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勒奇在解析函数理论上的贡献

科学技术哲学研究 2024年第2期41卷 101-107页

作者：王全来天津师范大学计算机与信息工程学院天津300387

函数连续、可导和解析之关系问题是19世纪数学研究的重要课题。勒奇是这一问题由数学案例到一般性理论发展的重要研究者,是这一时期相关文献最多的数学家。依据原始文献,采用历史分析和比较的方法,对勒奇在这一问题的工作背景、思想方... 详细信息

函数连续、可导和解析之关系问题是19世纪数学研究的重要课题。勒奇是这一问题由数学案例到一般性理论发展的重要研究者,是这一时期相关文献最多的数学家。依据原始文献,采用历史分析和比较的方法,对勒奇在这一问题的工作背景、思想方法和重要影响首次进行系统梳理和剖析。勒奇以魏尔斯特拉斯和杜布瓦雷蒙的工作为基础,对连续不可导函数、函数展成泰勒级数的有效性和函数存在域等问题进行了深入探讨。对普林斯海姆和波莱尔的相关工作产生了最直接影响。

关键词：解析函数解析开拓泰勒级数单演函数

面向移动机器人路径规划的增强型人工大猩猩算法

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系统仿真学报 2024年

作者：叶晨邵鹏张少平李文婷周腾明江西农业大学计算机与信息工程学院

移动机器人路径规划的目标是在安全避障的前提下，为机器人规划出工作成本最低的行走路线。考虑到行走距离、安全性和转向角度三个因素，构建出成本函数。常用的元启发式算法在复杂地形场景中可能受到陷入局部最优和收敛速度慢的制约。... 详细信息

移动机器人路径规划的目标是在安全避障的前提下，为机器人规划出工作成本最低的行走路线。考虑到行走距离、安全性和转向角度三个因素，构建出成本函数。常用的元启发式算法在复杂地形场景中可能受到陷入局部最优和收敛速度慢的制约。为提升人工大猩猩算法在路径规划中的效果，提出了一种多策略集成的增强型人工大猩猩算法QGGTO(enhanced Artificial Gorilla Troops Optimizer with integration of quadratic interpolation and elite individual genetic strategies)。该算法融合二次插值和精英个体遗传策略，旨在提高搜索的全局性和寻优能力。在QGGTO中，二次插值策略通过促进候选解之间信息交流，以加速算法收敛；精英个体遗传策略通过维持遗传多样性，以避免陷入局部最优。与五种先进算法在不同复杂度地形场景的对比实验中，QGGTO表现出卓越的避障能力和最小的路径成本，突显了其在复杂场景中的优越性。

关键词：机器人路径规划人工大猩猩算法二次插值精英个体遗传策略元启发式算法

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跨摄像头多目标跟踪方法综述

计算机学报 2024年第2期47卷 287-309页

作者：张鹏雷为民赵新蕾董力嘉林兆楠景庆阳东北大学计算机科学与工程学院沈阳110167 沈阳二一三电子科技有限公司沈阳110027

单摄像头目标跟踪将目标跟踪范围限定在单一摄像头视野中,难以满足复杂应用场景需求,跨摄像头多目标跟踪融合多个摄像头的信息实现多个摄像头之间的特征传递和轨迹关联,可以将跨摄像头之间的多个目标在多个监控区域下联合跟踪,对现实复... 详细信息

单摄像头目标跟踪将目标跟踪范围限定在单一摄像头视野中,难以满足复杂应用场景需求,跨摄像头多目标跟踪融合多个摄像头的信息实现多个摄像头之间的特征传递和轨迹关联,可以将跨摄像头之间的多个目标在多个监控区域下联合跟踪,对现实复杂场景实时监控具有重要意义,成为目标跟踪领域研究热点.本文介绍了跨摄像头多目标跟踪的基本概念,结合实际应用需求将跟踪模型分为3类:包括重叠视角、非重叠视角以及混合视角的跨摄像头多目标跟踪.详细对比分析了重叠视角跨摄像头多目标跟踪相关的网络流优化方法、单应性约束方法、强化学习方法、超图方法和Transformer方法;以及基于双阶段轨迹关联、单阶段轨迹关联的非重叠视角的跨摄像头多目标跟踪方法;并总结了混合视角的跨摄像头多目标跟踪方法,混合视角方法可以在重叠视角数据集和非重叠视角数据集都能使用并且算法性能和精度都能达到良好的平衡.对比了各类方法的优缺点及其适用场景;分析了目前跨摄像头多目标跟踪常用的数据集和评估标准;总结了跨摄像头多目标跟踪存在的问题,并对相关技术的发展趋势进行了展望.

