检索结果-内蒙古大学图书馆

自然资源学报 2022年第3期37卷 816-828页

作者：杨泽龙李艳忠梁康星寅聪李超凡马燮铫韩越南京信息工程大学水文与水资源工程学院南京210044 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室北京100101 南京信息工程大学地理科学学院南京210044

植被变化可通过改变下垫面条件的方式,调节植被蒸腾与土壤蒸发的分配比例,进而影响区域乃至全球水循环过程。自20世纪90年代以来,我国开展了大规模的植被恢复工程,全国植被覆盖度得到了极大提高,其中尤以黄河中游最为显著。以黄河中游6... 详细信息

植被变化可通过改变下垫面条件的方式,调节植被蒸腾与土壤蒸发的分配比例,进而影响区域乃至全球水循环过程。自20世纪90年代以来,我国开展了大规模的植被恢复工程,全国植被覆盖度得到了极大提高,其中尤以黄河中游最为显著。以黄河中游6个典型植被恢复流域为研究对象,利用PML;2模型和水文气象数据,验证了该模型模拟植被快速变化环境下的蒸散性能,并分析了2003—2018年间植被恢复工程背景下,黄河中游蒸散发(ET)及其组分(植被蒸腾Ec,截留蒸发Ei,土壤蒸发Es)的时空变化格局。结果表明:(1)对比流域水量平衡ET与PML模型结果,发现该模型在黄河中游具有较好的适用性(NSE>0.6)。(2)Ec对ET的分布格局起着主导作用,蒸散发及其组分的空间格局由夏季风作用下的植被空间分布所控制。Ec与ET的空间分布格局较为相似,Es与其相反。ET、Ec、Ei均呈显著增加趋势,Es则呈显著减小趋势,尤以流域中下游最为明显。(3)植被恢复背景下,黄河中游典型流域的蒸散发及其组分发生了明显的变化。相较于所在流域,流域中植被恢复区ET、Ec、Es、Ei分别偏高2.20%、5.86%、0.86%、7.44%,速率分别偏高-0.51 mm/a、0.55 mm/a、-1.11 mm/a、0.05 mm/a。

关键词：黄河中游蒸散发 PML_V2模型植被恢复时空变化

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开放式富语义非同质化数据要素链网融合架构

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计算机应用 2025年

作者：王晶晶陈孟泽晏紫微王嘉讯罗赞任亚坤雷凯北京大学深圳研究生院深圳市内容中心与区块链重点实验室(ICNLab) 深圳大学电子与信息工程学院内蒙古大学计算机学院天源迪科信息技术股份有限公司顺丰科技有限公司

针对现有非同质化代币（NFT）的流转机制存在跨链开放性限制、安全性问题以及网络拥堵和交易费用增高的问题，设计了一种名为IEN NFDE的开放式富语义非同质化数据要素链网融合架构。首先，本架构设计了覆盖网络的传输协议，包括命名规... 详细信息

针对现有非同质化代币（NFT）的流转机制存在跨链开放性限制、安全性问题以及网络拥堵和交易费用增高的问题，设计了一种名为IEN NFDE的开放式富语义非同质化数据要素链网融合架构。首先，本架构设计了覆盖网络的传输协议，包括命名规则、报文的数据结构与编码规则以及基于命名寻址的数据转发和验证机制。其次，创新性地定义了富语义非同质化数据要素（NFDE），将元数据和数字资产本身封装为一个独立的、具有语义属性的数字实体，实现链上、链下自由流通，解耦了区块链系统与数据要素之间的绑定限制，提高了数据要素流转的灵活性。最后，在此基础上完成了IEN NFDE架构的原型系统设计与实现，并对其进行了性能测试。实验结果表明，在数据传输次数多于600次时，与传输控制协议/网际协议（TCP/IP）架构的NFT交易平台相比，IEN NFDE架构的原型系统在数据传输平均时延上至少降低了46.34%，数据传输总时延至少降低了52.43%，吞吐量至少提高了135.71%，网络通信开销至少降低了36.98%。这些数据显著表明，IEN NFDE架构的原型系统在提高数据跨链流转效率的同时，显著降低了网络资源的消耗。本研究提出的IEN NFDE架构不仅为非同质化数据要素的高效流转提供了新的解决方案，而且在实际应用中能够有效缓解网络拥堵问题，降低交易成本，为NFT市场的健康发展提供了技术支持。

