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面向对象的网络计划系统OOA模型

计算机工程 2002年第1期28卷 249-250,271页

作者：孙晓鹏李桂丽马云吉尤永涛鞍山钢铁学院计算机科学与工程学院鞍山114002

介绍在面向对象的软件工程()中模型的概念,及工程项目网络计划系统工作的功能需求,以方法建立网络计划系统OOSEOOAOO模型:包括由类图()方式表达系统主要信息的基本模型,其中定义了网络计划系统中对象层、特征层和关系层的模型信OOAClass... 详细信息

介绍在面向对象的软件工程()中模型的概念,及工程项目网络计划系统工作的功能需求,以方法建立网络计划系统OOSEOOAOO模型:包括由类图()方式表达系统主要信息的基本模型,其中定义了网络计划系统中对象层、特征层和关系层的模型信OOAClass diagram息;和由主题图、、交互图表示的补充模型,其中对基本模型予以解释。比较了传统软件工程方法与方法在分析工作中的特Use caseOOA点。对该系统的、将另文论述。

关键词：面向对象软件工程网络计划系统 OOA模型

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基于切分通道注意力网络的图像分类算法

工程科学学报 2024年第10期46卷 1856-1863页

作者：储岳中石玉金张学锋刘恒安徽工业大学计算机科学与技术学院马鞍山243032

通道注意力机制可以有效利用不同的特征通道,通过对特征图的通道进行加权和调整,使得卷积神经网络可以更加关注重要的特征通道,以提高卷积神经网络的分类能力.然而,对于使用全局平均池化来获取通道全局特征的方法,特征图中不同的通道有... 详细信息

通道注意力机制可以有效利用不同的特征通道,通过对特征图的通道进行加权和调整,使得卷积神经网络可以更加关注重要的特征通道,以提高卷积神经网络的分类能力.然而,对于使用全局平均池化来获取通道全局特征的方法,特征图中不同的通道有极大概率出现相同的均值,使得全局平均池化后的特征缺乏多样性,进一步影响网络分类性能.针对此问题,提出一种切分通道注意力机制来构建模块,该模块对全局平均池化的输出维度进行了扩展,减轻全局平均池化造成的信息丢失,增强了通道注意力中全局平均池化层的特征多样性,然后使用多个一维卷积分别计算通道维度上每个区域的注意力权重.将切分通道注意力机制与多种图像分类网络相结合,在CIFAR-100和ImageNet数据集上进行了图像分类实验.实验结果表明,切分通道注意力机制在保持轻量化的基础上仍然能有效提高模型的精度,并且与其他注意力机制相比也表现出较好的优势.

关键词：图像分类通道注意力全局平均池化高效通道注意力模型解释

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基于自注意力的SSD图像目标检测算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第9期48卷 70-75页

作者：储岳中黄勇张学锋刘恒安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243002

基于深度学习的方法,运用单次多框检测器(SSD)目标检测框架和自注意力机制,针对施工人员佩戴安全帽数据集进行神经网络训练.通过调整原始SSD目标检测框架中的参数,并向SSD目标检测框架中添加自注意力模块来计算特征图中像素点之间相互影... 详细信息

基于深度学习的方法,运用单次多框检测器(SSD)目标检测框架和自注意力机制,针对施工人员佩戴安全帽数据集进行神经网络训练.通过调整原始SSD目标检测框架中的参数,并向SSD目标检测框架中添加自注意力模块来计算特征图中像素点之间相互影响,以提高算法对目标检测的关注度,扩大卷积神经网络的感受野,从而提高目标检测的准确率.实验结果表明:改进算法在应对小目标检测以及目标之间的遮挡方面有很好的适应性,同时与其他检测算法相比,检测成功率有明显提高.

