检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报(理学版) 2025年第1期60卷 74-82页

作者：国栋凯张钦然李小南易黄建西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127 西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710126

提出一种基于五区域阴影集的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法,利用FCM算法得到对象簇的隶属度,引入五区域阴影集,将对象划分为核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域和边缘区域,分析次核心区域得到阈值ω,通过核心区域和次核心... 详细信息

提出一种基于五区域阴影集的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法,利用FCM算法得到对象簇的隶属度,引入五区域阴影集,将对象划分为核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域和边缘区域,分析次核心区域得到阈值ω,通过核心区域和次核心区域中隶属度μ≥ω的对象簇得到聚类结果,在8个公开数据集中进行实验。本文提出的算法相比于其余3种算法在7个数据集上取得了最佳的聚类结果。

关键词：三支决策模糊聚类三支聚类五区域阴影集

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毫米波通信中基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹设计

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 1093-1103页

作者：马雪解解董洋瑞李小亚贺晨范建平西北大学信息科学与技术学院西安710127 西北机电工程研究所咸阳712099 东南大学移动通信全国重点实验室南京210096

无人机毫米波通信能够在多种按需服务场景中提供高速数据传输。然而,毫米波信号易受障碍物阻挡,使得路径损耗大,严重影响系统吞吐量性能。为解决这一问题,该文提出一种基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划方法,在障碍物地理信息(包括位... 详细信息

无人机毫米波通信能够在多种按需服务场景中提供高速数据传输。然而,毫米波信号易受障碍物阻挡,使得路径损耗大,严重影响系统吞吐量性能。为解决这一问题,该文提出一种基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划方法,在障碍物地理信息(包括位置、形状、大小)未知且移动用户定位存在误差的情况下,准确预测链路阻挡并规划无人机飞行轨迹。通过设计引入定位误差泰勒展开项的几何特征向量,对用户与无人机之间的链路阻挡进行预测,进而规划无人机的3维轨迹以有效避免阻挡,提升用户吞吐量。仿真结果表明,针对用户定位误差设计的特征向量能够提高阻挡预测精度。与基于概率阻挡模型的现有算法相比,所提基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划算法尽管复杂度较高,但能够获得更高吞吐量,实现了复杂度与性能之间的均衡。

关键词：毫米波无人机通信移动用户位置误差阻挡预测无人机3维轨迹设计深度强化学习

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基于强化学习的任务缓存和计算卸载效益最大化算法研究

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小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 724-734页

作者：袁晓铭田汉森赵哲宇徐小华毕远国东北大学秦皇岛分校河北省海洋感知网络与数据处理重点实验室秦皇岛066004 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

近年来,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术的持续发展和应用成功地应对了随着终端用户数量急剧增加而导致网络边缘数据量爆炸性增长的用户服务需求.然而,如何实时优化分配这些服务器给不同用户仍然是一个亟待解决的紧迫问题... 详细信息

近年来,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术的持续发展和应用成功地应对了随着终端用户数量急剧增加而导致网络边缘数据量爆炸性增长的用户服务需求.然而,如何实时优化分配这些服务器给不同用户仍然是一个亟待解决的紧迫问题.本文专注于多用户多MEC服务器场景中任务缓存和计算卸载策略的联合优化问题,借助于强化学习算法分别解决这两个子问题.在任务缓存方面,本文以最大化系统缓存命中率为目标,引入了基于Gomory割平面的多臂选择算法(Gomory Based Multi-Arm Selection,GMAS)来适应不同任务数据量的差异,并通过理论证明了算法遗憾上界的对数性.而在任务卸载方面,提出了Dueling架构的双重Q网络(Double DQN with Dueling architecture,D3QN)算法以应对多用户多MEC服务器中的任务卸载问题,该算法在保证任务性能的同时有效规避了DQN算法中Q值过估计的问题.仿真结果表明,本文所提出的算法在时延和能耗等方面相较A3C和DQN算法表现出明显的优势.

