检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

深度学习的自然场景文本识别方法综述

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1160-1181页

作者：曾凡智冯文婕周燕佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

自然场景文本识别在学术研究和实际应用中具有重要价值,已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。然而,识别过程存在文本风格多样、背景环境复杂等挑战,导致识别效率和准确率不佳。传统的基于手工设计特征文本识别方法由于其有限的表示能... 详细信息

自然场景文本识别在学术研究和实际应用中具有重要价值,已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。然而,识别过程存在文本风格多样、背景环境复杂等挑战,导致识别效率和准确率不佳。传统的基于手工设计特征文本识别方法由于其有限的表示能力,不足以有效地应对复杂的自然场景文本识别任务。近年来,采用深度学习方法在自然场景文本识别中取得了重大进展,系统地梳理了近年来相关研究工作。首先,根据是否需要对单字符进行分割,将自然场景文本识别方法分为基于分割与无需分割的方法,再根据其技术实现特点将无需分割的方法进行细分,并对各类最具有代表性的方法工作原理进行了阐述。然后,介绍了当前常用数据集以及评价指标,并在数据集上对各类方法进行了性能对比,从多个方面讨论了各类方法的优势与局限性。最后,指出基于深度学习的自然场景文本识别研究存在的不足和难点,对其未来的发展趋势进行了展望。

关键词：文本识别深度学习自然场景

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

物联网开放环境多源异构传感数据低能耗采集

传感技术学报 2024年第3期37卷 539-544页

作者：刘海鸥马青云广州软件学院计算机系广东广州510900 广州软件学院电子系广东广州510900

物联网开放环境存在大规模异构数据,增加了传感数据采集的能耗,且容易导致采集误差。为此,提出了物联网开放环境多源异构传感数据低能耗采集。利用数据采集时间、负载均衡度和数据采集过程中的能量损耗为评价函数。并在此基础上构建数... 详细信息

物联网开放环境存在大规模异构数据,增加了传感数据采集的能耗,且容易导致采集误差。为此,提出了物联网开放环境多源异构传感数据低能耗采集。利用数据采集时间、负载均衡度和数据采集过程中的能量损耗为评价函数。并在此基础上构建数据采集分配模型,之后布置相关传感网络节点,收集数据信息。构建传感器节点优化部署模型,优化网络信道分配,降低数据采集能耗,以此达到低能耗数据采集的目的。实验验证表明,使用该方法对数据实施采集,当丢包率达到15%时,数据采集误差为0.03 m。平均能量消耗为5.24 J,平均节点存活数量为141个,平均采集数据量为2.18×10~3 bit,该方法优化了数据采集误差和网络信道的分配性能,有效降低了传感数据的采集能耗。

关键词：传感器网络数据低能耗采集物联网负载均衡度多源异构传感

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向医疗系统的区块链的可搜索加密方案

小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1181-1187页

作者：林禄滨张桂鹏李彦铎杨振国刘文印广东工业大学计算机学院广州510006 清华大学计算机系北京100000

在云计算作为辅助的电子医疗系统中,患者的电子医疗记录(Electronic Healthcare Records,EHRs)通常会外包给云服务器提供商(Cloud Server Provider,CSP),其中EHRs一般会以加密的形式上传到云服务器,再通过可搜索加密方案进行搜索.然而,... 详细信息

在云计算作为辅助的电子医疗系统中,患者的电子医疗记录(Electronic Healthcare Records,EHRs)通常会外包给云服务器提供商(Cloud Server Provider,CSP),其中EHRs一般会以加密的形式上传到云服务器,再通过可搜索加密方案进行搜索.然而,由于过度依赖于被认为可完全信任的中心化服务器,现有的大多数可搜索加密方案仍面临着严重的安全问题.论文提出了一个面向医疗系统的区块链的可搜索加密方案,它不仅可以确保EHRs的安全,还可以提高存储在云服务器上的密码文本的搜索效率.在方案中,患者可以利用智能合约构建自动执行与自动查找的算法,这使医生收到可信的、正确的搜索结果.同时,方案采用了基于关键词转换的高效的模糊多关键词可搜索加密,优化EHRs的提取方式进而减少计算开销.此外,方案做了安全性分析和性能评估,证明方案的有效性和安全性.

