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基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法

沈阳工业大学学报 2024年第2期46卷 184-190页

作者：韩永印王侠王志晓中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221140

针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值... 详细信息

针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值,升序排列节点更新顺序;根据越重要节点标签影响越大的规则,修正高频数标签,获取最佳社区网络划分结果。结果表明:该算法模块度在0.320以上,准确率达到99%,因此,经该方法划分后的网络结构清晰、准确,稳定性高。

关键词：节点影响值社区网络标签传播算法局部特征相邻节点相似度中心性度量随机排序标签修正

基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法

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沈阳工业大学学报 2024年第3期46卷 312-317页

作者：韩永印王侠王志晓中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221140

为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,... 详细信息

为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,根据已知行为数据建立测试分支,计算该分支下子集的属性权重,不断迭代直至挖掘到同等属性的数据点为止。测试结果表明:该方法可对不同种类隐式用户行为精准挖掘,目标行为数据查找效果较好,实用性较强。

关键词：决策树社交网络隐式用户行为向量空间属性集数据挖掘权重值属性元素

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基于容性耦合的钢轨压力传感器电磁干扰分析

仪器仪表学报 2024年第4期45卷 317-324页

作者：杨阳朱峰西南交通大学电气工程学院成都611756 四川建筑职业技术学院机电与信息工程系德阳618000

目前随着弱电装置在铁路通信、传感测量等方面的普及,电磁干扰问题越来越引起人们的重视,但是关于电磁干扰机理的耦合分析等方面的工作开展较少。本文针对一则典型的钢轨压力传感器电磁干扰问题,从干扰源排查入手,建立了电源线与信号线... 详细信息

目前随着弱电装置在铁路通信、传感测量等方面的普及,电磁干扰问题越来越引起人们的重视,但是关于电磁干扰机理的耦合分析等方面的工作开展较少。本文针对一则典型的钢轨压力传感器电磁干扰问题,从干扰源排查入手,建立了电源线与信号线的容性耦合物理模型,提取线缆间分布电容参数,定量分析了耦合电场大小;同时找出干扰源,确定为电源线容性耦合导致的串扰电压干扰,给出了相应抑制干扰的措施,该分析与实测相符合。研究结果表明,接地装置对电源线地线的电磁干扰影响很大,从而进一步影响了信号线的信号电压。当接地电阻的埋入深度从0.1 m增加到0.6 m时,电源线的干扰电压得到了抑制;信号线的连接端头是容易耦合到外界电磁干扰的薄弱环节,是改善屏蔽效能的关键点。本文所提出的关于容性耦合的机理分析、计算方法、以及传感器信号的电磁干扰抑制措施,能够为今后电气设备的电磁干扰分析抑制提供普遍的借鉴意义。

关键词：容性耦合电磁干扰压力传感器串扰电压

基于多智能体DRL的区块链物联网协同计算卸载

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计算机应用与软件 2024年第9期41卷 339-347,382页

作者：张华英河南建筑职业技术学院建设信息工程系河南郑州450064

由于基于深度强化学习算法收敛速度慢、鲁棒性差、性能不稳定,提出一种基于多智能体DRL框架的区块链物联网协同计算卸载算法。设计一种高效的多智能体深度强化学习算法,提出一种基于代理策略的初始化方法,避免了智能体训练初始阶段的无... 详细信息

由于基于深度强化学习算法收敛速度慢、鲁棒性差、性能不稳定,提出一种基于多智能体DRL框架的区块链物联网协同计算卸载算法。设计一种高效的多智能体深度强化学习算法,提出一种基于代理策略的初始化方法,避免了智能体训练初始阶段的无用探索,大大减少了在智能体训练中达到稳定性能所需的时间。引入联盟学习机制,并为智能体构造了分散网络,提升算法对动态环境的适应能力。仿真对比结果证明了该算法能够有效提升鲁棒性以及收敛速度。

关键词：区块链物联网深度强化学习计算卸载

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基于全局与序列变分自编码的图像描述生成

计算机应用研究 2024年第7期41卷 2215-2220页

作者：刘明明刘浩王栋张海燕江苏建筑职业技术学院智能制造学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

基于Transformer架构的图像描述生成方法通常学习从图像空间到文本空间的确定性映射,以提高预测“平均”描述语句的性能,从而导致模型倾向于生成常见的单词和重复的短语,即所谓的模式坍塌问题。为此,将条件变分自编码与基于Transformer... 详细信息

基于Transformer架构的图像描述生成方法通常学习从图像空间到文本空间的确定性映射,以提高预测“平均”描述语句的性能,从而导致模型倾向于生成常见的单词和重复的短语,即所谓的模式坍塌问题。为此,将条件变分自编码与基于Transformer的图像描述生成相结合,利用条件似然的变分证据下界分别构建了句子级和单词级的多样化图像描述生成模型,通过引入全局与序列隐嵌入学习增强模型的隐表示能力。在MSCOCO基准数据集上的定量和定性实验结果表明,两种模型均具备图像到文本空间的一对多映射能力。相比于目前最新的方法COS-CVAE(diverse image captioning with context-object split latent spaces),在随机生成20个描述语句时,准确性指标CIDEr和多样性指标Div-2分别提升了1.3和33%,在随机生成100个描述语句的情况下,CIDEr和Div-2分别提升了11.4和14%,所提方法能够更好地拟合真实描述分布,在多样性和准确性之间取得了更好的平衡。

关键词：图像描述生成多样化描述变分Transformer 隐嵌入

二维未知环境下移动机器人二次规划避障路径控制

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机械设计与研究 2024年第1期40卷 97-101,108页