关键词：第三代互联网非同质化数据要素实体非同质化代币区块链命名数据网络

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利用WDCNN-GRU模型的变转速轴承故障诊断技术研究

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组合机床与自动化加工技术 2025年第1期 138-142,149页

作者：刘馨雅马超黄民张占一北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京东方振动和噪声技术研究所北京100085

针对变转速工况下,为了提高轴承故障诊断的效率、准确度和稳定性,提出一种基于宽卷积核门控循环的混合神经网络模型。首先,采用计算阶次跟踪对原始信号做角域重采样处理,消除变转速带来的信号不具备周期性、特征混叠、频率偏移等问题;然... 详细信息

针对变转速工况下,为了提高轴承故障诊断的效率、准确度和稳定性,提出一种基于宽卷积核门控循环的混合神经网络模型。首先,采用计算阶次跟踪对原始信号做角域重采样处理,消除变转速带来的信号不具备周期性、特征混叠、频率偏移等问题;然后,通过宽卷积核卷积网络提取角域信号特征,结合门控循环神经网络捕捉时序信息,使信号特征挖掘更加全面。为验证该方法的有效性,从多个方面结合多个模型进行对比实验。实验结果表明,所提模型的平均准确率均高于对比模型,具备高准确率、高效率及稳定性的特点。

关键词：变转速轴承故障诊断宽卷积核网络门控循环网络

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无线通信中基于卷积神经网络的负载均衡系统

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计算机与数字工程 2023年第9期51卷 2007-2012,2194页

作者：朱明浩李君李正权仲星张茜茜沈国丽南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院无锡214105 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

针对无线系统中基站负载不均衡问题,提出一种利用Python+Keras框架测试CNN模型的负载均衡方案,首先提出考虑基站的负载的优化问题,通过基于图论的库恩-马克(Kuhn-Munkres,KM)算法求解,并设计训练了CNN网络模型来学习信道状态信息到实现... 详细信息

针对无线系统中基站负载不均衡问题,提出一种利用Python+Keras框架测试CNN模型的负载均衡方案,首先提出考虑基站的负载的优化问题,通过基于图论的库恩-马克(Kuhn-Munkres,KM)算法求解,并设计训练了CNN网络模型来学习信道状态信息到实现负载均衡的解之间的非线性映射关系。实验仿真表明,该网络模型可以自动提取信道状态信息的特征并激活链路,准确率达到98.6%,不仅取得了基站间更均衡的负载,计算复杂度也更低,实现了快速可靠的关联调度。

关键词：无线通信负载均衡 CNN 资源分配用户关联

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面向矿井动目标的PSO-SVR模型与UWB Chan优化距离指纹融合定位方法

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电子测量与仪器学报 2022年第7期36卷 106-114页

作者：王红尧郑鸿林田劼彭志远唐文锦中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 中国矿业大学(北京)煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室北京100083

针对目前井下人员、车辆、设备等移动目标位置精确管理存在的不足,本文对面向矿井动目标的定位算法与指纹定位模型进行研究。设计出一种基于改进粒子群优化SVR模型与Chan优化距离指纹匹配融合定位方法。首先,构建一种基于STM32 ARM主控... 详细信息

针对目前井下人员、车辆、设备等移动目标位置精确管理存在的不足,本文对面向矿井动目标的定位算法与指纹定位模型进行研究。设计出一种基于改进粒子群优化SVR模型与Chan优化距离指纹匹配融合定位方法。首先,构建一种基于STM32 ARM主控制器和DWM1000的超宽带(UWB)核心节点模型,通过双边双向测距和飞行时间法(TOF)对传输距离数据进行计算。在此基础上,通过依次在特定点采集距离指纹,基于改进的PSO-SVR模型进行移动目标路线拟合,预测目标的移动路径。再将其与Chan指纹进行结合,拓展出优化距离指纹融合定位方法。实验结果表明,本文提出的指纹优化匹配融合定位方法能够较好地预测出移动路径,最大误差不超过20 cm,平均误差不超过1 cm。本文研究对矿井智能化建设及安全生产具有重要意义。

