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多卷积神经网络的胸部X光片肺结核检测方法

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 246-254页

作者：崔少国解筝宋豪杰重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的... 详细信息

由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的全局特征;通过一个捷径分支操作,将提取的局部特征和全局特征进行融合;将融合后的特征经过线性层输出检测的结果。算法模型在中国广东省深圳市第三医院收集的公开可用的正面胸部X光片数据集上进行了充分的实验与验证。实验结果表明,所提算法模型与基准模型相比,在Accuracy、Precision、Recall和F1-Score四个评价指标上分别提高了2.98、3.23、2.94和3.08个百分点,从而证明了所提方法的有效性。

关键词： X光片深度可分离卷积图卷积网络肺结核检测

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基于Lp范数的非负矩阵分解并行优化算法

计算机科学 2024年第2期51卷 100-106页

作者：黄路路唐舒宇张伟代祥光重庆三峡学院电子与信息工程学院重庆404100 重庆三峡学院计算机科学与工程学院重庆404100 重庆三峡学院智能信息处理与控制重庆高校市级重点实验室重庆404100

非负矩阵分解算法可以从高维数据中提取出低维和稀疏的有用信息,是处理图像聚类、数据压缩和特征提取等问题的重要手段。传统非负矩阵分解算法大多采用欧几里得距离来度量重构误差,尽管其在许多任务中已经显示出有效性,但在解决实际应... 详细信息

非负矩阵分解算法可以从高维数据中提取出低维和稀疏的有用信息,是处理图像聚类、数据压缩和特征提取等问题的重要手段。传统非负矩阵分解算法大多采用欧几里得距离来度量重构误差,尽管其在许多任务中已经显示出有效性,但在解决实际应用问题时仍面临着聚类效果欠佳、收敛速度慢、稳定性较差等问题。为解决这些问题,文中采用Lp范数作为非负矩阵分解的损失函数,通过调节系数p来获得更好的聚类结果。基于协同优化理论和Majorization-Minimization算法,使用粒子群优化算法来并行求解基于Lp范数的非负矩阵分解问题,并在多个真实数据集上验证了所提方法的可行性和有效性。实验结果表明所提算法明显提升了程序的执行效率且一系列评价指标均优于传统非负矩阵分解算法。

关键词：非负矩阵分解 Lp范数聚类并行优化收敛速度

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非扩张映射的广义粘性三步隐式双中点法则

广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：彭剑英高兴慧张玉婷延安大学数学与计算机科学学院

不动点的迭代算法是非线性泛函分析研究的热点问题，本文在实一致光滑Banach空间中构造新的非扩张映射不动点的广义三步隐式双中点法则的粘性算法，在适的条件下，用对偶映射和Banach极限的定义与技巧，证明由该算法生成的迭代序列强收... 详细信息

不动点的迭代算法是非线性泛函分析研究的热点问题，本文在实一致光滑Banach空间中构造新的非扩张映射不动点的广义三步隐式双中点法则的粘性算法，在适的条件下，用对偶映射和Banach极限的定义与技巧，证明由该算法生成的迭代序列强收敛于3个非扩张映射的不动点与凸优化问题的公共解，给出其特殊情况下的推论。本文结果改进和推广了近期文献的相关结果。

关键词： Banach空间非扩张映射广义粘性三步隐式双中点法则强收敛不动点

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一种高空坠楼监测预警系统研究

四川大学学报（自然科学版） 2024年第3期61卷 152-160页

作者：陈娟陈东升李晓宁蒋传健重庆对外经贸学院数学与计算机学院重庆401520 四川师范大学计算机科学学院成都610000

针对儿童高空坠楼问题,本文利用目标检测与目标测距技术设计了一种高空坠楼监测预警系统.系统改善了现有YOLO目标检测算法模型过大参数量过多的问题,同时还借助单目摄像头测距方法设计了一种新的危险距离测量算法.实验结果表明,改进后... 详细信息

针对儿童高空坠楼问题,本文利用目标检测与目标测距技术设计了一种高空坠楼监测预警系统.系统改善了现有YOLO目标检测算法模型过大参数量过多的问题,同时还借助单目摄像头测距方法设计了一种新的危险距离测量算法.实验结果表明,改进后的目标检测算法在保证其他参数相差不大的情况下,model size与比原来的YOLOv8n降低了1.99 MB,parameters比原始模型降低了1.039×109.新设计的危险距离测量算法在4个不同场景100组数据中横向误差均值为2.29 cm,纵向误差均值为3.16 cm,危险监测预警准确率92%.综合说明,本文设计的高空坠楼检测预警系统准确性高、实用性强,有较高的社会应用价值.

