检索结果-内蒙古大学图书馆

气象 2024年第6期50卷 723-732页

作者：杨彬马廷淮黄学坚南京信息工程大学计算机学院南京210044

针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足,提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型(ATFSAS)。该模型整体采用编码器解码器架构,结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少... 详细信息

针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足,提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型(ATFSAS)。该模型整体采用编码器解码器架构,结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少编码过程中造成的冗余,提出了一种信息蒸馏方法。通过结合多层解码器与自适应时序分解单元,逐步细化预报信号中的周期性和趋势性分量,实现了较为精准的气温预报。基于德国耶拿气象数据集,进行24h精细化气温预报,其平均绝对误差为1.7108℃。基于中国地面气候资料日值数据集,进行中短期日平均气温预报和多地区单日平均气温预报,相比传统模型LSTM,ATFSAS模型的预报性能分别提升了35.56%和23.66%。

关键词：人工智能深度学习时序预测气温预报

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考虑地形风、云影响的IMERG日降水随机森林降尺度研究——以青藏高原腹地为例

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地球信息科学学报 2024年第11期26卷 2643-2657页

作者：杨雅婷刘爱利赵林王翀孙敏南京信息工程大学地理科学学院南京210044

高精度、高时空分辨率的降水数据集是区域水文模拟和水资源管理的关键,青藏高原腹地气象站点稀缺,卫星降水产品在该地形复杂区域精度有待提高,难以满足小尺度研究。本研究提出一种物理机理与统计模型相结合的降水降尺度订正算法,首先考... 详细信息

高精度、高时空分辨率的降水数据集是区域水文模拟和水资源管理的关键,青藏高原腹地气象站点稀缺,卫星降水产品在该地形复杂区域精度有待提高,难以满足小尺度研究。本研究提出一种物理机理与统计模型相结合的降水降尺度订正算法,首先考虑小尺度下地形风效应指数,将2003-2022年IMERG日降水产品降尺度至1 km,再选用随机森林模型利用高分辨率云属性及站点数据,分季节订正降尺度数据。结果表明:(1)空间降尺度结果在提升卫星降水数据分辨率的同时提高了产品的精度,R由0.62提升至0.64, RMSE由2.40 mm/d降低至2.22 mm/d;(2)降尺度降水(测试站点R=0.68, RMSE=2.11 mm/d)与最终订正结果(测试站点R=0.71, RMSE=2.01 mm/d)在不同时间和空间尺度上均可有效提升腹地降水量精度;分季节比未分季节订正算法效果更优,且冬季订正效果显著,将原本几乎为0的相关系数提升至0.28~0.41;(3)云与地形对降水影响显著,且云水路径贡献最大。该模型可为其他地形复杂、降水资料稀缺区降水订正提供参考,对青藏高原腹地水资源研究提供科学依据。

关键词：日降水青藏高原腹地降尺度地形风效应 IMERG 随机森林订正时空分布

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高低阶耦合网络的鲁棒性研究

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复杂系统与复杂性科学 2024年第3期21卷 17-22,29页

作者：张成军姚辉雷毅夏登辉李琪沈鑫禹钱铭余文斌南京信息工程大学计算机与软件系南京210044

为了深入理解现实网络系统中的相互依赖关系,解决复杂网络及其高阶网络面临的级联故障问题。提出了一种高低阶耦合网络模型,该模型用于描述复杂网络(低阶网络)及其高阶组织(高阶网络)之间的相互依赖。通过对高低阶耦合网络进行随机攻击... 详细信息

为了深入理解现实网络系统中的相互依赖关系,解决复杂网络及其高阶网络面临的级联故障问题。提出了一种高低阶耦合网络模型,该模型用于描述复杂网络(低阶网络)及其高阶组织(高阶网络)之间的相互依赖。通过对高低阶耦合网络进行随机攻击来分析其脆弱性。研究表明,与单独的低阶网络相比,高低阶耦合网络在面对随机攻击时表现出更高的脆弱性。这一结果强调了在设计和管理复杂网络系统时考虑高低阶网络相互依赖关系的重要性,尤其是在防止级联故障时需要特别关注这些相互依赖结构的脆弱性。

关键词：高阶网络相互依赖网络级联失效鲁棒性

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通过对螺二芴的掺杂有效抑制非辐射复合制备高性能钙钛矿太阳能电池

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Chinese Journal of Chemical Physics 2023年第2期36卷 231-241,I0043-I0051,I0055页

作者：刘旭豪刘洋洋朱荣志刘路杰徐晨鑫曹晖南京信息工程大学化学与材料学院南京210044 南京信息工程大学环境科学与工程学院南京210044

金属卤素钙钛矿太阳能电池由于非辐射复合的损失,导致光电转换效率仍远低于肖克利-奎瑟尔极限.本工作对安赛蜜分子作为空穴传输材料螺芴的掺杂剂进行了研究.研究发现相对于双三氟甲基磺酰亚胺锂12%摩尔比的安赛蜜掺杂时,非辐射复合从86.... 详细信息

