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江南大学物联网工程学院: 作品数：3,920 被引量：12,258H指数：29; 相关作者：须文波纪志成徐保国吴小俊杨慧中更多>>; 相关机构：青岛科技大学自动化与电子工程学院河北工程大学信息与电气工程学院淮阴工学院计算机工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程文化科学更多>>

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面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度被引量：10: 2017年; 针对面向绿色制造的车间调度问题,考虑能源消耗、最大完工时间、生产成本等调度目标,建立多目标柔性作业车间调度问题模型。针对该模型特点,提出一种改进离散蝙蝠算法对其求解;为有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,采用一种整数编码策略;通过设计一种具有记忆能力的粒子变异操作避免了算法早熟收敛、求解精度低等问题;同时算法中引入了一种线性递减的惯性权重策略,更好地平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。最后针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解多目标柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法。; 包哲人徐华; 关键词：多目标调度柔性作业车间

调节数学形态学算子分析及其应用研究被引量：1: 2005年; 在G ady A gam等人工作的基础上,结合结构元素和约束参数的选择,对调节形态学基本算子进行了一定的分析,得到了几个等价定义和一个颇有意义的结论.最后结合实例,比较了调节形态学与普通形态学对噪声图像处理的结果和性能.实验结果表明,这种新形态学算子比经典形态学算子具有更好的噪声抑制能力.; 颜七笙王士同; 关键词：数学形态学算子图像处理

特征自蒸馏机制下的弱监督目标检测被引量：1: 2023年; 目前基于图像级注释信息的主流弱监督目标检测算法常常出现局部定位问题,仅仅关注图像中局部高辨别性的区域,却忽略了完整的目标。为了解决这种问题,提出了一种端对端的基于特征自蒸馏的弱监督目标检测网络(FSDNet),其中可拆卸的特征自蒸馏模块充分利用不同层级特征表示中的细节信息和语义信息,并通过特征自蒸馏损失约束网络训练,在未增加测试期计算代价的前提下增强了检测器综合性能;同时构造回归分支简单却有效地提取并利用特征中隐性位置信息,并通过改善监督信息生成算法、平衡优化损失等策略进一步改善了弱监督目标检测器的局部定位问题。在Pascal VOC 2007、VOC 2012、MS-COCO等大规模公开数据集上的实验结果表明,FSD-Net拥有比Baseline及近年主流方法更好的检测性能,有效地缓解了局部定位问题。; 高文龙陈莹彭勇; 关键词：图像处理目标检测

基于免疫遗传算法模糊神经元温度控制器的设计: 利用免疫遗传算法(IGA)的全局搜索功能和神经元的自学习能力,设计一种温度控制器．通过仿真研究表明,该控制器可有效地消除静态误差,并对生产过程中的温度骤变有很好的鲁棒性．将该控制器应用于实际工业过程中的温度控制,使用效果...; 王鲜芳杜志勇潘丰; 关键词：免疫遗传算法模糊神经元鲁棒性温度控制; 文献传递

基于拓扑抽象的高性能网络模拟方法被引量：3: 2012年; 为提升网络模拟性能,提出了基于拓扑抽象的网络模拟方法。该方法对大规模网络拓扑进行抽象,形成小规模网络拓扑;通过对该小规模拓扑的模拟结果进行分析,形成原始大规模拓扑的模拟结果。理论证明了该方法能保证路由器队列长度、丢包率、数据包转发时延、TCP流量速率等瞬时网络行为参数的模拟真实性。通过基于NS2的实验结果表明,当拓扑抽象度达到16时,相对于传统的网络模拟,该方法降低模拟运行时间98%以上,而网络行为模拟结果仍具有较高的真实性。; 王晓锋关鹭刘渊; 关键词：网络模拟

基于分裂式K均值聚类的肤色检测方法被引量：3: 2014年; 针对复杂图像背景及光照导致的肤色检测率不高的问题,提出一种基于分裂式K均值聚类的椭圆模型肤色检测方法。该方法对图像进行光线补偿处理,采用Gray World方法对图像进行颜色均衡,选择建立检测效率较高的椭圆肤色模型进行肤色检测,并在检测出的肤色区域上采用分裂式K均值聚类(FKM)进行二次的肤色判决,进一步准确检测出肤色区域。实验表明,所提出的检测算法能准确高效地检测出肤色区域,具有较高地准确率和较强的鲁棒性。; 赵杰桑庆兵刘毅锟; 关键词：肤色检测鲁棒性