关键词：医疗系统电子健康记录区块链可搜索加密多关键词搜索

BWSS:结合可疑集合簇计算极小碰集的Boolean算法

维普期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件学报 2024年

作者：赵相福黄森魏霞童向荣欧阳丹彤张立明烟台大学计算机与控制工程学院浙江师范大学计算机系吉林大学计算机科学与技术学院

在基于模型的诊断领域中,因为极小冲突集的极小碰集即为待诊断设备的候选诊断,所以计算极小碰集是候选诊断的一个关键步骤.其中,极小碰集是一个NP-hard约束求解问题,随着问题规模增大,求解难度成指数级增长. Boolean算法是计算极小碰集... 详细信息

在基于模型的诊断领域中,因为极小冲突集的极小碰集即为待诊断设备的候选诊断,所以计算极小碰集是候选诊断的一个关键步骤.其中,极小碰集是一个NP-hard约束求解问题,随着问题规模增大,求解难度成指数级增长. Boolean算法是计算极小碰集的经典算法,然在求解过程中,解集的极小化却占据运算的绝大部分时间.为解决该问题并提升计算效率,本文提出了结合可疑集合簇计算极小碰集的BWSS算法,通过深度分析Boolean算法生成树规则,找到使候选解成为超集的集合,在向根节点扩展元素时,如果候选解与可疑集合簇中至少一个集合交集为空,那么该解为极小候选解,否则删除该解,通过递归的策略保证算法结束时产生且仅产生所有极小碰集.除此之外,每个候选解在极小化时,至少存在m(m≥1)个元素甚至整个解无需极小化.理论上, BWSS算法的复杂度要远低于Boolean算法.通过随机数据及大量基准电路数据,实验结果表明本文所提算法与目前最先进的几种算法相比,运行时间减少了几个数量级.

关键词：基于模型诊断极小碰集 Boolean算法候选解冲突集

基于分层控制的光伏与储能联合智能微电网协调优化策略研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

太阳能学报 2024年第7期45卷 111-120页

作者：徐国华太原学院计算机科学与技术系太原030032

针对智能微电网电压不稳定、功率输出不均问题,提出基于分层控制的光伏与储能联合智能微电网协调优化策略。分析不同运行模式下含光伏与储能设备的智能微电网系统负载功率边界,并提出基于分层控制的放电下垂控制策略和充电模糊控制策略... 详细信息

针对智能微电网电压不稳定、功率输出不均问题,提出基于分层控制的光伏与储能联合智能微电网协调优化策略。分析不同运行模式下含光伏与储能设备的智能微电网系统负载功率边界,并提出基于分层控制的放电下垂控制策略和充电模糊控制策略,确定光伏与储能联合智能微电网的新负载功率边界。随后,设计基于分层控制的光伏与储能联合智能微电网协调优化策略,在实现储能模块间充电或放电功率自动调节分配,增强智能微电网负载功率承载能力的同时,可克服电压波动问题。最后,仿真模型和实验平台获得的仿真实验结果证实,所提协调优化策略具有可行性,有利于提高光伏与储能联合智能微电网电压稳定性、安全性及经济性。

关键词：光伏储能功率微电网分层控制

融合用户关系表示和信息传播拓扑特征的信息传播预测

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学与探索 2024年第10期18卷 2738-2749页

作者：吴运兵高航曾炜森阴爱英福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学至诚学院计算机工程系福州350002

信息传播预测旨在分析信息传播网络或社交媒体中信息扩散的规律,以理解和预测信息的传播过程。现有工作主要关注用户群体关系中的社交关系和动态影响关系,忽略了群体关系中用户间相似性关系和个体关系中内在因素对用户转发信息的影响。... 详细信息

信息传播预测旨在分析信息传播网络或社交媒体中信息扩散的规律,以理解和预测信息的传播过程。现有工作主要关注用户群体关系中的社交关系和动态影响关系,忽略了群体关系中用户间相似性关系和个体关系中内在因素对用户转发信息的影响。为此,提出了融合用户关系表示和信息传播拓扑特征的信息传播预测模型,从群体关系和个体关系两个层面分析用户受信息影响的可能性。在群体关系层面,构建用户共现次数图来学习用户相似性关系表示,随后融合了用户关系表示和信息传播拓扑特征来更全面地捕捉群体关系;在个体关系层面,融合了用户个体特征表示和影响因素向量,以捕捉不同的内在因素对刺激用户转发信息h的影响。实验结果表明,该模型在两个公开数据集上性能均有提升,在Memetracker数据集上MAP@k和its@k评价指标分别平均提升了6.54%和2.75%。