金属卤素钙钛矿太阳能电池由于非辐射复合的损失,导致光电转换效率仍远低于肖克利-奎瑟尔极限.本工作对安赛蜜分子作为空穴传输材料螺芴的掺杂剂进行了研究.研究发现相对于双三氟甲基磺酰亚胺锂12%摩尔比的安赛蜜掺杂时,非辐射复合从86.05%降到了69.23%,电池的开路电压平均增长了0.08伏,最好的电池光电转换效率增长到了21.9%.并且,在相对湿度20%~30%的干燥空气环境下老化720小时后电池的光电转换效率仍大于最初值的84%.

关键词：钙钛矿太阳能电池空穴传输材料掺杂剂电导非辐射复合

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基于多无人机的空中计算网络资源分配算法

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电子学报 2023年第11期51卷 3070-3078页

作者：谈玲许海刘玉风夏景明南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京信息工程大学软件学院江苏南京210044 南京信息工程大学人工智能学院江苏南京210044

空中计算(over-the-Air Computation,AirComp)是一种有效提升分布式数据聚合效率的方法.现有研究大多采用单无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)方案,未考虑数据聚合质量和系统稳定性.为此,本文提出一种基于多UAV辅助的AirComp网络,旨... 详细信息

空中计算(over-the-Air Computation,AirComp)是一种有效提升分布式数据聚合效率的方法.现有研究大多采用单无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)方案,未考虑数据聚合质量和系统稳定性.为此,本文提出一种基于多UAV辅助的AirComp网络,旨在实现多个地面移动传感器(Ground Mobile Sensor,GMS)的高效聚合.为了改进数据采集质量并全面反映系统性能,本文设计了一个多约束优化问题,通过联合优化UAV-GMS关联、UAV三维(Three Dimensional,3D)部署、UAV去噪因子以及传输功率分配,以最大化系统的最小可达速率.针对多约束优化问题的非线性特征,本文提出一种AirComp网络下多UAV辅助的深度确定性策略梯度优化算法(DeepDeterministicPolicyGradient-basedoptimizationalgorithmformulti-UAVcooperationinAirCompnetwork,AirDDPG-UAV),用以协助多UAV在复杂环境下快速响应聚合任务.该算法利用深度强化学习的确定性策略对网络中的状态、行为和奖励进行优化,以最大化系统最小可达速率.数值结果显示,AirDDPG-UAV算法在保证较低的系统能耗和计算复杂度前提下,能够使系统最小可达速率提高15%,表明本文所提方案适用于分布式数据聚合,可以有效提高数据聚合效率.

关键词：无人机空中计算 3 D部署深度确定性策略梯度算法地面移动传感器数据聚合

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注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法

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东南大学学报（自然科学版） 2023年第3期53卷 543-551页

作者：陈北京王鹏喻乐延舒华忠南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学雷丁学院南京210044 东南大学影像科学与技术实验室南京210096

为解决现有局部生成式对抗网络(GAN)生成人脸检测算法在检测经过后处理的图像时性能严重下降的问题,提出一种注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法.该算法利用双流网络分别从RGB颜色空间和YCbCr颜色空间中提取鲁棒特征,并引入... 详细信息

为解决现有局部生成式对抗网络(GAN)生成人脸检测算法在检测经过后处理的图像时性能严重下降的问题,提出一种注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法.该算法利用双流网络分别从RGB颜色空间和YCbCr颜色空间中提取鲁棒特征,并引入注意力特征融合模块在不同网络层上融合双流特征以获得更鲁棒的特征.同时采用多层次特征融合决策提高网络对局部生成区域特征的提取和辨别能力.实验结果表明,所提算法的鲁棒性优于现有算法,尤其是针对JPEG压缩和双边滤波后处理.在FFHQ+规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了1.88%和2.64%;在FFHQ+不规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了2.85%和1.60%.

关键词：生成式对抗网络(GAN) 生成人脸 Xception网络特征融合注意力机制

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青藏高原多年冻土地表土壤热通量的估算研究

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太阳能学报 2025年第2期46卷 124-134页

作者：李笑赵林李艳李祥飞赵建婷肖敏轩南京信息工程大学地理科学学院南京210044

利用观测资料结合遥感数据,基于半阶导数法估算青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩两个观测点2010—2012年的地表土壤热通量,并与“观测值”(利用10 cm土壤热通量和5 cm土壤温度观测数据计算得到的地表土壤热通量)及已有的3种遥感估算方... 详细信息