基于投影与深度学习网络的三维人脸特征点定位方法被引量：1: 2017年; 标定三维人脸模型特征点对人脸识别、人脸建模等都具有重要作用。针对人脸特征点标定需要手工干预、标定特征点个数少或不准确、标定时间长等问题,提出了一种基于投影与深度学习网络的人脸三维模型特征点标定法。基于正交投影,生成人脸三维模型二维深度图与二维特征点位置,采用以卷积神经网络为主的深度学习网络模型训练测试,将深度图上特征点映射到三维人脸模型,实现眉毛、眼睛、鼻尖、嘴巴等重要区域的特征点定位。实验表明,该方法可自动标定三维人脸模型特征点,快速、准确预测足够数量特征点位置。; 杜星悦董洪伟杨振; 关键词：三维人脸特征点定位卷积神经网络

一种优化标签传播过程的重叠社区发现算法被引量：6: 2018年; 随着社区规模的不断扩大,基于标签传播思想的重叠社区发现算法得到较大发展。经典重叠社区发现算法虽然很好地利用了标签随机传播特性实现了重叠社区发现,但是也导致该算法输出结果很不稳定、社区生成质量较差。为克服采用最新的ClusterRank为所有节点排序降低随机性带来的结果稳定性差的弊端,引入最大社区节点数以控制最大社区节点数目,防止远大于其他社区的Monster出现。采用真实数据集和人工网络验证,结果证实,改良后算法可行有效。; 赵雨露张曦煌

结合混合池化的双流人脸活体检测网络被引量：7: 2020年; 目的人脸识别技术在很多领域起着重要作用,但大量的欺诈攻击对人脸识别产生了威胁,比如打印攻击和重放攻击。传统的活体检测方法是以手工方式提取特征且缺乏对时间维度的考虑,导致检测效果不佳。针对以上问题,提出一种结合混合池化的双流活体检测网络。方法对数据集提取光流图像并进行面部检测,得到双流网络的两个输入;在双流网络末端加入空间金字塔和全局平均混合池化,利用全连接层对池化后的特征进行分类并进行分数层面的融合;对空间流网络和时间流网络进行融合得到一个最优结果,同时考虑了不同颜色空间对检测性能的影响。结果在CASIA-FASD(CASIA face anti-spoofing database)和replay-attack两个数据集上做了多组对比实验,在CASIA-FASD数据集上,等错误率(equal error rate,EER)为1.701%;在replay-attack数据集上,等错误率和半错误率(half total error rate,HTER)分别为0.091%和0.082%。结论结合混合池化的双流活体检测网络充分考虑时间维度,提出的空间金字塔和全局平均混合池化策略能有效地利用特征。针对包含多种攻击类型、图像质量差异较大的数据集,本文提出的网络模型均能取得较低的错误率。; 汪亚航宋晓宁吴小俊; 关键词：卷积神经网络光流法

神威国产处理器应用程序的并行参数自动寻优被引量：1: 2020年; 有限差分模板计算算法常应用于"神威·太湖之光"上完成大气模拟、石油勘探等任务,由于该算法通信开销大,计算密度高,且神威系统结构复杂,应用程序数据规模大,在程序构建和执行时难以得到合理的参数对数据进行分割,程序性能难以得到保证。针对申威26010处理器硬件特性提出一种基于遗传算法的并行参数自动寻优方法。对消息传递接口数据规模参数和从核数据规模参数进行自动寻优,对二维有限差分模板计算算法进行高性能测试。该方法在10亿次的寻址空间内寻取更优解,与编译系统自动分配相比达到了10.79倍加速比。此外,还对逆时偏移成像算法进行优化测试,与编译系统自动分配相比表现出6.31倍加速比。该方法对应用程序数据规模参数进行自动寻优,为国产异构众核处理器的高性能并行优化提供有用指导。; 刘徐肖志勇甘霖徐敬蘅陈宏博; 关键词：并行计算遗传算法

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