检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 376-384页

作者：李保珍陈科南京审计大学信息工程学院南京211815

【目的】针对现有虚假新闻分类算法的不足,提出一种多视角证据融合的虚假新闻分类模型,用以解决传统单视角下虚假新闻分类的片面性证据和不准确性分类等问题。【方法】引入主观逻辑模型,以及不同视角下分类的不确定性测度,基于Dempster-... 详细信息

【目的】针对现有虚假新闻分类算法的不足,提出一种多视角证据融合的虚假新闻分类模型,用以解决传统单视角下虚假新闻分类的片面性证据和不准确性分类等问题。【方法】引入主观逻辑模型,以及不同视角下分类的不确定性测度,基于Dempster-Shafer证据理论,利用不同的权值融合多视角下的证据,得到总体的证据与分类的不确定性测度。【结果】基于两个公开数据集的实验结果表明,所提模型的准确性和F1值比传统虚假新闻分类模型均有较显著的提高。【局限】多视角证据融合之后存在一定的噪声,有时会影响实验结果的准确性。【结论】多视角证据融合途径可有效提高虚假新闻甄别的准确性和鲁棒性。

关键词：虚假新闻多视角证据融合不确定性

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一种面向无线传感器网络的高能效数据传输机制

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传感技术学报 2025年第4期38卷 724-731页

作者：王海涛南京审计大学金审学院信息科学与工程学院江苏南京210023

无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)适合部署于复杂恶劣的物理环境中提供目标监测和态势感知服务,但传感器节点通常依靠电池供电,高效使用节点能量以延长网络寿命至关重要。针对无线传感器网络中众多传感器节点采集和传输的... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)适合部署于复杂恶劣的物理环境中提供目标监测和态势感知服务,但传感器节点通常依靠电池供电,高效使用节点能量以延长网络寿命至关重要。针对无线传感器网络中众多传感器节点采集和传输的数据量大且冗余度高的实际状况,为了尽可能减少不必要的数据传输能耗,提出了一种综合利用网络聚类分簇和数据压缩感知的高能效数据传输机制——EETICC。首先,基于改进的K-Medoids聚类算法将随机部署的传感器节点合理组织成分簇结构,使得簇内节点分布更加合理并使节点能耗更为均衡;然后,簇头采用压缩感知对簇内节点采集的原始数据进行压缩处理,并将处理后的稀疏数据通过簇间多跳转发传输至基站;最终,基站可通过适当的重构算法对接收的数据进行精准恢复。仿真实验结果表明,与其他几种典型的数据传输策略相比,EETICC在多项常用的性能指标上均表现更优,显著减少了节点能耗,延长了网络生存时间。

关键词：无线传感器网络数据传输分簇算法压缩感知网络寿命

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面向物联网的云边端协同计算中任务卸载与资源分配算法研究

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 458-469页

作者：施建锋陈忻阳李宝龙南京信息工程大学电子与信息工程学院南京214442

为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求,该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下,将系统时延与能耗加权和视为系统开销,构造了最小化系统开销的... 详细信息

为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求,该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下,将系统时延与能耗加权和视为系统开销,构造了最小化系统开销的任务卸载、功率和计算资源联合分配问题。针对动态任务到达场景,提出一种模型辅助的自适应深度强化学习(MADRL)算法,实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。该算法将问题分为两部分解决,第1部分通过模型辅助、二分搜索算法和梯度下降法优化了通信资源与计算资源;第2部分通过自适应深度强化学习算法训练出Q网络以适应随机任务的到达,进行卸载决策优化。该算法实现了有效的资源分配和可靠及时的任务卸载决策,且在降低系统开销方面表现出优异的效果。仿真结果表明,引入卫星的移动性,使得系统开销降低了41%。引入星间协作技术,使系统开销降低了22.1%。此外,该文所提算法收敛性能好。与基准算法相比,该算法的系统开销降低了3%,在不同环境下的性能表现都是最优。

关键词：云边端协同计算卫星物联网深度强化学习任务卸载资源分配

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基于能量法的磁场调制电机结构演化及转矩提升机理

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中国电机工程学报 2025年第8期45卷 3236-3248页

作者：凌志健顾友壮赵文祥吉敬华曾煜江苏大学电气信息工程学院南京工程学院电力工程学院

磁场调制电机因高转矩密度而受到广泛关注，得益于双边磁场调制效应，双永磁游标(dual-permanentmagnet excited vernier,DPMEV)电机拥有更高的转矩密度。然而，由于其调制关系复杂，谐波贡献分析具有一定的困难。因此，提出一种基于能... 详细信息

