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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张广群 吴伟志 汪杭军
针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法。首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配。然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像。对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准。比起尺度不变特征转换(SIFT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性。
关键词：
林业工程 木材图像 SURF 图像配准
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
邢宇杰 王啸 石川 黄海 崔鹏
最近的许多工作已经表明图神经网络在面对图结构扰动以及节点特征扰动的对抗攻击时表现出非鲁棒性，其预测结果可能是不可靠的，图对比学习方法中也存在这一问题。然而已有的鲁棒性测度方法通常与攻击算法、数据标签以及下游任务相关，这些在自监督设置下图对比学习的鲁棒性测度中是应当尽量避免的。该文提出了基于节点特征对抗性攻击的图对比学习鲁棒性验证算法，来验证节点特征扰动下的图卷积网络的鲁棒性。考虑到图对比学习模型中正负例对的特性，将图对比学习鲁棒性验证问题定义为对抗样本与目标节点及其负例之间相似度比较的问题，并将该问题形式化建模为一个动态规划问题，从而解决了对攻击算法、数据标签以及下游任务的依赖问题。为了求解该动态规划问题，针对图数据通常采用的二元特征，设计了相应的扰动空间；考虑到图对比学习中负例样本空间过大的挑战，设计了负例样本采样策略来提升求解问题的效率；由于二元离散特征和非线性激活函数使得动态规划问题难于求解，对它们分别采用放松到连续数据域和非线性激活放松的方式，并采用寻找对偶问题的方式进一步提高求解效率。通过充分的实验说明了所提出的图对比学习鲁棒性验证算法的有效性；同时验证了针对特定攻击算法设计的图对比学习模型的鲁棒性不具有可泛化性，面对其他的攻击算法可能表现得更加脆弱；还通过参数实验说明了设计的负例样本采样策略是合理的。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴晨晨 王丽 徐春明 徐大川
设施选址问题是组合优化中重要问题之一。动态设施选址问题是传统设施选址问题的推广,其中度量空间中设施的开设费用和顾客的需求均随着时间的变化而变化。更多地,经典设施选址问题假设所有的顾客都需要被服务。在这个模型假设下,所有的顾客都需要服务。但事实上,有时为服务距离较远的顾客,需要单独开设设施,导致了资源的浪费。因此,在模型设置中,可以允许一些固定数目的顾客不被服务(带异常点的设施选址问题),此外也可以通过支付一些顾客的惩罚费用以达到不服务的目的 (带惩罚的设施选址问题)。本文将综合以上两种鲁棒设置考虑同时带有异常点和惩罚的动态设施选址问题,通过原始-对偶框架得到近似比为3的近似算法。
关键词：
动态设施选址问题 近似算法 原始对偶算法
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 张梓锌 张良
针对目前网络安全态势评估方法在特征提取、高效性等方面存在的不足,该文提出了一种基于并行特征提取和改进双向门控循环单元(BiGRU)的网络安全态势评估方法,设计了一个由并行特征提取网络(PFEN)和基于注意力机制改进的BiGRU组成的深度学习模型(PFENABiGRU)。PFEN模块由并行的稀疏编码器组成,用于差异化地提取不同网络威胁的关键信息并将提取的特征与原始信息融合;ABiGRU模块通过注意力机制对关键特征进行加权以提高模型的准确性。将训练好的PFEN-ABiGRU模型用于网络威胁检测,根据威胁检测结果,结合提出的网络安全态势量化指标,计算网络安全态势值。实验结果表明,PFEN-ABiGRU在精确率和召回率上均优于对比的其他模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李砚 杜纲 刘波
文章针对双层规划系数的不确定性问题提出了鲁棒双层规划模型,以上下两层决策者均需获得鲁棒解为前提假设,将模型转化为下层含有二阶锥约束的确定性问题;根据转化后模型特点,将基于单个牛顿方程的非内部连续化算法引入到遗传算法,设计了一种混合遗传算法对其进行求解,从而获得鲁棒解;最后通过算例验证了该算法的可行性及有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张力菠 鲍和映
将并行计算与ＧＲＡＳＰ结合，设计了一种新的基于并行ＧＲＡＳＰ的不正常航班调度算法，给出了详细的算法流程与步骤；同时考虑了使用备用飞机、延误航班与取消航班等不正常航班调度策略，通过并行ＧＲＡＳＰ算法优化了构造的飞机路线和取消路线组成的初始解，给出了每架飞机新的航班路线和航班取消路线。国内一家中等规模航空公司实际算例的结果证明了算法能有效降低以往算法的时间复杂度，明显提升运算效率，可用于较大规模的不正常航班调度运算。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
林敏 钟一文 林娟
对Smith-Waterman算法的计算公式进行了改进以适应GPU并行的特点,并提出新的基于BLOCK分块的并行前缀扫描法;通过UP-DOWN步骤、BLOCK间调整、Eij微调等步骤在O(logn)时间内计算出行中每一个元素的前缀最大值;最后将回溯过程置于GPU端,避免了CPU与GPU间内存的拷贝.与传统的Smith-Waterman算法相比,该算法在低端的GPU平台性能提升90倍;与同样基于GPU的SWAT算法相比,性能也有较大的提升.
