检索结果-内蒙古大学图书馆

光子学报 2022年第3期51卷 215-227页

作者：冯越冯莉芳金建力黄顺义北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京扬华基业科技有限公司北京100038

为了提高传统可见光定位算法的定位精度,提出一种基于区域划分的新型自适应可见光定位算法。在对单光源和多光源定位算法的研究基础上,设计基于对称结构接收机的两光源定位算法来弥补边缘区域的定位误差。依据上述三种算法在不同区域的... 详细信息

为了提高传统可见光定位算法的定位精度,提出一种基于区域划分的新型自适应可见光定位算法。在对单光源和多光源定位算法的研究基础上,设计基于对称结构接收机的两光源定位算法来弥补边缘区域的定位误差。依据上述三种算法在不同区域的定位误差分布特性,构建公平性函数,并结合朗伯辐射模型,将定位区域划分为多个子区域。在定位阶段,先根据接收信号特征粗略判断接收机所处区域,实现粗定位,再自适应选择性能更优的定位算法实现精准定位。仿真结果表明,在5 m×5 m×3 m的室内环境下,算法的平均定位误差约为2.5 cm,相比单光源、两光源和多光源定位算法分别改善了46%,24%,55%。在室内1.5 m×1.5 m×2 m的环境下搭建可见光定位系统平台并测试算法性能,结果表明,提出的算法在较低的复杂度代价下能够明显改进定位精度。

关键词：可见光通信室内定位区域划分定位性能高精度

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基于奖励滤波信用分配的多智能体深度强化学习算法

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计算机学报 2022年第11期45卷 2306-2320页

作者：徐诚殷楠段世红何昊王然北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528399

近年来,强化学习方法在游戏博弈、机器人导航等多种应用领域取得了令人瞩目的成果.随着越来越多的现实场景需要多个智能体完成复杂任务,强化学习的研究领域已逐渐从单一智能体转向多智能体.而在多智能体强化学习问题的研究中,让智能体... 详细信息

近年来,强化学习方法在游戏博弈、机器人导航等多种应用领域取得了令人瞩目的成果.随着越来越多的现实场景需要多个智能体完成复杂任务,强化学习的研究领域已逐渐从单一智能体转向多智能体.而在多智能体强化学习问题的研究中,让智能体学会协作成为当前的一大研究热点.在这一过程中,多智能体信用分配问题亟待解决.这是因为部分可观测环境会针对智能体产生的联合动作产生奖励强化信号,并将其用于强化学习网络参数的更新.也就是说,当所有智能体共享一个相同的全局奖励时,难以确定系统中的每一个智能体对整体所做出的贡献.除此之外,当某个智能体提前学习好策略并获得较高的回报时,其他智能体可能停止探索,使得整个系统陷入局部最优.针对这些问题,本文提出了一种简单有效的方法,即基于奖励滤波的信用分配算法.将其他智能体引起的非平稳环境影响建模为噪声,获取集中训练过程中的全局奖励信号,经过滤波后得到每个智能体的局部奖励,用于协调多智能体的行为,更好地实现奖励最大化.我们还提出了基于奖励滤波的多智能体深度强化学习(RF-MADRL)框架,并在Open AI提供的合作导航环境中成功地进行了验证.实验结果表明,和基线算法相比,使用基于奖励滤波的深度强化学习方法有着更好的表现,智能体系统策略收敛速度更快,获得的奖励更高.

关键词：多智能体系统深度强化学习信用分配奖励滤波合作导航

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高线宽容忍度的高谱效SSB-PAM-DD方案

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通信学报 2022年第5期43卷 36-44页

作者：卢东旭周娴刘飞霍佳皓苑金辉隆克平北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528300

针对低成本下的高色散(CD)稳健性单边带(SSB)直接检测(DD),对3种单边带脉冲幅度调制方案进行了分析,其中在发射端加入下变频的方案可获得最大频谱利用率,但恶化了系统对激光器线宽的容忍度。鉴于此,根据单边带脉冲幅度调制信号的特性,... 详细信息

针对低成本下的高色散(CD)稳健性单边带(SSB)直接检测(DD),对3种单边带脉冲幅度调制方案进行了分析,其中在发射端加入下变频的方案可获得最大频谱利用率,但恶化了系统对激光器线宽的容忍度。鉴于此,根据单边带脉冲幅度调制信号的特性,提出了一种包含相位损伤免疫均衡算法和改进盲相位补偿算法的数字信号处理方案。仿真结果表明,针对112 Gbit/s的单边带脉冲幅度直接检测,无论是背靠背还是传纤80 km场景,在同一误码率阈值下改进方案可容忍线宽为1 MHz,而原始方案仅为100 kHz,实现了高谱效、高线宽容忍度的低成本单边带脉冲幅度调制信号传输。

