谭晓玲
- 作品数：36 被引量：81H指数：6
- 供职机构：重庆三峡学院电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市高等教育教学改革研究项目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电子电信天文地球更多>>
- 网络业务流的自相似特性研究被引量：5
- 2005年
- 网络业务流的自相似特征显著影响网络的流量控制与排队分析,已经引起人们的极大重视。本文分析了产生自相似性的原因,以及它对网络技术的影响,介绍了自相似业务流的研究进展,指出了存在的问题,同时展望了未来的研究方向。
- 谭晓玲梅成刚刘兰
- 关键词：自相似业务网络业务流自相似性自相似业务流流量控制
- 基于改进Swin Transformer的滑坡分割算法
- 2023年
- 随着遥感技术的逐步成熟,滑坡目标分割技术在灾害防控、城市建设等领域发挥着越来越关键的作用。然而,面临着卷积神经网络在理解上下文语义信息上存在困难以及滑坡数据集中正负样本分布不均的问题,需要寻找一种更优的解决方案。为此,提出了一种改进Swin Transformer的滑坡分割算法。首先,将Swin Transformer引入到滑坡目标分割任务中,并构建了Swin-Unet网络。其次,为了提高网络的表征能力,在Swin-Unet中加入通道注意力模块;为了平衡小样本正负样本不均衡,使用在线困难样例挖掘;为了进一步提高模型性能,引入并优化了条件随机场。实验结果表明,相较于基线算法,改进方法在滑坡目标分割任务上取得了更优的性能,Dice提高了1.9%,交并比(IoU)提高了1.2%,研究为滑坡目标分割提供了一种有效的方法,并为相关领域的研究提供了新的思路。
- 张思远谭晓玲朱木雷杨伟良
- 关键词：条件随机场
- 基于注意力机制的卷积神经网络在图像分类中的应用被引量：8
- 2021年
- 卷积神经网络通过学习图像的特征表示进行图像分类,然而图像特征中往往存在大量的无关特征甚至是干扰特征,这些特征的学习阻碍了网络性能的提升,因此,如何去除无效特征,强化关键特征成为了CNN图像分类的研究方向之一。注意力机制模仿人脑接受外部信息时只处理重要信息而滤除次要信息的机制有效的解决了这个问题。将注意力机制与CNN结合可以更好的关注图像上下文信息,使网络具有甄别特征中关键特征的能力,提高网络性能。本文从基础的CNN注意力模型出发,分析介绍了不同的注意力模型及其发展方向,从多个角度综合概述了不同注意力模型的优缺点和差异性。最后,本文对这些网络模型做出了分析总结,探讨了CNN注意力模型在图像分类领域存在的一些问题和未来可能的研究方向。
- 陈耀文谭晓玲
- 关键词：卷积神经网络图像分类
- 基于小波分解的网络流量模型被引量：7
- 2005年
- 论文充分利用小波变换具有多分辨率的特点,将时域里的网络流量通过小波分解,分解到不同的频带上。再对各子频带上的细节分量使用不同阈值进行消噪处理,使分解后的流量在频率成分上较单一,且平稳性较好。然后采用自回归滑动平均混合模型对小波分解去噪后的不同分量分别进行预测再合成预测流量。对实际流量进行模拟预测,结果表明该模型有效地提高了预测精度,能对网络流量特别是短期流量作出较为准确的预测。
- 谭晓玲许勇张凌梅成刚刘兰
- 关键词：网络流量小波变换ARMA模型
- 优化SVM模型在泥石流易发性中的应用
- 2023年
- 泥石流灾害是我国最常发生且危害最大的地质灾害之一,因此实现有效、准确的泥石流灾害预测对于人类的生活和生产具有重大意义。研究以四川省石棉县为研究区域,选取12个泥石流影响因子。同时针对传统支持向量机模型精度不高的问题,采用遗传算法、粒子群算法、秃鹰搜索算法以及新型的群智能优化算法—麻雀搜索算法等4种算法来优化支持向量机的超参数C和gamma。通过优化后的支持向量机模型建立泥石流易发性评价模型,同时对比随机森林模型与人工神经网络模型,最后采用受试者工作特征曲线来评价预测模型。研究结果表明,4种优化算法均能有效提高预测准确度,但麻雀搜索算法优化的支持向量机模型具有更高的准确度和受试者工作特征曲线下面积,分别为0.9573和0.98,并在泥石流易发性分区图中得到验证。因此,麻雀搜索算法优化的支持向量机模型在泥石流易发性评价研究中更为适用。
- 朱木雷谭晓玲杨伟良张思远左露
- 关键词：支持向量机粒子群算法
- 电子通信装置
- 1.本外观设计产品的名称：电子通信装置。;2.本外观设计产品的用途：用于电子信息的检测、传输、交换、处理和显示。;3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。;4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
- 曹经纬谭晓玲
- 网络流量短期预测方法的研究与应用被引量：9
- 2006年
- 给出了网络流量短期预测方法。该方法运用小波变换自适应时频局部化分析方法和改进的Mallat算法将网络流量分解到不同频带上,然后对各子频带上的小波分进行不同阈值的消噪处理,再对仍是非平稳过程的分量进行差分处理使其转化为平稳序列,最后对各平稳过程分量采用ARMA模型进行预测。实际流量分析表明该方法简便,且短期预测精度较高。
- 谭晓玲许勇张凌梅成刚刘兰
- 关键词：网络流量小波分析MALLAT算法ARMA模型
- 基于网络流量特性的分析模型研究被引量：8
- 2005年
- 网络流量模型能简洁、准确和全面地刻画出真实流量数据中对网络性能有显著影响的主要因素。随着对流量特性的逐步认识,流量分析模型也在不断完善。文章根据网络流量特性的研究进展,介绍了基于不同特性的流量分析模型的理论依据,并分析了它们的适用范围、存在的问题和应用前景,同时展望了流量分析模型的未来研究方向。
- 谭晓玲许勇梅成刚刘兰
- 关键词：自相似
- 大学物理课程思政的实施路径探索与实践
- 2022年
- 基础课课程思政教学对高校学生的思想教育与价值取向具有重要的引领作用,只有坚持立德树人的根本任务,才能培养出国家、社会需要的高等人才。本研究通过对本科高校《大学物理》教学中开展课程思政任务进行探索,从课程、教师、评价机制及校园文化四个方面阐述大学物理课程思政的实施途径和方法,实现知识传授、能力培养及价值塑造“三位一体”的教学目标。
- 孙光壮谭晓玲
- 关键词：大学物理
- 结合超轻量级双注意力模块的ShuffleNetV2面部表情识别
- 2024年
- 针对面部表情识别领域中难以同时实现低参数量与高准确率的挑战,提出了一种结合注意力机制的ShuffleNetV2网络的面部表情识别方法。该方法基于ShuffleNetV2架构,通过微调模型将Relu激活函数替换为PRelu激活函数,进一步提升了模型的特征捕获与分类能力。此外,本文创新性地引入了一种超轻量级双注意力模块LDAM,该模块结合了DCAM注意力机制与空间注意力机制,并通过捷径连接技术集成到优化后的ShuffleNetV2模型中,以增强模型对细节特征的识别能力及分类效果。在FER2013和CK+两大公认的面部表情识别数据集上的实验结果显示,本方法分别达到了69.12%和94.77%的识别准确率,同时保持了低至1.25的模型参数量。这一成果不仅展示了在保持模型轻量化的同时提升识别性能的可能性,而且通过实验验证了所提出方法的高效性和实用性。
- 林恩惠王凡谭晓玲
- 关键词：激活函数轻量化模型
