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基于伪逆的冗余度机械臂关节速度约束方案

仪器仪表学报 2022年第2期43卷 225-233页

作者：李克讷马玉如王温鑫刘超广西科技大学电气电子与计算机科学学院柳州545006

针对冗余度机械臂逆运动学求解结果可能超出机械臂物理限制的问题,提出两种基于伪逆算法的冗余度机械臂关节速度约束方案。首先,根据冗余度机械臂末端执行器的跟踪任务,运用伪逆算法在速度层上进行冗余度解析。其次,分别利用设计的两种... 详细信息

针对冗余度机械臂逆运动学求解结果可能超出机械臂物理限制的问题,提出两种基于伪逆算法的冗余度机械臂关节速度约束方案。首先,根据冗余度机械臂末端执行器的跟踪任务,运用伪逆算法在速度层上进行冗余度解析。其次,分别利用设计的两种约束方案对指定的关节速度进行限制与压缩,获得新的速度解并用以执行指定的轨迹跟踪任务。接着,针对末端执行器出现的位置误差,设计误差补偿函数以保证跟踪任务的顺利执行。最后,利用MATLAB软件对六自由度机械臂进行了运动规划仿真实验,并利用Arduino平台对六自由度机械臂进行算法实验验证。实验结果表明,两种约束方案下机械臂的最大跟踪误差均不超过3×10^(-4)m,且时变函数约束方案在限制关节速度时获得更好的速度平稳性。

关键词：冗余度机械臂伪逆算法运动规划误差修正

求最短路径的Dijkstra形式模型与算法

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计算机教育 2024年第5期 31-35页

作者：李凤英张沙沙胡杰董荣胜桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

计算模型(概念模型、形式模型)是计算学科最基础的概念,针对传统算法类教学存在的忽视计算模型的问题,以最短路径求解的Dijkstra算法为例,探讨如何构造其形式模型,给出基于模型的算法,以及算法的正确性证明、复杂性分析和算法实现,介绍... 详细信息

计算模型(概念模型、形式模型)是计算学科最基础的概念,针对传统算法类教学存在的忽视计算模型的问题,以最短路径求解的Dijkstra算法为例,探讨如何构造其形式模型,给出基于模型的算法,以及算法的正确性证明、复杂性分析和算法实现,介绍用抽象、理论和设计3个学科形态拆分该算法求解问题的整个过程,以达到控制和降低问题求解复杂性,提高学生求解复杂问题能力的目的。

关键词：最短路径 Dijkstra算法形式模型学科形态

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面向物联网方向的创新创业人才培养方法探究

计算机教育 2024年第3期 161-164页

作者：陈俊彦何倩雷晓春俸皓桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对当前大学本科物联网专业的教育内容过时、教学资源不一致、教学方法落后等问题,提出针对物联网方向的创新创业人才培养方案,阐述如何通过优化物联网方向课程群体系结构和建立“校企合作”的实践导师团队解决工科学院中教师在工程实... 详细信息

针对当前大学本科物联网专业的教育内容过时、教学资源不一致、教学方法落后等问题,提出针对物联网方向的创新创业人才培养方案,阐述如何通过优化物联网方向课程群体系结构和建立“校企合作”的实践导师团队解决工科学院中教师在工程实践背景上的不足问题,最后通过实践成果验证,说明创新创业教育融入计算机类物联网方向专业教育将成为高校物联网专业创新创业教育改革的重要方向。

关键词：物联网创新创业人才培养校企结合

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基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测

计算机仿真 2024年第5期41卷 197-203页

作者：李顺杨颖广西大学计算机与电子信息学院

针对热轧带钢的缺陷检测，存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题，提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法，提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的... 详细信息

针对热轧带钢的缺陷检测，存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题，提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法，提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的特征提取模块，增加了检测的尺度并且加入了非线性卷积模块强化了目标缺陷的语义信息。最后针对置信度损失函数，使用较为平滑的相对熵来取代交叉熵，提高了模型收敛时的稳定性。与基准算法的实验结果显示，使用改进YOLOv5的平均检测精度比原版YOLOv5提高了8.2%,泛化能力更强，检测速度更快，错误和漏检率更低。

关键词：神经网络缺陷检测超参数锚框算法特征提取模块相对熵

基于改进区域生成网络和特征聚合小样本目标检测方法

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计算机应用 2024年

作者：付可意王高才邬满广西近海海洋环境科学重点实验室(广西科学院) 广西大学计算机与电子信息学院广西科学院广西壮族自治区北部湾碳汇与低碳工程研究中心

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框... 详细信息

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框。针对上述问题，提出一种基于改进RPN和特征聚合小样本目标检测（IFA-FSOD）方法。首先，基于RPN进行改进，通过在RPN中设计一个基于度量的非线性分类器，计算骨干网络提取的特征和新类之间的相似度，提高对新类候选框的召回率，从而筛选出高IoU候选框。其次，在感兴趣区域对齐（ROI Align）中引入基于注意力机制的特征聚合模块，通过设计不同尺度的网格，获取更全面的信息和特征表示，缓解因尺度不同引起的特征信息缺失。实验结果表明，相比QA-FewDet方法，IFA-FSOD在PASCAL-VOC数据集的新类上，Novel Set 3 10shot下nAP50提升了4.5个百分点；相比FsDetView方法，在10shot和30shot设置下，IFA-FSOD在COCO数据集的新类上m AP分别提升了0.2和0.8个百分点。IFA能有效提高在小样本情况下对目标类别的检测性能，解决高IoU值候选框遗漏和特征信息捕捉不全的问题。

