检索结果-南通市图书馆

光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

现代电子技术 2025年第1期48卷 55-59页

作者：黄静欧余韬桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过... 详细信息

增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过小波分解得到图像的高频参数和低频参数,分别通过双边滤波算法、软阈值方法和直方图对图像的低频参数和高频参数进行增强,采用小波重构对增强后的图像高频参数和低频参数进行重构,得到增强后的无人机航拍图像。通过实验验证,该方法能够实现一种效果较好的图像增强,在原始图像基础上,通过文中方法增强原始亮度8.14%、对比度提高了37.90%以及清晰度增加了31.01%,使得图像的整体质量得到了显著提升,为后续的图像分析、处理提供了更加准确、丰富的信息。

关键词：无人机航拍低照度图像增强高斯滤波小波分解与重构双边滤波算法软阈值方法

维普期刊数据库博看期刊

多智能体协同研究进展综述:博弈和控制交叉视角

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化学报 2025年

作者：秦家虎马麒超李曼张聪付维明刘轻尘郑卫新中国科学技术大学自动化系澳大利亚西悉尼大学计算机学院数据与数学科学系

多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大规模复杂任务的需求,融合博弈与控制... 详细信息

多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大规模复杂任务的需求,融合博弈与控制的多智能体协同应运而生.在这一框架下,多智能体协同具有更高的灵活性、适应性和扩展性,为多智能体系统的发展带来了更多可能性.本文首先从协同角度入手,回顾了多智能体协同控制与估计领域的进展.接着,围绕博弈与控制的融合,介绍了博弈框架的基本概念,重点讨论了在微分博弈下多智能体协同问题的建模与分析,并简要总结了如何应用强化学习算法求解博弈均衡.文章选取多移动机器人导航和电动汽车充电调度这两个典型的多智能体协同场景,介绍了博弈与控制融合的思想如何用于解决相关领域的难点问题.最后,对博弈与控制融合框架下的多智能体协同进行了总结和展望.

关键词：多智能体系统协同控制博弈优化应用

基于信任传递和项目相似的图神经网络推荐模型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

天津理工大学学报 2025年第1期41卷 77-82页

作者：李婷王怀彬天津理工大学计算机科学与工程学院

为了解决现有的基于图神经网络的推荐研究在利用用户的信任网络时忽略了信任关系的传递性以及存在对图节点隐含关系利用不充分等问题，提出了基于信任传递和项目相似的图神经网络推荐模型。该模型包括节点潜在特征表示以及评级预测两个... 详细信息

为了解决现有的基于图神经网络的推荐研究在利用用户的信任网络时忽略了信任关系的传递性以及存在对图节点隐含关系利用不充分等问题，提出了基于信任传递和项目相似的图神经网络推荐模型。该模型包括节点潜在特征表示以及评级预测两个方面。用户节点的特征学习主要基于信任关系的传递特性，同时获取目标用户的一阶信任和二阶信任的评级信息并利用图神经网络对用户节点实现聚合。项目节点的特征学习首先挖掘用户项目评分矩阵中隐含的项目相似关系，再应用图神经网络对项目节点进行聚合操作。评级预测通过聚合用户和项目的节点潜在特征表示预测用户对未评分项目的评级。最后，通过在两个真实的数据集上进行实验证明了模型实现评级预测的有效性。

关键词：图神经网络推荐信任传递项目相似

基于气象辐照数据和引力搜索算法优化VMD-BiLSTM的光伏发电功率预测研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

现代电力 2025年

作者：马海洋成贵学王函韵赵晋斌上海电力大学计算机科学与技术学院国网湖州供电公司上海电力大学电气工程学院

为提高光伏发电功率预测精度，保证电力系统安全调度和稳定运行，提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)优化双向长短期记忆神经网络(bidirectional long s... 详细信息