关键词：矿井动目标双边双向测距 PSO-SVR模型指纹定位

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基于国密算法的MQTT安全机制研究与实现

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计算机科学 2024年第2期51卷 333-342页

作者：刘泽超梁涛孙若尘郝志强李俊哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 电子政务建模仿真国家工程实验室北京100037 国家工业信息安全发展研究中心北京100040 三亚学院信息与智能工程学院海南三亚572022

针对现有MQTT协议缺乏有效身份认证以及数据以明文形式传输的问题,提出了一种基于国密算法SM2,SM3,SM4的MQTT安全保护方案。通过SM2算法实现客户端与MQTT Broker之间的双向身份认证;通过SM4算法加密MQTT协议中用户名、密码、主题的消息... 详细信息

针对现有MQTT协议缺乏有效身份认证以及数据以明文形式传输的问题,提出了一种基于国密算法SM2,SM3,SM4的MQTT安全保护方案。通过SM2算法实现客户端与MQTT Broker之间的双向身份认证;通过SM4算法加密MQTT协议中用户名、密码、主题的消息内容等数据;通过SM3算法保证MQTT协议传输数据的完整性。将自主可控的国产密码技术应用到MQTT协议中,可有效提升该协议的安全防护能力。安全性分析和实验结果表明,所提方案在解决了MQTT协议安全问题的同时,也可以满足实际的应用需求。

关键词：国密算法 MQTT协议身份认证数据加密

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外区空气调节系统神经网络非线性模型预测控制

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控制工程 2024年

作者：魏东卢鸿健孔明朱为明北京建筑大学电气与信息工程学院建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京市燃气集团有限责任公司工程建设管理分公司路川金域电子贸易(上海)有限公司

针对传统外区空气调节控制系统易引起振荡，且难以兼顾舒适性和节能要求的问题，提出一种神经网络非线性预测控制策略，控制目标为改善系统鲁棒性的同时降低能耗，采用神经网络作为优化反馈控制器，以系统优化目标函数作为控制器优化性... 详细信息

针对传统外区空气调节控制系统易引起振荡，且难以兼顾舒适性和节能要求的问题，提出一种神经网络非线性预测控制策略，控制目标为改善系统鲁棒性的同时降低能耗，采用神经网络作为优化反馈控制器，以系统优化目标函数作为控制器优化性能指标，结合拉格朗日变分法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线滚动优化，算法计算量小，易于工程实现。为克服现有冷却除湿方法再热能耗问题，设计温、湿度独立控制系统。以某高校外区空气调节实验室系统为实验对象，采用低成本ARM内核控制器开发了神经网络预测控制系统。实验结果表明，与PID相比，所提控制方法改善了系统动态性能，使室内温、湿度调节时间分别缩短约16.67%、31.03%，且节省系统能耗约41.10%。

关键词：空气调节系统非线性系统控制神经网络模型预测控制温/湿度独立控制

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基于无线射频供能的端边协同智能任务推理机制

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无线电通信技术 2024年第3期50卷 510-518页

作者：李雨泽孔姝懿张文昭韩书君许晓东北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京理工大学自动化学院北京100081 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 鹏城实验室宽带通信研究部广东深圳518052

针对云侧进行智能任务推理时带宽需求高与实时性差、端侧设备计算能力与能量受限的问题,在端侧设备处引入无线射频供能技术以实现端侧设备独立供能,进而提出了基于无线射频供能的端边协同智能任务推理机制,以最大化端侧设备智能任务推... 详细信息

