检索结果-南通市图书馆

面向视网膜血管精细分割的多层级图卷积特征融合神经编解码网络

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电子科技大学学报 2024年第3期53卷 404-413页

作者：崔少国张乐迁文浩重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

眼底视网膜血管分割可以帮助医生对眼科疾病以及心脑血管疾病进行辅助诊断。然而,由于血管拓扑结构复杂,边界不清晰,分割难度增大。针对这些问题,在U型结构的基础上提出了一种基于图卷积特征融合网络。该网络使用图卷积模块对编码器特... 详细信息

眼底视网膜血管分割可以帮助医生对眼科疾病以及心脑血管疾病进行辅助诊断。然而,由于血管拓扑结构复杂,边界不清晰,分割难度增大。针对这些问题,在U型结构的基础上提出了一种基于图卷积特征融合网络。该网络使用图卷积模块对编码器特征中像素之间的全局上下文信息进行建模,弥补普通卷积缺少全局建模的能力;然后使用多尺度特征融合模块对编码器特征与解码器特征进行融合,减少特征层中噪声信息对分割结果的影响;最后使用多层次特征融合模块将解码器每一层特征融合输出,减少下采样过程中空间信息的缺失以及对深层特征的复用。在公开数据集DRIVE、CHASEDB1以及STARE上进行验证,F1值和AUC值均优于其他两个模型。

关键词：医学图像分割视网膜血管 U型结构图卷积特征融合

基于矩阵乘积压缩态的动态可扩展秘密共享方案

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物理学报 2024年第18期73卷 24-37页

作者：赖红万林春西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

目前,基于纠缠态的量子秘密共享(quantum secret sharing,QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力.然而,纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性,在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力.值得注意的是,纠缠态可以通过矩阵... 详细信息

目前,基于纠缠态的量子秘密共享(quantum secret sharing,QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力.然而,纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性,在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力.值得注意的是,纠缠态可以通过矩阵乘积态(matrix product state,MPS)有效表达.利用MPS对纠缠态进行表征,能够准确地揭示与概率振幅相关的纠缠特性.本研究证明利用MPS表征纠缠态,可以将一个W态压缩为一个单光子和一个矩阵,展示一种新的技术路径.此外,本研究还提出MPS与秘密共享方案之间的创新互操作性,即通过压缩允许量子份额与共享的量子态之间形成非一对一的映射关系.这种方法可能提供一种更高效的方式来实现量子信息的编码和传输,对于量子秘密共享尤为重要.同时,我们提出的QSS方案具有动态特性,能够根据需要轻松地添加或移除参与者,以更好地适应参与者需求的变化,并在实际应用场景中展现出更高的实用性和适应性.本文的方案能够在保持高效纠缠利用的同时,满足系统的多元需求,包括但不限于通信安全性、数据传输率和系统的可扩展性.

关键词：矩阵乘积压缩态纠缠态的概率振幅可扩展性动态性

城市水灾下交通路网基础设施(群)韧性研究综述

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第2期54卷 329-345页

作者：熊文张大牛马小龙蔡春声东南大学交通学院南京211189

从韧性研究角度出发,结合水动力模型与交通流理论,对城市水灾下交通路网基础设施(群)分析理论、运行机制、模型构建、安全管控、恢复提升等进行分析与阐述.首先,运用文献计量法,分析水灾下路网韧性研究概况与发展历程,明晰城市水灾下路... 详细信息

从韧性研究角度出发,结合水动力模型与交通流理论,对城市水灾下交通路网基础设施(群)分析理论、运行机制、模型构建、安全管控、恢复提升等进行分析与阐述.首先,运用文献计量法,分析水灾下路网韧性研究概况与发展历程,明晰城市水灾下路网分析方向热点与演进历程;其次,从城市水淹计算与水灾交通路网2个角度,系统梳理城市雨洪场景与设施交互的计算理论;进而,分别从交通路网基础设施与城市水灾之间的相互影响、地上立交枢纽与地下交通设施水灾分析以及水灾下城市交通路网韧性分析与度量出发,阐述城市水灾与交通路网基础设施交互机制;然后,从灾前预防、灾中调度以及灾后恢复3个阶段,说明城市路网水灾处置与性能恢复策略.最后,归纳既有研究面临的主要问题与挑战,并从基于信息物理融合的智能调度、计入垂向尺度的交通设施抗水分析、面向实际场景的高精度恢复模型等方面,对极端气候下城市交通路网基础设施(群)韧性研究未来方向进行研判.