关键词：跨摄像头多目标跟踪摄像头关联模型重叠视角非重叠视角混合视角

室内可见光通信亮度可控混合多层OFDM调制方法

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中国激光 2024年第2期51卷 97-105页

作者：任嘉伟汪涛徐志坚曲晶中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001

针对室内可见光通信的通照一体需求,为实现高效数据通信和调光控制相结合,在多层非对称裁剪光正交频分复用(LACO-OFDM)信号分时正负叠加调光方法的基础上,通过在LACO-OFDM信号上叠加一个经过设计的周期信号来产生叠加的LACO-OFDM(SLACO-... 详细信息

针对室内可见光通信的通照一体需求,为实现高效数据通信和调光控制相结合,在多层非对称裁剪光正交频分复用(LACO-OFDM)信号分时正负叠加调光方法的基础上,通过在LACO-OFDM信号上叠加一个经过设计的周期信号来产生叠加的LACO-OFDM(SLACO-OFDM)信号,可以在不引入额外干扰的情况下,降低多层信号的峰均功率比。再利用正负SLACO-OFDM信号按比例结合的方式来实现混合调光。分析了通信和调光约束条件下,层间功率比例因子和混合比例因子的设置方法。提出的混合SLACO-OFDM具有更小的峰均功率比,充分利用了发光二极管(LED)整个动态范围。仿真结果表明,提出的调制方法相对于传统的多层传输方式可以获得更好的误码率性能,相对于常见调光调制方式可以获得更高的频谱效率。

关键词：光通信可见光通信调光控制峰均功率比混合多层调制

拉曼光谱结合WGANGP-ResNet算法鉴别病原菌种类

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 542-547页

作者：孟星志刘亚秋刘丽娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收... 详细信息

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收集大批量病原菌拉曼光谱劳神费力,且易受荧光等因素影响。针对上述问题,提出一种基于WGAN-GP数据增强方法和ResNet结合的病原菌拉曼光谱检测模型。采用五种常见眼科病原菌的拉曼光谱。将采集到的原始数据归一化作为ResNet和传统卷积神经网络(1D-CNN)的输入,将经过SG滤波、airPLS基线校正、PCA降维等预处理后的数据作为K近邻(KNN)的输入,对比分析发现ResNet模型效果最优,其分类精度可达96%;搭建Wasserstein生成式对抗网络加梯度惩罚模型(WGAN-GP),生成大量与真实数据相似的高分辨率光谱数据。同时与偏移法、深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)2种数据增强方法进行比对,证明WGAN-GP的可靠性;为验证生成数据可以丰富数据多样性,进而提高分类精度,将扩充后的数据集重新放入ResNet进行训练,最终WGAN-GP结合ResNet的分类准确率提高到99.3%。结果表明:基于ResNet的分类模型无需复杂数据预处理,在开发效率和分类精度上均有提高;改进的WGAN-GP模型适用于拉曼光谱数据增强,解决了传统数据增强方法生成光谱的有效性与类别准确性不匹配的问题,相比于GAN提高了训练过程的速度和稳定性;利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)结合WGANGP-ResNet模型对病原菌拉曼光谱分类,减少了对大量训练数据的需求,有利于快速学习和分析低信噪比的拉曼光谱,并将光谱采集时间缩减到1/10。在临床快速、免培养鉴别病原菌方面具有重要研究意义与应用价值。

关键词： WGAN-GP 拉曼光谱病原菌鉴别一维残差网络卷积神经网络

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基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习方法

计算机研究与发展 2024年

作者：张啸剑张雷雷张治政河南财经政法大学计算机与信息工程学院

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注，联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足，提出了一种有效基于用... 详细信息

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注，联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足，提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED.该算法能够同时处理同分布与非同分布的联邦数据类型；不同于现有的固定裁剪设置方法，ULDP-FED算法采用裁剪阈值动态衰减策略实现高斯机制造成的误差与裁剪造成的偏差之间的均衡；为了节省用户手中的隐私预算，该算法通过遍历用户所有历史本地噪音梯度更新，来寻找当前轮本地梯度更新的替代更新.若存在高度相似的历史更新，用户只需要上传该历史梯度更新的索引即可，进而减少了用户与服务器之间的通信代价.ULDP-FED算法与现有算法在MNIST和CIFAR10数据上实验结果表明，其模型精度均高于同类方法.

