重庆师范大学计算机与信息科学学院
- 作品数：841 被引量：2,940H指数：20
- 相关作者：吕佳李明魏延杨德刚唐万梅更多>>
- 相关机构：重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆大学计算机学院重庆大学经济与工商管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市教委科研基金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理电子电信更多>>
- 基于局部学习的半监督多标记分类算法被引量：1
- 2012年
- 针对在求解半监督多标记分类问题时通常将其分解成若干个单标记半监督二类分类问题从而导致忽视类别之间内在联系的问题,提出基于局部学习的半监督多标记分类方法。该方法避开了多个单标记半监督二类分类问题的求解,采用"整体法"的研究思路,利用基于图的方法,引入基于样本的局部学习正则项和基于类别的拉普拉斯正则项,构建了问题的正则化框架。实验结果表明,所提算法具有较高的查全率和查准率。
- 吕佳
- 关键词：半监督学习
- 一种基于外部密钥的混沌加密方法被引量：4
- 2010年
- 提出了一种基于斜帐篷映射的混沌加密方法。分析了斜帐篷映射的数学性质,该混沌系统生成的混沌序列具有良好的统计特性。该方法采用128位二进制数代替系统参数作为密钥,混沌映射所需的所有参数都由外部密钥计算产生,通过随机改变混沌的迭代次数、分段的频率以及改变混沌的初始值和参数,提高混沌序列的复杂度,增加了混沌系统的安全性。同时引入扩散机制,当明文仅出现微小的变动时,使得对应的密文与变动之前的密文完全不同,增加了密文分析的难度。仿真实验和理论分析都证明该算法具有较高的效率和安全性,能够有效抵抗统计攻击和已知明文攻击。
- 张欣杨德刚朱凯
- 关键词：LOGISTIC映射混沌加密
- 基于RFID的动态瓦斯巡更管理系统被引量：13
- 2010年
- 针对目前我国煤矿瓦斯巡检管理存在的不足,将传统的瓦斯巡检工作与先进的射频识别和传输技术融合,提出了一种全新的基于RFID的动态瓦斯巡更管理系统方案。该方案对硬件电路进行了优化设计,并提出一种新颖高效的防碰撞算法及定位算法,实现了瓦斯与人员的动态监管,达到预防煤矿重大安全事故之目的,具有较高的经济效益和社会效益。
- 陈鸿牟颖马成
- 关键词：RFID防碰撞
- 融合PVT多级特征的口罩人脸识别研究被引量：2
- 2024年
- 呼吸系统疾病的流行使口罩扮演着重要角色,这给人脸识别算法带来了新的挑战。受到多尺度特征融合模型的启发,提出一种基于金字塔视觉Transformer(Pyramid Vision Transformer,PVT)的提取口罩人脸特征的模型。该模型引入自注意力机制来提取丰富的人脸信息,通过融合PVT多个层级的特征向量,来实现对口罩人脸的多尺度关注,相较于传统特征融合模型,具有更高的识别精度和更少的参数量。此外,模型采用Sub-center ArcFace损失函数来提升鲁棒性。模型在大规模模拟口罩人脸数据集上进行训练,并分别在普通人脸、模拟口罩人脸和真实口罩人脸数据集上进行了测试和评估。实验结果表明,所提出的方法与其他主流方法相比,具有较高的识别精度,是一种有效的口罩人脸识别方法。
- 冉瑞生高天宇房斌
- 关键词：TRANSFORMER
- 基于YOLOv8改进的水下目标检测算法
- 2025年
- 针对水下图像目标检测中错检、漏检现象导致检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv8n的轻量级水下图像目标检测算法,旨在提升水下目标图像的检测精度。首先,用残差网络ResNet10来替换YOLOv8中的骨干网络,以加强骨干网络的特征提取能力;其次,利用大卷积核注意力机制来改进快速特征金字塔模块,以提高模型融合多尺度特征的能力;再次,使用最新YOLOv9算法中的泛化高效层聚合网络替换原模型的C2f模块,使模型能够在保持高准确性的同时降低计算成本;最后,使用新的损失函数Inner-SIoU来提升模型的泛化能力,同时加快模型的收敛速度。通过实验,在URPC2020水下图像目标检测数据集上,改进后的算法mAP_(50)达到86.2%,比原模型提升了2.6个百分点的精度,相比于先进的YOLOv8s和YOLOv7-tiny检测器,以及相同领域的研究工作,本文方法都获得了较高的检测精度。
- 刘飞杨德刚章鑫秦静
- 关键词：水下目标检测损失函数
- 考虑消费者选择和替代行为的ATO制造商定价及补货策略
- 考虑消费者根据各自偏好选择产品族中产品进行购买,当某型号产品出现缺货时,一些消费该信号产品的消费者选择购买产品族中具有类似性能的其他产品,一些消费者则选择放弃购买行为,此时ATO(面向订单装配)制造商愿意给予这些放弃购买...
