检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

视觉融合下的复杂路况车辆换道决策模型

小型微型计算机系统 2024年第9期45卷 2205-2214页

作者：袁健陈佳钦潘杰忠孙煜赵逢禹上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海出版印刷高等专科学校信息与智能工程系上海200093

车辆换道是一个融合车辆行为及其周围环境的多因素动态过程,不合理的换道行为会招致严重的交通事故.现有安全防撞模型未考虑换道时多车辆间的耦合关系,且换道车辆的感知方式有一定局限性,在需强制性换道时决策效果不理想.因此本文提出... 详细信息

车辆换道是一个融合车辆行为及其周围环境的多因素动态过程,不合理的换道行为会招致严重的交通事故.现有安全防撞模型未考虑换道时多车辆间的耦合关系,且换道车辆的感知方式有一定局限性,在需强制性换道时决策效果不理想.因此本文提出视觉融合下的复杂路况车辆换道决策模型.该模型以单视角补偿双目视差计算的视觉融合方法感知参与换道的多车辆,解决了因车辆遮挡覆盖等非线性运动导致的多目标车辆轨迹预测误差问题,通过提取出三维的换道行为参数输入RBF神经网络进行可行性安全评估,可使车辆在合适时机进行换道.实验结果表明,提出的车辆换道决策模型在相同实验环境下相较单目检测算法YOLOv3准确性可提升5.1%,相较选取的基准双目检测算法准确性提升0.7%,且对换道进行安全评估的预测综合准确率达97.33%,能满足自动驾驶车辆强制性换道需求.

关键词：换道决策自动驾驶车辆视觉融合策略换道安全评估强制性换道

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的超额抵押高吞吐量多路径支付方案

计算机应用研究 2024年

作者：刘亚刘雪林赵逢禹曲博上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海出版印刷高等专科学校信息与智能工程系广东科技学院

在链下支付中，多路径支付较单路径支付在成功率和交易时延上存在显著差异。尽管Spear方案通过超额抵押显著提升了多路径支付的性能，但过多的抵押资金锁定可能对网络资金流动性造成重大影响。为解决这一问题，本研究提出了一种改进的... 详细信息

在链下支付中，多路径支付较单路径支付在成功率和交易时延上存在显著差异。尽管Spear方案通过超额抵押显著提升了多路径支付的性能，但过多的抵押资金锁定可能对网络资金流动性造成重大影响。为解决这一问题，本研究提出了一种改进的超额抵押高吞吐量多路径支付方案，通过最大流算法和逼近理想解排序法优化大额支付的路径选择和资金分配问题。实验结果显示，相较于其他四种经典多路径支付方案，本方案在相同性能下减少了8%-16%的超额抵押资金，有效降低了抵押资金需求，增强了网络资金流动性。

关键词：区块链可扩展性支付通道网络超额抵押路径选择

基于自注意力机制的深度强化学习交通信号控制

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 96-104页

作者：张玺君聂生元李喆张红兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

交通信号控制(Traffic Signal Control, TSC)仍然是交通领域中最重要的研究课题之一。针对现有基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的交通信号控制方法的状态需要人为设计,导致提取交通状态信息难度大以及交通状态信息... 详细信息

交通信号控制(Traffic Signal Control, TSC)仍然是交通领域中最重要的研究课题之一。针对现有基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的交通信号控制方法的状态需要人为设计,导致提取交通状态信息难度大以及交通状态信息无法全面表达的问题,为了从有限特征中挖掘潜在交通状态信息,从而降低交通状态设计难度,提出一种引入自注意力网络的DRL算法。首先,仅获取交叉口各进入口车道车辆位置,使用非均匀量化和独热编码方法预处理得到车辆位置分布矩阵;其次,使用自注意力网络挖掘车辆位置分布矩阵的空间相关性和潜在信息,作为DRL算法的输入;最后,在单交叉口学习交通信号自适应控制策略,在多交叉口路网中验证所提算法的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,在单交叉口环境下,与3种基准算法相比,所提算法在车辆平均等待时间等指标上具有更好的性能;在多交叉口路网中,所提算法仍然具有良好的适应性。

关键词：智能交通自适应控制深度强化学习自注意力网络近端策略优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MILP的BORON中间相遇分析

建模与仿真 2024年第3期13卷 2568-2578页

作者：付豪刘亚赵逢禹曲博上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海上海出版印刷高等专科学校信息与智能工程系上海广东科技学院计算机学院广东东莞

