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两个参数化匹配计数问题的难度分析
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作者 韦立 许道云 王晓峰 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第1期38-42,共5页
匹配计数问题是一个著名的难问题,考虑它的两个参数化问题p-deg-#MATCHING与p-#MATCHING,证明了p-deg-#MATCHING是固定参数易解的,p-#MATCHING有固定参数易解随机近似方案。
关键词 参数化 计数匹配问题 固定参数易解 随机近似方案
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基于子图的随机图点覆盖2度点核化研究
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作者 黄海滨 杨路明 +2 位作者 王建新 陈建二 李绍华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期31-40,共10页
点覆盖问题虽然可以在参数计算理论的架构内求精确解,但是目前在理论及应用上有一定的局限性.根据不同度的顶点之间及顶点与边的关系,提出随机图参数化点覆盖问题的d-核化可决策性及2度点三角形子图的计数方法;通过研究子图对顶点的共... 点覆盖问题虽然可以在参数计算理论的架构内求精确解,但是目前在理论及应用上有一定的局限性.根据不同度的顶点之间及顶点与边的关系,提出随机图参数化点覆盖问题的d-核化可决策性及2度点三角形子图的计数方法;通过研究子图对顶点的共享关系,分析2度顶点核化过程中核及度分布演变的动态过程,得出随机图2度点核化强度与2度点概率关系及2度点核化可决策性的两个推论:2度点核化算法对2度点分布概率约为0.75的随机图的核化强度最高;对顶点度概率分布为φ(x)的随机图的参数化点覆盖问题(G,k),当k小于某一与φ(x)有关的值时,它是2-核化可决策的.仿真结果证实,该理论能够把握2度点核化的内在机制,提供随机图上这一NP完全问题的求解方法,也为参数计算在已知度分布的一类不确定问题中的应用提供了可能. 展开更多
关键词 子图计数 核化 点覆盖 参数计算 随机图
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基于改进YOLO v7的笼养鸡/蛋自动识别与计数方法 被引量:15
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作者 赵春江 梁雪文 +3 位作者 于合龙 王海峰 樊世杰 李斌 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期300-312,共13页
笼养模式下鸡/蛋自动识别与计数在低产能鸡判别及鸡舍智能化管理方面具有重要作用,针对鸡舍内光线不均、鸡只与笼之间遮挡及鸡蛋粘连等因素导致自动计数困难的问题,本研究以笼养鸡只与鸡蛋为研究对象,基于YOLO v7-tiny提出一种轻量型网... 笼养模式下鸡/蛋自动识别与计数在低产能鸡判别及鸡舍智能化管理方面具有重要作用,针对鸡舍内光线不均、鸡只与笼之间遮挡及鸡蛋粘连等因素导致自动计数困难的问题,本研究以笼养鸡只与鸡蛋为研究对象,基于YOLO v7-tiny提出一种轻量型网络YOLO v7-tiny-DO用于鸡只与鸡蛋识别,并设计自动化分笼计数方法。首先,采用JRWT1412型无畸变相机与巡检设备搭建自动化数据采集平台,获取2146幅笼养鸡只图像用于构建数据集。然后,在YOLO v7-tiny网络基础上应用指数线性单元(Exponential linear unit,ELU)激活函数减少模型训练时间;将高效层聚合网络(Efficient layer aggregation network,ELAN)中的常规卷积替换为深度卷积减少模型参数量,并在其基础上添加深度过参数化组件(深度卷积)构建深度过参数化深度卷积层(Depthwise over-parameterized depthwise convolutional layer,DO-DConv),以提取目标深层特征;同时在特征融合模块引入坐标注意力机制(Coordinate attention mechanism,CoordAtt),提升模型对目标空间位置信息的感知能力。试验结果表明,YOLO v7-tiny-DO识别鸡只和鸡蛋的平均精确率(Average precision,AP)分别为96.9%与99.3%,与YOLO v7-tiny相比,鸡只与鸡蛋的AP分别提高3.2、1.4个百分点;改进后模型内存占用量为5.6 MB,比原模型减小6.1 MB,适合部署于算力相对有限的巡检机器人;YOLO v7-tiny-DO在局部遮挡、运动模糊和鸡蛋粘连情况下均能实现高精度识别与定位,在光线昏暗情况下识别结果优于其他模型,具有较强的鲁棒性。最后,将本文算法部署到NVIDIA Jetson AGX Xavier边缘计算设备,在实际场景下选取30个鸡笼开展计数测试,持续3 d。结果表明,3个测试批次鸡只与鸡蛋的计数平均准确率均值分别为96.7%和96.3%,每笼平均绝对误差均值分别为0.13只鸡和0.09枚鸡蛋,可为规模化养殖场智能化管理提供参考。 展开更多
关键词 笼养鸡/蛋 YOLO v7-tiny 深度过参数化深度卷积层 计数 边缘计算
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Counting Problems in Parameterized Complexity 被引量:1
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作者 Chihao Zhang Yijia Chen 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS 2014年第4期410-420,共11页
Parameterized complexity is a multivariate theory for the analysis of computational problems. It leads to practically efficient algorithms for many NP-hard problems and also provides a much finer complexity classifica... Parameterized complexity is a multivariate theory for the analysis of computational problems. It leads to practically efficient algorithms for many NP-hard problems and also provides a much finer complexity classification for other intractable problems. Although the theory is mostly on decision problems, parameterized complexity naturally extends to counting problems as well. The purpose of this article is to survey a few aspects of parameterized counting complexity, with a particular emphasis on some general frameworks in which parameterized complexity proves to be indispensable. 展开更多
关键词 parameterized complexity counting problems dichotomy theorems
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