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1. 基于帧间跨越光流的视频超分辨率重建网络

刘扬, 刘蓉, 方可, 张心月, 王光旭

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (4): 1277-1284. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023040523

摘要（73）

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PDF （3588KB）（53）

面对运动幅度较大的复杂场景，当前的视频超分辨率（VSR）算法在处理长序列时无法充分利用不同距离的帧间信息，难以精确地恢复遮挡、边界和多细节区域。为解决上述问题，提出一种基于帧间跨越光流机制的VSR模型。首先，通过密集残差块（RDB）提取低分辨率视频帧（LR）的浅层特征；其次，通过光流空间金字塔网络（SPyNet）以不同时间长度的跨越光流对视频帧进行运动估计和运动补偿，并通过RDB对帧间信息进行深层特征提取与矫正；最后，融合浅层特征与深层特征，并通过上采样得到高分辨率视频帧（HR）。在REDS4公开数据集上的实验结果表明，所提模型与经典的非显式运动补偿的动态上采样滤波器视频超分辨率网络（DUF-VSR）相比，峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）分别提升了1.07 dB和0.06。验证了所提模型可有效提高视频图像重建的质量。

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2. 救灾物资高维多目标自适应分配问题建模与求解

严华健, 张国富, 苏兆品, 刘扬

计算机应用 2020, 40 (8): 2410-2419. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010045

摘要（335）

PDF （1120KB）（446）

针对救灾物资分配中效率和公平性的均衡问题，提出一种基于二维整数编码的高维多目标自适应分配算法。首先构建了一个综合考虑应急响应总时间、灾民恐慌度、救灾物资未满足度、物资分配公平性、灾民损失、应急响应总成本的高维多目标优化模型，然后采用二维整数编码和自适应个体修正（AIR）解决潜在的应急资源冲突，最后引入移位密度估计和第二代强度帕累托进化算法（SPEA2）设计了一个救灾物资高维多目标分配算法。在仿真实验中，与带有编码修正机制的非支配排序差异演化算法（ERNS-DE）和基于贪心搜索的多目标遗传算法（GSMOGA）相比，所提算法在两种应急环境中的覆盖值分别提高了34.87%、100%和23.59%、100%，同时所提算法的超体积值也远远高于两种对比算法。实验结果表明，所提模型和算法可以让决策者根据实际应急需求选择应急方案，具有更好的灵活性和求解效率。

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3. 基于实体相似度信息的知识图谱补全算法

王子涵, 邵明光, 刘国军, 郭茂祖, 毕建东, 刘扬

计算机应用 2018, 38 (11): 3089-3093. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041238

摘要（1258）

PDF （784KB）（672）

为了解决知识图谱的链接预测问题，提出了一种共享变量的神经网络模型（LCPE），该模型通过将实体和关系嵌入到向量空间中实现对链接的预测。通过分析Unstructured Model，推导出在向量空间中两个有关系的实体嵌入距离更近，即相似的实体之间更可能具有关系，LCPE模型将ProjE模型和实体之间的相似度信息进行融合，在判断两个实体是否有关系的基础上判断具体关系类型。三元组预测实验中，LCPE模型在与ProjE模型参数规模相同的情况下，在公开数据集WN18中，正例三元组的平均得分排名（Mean Rank）比ProjE提前了11，而正例三元组在前10名中出现的概率Hit@10比ProjE提升了0.2个百分点；在FB15k中，Mean Rank提前了7.5，Hits@10平均提升了3.05个百分点：证明了LCPE模型能够将实体相似度信息融入ProjE中并有效提升预测准确度。

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4. MTRF:融合空间信息的主题模型

潘智勇, 刘扬, 刘国军, 郭茂祖, 李盼

计算机应用 2015, 35 (10): 2715-2720. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2715

摘要（563）

PDF （1118KB）（586）

针对主题模型中词汇独立性和主题独立性假设忽略了视觉词汇间空间关系的问题,提出了一种融合了视觉词汇空间信息的主题模型,称为马尔可夫主题随机场(MTRF),并且提出了主题在图像处理中的表现形式为对象的组成部件。根据相邻视觉词汇以很大概率产生于同一主题的特点,该算法在产生主题的过程中,通过视觉词汇间是否产生于同一主题,来判断主题产生于马尔可夫随机场(MRF),还是产生于多项式分布。同时,从理论和实验两方面论证了主题并非对象的实例,而是以中层特征的形式表达对象的各个组成部件。与隐狄利克雷分配(LDA)相比,MTRF在Caltech101上的平均准确率提高了3.91%;在VOC2007数据集上的平均精度均值(mAP)提高了2.03%;此外,MTRF更准确地为视觉词汇分配了主题,能产生更有效表达对象的组成部件的中层特征。实验结果表明,MTRF有效地利用了空间信息,提高了模型的准确率。

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5. 支持混合负载的网格资源管理框架

刘扬韩恺樊建平

计算机应用 2010, 30 (8): 2197-2201.

摘要（249）

PDF （841KB）（1046）

多年来，网格资源管理技术的研究只是关注单一应用负载的性能提高，忽略了资源的可扩展服务能力，制约了网格系统从科学计算领域向更广应用领域的推广。针对以上问题提出了一种支持混合负载的网格资源管理框架，所提的策略约束资源分配方法通过将多种“负载—资源”的共享关系抽象成消费者共享策略树，使资源的获取能够同时满足批处理、SOA服务等多种类型混合负载的性能要求，从而大大提高了系统整体的用户效益。