关键词：差分隐私用户级别差分隐私联邦学习联邦优化本地梯度更新

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基于层级图卷积网络的情绪识别模型

中文信息学报 2024年第6期 139-150页

作者：聂小芳谭宇轩曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院

细粒度情绪识别模型采用比传统方法更多的情绪类别，能更为准确地捕捉人们日常生活中经历和表达的情绪。然而，大幅增加的情绪类别以及细粒度情绪间存在的相互关联和模糊性，给细粒度情绪识别模型带来了挑战。已有情绪识别工作表明，引... 详细信息

细粒度情绪识别模型采用比传统方法更多的情绪类别，能更为准确地捕捉人们日常生活中经历和表达的情绪。然而，大幅增加的情绪类别以及细粒度情绪间存在的相互关联和模糊性，给细粒度情绪识别模型带来了挑战。已有情绪识别工作表明，引入情感词典等外部知识可以有效提升模型性能。但现有细粒度情绪识别模型引入情感知识的方式还较为简单，仍未考虑深层情感知识，例如，情感层级关系。针对上述问题，该文提出一种基于层级图卷积网络的情绪识别(Hierarchy Graph Convolution Networks-based Emotion Recognition, HGCN-EC)模型。HGCN-EC模型由语义信息模块、情绪层级结构知识模块和知识融合模块组成。语义信息模块提取文本的语义特征；情绪层级结构知识模块将细粒度情绪构建为树状层级结构并使用贝叶斯统计推断计算情绪之间的转移概率作为层级知识；知识融合模块采用图卷积网络将情绪层级知识与文本语义特征融合，用于实现情绪预测。在GoEmotions数据集上的对比实验结果表明，HGCN-EC模型具有相较于基线方法更优的细粒度情绪识别性能。

关键词：细粒度情绪识别图卷积网络情绪层级知识 GoEmotions

智慧交通场景下云边端协同的多目标优化卸载决策

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西安电子科技大学学报 2024年第3期51卷 63-75页

作者：朱思峰宋兆威陈昊朱海乔蕊天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 周口师范学院网络工程学院河南周口466001

随着智慧交通、云计算网络以及边缘计算网络的快速发展,车载终端与路基单元、中心云服务器之间的信息交互变得越发频繁。针对智慧交通云边端协同计算场景下如何高效地实现车路云一体化融合感知、群体决策以及各级服务器间对资源的合理... 详细信息

随着智慧交通、云计算网络以及边缘计算网络的快速发展,车载终端与路基单元、中心云服务器之间的信息交互变得越发频繁。针对智慧交通云边端协同计算场景下如何高效地实现车路云一体化融合感知、群体决策以及各级服务器间对资源的合理分配问题,设计了基于云边端与智慧交通全面融合的网络架构。在该架构下,通过对任务类型的合理划分,再由各服务器对其进行选择性的缓存、卸载;在智慧交通云边端协同计算场景下,依次设计了一种对任务自适应的缓存模型、任务卸载时延模型、系统能量损耗模型、车载用户对服务质量不满意度评价模型、多目标优化问题模型,并给出了一种基于改进型非支配遗传算法的任务卸载决策方案。实验结果表明,文中方案能够有效降低任务卸载过程中所带来的时延和能耗,提高了系统资源利用率,给车辆用户带来更好的服务体验。

关键词：智慧交通云边端协同计算卸载决策多目标优化算法非支配遗传算法

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结合三维无参数注意力机制的隧道裂缝检测方法

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隧道建设（中英文） 2024年第7期44卷 1520-1531页

作者：武斌于双玲陈杨杨赵洁天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

为进一步研究现有公路隧道裂缝检测算法中对裂缝特征提取不充分、抗干扰能力弱而导致漏检以及检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv5的隧道裂缝检测方法。首先,在主干网络中结合高效的三维无参数注意力机制,引入残差模块C3SM,用于增... 详细信息

为进一步研究现有公路隧道裂缝检测算法中对裂缝特征提取不充分、抗干扰能力弱而导致漏检以及检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv5的隧道裂缝检测方法。首先,在主干网络中结合高效的三维无参数注意力机制,引入残差模块C3SM,用于增强深浅层特征信息之间的交互,在优化计算复杂度的同时增强网络特征提取能力;其次,在特征金字塔中采用一种新的特征融合网络结构,整合相邻层的特征图,能较好地保留裂缝边缘信息,在保证语义信息不受损失的同时加快模型的检测速度;最后,采用位置损失函数WIoU优化遮挡和重叠目标的检测效果。为验证该方法的有效性,在Tunnel-crack和湖州隧道裂缝数据集上进行大量试验,结果表明:所提出检测方法的精度与速度分别达到88.7%、103.5帧/s和85.1%、99.4帧/s,相比大多数高性能目标检测器具有更高的识别准确率,并能满足隧道裂缝检测的要求。

关键词：隧道工程裂缝检测注意力机制 YOLOv5 WIoU