基于重用信息的非易失性缓存动态旁路策略

非易失性存储器具有能耗低、可扩展性强和存储密度大等优势,可替代传统静态随机存取存储器作为片上缓存,但其写操作的能耗及延迟较高,在大规模应用前需优化写性能。提出一种基于缓存块重用信息的动态旁路策略,用于优化非易失性存储器的缓存性能。分析测试程序访问最后一级缓存（LLC）时的重用特征,根据缓存块的重用信息动态预测相应的写操作是否绕过非易失性缓存,利用预测表进行旁路操作完成LLC缺失时的填充,同时采用动态路径选择进行上级缓存写回操作,通过监控模块为旁路的缓存块选择合适的上级缓存,并将重用计数较高的缓存块填充其中以减少LLC写操作次数。实验结果表明,与未采用旁路策略的缓存设计相比,该策略使4核处理器中所有SPLASH-2程序的运行时间平均减少6.6%,缓存能耗平均降低22.5%,有效提高了整体缓存性能。     

基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别

葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性,目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别,对不同程度病害识别的研究较少,且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络（Multi-Scale ResNet）的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后,使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位,通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应,利用加入的SENet提升网络的特征提取能力,并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明,该方法的平均识别准确率达到90.83%,相比ResNet18提高了2.87个百分点。     

基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐

针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法.将项目的辅助信息送入卷积神经网络学习特征,将向量在可再生核希尔伯特空间组合,利用多核学习技术增强卷积神经网络的特征学习能力;基于学习的卷积特征集初始化非负矩阵模型,通过非负矩阵模型实现对缺失评分的预测.实验结果表明,该算法有效提高了稀疏数据集的推荐性能,验证了多核学习卷积神经网络的有效性.     

不平衡时间序列集成分类算法

针对现有集成分类方法对不平衡时间序列数据学习能力欠佳的问题,采用优化组件算法性能和集成策略的思路,以异构集成方法即基于变换的集合的层次投票集合（HIVE-COTE）为基础,提出一种不平衡时间序列集成分类算法IMHIVE-COTE。该算法主要包含两个改进内容：首先,增加了一个新的不平衡分类组件SBST-HESCA,引入Boosting结合重采样的思路,并通过交叉验证预测结果来更新样本权重,从而使数据集的重采样过程更有利于提升少数类样本的分类质量;其次,结合SBST-HESCA组件对HIVE-COTE计算框架进行改进,通过优化组件算法的权重使不平衡时间序列分类算法对分类结果拥有更高的投票比重,从而再次提升集成算法整体的分类质量。实验部分对IMHIVE-COTE的性能进行了验证和分析：和对比方法相比,IMHIVE-COTE有最高的整体分类评价,并且在三个不平衡分类指标值上分别得到了最优、最优、第三优的整体分类评价,可以证明IMHIVE-COTE解决不平衡时间序列分类问题的能力明显较高。     

智能电网中两阶段网络切片资源分配技术

为满足网络切片在智能电网中的多样化需求,提出了一个在智能电网中基于云-边协同的切片资源分配模型。为优化网络切片分配,提出一种两阶段的切片分配模型：在第一阶段中,以用户体验最优为目标,建立了本地边缘网络的资源分配问题的优化模型,并采用拉格朗日乘子法对此最优问题进行了求解;在第二阶段中,首先将网络切片资源分配系统建模成Markov决策过程,然后提出使用深度增强学习方法对核心云的切片自适应地进行资源分配。实验结果表明所提的两阶段切片资源优化分配模型可有效减少网络延迟,提高用户满意度。     

基于基分类器系数和多样性的改进AdaBoost算法

针对传统AdaBoost算法的基分类器线性组合效率低以及过适应的问题,提出了一种基于基分类器系数与多样性的改进算法——WD AdaBoost。首先,根据基分类器的错误率与样本权重的分布状态,给出新的基分类器系数求解方法,以提高基分类器的组合效率;其次,在基分类器的选择策略上,WD AdaBoost算法引入双误度量以增加基分类器间的多样性。在五个来自不同实际应用领域的数据集上,与传统AdaBoost算法相比,CeffAda算法使用新的基分类器系数求解方法使测试误差平均降低了1.2个百分点;同时,WD AdaBoost算法与WLDF_Ada、AD_Ada、sk_AdaBoost等算法相对比,具有更低的错误率。实验结果表明,WD AdaBoost算法能够更高效地集成基分类器,抵抗过拟合,并可以提高分类性能。     

基于自动编码器的深度伪造图像检测方法

基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。     

基于BCNN的胎儿颅脑超声横切面识别算法

孕期超声检查是评估胎儿大脑发育、检测生长异常的重要步骤,开展对胎儿早期检查准确高效的诊断研究具有重要的临床价值。文中使用双线性卷积神经网络BCNN进行胎儿颅脑横切面识别,提出了BCNN-R和BCNN-S两种算法。BCNN算法首先对输入的胎儿颅脑超声影像数据进行预处理,去除个人信息等敏感信息;其次,利用两路并行的子网络从影像数据中提取辨识度高、鲁棒性强的横切面特征,并将其融合得到有助于识别的细微特征;最后使用线性连接层进行识别和分类。为了验证算法的有效性,在自建胎儿超声数据集JFU19上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法相比常见的深度网络(GoogleNet,DenseNet,SeNet等)在分类性能上有明显的提升,其中BCNN-S算法的总体准确率达到了88.95%,BCNN-R在水平横切面的识别上达到了97.22%的精确度和88.61%的召回率。此外,在公开数据集HC18上进行了实验,BCNN算法的准确率、精确度、召回率分别达到了89.48%,87.66%和87.71%,进一步验证了算法的有效性。     

俄语多模态情感语料库的构建及应用

俄语的多模态情感分析技术是情感分析领域的研究热点,它可以通过文本、语音和图像等丰富信息自动分析和识别情感,有助于及时了解俄语区民众和国家的舆论热点.但目前俄语的多模态情感语料库还较少,因而制约了俄语情感分析技术的进一步发展.针对该问题,在分析多模态情感语料库的相关研究及情感分类方法的基础上,首先制定了一套科学完整的标注体系,标注内容包括话语、时空和情感3个部分的11项信息;然后在语料库的整个建设和质量监控过程中,遵循情感主体原则和情感连续性原则,拟订出操作性较强的标注规范,进而构建出规模较大的俄语多模态情感语料库;最后探讨了语料库在解析情感表达特点、分析人物性格特征和构造情感识别模型等多个方面的应用.     

区间Pythagorean犹豫模糊连续熵及灰色关联度的应用

区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均（CIPHFOWA）算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。