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面向下一个兴趣点推荐的细粒度时空多语义超图学习

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计算机应用研究 2025年第2期42卷 398-405页

作者：李婉秋张超群汤卫东曾志林李灏然广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

现有的下一个兴趣点(point of interest,PoI)推荐技术存在三个主要问题:使用过于简单的方法构建用户兴趣模型、忽略用户和PoI之间在时空维度上的互动以及未能充分挖掘用户间复杂的高阶交互信息。针对这些问题,提出一种新颖的超图学习模... 详细信息

现有的下一个兴趣点(point of interest,PoI)推荐技术存在三个主要问题:使用过于简单的方法构建用户兴趣模型、忽略用户和PoI之间在时空维度上的互动以及未能充分挖掘用户间复杂的高阶交互信息。针对这些问题,提出一种新颖的超图学习模型FSTMH,细粒度地融合时间、空间和语义信息,用于下一个PoI推荐。FSTMH包括细粒度嵌入模块和多层次嵌入模块。前者通过使用地理图卷积网络和有向超图卷积网络进行学习,获取对应的嵌入信息,并通过对比学习提升PoI表示的质量,使用细粒度超图卷积网络学习该模块的PoI嵌入;后者将多层语义超图输入到多层超图卷积网络,学习多层次语义的PoI嵌入表示。最后,模型将两个模块的PoI嵌入向量进行组合,生成最终的top-K预测结果。通过在广泛使用的三个社交网络公共数据集上进行多种实验,结果均表明FSTMH模型表现出色,说明该新模型可作为提高下一个PoI推荐的有效方法。

关键词：下一个兴趣点推荐细粒度时空图多语义超图学习

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基于机器视觉的兰花几何参数测量方法

农机化研究 2025年第1期47卷 21-25页

作者：谢忠坚郭佳欣刁胤洲廖珩宇李元航文春明廖义奎辜松广西民族大学电子信息学院南宁530006 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006 华南农业大学工程学院广州510642 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室广州510642

为实现兰花几何参数快速测量,以“金凤蝶”兰花为研究对象,搭建图像采集平台并设计了一套兰花花朵几何参数测量算法。采用Canny-Harris算法实现兰花角点检测,采用K-means算法、RGB阈值分割算法实现兰花分割,并采用MER算法及遍历算法实... 详细信息

为实现兰花几何参数快速测量,以“金凤蝶”兰花为研究对象,搭建图像采集平台并设计了一套兰花花朵几何参数测量算法。采用Canny-Harris算法实现兰花角点检测,采用K-means算法、RGB阈值分割算法实现兰花分割,并采用MER算法及遍历算法实现兰花具体几何参数测量。进行兰花算法识别测量试验,结果表明:单株兰花测量仅需10 s左右,相较人工测量速率提升了近60倍,测量数据可为兰花选育种工作提供判断依据。

关键词：兰花视觉测量几何参数 Canny-Harris K-means

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一种新的基于强化学习改进SAR的无人机路径规划

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控制与决策 2024年第4期39卷 1203-1211页

作者：周文娟张超群汤卫东易云恒刘文武秦唯栋广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题.但是,SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题,鉴于此,提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR).该算法重新设... 详细信息

搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题.但是,SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题,鉴于此,提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR).该算法重新设计SAR的局部搜索和全局搜索操作,并增加路径调整操作,采用异步优势演员评论家算法(A3C)训练强化学习模型使得SAR个体获得自适应选择算子的能力.所有智能体在威胁区数量、位置和大小均随机生成的动态环境中训练,进而从每个动作的贡献、不同威胁区下规划出的路径长度和每个个体的执行操作序列3个方面对训练好的模型进行探索性实验.实验结果表明,RLSAR比标准SAR、差分进化算法、松鼠搜索算法具有更高的收敛速度,能够在随机生成的三维动态环境中成功地为无人机规划出更加经济且安全有效的可行路径,表明所提出算法可作为一种有效的无人机路径规划方法.

关键词：强化学习搜索与救援优化算法异步优势演员-评论家算法路径规划路径调整无人机

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求解TSP的人工萤火虫群优化算法

控制与决策 2012年第12期27卷 1816-1821页

作者：周永权黄正新广西民族大学信息科学与工程学院南宁530006 广西民族大学广西省混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

人工萤火虫群优化算法是一种新型群体智能算法,已在复杂多目标函数优化方面得到了成功的应用,并表现出良好的性能.为了充分发挥人工萤火虫群优化算法的优点,将该算法与C2Opt算子相结合,设计了求解旅行商问题(TSP)的一个新的高效人工萤... 详细信息

人工萤火虫群优化算法是一种新型群体智能算法,已在复杂多目标函数优化方面得到了成功的应用,并表现出良好的性能.为了充分发挥人工萤火虫群优化算法的优点,将该算法与C2Opt算子相结合,设计了求解旅行商问题(TSP)的一个新的高效人工萤火虫群优化算法,并用其求解TSP这一经典的NP难问题.通过对比TSP实例测试,所得结果表明,所提出算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下可以收敛到已知的最优解.