BORON是新设计的超轻量级分组密码,被广泛应用于资源受限的设备中保护数据安全,然而受计算和存储资源限制,设计者可能为了追求高的软硬件实现效率而适度降低安全性。为了保障它在实际系统中有足够安全强度,需要评估BORON抵抗各种密码分... 详细信息

BORON是新设计的超轻量级分组密码,被广泛应用于资源受限的设备中保护数据安全,然而受计算和存储资源限制,设计者可能为了追求高的软硬件实现效率而适度降低安全性。为了保障它在实际系统中有足够安全强度,需要评估BORON抵抗各种密码分析方法的能力。本文分析了BORON抵抗中间相遇攻击的能力。具体来说,利用混合整数线性规划自动化搜索算法,找到多条5轮中间相遇差分链,在此基础上构造了9轮的中间相遇分析路径,基于该路径最后恢复9轮BORON的密钥。整个攻击需要的时间、数据和存储复杂度分别为295.84次9轮加密、242.00个选择明文和294.90个64比特块。此结果是对BORON安全性分析的重要补充。

关键词：轻量级分组密码中间相遇攻击 SPN结构混合整数线性规划 BORON

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于关键特征的长文本摘要生成方法

计算机与数字工程 2024年第5期52卷 1412-1417页

作者：张进赵逢禹上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海出版印刷高等专科学校信息与智能工程系上海200093

在基于深度学习的摘要生成研究中,大部分研究都是针对短文本展开。长文本的摘要生成面临生成信息不准确、目标摘要冗余、摘要句缺失等一系列问题。论文以长文本为研究对象,从文本的关键词和关键句等关键信息出发,提出一种基于关键特征... 详细信息

在基于深度学习的摘要生成研究中,大部分研究都是针对短文本展开。长文本的摘要生成面临生成信息不准确、目标摘要冗余、摘要句缺失等一系列问题。论文以长文本为研究对象,从文本的关键词和关键句等关键信息出发,提出一种基于关键特征的长文本摘要生成方法。论文首先使用基于LDA改进的关键词提取算法得到源文本的关键词,将关键词编码成关键信息向量,用于解码阶段的相关计算;其次使用基于TextRank改进的关键句提取算法对源文本提取关键句,实现对源文本的压缩;最后使用Bert语言模型和Transformer模型,并结合Copy机制针对压缩后文本生成文本摘要,提升摘要句抽取的准确率。实验证明,论文提出的方法在中文和英文数据集上得到的ROUGE分数优于主流的摘要生成方法。

关键词：长文本摘要 Bert 关键特征 Transformer

STEM理念下高职院校高等数学课程教学策略研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

大学 2024年第26期 160-163页

作者：董志华朔州师范高等专科学校数学与计算机系

文章针对高职院校学生，从培养学生的综合素质、改善学生跨学科学习与实践能力，使之符合未来社会对高科技人才的需求出发，探讨了STEM理念下高职院校高等数学课程的教学策略。首先，对STEM理念的内涵和特点进行了深入剖析，阐述其与高... 详细信息

文章针对高职院校学生，从培养学生的综合素质、改善学生跨学科学习与实践能力，使之符合未来社会对高科技人才的需求出发，探讨了STEM理念下高职院校高等数学课程的教学策略。首先，对STEM理念的内涵和特点进行了深入剖析，阐述其与高等数学课程教学的结合点。其次，探讨了STEM教育理念融入高等数学课程教学的必然性。最后，从教学模式、教学内容、教学方法和教学资源等多个方面提出具体的教学策略，以期提高高等数学课程教学质量和培养创新型人才。

关键词： STEM理念高职院校高等数学教学策略

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于光谱反射率的低照度图像增强方法研究

光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 610-616页

作者：麻祥才曹前白春燕王晓红张大伟上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海出版印刷高等专科学校印刷包装工程系上海200093 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院上海200093

低照度图像增强技术是机器视觉研究热点之一,Retinex理论模型假设图像是反射分量与光照分量乘积,通过去除或校正光照分量并结合物体的反射特性来恢复图像,被广泛应用在传统算法和深度学习增强模型中。光谱反射率是颜色的指纹,多光谱图... 详细信息