关键词：小样本目标检测基于度量区域生成网络非线性分类器特征聚合

群体智慧下考虑模块化不信任关系的多属性大群体决策方法

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中国管理科学 2024年

作者：张发明林璐萍叶兆青 1.桂林电子科技大学商学院 2.桂林电子科技大学外国语学院桂林电子科技大学商学院桂林电子科技大学外国语学院

针对群体智慧下如何刺激决策者探索更优方案的现实问题，本文提出了一种新的、考虑模块化不信任关系的区间直觉模糊集多属性大群体决策方法。首先，根据决策专家间的社会网络结构，基于Louvain方法对群体决策者进行子群划分，并计算决... 详细信息

针对群体智慧下如何刺激决策者探索更优方案的现实问题，本文提出了一种新的、考虑模块化不信任关系的区间直觉模糊集多属性大群体决策方法。首先，根据决策专家间的社会网络结构，基于Louvain方法对群体决策者进行子群划分，并计算决策者和子群的权重；其次，依据社会关系密度，同时考虑信任关系与不信任关系以调整决策专家偏好，根据个体与群体偏好在位置和方向上的相似度衡量群体共识水平；然后，利用模糊熵和交叉熵确定方案的属性权重，根据方案的得分函数和精确函数确定最优方案；最后，以重大自然灾害事件中应急方案的选择问题为背景，验证方法的有效性与可行性。

关键词：大群体决策不信任关系 Louvain法群体智慧

基于通信信道模型的关联成像系统质量评价方法

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光学学报 2024年第2期44卷 153-162页

作者：杜雄宇汪琪欧阳光洲马灵玲陶醉黄方牛沂芳中国科学院空天信息创新研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 电子科技大学资源与环境学院四川成都611731

提出一种成像前评价关联成像系统性能的方法,基于通信系统信道评价方法对观测矩阵进行分析,计算成像系统的信道容量,以信道容量来评价系统性能。对100幅成像场景、20种不同类型的观测矩阵以及2种重建算法进行成像仿真,并与成像重建后的... 详细信息

提出一种成像前评价关联成像系统性能的方法,基于通信系统信道评价方法对观测矩阵进行分析,计算成像系统的信道容量,以信道容量来评价系统性能。对100幅成像场景、20种不同类型的观测矩阵以及2种重建算法进行成像仿真,并与成像重建后的图像质量评测效果进行对比分析。结果表明:本文在成像前对系统性能的评价结果与成像后的验证结果具有较好的一致性,当采样比例相同时,重构图像的均方差和信道容量对矩阵元素分布类型具有相同的依赖关系;当矩阵元素分布类型相同时,归一化信道容量和归一化反转均方差随采样次数变化的曲线具有很高的拟合程度,其拟合系数R2值普遍大于0.8。本文方法具有很强的适用性,其效果不随图像尺寸的变化而变化,能够广泛应用于常见的遥感场景。

关键词：成像系统观测矩阵采样比例分布类型信道容量性能评价

基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法

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计算机应用 2024年

作者：李云王富铕井佩光王粟肖澳广西民族大学电子信息学院广西大学计算机与电子信息学院中国铁路设计集团有限公司电信电化院广西财经学院大数据与人工智能学院天津大学电气与信息工程学院

针对如何联合短视频的帧不确定度和时序关联性，增强事件检测的问题，提出一种基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法。首先，利用2D卷积神经网络提取短视频每一帧的特征，再将所提特征多次前向传播通过贝叶斯变分层获得特征均值... 详细信息

针对如何联合短视频的帧不确定度和时序关联性，增强事件检测的问题，提出一种基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法。首先，利用2D卷积神经网络提取短视频每一帧的特征，再将所提特征多次前向传播通过贝叶斯变分层获得特征均值和与特征对应的不确定度信息；然后，利用模型构建的不确定度感知模块将特征均值和不确定度信息进行融合，将融合后所得的各帧特征通过时序关联模块加强时域上的联系；最后，将时域关联后的特征通过分类网络实现短视频事件检测。利用从Flickr平台上爬取到的短视频事件检测数据集开展实验对比，实验结果表明，支持向量机（SVM）等子空间学习方法分类性能最差，对高级语义表示的探索不充分，而深度学习对于事件检测的精确度明显更优。相较于SviTT方法，所提方法的准确率、平均召回率和平均精度分别提高了3.37%、2.55%和2.09%，验证了所提方法在短视频事件检测任务上的有效性。

关键词：时序关联性帧关联短视频事件卷积神经网络贝叶斯神经网络不确定度

基于知识增强的双Transformer网络的方面级情感分析模型

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数据分析与知识发现 2024年

作者：谢珺高婧续欣莹郝戍峰刘雨欣太原理工大学电气与动力工程学院太原理工大学电子信息与光学工程学院太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖... 详细信息

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖关系类型分类降噪，其次使用双Transformer网络增强处理长距离词的性能，同时改进句法依赖图能增强语义特征的表示学习。[结果]在五个公开数据集上，所提模型的F1值分别达到74.97%、76.13%、74.83%、68.01%、74.54%，与多种基准模型相比，其F1值分别平均提高3.85%、5.22%、3.48%、6.80%、7.49%。[局限]由于数据集中存在一定比例的隐式情感句，所提模型无法学习到更准确的隐式情感特征，分析结果受限。[结论]所提模型融合情感常识知识和降噪后句法关系重构双Transformer网络，改善了ABSA的效果。

关键词：方面级情感分析句法依赖图情感知识降噪句法图双Transformer网络