关键词：水灾韧性交通基础设施城市路网

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基于奇异值分解的隐式后门攻击方法

软件学报 2024年第5期35卷 2400-2413页

作者：吴尚锡尹雨阳宋思清陈观浩桑基韬于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100091

深度神经网络训练时可能会受到精心设计的后门攻击的影响.后门攻击是一种通过在训练集中注入带有后门标志的数据,从而实现在测试时控制模型输出的攻击方法.被进攻的模型在干净的测试集上表现正常,但在识别到后门标志后,就会被误判为目... 详细信息

深度神经网络训练时可能会受到精心设计的后门攻击的影响.后门攻击是一种通过在训练集中注入带有后门标志的数据,从而实现在测试时控制模型输出的攻击方法.被进攻的模型在干净的测试集上表现正常,但在识别到后门标志后,就会被误判为目标进攻类.当下的后门攻击方式在视觉上的隐蔽性并不够强,并且在进攻成功率上还有提升空间.为了解决这些局限性,提出基于奇异值分解的后门攻击方法.所提方法有两种实现形式:第1种方式是将图片的部分奇异值直接置零,得到的图片有一定的压缩效果,这可以作为有效的后门触发标志物.第2种是把进攻目标类的奇异向量信息注入到图片的左右奇异向量中,也能实现有效的后门进攻.两种处理得到的后门的图片,从视觉上来看和原图基本保持一致.实验表明,所提方法证明奇异值分解可以有效地利用在后门攻击算法中,并且能在多个数据集上以非常高的成功率进攻神经网络.

关键词：后门攻击奇异值分解进攻成功率隐蔽性

考虑驾驶员生理信息的城市交叉口风险评估方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第5期54卷 1277-1284页

作者：陈桂珍程慧婷朱才华李昱燃李岩长安大学运输工程学院西安710064 重庆交通职业学院轨道交通学院重庆402247

为解决交叉口风险评估未充分考虑驾驶员状态和风险损失的问题,提出了一种综合风险概率和风险损失的风险评估方法。利用熵值法得出基于驾驶员生理信息的风险概率,基于能量转换定理确定直接风险损失,提出环境脆弱度确定间接风险损失;利用... 详细信息

为解决交叉口风险评估未充分考虑驾驶员状态和风险损失的问题,提出了一种综合风险概率和风险损失的风险评估方法。利用熵值法得出基于驾驶员生理信息的风险概率,基于能量转换定理确定直接风险损失,提出环境脆弱度确定间接风险损失;利用聚类算法得到风险损失和风险概率的等级,进而基于风险矩阵得到交叉口风险等级。分析西安市19个交叉口试验数据得出:交叉口风险等级划分为比较安全、一般安全、比较风险和非常风险4个等级,风险等级主要集中在比较风险级别。所提出的基于驾驶员生理信息的交叉口风险评估方法与试验驾驶员的感知相符,准确度达到90%,为驾驶员风险管理提供了新方法。

关键词：交通运输规划与管理生理指标城市交叉口风险评估熵值法 K-means聚类风险

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基于多形态学成分分析的图像融合

同济大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 10-17页

作者：马晓乐王志海胡绍海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析(MCA)的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示(JSR)的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明... 详细信息

将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析(MCA)的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示(JSR)的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明,提出的图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于先进的图像融合算法。

关键词：图像融合多尺度分解形态学成分分析(MCA) 联合稀疏表示(JSR)

