检索结果-南通市图书馆

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

基于动态联邦蒸馏的医疗对话文本生成

东南大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 1030-1036页

作者：刘宇鹏林明豪哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

为了解决传统联邦蒸馏中由数据异质造成的知识误导现象,针对医疗对话文本生成这种复杂任务,提出了一种通过动态知识融合和客户端选择进行蒸馏的模型FedKS,对知识的积累和传递进行更加精细的建模.首先,在联邦学习中设计了一种有效的知识... 详细信息

为了解决传统联邦蒸馏中由数据异质造成的知识误导现象,针对医疗对话文本生成这种复杂任务,提出了一种通过动态知识融合和客户端选择进行蒸馏的模型FedKS,对知识的积累和传递进行更加精细的建模.首先,在联邦学习中设计了一种有效的知识聚合机制.其次,针对存在误导知识这一问题,提出了一种基于阈值的方法来优化每个客户端的本地模型更新选择.通过计算各客户端对全局模型性能的增益,决定是否采用知识蒸馏后的本地模型.FedKS模型可以有效解决由于误导知识导致的局部模型性能下降问题,从而实现高效的知识聚合和传递.基于多个数据集的实验表明,FedKS模型比现有基线模型训练收敛速度更快,性能更优异,并能够支持异质模型.

关键词：联邦蒸馏知识聚合客户端选择知识误导

考虑同层后道工序的柔性设备网络综合调度算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2961-2969页

作者：谢志强刘冬梅哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

针对柔性设备网络综合调度算法,难以合理选择加工设备加工相关工序进而影响产品完工时间的问题,该文提出考虑同层后道工序的柔性设备网络综合调度算法(SP-FENIS)。首先,采用逆序层优先策略,将各工序分配至逆序层待调度工序集;然后,提出... 详细信息

针对柔性设备网络综合调度算法,难以合理选择加工设备加工相关工序进而影响产品完工时间的问题,该文提出考虑同层后道工序的柔性设备网络综合调度算法(SP-FENIS)。首先,采用逆序层优先策略,将各工序分配至逆序层待调度工序集;然后,提出均值逆序紧后路径策略,确定了各逆序层待调度工序集中工序的调度顺序;最后,提出最早完工时间策略和设备空闲插入策略,当工序在柔性设备上最早完工时间相同时,考虑了在柔性设备上的加工时间和同层后道工序的加工设备,确定了目标工序的加工设备以及加工时间。实例表明,和已有算法相比,该算法能够缩短产品完工时间。

关键词：综合调度同层后道工序柔性设备网络均值逆序紧后路径最早完工时间

同方期刊数据库

基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1438-1447页

作者：高雪瑶闫少康张春祥哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模... 详细信息

目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征,在特征提取网络中引入通道注意力机制;然后,针对Softmax函数输出的视图判别性特征,使用香农熵来选择代表性特征,从而避免多视图特征冗余;最后,基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%,分类性能突出。

关键词： 3维模型分类注意力机制香农熵代表性特征投票机制

基于比特重组快速模约简的高面积效率椭圆曲线标量乘法器设计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2024年第1期46卷 344-352页

作者：刘志伟张琦黄海杨晓秋陈冠百赵石磊于斌哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对现有椭圆曲线密码标量乘法器难以兼顾灵活性和面积效率的问题,该文设计了一种基于比特重组快速模约简的高面积效率标量乘法器。首先,根据椭圆曲线标量乘的运算特点,设计了一种可实现乘法和模逆两种运算的硬件复用运算单元以提高硬... 详细信息

针对现有椭圆曲线密码标量乘法器难以兼顾灵活性和面积效率的问题,该文设计了一种基于比特重组快速模约简的高面积效率标量乘法器。首先,根据椭圆曲线标量乘的运算特点,设计了一种可实现乘法和模逆两种运算的硬件复用运算单元以提高硬件资源使用率,并采用Karatsuba-Ofman算法提高计算性能。其次,设计了基于比特重组的快速模约简算法,并实现了支持secp256k1, secp256r1和SCA-256(SM2标准推荐曲线)快速模约简计算的硬件架构。最后,对点加和倍点的模运算操作调度进行了优化,提高乘法与快速模约简的利用率,降低了标量乘计算所需的周期数量。所设计的标量乘法器在55 nm CMOS工艺下需要275 k个等效门,标量乘运算速度为48 309次/s,面积时间积达到5.7。

关键词：椭圆曲线密码硬件实现 Secp256k1 标量乘快速模约简

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第2期51卷 68-80页

作者：王瑞张璐婷逯静河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,... 详细信息

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.

