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采用特征图增强原型的小样本图像分类方法 被引量：1
1
作者 许华杰 梁书伟 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期990-1000,共11页
在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重... 在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重影响图像分类性能的问题,提出一种采用特征图增强原型的小样本图像分类方法(FMEP)。首先,用余弦相似度从查询集样本特征图中选择部分相似特征加入类原型中,得到更具代表性的特征图增强原型;其次,对相似的查询集样本特征进行聚合,缓解类内差异大导致的问题,使同类样本的特征分布更接近;最后,用在特征空间中与真实类别分布都更接近的特征图增强原型和聚合查询特征进行相似度比较得到更优的分类结果。所提方法在MiniImageNet、TieredImageNet、CUB-200和CIFAR-FS等常用的小样本图像分类数据集上进行了实验,结果表明所提方法获得了比基线模型更优的分类性能,同时也优于同类型的小样本图像分类方法。 展开更多
关键词 小样本学习 图像分类 度量学习 特征图增强原型 余弦相似度
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采用动态相关度权重的特征选择算法
2
作者 许华杰 刘冠霆 +1 位作者 张品 秦远卓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期89-98,共10页
基于互信息的特征选择算法在考虑候选特征提供的新分类信息时,通常忽略了候选特征的加入会使得已选特征和类标签的相关性发生变化而带来额外的新增信息量,以及在计算冗余信息时采用累加求和的形式可能导致低估候选特征的冗余程度。针对... 基于互信息的特征选择算法在考虑候选特征提供的新分类信息时,通常忽略了候选特征的加入会使得已选特征和类标签的相关性发生变化而带来额外的新增信息量,以及在计算冗余信息时采用累加求和的形式可能导致低估候选特征的冗余程度。针对以上问题,提出动态相关度权重的定义,以更全面地考虑候选特征带来的新信息量成分;提出改进冗余项的定义,采用取最大值和归一化策略,以解决传统算法存在的低估冗余问题;在此基础上提出一种采用动态相关度权重的特征选择算法(feature selection using dynamic relevance weight,FSDRW)。选取五种当前主流的基于互信息的过滤式特征选择算法进行对比实验,在来自加州大学尔湾分校UCI和亚利桑那州立大学ASU的机器学习测试数据集上的实验表明,所提出的算法在分类准确率及综合性能方面具有较好的表现。最后将所提出算法应用于广西某水库工程的微震、爆破信号识别中,算法选取出的特征用于微震信号识别可达到98.86%的分类准确率,验证了算法在实际应用中的有效性。 展开更多
关键词 特征选择 互信息 信息熵 动态相关度权重
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基于多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法 被引量：1
3
作者 吴宁 罗杨洋 许华杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期737-744,共8页
为提高遥感图像语义分割精度,解决深度卷积神经网络(DCNN)特征提取过程中小尺寸目标信息丢失的问题,提出一种基于多尺度特征融合的语义分割方法FuseSwin。首先,在Swin Transformer中引入注意力增强模块(AEM),以突出目标所在区域并抑制... 为提高遥感图像语义分割精度,解决深度卷积神经网络(DCNN)特征提取过程中小尺寸目标信息丢失的问题,提出一种基于多尺度特征融合的语义分割方法FuseSwin。首先,在Swin Transformer中引入注意力增强模块(AEM),以突出目标所在区域并抑制背景噪声的干扰;其次,利用特征金字塔网络(FPN)融合多尺度特征的细节信息和高级语义信息,以补充目标的特征;最后,通过空洞空间金字塔池化(ASPP)模块从融合特征图中进一步捕获目标的上下文信息,提升模型分割精度。实验结果表明,所提方法在Potsdam遥感数据集上的平均像素准确率(mPA)和平均交并比(mIoU),与DeepLabV3方法相比,分别提高了2.34、3.23个百分点;与SegFormer方法相比,分别提高了1.28、1.75个百分点,优于目前主流的分割方法。此外,将所提方法实际应用于广西钦州茅尾海的高分辨率遥感图像中的蚝排识别与分割,分别取得96.21%、91.70%的像素准确率(PA)和交并比(IoU)。 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 多尺度 特征融合 Swin Transformer
