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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

融合交互注意力网络的实体和关系联合抽取模型

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 156-164页

作者：郝小芳张超群李晓翔王大睿广西民族大学电子信息学院南宁530006 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

实体关系三元组的抽取效果直接影响后期知识图谱构建的质量,而传统流水线式和联合式抽取的模型,并没有对句子级别和关系级别的语义特征进行有效建模,从而导致模型性能的缺失。为此,提出一种融合句子级别和关系级别的交互注意力网络的实... 详细信息

实体关系三元组的抽取效果直接影响后期知识图谱构建的质量,而传统流水线式和联合式抽取的模型,并没有对句子级别和关系级别的语义特征进行有效建模,从而导致模型性能的缺失。为此,提出一种融合句子级别和关系级别的交互注意力网络的实体和关系联合抽取模型RSIAN,该模型通过交互注意力网络来学习句子级别和关系级别的高阶语义关联,增强句子和关系之间的交互,辅助模型进行抽取决策。在构建的中文旅游数据集(TDDS)的Precision、Recall和F1值分别为0.872、0.760和0.812,其性能均优于其他对比模型;为了进一步验证该模型在英文联合抽取上的性能,在公开英文数据集NYT和Webnlg上进行实验,该模型的F1值相比基线模型RSAN模型分别提高了0.014和0.013,并且该模型在重叠三元组的分析实验也均取得了优于基线模型的性能且更稳定。

关键词：交互注意力网络句子级别关系级别实体和关系联合抽取注意力机制重叠三元组

一种以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1089-1098页

作者：张宁王勇张伟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

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只... 详细信息

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只在其贮藏食物的巢穴附近开展局部搜索活动.多数普通个体以优秀个体贮藏食物之巢穴为导向,在算法前期以较大步长进行全局探索,保持了种群的多样性;算法后期则以较短步长进行局部开发,使算法的全局探索能力和局部开发能力均得到了增强.通过12个基准函数和3个工程应用问题的数值实验,结果表明EICSA的全局优化能力得到了明显提高,在函数和工程应用问题优化中具有较快的全局收敛速度、较好的优化精度和稳定性.

关键词：乌鸦搜索算法(CSA) 智能优化优秀个体普通个体工程约束优化问题

融合遮挡信息的改进DDETR无人机目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 236-244页

作者：周建亭宣士斌王婷广西民族大学电子信息学院南宁530006 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

针对无人机航拍图像中目标场景复杂、小目标多、遮挡严重的问题,提出了一种融合目标遮挡信息的改进DDETR(deformable DETR)的无人机目标检测算法。提出模型用Swin Transformer代替DDETR模型中残差网络来获得更丰富的多层次语义特征;增加... 详细信息

针对无人机航拍图像中目标场景复杂、小目标多、遮挡严重的问题,提出了一种融合目标遮挡信息的改进DDETR(deformable DETR)的无人机目标检测算法。提出模型用Swin Transformer代替DDETR模型中残差网络来获得更丰富的多层次语义特征;增加DDETR模型对低层次特征的使用来提高对中小目标的检测效果;利用提出的遮挡程度估计模块来辅助模型解决遮挡问题,使模型能更好地检测出遮挡严重的目标。在VisDrone数据集上达到32.3%的平均准确度均值(mean average precision,AP),比标准DDETR模型AP值提高了3.3个百分点,与主流无人机航拍图像目标检测方法相比,达到了当前先进水平。

关键词：无人机目标检测深度学习交叉注意力可变形卷积

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

噪声指导下过滤光照风格实现低光照场景的语义分割

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 314-320页

作者：罗俊宣士斌刘家林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

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模... 详细信息

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模型(SFIS)。该模型综合利用信噪比作为先验知识,通过指导长距离分支中的自注意力操作、长/短距离分支的特征融合,对图像中不同噪声的区域采用不同距离的交互,并设计了一个光照过滤器,该模块从图像的整体风格中进一步提取光照风格信息。通过交替训练光照过滤器与语义分割模型,逐步减小不同光照条件之间的光照风格差距,从而使分割网络学习到光照不变特征。提出的模型在数据集LLRGBD上优于之前的工作,取得了较好的结果。在真实数据集LLRGBD-real上的mIoU达到66.8%,说明所提出的长短距离分支模块和光照过滤器模块能够有效提升模型在低光照环境下的语义分割能力。