关键词：移动边缘计算任务缓存计算卸载深度强化学习

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教师数智化教学能力要素研究——基于LDA模型的文本主题挖掘与分析

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中小学电教(综合) 2025年第3期 58-60页

作者：王津罗宇晨王辰寅东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117

随着人工智能、数字孪生等数智技术的不断进步,数智化教学将在未来的教育体系中发挥更加重要的作用。教师肩负着教书育人的重要使命,必须持续不断地发展自身的数智化教学能力,契合数智时代的发展需求。本研究通过LDA模型文本主题挖掘,... 详细信息

随着人工智能、数字孪生等数智技术的不断进步,数智化教学将在未来的教育体系中发挥更加重要的作用。教师肩负着教书育人的重要使命,必须持续不断地发展自身的数智化教学能力,契合数智时代的发展需求。本研究通过LDA模型文本主题挖掘,对当前有关数智化教学能力构成要素的文本数据进行分析,共识别出七类主题:数智思维、数智教学知识、数智基本教学能力、数智教研与创新能力、技术选择能力、情境创设能力、数智伦理安全。随后对各个主题进行含义阐释,得出了数智化教学能力的构成要素,为教师数智化教学能力评价指标提供参考。

关键词：教师数智化教学能力 LDA模型主题挖掘

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基于隐式关键点互联的人体姿态估计矫正器算法

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吉林大学学报(工学版) 2025年第3期 1061-1071页

作者：才华朱瑞昆付强王伟刚马智勇孙俊喜长春理工大学电子信息工程学院长春理工大学空间光电技术研究所吉林大学第一医院泌尿外二科东北师范大学信息科学与技术学院

针对现有人体姿态估计模型中忽略人体关键点之间相互联系的问题，提出了一种基于相关矩阵建立隐式关键点互联的人体姿态估计矫正算法。该算法采用双阶段网络结构，第一阶段使用现有模型获得关键点的准确率，第二阶段计算相关系数矩阵，... 详细信息

针对现有人体姿态估计模型中忽略人体关键点之间相互联系的问题，提出了一种基于相关矩阵建立隐式关键点互联的人体姿态估计矫正算法。该算法采用双阶段网络结构，第一阶段使用现有模型获得关键点的准确率，第二阶段计算相关系数矩阵，构建关键点矫正器，实现隐式的关键点互联，通过选取效果较好的部分关键点作为指导，优化效果较差的另一部分关键点。将伪热力图信息重组后分为指引区域和待索引区域两个矩阵，指引矩阵根据准确率分为3个区域，并和转置后的待索引矩阵分别相乘得到相关矩阵，为不同相关矩阵增加不同的影响因子，通过公式得到总相关矩阵，与待索引矩阵相乘得到索引区域，最终逆向信息重组恢复到最初维度，与伪热力图进行逐像素相加，得到最终预测热力图，自动建立各关键点之间的联系，矫正现有模型忽略的关键点相互关系。在COCO2017数据集上的实验结果表明：本文人体姿态估计矫正算法在关键点识别准确度为70.5%，比现有模型SimpleBaseLine平均提升了0.4%。在一些容易被遮挡的部位，例如脚踝和手腕，体积小，处于四肢末端，遮挡的概率高，相邻的关键点个数少，表层信息特征少，人体姿态估计矫正器通过加强四肢末端关键点和其他全身关键点的联系，建立更多的特征联系。实验表明：脚踝和手腕识别的准确率相对提升1.5%，相比于其他现有模型，准确率也有较大的提升，证明了隐式关键点互联的人体姿态估计矫正算法的有效性。

关键词：机器视觉人体姿态估计隐式关键点相关矩阵

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一种两阶段的遥感图像全色锐化方法

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吉林大学学报(理学版) 2025年第3期 776-782页

作者：鄂樱楠樊笛李永丽董立岩吉林大学计算机科学与技术学院中国人民解放军31693部队76分队东北师范大学信息科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