为提高光伏发电功率预测精度，保证电力系统安全调度和稳定运行，提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)优化双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测方法。针对影响光伏发电功率的时序信号存在非线性和非平稳性特征的问题，选取倾斜辐照度、水平辐照度、温度、湿度等气象数据作为特征输入变量，利用VMD算法将其分解为若干个不同的模态并对每个分量分别进行建模；针对传统BILSTM模型存在参数选择不确定性和收敛速度较慢的问题，引入GSA算法对模型参数优化，缩短手动调制参数的时间，提高超参数设置的精度和效率。使用南方某园区实际光伏发电数据集对所提模型性能进行验证，结果表明，与传统神经网络预测模型和固定参数组合预测模型相比，该方法具有更高的预测准确性和稳定性。

关键词：光伏功率预测变分模态分解引力搜索算法双向长短期记忆神经网络辐照度

V2O5/MWCNT纳米复合薄膜的制备及其光电特性

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

光子学报 2025年

作者：彭玮烨李毅何伟业张皓婷薛畅王伟刘红薇施张庆上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室

选用99.99%纯度的V2O5粉末和多壁碳纳米管，采用溶胶凝胶法和后退火工艺在石英基底上制备了V2O5与多壁碳纳米管的纳米复合薄膜。通过场发射扫描电子显微镜、拉曼光谱仪、X射线衍射仪和X射线光电子能谱仪等表征了复合薄膜的表面形貌、结... 详细信息

选用99.99%纯度的V2O5粉末和多壁碳纳米管，采用溶胶凝胶法和后退火工艺在石英基底上制备了V2O5与多壁碳纳米管的纳米复合薄膜。通过场发射扫描电子显微镜、拉曼光谱仪、X射线衍射仪和X射线光电子能谱仪等表征了复合薄膜的表面形貌、结构、化学组成和元素，利用分光光度计等测试分析了复合薄膜的光电特性。结果表明，多壁碳纳米管的掺入使V2O5薄膜的带隙变宽，当温度从室温升至270℃时，其电阻从52.38 MΩ下降到0.97 MΩ，有近两个数量级的变化；在600～1 200 nm波长范围内，复合薄膜的平均透过率达58%，相变前后的透过率变化达2%，在0～7 V的电压调控下透过率随电压的增大而升高。复合薄膜经过多次高低温循环测试，其光电特性具有较好的可逆热致光电特性和稳定性，有望在新型光电器件和传感器等领域得以应用。

关键词：复合薄膜 V O 多壁碳纳米管溶胶凝胶光电特性

基于缓存模型改进NSGA-Ⅲ算法车联网卸载策略

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

物联网技术 2025年第1期15卷 108-112,117页

作者：武斌刘鹏程丛佳赵洁天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

车联网场景中,计算任务处理的时延敏感性极高,将计算任务卸载至边缘服务器是降低时延的有效手段,进行任务卸载还需要综合考虑负载均衡以及能耗问题。为此提出一种融合差分进化改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ-DE)卸载方案,引入了... 详细信息

车联网场景中,计算任务处理的时延敏感性极高,将计算任务卸载至边缘服务器是降低时延的有效手段,进行任务卸载还需要综合考虑负载均衡以及能耗问题。为此提出一种融合差分进化改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ-DE)卸载方案,引入了缓存模型、时延模型、能耗模型、负载均衡模型,实现多目标优化问题。所提出的算法与NSGA-Ⅱ算法相比,系统时延降低了18.5%,能量消耗减少了44.5%,负载均衡标准差下降了14.7%,充分验证了NSGA-Ⅲ-DE算法的有效性和优越性。

关键词：边缘计算任务卸载缓存模型差分进化多目标优化 NSGA-Ⅲ算法

维普期刊数据库博看期刊

ERNIE和序列标注结合的中文文本检错纠错

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

天津理工大学学报 2025年第1期41卷 83-89页

作者：左壮壮王法玉陈洪涛天津理工大学计算机科学与工程学院

针对中文文本检错纠错研究任务，提出了基于知识增强的自然语言表示模型(enhanced representation through knowledge integration, ERNIE)与序列标注结合的中文文本检错纠错模型。该模型由检错和纠错两部分组成，检错阶段ERNIE使用全... 详细信息