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基于雷视融合轨迹匹配的高速公路车辆轨迹跟踪方法
4
作者 黎云飞 许华杰 韦泽贤 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期105-111,共7页
针对高速公路车辆跟踪过程中,在进行雷达与视频数据融合时两类传感器之间探测目标匹配的难点问题,提出一种基于目标轨迹相似度匹配的高速公路车辆跟踪方法。首先,采用投影变换将雷达数据转化到视频数据所在的维度;其次,通过提出的曲线... 针对高速公路车辆跟踪过程中,在进行雷达与视频数据融合时两类传感器之间探测目标匹配的难点问题,提出一种基于目标轨迹相似度匹配的高速公路车辆跟踪方法。首先,采用投影变换将雷达数据转化到视频数据所在的维度;其次,通过提出的曲线拟合算法将离散的轨迹点插值成连续的轨迹曲线;最后,将雷达探测目标投影到图像上的轨迹曲线与视频检测目标轨迹曲线进行相似度计算得到相似度矩阵,并通过对相似度矩阵进行筛选得到雷达探测目标和视频检测目标的匹配关系。采用高速公路真实场景下采集的车辆数据开展对比实验,结果表明在高速公路场景下的平均目标匹配成功率为94.71%,相比其他同类方法的平均匹配成功率提高3.01%和3.69%。所提出的方法能有效过滤伪目标,更适合在高速公路场景下的车辆跟踪中使用。 展开更多
关键词 雷视融合 车辆轨迹跟踪 轨迹匹配 曲线拟合 相似度矩阵
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基于多教师网络模型的半监督语义分割方法
5
作者 许华杰 肖毅烽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期279-284,共6页
基于一致性正则化的方法在半监督语义分割任务中展现出了较好的性能,这类方法通常涉及两个角色:一个显式或隐式的教师网络和一个学生网络。其中学生网络通过最小化两个网络对不同扰动样本预测结果之间的一致性损失实现训练。但是来自单... 基于一致性正则化的方法在半监督语义分割任务中展现出了较好的性能,这类方法通常涉及两个角色:一个显式或隐式的教师网络和一个学生网络。其中学生网络通过最小化两个网络对不同扰动样本预测结果之间的一致性损失实现训练。但是来自单个教师网络的不可靠预测可能会导致学生网络学习到错误的信息。通过将平均教师模型MT的单教师网络扩展为多教师网络,提出了多平均教师网络(Multiple Mean Teacher Network,MMTNet)模型,使学生网络从多个教师网络的平均预测结果进行学习,有效降低单个教师网络预测错误的影响。此外,MMTNet通过对无标签数据进行强、弱数据增强的方式对无标签数据进行数据扰动,增加了无标签数据的多样性,在一定程度上缓解了学生网络和教师网络之间存在的耦合问题,避免了学生网络对教师网络的过度拟合,从而进一步降低了教师网络进行伪标签预测错误时所产生的影响。在PASCAL VOC 2012扩充数据集上的实验结果表明,所提出的多平均教师网络MMTNet模型可获得比其他目前主流的半监督语义分割方法更高的平均交并比,且实际分割效果更优。 展开更多
关键词 半监督学习 语义分割 平均教师模型 多教师网络 一致性正则化
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基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法
6
作者 许华杰 张勃 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第9期2770-2774,共5页
音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题,通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此,提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法(multi-scale audio sequence GAN,MAS-GAN),包含多... 音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题,通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此,提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法(multi-scale audio sequence GAN,MAS-GAN),包含多尺度音频序列生成器和真伪—类别判别器。生成器通过3个上采样子网络学习音频序列不同时域和频域的特征,再将不同尺度的特征融合成伪音频序列;判别器通过辅助分类器将生成的伪数据和真实数据区分开,同时指导生成器生成各类别的数据。实验表明,与目前主流的音频序列生成方法相比,所提方法的IS和FID分数分别提高了6.78%和3.75%,可以生成更高质量的音频序列;同时通过在SC09数据集上进行分类实验来评估生成音频序列的质量,所提方法的分类准确率比其他方法高2.3%。 展开更多
