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自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

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计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南昌工程学院信息工程学院南昌330022 武汉大学计算机学院武汉430072

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorith... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

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基于协同训练的半监督图文关系抽取方法

南京理工大学学报 2024年第4期48卷 451-459页

作者：王亚萍王智强王元龙梁吉业山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

为克服获取大量关系标记样本的昂贵代价,提出基于协同训练的半监督图文关系抽取模型,以利用大量无标记的数据来提升图文关系抽取的准确性。首先,基于图像和文本2种模态构建图像视图和文本语义视图,在标记数据集上训练2种不同视图的分类... 详细信息

为克服获取大量关系标记样本的昂贵代价,提出基于协同训练的半监督图文关系抽取模型,以利用大量无标记的数据来提升图文关系抽取的准确性。首先,基于图像和文本2种模态构建图像视图和文本语义视图,在标记数据集上训练2种不同视图的分类器;然后,将2种视图下的数据分别交叉输入另一视图的分类器,充分挖掘标记数据和未标记数据的信息,输出更准确的分类结果;最后,2种视图下的分类器对未标记数据进行预测,以输出一致的结果。在公开数据集VRD和VG上的实验结果显示,与6种较新的关系检测方法相比,该文方法图像视图和语义视图参数在VRD数据集上分别提升了2.24%、1.41%,在VG数据集上提升了3.59%。

关键词：协同训练半监督多模态关系抽取视觉关系检测

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基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法

软件学报 2024年第9期35卷 4408-4424页

作者：赵兴旺王淑君刘晓琳梁吉业山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006 中北大学计算机科学与技术学院山西太原038507

多视图聚类在图像处理、数据挖掘和机器学习等领域引起了越来越多的关注.现有的多视图聚类算法存在两个不足,一是在图构造过程中只考虑每个视图数据之间的成对关系生成亲和矩阵,而缺乏邻域关系的刻画;二是现有的方法将多视图信息融合和... 详细信息

多视图聚类在图像处理、数据挖掘和机器学习等领域引起了越来越多的关注.现有的多视图聚类算法存在两个不足,一是在图构造过程中只考虑每个视图数据之间的成对关系生成亲和矩阵,而缺乏邻域关系的刻画;二是现有的方法将多视图信息融合和聚类的过程相分离,从而降低了算法的聚类性能.为此,提出一种更为准确和鲁棒的基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法.首先,基于多视图子空间聚类的思想构造二部图进而产生相似图,接着利用相似图的谱嵌入矩阵进行图融合,其次,在融合过程中考虑每个视图的重要性进行权重约束,进而引入聚类指示矩阵得到最终的聚类结果.提出的模型将二部图、嵌入矩阵与聚类指示矩阵约束在一个框架下进行优化.此外,提供一种求解该模型的快速优化策略,该策略将优化问题分解成小规模子问题,并通过迭代步骤高效解决.提出算法和已有的多视图聚类算法在真实数据集上进行实验分析.实验结果表明,相比已有方法,提出算法在处理多视图聚类问题上是更加有效和鲁棒的.

关键词：多视图聚类子空间聚类二部图谱嵌入矩阵聚类指示矩阵

车联网边缘场景下基于免疫算法的计算卸载优化

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吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 221-231页

作者：朱思峰蔡江昊柴争义孙恩林天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后... 详细信息

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后将本文方案与多种卸载方案进行了对比实验。实验结果表明,本文方案能够有效降低用户的平均卸载时延,优化服务器之间的工作负载并有效降低能耗,且性能较各卸载方案有所提升。

关键词：车联网边缘计算计算卸载车对车通信免疫算法

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结合深度图和红通道最小强度先验的水下图像复原

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第6期36卷 904-914页

作者：李月梅侯国家王国栋潘振宽黄宝香青岛大学计算机科学技术学院青岛266071

针对水下图像雾化、模糊等问题,提出结合深度图和红通道最小强度先验的水下图像复原变分方法.基于完整的水下成像模型,首先设计了一种自适应加权融合亮度、梯度及色差等信息的场景深度估计方法,计算3个通道的透射率;然后根据前向散射分... 详细信息

针对水下图像雾化、模糊等问题,提出结合深度图和红通道最小强度先验的水下图像复原变分方法.基于完整的水下成像模型,首先设计了一种自适应加权融合亮度、梯度及色差等信息的场景深度估计方法,计算3个通道的透射率;然后根据前向散射分量建立变分模型的数据项,对拟复原图像引入红通道最小强度先验作为变分能量方程规则项,借助图像金字塔,采用粗尺度到细尺度逐步优化策略进行模糊核估计;最后利用交替方向乘子法迭代求解,解决变分模型带来的非光滑优化问题.在UIEB数据集上进行了定性和定量实验,通过UCIQE,FADE和CPBD客观评价指标对比,结果表明,所提方法的评价结果比经典方法平均分别提升15%以上,复原后的图像具有更高的清晰度和更丰富的边缘信息.

