东莞理工学院网络空间安全学院
- 作品数：31 被引量：47H指数：4
- 相关机构：广东工业大学计算机学院西安工业大学电子信息工程学院桂林电子科技大学计算机与信息安全学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金新世纪高等教育教学改革工程更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信机械工程更多>>
- 基于直线检测与密度聚类的车位识别算法研究被引量：1
- 2023年
- 车位识别技术是实现智能停车管理的基础。现有的车位识别算法的识别图像多为环视图像,而针对高位图像的车位识别算法则较少,而且算法的召回率和精确率低。针对该研究现状,本文提出一种基于直线检测与密度聚类的车位识别算法,该算法能够准确识别不同高位图像中的车位。算法通过对检测直线进行密度聚类,得到了准确的车位线信息。同时,算法能够自动提取图像中的感兴趣区域,并准确定位感兴趣区域内的车位顶点,根据车位顶点坐标识别车位。实验结果表明,相比传统的车位识别算法,该算法具有更高的召回率和精确率。
- 曾俊琪张足生张声健李文杰
- 关键词：密度聚类感兴趣区域
- 基于注意力机制的双打分式机器阅读理解模型
- 2023年
- 由于现有的机器阅读理解模型对于文本信息的理解能力欠佳,模型的问题回答准确度也有待提升。为了提升相关模型对于文本的阅读理解能力,提出了一种双打分机制。先依据文章信息的自注意力权重判断文章中每个词语的重要程度,进而可以排除掉一些不重要的信息,并给予重要信息以更高的权重。随后再从问题的角度选取答案,计算文章中单词与问题的相关度,通过Softmax函数即可返回每个单词作为答案开头与结尾的概率,选取概率最高的单词,输出二者之间的内容,即可得到模型所认为的问题答案。在此方法中,模型是在排除了一些信息的前提下选择答案,这将会有着更高的效率。实验部分将采用SQuAD问答数据集来进行对比实验,在与BiDAF模型与DrQA模型的对比实验中,EM指数高出同类最好模型0.82。实验结果表明,采用该方法的模型相较于其他模型有着更高的准确率,该方法对于模型回答准确率的提升是成功的。
- 施峰周坤晓
- 关键词：自然语言处理
- 用于CD56图像分割的细胞标注精细化与自适应加权损失
- 2022年
- CD56是神经细胞黏附分子,可用于多种肿瘤细胞的诊断与研究。CD56是目前最新的肿瘤分子标记物之一,计算机医学图像处理领域目前对CD56图像的研究刚刚起步。随着诸如语义分割深度学习技术的发展,越来越多的研究人员将语义分割技术应用到医学图像处理中,以实现辅助医疗诊断。CD56图像中的背景、阴性细胞和阳性细胞像素点个数的比例非常不平衡,大致为70∶10∶1,这会影响语义分割技术用于CD56图像分割的效果。对不同类别的像素点添加损失权重且对每个像素点添加自适应权重,改进了相关语义分割模型的损失函数,使得模型能更关注细胞,特别是阳性细胞。同时使用聚类的方法,在模型训练之前精细化对CD56图像的标注,进一步提升了模型的分割精度。针对CD56图像数据集的实验结果表明,对图像标注的精细化和对相关语义分割模型的损失函数的改进有效提升了模型对CD56图像的分割精度。
- 刘榕伍欣敖斌文青李宽
- 关键词：医学图像处理聚类
- 基于位置信息的无线自组网路由算法对比研究被引量：4
- 2019年
- 随着GPS接收装置走向微型化、低成本、低功耗,越来越多的无线节点开始配置GPS模块。因此,利用节点位置信息来建立无线自组网路由,即地理位置路由算法,逐渐成为一种实用的路由选择。其中,作为典型代表的GPSR协议应用最广,具有路由开销小、时延性能好等特点。为进一步探索地理位置路由的优化空间,论文对GPSR及其改进算法GP-SR-R、WF-IGPSR进行对比研究。基于NS2仿真平台,分别从端到端时延、分组交付率等性能角度对上述三种算法进行综合分析与评价。仿真结果表明:GPSR的时延特性表现最好,而分组交付率特性表现最差;WF-IGPSR的时延特性和交付率特性表现居中;GPSR-R的交付率特性表现最好,而时延特性表现最差。
- 胥建鹏敖欣
- 关键词：无线自组网NS2
- 基于Siren函数改进的循环神经网络机器阅读理解被引量：1
- 2022年
- 由于现有的循环神经网络存在着梯度消失与梯度爆炸的问题,会影响模型精度。为提升机器阅读理解模型的效率,采用了一种新型正弦激活函数Siren函数,结合注意力机制对循环神经网络进行改进。使用循环神经网络对文本数据进行特征提取,同时引入注意力机制,可以进一步抓住文本中的重点信息。经由Siren激活函数层对神经网络的输出进行处理后,传递至Softmax层与全连接层返回问题所需答案。采用该网络所实现的机器阅读理解模型,相较于原有的模型在精准度上有大幅度提升。实验数据采用SQuAD英文问答数据集,在对比实验中,相较于仅使用注意力机制的RNN版DrQA模型,EM指数提升了6.1,F1指数提升了5.9,同时Siren函数也在与其他激活函数的对比实验中均取得了较好的效果。