关键词：单次多框检测器(SSD) 卷积神经网络自注意力目标检测安全帽检测

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移动机会网络中接触时间感知的协作缓存策略

计算机研究与发展 2018年第2期55卷 338-345页

作者：郑啸高汉王修君秦锋安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243002

数据访问效率一直都是移动机会网络研究中的一个备受关注的问题.协作缓存技术经常被用来提高网络数据访问效率,但是该类网络中节点的强自主移动性和有限的接触时间使得传统的缓存技术无法得到有效应用.首先提出一个新的度量节点在协作... 详细信息

数据访问效率一直都是移动机会网络研究中的一个备受关注的问题.协作缓存技术经常被用来提高网络数据访问效率,但是该类网络中节点的强自主移动性和有限的接触时间使得传统的缓存技术无法得到有效应用.首先提出一个新的度量节点在协作缓存中重要程度的指标,即节点重要度.基于此指标,利用贪心算法选择初始缓存节点;利用缓存节点相遇的机会,进行缓存数据的主动再分配.为了适应节点间有限的接触时间,提出了数据分片策略,并使用随机线性网络编码方法对分片进行编码,以解决数据恢复时的赠券收集问题.此外为每个节点确定了缓存边界来限制缓存数据量,从而合理利用缓存空间.最后,通过实验验证了提出的缓存协议能够有效地提高数据访问效率.

关键词：移动机会网络数据访问协作缓存接触持续时间随机线性网络编码

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一种求解图分割问题的量子近似优化算法

电子学报 2024年第6期52卷 2025-2036页

作者：袁志强杨思春阮越薛希玲陶陶安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm,QAOA)是求解组合优化问题的算法框架,是近期最有可能展示量子计算优势的算法之一.在QAOA框架内,表征解的量子态采取的二进制编码方案导致的对称性限制了QAOA的性能.为了... 详细信息

量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm,QAOA)是求解组合优化问题的算法框架,是近期最有可能展示量子计算优势的算法之一.在QAOA框架内,表征解的量子态采取的二进制编码方案导致的对称性限制了QAOA的性能.为了克服这一局限性,本文受Dicke态制备算法的启发,给出了一种新的解编码方案,消除了现有编码方案中的对称性.本文还设计了新的演化算子——星图(Star Graph,SG)算子,及其对应的SG算法,给出了算法求解图分割问题时的量子电路.在IBM Q上的实验结果显示,星图算法比标准QAO算法平均约有25.3%的性能提升.

关键词：量子近似优化算法组合优化问题星图算子星图算法图分割

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基于路径上报的车联网轨迹隐私保护

计算机研究与发展 2017年第11期54卷 2467-2474页

作者：吴宣够王朋飞郑啸樊旭王小林安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

车载自组织网络(vehicular ad hoc networks,VANETs)(也称车联网)数据收集与应用为智能交通、城市规划、降低车辆污染等问题提供有效的技术和数据保障.在车联网数据收集中通常需要车载用户上报连续路段位置信息,这给车载用户个人轨迹隐... 详细信息

车载自组织网络(vehicular ad hoc networks,VANETs)(也称车联网)数据收集与应用为智能交通、城市规划、降低车辆污染等问题提供有效的技术和数据保障.在车联网数据收集中通常需要车载用户上报连续路段位置信息,这给车载用户个人轨迹隐私带来严重的威胁.然而现有用户轨迹保护算法主要基于单点位置保护,不能有效保护基于路径上报的用户轨迹隐私.针对车联网中用户移动轨迹易泄露问题,提出一种基于路径隐私保护的位置信息上报方案.该方案给出用户轨迹隐私保护定义和路径隐私限制下的问题模型,同时证明了该问题是NP-hard问题.此外,还给出该问题的具体近似算法的实现.仿真实验结果表明:提出的算法具有良好的车载用户隐私保护功能和数据收集覆盖性能.