磁场调制电机因高转矩密度而受到广泛关注，得益于双边磁场调制效应，双永磁游标(dual-permanentmagnet excited vernier,DPMEV)电机拥有更高的转矩密度。然而，由于其调制关系复杂，谐波贡献分析具有一定的困难。因此，提出一种基于能量法的谐波贡献计算方法。首先，以一5/12/19对极DPMEV电机为例进行性能分析，并利用有限元法进行验证，验证结果表明：在定子侧永磁体产生的气隙磁密中，存在部分谐波阶次对反电势产生负贡献。其次，基于所提分析方法，演化出新型DPMEV电机结构，提升电机整体性能。然后，通过谐波相角变化，实现新型DPMEV电机对负贡献谐波的有效利用，进一步提升转矩密度。最后，通过实验验证解析计算和有限元仿真的合理性。

关键词：磁场调制永磁游标双永磁能量分析法谐波分析

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无线传感网中基于优先级的节点休眠调度机制

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传感技术学报 2023年第11期36卷 1794-1800页

作者：王海涛南京审计大学金审学院信息科学与工程学院江苏南京210023

当前,无线传感网的广泛应用给人们带来便捷的同时,与日俱增的能耗也对全球环境造成了重大影响。因此,无线传感网的节能问题始终是业界关注的焦点。节点休眠调度策略有助于合理组织网络中众多传感器节点的工作状态,从而有效均衡节点负载... 详细信息

当前,无线传感网的广泛应用给人们带来便捷的同时,与日俱增的能耗也对全球环境造成了重大影响。因此,无线传感网的节能问题始终是业界关注的焦点。节点休眠调度策略有助于合理组织网络中众多传感器节点的工作状态,从而有效均衡节点负载和降低网络整体能耗。首先,对现存的无线传感网休眠调度策略进行了调研分析,并指出了存在的边界效应问题。然后,针对现有节点休眠调度策略存在的不足,面向无线传感网目标监测应用场景的需求,综合考量网络覆盖度和节点剩余能量,构造了节点进行休眠决策的优先级,并据此设计了一种基于优先级的分布式节点休眠调度机制(Priority Based Distributed Sleep Scheduling,PBDSS)。仿真实验结果表明,与典型的贪心休眠调度策略相比,PBDSS能够降低信息交互带来的能量开销,有效解决了边界效应问题,均衡了节点能量消耗,提高了节点能量效率,延长了网络寿命。

关键词：无线传感网休眠调度网络覆盖边界效应网络寿命

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DMFPNet：增强多尺度目标感知的双路径高分辨率遥感图像分割算法

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地球信息科学学报 2025年第5期27卷 1195-1213页

作者：罗健伟张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

【目的】深度卷积神经网络(DCNNs)已经成功应用于高分辨率遥感图像的语义分割，但高分辨率遥感图像普遍存在类内方差大，类间方差小、目标尺度变化显著等问题。卷积运算因其局部性，在处理这些复杂问题时受到了限制。基于Transformer的... 详细信息

【目的】深度卷积神经网络(DCNNs)已经成功应用于高分辨率遥感图像的语义分割，但高分辨率遥感图像普遍存在类内方差大，类间方差小、目标尺度变化显著等问题。卷积运算因其局部性，在处理这些复杂问题时受到了限制。基于Transformer的方法则拥有强大的全局信息建模能力，但在局部信息的提取方面存在缺陷。【方法】本文提出一种增强多尺度目标感知的双路径高分辨率遥感图像分割算法DMFPNet，模型采用基于DCNN和Transformer的非对称双编码器结构。首先，基于深度卷积构建可变通道空间金字塔模块（SCSP），动态提取融合多通道信息。其次，提出一种多尺度特征增强Transformer模块，通过特征锚点预处理，为模块提供空间偏置信息，同时在自注意力机制中构建可学习余弦相似矩阵，引导模块聚焦图像中不同尺度的目标。最后，构建了一种双边特征引导融合模块(BFGF)，实现2条分支之间不同尺度特征的融合与信息交换。【结果】本文在Vaihingen和Potsdam数据集上进行了对比实验与消融实验，结果表明：本模型在Vaihingen数据集上分别获得了83.29%、90.65%、 91.69%的平均交并比（mIoU）、mF1(mean F1-Score)和OA(Overall Accuracy)，在Potsdam数据集上获得了73.29%、83.98%、88.47%的mIoU、mF1和OA；相较于本文所对比的最佳方法，mIoU在Vaihingen和Potsdam数据集分别提升0.76%和1.42%。【结论】证明了本模型在解决高分辨率遥感图像语义分割中类内类间方差变化大、目标尺度多变等复杂问题方面具有良好的性能和较高的分割准确性。