利用观测资料结合遥感数据,基于半阶导数法估算青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩两个观测点2010—2012年的地表土壤热通量,并与“观测值”(利用10 cm土壤热通量和5 cm土壤温度观测数据计算得到的地表土壤热通量)及已有的3种遥感估算方法(GLEAM、PM-RS和组合法)进行对比分析。结果表明:1)半阶导数法估算的地表土壤热通量(G_(0))与观测G_(0)具有较好的一致性,估算精度高;2)与已有的GLEAM、PM-RS和组合法相比,半阶导数法表现更好,估算的两个站点G_(0)的相关系数(R)分别为0.85和0.81,偏差(Bias)分别为-0.70和0.08 W/m^(2),均方根误差(RMSE)分别为5.78和8.79 W/m^(2),平均绝对误差(MAE)分别为4.22和6.81 W/m^(2)。相较于其他方法,半阶导数法的优势在于物理机制明确,参数设置简洁,仅需单层地表温度值和土壤热属性数据作为模型输入。

关键词：多年冻土地热能热通量半阶导数法青藏高原

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面向人脸属性编辑的三阶段对抗扰动生成主动防御算法

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计算机学报 2024年第3期47卷 677-689页

作者：陈北京张海涛李玉茹南京信息工程大学教育部数字取证工程研究中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044

针对恶意人脸属性编辑行为,基于取证的被动防御技术只能对篡改行为进行取证并不能防止其产生,从而难以消除恶意篡改行为已经造成的损失.因此,主动防御技术应运而生,其可以破坏属性编辑的输出从而避免人脸被篡改使用.然而,现有两阶段训... 详细信息

针对恶意人脸属性编辑行为,基于取证的被动防御技术只能对篡改行为进行取证并不能防止其产生,从而难以消除恶意篡改行为已经造成的损失.因此,主动防御技术应运而生,其可以破坏属性编辑的输出从而避免人脸被篡改使用.然而,现有两阶段训练人脸篡改主动防御框架存在迁移性和扰动鲁棒性不足的问题,为此本文通过优化两阶段训练架构及损失函数和引入一个辅助分类器,提出一种三阶段对抗扰动主动防御框架.本文首先修改两阶段训练架构中的代理目标模型并基于此设计了训练扰动生成器的属性编辑损失,以提升代理模型的重建性能和属性约束能力,从而减少对代理模型的过拟合;其次,在训练阶段引入辅助分类器对代理模型提取的编码后特征进行源属性分类并基于此设计训练扰动生成器的辅助分类器损失,从而将原本的两阶段交替训练改为代理目标模型、辅助分类器和扰动生成器的三阶段交替训练,期望通过对抗攻击辅助分类器以促进对篡改模型的主动防御;最后,在扰动生成器的训练中,引入攻击层以促进对抗扰动对滤波和JPEG压缩的鲁棒性.实验结果验证,本文提出的框架能够比现有框架更好地将主动防御从白盒的代理目标模型迁移到黑盒的属性编辑模型,黑盒性能提升16.17%,且生成的对抗扰动较基线算法具有更强的鲁棒性,针对JPEG压缩的性能(PSNR)提升13.91%,针对高斯滤波提升17.76%.

关键词：人脸属性编辑主动防御对抗攻击辅助分类器交替训练

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k阶采样和图注意力网络的知识图谱表示模型

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 113-120页

作者：刘文杰姚俊飞陈亮南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

知识图谱表示(KGE)旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维度向量空间而获得其向量表示。现有的KGE模型只考虑一阶近邻,这影响了知识图谱中推理和预测任务的准确性。为了解决这一问题,提出了一种基于k阶采样算法和图注意力网络的KGE模... 详细信息

知识图谱表示(KGE)旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维度向量空间而获得其向量表示。现有的KGE模型只考虑一阶近邻,这影响了知识图谱中推理和预测任务的准确性。为了解决这一问题,提出了一种基于k阶采样算法和图注意力网络的KGE模型。k阶采样算法通过聚集剪枝子图中的k阶邻域来获取中心实体的邻居特征。引入图注意力网络来学习中心实体邻居的注意力值,通过邻居特征加权和得到新的实体向量表示。利用ConvKB作为解码器来分析三元组的全局表示特征。在WN18RR、FB15k-237、NELL-995、Kinship数据集上的评价实验表明,该模型在链接预测任务上的性能明显优于最新的模型。此外,还讨论了阶数k和采样系数b的改变对模型命中率的影响。

关键词：知识图谱表示 k阶采样算法图注意力网络剪枝子图链接预测

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基于RC-LSTM的雷达回波外推方法

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2962-2967页

作者：王友宁白金明刘琦南京信息工程大学计算机与软件学院教育部数字取证工程研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种... 详细信息

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种雷达回波外推系统,应用所提出的残参卷积长短期记忆(RC-LSTM)模型,在使用规划采样的同时,为每一层堆叠的ConvLSTM单元添加了残差连接,使得模型在更深的同时保留原有小模型的学习能力,保证网络最大限度降低空间维度的历史信息损耗,从而提高长时效雷达回波外推的精度。

关键词：气象业务降水临近预报残参卷积长短期记忆雷达回波外推

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