低照度图像增强技术是机器视觉研究热点之一,Retinex理论模型假设图像是反射分量与光照分量乘积,通过去除或校正光照分量并结合物体的反射特性来恢复图像,被广泛应用在传统算法和深度学习增强模型中。光谱反射率是颜色的指纹,多光谱图像比普通图像的信息量更为丰富。色度学理论和Retinex理论都认为图像的颜色特性取决于反射系数,但光谱反射率是基于仪器测量获得真实的数据,而图像反射分量是基于图像分解假设的数据,目前文献没有从光谱角度对低照度图像增强进行研究。受Retinex理论启发结合深度学习非线性拟合能力,用颜色的光谱反射率代替RetinexNet网络中的图像反射分量,用CIE标准光源的光谱功率分布代替网络中的图像照明分量,提出了一种基于光谱反射率的低照度图像增强方法。首先对图像数据库中正常光照图像进行光谱重建,构建低照度图像与正常光照的多光谱图像数据集。然后训练将低照度图像转换成多光谱图像的深度学习网络模型。任意低照度图像通过网络模型得到多光谱图像,多光谱图像根据色度学理论得到CIEXYZ三刺激值,再通过标准颜色空间转换到RGB颜色空间中显示。该方法在公开LOL数据集上进行训练与测试,结果表明在图像噪声抑制和颜色恢复方面都优于常用方法,证明该方法对低照度图像增强的优越性和有效性。

关键词：光谱反射率低照度图像增强 Retinex理论深度学习

科技伦理视域下网络爬虫课程的学习与应对策略研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

山西青年 2024年第7期 114-116页

作者：农色兵赵亚娟桂林师范高等专科学校数学与计算机技术系

随着大数据时代的到来，网络爬虫作为一种重要的数据获取工具，在各个领域得到了广泛应用，越来越多的大学开设了网络爬虫相关的课程。然而，网络爬虫的过度使用也引发了一系列伦理问题，例如个人隐私和信息保护、著作权和知识产权、数... 详细信息

随着大数据时代的到来，网络爬虫作为一种重要的数据获取工具，在各个领域得到了广泛应用，越来越多的大学开设了网络爬虫相关的课程。然而，网络爬虫的过度使用也引发了一系列伦理问题，例如个人隐私和信息保护、著作权和知识产权、数据操纵和虚假信息传播，以及对数据源网站的影响等问题。本研究旨在探讨大数据背景下网络爬虫存在的伦理问题，以及在教学过程中的应对策略。通过本研究的探讨和分析，帮助教师和学生更好地理解和应对网络爬虫在教育和研究中的伦理挑战。通过深入研究网络爬虫伦理问题的现状和解决方法，为大学网络爬虫课程的改进和发展提供有益借鉴和指导。

关键词：大数据网络爬虫伦理问题应对策略

基于IMODA自适应深度信念网络的复杂模拟电路故障诊断方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

电子科技大学学报 2024年第3期53卷 327-344页

作者：巩彬安爱民石耀科杜先君兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对传统DBN在无监督训练过程中预训练耗时久、诊断精度差等问题,提出了一种基于改进多目标蜻蜓优化自适应深度信念网络(IMODA-ADBN)的模拟电路故障诊断方法。首先,根据参数更新方向的异同提出了自适应学习率,提高网络收敛速度;其次,传... 详细信息

针对传统DBN在无监督训练过程中预训练耗时久、诊断精度差等问题,提出了一种基于改进多目标蜻蜓优化自适应深度信念网络(IMODA-ADBN)的模拟电路故障诊断方法。首先,根据参数更新方向的异同提出了自适应学习率,提高网络收敛速度;其次,传统DBN在有监督调优过程利用BP算法,然而BP算法存在易陷入局部最优的问题,为了改善该问题,利用改进的MODA算法取代BP算法提高网络分类精度。在IMODA算法中,添加Logistic混沌印射和基于对立跳跃以获得帕累托最优解,增加算法的多样性,提高算法的性能。在7个多目标数学基准问题上测试该算法,并与3种元启发式优化算法(MODA、MOPSO和NSGA-II)进行比较,证明了IMODA-ADBN网络模型具有稳定性。最后将IMODAADBN运用到二级四运放双二阶低通滤波器的诊断实验中,实验结果表明该方法在收敛速度快的基础上保证了分类精度,诊断率更高,能够实现高难故障的分类与定位。

关键词：模拟电路 MODA算法自适应学习率深度信念网络故障诊断