关键词：完整水下成像模型深度图红通道最小强度先验变分模型交替方向乘子法

基于小波降噪和时序数据图像化的表面肌电信号识别

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第1期47卷 103-111页

作者：菅小艳韩素青杨红菊太原师范学院计算机科学与技术学院山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

表面肌电信号（sEMG）是人体肌肉收缩时发出的信号，能很好地反映人体肌肉功能，因此被广泛应用在临床、假肢控制、康复评估等领域。由于受采集器、佩戴位置和环境等因素的影响，电脑接收的信号包含随机噪声，严重影响信号的分析和研究... 详细信息

表面肌电信号（sEMG）是人体肌肉收缩时发出的信号，能很好地反映人体肌肉功能，因此被广泛应用在临床、假肢控制、康复评估等领域。由于受采集器、佩戴位置和环境等因素的影响，电脑接收的信号包含随机噪声，严重影响信号的分析和研究。因此，本文提出了一种基于新的小波阙值降噪和时序数据图像化的表面肌电信号识别方法。首先，本文采集五种基本上肢运动的sEMG，并采用小波分解对其降噪。提出了一种新的阈值函数以弥补传统小波分解任务中软阈值函数的失真现象和硬阈值函数会产生振荡的缺陷，并在理论上证明了该函数在阈值处的连续性和与原小波系数的无偏差性。然后，受计算机视觉中卷积神经网络成功应用的启发，本文利用短时傅里叶变换将时序数据转换成图像数据。随后，在原始数据集和不同阈值函数降噪后的数据集上的实验表明，本文方法降噪后的数据集上分类性能更优；在降噪后的数据集上，使用二维卷积神经网络（Two Dimensional Convolutional Neural Networks, 2DCNN）模型在四个动作的数据上准确率最高、一个次高。说明本文方法可以有效提高sEMG的识别率，具有较好泛化能力。

关键词：表面肌电信号小波降噪时序数据图像数据短时傅里叶变换

智慧医疗中具有策略完全隐藏的属性基加密方案

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山西大学学报(自然科学版) 2024年

作者：郭丽峰徐卓恒刘华山西因弗美讯科技有限公司山西大学计算机与信息技术学院

随着物联网和云计算技术的快速发展，智慧医疗的医疗质量已经得到显著提高，但是医疗系统仍然存在数据安全和用户隐私泄露问题。基于密文策略的属性加密（Ciphertext-Policy Attribute Based Encryption, CP-ABE）被认为是目前最有效的... 详细信息

随着物联网和云计算技术的快速发展，智慧医疗的医疗质量已经得到显著提高，但是医疗系统仍然存在数据安全和用户隐私泄露问题。基于密文策略的属性加密（Ciphertext-Policy Attribute Based Encryption, CP-ABE）被认为是目前最有效的解决方案之一。然而在大多数的CP-ABE方案中攻击者可以从访问策略中获取用户隐私信息，而且由于解密密钥仅与属性相关联，与用户身份无关，所以当密钥泄露时无法准确确认用户的身份。针对上述问题，本文提出了一种策略完全隐藏的可追踪可撤销的CP-ABE方案，使用隐匿集合求交（Private Set Intersection, PSI）技术隐藏策略中的属性值和属性名称，采用与用户相关联的二叉树来追踪和撤销用户。为了提高该方案在加解密阶段的速度，引入离线/在线加密和外包解密技术。最后基于q-BDHE假设，证明了该方案的安全性，实验结果表明该方案加密和解密算法花费时间呈常量级，相比其他方案，效率有显著提升。

关键词：策略完全隐藏隐匿集合求交可追踪可撤销在线/离线加密外包解密

基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 413-421页

作者：张越王长征苏雪峰闫智超张广军邵文远李茹山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西同方知网数字出版技术有限公司太原030032 山西工程科技职业大学现代物流学院晋中030609 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知... 详细信息

在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种先进行实体跨度检测,再判断实体类型的两阶段方法。在构建实体类型原型向量时,将对应实体类型包含的语义信息考虑在内,通过维度转换层将其与原型向量相融合。在对新样本进行实体识别时,将实体类型的正负样本与实体类型原型向量组成实体类型三元组,依据样本到三元组的距离对其进行分类。在多个数据集上的实验结果证明,该模型的性能比以往的模型有较大的提升。

关键词：少样本命名实体识别标签语义信息感知实体类型三元组原型网络

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融合粒度分组与Pareto最优的属性选择

控制与决策 2024年第9期39卷 2959-2968页

作者：印振宇王平心杨习贝于化龙钱宇华江苏科技大学计算机科学与工程学院江苏镇江212100 江苏科技大学数理学院江苏镇江212100 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

利用某一给定度量作为属性评价指标以及启发式算法的约束条件,是大量属性选择方案的关键.然而,属性相似性评价的缺失与朴素的逐个选择机制,使属性遍历存在冗余,故时间消耗巨大.此外,单一度量限制了属性评价视角,难以挖掘出高学习性能的... 详细信息

利用某一给定度量作为属性评价指标以及启发式算法的约束条件,是大量属性选择方案的关键.然而,属性相似性评价的缺失与朴素的逐个选择机制,使属性遍历存在冗余,故时间消耗巨大.此外,单一度量限制了属性评价视角,难以挖掘出高学习性能的属性.鉴于此,提出一种属性选择框架,其中:1)利用属性粒度及属性间的知识距离对属性分组,组内属性具有明显差异性且组间属性具有较强区分能力,使属性遍历以组为单位,有效压缩候选属性搜索空间,提升属性选择效率;2)利用提出的受限Pareto最优原则,对属性组进行迭代选取,最终得到期望的属性子集.在12组UCI数据集上,通过注入4种不同比例的属性噪声进行实验,结果表明:相较于8种流行方法,所提出方法得到的属性选择结果,在分类稳定性这一指标上平均提升了5.89%,在分类准确率这一指标上平均提升了12.28%,在时间消耗这一指标上平均降低了59.27%.

关键词：属性选择粒度启发式算法启发式信息邻域粗糙集 Pareto最优