- 李宇雨
- 关键词：面向订单装配产品族补货策略
- 极端环境下提升在线教育质量的对策及建议
- 该研究以针对防控期间的在线教育所暴露出的问题进行分析，构建出当前在线教育的常见模式。研究还指出为提高在线教育质量，应打造出新时代的智慧课堂，将如今盛行的新兴技术融入其中，构建真实的教学场景及学习氛围，让各级学生能够真正"...
- 梁耀文
- 关键词：在线教育智慧课堂新兴技术
- STEAM视角下的教科版高--《信息技术基础(必修)》教材分析
- 2021年
- 信息技术是培养学生STEAM素养的学科之一,信息技术教材是教师开展教学的重要依据,也是学生学习的第一手资料,其编写质量直接影响学生STEAM素养的高低。因此,本研究从STEAM视角出发,借助STEAM金字塔工具,选取教科版高一《信息技术基础(必修)》教材作为研究对象,采取定量和质性相结合的方法对知识内容的分布和编排情况进行分析,得出相关结论,发现存在的不足,希冀能为我国信息技术学科教材的编写以及学生STEAM素养的培养提供借鉴和参考。
- 牛彦敏苟金姗彭明虹
- 关键词：教材分析
- 基于元路径和注意力机制特征融合的知识概念推荐
- 2024年
- 在课程推荐方面的研究领域中绝大多数研究都是针对课程或视频进行推荐,极少有研究关注到对特定知识概念的兴趣或需求。现有的工作主要集中在同构图上,普遍存在用户-项目关系稀疏性的问题。为缓解稀疏性问题,充分利用MOOC数据集拥有的具有多元实体及富含语义信息的上下文关系的特点,本文提出一种结合图卷积神经网路的基于元路径和注意力机制特征融合的知识概念推荐算法(MAFRec)。首先,提取各实体的内容特征和实体间的上下文特征,将其建模为异构信息网络并提取元路径,将元路径对应的邻接矩阵输入到图卷积神经网络中,并在融合了元路径特征向量和用户、概念潜在特征向量的双层网络结构的注意力机制的指导下学习用户和概念实体的表示,最终将用户和概念实体的表示合并到一个扩展的矩阵分解框架中,以预测每个用户的概念兴趣得分。在MOOCCube数据集上的实验结果表明,该算法较BPR、FISM、NAIS、Metapath2vec和MOOCIR算法在命中率、归一化折损累计增益和平均倒数排名指标上均为最优,在一定程度上提高了推荐过程的预测精度和可解释性,并缓解了用户-概念稀疏性的问题。
- 刘雨萌訾玲玲丛鑫
- 关键词：矩阵分解
- 基于具身认知理论的研究生学习投入度影响因素研究被引量：5
- 2021年
- 具身认知强调生理与环境融合并作用于认知过程,这与学习投入即身心投入于学习的内涵相吻合。基于此,文章通过具身认知视角设置问卷,采用路径分析法,重点对西南地区部分高校硕士研究生学习投入度及影响因素进行考察,这对高校人才培养质量的提升有着重要现实意义。研究表明,各影响因素对学习投入的作用机制大小各不相同,其中,个体因素中学习信念对学习投入解释度最高;院校课程结构设置是否合理比教学服务质量的影响更大;有助于自身科研学习的导师指导方式更受学生青睐。鉴于此,文章从学校、导师、学生三个角度提出一些对策与建议,以期促进硕士研究生学习投入的有效提高。
- 项铸马燕汪爱珠
- 关键词：结构方程模型硕士研究生