关键词：信息传播预测拓扑结构相似性共同兴趣

基于BERT-DPCNN的警情文本分类研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

数据分析与知识发现 2024年

作者：张静高子信丁伟杰浙江警察学院计算机与信息安全系

[目的]现代警务工作依托大量的案情文本数据，如何对海量的警情文本数据进行智能化分类成为了公安行业关注的一个课题。[方法]本文针对警情文本分类任务，提出了一个基于BERT-DPCNN的文本分类模型。该模型采用BERT预训练模型生成文本词... 详细信息

[目的]现代警务工作依托大量的案情文本数据，如何对海量的警情文本数据进行智能化分类成为了公安行业关注的一个课题。[方法]本文针对警情文本分类任务，提出了一个基于BERT-DPCNN的文本分类模型。该模型采用BERT预训练模型生成文本词向量，并通过优化DPCNN模型中的激活函数和改进动态学习率来提高分类性能。[结果]将BERT-DPCNN与BERT，BERT-CNN，BERT-RCNN，BERT-RNN，BERT-LSTM，ERNIE六类模型进行对比实验，结果表明BERT-DPCNN的准确率、召回率和精准率上的效果最佳，其中二分类任务中BERT-DPCNN的准确率达到98%以上，十一分类任务中的准确率达到82%以上，验证了该模型的有效性。[局限]模型参数较多，实验次数有局限，仍有待进一步测试。[结论]基于BERT-DPCNN的文本分类模型有效地提升了警情文本分类的准确率，为公安对警情的分析和研判提供了一定的数据支撑。

关键词： BERT DPCNN 警情文本分类激活函数

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

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吉林大学计算机科学与技术学院九江学院计算机与大数据科学学院南昌工程学院信息工程学院武汉大学计算机学院

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 Algorit... 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

基于节点特征对抗性攻击的图对比学习鲁棒性验证

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

清华大学学报（自然科学版） 2024年第1期64卷 13-24页

作者：邢宇杰王啸石川黄海崔鹏北京邮电大学计算机学院北京100876 北京航空航天大学软件学院北京102206 清华大学计算机科学与技术系北京100084

最近的许多工作已经表明图神经网络在面对图结构扰动以及节点特征扰动的对抗攻击时表现出非鲁棒性,其预测结果可能是不可靠的,图对比学习方法中也存在这一问题。然而已有的鲁棒性测度方法通常与攻击算法、数据标签以及下游任务相关,这... 详细信息

最近的许多工作已经表明图神经网络在面对图结构扰动以及节点特征扰动的对抗攻击时表现出非鲁棒性,其预测结果可能是不可靠的,图对比学习方法中也存在这一问题。然而已有的鲁棒性测度方法通常与攻击算法、数据标签以及下游任务相关,这些在自监督设置下图对比学习的鲁棒性测度中是应当尽量避免的。该文提出了基于节点特征对抗性攻击的图对比学习鲁棒性验证算法,来验证节点特征扰动下的图卷积网络的鲁棒性。考虑到图对比学习模型中正负例对的特性,将图对比学习鲁棒性验证问题定义为对抗样本与目标节点及其负例之间相似度比较的问题,并将该问题形式化建模为一个动态规划问题,从而解决了对攻击算法、数据标签以及下游任务的依赖问题。为了求解该动态规划问题,针对图数据通常采用的二元特征,设计了相应的扰动空间;考虑到图对比学习中负例样本空间过大的挑战,设计了负例样本采样策略来提升求解问题的效率;由于二元离散特征和非线性激活函数使得动态规划问题难于求解,对它们分别采用放松到连续数据域和非线性激活放松的方式,并采用寻找对偶问题的方式进一步提高求解效率。通过充分的实验说明了所提出的图对比学习鲁棒性验证算法的有效性;同时验证了针对特定攻击算法设计的图对比学习模型的鲁棒性不具有可泛化性,面对其他的攻击算法可能表现得更加脆弱;还通过参数实验说明了设计的负例样本采样策略是合理的。

关键词：图对比学习图卷积网络鲁棒性验证对抗攻击对抗训练