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平行式快速路出口交通组织方法研究

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 232-239页

作者：陈永恒李世豪杨绥程刘博湛天舒吉林大学交通学院长春130022

针对平行式快速路出口排队溢出的交通问题,本文提出平行式快速路出口在无信号控制和信号控制情况下的5种交通组织方法,根据主辅车流的车头时距分布,建立主辅车流产生延误的计算模型。从方案选择的角度,以车均延误为评价指标,研究平行式... 详细信息

针对平行式快速路出口排队溢出的交通问题,本文提出平行式快速路出口在无信号控制和信号控制情况下的5种交通组织方法,根据主辅车流的车头时距分布,建立主辅车流产生延误的计算模型。从方案选择的角度,以车均延误为评价指标,研究平行式快速路不同交通流量状态下出口最适合采用的交通组织方法。结果表明:当平行式快速路主路驶出车流和辅路车流的总流量低于1500 pcu·h^(-1)时,采取无信号让行的控制方法。主路驶出交通量较高时,采用主路驶出优先控制;辅路交通量较高时,采用辅路优先控制。当总流量在[1500,2300]pcu·h^(-1)时,采用辅路信号与让行相结合的控制方法。当主路驶出交通量较大时,采用辅路信号主路优先控制;当辅路交通量较大时,采用辅路信号辅路优先控制。当总流量高于2300 pcu·h^(-1)时,采用主辅全信号的控制方法。

关键词：交通工程交通方案选择交通流理论城市快速路驶出交通车均延误模型

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一种消减多模态偏见的鲁棒视觉问答方法

北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 23-33页

作者：张丰硕李豫李向前徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了增强视觉问答模型的鲁棒性,提出一种偏见消减方法,并在此基础上探究语言与视觉信息对偏见的影响。进一步地,构造两个偏见学习分支来分别捕获语言偏见以及语言和图片共同导致的偏见,利用偏见消减方法,得到鲁棒性更强的预测结果。最后... 详细信息

为了增强视觉问答模型的鲁棒性,提出一种偏见消减方法,并在此基础上探究语言与视觉信息对偏见的影响。进一步地,构造两个偏见学习分支来分别捕获语言偏见以及语言和图片共同导致的偏见,利用偏见消减方法,得到鲁棒性更强的预测结果。最后,依据标准视觉问答与偏见分支之间的预测概率差异,对样本进行动态赋权,使模型针对不同偏见程度的样本动态地调节学习程度。在VQA-CP v2.0等数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性,缓解了偏见对模型的影响。

关键词：视觉问答数据集偏差语言偏见深度学习

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基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度的多无人车分散策略研究

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 287-298页

作者：郭宏达娄静涛杨珍珍徐友春陆军军事交通学院天津300161

多无人车(multi-UGV)分散在军事作战任务中应用非常广泛,现有方法较为复杂,规划时间较长,且适用性不强。针对此问题,该文提出一种基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度(AU-MADDPG)算法的多无人车分散策略。在单无人车模型的基础上,建立... 详细信息

多无人车(multi-UGV)分散在军事作战任务中应用非常广泛,现有方法较为复杂,规划时间较长,且适用性不强。针对此问题,该文提出一种基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度(AU-MADDPG)算法的多无人车分散策略。在单无人车模型的基础上,建立基于深度强化学习的多无人车分散模型。对MADDPG结构进行优化,采用拍卖算法计算总路径最短时各无人车所对应的分散点,降低分散点分配的随机性,结合MADDPG算法规划路径,提高训练效率及运行效率;优化奖励函数,考虑训练过程中及结束两个阶段,全面考虑约束,将多约束问题转化为奖励函数设计问题,实现奖励函数最大化。仿真结果表明:与传统MADDPG算法相比,所提算法在训练时间上缩短了3.96%,路径总长度减少14.50%,解决分散问题时更为有效,可作为此类问题的通用解决方案。

关键词：路径规划深度强化学习多无人车分散策略拍卖算法