信息科学

  • 一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法

    白雪飞;韩晓静;王文剑;

    传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类,实现图像的分割,它容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果。针对这些问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法。首先使用显著性检测对图像进行初始化分割,得到带有区域级标注信息的引导图,然后将引导图作为指导信息,引导模糊聚类算法对图像进行细分割。在公共数据集上的实验结果表明,本文方法与其他改进的FCM算法和深度网络分割模型相比,可以取得较好的分割效果,有效减少了分割时间。

    2022年02期 v.54 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 4444K]
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  • 基于多尺度编解码网络的道路交通模糊图像盲复原

    吴兰;范晋卿;文成林;

    提出一种多尺度编解码深度卷积神经网络结构,使用生成对抗的思想对模糊图像直接进行盲复原。首先,设计一种优化多尺度残差块应用在编解码器内部,在减少参数量的同时提高了网络非线性表达能力;其次,分别计算多尺度网络每层对应的L2损失,确保逐级去模糊后的图像更加接近真实图像;最后,在GoPro数据集和真实道路交通模糊图像上进行仿真,结果表明,所提方法能够得到清晰度更高的复原结果。

    2022年02期 v.54 8-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 11001K]
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  • 自适应网格在水平集方法中的优化与应用

    任宇佳;马朝青;

    在水平集方法对运动界面进行追踪的过程中,利用自适应笛卡尔网格可以在水平集演化的关键区域对网格进行自动细化。水平集方程每个时间步求解后,细化区域和粗化区域的选择是决定迭代求解效率的一个重要因素,由于不同细化级别边界处的节点部分缺少同级别的邻接点,加大了求解水平集演化方程中偏微分近似解的复杂度。提出一种优化后的笛卡尔自适应网格方法,引入了窄带法对细化区域进行自动选择,使用了red-green混合细化策略,在窄带的边界处对T节点进行消除。加入了优化笛卡尔自适应网格的水平集方法被应用于模拟血管内血栓生长的计算模型中,提高了血栓仿真实验的计算效率。

    2022年02期 v.54 16-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 1853K]
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  • 基于层次标签数据的模糊决策树构造算法

    王忠;折延宏;郑逸;

    决策树分类算法在数据挖掘领域是一种高效且应用普遍的分类算法。传统的决策树算法难以处理数据中存在的模糊性等不确定性信息,模糊决策树作为经典决策树在模糊集理论上的扩展,可有效克服这一缺陷。然而,现有的模糊决策树算法在处理具有层次结构的标签数据时,一般选取层次结构的某一层标签去分类数据,导致当分类准确率高时,标签不具体;标签具体时,分类准确率低,无法有效做到在分类准确率尽可能高的情况下,层次标签也尽可能具体。提出了一种基于层次标签数据的模糊决策树构造算法来解决以上问题,结合模糊ID3算法和层次信息增益思想对数据进行分类,并在构建过程中充分考虑了标签的层次。最后通过实验与传统模糊决策树算法对比,说明了所提算法的有效性。

    2022年02期 v.54 24-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1648K]
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  • 基于粗糙集约简与狮群优化算法的机器人路径规划研究

    万仁霞;高艳龙;

    为了解决机器人路径规划冗余数据多、寻优质量差和收敛速度慢等问题,提出一种粗糙集约简技术与狮群优化算法相结合的寻找机器人最优路径算法。首先,采用栅格法对机器人工作环境建模;其次,用粗糙集知识约简和核对初始决策表进行简化,获得最小化决策表,用于训练初始狮子种群;最后,用改进的狮群算法寻找最优路径。实验结果表明,所提算法路径寻优质量高、收敛速度快,且具有较高的寻优稳定性。

    2022年02期 v.54 32-38页 [查看摘要][在线阅读][下载 1185K]
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  • 基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法

    刘晶;高立超;孙跃华;冯显宗;季海鹏;

    传统设备故障诊断方法通常基于单一的机理知识或运行数据,难以解决多复杂工况、多故障类型的设备故障问题。针对以上问题,提出了一种基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法,从单纯依赖机理知识或运行数据到两者融合驱动,进一步形成故障图谱诊断系统,不仅通过优化的双向长短时记忆网络模型对设备运行数据进行故障分类,而且可以展示详细故障信息以及相似故障。经实验分析验证,故障诊断准确率平均达到95.03%,同时系统通过基于融合故障链的知识图谱进行辅助决策,返回故障相关信息。对比传统分类模型准确率表现突出,并实现了机理知识与数据驱动相融合的设备故障领域图谱构建。

    2022年02期 v.54 39-46页 [查看摘要][在线阅读][下载 2101K]
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  • 机会网络中基于节点效用和能量的路由算法

    袁培燕;黄笑妍;

    在不具备完整传输路径的机会网络中,为进一步提高投递率和传输速度,一般使用效用和冗余混合的路由机制,但该机制仍存在较高网络开销以及高效用节点能量消耗过快等问题。基于上述情况,提出了一种基于节点效用和能量的路由方案,考虑到节点关系的自身差异性和动态变化性对路由的影响,充分利用节点的社会关系计算节点效用,并综合节点的剩余能量判断节点的转发能力,实现在多备份路由中进一步降低网络开销和均衡节点能量消耗的目标。最后,通过仿真实验与其他算法进行对比,实验结果表明,提出的路由方案在获得较优投递率和传输延时的同时,在网络开销和能量均衡性两方面有较大的改善。

    2022年02期 v.54 47-55页 [查看摘要][在线阅读][下载 4530K]
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  • 基于QoS驱动的多目标优化用户动态关联研究