关键词：高空坠楼儿童安全监测目标检测距离测算危险预警

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结合瓶颈注意力的端到端机械臂视觉伺服研究

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 347-354页

作者：刘炳坤皮家甜徐进重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆国家应用数学中心(重庆师范大学) 重庆401331

针对传统视觉伺服算法特征提取步骤繁琐、实时性能差的情况,提出了一种基于卷积神经网络的端到端直接视觉伺服算法,通过直接预测安装在机械臂末端相机的瞬时线速度与瞬时角速度来进行伺服定位工作,不需要标记手工特征、相机固有参数或... 详细信息

针对传统视觉伺服算法特征提取步骤繁琐、实时性能差的情况,提出了一种基于卷积神经网络的端到端直接视觉伺服算法,通过直接预测安装在机械臂末端相机的瞬时线速度与瞬时角速度来进行伺服定位工作,不需要标记手工特征、相机固有参数或深度信息。将相机观测到的图像输入改进的GhostNet轻量级特征提取网络进行信息提取,在网络中融入瓶颈注意力模块来增强目标物体的空间信息和通道信息;采用全连接层作为速度回归函数对线速度、角速度进行解耦回归;在真实环境下采用一种实时捕捉方法制作训练所需的数据集,速度标签根据基于位置的视觉伺服控制律算法生成,训练好的网络可使机械臂在未经训练的初始位姿下完成高效、精确的定位和跟踪任务。大量真实场景下的实验测试结果验证了该算法的有效性,且对场景背景信息具有一定的鲁棒性。

关键词：视觉伺服深度学习注意力机制机械臂控制

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结合对比学习的图像指导增强视觉问答模型

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 157-166页

作者：杨有姚露重庆师范大学重庆国家应用数学中心重庆401331 重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

针对现有的注意力编解码视觉问答模型存在两个问题:单一形态图像特征包含视觉信息不完整,以及对问题指导过度依赖,提出结合对比学习的图像指导增强视觉问答模型。所提模型包含一种双特征视觉解码器,它基于Transformer语言编码器实现,将... 详细信息

针对现有的注意力编解码视觉问答模型存在两个问题:单一形态图像特征包含视觉信息不完整,以及对问题指导过度依赖,提出结合对比学习的图像指导增强视觉问答模型。所提模型包含一种双特征视觉解码器,它基于Transformer语言编码器实现,将单一的图像特征扩展为区域和网格两种形态,根据不同形态特征的相对位置构建互补的空间关系,以解决第一问题。所提模型包含一种视觉引导的语言解码器,将视觉解码的两种图像特征与问题特征二次匹配,通过平行门控引导注意力,自适应地修正不同视觉信息对问题的引导比例,以解决第二问题。所提模型,在训练过程中,引入对比学习损失函数,通过对比模型推理时不同模态特征在隐空间内的相似度,获取更相近的互信息。所提模型,在VQA 2.0、COCO-QA和GQA数据集上分别取得73.82%、72.49%和57.44%的总体准确率,较MCAN模型分别提高2.92个百分点、4.41个百分点和0.8个百分点。大量消融实验和可视化分析证明了模型的有效性。实验结果表明,所提模型能够获取更相关的语言-视觉信息,并且对不同类型的问题样本具有更强的泛化能力。

