过因果关系替换相关关系学习常识因果视觉特征,并与原始视觉特征进行连接得到最终的视觉特征表示.为解决本方法文本特征表示不足的问题,采用更强大的文本特征提取模型BERT(Bidirectional encoder representations from transformers,双向编码器表示),并且嵌入两种模态数据之间共享的共识知识对图文特征进行共识级的表示学习.在MS-COCO数据集以及MS-COCO到Flickr30k上的跨数据集实验,证明了本文方法可以在双向图文检索任务上实现召回率和平均召回率的一致性改进.

关键词：因果推断图像-文本检索跨模态计算机视觉自然语言处理

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联合数据增强的语义对比聚类

计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1511-1524页

作者：王气洪贾洪杰黄龙霞毛启容江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

鉴于对比学习在下游任务中的优异表现,对比聚类的研究受到广泛关注.但是,大部分方法只采用一类简单的数据增强技术,尽管增强后的视图保留了原始样本的大部分特征信息,但也继承了语义信息和非语义信息相融交织的特性,在相似或相同的视图... 详细信息

鉴于对比学习在下游任务中的优异表现,对比聚类的研究受到广泛关注.但是,大部分方法只采用一类简单的数据增强技术,尽管增强后的视图保留了原始样本的大部分特征信息,但也继承了语义信息和非语义信息相融交织的特性,在相似或相同的视图模式下,该特性限制了模型对语义信息的学习.有些方法直接将来源于同一样本的具有相同视图模式的2个数据增强视图组成正样本对,导致样本对语义性不足.为解决上述问题,提出基于联合数据增强的语义对比聚类方法,基于一强一弱2类数据增强,利用视图间的差异降低非语义信息的干扰,增强模型对语义信息的感知能力.此外,基于全局k近邻图引入全局类别信息,由同一类的不同样本形成正样本对.在6个通用的挑战性数据集上的实验结果表明该方法取得了最优的聚类性能,证实了所提方法的有效性和优越性.

关键词：强数据增强弱数据增强对比学习全局类别信息聚类

面向肺炎CT图像识别的DL-CTNet模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 122-132页

作者：王威黄文迪王新王珑润长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部... 详细信息

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部与全局特征的轻量级模型——DL-CTNet.输入预处理的CT图像后,首先采用空洞卷积和动态双路径多尺度特征融合(D-DMFF)模块的2个支路提取浅层特征;然后使用局部与全局特征拼接模块(LGFC)中的D-DMFF模块提取局部特征、Swin Transformer提取全局特征,并通过拼接获得深层特征;最后经过全连接层输出分类标签.实验结果表明,在2个CT图像数据集上,验证了LGFC模块以及DL-CTNet的低复杂度与有效性;DL-CTNet的分类准确率高达98.613%,与其他方法相比,其能更准确地识别肺炎的CT图像.

关键词：肺炎胸部CT图像卷积神经网络 Transformer

合同文本置标语言CTML:一种面向智能法律合约的法律信息规范化提取方法

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工程科学学报 2024年第1期46卷 109-119页

作者：范雨晴王迪林鸿杰陈娥何啸朱岩北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

智能合约在法律层面的关注度不断提高,如何将现实法律合同转化为智能合约程序,保证法律元素提取和程序转换的规范化已经成为当前的研究热点.据此,从合约模板化和语义规范化的角度出发,提出一种合同文本置标语言(CTML),通过对合同中语法... 详细信息

智能合约在法律层面的关注度不断提高,如何将现实法律合同转化为智能合约程序,保证法律元素提取和程序转换的规范化已经成为当前的研究热点.据此,从合约模板化和语义规范化的角度出发,提出一种合同文本置标语言(CTML),通过对合同中语法、结构、词汇的内容进行标注,实现合同要素的提取与转化.首先,构建合同元模型并建立“要素-属性-成分”的三层语义结构与数源标记语法规则,基于元模型设计面向合同文本的置标语言语法规则,通过CTML完成法律信息规范化提取,形成标注合同;其次,通过递归抽象语法树(AST)并建立映射关系,设计由标注合同到智能法律合约的转换规则,完善法律合同到智能合约可执行代码的转化链条.进而,以保理合同为例,演示了合同文本置标语言的语义提取和代码生成的实际效果,为普通法律合同转化成为智能合约提供了一种技术方法.

关键词：法律信息学智能法律合约置标语言面向领域语言代码生成

电容电压平衡的四电平有源中性点钳位逆变器的改进模型预测电流控制

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电工技术学报 2024年第18期39卷 5826-5838页

作者：向超群杜京润 Zhang Xinan 席振丁颢中南大学交通运输工程学院西澳大学电气电子与计算机工程学院

多电平有源中点钳位（ANPC）逆变器具有功率器件电压应力小、电流谐波低和器件损耗可调控等优点，被广泛应用于工业驱动中。针对四电平ANPC(4L-ANPC)逆变器的控制与调制研究相对较少，现有的调制方案实现复杂，中点电压（NPV）控制难度... 详细信息

多电平有源中点钳位（ANPC）逆变器具有功率器件电压应力小、电流谐波低和器件损耗可调控等优点，被广泛应用于工业驱动中。针对四电平ANPC(4L-ANPC)逆变器的控制与调制研究相对较少，现有的调制方案实现复杂，中点电压（NPV）控制难度较大。因此，该文针对三相4L-ANPC逆变器，提出一种改进的有限集模型预测电流控制（FS-MPCC）算法，避免了复杂的调制过程。首先，使用仅包含电流误差的代价函数对位于六边形顶点的6个大电压矢量进行寻优；其次，对参与第一步寻优的大矢量划分扇区，使用包含电流误差和电容电压误差的代价函数对最优大矢量所在扇区的所有电压矢量滚动寻优，得到目标电压矢量并作用于逆变器；最后，仿真和实验结果表明，与传统的FS-MPCC相比，所提方法在降低系统计算负担的同时，还具有较好的控制性能和电容电压平衡能力。

关键词：四电平有源中点钳位逆变器有限集模型预测电流控制电容电压平衡代价函数

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