关键词：单边带脉冲幅度调制直接检测激光器线宽信号均衡相位补偿

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未知环境下基于深度序列蒙特卡罗树搜索的信源导航方法

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电子学报 2022年第7期50卷 1744-1752页

作者：段世红何昊徐诚殷楠王然北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528399

信源导航在应急救援、工业巡检及其他危险作业中具有重要应用意义.在实际应用中,环境的状态信息往往是难以完全观测的,即部分可观测环境.如何利用观测到的部分环境信息做出实时决策,并基于历史序列信息对系统未来状态进行有效的预测,成... 详细信息

信源导航在应急救援、工业巡检及其他危险作业中具有重要应用意义.在实际应用中,环境的状态信息往往是难以完全观测的,即部分可观测环境.如何利用观测到的部分环境信息做出实时决策,并基于历史序列信息对系统未来状态进行有效的预测,成为信源导航相关研究所面临的挑战性问题.本文提出一种基于深度序列蒙特卡洛树搜索(Deep Sequential Monte-Carlo Tree Search,DS-MCTS)的信源导航算法和系统框架,基于序列动作预测(Sequential Action Prediction,SAP)网络为MCTS决策提供先验知识,构建奖励分配预测(Reward Allocation Prediction,RAP)网络提高奖励分配精度,最终实现系统的最优化决策.仿真实验表明,DS-MCTS方法提供了一种端到端的信源导航解决方案,可以实现智能体动作的有效预测,实现高效、鲁棒的路径规划.

关键词：信源导航蒙特卡洛树搜索序贯决策路径规划深度强化学习

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基于Wishart梯度和SIFT方法的极化SAR图像配准

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中国科学：信息科学 2022年第4期52卷 687-699页

作者：王洪淼杨健殷君君清华大学电子工程系北京100084 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

目前基于多幅极化SAR图像融合的遥感应用受到了广泛关注.图像配准是图像融合应用的一个关键预处理步骤.典型的SAR-SIFT配准算法不能利用极化SAR图像的目标极化信息.本文提出Wishart-SIFT配准方法,即利用Wishart梯度代替SAR-SIFT中的比... 详细信息

目前基于多幅极化SAR图像融合的遥感应用受到了广泛关注.图像配准是图像融合应用的一个关键预处理步骤.典型的SAR-SIFT配准算法不能利用极化SAR图像的目标极化信息.本文提出Wishart-SIFT配准方法,即利用Wishart梯度代替SAR-SIFT中的比值梯度,并基于此梯度建立改进的SIFT配准算法,从而充分利用极化SAR图像的目标极化信息.我们在RADARSAT-2和AIRSAR的数据集上分别实验验证了Wishart-SIFT方法在不同视角和不同频段极化SAR图像下的配准效果,结果显示Wishart-SIFT方法在配准精度和稳定性方面均优于SAR-SIFT方法.

关键词：极化SAR 图像配准 SIFT Wishart梯度多波段

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基于时空关联特征与GCN-FEDformer的风速短期预测方法

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中国电机工程学报 2024年第21期44卷 8496-8506,I0014页

作者：孙亦皓刘浩胡天宇王飞华北电力大学国际教育学院河北省保定市071003 北京科技大学计算机与通信工程学院北京市海淀区100083

精准预测风速可以提高风电功率预测的准确性,现有风速预测方法未充分挖掘相邻多风场之间的空间相关性,在具备多风场数据及其相关性较强条件下风速预测准确性尚有较大提升空间。为了充分利用空间相关性信息,提出一种基于图卷积网络(graph... 详细信息

精准预测风速可以提高风电功率预测的准确性,现有风速预测方法未充分挖掘相邻多风场之间的空间相关性,在具备多风场数据及其相关性较强条件下风速预测准确性尚有较大提升空间。为了充分利用空间相关性信息,提出一种基于图卷积网络(graph convolution networks,GCN)和频率增强分解Transformer (frequency enhanced decomposed transformer,FEDformer)的风速预测模型,即GFformer,GCN用于提取风速空间特征,FEDformer用于学习时序特征。同时,还构造一种从强度、时滞2个维度分别表征相关关系的复数邻接矩阵,使得GFformer能够更全面地捕捉相邻风电场之间风速的时空相关性,进一步提高风速预测的准确性。在具备25个风电场数据的案例研究中,GFformer相比其他对比模型表现更优。

关键词：风速预测图卷积网络频率增强分解Transformer(FEDformer) 时空特征

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深度神经网络在人体姿态估计中的应用综述

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计算机工程与应用 2025年第9期61卷 41-60页

作者：郝鹤菲张龙豪崔洪振朱宵月彭云峰李向晖北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 解放军总医院第八医学中心呼吸与危重症医学部北京100091