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈建国 张少柠
针对并行活动中并行时间和返工作业相互牵制的问题，分析了成对工作并行、多紧前工作并行、多工作同时并行模式下的返工机制，揭示了返工量与各影响因素之间的关系，给出了返工量的计算公式，构建了并行工作模式下全过程设计的工期算法。以最小化设计周期为优化目标，设计了矩阵编码的遗传算法，求解各工作间并行度。最后，以一般商业办公楼的设计过程为例，验证了算法的可操作性和实用性。
关键词：
工程设计 并行工作 工期优化 遗传算法
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴斌 肖琰 张云雷
动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PIDCDS),为了在GraphX并行图计算平台上通过最大化持久力发现社团,该算法对节点的持久力计算公式进行了有效修正。PIDCDS计算每个时间片中增量节点的持久力指标,更新其社团归属,在保证一定的社团划分准确性的
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
方义 陈友元 牟宏宇 冯海泓
传统的基于相关峰的广义互相关算法在混响环境下性能急剧下降,尽管一些优先效应模型被提出以改善其性能,但是这些模型计算复杂且对阈值选取很敏感.该文首先通过协方差矩阵的特征值来分别更新语音的相干函数和噪声的相干函数,随后将语音的相干函数与理想相干函数匹配,用于时延差估计.估计出的时延差和噪声的相干函数用于相干与散射信号能量比值(coherentGtoGdiffusepower ratio,CDR)的估计,最后利用实时估计出来的CDR值进行混响抑制.实验结果表明:该方法的定位误差明显低于传统方法,且混响抑制后的主
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
陈锋 张智 李琴剑 陈宇强 陈国良
浮动车数据(floating car data, FCD)技术是大规模城市路网交通流实时采集的有效方法.城市交通的动态诱导和控制需要对海量FCD进行快速处理.鉴于此,提出了FCD并行计算的动态任务调度方法.针对FCD数据包计算时间的不确定性和动态性,根据计算节点的处理能力进行数据包的动态分割,在处理过程中,采用动态任务分配策略以实现计算节点的同步.该方法在龙芯国产大数据一体机平台上进行了实现,并采用现场FCD数据进行了实验验证,结果表明,该方法较轮询和Min-Min调度算法,显著地提高了并行处理的性能.
[期刊] 预测
[作者]
张冉 冉伦 李金林 褚宏睿
传统DEA模型允许决策单元自由选取对其最为有利的投入产出权重,以获得最大的效率。相比之下,公共权重DEA模型采用统一的权重,更加适合统一管理的组织对各部门进行效率评价。此外,由于DEA方法是一种基于现有数据进行建模的方法,而现实生活中的数据往往是不精确的,因此,在建模的过程中考虑数据的不确定性十分重要。本文对Chen等提出的多目标公共权重DEA模型进行了简化。在此基础上,利用鲁棒优化方法,建立了基于公共权重的鲁棒DEA模型,并与Omrani提出的模型进行了对比。数值算例表明本文提出的方法有效,求解计算量更少,得到的公共权重更加合理。
[期刊] 预测
[作者]
张冉 冉伦 李金林 褚宏睿
传统DEA模型允许决策单元自由选取对其最为有利的投入产出权重,以获得最大的效率。相比之下,公共权重DEA模型采用统一的权重,更加适合统一管理的组织对各部门进行效率评价。此外,由于DEA方法是一种基于现有数据进行建模的方法,而现实生活中的数据往往是不精确的,因此,在建模的过程中考虑数据的不确定性十分重要。本文对Chen等提出的多目标公共权重DEA模型进行了简化。在此基础上,利用鲁棒优化方法,建立了基于公共权重的鲁棒DEA模型,并与Omrani提出的模型进行了对比。数值算例表明本文提出的方法有效,求解计算量更
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘珊瑕 靳松 王文琛 汪宇航 王瑜
稀疏线性方程组的求解是许多大规模科学计算任务的核心环节。目前,并行算法的发展为稀疏线性方程组的求解提供了新的思路和强有力的工具。然而,现有的并行算法存在一些缺陷,如最优子矩阵的划分难以获得、并行任务间的同步开销较大等。针对上述问题,该文提出一种基于变量相关性分解方法的稀疏线性方程组并行求解算法。该算法首先对系数矩阵进行不完全LU分解,得到上三角和下三角方程组,然后在这2个方程组求解过程中利用y与x的关系分解变量的相关性,同时并行计算变量的独立部分值,最后将所有的独立部分值相加得到变量的最终值。由于算法中变量的求解无需等待其所有前继变量计算完成即可进行部分值计算,因此有效减少了算法的执行时间,进而提高了算法的求解速度及并行度。实验结果表明:与调用cusparse库函数实现的并行求解方法相比,该文提出的算法能将稀疏线性方程组的求解速度提升了50%以上。
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