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1. 基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法

刘晶, 董志红, 张喆语, 孙志刚, 季海鹏

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (4): 1235-1243. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021071182

摘要（403）

HTML （20）

PDF （763KB）（284）

针对工业物联网（IIOT）新增数据量大、工厂子端数据量不均衡的问题，提出了一种基于联邦增量学习的IIOT数据共享方法（FIL-IIOT）。首先，将行业联合模型下发到工厂子端作为本地初始模型；然后，提出联邦优选子端算法来动态调整参与子集；最后，通过联邦增量学习算法计算出工厂子端的增量加权，从而使新增状态数据与原行业联合模型快速融合。实验结果表明，在美国凯斯西储大学（CWRU）轴承故障数据集上，所提FIL-IIOT使轴承故障诊断精度达到93.15%，比联邦均值（FedAvg）算法和无增量公式的FIL-IIOT（FIL-IIOT-NI）方法分别提高了6.18个百分点和2.59个百分点，满足了基于工业增量数据的行业联合模型持续优化的需求。

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2. 基于多因素线索长短期记忆模型的血压分析预测

刘晶, 吴英飞, 袁贞明, 孙晓燕

计算机应用 2019, 39 (5): 1551-1556. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018110008

摘要（397）

PDF （866KB）（462）

高血压是危害健康的重要因素，为了预防血压突然升高造成严重后果，在传统长短期记忆（LSTM）网络基础上，提出一种多因素线索LSTM模型，适用于血压的短期预测和长期预测，能够对血压的不良变化提前作出预警。模型中用到的多因素线索包括时序数据线索和上下文信息线索（包括个人基本信息和环境信息）两大类，使得血压预测不仅提取血压数据本身的特征，还提取与血压相关联的时序数据变化特征和其他关联属性的数据特征。模型首次将环境因素加入血压预测，并采用多任务学习方式，能够更好地捕捉数据之间隐藏的关联性，提高模型泛化能力。实验结果表明，所提模型相较于传统LSTM模型和添加了上下文信息层的LSTM（LSTM-CL）模型在舒张压的预测误差与预测偏差方面分别降低2.5%，3.8%和1.9%，3.2%，在收缩压的预测误差和预测偏差分别降低0.2%，0.1%和0.6%，0.3%。

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3. 航空大视场角镜头畸变校正技术

徐芳刘晶红

计算机应用 2013, 33 (09): 2623-2626. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2623

摘要（763）

PDF （806KB）（478）

为校正航空相机大视场角镜头的畸变,基于Matlab的calib_toolbox工具箱,对拍摄的多幅不同角度和距离的模板进行摄像机标定,得出摄像机的内部参数和畸变系数,建立正确的畸变校正数学模型,通过后续编程处理,改进了Bouguet方法,可实现航空相机彩色图像的畸变校正,并提出一种新的有效的逆推重建图形比对法对图像的畸变率进行分析,量化畸变程度。仿真结果显示,该方法得到的彩色图像的畸变率校正后平均降低了大约10%。实验结果表明,该方法简单高效,且便于后续硬件移植,可实现实时畸变校正处理。

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5. 基于社会学习机制的改进人工鱼群算法

郑延斌刘晶晶王宁

计算机应用 2013, 33 (05): 1305-1329. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01305

摘要（919）

PDF （588KB）（541）

针对人工鱼群算法后期搜索速度慢、不易得到精确解等问题，结合社会学习机制提出一种改进算法。当人工鱼群算法进行到优化后期时，使用群体社会学习机制中的趋同和趋异行为进行寻优。两种行为搜索速度快，寻优精度高，且趋异现象提高了群体的多样性，增强了跳出局部极值的能力，在一定程度上改善了原算法的搜索性能。仿真实验结果表明了改进算法的可行性和有效性。

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6. 多智能体系统分散式通信决策研究

郑延斌郭凌云刘晶晶

计算机应用 2012, 32 (10): 2875-2878. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02875

摘要（1039）

PDF （641KB）（395）

通信是多智能体系统(MAS)之间协调与协作的最有效和最直接的方法,然而通信的代价却限制了该方法的使用。为了减少MAS协调过程中的通信量,提出一种启发式算法,使Agent仅选择能够改善团队期望回报的观察信息进行通信。实验结果证明,对通信信息的选择能够高效的利用通信带宽,有助于提高系统的性能。

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7. 基于图像特征点的数字水印算法

刘晶王映辉何文娟

计算机应用 2010, 30 (3): 702-704.

摘要（1585）

PDF （701KB）（1036）

几何攻击作用在加载有水印的图像上，水印同步信息被破坏，导致水印检测失败。为了恢复已失去的同步信息，提出一种基于筛选尺度不变特征估计几何攻击参数的数字水印算法。首先提取图像的尺度不变特征，利用像素差的平方和筛选尺度不变特征，去除易受几何攻击影响的尺度不变特征,保证最小二乘法迭代运算快速收敛，迭代一次就能得到基本准确的几何变换参量；水印信息进行游程编码，在其码值对应的载体图像的DCT块内嵌入。实验结果表明，该算法能获得很好的图像质量，且能十分有效地抵抗各种几何攻击。