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基于用户偏好评分值修正的深度神经网络推荐模型

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计算机集成制造系统 2024年第7期30卷 2486-2494页

作者：田磊易辉陈晨子缪小冬南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏南京211816

针对工业产业链上下游产品选购中用户对产品评分习惯差异较大的问题,结合用户评分习惯提出修正算法,构建一种基于用户偏好评分值修正的深度神经网络推荐模型(UPDNN)。该方法首先通过历史数据对各用户评分偏好进行学习,设计特有的满意度... 详细信息

针对工业产业链上下游产品选购中用户对产品评分习惯差异较大的问题,结合用户评分习惯提出修正算法,构建一种基于用户偏好评分值修正的深度神经网络推荐模型(UPDNN)。该方法首先通过历史数据对各用户评分偏好进行学习,设计特有的满意度投影函数将用户评分投影至满意度空间进行修正,然后在满意度空间中通过深度神经网络进行推荐模型训练和待测产品满意度预测,最终给出用户的Top-k推荐产品表,实现产品推荐。实验结果表明,UPDNN较经典推荐算法在Movielens数据集上的推荐结果更贴合用户喜好,验证了所提方法的有效性。

关键词：评分值修正深度神经网络信息提取特征处理

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抗噪声的分步式图像超分辨率重构算法

吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 2063-2071页

作者：郭昕刚何颖晨程超长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

基于卷积神经网络的图像超分辨率重构方法大多数假设低分辨率图像是从高分辨率图像双三次降采样得到,而现实环境低分辨率图像带有未知噪声,不可避免地导致网络性能较差。针对这一普遍问题,本文提出了一种抗噪声的分步式图像超分辨率重... 详细信息

基于卷积神经网络的图像超分辨率重构方法大多数假设低分辨率图像是从高分辨率图像双三次降采样得到,而现实环境低分辨率图像带有未知噪声,不可避免地导致网络性能较差。针对这一普遍问题,本文提出了一种抗噪声的分步式图像超分辨率重构算法。首先,将信息蒸馏图像降噪网络结合生成对抗网络进行网络训练,以提高降噪网络的图像降噪能力;其次,将降噪网络的中间网络纯净特征图和降噪后的图像与分步式图像超分辨率重构网络结合,配合分步式网络训练,实现网络对真实环境低分辨率图像的有效超分辨率重构。在自建含有高斯噪声的BSD100^(*)与BSD100^(#)数据集上对本文提出的网络进行了训练和评估。实验结果表明:所提网络与已有先进网络相比,在图像质量评估和视觉对比上均取得较大提升。

关键词：深度学习图像降噪网络图像超分辨率重构网络生成对抗网络分步式网络训练

基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 741-748页

作者：王宏志宋明轩程超解东旋长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一... 详细信息

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一步提取目标特征,增强深层次语义信息表达能力,并将特征金字塔网络(FPN)结构添加下采样通道和CSPnet层,充分融合多尺度图像特征,避免浅层信息丢失。最后,使用Mosaic数据增强方法丰富数据集训练样本,并将改进YOLOv4-tiny算法与单目测距原理相结合,依据车距大小设置3种级别的信息提示进行车距预警实验。结果表明:本文算法在PASCAL VOC数据集上的检测速度为43帧/s,平均精度达到81.25%,较YOLOv4-tiny算法提高了3.59%。可见,改进YOLOv4-tiny算法在满足检测实时性要求的同时,具备良好的目标检测精度,对提升车距预警方法的使用效果具有指导意义。

关键词：交通运输安全工程目标检测 YOLOv4-tiny算法单目测距车距预警

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计及多类型储能调频容量动态申报的电能量与调频市场联合出清方法研究

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电网技术 2024年第7期48卷 2833-2841,I0057-I0060页

作者：李佳承翟文娟窦迅祝欣宇南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏省南京市211816

储能作为当前重要的灵活性调节资源之一,在提高电力系统供电可靠性以及参与辅助服务方面占据重要地位。首先,分析了储能参与电力现货市场机制,厘清了储能参与电能量市场与调频市场的组织形式和定价逻辑;其次,考虑常规机组以及储能运行成... 详细信息

储能作为当前重要的灵活性调节资源之一,在提高电力系统供电可靠性以及参与辅助服务方面占据重要地位。首先,分析了储能参与电力现货市场机制,厘清了储能参与电能量市场与调频市场的组织形式和定价逻辑;其次,考虑常规机组以及储能运行成本,构建了电能量市场预出清模型,并基于电能量市场预出清结果,计算了调频资源的机会成本并考虑多类型储能的荷电状态构建动态调频容量申报边界;然后,以调频总成本最小为优化目标,建立了调频市场出清模型,并在扣除最终确定的机组调频容量后生成电能量市场实时发电计划;最后,通过算例验证了所提联合出清机制的有效性,结果表明所提方法能够降低市场联合出清成本约17000元,从而激励了储能资源参与电网调节,促进了资源优化配置。

关键词：多类型储能调频动态申报电能量市场调频市场联合出清

基于改进YOLOv7-tiny的光伏电池缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2024年第15期60卷 336-343页