关键词 音频序列生成 生成对抗网络 半监督学习 特征融合
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芍药PlSPL1基因克隆与表达特性分析
7
作者 许华杰 卢莉莉 +3 位作者 汤寓涵 赵大球 孟家松 陶俊 《华北农学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期55-61,共7页
为研究芍药PlSPL1(SPL)基因的性质和功能,进一步阐明PlSPL1基因在不同物种中的共性与特征差异,探明PlSPL1在芍药茎秆挺直程度中的作用。以芍药红峰茎秆为材料,采用RACE技术获得了芍药PlSPL1基因全长序列,利用生物信息学软件分析预测PlS... 为研究芍药PlSPL1(SPL)基因的性质和功能,进一步阐明PlSPL1基因在不同物种中的共性与特征差异,探明PlSPL1在芍药茎秆挺直程度中的作用。以芍药红峰茎秆为材料,采用RACE技术获得了芍药PlSPL1基因全长序列,利用生物信息学软件分析预测PlSPL1的结构、理化性质和亲缘关系,随后利用qRT-PCR技术分析PlSPL1在芍药茎秆不同发育时期的表达量,并通过激光共聚焦扫描显微技术进行了蛋白质亚细胞定位分析。结果表明:PlSPL1基因开放阅读框为3000 bp,编码999个氨基酸。蛋白分子式为C_(4869)H_(7682)N_(1406)O_(1497)S_(43),分子量为111.25 ku,理论等电点为6.26,编码亲水性不稳定酸性蛋白,磷酸化修饰以丝氨酸为主,无信号肽,有跨膜结构,二级结构主要由无规则卷曲组成。系统进化树分析发现,PlSPL1蛋白与牡丹的亲缘关系最近,其次和葡萄有较近的亲缘关系;蛋白序列比对分析发现,PlSPL1蛋白具有SPL转录因子家族特有的SBP保守结构域。相对表达量分析发现,PlSPL1随着茎秆发育逐渐呈现下降趋势,表明PlSPL1负向调控芍药茎秆发育,推测其可能在茎秆挺直程度方面起重要作用;亚细胞定位显示,PlSPL1蛋白定位在细胞核中。上述结果表明,PlSPL1参与芍药茎秆发育过程。 展开更多
关键词 芍药 SPL 基因克隆 表达模式 亚细胞定位
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煤化工废水处理系统反渗透膜污堵原因分析及解决措施 被引量：2
8
作者 郭剑浩 许华杰 +2 位作者 卜昆 刘春萌 范佳明 《工业用水与废水》 CAS 2024年第1期60-64,共5页
针对某煤化工废水处理系统反渗透膜频繁污堵制约装置连续运行问题,对进水水质、膜面污染物组成成分、在线氧化还原电位(ORP)仪表准确性等进行分析,结果表明膜进水中高含量的有机物与投加过量的还原剂协同作用引发的有机污染为膜系统发... 针对某煤化工废水处理系统反渗透膜频繁污堵制约装置连续运行问题,对进水水质、膜面污染物组成成分、在线氧化还原电位(ORP)仪表准确性等进行分析,结果表明膜进水中高含量的有机物与投加过量的还原剂协同作用引发的有机污染为膜系统发生污堵的根本原因。通过采取增大超滤产水余氯改善水体杀菌效果、调整还原剂加药量提高膜进水氧化性、加强在线仪表清洗校正频次、优化预处理工艺参数等处理措施,有效解决了生产运行问题,有机污染、药剂污染产生隐患大大降低,膜系统实现高效稳定运行。 展开更多
关键词 反渗透 膜污堵 ORP仪 还原剂 有机污染 杀菌 氧化性
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基于CNN-LSTM的工业机器人轴承故障诊断研究
9
作者 马传庆 邓三鹏 +3 位作者 白永雷 祁宇明 许华杰 丁昊然 《机器人技术与应用》 2024年第3期30-33,共4页