    牟洁茹;何华;刘聪;李琳;

    为实现5G通信网络自组织、自优化发展,提出一种混合控制多目标优化用户动态关联算法。在满足用户服务质量和基站成本效益的需求下,同时考虑吞吐量、能耗、基站效用等因素,基于QoS需求实现用户和基站的动态关联,从而解决因用户动态变化带来的网络拥塞、资源浪费、负载增加等问题。并引入随机梯度下降算法优化传输功率,提高网络吞吐量与基站利用率。仿真结果表明,该算法在提高网络吞吐量和基站利用率的基础上能有效缓解基站负载不均衡现象。

    2022年02期 v.54 56-60页 [查看摘要][在线阅读][下载 1036K]
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  • 基于复值谱图的重参数化结构声源分离条件网络

    杨道武;陈文洁;陈爱斌;

    通过改进频率变换块以适应多源任务,并扩展了标准的U-Net进行多源分离。首先,提出一种基于复值谱图的条件机制网络,以捕获与源相关的时频模式;其次,采用潜在源注意力机制提取全局时频信息,建立长距离和层级化的时频依赖关系,根据重参数化结构丰富卷积块的特征空间,在不大量增加参数的前提下可以保持相同的性能;最后,在MUSDB源分离任务上的实验结果表明,所提方法和一些已有方法性能相当。

    2022年02期 v.54 61-66页 [查看摘要][在线阅读][下载 1436K]
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  • 融合软奖励和退出机制的WGAN知识图谱补全方法

    张得祥;王海荣;钟维幸;郭瑞萍;

    基于强化学习的方法在知识图谱补全任务中虽然具有较好的表现,但存在智能体得到的指导奖励质量偏低、关系路径判定易错等问题。为此,提出一种融合软奖励和退出机制的对抗学习推理方法(WGAN reward and exit, WGAN-RE),在生成式对抗网络中引入软奖励和动作退出机制。利用知识嵌入模型构建外部软奖励机制,增强强化学习过程中的奖励机制;利用动作退出机制对路径上的中间实体随机掩盖外向边,并强制搜索路径集,稀释无意义路径的影响。在FB15K-237和NELL-995数据集上与多种强化学习方法进行对比实验,结果表明,所提方法的路径搜索成功率最高,在事实预测和链接预测任务上其性能均有显著提升。

    2022年02期 v.54 67-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 1296K]
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  • 基于知识图谱的儿童病问答模型构建

    张兴;王海荣;李明亮;王栋;

    为解决医疗问答系统精准度不高和深层语义匹配不准确的问题,提出了融合TF-IDF、BERT和DSSM的问答模型(TIBD-QA)。在妈妈网中抓取儿童病护理的相关数据,构建了儿童病护理问答数据集ChildQA,使用DSSM算法解决人工特征转换效率低的问题;利用BERT中的多头注意力机制使模型可以关注不同方面的信息,使得到的上下文信息更加准确。对比实验结果表明,所提方法在ChildQA数据集和WebQA公开数据集上的精确率分别达到83.6%和84.3%,且在构建的儿童病问答系统上取得较好效果。

    2022年02期 v.54 74-80页 [查看摘要][在线阅读][下载 3912K]
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  • 基于时频融合卷积神经网络的股票指数预测

    姜振宇;黄雁勇;李天瑞;蔡福旭;

    传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降。为了解决这个问题,提出了一种基于时频融合卷积神经网络的股指预测方法。首先通过引入变分模态分解(VMD)将原始序列数据分解到频域特征上,使得分解后的股指数据具有低信噪比,同时具有更明显的趋势性和平稳性。进一步结合时序卷积神经网络(TCN),构建了时频融合的卷积神经网络模型。最后在6个实际数据集上与8个基准方法进行比较,实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的解释性。

    2022年02期 v.54 81-88页 [查看摘要][在线阅读][下载 2472K]
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基础科学与工程技术

  • HPV23 L1蛋白的表达、纯化及活性鉴定

    栗宁;陈玉梅;周景明;陈玉阁;祁艳华;殷佳佳;李昱雅;王爱萍;

    为了制备人乳头瘤病毒(human papillomavirus, HPV)23亚型的L1蛋白,结合大肠杆菌密码子偏好性,经密码子优化合成HPV23的L1蛋白编码区序列,并将其分别克隆至原核表达载体,成功构建了4种原核表达载体pET28a-23L1、pET30a-23L1、pET32a-23L1和pESUMO-23L1,随后转化大肠杆菌BL21(DE3)感受态细胞,经SDS-PAGE鉴定发现,pESUMO-23L1和pET32a-23L1均能表达可溶性重组蛋白,且pESUMO-23L1的可溶性表达量较高。利用Ni-NTA亲和层析法纯化重组SUMO-23L1蛋白,纯度约为90%。血凝实验结果表明,重组SUMO-23L1蛋白具有类似天然病毒的血凝活性。

    2022年02期 v.54 89-94页 [查看摘要][在线阅读][下载 7773K]
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  • 《郑州大学学报(理学版)》征稿简则

    <正>《郑州大学学报(理学版)》(原刊名《郑州大学学报(自然科学版)》)是郑州大学主办的自然科学综合性学术刊物(双月刊,国内外公开发行),中文核心期刊,主要刊登信息与计算机科学、数学、物理学、化学、生物工程科学、材料科学、电气工程科学等自然科学的基础研究及应用研究方面的学术论文。

    2022年02期 v.54 95页 [查看摘要][在线阅读][下载 836K]
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