作者：徐威李为相方志孙圆陈闯南京工业大学电气工程与控制科学学院南京211816

针对光伏电池对于太阳能转化效率不稳定的问题,提高光伏电池的质量,提出基于改进YOLOv7-tiny的光伏电池缺陷检测算法PSD-YOLO,在YOLOv7-tiny中引入轻量化卷积模块PSDConv。将GSConv中的DW卷积替换为Partial卷积,降低了内存访问量并提高... 详细信息

针对光伏电池对于太阳能转化效率不稳定的问题,提高光伏电池的质量,提出基于改进YOLOv7-tiny的光伏电池缺陷检测算法PSD-YOLO,在YOLOv7-tiny中引入轻量化卷积模块PSDConv。将GSConv中的DW卷积替换为Partial卷积,降低了内存访问量并提高了检测速度;并且引入了GhostNetv2中的解耦全连接注意力(DFC)机制,在保持其可部署性的同时提高了轻量级算法对光伏电池复杂缺陷类型的检测能力;在损失函数部分,将原本的CIoU替换为EIoU,加速了收敛且提高了回归精度。实验结果表明,PSD-YOLO模型在参数量和计算量方面分别相较于YOLOv7-tiny模型下降了18.3%和16.7%,模型大小仅有4.9×10^(6),mAP@0.5提升了5.3个百分点,在实现更小模型体积的同时,达到了更高的检测性能。

关键词： YOLOv7-tiny 光伏电池缺陷检测注意力机制损失函数

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基于多重视觉注意力的唇语识别

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 73-84页

作者：谢胤岑薛峰曹明伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学软件学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视... 详细信息

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视觉注意力的唇语识别方法(Lipreading Based on Multiple Visual Attention Network,LipMVA).首先利用通道注意力自适应校准通道级别的特征,减轻无意义通道的干扰.然后使用两种粒度不同的时空注意力,抑制不重要的像素或帧的影响.CMLR、GRID数据集上的实验表明LipMVA可降低识别错误率,由此验证方法的有效性.

关键词：唇语识别视觉语音识别注意力机制深度神经网络特征提取

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结合深度伪造特征对比的人脸伪造检测

模式识别与人工智能 2024年第9期37卷 786-797页

作者：李兆威高欣健笪子凯高隽合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

随着AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content)技术的不断发展,其伪造技术的多样性对现有检测方法发起巨大的挑战.现有大部分的检测方法是基于各种先进的卷积神经网络提取的人脸伪造特征进行检测,泛化能力不足以解决未知方法伪... 详细信息

随着AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content)技术的不断发展,其伪造技术的多样性对现有检测方法发起巨大的挑战.现有大部分的检测方法是基于各种先进的卷积神经网络提取的人脸伪造特征进行检测,泛化能力不足以解决未知方法伪造的图像鉴伪.因此文中提出结合深度伪造特征对比的人脸伪造检测方法,对未知的伪造技术具有较好的适应能力.方法分为两个阶段:一方面挖掘不同伪造手段的相似特征,提出基于元学习的相似特征融合网络,利用元学习的学习能力获取不同伪造手法之间的相似性特征;另一方面结合具体任务下的独特伪造特征,提出具体任务下的独特性微调方法,提高模型对未知伪造方法的适应能力.在跨伪造手法和跨库测试上实验表明文中方法性能有所提升,在面对未知手段攻击时具有较优的检测能力.

关键词：人脸伪造检测深度伪造元学习相似特征融合伪造特征挖掘

一种旁路机制下的低功耗片上网络功率门控设计

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3436-3444页

作者：欧阳一鸣陈志远徐冬雨梁华国合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

随着技术尺寸的缩小,静态功耗在片上网络(NoC)的功耗开销中占据主导地位。功率门控作为一种通用的功耗节约技术,将NoC中空闲模块关闭以降低静态功耗。然而,传统的功率门控技术带来了诸如数据包唤醒延迟,盈亏平衡时间等问题。为了解决上... 详细信息

随着技术尺寸的缩小,静态功耗在片上网络(NoC)的功耗开销中占据主导地位。功率门控作为一种通用的功耗节约技术,将NoC中空闲模块关闭以降低静态功耗。然而,传统的功率门控技术带来了诸如数据包唤醒延迟,盈亏平衡时间等问题。为了解决上述问题,该文提出代替功率门控路由器进行数据包传输的分区旁路传输机制(PBTI),并基于该旁路机制设计了低延迟低功耗的功率门控方案。PBTI使用相互独立的旁路分别处理东西方向传输的数据包,并在旁路内部使用公共的缓冲区以提高缓冲区利用率。PBTI可以在路由器断电时实现数据包的注入、传输和弹出。即使网络中所有的路由器均处于功率门控状态,数据包也可以从源节点传输到目的节点。当流量增大超过PBTI的传输能力时,路由器以列为单位进行统一的唤醒。实验结果表明,与不使用功率门控的NoC相比,所提方案降低了83.4%的静态功耗和17.2%的数据包延迟,同时只额外增加了6.2%的面积开销。相较于常规的功率门控方案该文功率门控设计实现了更低的功耗和延迟,具有显著的优势。

关键词：片上网络功率门控旁路静态功耗

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面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 481-493页

作者：邱杰凡徐一帆徐瑞吉周栋利池凯凯浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信... 详细信息

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

关键词：毫米波雷达生命体征监测运动状态识别滑动窗口采样残差网络变分模态分解