针对工业机器人轴承自适应故障特征提取困难的问题,同时考虑到工业机器人轴承故障诊断对稳定性和准确性高要求的特点,本文提出一种基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)的工业机器人轴承故障诊断方法。首先利用卷积神经网络(CNN)对故障数... 针对工业机器人轴承自适应故障特征提取困难的问题,同时考虑到工业机器人轴承故障诊断对稳定性和准确性高要求的特点,本文提出一种基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)的工业机器人轴承故障诊断方法。首先利用卷积神经网络(CNN)对故障数据进行自动特征提取,在CNN的每层激活函数之后引入批归一化,将卷积神经网络的输出作为长短期记忆(LSTM)神经网络的输入,通过LSTM捕捉数据在时间维度上的特征,最后通过Softmax分类器进行工业机器人轴承故障类型的输出。充分利用CNN特征提取和LSTM时序性数据建模的优势,训练工业机器人轴承故障诊断模型,并与传统的CNN、LSTM模型的故障诊断结果进行数据对比,结果表明,本文提出的模型的准确率更高,且稳定性更好。 展开更多
关键词 工业机器人 轴承 故障诊断 长短期记忆神经网络 卷积神经网络 特征提取
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数控雕刻镶嵌工艺在台球杆加工中的应用
10
作者 陈丽萍 许华杰 《机电工程技术》 2024年第10期278-281,共4页
台球杆是台球运动的关键击球工具,性价比高、外形美观的球杆无疑更受台球爱好者的喜爱。目前,传统的台球杆后肢多采用纯手工雕刻技艺、丝印技术、激光成图技术等加工方式,无论从生产效率还是个性化要求上,都难以满足人们对台球杆后肢外... 台球杆是台球运动的关键击球工具,性价比高、外形美观的球杆无疑更受台球爱好者的喜爱。目前,传统的台球杆后肢多采用纯手工雕刻技艺、丝印技术、激光成图技术等加工方式,无论从生产效率还是个性化要求上,都难以满足人们对台球杆后肢外观精美度的要求。为解决这些问题,在传统球杆优良制作工艺的基础上,研究改良球杆后肢美观设计及其加工工艺,运用先进的CAD/CAM软件技术进行图形绘制,再进行刀具路径参数设置并生成刀具加工路径,输出NC代码,通过CNC数控雕刻设备完成图案雕刻,结合完美的手工镶嵌工艺,完成台球杆后肢加工。大量加工实例验证表明,所提出的加工方法可以让台球杆后肢美观度得到进一步提高,使球杆在保证高性能的同时成为一件艺术品。 展开更多
关键词 台球杆 美观设计 数控雕刻镶嵌工艺 加工
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贵州省菜地土壤和蔬菜中镉含量的分析与研究 被引量：13
11
作者 许华杰 谭红 +3 位作者 谢锋 陈红亮 宋玉萍 何锦林 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第B10期674-678,共5页
对贵州省菜地土壤和蔬菜中镉含量进行了测定,并在数理统计的基础上对所测数据进行分析与研究。结果表明,大部分镉含量超标的土壤上种植的蔬菜其镉含量不会超标,辣椒和西红柿对镉的富集能力最强,叶菜类蔬菜(白菜、生菜、菠菜)对镉的富集... 对贵州省菜地土壤和蔬菜中镉含量进行了测定,并在数理统计的基础上对所测数据进行分析与研究。结果表明,大部分镉含量超标的土壤上种植的蔬菜其镉含量不会超标,辣椒和西红柿对镉的富集能力最强,叶菜类蔬菜(白菜、生菜、菠菜)对镉的富集能力明显高于瓜豆类蔬菜(黄瓜、茄子、甘蓝、丝瓜、豇豆和四季豆),白菜、生菜、菠菜、辣椒和西红柿中镉含量与土壤中镉含量的关系显著相关。该结果可以为贵州省镉含量超标土壤的综合利用提供理论依据。 展开更多
关键词 贵州省 土壤 蔬菜 镉 富集能力
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石墨炉原子吸收法测定蔬菜中镉含量不确定度的评定 被引量：7
12
作者 许华杰 谭红 +3 位作者 宋玉萍 陈红亮 谢锋 何锦林 《分析试验室》 CAS CSCD 北大核心 2007年第z1期104-107,共4页
对石墨炉原子吸收法测定蔬菜中Cd含量不确定度进行评定。以白菜为例,分析了整个检测过程产生的不确定度,给出扩展不确定度以及最终结果表示:(0.028±0.001)mg/kg。并且分析了产生不确定度的主要来源,为有效地控制用该方法来测定蔬... 对石墨炉原子吸收法测定蔬菜中Cd含量不确定度进行评定。以白菜为例,分析了整个检测过程产生的不确定度,给出扩展不确定度以及最终结果表示:(0.028±0.001)mg/kg。并且分析了产生不确定度的主要来源,为有效地控制用该方法来测定蔬菜中镉含量的质量提供可靠的理论依据。 展开更多
关键词 不确定度 石墨炉原子吸收 蔬菜 CD
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基于密度的不确定性数据概率聚类 被引量：12
13
作者 许华杰 李国徽 +1 位作者 杨兵 杜建强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期68-71,共4页
