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1. 基于贝叶斯权函数的模型无关元学习算法

许仁杰, 刘宝弟, 张凯, 刘伟锋

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (3): 708-712. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040758

摘要（468）

HTML （12）

PDF （466KB）（153）

模型无关的元学习（MAML）是一种多任务的元学习算法，能使用不同的模型，并快速地在不同任务之间进行适应，但MAML在训练速度与准确率上还亟待提高。从高斯随机过程的角度出发对MAML的原理进行分析，提出一种基于贝叶斯权函数的模型无关元学习（BW-MAML）算法，该权函数利用贝叶斯分析设计并用于损失的加权。训练过程中，BW-MAML将每次抽样的任务视为遵循高斯分布，根据贝叶斯分析计算不同任务在分布中的概率，并根据任务在分布中的概率判断该任务重要程度，再以此赋以不同的权重，从而提高每次梯度下降中信息的利用率。在Omniglot与Mini-ImageNet数据集上的小样本图像学习实验结果表明，通过增加贝叶斯权函数，BW-MAML的训练效果在6任务训练2 500步后，在Mini-ImageNet上的准确率比MAML的准确率最高提高了1.9个百分点，并且最终准确率比MAML平均提升了0.907个百分点；在Omniglot上的准确率也平均提升了0.199个百分点。

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2. 改进的排序变异多目标差分进化算法

刘宝, 董明刚, 敬超

计算机应用 2018, 38 (8): 2157-2163. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010260

摘要（953）

PDF （1040KB）（623）

针对多目标差分进化算法在求解问题时收敛速度慢和均匀性欠佳的问题，提出了一种改进的排序变异多目标差分进化算法（MODE-IRM）。该算法将参与变异的三个父代个体中的最优个体作为基向量，提高了排序变异算子的求解速度；另外，算法采用反向参数控制方法在不同的优化阶段动态调整参数值，进一步提高了算法的收敛速度；最后，引入了改进的拥挤距离计算公式进行排序操作，提高了解的均匀性。采用标准多目标优化问题ZDTl~ZDT4，ZDT6和DTLZ6~DTLZ7进行仿真实验:MODE-IRM在总体性能上均优于MODE-RMO和PlatEMO平台上的MOEA/D-DE、RM-MEDA以及IM-MOEA；在世代距离（GD）、反向世代距离（IGD）和间隔指标（SP）性能度量指标方面，MODE-IRM在所有优化问题上的均值和方差均明显小于MODE-RMO。实验结果表明MODE-IRM在收敛性和均匀性指标上明显优于对比算法。

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3. 基于图形处理器的视频二值概率分割

李金静, 陈庆奎, 刘宝平, 刘伯成

计算机应用 2015, 35 (11): 3187-3193. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3187

摘要（496）

PDF （1079KB）（528）

针对现有视频二值分割算法分割性能过低的问题,提出了一种基于GPU的视频实时二值概率分割算法.该算法通过规范化视频帧中每个像素属于前景类和背景类的概率大小,实现了基于二次马尔可夫测量场(QMMF)模型的视频实时二值概率分割.首先分别为不同场景的视频帧提出了两种概率模型,即静态背景概率模型(SBLM)和动态背景概率模型(UBLM);然后,通过光照矫正算法颜色转换、阴影抑制算法阴影检测以及伪装检测算法来计算每个像素属于背景类的概率值;最后,通过Gauss-Seidel模型迭代计算出了使能量函数取得最小值的背景概率值进而得到像素的二值化值.此外,为了提高算法分割的准确性,该算法包含了对光照突变、投射阴影以及伪装情况的实时处理.同时,为了满足算法的实时性要求,在NVIDIA GPU上并行实现了该算法.验证了所提算法的分割性能即算法分割的正确性,测试了算法的GPU执行时间.实验结果表明,在算法分割完整性方面ViBe+和GMM+的平均漏检率和平均误检率分别是QMMF的3倍和6倍;在算法执行时间方面ViBe+和GMM+的平均GPU执行时间大约是QMMF的1.3倍.此外,还计算了QMMF算法的GPU加速比约为76.8.

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4. 基于图形处理器的可变形部件模型算法的并行化

刘宝平, 陈庆奎, 李金静, 刘伯成

计算机应用 2015, 35 (11): 3075-3078. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3075

摘要（679）

PDF （832KB）（597）

目前目标识别领域,在人体检测中精确度最高的算法就是可变形部件模型(DPM)算法,针对DPM算法计算量大的缺点,提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行化解决方法.采用GPU编程模型OpenCL,对DPM算法的整个算法的实现细节采用了并行化的思想进行重新设计实现,优化算法实现的内存模型和线程分配.通过对OpenCV库和采用GPU重新实现的程序进行对比,在保证了检测效果的前提下,使得算法的执行效率有了近8倍的提高.

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5. 高速的血管内超声数据传输及成像

吴米龙邱维宝刘宝强池利阳牟培田李小龙郑海荣

计算机应用 2014, 34 (10): 3020-3023. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.3020

摘要（241）

PDF （598KB）（397）

血管内超声（IVUS）成像技术能提供动脉粥样斑块的组织信息，便于医生对血管病变作出全面、准确的评价，已广泛应用于心血管疾病的诊断。针对现有的超声数据采集装置在传输速度、成本、灵活性等方面的不足，提出并实现了一种高速的血管内超声成像数据传输及成像方法。采集到的血管内超声信号经过处理后通过高速USB3.0接口传输到PC端，再进行对数压缩以及坐标变换等操作，最后实时显示图像。实际传输速率统计显示，传输速度稳定在2040Mb/s上下。血管仿体成像实验中管壁组织清晰、内腔轮廓平滑。

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6. 信息站点自动化移植技术研究

徐军;戴浩;谢永强;肖孟;刘宝生

计算机应用

摘要（1458）

PDF （465KB）（866）

针对目前信息站点存在的成本较高和安全可靠性不足等问题，本文首先分析了依靠开源软件建设信息站点的优势，并提出了一种将已有信息站点移植到开源平台的自动化技术。