关键词：遥感语义分割 Transformer 多尺度特征融合特征加权双分支注意力机制余弦相似度

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基于网络流量时空特征和自适应加权系数的异常流量检测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2647-2654页

作者：顾伟行鸿彦侯天浩南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖... 详细信息

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖掘空间尺度下的异常流量特征,并引入MSE,多角度自适应特征加权,强化模型全局特征的关联能力。将网络流量的特征输入BiLSTM,捕捉流量数据的时序依赖性,进一步建立网络流量在时间尺度上的关系模型。利用softmax分类器进行预测分类,实验结果验证了所提模型在异常流量检测领域的有效性。

关键词：异常流量检测卷积神经网络长短期记忆网络挤压激励机制

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基于区域掩码对比蒸馏的遥感图像目标检测

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 761-771页

作者：周杰周子龙罗岩刘瑞赵满艳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征... 详细信息

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征掩码.其次,结合对比蒸馏算法,通过对教师网络和学生网络的区域掩码进行对比学习,使学生网络更加充分地吸收教师网络在目标特征纹理检测方面的知识.同时,在检测阶段引入了一种旋转定位损失算法,该算法通过量化真实边界框和预测边界框之间的格点向量差来进行损失估计,从而减小了预测边界框与真实边界框之间的旋转损失.结果表明,改进算法的均值平均精度在DOTA和HRSC2016数据集上分别较传统算法提高了3.57%和5.22%.

关键词：遥感图像目标检测区域掩码对比蒸馏旋转定位损失函数

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空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 867-874页

作者：周华李子杰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低... 详细信息

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。

关键词：空间耦合低密度奇偶校验码错误传播滑窗译码残差算法

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基于SVM与近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测

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光谱学与光谱分析 2024年第10期44卷 2909-2915页

作者：房孝猛王华来徐晖黄孟强刘向南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS),采用频分多路复用(FDM)方法,研究了一种基于支持向量机(SVM)分类的近红外多组分痕量气体识别与检测系统。激光光谱技术表征气体吸收谱线时,气体在近红外波段比远红外吸收能力低,单一波段激光... 详细信息

基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS),采用频分多路复用(FDM)方法,研究了一种基于支持向量机(SVM)分类的近红外多组分痕量气体识别与检测系统。激光光谱技术表征气体吸收谱线时,气体在近红外波段比远红外吸收能力低,单一波段激光光谱检测气体存在吸收信号弱,各气体组分相互干扰大。为提升探测精度,精准识别气体组分并同时进行多成分检测,基于可调谐半导体激光吸收光谱技术,采用频分复用的近红外TDLAS技术,搭配SVM分类算法进行混合气体的实时检测,有效避免了各气体的交叉干扰,实现了一氧化氮NO、硫化氢H_(2)S、氨气NH_(3)、二氧化氮NO_(2)、乙炔C_(2)H_(2)、二氧化碳CO_(2)、甲烷CH_(4)、氯化氢HCl八种气体标志物的痕量检测。当8个激光器同时工作时,系统控制带通滤波器进行分时滤波,并将差分锁相后的二次谐波数据依次传输至上位机实时显示。识别率超过96.3%,含量平均预测准确率均高于99.6%,取得了CH_(4)最低检测下限为0.01μL·L^(-1)的高精度检测效果,NO_(2)为0.05μL·L^(-1)、C_(2)H_(2)为0.03μL·L^(-1),其余气体检测下限均小于5μL·L^(-1)。对系统多通道检测进行抗干扰和检测下限分析,验证系统稳定工作时实现混合气体的高精度浓度检测。采用分布反馈激光器驱动和锁相放大器与数据处理的SVM算法模型结合,实现近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测,可满足微量气体痕量级检测,对将来进行超低浓度混合气体探测有着非常重要的意义。

关键词：可调谐半导体激光吸收光谱频分多路复用支持向量机混合气体探测

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