近期传感数据监测和移动对象跟踪等许多从自然界直接采集数据的新应用引发了不确定性数据管理这一新的研究课题。这些应用中相关数据的不确定性为传统的数据处理方法提出了新的挑战。探讨的重点是不确定性数据的聚类。提出了一个针对不... 近期传感数据监测和移动对象跟踪等许多从自然界直接采集数据的新应用引发了不确定性数据管理这一新的研究课题。这些应用中相关数据的不确定性为传统的数据处理方法提出了新的挑战。探讨的重点是不确定性数据的聚类。提出了一个针对不确定性数据的基于密度的聚类算法,根据不确定性数据内在的概率分布信息进行概率聚类,并采用R树索引和概率阀值索引提高算法的效率。仿真试验表明,提出的算法在有效性和效率方面均优于当前主要的基于密度的不确定性数据聚类算法。 展开更多
关键词 基于密度的聚类 不确定性数据 R树
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基于自适应遗传算法和多条带策略的排样方法研究 被引量：5
14
作者 许华杰 檀洪森 胡小明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第4期274-278,317,共6页
针对现代工业工艺生产中普遍存在的矩形件排样优化问题,在遗传算法的主要环节应用性能较优的算子对矩形件排样序列进行了求解,并运用交叉概率和变异概率能自适应调整的方法来提高遗传算法的收敛速度及稳定性。提出了满足工艺生产切割要... 针对现代工业工艺生产中普遍存在的矩形件排样优化问题,在遗传算法的主要环节应用性能较优的算子对矩形件排样序列进行了求解,并运用交叉概率和变异概率能自适应调整的方法来提高遗传算法的收敛速度及稳定性。提出了满足工艺生产切割要求的多条带策略,辅以最低水平线算法的择优插入策略对矩形件序列进行解码。实验结果表明,与分层策略相比,所提出的排样方法不仅能得到更高、更稳定的板材利用率,而且还能提高工艺生产的效率并降低生产的时间成本,具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 矩形件排样 多条带策略 最低水平线算法 板材利用率
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基于块稀疏度估计的压缩感知自适应重构算法 被引量：4
15
作者 许华杰 何敬禄 胡小明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期305-308,320,共5页
块稀疏信号是一类具有特殊结构的稀疏信号。针对块稀疏信号块稀疏度未知的情况,提出了一种基于块稀疏度估计的自适应重构算法,并将其应用于压缩感知。首先对信号的块稀疏度进行初步估计,计算得到一个支撑块索引集合的估计值,利用得到的... 块稀疏信号是一类具有特殊结构的稀疏信号。针对块稀疏信号块稀疏度未知的情况,提出了一种基于块稀疏度估计的自适应重构算法,并将其应用于压缩感知。首先对信号的块稀疏度进行初步估计,计算得到一个支撑块索引集合的估计值,利用得到的估计值对残差进行初始化;然后对测量矩阵的子块和当前残差进行相关性匹配操作,以选取信号的支撑块集合,依据正则化原则再次对由相关性匹配操作得到的信号支撑块集合进行筛选;最后通过迭代过程获得信号最终的支撑块集合。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的块稀疏信号自适应重构算法相比,具有较好的重构成功概率且算法的平均运行时间更短。 展开更多
关键词 块稀疏信号 压缩感知 估计 正则化 自适应 信号重构
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基于轨迹多特性的隐私保护算法 被引量：3
16
作者 许华杰 吴青华 胡小明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期190-195,共6页
现有基于聚类的轨迹隐私保护算法在衡量轨迹间的相似性时大多以空间特征为标准,忽略了轨迹蕴含的其他方面的特性对轨迹相似性的影响。针对这一情况可能导致的匿名后数据可用性较低的问题,提出了一种基于轨迹多特性的隐私保护算法。该算... 现有基于聚类的轨迹隐私保护算法在衡量轨迹间的相似性时大多以空间特征为标准,忽略了轨迹蕴含的其他方面的特性对轨迹相似性的影响。针对这一情况可能导致的匿名后数据可用性较低的问题,提出了一种基于轨迹多特性的隐私保护算法。该算法考虑了轨迹数据的不确定性,综合方向、速度、时间和空间4个特性的差异作为轨迹相似性度量的依据,以提高轨迹聚类过程中同一聚类集合中轨迹之间的相似度;在此基础上,通过空间平移的方式实现同一聚类集合中轨迹的k-匿名。实验结果表明,与经典隐私保护算法相比,在满足一定隐私保护需求的前提下,采用所提算法实施隐私保护之后的轨迹数据整体具有较高的数据可用性。 展开更多
关键词 轨迹隐私保护 隐私保护度 轨迹聚类 不确定性