针对云侧进行智能任务推理时带宽需求高与实时性差、端侧设备计算能力与能量受限的问题,在端侧设备处引入无线射频供能技术以实现端侧设备独立供能,进而提出了基于无线射频供能的端边协同智能任务推理机制,以最大化端侧设备智能任务推理完成率。构建端侧设备能量收集和端边协同推理模型。考虑端侧设备射频(Radio Frequency,RF)能量收集时间与端边协同智能任务推理时间约束、端侧设备传输功率与可使用能量约束及边缘侧计算资源约束,最大化智能推理任务完成数量。提出了一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型分割与通信计算资源联合优化算法,以得到最优的端侧设备射频能量采集时间、端侧设备传输功率、DNN模型分割点和边缘计算资源分配。仿真结果表明,所提算法可有效提高智能任务推理完成率,且明显优于其他对比算法。

关键词：无线射频供能端边协同智能任务推理深度确定性策略梯度

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声矢量阵联合信息处理的信源数估计算法

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哈尔滨工程大学学报 2022年第5期43卷 706-712页

作者：向悠扬惠娟郭嘉宾赵安邦哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731 海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 中国船舶工业系统工程研究院水声对抗技术实验室北京100036

为了在低信噪比下进行水下信源数的准确估计,将信源数估计算法推广至声矢量阵声压振速联合信息处理。研究了2种联合信息处理方式的原理,针对观测方位固定可能导致某些方位的信号由于空间滤波被滤除,提出一种新的观测方位的选择方法,对... 详细信息

为了在低信噪比下进行水下信源数的准确估计,将信源数估计算法推广至声矢量阵声压振速联合信息处理。研究了2种联合信息处理方式的原理,针对观测方位固定可能导致某些方位的信号由于空间滤波被滤除,提出一种新的观测方位的选择方法,对方位角进行扫描,取协方差矩阵行列式值的绝对值最大的协方差矩阵对应的方位作为观测方位。理论分析和仿真实验表明:相比于选择固定观测方位,采用新的观测方位选择方法进行联合信息处理的处理增益更大,信源数估计算法可以在更低的信噪比下进行准确估计。

关键词：声矢量阵声压振速联合信息处理信源数估计改进最小长度描述准则特征空间投影法观测方位协方差矩阵信号处理

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基于深度学习的弱监督语义分割方法综述

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1146-1168页

作者：项伟康周全崔景程莫智懿吴晓富欧卫华王井东刘文予南京邮电大学通信与信息工程学院南京210023 梧州学院广西高校智能软件重点实验室梧州543003 贵州师范大学大数据与计算机科学学院贵阳550025 百度北京100085 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430071

语义分割是计算机视觉领域的基本任务,旨在为每个像素分配语义类别标签,实现对图像的像素级理解。得益于深度学习的发展,基于深度学习的全监督语义分割方法取得了巨大进展。然而,这些方法往往需要大量带有像素级标注的训练数据,标注成... 详细信息

语义分割是计算机视觉领域的基本任务,旨在为每个像素分配语义类别标签,实现对图像的像素级理解。得益于深度学习的发展,基于深度学习的全监督语义分割方法取得了巨大进展。然而,这些方法往往需要大量带有像素级标注的训练数据,标注成本巨大,限制了其在诸如自动驾驶、医学图像分析以及工业控制等实际场景中的应用。为了降低数据的标注成本并进一步拓宽语义分割的应用场景,研究者们越来越关注基于深度学习的弱监督语义分割方法,希望通过诸如图像级标注、最小包围盒标注、线标注和点标注等弱标注信息实现图像的像素级分割预测。首先对语义分割任务进行了简要介绍,并分析了全监督语义分割所面临的困境,从而引出弱监督语义分割。然后,介绍了相关数据集和评估指标。接着,根据弱标注的类型和受关注程度,从图像级标注、其他弱标注以及大模型辅助这3个方面回顾和讨论了弱监督语义分割的研究进展。其中,第2类弱监督语义分割方法包括基于最小包围盒、线和点标注的弱监督语义分割。最后,分析了弱监督语义分割领域存在的问题与挑战,并就其未来可能的研究方向提出建议,旨在进一步推动弱监督语义分割领域研究的发展。

关键词：语义分割深度学习弱监督语义分割(WSSS) 图像级标注最小包围盒标注线标注点标注大模型

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