首先，针对传统单阶段遥感图像融合任务需要大量监督样本，图像特征信息保留效果不好的问题，提出一种两阶段的遥感图像全色锐化方法.该方法通过将任务分解为特征融合和超分辨率两个任务实现遥感图像的融合，一阶段生成对抗网络特征融... 详细信息

首先，针对传统单阶段遥感图像融合任务需要大量监督样本，图像特征信息保留效果不好的问题，提出一种两阶段的遥感图像全色锐化方法.该方法通过将任务分解为特征融合和超分辨率两个任务实现遥感图像的融合，一阶段生成对抗网络特征融合，二阶段超分辨率网络生成更清晰的空间特征，达到高质量遥感图像融合的目的.其次，使用卫星数据集GaoFen-2和WorldView-3进行多组实验验证该方法的有效性，分别用有参照图像质量指标和无参照图像质量指标评价融合结果.实验结果表明，该方法相较于传统方法能更好地保留光谱特征信息和空间特征细节，有效提高了融合后图像的视觉效果.

关键词：遥感图像融合全色锐化生成对抗网络超分辨率

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基于模糊聚类和动态权重分配的水下传感器网络智能信任评估方法

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水下无人系统学报 2025年第2期33卷 220-228页

作者：王照辉韩光洁杜嘉欣林川王雷大连理工大学软件学院河海大学信息科学与工程学院浙江工业大学计算机科学与技术学院东北大学软件学院

水下传感器网络(USN)在海洋环境监测等领域具有重要作用,同时面临诸多的安全挑战。信任模型虽能有效抵御内部攻击,保障网络可靠性，但现有信任评估方法大多依赖于信任特征的线性加权和阈值比较的决策方式。在水下动态环境中,水流和温度... 详细信息

水下传感器网络(USN)在海洋环境监测等领域具有重要作用,同时面临诸多的安全挑战。信任模型虽能有效抵御内部攻击,保障网络可靠性，但现有信任评估方法大多依赖于信任特征的线性加权和阈值比较的决策方式。在水下动态环境中,水流和温度等因素在时空上的不断变化,会导致节点信任特征的变化差异和信任值的整体波动,使得最优权重和合理阈值难以有效确定,影响评估的准确性与决策的可靠性。为解决这一问题,文中提出了一种基于模糊聚类和动态权重分配的智能信任评估方法。该方法首先对USN进行分层动态拓扑建模,以增强普适性;在此基础上综合计算节点的通信、能量和数据特征,以全面反映节点的状态;然后使用无监督机器学习算法模糊C均值聚类,实现自适应的节点信任决策,同时采用主客观结合策略,根据网络和环境条件为特征动态分配权重,从而实现对节点信任度的智能评估。仿真实验结果表明,该方法能够有效评估水下环境中节点的信任度,提高信任决策的可靠性,增强网络安全性。

关键词：水下传感器网络信任评估模糊聚类动态权重

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文化遗产数字化保护与应用研究综述

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西北大学学报(自然科学版) 2025年第1期55卷 1-22页

作者：耿国华高健汤汶张敏曾升高宏娟王小凤许阳张雨禾周明全西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心陕西西安710127 西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127 伯恩茅斯大学创新技术系英国普尔BH125BB

中国拥有丰富多样的物质与非物质文化遗产,利用数字化技术进行文化遗产的建模、保护与展示,已成为文化遗产保护领域以及计算机图形学、计算机视觉等相关领域的研究热点。西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心主要在三代文物... 详细信息