关键词：光伏功率预测变分模态分解双向门控循环单元北方苍鹰算法

基于特征选择及ISSA-CNN-BiGRU的短期风功率预测

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

工程科学与技术 2024年第3期56卷 228-239页

作者：王瑞徐新超逯静河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD... 详细信息

针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD)将原始功率分解为一组包含不同信息的子分量,以降低原始功率序列的非平稳性,提升可预测性,同时通过观察中心频率方式确定模态分解数。其次,对每一分量采用随机森林(RF)特征重要度的方法进行特征选择,从风速、风向、温度、空气密度等气象特征因素中,选取对各个分量预测贡献度较高的影响因素组成输入特征向量。然后,建立各分量的CNN-BiGRU预测模型,针对神经网络算法参数难调、手动配置参数随机性大的问题,利用ISSA对模型超参数寻优,自适应搜寻最优参数组合。最后,叠加各分量的预测值,得到最终的预测结果。以中国内蒙古某风电场实际数据进行仿真实验,与多种单一及组合预测方法进行对比,结果表明,本文所提方法相比于其他方法具有更高的预测精度,其平均绝对百分比误差值达到2.644 0%;在其他4个数据集上进行的模型准确性及泛化性验证结果显示,模型平均绝对百分比误差值分别为4.385 3%、3.174 9%、1.576 1%和1.358 8%,均保持在5.000 0%以内,证明本文所提方法具有较好的预测精度及泛化能力。

关键词：短期风功率预测变分模态分解特征选择改进麻雀搜索算法卷积神经网络双向门控循环单元

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融合暗通道先验与粒子群算法的去雾改进算法

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 118-122,129页

作者：田昊王小玉哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

为了解决雾霾条件下传统固定值暗通道先验算法导致的去雾图像质量低、颜色失真等问题,提出了一种暗通道先验与粒子群融合的去雾改进算法。利用粒子群优化算法的特性,对每个平均亮度范围内的保留因子进行优化,然后将其代入暗通道先验算... 详细信息

为了解决雾霾条件下传统固定值暗通道先验算法导致的去雾图像质量低、颜色失真等问题,提出了一种暗通道先验与粒子群融合的去雾改进算法。利用粒子群优化算法的特性,对每个平均亮度范围内的保留因子进行优化,然后将其代入暗通道先验算法中。同时,在求解大气光值时,采用中值滤波算法替代原有的两次最小值滤波算法。实验结果表明,相较于传统固定值暗通道先验算法,所提算法在图像的去雾处理上既在主观视觉效果上有所提升,也在客观评价标准上具有更好的表现。同时,该算法的运行速度也提升了约14.3%。

关键词：图像去雾暗通道先验算法粒子群优化算法中值滤波算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于语境与语义模态的多任务情感原因对抽取

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 18-23,89页

作者：刘宇鹏冯贤杰姚登举哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

为了综合考虑更多模态信息,对语境和语义特征进行了建模,并将它们融合在一起以提取情感原因对。针对语境模态,采用了子句嵌入方法来获取情绪和原因的表示,并通过双因素注意力机制得到全局语境矩阵。同时,通过构建子句间语义的图神经网络... 详细信息

为了综合考虑更多模态信息,对语境和语义特征进行了建模,并将它们融合在一起以提取情感原因对。针对语境模态,采用了子句嵌入方法来获取情绪和原因的表示,并通过双因素注意力机制得到全局语境矩阵。同时,通过构建子句间语义的图神经网络,得到了局部语义特征。最后,通过主模态和辅助模态的匹配,得到了融合特征,以进行多任务预测,包括情感句、原因句和情感-原因对的抽取。实验结果表明,在抽取经典中文情感原因对数据时,相较于最佳基线系统,所提模型的F测度提高了2.2%。

关键词：情感原因对全局语境局部语义模态匹配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

行为增强的多层次协同Top-N推荐

哈尔滨工程大学学报 2024年第6期45卷 1119-1126页

作者：刘宇鹏吕衍河哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

传统推荐系统只利用单一用户行为,然而用户行为间是具有关联性,忽视用户行为会丢失辅助行为对目标行为的影响。本文提出了一种行为增强的多层次协同Top-N推荐,在推荐二分图和元路径图上利用注意力机制传播信息,学习多层次高阶和异质协... 详细信息

传统推荐系统只利用单一用户行为,然而用户行为间是具有关联性,忽视用户行为会丢失辅助行为对目标行为的影响。本文提出了一种行为增强的多层次协同Top-N推荐,在推荐二分图和元路径图上利用注意力机制传播信息,学习多层次高阶和异质协同信号(包括用户-项目间的和项目间的)以提高推荐性能,这样可以更好地利用推荐图结构,并充分考虑到推荐图结构上各种行为间的相互影响。在经典数据集上做了全方位实验验证模型有效性,在电商推荐数据上取得了很好效果。

关键词：辅助行为多行为图神经网络元路径图用户-项目传播层目标行为高阶异质信号