针对中文文本检错纠错研究任务，提出了基于知识增强的自然语言表示模型(enhanced representation through knowledge integration, ERNIE)与序列标注结合的中文文本检错纠错模型。该模型由检错和纠错两部分组成，检错阶段ERNIE使用全局注意力机制进行词向量编码输入到BiLSTM-CRF序列标注模型中，双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)提取上下文的信息进行拼接生成双向的词向量，再通过条件随机场(conditional random field, CRF)计算联合概率增加对邻近词标签的依赖性优化整个序列，从而解决标注偏置等问题给出的错误标注。纠错阶段根据检错模型输出的结果采用不同策略分类纠错，将标注为错字、缺字的错误使用ERNIE掩码语言模型和混淆集匹配进行预测，对多字、乱序错误直接纠正。实验结果表明，引入序列标注根据错误类型进行分类纠错有效提升了纠错率，在SIGHAN数据集上测试F1达到了81.8%。

关键词：中文文本检错纠错基于知识增强的自然语言表示模型序列标注双向长短期记忆网络条件随机场多策略纠错

语言模型辅助的英语科技论文摘要语步语料库构建研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

外语学刊 2025年第1期 29-38页

作者：李洪政王若锦刘芳冯冲北京理工大学外国语学院北京102488 语言工程与认知计算工信部重点实验室北京102488 北京理工大学计算机学院北京100081

语步结构是学术论文中的文本语篇单位,在学术用途英语等方面具有重要价值。尽管关于学术论文的语步研究非常丰富,但语步标注数据资源仍然相对较少。本研究借助自然语言处理领域的语言模型构建了涵盖多个学科领域的英语科技论文摘要语步... 详细信息

语步结构是学术论文中的文本语篇单位,在学术用途英语等方面具有重要价值。尽管关于学术论文的语步研究非常丰富,但语步标注数据资源仍然相对较少。本研究借助自然语言处理领域的语言模型构建了涵盖多个学科领域的英语科技论文摘要语步标注语料库,包括近3.4万个语步结构。语料库构建的第一阶段依靠专家标注形成高质量语料,在第二阶段也是主要阶段,采用基于BERT架构的自动标注模型,在保证标注质量的同时能够快速提升标注速度、扩大标注规模。本研究随后开展了摘要语步自动标注识别实验,对比自动标注模型与大语言模型ChatGPT和Claude3识别不同学科领域的语步结构的效果,验证了模型和语料库的价值。该研究能为科技论文写作智能批改等自然语言处理任务以及学术用途英语等外语教学与研究等提供必要的数据资源,也验证了大语言模型辅助构建语言资源的可能性,体现了语言智能驱动的智慧外语教育的重要性,能有效推动外语教育数字化转型。

关键词：语步结构语料库摘要文本大语言模型

基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法

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

光学学报 2025年

作者：周牧冉浩成王勇杜楠重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心唐山师范学院计算机科学技术系

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成... 详细信息

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成的投影视图进行检测，又会因其视角的限制而增加漏检和错检的风险。为此，本文提出一种基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法来解决上述问题。具体来说，本方法首先，将点云投影并编码为三通道2D鸟瞰图(Bird's-Eye View,BEV)和距离视图(Range View,RV)完成数据预处理；然后，分别将编码后的BEV和RV分别输入到增加了有效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块的Complex-YOLOv4和YOLOv5s网络中进行目标检测，得到初步检测结果；最后，基于引入证据权的Dempster-Shafer证据理论将两个视图的目标检测结果进行多视图决策融合，得到最终检测结果。实验结果表明，相较于基于单个BEV或RV视图的方法，本文所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)分别提升了4.07%和4.18%，显著提升了目标检测性能。

关键词：目标检测多视图融合激光雷达 D-S证据理论注意力机制