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[学位论文] 作者：罗长银,
来源：华北理工大学 年份：2021
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[期刊论文] 作者：罗长银,陈学斌,马春地,王君宇,,
来源：计算机应用 年份：2021
针对传统数据处理技术存在模型过时、泛化能力减弱以及并未考虑多源数据安全性的问题,提出一种面向区块链的在线联邦增量学习算法。该算法将集成学习与增量学习应用到联邦学习的框架下,使用stacking集成算法来整合多方本地模型,且将模型训练阶段的模型参数上传......
[期刊论文] 作者：罗长银,陈学斌,马春地,张淑芬,
来源：计算机科学 年份：2021
联邦平均(Fedavg)算法采用权重更新来更新全局模型,该算法在权重更新时仅考虑每个客户端数据量的大小,未考虑数据质量对模型的影响。针对该问题,文中提出了基于层次分析改进的联邦平均算法,首次从数据质量的角度来处理多源数据。首先采用熵权法计算数据中各属性......
[期刊论文] 作者：罗长银,陈学斌,刘洋,张淑芬,
来源：计算机工程与科学 年份：2021
联邦学习是隐私保护领域关注的热点内容,存在难以集中本地模型参数与因梯度更新造成数据泄露的问题。提出了一种联邦集成算法,使用256 B的密钥将不同类型的初始化模型传输至各数据源并训练,使用不同的集成算法来整合本地模型参数,使数据与模型的安全性得到很大......
[期刊论文] 作者：刘之瑜,张淑芬,刘洋,罗长银,李敏,,
来源：应用科学学报 年份：2021
卷积神经网络用于图像识别的分类任务,需要大规模的图像数据集进行训练。因需要采集目标图像数量和设备条件的限制,采用常规方法难以获取足够多的图像样本,且耗时耗力耗财。目前已提出了多种多样的样本增广方法来解决图像样本不足的问题,本文介绍了数据增广的研......
[期刊论文] 作者：刘之瑜,徐精诚,罗长银,王豪石,张淑芬,
来源：新一代信息技术 年份：2021
图像经过卷积神经网络中的卷积操作会使图像的尺寸缩小,经过几次卷积后图像大小会不足以支持继续训练网络模型,采用边界填充(Padding)操作,在图像外围填充数值0,再进行卷积操...
[期刊论文] 作者：刘之瑜,张淑芬,李铂初,罗长银,董燕灵,,
来源：华北理工大学学报(自然科学版) 年份：2021
随着人们生活水平的日益提高,消费者对新鲜蔬菜的需求日益增大,近40年来设施蔬菜产业快速发展,随着技术水平的提高和物联网设备的更新,设施蔬菜的技术含量显著提高。针对通过图像采集设备在短时间内获取的蔬菜病害图像有限,需要通过迁移学习技术来帮助训练卷积......
[期刊论文] 作者：刘之瑜,张淑芬,张振斌,董燕灵,罗长银,
来源：新一代信息技术 年份：2021
设施蔬菜的病虫害是影响设施蔬菜产量和质量的主要因素之一,对设施蔬菜病虫害的实时监控和快速识别至关重要.近年来设施蔬菜产业发展迅速,对设施蔬菜病虫害的精准识别要求越来越高,卷积神经网络因其较高的分类精度在图像识别领域应用广泛,是一种高精度的设施蔬......
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