作者：罗丽霞常金勇临汾职业技术学院计算机系山西临汾041000 西安建筑科技大学西安710055

当前移动机器人在二维未知环境中的避障与路径规中,采用一次规划策略,会导致控制算法收敛速度较慢、路径规划能力较弱,运行效率过低等问题,为此提出二维未知环境下移动机器人二次规划避障路径控制方法。使用栅格法描述移动机器人的未知... 详细信息

当前移动机器人在二维未知环境中的避障与路径规中,采用一次规划策略,会导致控制算法收敛速度较慢、路径规划能力较弱,运行效率过低等问题,为此提出二维未知环境下移动机器人二次规划避障路径控制方法。使用栅格法描述移动机器人的未知工作环境,在栅格地图上对其移动避障路径进行初步规划,将所有初步规划的避障路径作为蚁群算法二次规划问题的初始解;考虑机器人在转弯和平坦路面上的运动状态对路径的影响,将其作为二次规划的约束条件,以保证在未知环境下,生成的控制路径符合机器人的运动能力和限制;通过蚂蚁的移动和信息素的更新来逐步优化路径,直到找到最优的避障控制路径。实验结果表明:该方法具有较高的收敛速度、搜索效率及路径规划能力。

关键词：未知环境移动机器人路径规划栅格法运动状态分析蚁群算法

全景分割与多视觉特征协同的图像描述生成方法

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计算机工程 2024年

作者：刘明明陆劲夫刘浩张海燕江苏建筑职业技术学院智能制造学院中国矿业大学计算机科学与技术学院

现有基于Transformer架构的图像描述生成模型取得了较好的泛化性能，然而，大多数方法通常使用区域视觉特征进行编解码，导致无法全面利用整幅图像的细粒度信息，且存在视觉特征混淆问题。为此，本文将全景分割引入图像描述生成，使用... 详细信息

现有基于Transformer架构的图像描述生成模型取得了较好的泛化性能，然而，大多数方法通常使用区域视觉特征进行编解码，导致无法全面利用整幅图像的细粒度信息，且存在视觉特征混淆问题。为此，本文将全景分割引入图像描述生成，使用基于全景分割的掩膜视觉特征代替区域视觉特征，提出一种全景分割与多视觉特征协同的图像描述生成方法。该方法不仅可以有效解耦视觉表征，而且能够充分结合掩膜视觉特征和网格视觉特征的优势，提升图像描述生成的可解释性和描述性能。在MSCOCO标准数据集上的定量和定性实验结果表明，所提出的方法不仅能够显著提升现有模型的性能，同时增强了图像描述生成过程的可解释性，在CIDEr和BLEU-4指标上分别达到了138.5和41。

关键词：图像理解图像描述生成全景分割特征融合视觉编码

融合序列变分Transformer与对比学习的多样化图像描述生成

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计算机工程与应用 2024年

作者：刘明明刘兵刘浩张海燕江苏建筑职业技术学院智能制造学院中国矿业大学计算机科学与技术学院

近年来，基于Transformer的图像描述生成模型取得了显著的性能提升。然而，现有方法性能严重依赖预定义的指标或交叉熵损失，难以生成自然而多样的描述语句。为此，首先引入一种序列变分Transformer模型，用于多样化图像描述生成。然后... 详细信息

近年来，基于Transformer的图像描述生成模型取得了显著的性能提升。然而，现有方法性能严重依赖预定义的指标或交叉熵损失，难以生成自然而多样的描述语句。为此，首先引入一种序列变分Transformer模型，用于多样化图像描述生成。然后，通过最大化图像模态内互信息的变分下界，缓解模式坍塌问题。最后，最大化图像-文本多模态间的互信息，将序列变分Transformer模型与对比学习无缝集成，从而进一步增强序列变分编码器的表征学习能力，促进多样化描述的生成。在MSCOCO标准数据集上进行了定量和定性实验，在随机生成100个描述语句时，与当前最优结果相比，准确性指标CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）提升了5.5%，多样性指标DIV-2（2-gram Diversity）分别提升了10.5%。

关键词：图像理解图像描述对比学习互信息

面向矩阵秩函数准确估计的自表示子空间聚类方法

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 72-75,158页

作者：刘明明羊远灿杨研博张海燕江苏建筑职业技术学院智能制造学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

传统子空间聚类方法通常使用矩阵核范数代替矩阵秩函数进行低秩矩阵恢复,然而在目标优化过程中主要关注低秩矩阵大奇异值的影响,容易导致矩阵秩估计不准确的问题。为此,在分析矩阵奇异值长尾分布特点的基础上,提出使用基于截断Schatten-... 详细信息

传统子空间聚类方法通常使用矩阵核范数代替矩阵秩函数进行低秩矩阵恢复,然而在目标优化过程中主要关注低秩矩阵大奇异值的影响,容易导致矩阵秩估计不准确的问题。为此,在分析矩阵奇异值长尾分布特点的基础上,提出使用基于截断Schatten-p范数的低秩子空间聚类模型。该模型充分考虑小奇异值对低秩矩阵恢复过程的贡献,利用小奇异值信息拟合矩阵奇异值的长尾分布,通过对矩阵秩函数进行准确估计以提升子空间聚类性能。实验结果表明,与现有加权核范数子空间聚类WNNM-LRR和近邻约束子空间聚类BDR算法相比,在Extended Yale B数据集上的聚类准确性分别提升了11%和8%,所提方法能够更好地拟合数据奇异值分布以及生成准确的相似度矩阵。

关键词：子空间聚类长尾分布小奇异值截断Schatten-p范数矩阵核范数