关键词：人工萤火虫算法荧光素旅行商问题 C2Opt算子组合优化

融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法

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计算机工程与应用 2024年第19期60卷 230-241页

作者：江进宝宣士斌付杰广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提... 详细信息

目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提出一种融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法(SIFTransT)。该算法通过MixFormer(end-to-end tracking with iterative mixed attention)跟踪器获取初步的跟踪结果,设计了一个目标状态计算模块,用于计算并存储目标的状态信息,包括目标位置、边界框、速度、加速度、运动方向等,以此深入挖掘目标状态信息。构建了一个基于Transformer的时空信息融合模块,利用编码器的自注意力和解码器的交叉注意力,深入融合目标最近一段时间的状态信息,从而更加准确地对目标状态进行建模,提高目标跟踪的准确性。在LaSOT数据集上的实验结果表明,相比基准算法MixFormer,SIFTransT算法在AUC指标提高了2.8个百分点,PNorm指标提升了2.6个百分点,P指标提升了2.1个百分点,在搭载RTX8000显卡的服务器上平均每秒处理帧数达28帧。

关键词：单目标跟踪目标状态计算注意力机制时空信息融合

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基于多级代理许可区块链的联邦边缘学习模型

通信学报 2024年第4期45卷 201-215页

作者：葛丽娜栗海澳王捷广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006 广西民族大学网络通信工程重点实验室广西南宁530006

针对零信任边缘计算环境下联邦学习面临的隐私安全及学习效率低等问题,提出了一种边缘计算中基于多级代理许可区块链的联邦学习模型,设计多级代理许可区块链构建联邦边缘学习可信底层环境,实现分层模型聚合方案缓解模型训练压力,利用秘... 详细信息

针对零信任边缘计算环境下联邦学习面临的隐私安全及学习效率低等问题,提出了一种边缘计算中基于多级代理许可区块链的联邦学习模型,设计多级代理许可区块链构建联邦边缘学习可信底层环境,实现分层模型聚合方案缓解模型训练压力,利用秘密共享和差分隐私设计混合策略增强模型隐私。针对边缘客户端可信度为零或极差的问题,设计了基于信誉验证的联邦任务节点选择算法,将正向训练样本及本地模型作为信誉奖励,完善安全验证方案,进一步保证模型抵御恶意敌手攻击的有效性。实验结果表明,在40%恶意敌手的攻击下,相较于现有的先进方案,所提方案准确率提升了10%,以较高的模型准确率实现了较高的隐私安全。

关键词：联邦学习区块链数据安全隐私保护边缘计算

改进的萤火虫优化算法求解Van Genuchten方程参数

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计算机科学 2013年第11A期40卷 131-135,139页

作者：莫愿斌刘付永马彦追广西民族大学南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

Van Genuchten方程是应用最广泛的土壤水分特征曲线方程,该方程的关键是4个参数的取值。为了精确地求解这些参数,引入萤火虫算法进行求解,提出了一种基于生物寄生行为的人工萤火虫优化算法(GSOPB)。该算法将萤火虫群分为寄生群和宿主群... 详细信息

Van Genuchten方程是应用最广泛的土壤水分特征曲线方程,该方程的关键是4个参数的取值。为了精确地求解这些参数,引入萤火虫算法进行求解,提出了一种基于生物寄生行为的人工萤火虫优化算法(GSOPB)。该算法将萤火虫群分为寄生群和宿主群两个种群,两种群间隔一定的迭代次数相互交换部分萤火虫;淘汰宿主群中适应度较差的一半萤火虫,以体现"优胜劣汰"的生物进化法则。标准测试函数的仿真结果表明了GSOPB算法的有效性;对Van Genuchten方程参数的优化结果表明,GSOPB算法的求解精度优于其他方法,可以作为求解Van方程参数的新方法。

关键词：人工萤火虫算法寄生行为土壤水分特征曲线 Van Genuchten方程

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引入佳点集和猴群翻过程的人工蜂群算法

模式识别与人工智能 2015年第1期28卷 80-89页

作者：刘香品宣士斌刘峰广西民族大学信息科学与工程学院南宁530006 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法.首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群,通过保持种群的多样性,在一定程度上避免早熟现象,加快算法的收敛速度.然后... 详细信息

针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法.首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群,通过保持种群的多样性,在一定程度上避免早熟现象,加快算法的收敛速度.然后学习猴群算法的翻过程,在寻优过程中使种群的搜索区域进行转移,从而跳出局部最优,得到全局最优解.在经典测试函数和CEC05测试函数集上的实验结果表明,与标准人工蜂群算法以及其它改进算法相比,算法性能优越,具有很强的鲁棒性和快速收敛的能力,且有效避免陷入局部最优.

关键词：人工蜂群算法猴群算法佳点集翻过程

多策略混合山地瞪羚优化器在机器人路径规划问题中的应用

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系统仿真学报 2024年

作者：金煦莫愿斌广西民族大学人工智能学院广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室

机器人导航系统设计中，路径规划是一个重要问题。本研究提出了一种基于山地瞪羚优化器（Mountain Gazelle Optimizer， MGO）的改进算法——多策略混合山地瞪羚优化器（Hybrid Mountain Gazelle Optimizer， HMGO）用于解决此问题。首... 详细信息

机器人导航系统设计中，路径规划是一个重要问题。本研究提出了一种基于山地瞪羚优化器（Mountain Gazelle Optimizer， MGO）的改进算法——多策略混合山地瞪羚优化器（Hybrid Mountain Gazelle Optimizer， HMGO）用于解决此问题。首先采用准反向学习策略，优化种群初始化，确保初始种群的广泛性。接着，引入动态自适应密度因子，调整优化机制中的参数，以提升搜索精度和效率。此外，算法还结合算术优化策略和正余弦思想进行随机扰动，有效避免局部最优和过早收敛。经过消融实验及13个基准测试函数的验证，结果表明了HMGO在效率和稳定性上的优势。最后在二维和三维空间中的机器人路径规划的求解，结果表明所提算法在求解此问题的有效性。

关键词：机器人路径规划山地瞪羚优化器准反向学习动态自适应密度因子算术优化正余弦思想