关键词：视觉问答注意力机制相对位置门控机制对比学习

TTLD-YOLOv7:非结构化环境下茶树病害的检测算法

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茶叶科学 2024年第3期44卷 453-468页

作者：俞淑燕杜晓晨冯海林李颜娥浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300

茶树病害对茶树种植业和相关行业的影响极为严重。在动态而复杂的茶园环境中检测疾病的传统方法效率低下,检测效果不尽人意。本研究提出一种基于YOLOv7-tiny的模型,增强了茶树病害的细微检测能力。通过整合CoordConv和ECA信道关注机制,... 详细信息

茶树病害对茶树种植业和相关行业的影响极为严重。在动态而复杂的茶园环境中检测疾病的传统方法效率低下,检测效果不尽人意。本研究提出一种基于YOLOv7-tiny的模型,增强了茶树病害的细微检测能力。通过整合CoordConv和ECA信道关注机制,本模型在卷积特征图中实现了更高的空间识别能力,并降低了背景噪声对特征识别的影响。进一步的改进包括采用归一化瓦瑟斯坦距离度量和去耦头,以提高对小病斑的检测能力。使用K-means算法根据茶树病斑的特殊性生成了新的锚框,提高了模型的精确性和通用性。对比分析表明,该模型优于现有模型FasterR-CNN、 SSD、 YOLOv5s、 YOLO-Tea、 YOLOv7-tiny和YOLOv7,平均精确度提高5.39个百分点,达到了93%。改进后的模型可应用于茶树病害监测。

关键词：茶树病害 YOLOv7-tiny 自然环境目标检测

求解非线性凸约束方程组问题的谱梯度型无导数投影算法及其应用

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计算数学 2024年第2期46卷 173-188页

作者：张宁刘金魁重庆三峡学院数学与统计学院万州404100

基于SR1方法和谱共轭梯度方法,借助投影算子,本文建立了一种求解非线性凸约束单调方程组问题的谱梯度型无导数投影算法,其搜索方向满足充分下降性且独立于线搜索条件。在适当的假设条件下,算法具有全局收敛性.算例实验结果表明,该算法... 详细信息

基于SR1方法和谱共轭梯度方法,借助投影算子,本文建立了一种求解非线性凸约束单调方程组问题的谱梯度型无导数投影算法,其搜索方向满足充分下降性且独立于线搜索条件。在适当的假设条件下,算法具有全局收敛性.算例实验结果表明,该算法具有稳定性和有效性.最后,将算法应用于稀疏信号恢复问题.

关键词：非线性方程组无导数投影法 SR1校正法全局收敛信号恢复

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基于模糊隶属度函数的SVM样本约简算法

山西大学学报(自然科学版) 2024年第1期47卷 18-29页

作者：张代俐汪廷华朱兴淋赣南师范大学数学与计算机科学学院

支持向量机（Support vector machine,SVM）具有良好的学习泛化性能，但其学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低，对于大规模训练集，采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢等问题。为了缓解这个问题，由于不... 详细信息

支持向量机（Support vector machine,SVM）具有良好的学习泛化性能，但其学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低，对于大规模训练集，采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢等问题。为了缓解这个问题，由于不同的数据点对决策平面的贡献程度不同，本文通过模糊隶属度函数计算每个样本的隶属度，利用模糊隶属度评估每个样本的重要程度，从而将隶属度值低的样本进行约简。基于三种不同的模糊隶属度函数，分别提出了基于类中心距离、核目标对齐和中心核对齐模糊隶属度函数的SVM样本约简算法。在UCI(University of California, lrvine)和kaggle数据集上与传统的SVM和最近提出的基于牛顿法稀疏化SVM(Newtontype Sparse SVM, NSSVM)进行了大量的对比实验，实验结果验证了所提出的基于模糊隶属度函数的SVM样本约简算法在准确率、F-度量和Hinge损失这几个分类性能指标方面的优势。例如，基于中心核对齐模糊隶属度的SVM约简算法在diabetes数据集上取得了最高的准确率、F-度量和最小的Hinge损失。与SVM相比，准确率和F-度量分别提高了13.71%和9.55%,Hinge损失降低了3.28%；与NSSVM相比，准确率和F-度量分别提高了24.54%和9.38%,Hinge损失降低了21.54%。

关键词：机器学习支持向量机样本约简模糊隶属度函数