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面向多类物体草图的三维形状生成统一模型

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第08期 1171-1180页

作者：徐晋杨彬鑫陈雪锦中国科学技术大学电子工程与信息科学系

现有基于草图的三维建模深度神经网络普遍需要针对特定类别单独训练,泛化性差;而多类同时训练容易产生类别混淆及三维模型细节缺失.基于无监督的草图到模型生成框架,提出适用于多类物体统一训练的三维模型生成网络MC-SketchModNet.首先... 详细信息

现有基于草图的三维建模深度神经网络普遍需要针对特定类别单独训练,泛化性差;而多类同时训练容易产生类别混淆及三维模型细节缺失.基于无监督的草图到模型生成框架,提出适用于多类物体统一训练的三维模型生成网络MC-SketchModNet.首先在生成过程中,通过草图类别编码融合草图特征共同输入生成网络,建立草图表达的三维模型与物体类别之间的关联;然后在训练阶段增加监督视角,提供更多草图生成三维模型的约束,消除生成模型的类别歧义性.在ShapeNet的合成草图数据集和手绘草图数据集上的实验结果表明,MC-SketchModNet能够有效地消除生成三维模型的类别混淆现象,获得质量更高、细节更丰富的三维模型,在体素交并比指标上,比多类训练的基线方法 SoftRas提升4.91%;该网络中引入的类别编码能够支持生成模型目标类别的交互调控,在草图轮廓语义模糊时进行类别引导的模型生成.

关键词：草图三维模型生成多类训练无监督学习

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面向多类物体草图的三维形状生成统一模型

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：徐晋杨彬鑫陈雪锦中国科学技术大学电子工程与信息科学系

现有基于草图的三维建模深度神经网络普遍需要针对特定类别单独训练，泛化性差; 而多类同时训练容易产生类别混淆及三维模型细节缺失. 基于无监督的草图到模型生成框架，提出适用于多类物体统一训练的三维模型生成网络MC-SketchModNe... 详细信息

现有基于草图的三维建模深度神经网络普遍需要针对特定类别单独训练，泛化性差; 而多类同时训练容易产生类别混淆及三维模型细节缺失. 基于无监督的草图到模型生成框架，提出适用于多类物体统一训练的三维模型生成网络MC-SketchModNet. 首先在生成过程中，通过草图类别编码融合草图特征共同输入生成网络，建立草图表达的三维模型与物体类别之间的关联; 然后在训练阶段增加监督视角，提供更多草图生成三维模型的约束，消除生成模型的类别歧义性. 在ShapeNet的合成草图数据集和手绘草图数据集上的实验结果表明， MC-SketchModNet能够有效地消除生成三维模型的类别混淆现象，获得质量更高、细节更丰富的三维模型，在体素交并比指标上，比多类训练的基线方法SoftRas提升4.91%; 该网络中引入的类别编码能够支持生成模型目标类别的交互调控，在草图轮廓语义模糊时进行类别引导的模型生成.

关键词：草图三维模型生成多类训练无监督学习

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基于信息融合的燃气环境监测技术研究

仪表技术与传感器 2024年第7期 110-115页

作者：张龙祥冯全源西南交通大学信息科学与技术学院

针对传统燃气安全监测方法只针对于单一环境变量,并不能准确监测环境信息的问题,采用多传感器信息融合算法对燃气环境安全进行监测。首先使用滑动均值滤波算法消除监测数据中出现的异常数据与噪声;其次使用卡尔曼滤波算法对同质传感器... 详细信息

针对传统燃气安全监测方法只针对于单一环境变量,并不能准确监测环境信息的问题,采用多传感器信息融合算法对燃气环境安全进行监测。首先使用滑动均值滤波算法消除监测数据中出现的异常数据与噪声;其次使用卡尔曼滤波算法对同质传感器数据进行数据级融合;最后,采用基于遗传算法优化BP神经网络对数据进行决策级融合。实验结果表明,相对于传统单一监测方法,基于多传感器信息融合的燃气环境监测系统准确率高,可靠性好,在燃气安全方面具有良好的应用场景。