中国拥有丰富多样的物质与非物质文化遗产,利用数字化技术进行文化遗产的建模、保护与展示,已成为文化遗产保护领域以及计算机图形学、计算机视觉等相关领域的研究热点。西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心主要在三代文物采集建模设备、智慧博物馆建设、陶瓷器文物虚拟复原、古代人物面貌复原以及秦腔的智能媒体融合全息展演5个方面展开研究。然而,由于物质文化遗产与非物质文化遗产的本质不同,在建模方法、修复保护技术以及展示形式方面遇到诸多挑战:①现有文物数字化建模设备效率不高,且需要大量人工干预;②文物种类繁多、特征复杂、形态各异、语义丰富,需要开发适合中国文物的知识抽取和知识图谱构建方法,以实现高效的文物组织与展示;③对破损文物碎片的形状表示、描述方法以及自动重组的研究;④古代人物面貌的虚拟复原及性别和种族的识别;⑤全息展演技术面临高计算性能需求、艺术与技术融合的精准度、硬件兼容性、实时性、沉浸感和互动性等挑战。针对这5个方面的需求和挑战,首先,对近些年的相关领域的研究进行综述;然后,总结西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心的系列成果;最后,对文化遗产数字化领域的未来研究方向进行展望。

关键词：文化遗产数字化智慧博物馆文物虚拟复原知识图谱全息展演技术

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课堂高阶问题的特征识别与设计策略优化--基于文本语料库循证的方法

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电化教育研究 2025年第5期46卷 94-102页

作者：曲茜茜刘晓楠解月光武晓旋哈尔滨师范大学教育科学学院黑龙江哈尔滨150025 濮阳市油田第一中学河南濮阳457000 东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117

思维的深度发展是创新型人才培养之路的应有之义。学源于思,思源于疑,开展高阶思维教学的课堂当以高阶问题为动力,以思维对话为载体。研究聚焦于课堂中的高阶问题,依循数据—证据—行动的循证实践与跃迁过程,基于一定的筛选标准与方法,... 详细信息

思维的深度发展是创新型人才培养之路的应有之义。学源于思,思源于疑,开展高阶思维教学的课堂当以高阶问题为动力,以思维对话为载体。研究聚焦于课堂中的高阶问题,依循数据—证据—行动的循证实践与跃迁过程,基于一定的筛选标准与方法,历经样本筛选、问题提取、标注与存储等流程,从纵向追踪的5000余份教案文本中筛选出1055份教案文本及3042条高阶问题数据并建立文本语料库,采用质性分析方法通过开放性编码、主轴性编码、选择性编码等证据创制的实证分析过程,识别出包括目标、认知、内容与类型在内的高阶问题四维特征及其关系框架,并依据循证结果,提出高阶问题设计策略的优化方案,为提升教师高阶问题设计能力提供理论支持和实践指导。

关键词：高阶问题教案文本语料库循证特征识别策略优化

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数据驱动的个性化学习:实然问题、应然逻辑与实现路径

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电化教育研究 2025年第1期46卷 13-19,33页

作者：钟绍春杨澜范佳荣东北师范大学教育部数字化学习支撑技术工程研究中心吉林长春130117 东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117 吉林师范大学新闻与传播学院吉林长春130012

教育数字化转型的全面推进和人工智能在教育中的广泛应用,为破解个性化学习难题提供了切实可行的途径,数据驱动的个性化学习已成为教育高质量发展的必由之路。然而,当前数据驱动的个性化学习普遍存在着学习行为感知与状态评价精度不高... 详细信息

教育数字化转型的全面推进和人工智能在教育中的广泛应用,为破解个性化学习难题提供了切实可行的途径,数据驱动的个性化学习已成为教育高质量发展的必由之路。然而,当前数据驱动的个性化学习普遍存在着学习行为感知与状态评价精度不高、学习特征挖掘不准、学习规律挖掘不全、学习问题溯源不深、学习干预精度不佳等瓶颈性难题。为此,研究从情境感知、主体理解和智能干预等方面深入剖析了数据驱动个性化学习的应然逻辑。在此基础上,从学习行为数据有效感知与理解、学习效果精准评估的个性化学习追踪、薄弱知识点和异常学习行为的学习问题成因溯源、潜在交互学习规律发现的教育知识图谱高阶推理、公共学习路网构建与高适配个性化学习路径规划等方面,讨论了数据驱动个性化学习的实现路径和方法。

关键词：个性化学习数据驱动情境感知学习路径规划教育知识图谱

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