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基于AGA和集中剩余矩形区域策略的排样方法研究 被引量：2
17
作者 许华杰 檀洪森 胡小明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第11期3235-3239,共5页
针对目前工业生产中存在的矩形件排样优化问题,采用交叉概率和变异概率自适应改变的自适应遗传算法,并在遗传算法主要环节中采用改进的、性能较优的算子对排样序列进行求解,提出一种基于集中剩余矩形区域策略的解码方法并将其运用到求... 针对目前工业生产中存在的矩形件排样优化问题,采用交叉概率和变异概率自适应改变的自适应遗传算法,并在遗传算法主要环节中采用改进的、性能较优的算子对排样序列进行求解,提出一种基于集中剩余矩形区域策略的解码方法并将其运用到求解过程中,以提高排样的板材利用率。经实验结果分析,所提出的排样方法在寻优能力和求解的稳定性方面均有较明显的提高,可获得较高的板材利用率,适用于生产实践中。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 矩形件排样 最低水平线算法 剩余矩形 板材利用率
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基于SX单片机实现WebServer和网络协议栈 被引量：14
18
作者 许华杰 明健 《单片机与嵌入式系统应用》 2001年第11期5-9,共5页
讨论UBICOM公司(原SCENIX公司)的SX52BD100单片机构建WebServer的具体方案;给出硬件构成框图,并分析每一部分的作用,完成的功能以及软件流程图。为了突出这种单片机的虚拟外设的特点,特别详细地说明网络协议和协议栈的具体实现。
关键词 WEBSERVER 网络协议栈 单片机 通信协议 SX52BD100型
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基于混合样本自动数据增强技术的半监督学习方法 被引量：4
19
作者 许华杰 陈育 +1 位作者 杨洋 秦远卓 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第3期288-293,共6页
基于一致性的半监督学习方法通常使用简单的数据增强方法来实现对原始输入和扰动输入的一致性预测。在有标签数据的比例较低的情况下,该方法的效果难以得到保证。将监督学习中一些先进的数据增强方法扩展到半监督学习环境中,是解决该问... 基于一致性的半监督学习方法通常使用简单的数据增强方法来实现对原始输入和扰动输入的一致性预测。在有标签数据的比例较低的情况下,该方法的效果难以得到保证。将监督学习中一些先进的数据增强方法扩展到半监督学习环境中,是解决该问题的思路之一。基于一致性的半监督学习方法MixMatch,提出了基于混合样本自动数据增强技术的半监督学习方法AutoMixMatch,在数据增强阶段采用自动数据增强技术,并在样本混合阶段提出了一种混合样本算法,用于提升对无标签样本的利用效果。通过图像分类方面的实验来测试所提方法的性能,在图像分类基准数据集中,所提方法在3种有标签样本比例下的分类效果均优于对比的几个主流半监督分类方法,验证了所提方法的有效性。此外,所提方法在有标签数据占训练数据比例极低(仅为0.05%)的情况下表现更好,在SVHN数据集上的实验结果表明,所提方法的分类错误率比MixMatch低30.17%。 展开更多
关键词 半监督学习 一致性 图像分类 自动数据增强 混合样本
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移动计算环境中易变数据的在线广播调度 被引量：1
20
作者 许华杰 李国徽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第1期34-38,共5页
随着无线传感器网络、GPS等技术的广泛应用,产生了易变数据这种区别于传统静态数据的新型数据类型,对数据处理方法提出了新的要求。在移动计算环境中,数据广播是一种有效的数据访问方式。针对易变数据的特点提出数据平均不确定率的概念... 随着无线传感器网络、GPS等技术的广泛应用,产生了易变数据这种区别于传统静态数据的新型数据类型,对数据处理方法提出了新的要求。在移动计算环境中,数据广播是一种有效的数据访问方式。针对易变数据的特点提出数据平均不确定率的概念并在此基础上提出一种易变数据在线广播调度策略CEDB-M。仿真实验表明该策略在无传输差错发生、有传输差错发生和多信道广播条件下在获得较优的访问延迟的同时有效降低通过广播读取易变数据的不确定性,有利于基于这些数据的查询结果质量的提高。 展开更多
关键词 移动计算环境 易变数据 广播 调度
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