关键词：语义分割低光照注意力机制域自适应

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混合策略的沙猫算法求解化工动态优化问题

化学工程 2024年第5期52卷 85-90页

作者：胡坤莫愿斌广西民族大学人工智能学院广西南宁530000 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广西南宁530000

化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,... 详细信息

化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,引入Circle混沌映射初始化种群,提高多样性。其次,针对沙猫算法在迭代后期收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题,引入随机游走策略。同时,采用柯西变异策略扰动全局最优解,生成新解,避免陷入局部最优,增强局部搜索能力。最后将其应用于3个具有挑战性的化学动态优化工程问题上,并与其他方法进行对比分析。结果表明,改进后的算法具有更强的寻优和求解能力,证明了其有效性和优越性。

关键词：过程控制动态优化全局最优沙猫优化算法

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改进蜉蝣优化算法在圆度误差评定中的应用

机械设计与制造 2024年

作者：李婧妍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

现代工业生产中，圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法（Modified mayfly optimization algorithm，MMOA）用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化... 详细信息

现代工业生产中，圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法（Modified mayfly optimization algorithm，MMOA）用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法依据最小区域法的计算公式建立数学模型作为适应度评判标准。并针对基本蜉蝣优化算法（mayfly optimization algorithm，MOA）的不足，通过引入柯西分布变异函数更新全局最优蜉蝣个体位置以及引入非线性自适应参数作为全体蜉蝣位置更新公式的惯性权重。并且在迭代过程中融合模拟退火算法使得个体受局部极值点约束力下降，提升算法的局部寻优能力和鲁棒性。最后为了证明ＭＭOA的改进效果，进行了仿真实验。实验表明MMOA可以有效、正确地评价圆度误差且评定精度优于遗传算法、粒子群算法，在求解质量和稳定性上优于MOA，这为圆度误差评定问题提供了新的方法。

关键词：自适应柯西分布模拟退火圆度误差蜉蝣优化算法

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融合小波特征的细节增强视网膜血管分割算法

微电子学与计算机 2024年

作者：陆锡恒宣士斌广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西民族大学人工智能学院

针对视网膜血管分割任务中特征丢失、细血管提取困难等问题，在U-Net的基础上提出一种融合小波特征的细节增强视网膜血管分割算法。首先，为了减少下采样过程中导致的血管特征丢失，设计小波特征补偿模块，通过小波分析对眼底图像的高... 详细信息

针对视网膜血管分割任务中特征丢失、细血管提取困难等问题，在U-Net的基础上提出一种融合小波特征的细节增强视网膜血管分割算法。首先，为了减少下采样过程中导致的血管特征丢失，设计小波特征补偿模块，通过小波分析对眼底图像的高、低频信息分开建模，提供更丰富的多频特征；其次，考虑到眼底图像对比度低，细血管难以辨别的问题，提出多维注意力模块增大血管与背景噪声的特征差异，结合不同深度的语义信息，分别在水平、垂直以及通道三个维度对血管特征进行检测与探查，实现空间与通道信息的有机融合，加强算法的细节处理能力；最后，为了解决算法视野不足导致的血管表示不连续问题，设计连接增强模块，将解码器各层输出相互结合，利用空洞卷积扩大算法感受野，捕获多尺度上下文信息，增强血管的连接性。在DRIVE与CHASE＿DB1数据集上进行了算法的有效性测试，敏感度分别为0.8376和0.8453，F1分数分别为0.8347和0.8372，AUC值分别为0.9886和0.9901，整体性能优于现有算法。

关键词： U-Net 视网膜血管分割小波特征多维注意力连接增强