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向,在教育教学、临床诊断、人机交互等多场景均有重要应用。随着深度神经网络提出及发展,其以强大的特征学习能力、大规模并行处理等优势,广泛应用于人体姿态估计,并大幅提高了估计结果准确度... 详细信息

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向,在教育教学、临床诊断、人机交互等多场景均有重要应用。随着深度神经网络提出及发展,其以强大的特征学习能力、大规模并行处理等优势,广泛应用于人体姿态估计,并大幅提高了估计结果准确度和识别效率。以人体姿态估计为研究对象,梳理近5年相关领域100篇包含RNN、CNN、GAN、前沿网络模型等深度神经网络及其变体架构的代表性文献;此外,汇总梳理近5年常用数据集,并阐释了模型常用评估指标。最后,总结现阶段人体姿态估计领域面临的挑战,并展望未来研究,以进一步探讨深度神经网络在人体姿态估计中的应用潜力。

关键词：人体姿态估计计算机视觉深度神经网络评价指标

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Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断

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电子科技大学学报 2024年第2期53卷 307-314页

作者：张桃红郭学强郑瀚罗继昌王韬焦力群唐安莹北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 河池学院广西高校人工智能与信息处理重点实验室广西546300 首都医科大学宣武医院北京100053

急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分... 详细信息

急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分类智能模型DPVF。为了提高辅助诊断速度,基于EdgeViT的轻量化设计思想进行了模型的构建;为了使模型保持轻量化的同时具有较高的精度,提出空间-通道自注意力模块,促进Transformer模型捕获更全面的特征信息,提高模型的表达能力;此外,对于DPVF的两分支的特征融合,构建交叉注意力模块对两分支输出进行交叉融合,促使模型提取更丰富的特征,从而提高模型表现。实验结果显示DPVF在测试集上的准确率达98.5%,满足实际需求。

关键词：急性缺血性脑卒中视觉Transformer 双分支网络特征融合

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基于要约–承诺的智能法律合约订立方法与实现

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工程科学学报 2022年第12期44卷 2138-2153页

作者：郭倩朱岩殷红建陈娥王迪刘国伟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市经济和信息化局北京100744

从合同订立的相关法律规定入手,通过引入合约范本化思想,提出了一种包含智能合约建立、部署、订立和存证四个阶段的规范化合约订立流程,使之满足书面合同成立要件的法律规定;同时,在合约范本中提出了书面化交互接口,使之满足合约“订”... 详细信息

从合同订立的相关法律规定入手,通过引入合约范本化思想,提出了一种包含智能合约建立、部署、订立和存证四个阶段的规范化合约订立流程,使之满足书面合同成立要件的法律规定;同时,在合约范本中提出了书面化交互接口,使之满足合约“订”和“立”两个阶段的交互;此外,在智能法律合约语言SPESC中引入了合约订立相关语法,使之满足合约订立过程中的“要约–承诺”制度,并设计了三种区块链交易结构支持当事人注册、签名、条款执行中交互数据的存证;最后,以销售合约为实例,从订立过程的要约认定、承诺认定、存证合法性三方面辨析了所提智能法律合约订立方案的合规性.所做工作将有助于为智能法律合约的订立过程提供法律依据,促进我国智能合约的法律化建设.

关键词：智能法律合约合同订立合约范本要约–承诺合规性法律存证

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单细胞Hi-C数据分析及应用研究进展

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生物医学工程学杂志 2023年第5期40卷 1033-1039页

作者：龚海燕麻付强(综述) 张晓彤(审校) 北京科技大学新材料技术研究院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 浪潮集团济南250101 北京科技大学顺德创新学院广东佛山528399

染色质三维基因组结构在细胞功能和基因调控中起着关键作用。单细胞Hi-C技术可以在细胞水平上捕获基因组结构信息,这为研究不同细胞类型之间基因组结构的变化提供了机会。最近,针对单细胞HiC数据分析出现了一些很好的计算分析方法。本... 详细信息

染色质三维基因组结构在细胞功能和基因调控中起着关键作用。单细胞Hi-C技术可以在细胞水平上捕获基因组结构信息,这为研究不同细胞类型之间基因组结构的变化提供了机会。最近,针对单细胞HiC数据分析出现了一些很好的计算分析方法。本文首先对可用的单细胞Hi-C数据分析方法进行综述,包括单细胞Hi-C数据的预处理方法、基于单细胞Hi-C数据的多尺度结构识别方法、基于单细胞Hi-C数据集的类bulk HiC接触矩阵生成方法、伪时间序列分析和细胞分类研究;然后阐述了单细胞Hi-C数据在细胞分化、结构变异的应用研究;最后展望了基于单细胞Hi-C数据的未来发展前景。

关键词：单细胞Hi-C 数据分析插补细胞分类多尺度结构

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