关键词：环境监测多传感器信息融合卡尔曼滤波遗传算法 BP神经网络

高速相干频分复用无源光网络系统辅助管理和控制通道传输与性能

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光学学报 2024年第8期44卷 1-8页

作者：申王伟王佳叶李国强邢思哲颜安李忠亚施剑阳迟楠张俊文复旦大学信息科学与工程学院电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

为了在保持帧结构完整性的同时,低代价地传输管理和控制信号,提出面向高速频分复用相干无源光网络(FDM-CPON)的两种传输管理和控制信号传输机制,即数字端辅助管理和控制通道(AMCC)和数据通道的相加和相乘。通过将AMCC传输的通断键控(OOK... 详细信息

为了在保持帧结构完整性的同时,低代价地传输管理和控制信号,提出面向高速频分复用相干无源光网络(FDM-CPON)的两种传输管理和控制信号传输机制,即数字端辅助管理和控制通道(AMCC)和数据通道的相加和相乘。通过将AMCC传输的通断键控(OOK)信号映射为数据通道信号幅值的变化,完成数据通道信号幅值再调制,成功将AMCC与数据通道相结合,实现了管理和控制信号与数据通道信号的同步传输。实验结果表明,在基于16QAM传输20 km光纤的200 Gbit/s FDM-CPON系统中,当AMCC的带宽和调制因子(MI)相同时,乘性AMCC对于信号性能的影响更小,自身传输信号的质量也更高。在AMCC的MI为26.1%、带宽为24.4 MHz时,乘性AMCC对信号灵敏度的惩罚比加性AMCC小3 dB。以上研究为未来高速相干频分复用无源光网络AMCC传输与系统设计提供重要参考。

关键词：光通信相干无源光网络相干光通信光纤通信频分复用辅助管理和控制通道

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日志信息驱动的计算机网络节点故障预测研究

电信科学 2024年第8期40卷 11-22页

作者：王雨晞叶庆卫周鹏李冰王晓东宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

针对计算机网络中节点故障对正常业务运行的影响,提出了一种以日志信息为驱动的故障预测方法,通过构建高效的深度学习模型,并引入校正机制,对计算机网络中的节点故障进行预测和诊断,支持网络运维的需求。首先收集计算机网络中各节点产... 详细信息

针对计算机网络中节点故障对正常业务运行的影响,提出了一种以日志信息为驱动的故障预测方法,通过构建高效的深度学习模型,并引入校正机制,对计算机网络中的节点故障进行预测和诊断,支持网络运维的需求。首先收集计算机网络中各节点产生的日志信息,获得各节点的状态向量和所有节点的状态矩阵,然后通过状态填补原则补充数据集,最后将故障预测问题转换成时间序列预测问题。在公开的小规模运维数据集GAIA中进行性能评估。实验结果表明,与其他算法相比,所提模型在局部网络场景下预测效果良好,预测有效性得到了验证,为计算机网络故障预测研究提供了一定的参考价值。

关键词：日志计算机网络节点故障故障预测深度学习校正机制时间序列

基于Luenberger观测器的不确定系统鲁棒状态反馈设计

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上海交通大学学报 2024年第4期58卷 492-497页

作者：赵东东闫磊周兴文耿宗盛阎石兰州大学信息科学与工程学院兰州730000

针对不确定系统测量输出矩阵含有不确定参数的问题,提出一种基于新龙伯格(Luenberger)类型观测器的鲁棒状态反馈设计方法.首先,针对实践中状态变量难以测量的问题,通过观测状态的反馈来进行观测器设计,考虑不确定系统中测量输出矩阵含... 详细信息

针对不确定系统测量输出矩阵含有不确定参数的问题,提出一种基于新龙伯格(Luenberger)类型观测器的鲁棒状态反馈设计方法.首先,针对实践中状态变量难以测量的问题,通过观测状态的反馈来进行观测器设计,考虑不确定系统中测量输出矩阵含有不确定参数的情况,设计一种新龙伯格类型观测器;其次,在新龙伯格类型观测器基础上,结合多仿射表示和松弛变量框架,得到与李亚普诺夫函数相关的凸线性矩阵不等式(LMI)条件,进而对闭环系统进行基于线性矩阵不等式组的鲁棒稳定性分析;最后,通过实验检验上述条件的可行性,证明该方法的实用性和有效性.