关键词：车联网数据收集九迹隐私保护 NP-hard问题任务分配

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基于双注意力残差循环单幅图像去雨集成网络

软件学报 2021年第10期32卷 3283-3292页

作者：张学锋李金晶安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243000

降雨会严重降低拍摄图像质量和影响户外视觉任务.由于不同图像中,雨的形状、方向和密度不同,导致单幅图像去雨是一项困难的任务.提出一种新的基于双注意力的残差循环单幅图像去雨集成网络(简称RDARENet).在网络中,因为上下文的信息对于... 详细信息

降雨会严重降低拍摄图像质量和影响户外视觉任务.由于不同图像中,雨的形状、方向和密度不同,导致单幅图像去雨是一项困难的任务.提出一种新的基于双注意力的残差循环单幅图像去雨集成网络(简称RDARENet).在网络中,因为上下文的信息对于去除雨痕十分重要,所以首先采用多尺度的扩张卷积网络去获得更大的感受野.雨痕信息可以认为是多个雨层特征的叠加,为了更好地提取雨痕的特征和恢复背景图层信息,运用了通道和空间注意力机制的残差网络.通道注意力能够反映不同雨层的权重,而空间注意力则通过相邻空间特征之间的关系增强区域的表征.随着网络的加深,防止低层信息的丢失,采用级联的残差网络和长短时间记忆网络,将低层特征信息传递到高层中去,逐阶段地去除雨痕.在网络的输出部分,采用集成学习的方式,将每个阶段的输出结果通过门控网络加权相加,得到最终的无雨图像.实验结果表明,去雨和恢复纹理细节的效果都得到较大提升.

关键词：单幅图像去雨双注意力机制残差网络门控网络

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多尺度正余弦优化算法

控制与决策 2022年第11期37卷 2860-2868页

作者：申元霞张学锋方馨汪小燕安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243000

针对标准正余弦算法进化后期的停滞问题,对进化过程中的种群多样性进行分析,得出标准正余弦算法的种群多样性受控制因子的直接影响,且种群多样性表达式中控制因子指数随迭代次数的增加而下降.为了改善标准正余弦算法进化后期的探索和开... 详细信息

针对标准正余弦算法进化后期的停滞问题,对进化过程中的种群多样性进行分析,得出标准正余弦算法的种群多样性受控制因子的直接影响,且种群多样性表达式中控制因子指数随迭代次数的增加而下降.为了改善标准正余弦算法进化后期的探索和开采,提出多尺度正余弦优化算法.该算法通过自适应的多尺度控制因子调节群体多样性从而实现多层次的搜索;同时设计协助种群实施局部搜索,其种群独立进化,个体可以直接学习主群或协助种群中的最优个体,以加快收敛速度和提高解的质量.将所提出算法与改进的正余弦算法和新型群智能算法进行对比实验,实验结果表明,所提出算法能够较好地平衡进化过程中的探索和开采,提高全局优化能力.

关键词：正余弦算法停滞问题种群多样性探索和开采控制因子全局优化

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基于声誉的协同众包激励机制研究

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第9期52卷 94-100页

作者：刘辉章闯李晓皖安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

针对协同众包中的搭便车、不公平和不安全等问题,提出基于声誉的激励机制.该机制综合考虑成员的直接声誉和间接声誉评估其贡献,并利用区块链技术的透明性和不可篡改性存储声誉值,确保声誉数据的真实可靠.首先,采用高斯混合模型对成员任... 详细信息

针对协同众包中的搭便车、不公平和不安全等问题,提出基于声誉的激励机制.该机制综合考虑成员的直接声誉和间接声誉评估其贡献,并利用区块链技术的透明性和不可篡改性存储声誉值,确保声誉数据的真实可靠.首先,采用高斯混合模型对成员任务完成的质量进行预测,并结合其历史声誉值来计算直接声誉值;然后,为了衡量每个成员在团队中的重要程度,采用聚集函数和PageRank算法.前者评估成员的局部影响力,后者衡量其全局影响力.基于成员在团队中的重要性区分度和执行任务的历史记录,分别计算成员在团队中的重要性及成员与其交互成员间的相似度对其间接声誉的影响权重,计算成员的间接声誉值.在此基础上,运用Shapley值实现收益分配的公平性,解决了成员搭便车问题.最后,基于实际数据集,将此激励机制与现有的报酬分配方法进行比较,验证其公平性和有效性.

关键词：协同众包激励机制区块链聚集函数高斯混合模型 Shapley值声誉