- 施峰周坤晓
- 关键词：循环神经网络
- 基于多频谱特征的音频对抗样本检测方法
- 2022年
- 音频对抗样本技术是一种通过在音频中添加微小扰动信号来达到特殊目标的技术,该技术甚至可以改变现代自动语音识别系统(ASR)的识别结果,可对语音识别系统造成安全威胁。因此,如何检测音频对抗样本,是一个紧迫的研究课题。现有的音频对抗样本检测方法的检测准确率还有提高的空间,并且缺乏对音频对抗样本特征的研究,在文中,基于音频对抗样本的时域特征和频域特征,提出了一个基于多频谱的检测器来解决音频对抗样本检测的问题。与已有的方法相比,所提出的方法在白盒攻击方法和黑盒攻击方法下生成的短音频对抗样本的检测精度上得到提升,特别是在受到关键词篡改的攻击下,检测精度提高了30%以上。
- 马健罗达
- 基于区块链的自适应权重趋势感知联邦学习方案
- 2023年
- 联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习框架,在训练过程中模型更新会占用大量网络带宽,这成为联邦学习获得高精度机器学习模型的瓶颈之一。为了解决以上问题,基于Hyperledger Fabric区块链,设计了一个简单而有效的自适应阈值更新算法,并提出了一种自适应权重趋势感知的联邦学习解决方案。通过客户端训练的本地模型与全局模型方向向量矩阵的相关性,来筛除与全局模型偏差较大的客户端模型,同时在训练过程中自适应地调整筛选阈值。实验结果表明,相比于传统的联邦学习方案,提出方案减少了神经网络模型训练过程中超过20%的网络通信开销以及节约超过五倍的训练资源,提高了近4%的模型精确度,并且训练过程可追溯和去中心化,极大地提高了隐私安全保障。
- 刘振吴宇
- 关键词：自适应区块链去中心化
- 新时代应用型高校大学生党史教育建设路向研究被引量：1
- 2022年
- 党史教育是高校开展思想政治教育工作的重要抓手,是实现构建新时代高素质技能型人才队伍的关键。加强新时代应用型高校大学生党史教育建设路向研究,对进一步消除应用型高校思想政治教育短板,推动应用型高校深度转型、发挥示范性引领作用具有深远的理论和实践价值。当前,应用型高校党史教育存在顶层设计不足、师资力量薄弱、学生存在身份认知偏差等问题,要推进应用型高校党史教育建设,需以复归党史教育价值,强化党史教育理念;优化顶层设计,建设一体化教育体系;结合应用型教育特点,创新党史教育特色路向;注重质量评价,形成闭环式教育四个方面为着力点,推进新时代应用型高等教育内涵式发展。
- 黄斌
- 关键词：应用型高校大学生党史教育
- 《Java语言程序设计》课程教学改革研究被引量：8
- 2020年
- 阐述了《Java语言程序设计》课程在高校计算机科学专业人才培养中的重要性,并就该课程的教学进行了一系列的研究与探讨。首先总结了该课程教学方面存在的一些问题;然后结合东莞理工学院的《Java语言程序设计》课程教学实践,从教学内容、教学方法、实验教学和考核方式等环节,阐述该课程教学改革的思路和方法,旨在提高该课程的教学效果。
- 赵慧周坤晓陈倩
- 关键词：《JAVA语言程序设计》理论教学改革项目驱动教学法实验教学改革
- 基于航空图像的目标检测算法Trans_YOLOv5
- 2024年
- 与自然图像的检测算法相比较,航空图像的检测存在目标角度随机、目标尺度变化剧烈、小目标密集、图像背景复杂等问题。针对这一系列难题,提出适用于航空图像检测的Trans-YOLOv5算法。修改YOLOv5算法中数据预处理模块以及后处理方法,增加一个目标角度标签的处理,使其适用于目标角度随机的航空图像。针对后续出现的边界问题,引入CSL(Circular Smooth Label,圆形平滑标签)将标签角度回归问题转换为分类问题,提高角度标签检测的精度。针对航空图像小目标检测问题,将Swin Transformer集成于YOLOv5框架中,提升模型对小目标的检测效果,并配合注意力机制模块,提高全局表征能力,使网络模型更加关注于待检测的目标对象。在DOTAv2.0航空图像数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性,检测结果达到60.98%mAP,与原YOLOv5算法检测结果相比提高10.85百分点,与官网公布的竞赛最佳结果相比提高2.01百分点。
- 文青伍欣敖斌李宽殷建平
- 关键词：小目标检测航空图像