关键词：不确定系统龙伯格观测器多仿射表示鲁棒设计观测状态

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基于XMG的乘法器电路等价性验证算法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 443-451页

作者：朱柏成储飞潘鸿洋王伦耀夏银水宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

组合电路等价性验证是数字集成电路设计自动化(EDA)中的重要部分,随着算术电路在现代计算机系统中的占比逐渐增大,传统的等价性验证算法在验证多比特算术电路,尤其是乘法器电路时面临挑战.对此,提出一种基于XOR-Majority Graph(XMG)逻... 详细信息

组合电路等价性验证是数字集成电路设计自动化(EDA)中的重要部分,随着算术电路在现代计算机系统中的占比逐渐增大,传统的等价性验证算法在验证多比特算术电路,尤其是乘法器电路时面临挑战.对此,提出一种基于XOR-Majority Graph(XMG)逻辑表示的组合电路等价性验证算法.首先将2个待验证电路构建成的联接(Miter)电路进行XMG逻辑重写;然后在等价性一致的前提下对XMG的节点个数和逻辑深度进行逻辑重写优化;最后调用布尔可满足性(SAT)求解器和仿真器进行验证,得到最终等价性验证结果.实验结果表明,与ABC,Lingeling等工具相比,所提算法在验证时间上实现了平均489倍、最高1472倍的加速.

关键词：逻辑综合等价性验证乘法器电路异或-多数逻辑图

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基于混合知识分解的增强残差网络

模式识别与人工智能 2024年第4期37卷 328-338页

作者：唐圣汲叶鹏林炜豪陈涛复旦大学信息科学与工程学院上海200433

当前如刺激性训练、组知识训练等方法收集残差网络中浅层网络的组知识进行自蒸馏,可提升网络性能,然而上述方法获取的组知识面临知识更新较慢、难以与数据混合技术结合等问题.为了解决此问题,文中提出基于混合知识分解的增强残差网络,... 详细信息

当前如刺激性训练、组知识训练等方法收集残差网络中浅层网络的组知识进行自蒸馏,可提升网络性能,然而上述方法获取的组知识面临知识更新较慢、难以与数据混合技术结合等问题.为了解决此问题,文中提出基于混合知识分解的增强残差网络,通过最小化分解误差,将混合知识分解建模为二次规划问题,从而能从混合知识中获取高质量的组知识.为了提升知识的鲁棒性与多样性,结合多种数据混合技术,构建复合数据混合技术.不同于效率较低的高精度优化算法,采用简单高效的线性知识分解方法,将先前的组知识作为知识基,并将混合知识分解到知识基上,利用增强后的组知识蒸馏采样的子网.在多个主流的残差模型及图像分类数据集上的实验验证文中网络的有效性.

关键词：深度学习神经网络知识蒸馏网络增强残差网络

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基于多域特征提取的水下目标材料分类方法

东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 781-788页

作者：韩宁王祎庭东南大学信息科学与工程学院南京211189

针对水下目标材料的分类问题,提出了一种基于多域特征提取的水下目标材料分类方法.将目标回波信号的时域自回归(AR)系数、倒谱域特征、时频联合域的谱峰及谱峰频率相结合,实现了对金属、岩石、塑料、橡胶4类水下目标材料的分类,并利用... 详细信息

针对水下目标材料的分类问题,提出了一种基于多域特征提取的水下目标材料分类方法.将目标回波信号的时域自回归(AR)系数、倒谱域特征、时频联合域的谱峰及谱峰频率相结合,实现了对金属、岩石、塑料、橡胶4类水下目标材料的分类,并利用消声水池的实测数据来验证该方法的有效性.结果表明,对于4类材料的仿真数据,所提方法的分类正确率均高于80%,且利用多域特征的效果明显优于利用单一特征.对于塑料和金属的实测数据,在信混比不小于0 dB时,所提方法的分类正确率可达80%以上.该方法对目标大小或形状等几何特征的差异具有较好的鲁棒性.

关键词：水下目标回波特征提取材料分类