检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2025年第4期46卷 1103-1110页

作者：丁翠王占刚北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

关系抽取作为知识图谱的关键技术,存在关系抽取干扰、模型适用性低等问题亟待解决。研究优化实体注意力机制,结合位置特征向量联合约束;引入句子注意力机制,增强关系抽取效果;自适应更新机制,充分利用知识图谱的语义信息,提升关系抽取... 详细信息

关系抽取作为知识图谱的关键技术,存在关系抽取干扰、模型适用性低等问题亟待解决。研究优化实体注意力机制,结合位置特征向量联合约束;引入句子注意力机制,增强关系抽取效果;自适应更新机制,充分利用知识图谱的语义信息,提升关系抽取效果。在多个数据集进行测试,结果表明,相比其它算法,该算法拥有更好的抽取效果,有效解决了句子间的隐含关系问题。

关键词：知识图谱关系抽取注意力机制句子注意力远程监督抗干扰实验信息管理

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基于标记适应的人脸年龄识别优化算法

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计算机工程 2025年第1期51卷 174-181页

作者：张会影圣文顺东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京211200

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性,因此在年龄识别中可以学习并利用相邻年龄的面部信息,将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布(LD),从而有效缓解了训练和... 详细信息

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性,因此在年龄识别中可以学习并利用相邻年龄的面部信息,将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布(LD),从而有效缓解了训练和测试数据集不足的问题。但是在不同年龄阶段,人的面部衰老变化速度显著不同,如儿童和老年时期面部变化较快,而中年时期面部变化较平缓,当前常用的LD方法存在模式单一的缺点,难以适应不同年龄阶段人脸特征的变化规律。为提高人脸年龄识别算法的通用性,提出一种深度学习框架下基于标记适应的人脸年龄识别优化算法IFAR-LA。引入标记适应机制,能够更好地学习特征表示,挖掘人脸图像数据中丰富的语义信息,从而有效提取不同年龄阶段面部变化的特征,大幅提升表示学习能力和泛化能力。改进后的标记适应算法能够适应不同年龄阶段人脸变化规律,使每幅人脸图像在学习其真实年龄和相关年龄的时候都能发挥作用,缓解训练数据不足的问题,同时,提升了算法普适性,能够适应不同年龄阶段人的面部衰老变化速度。在公开的人脸数据集MORPH和FG-NET上的实验结果表明,IFAR-LA算法相比改进前的人脸年龄识别算法平均绝对误差分别降低了6.5%和11.5%。

关键词：标记分布学习深度学习卷积神经网络人脸年龄识别平均绝对误差

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基于攻击削减的分布式安全状态估计

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控制工程 2025年第1期32卷 142-147页

作者：李宇轩朱翠王占刚郑换铭北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

针对虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)下的分布式安全状态估计问题,提出了一种基于攻击削减的分布式安全状态估计算法。首先,在无攻击的假设下对局部滤波器中预测值与估计值间的差值进行统计分析;然后,将FDIA建模为... 详细信息

针对虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)下的分布式安全状态估计问题,提出了一种基于攻击削减的分布式安全状态估计算法。首先,在无攻击的假设下对局部滤波器中预测值与估计值间的差值进行统计分析;然后,将FDIA建模为导致有效预测值与受损估计值间的差值产生变化的未知输入,并设计带有遗忘因子的递归最小二乘(recursive least squares,RLS)对其进行估计;最后,设计攻击削减机制对因攻击而受损的数据进行恢复,并对处理后的局部估计值进行融合。仿真结果表明,所提方法能够有效实现攻击估计,降低攻击的影响,提高了鲁棒性和估计精度。

关键词：信息物理系统攻击估计安全估计卡尔曼滤波信息融合

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基于Ghost卷积与自适应注意力的点云分类

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现代电子技术 2025年第6期48卷 106-112页

作者：舒密王占刚北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100011

点云Transformer网络在提取三维点云的局部特征和携带的多级自注意力机制方面展现出了卓越的特征学习能力。然而,多级自注意力层对计算和内存资源的要求极高,且未充分考虑特征融合中层级间以及通道间的区分度与关联性。为解决上述问题,... 详细信息

点云Transformer网络在提取三维点云的局部特征和携带的多级自注意力机制方面展现出了卓越的特征学习能力。然而,多级自注意力层对计算和内存资源的要求极高,且未充分考虑特征融合中层级间以及通道间的区分度与关联性。为解决上述问题,提出一种基于点云Transformer的轻量级特征增强融合分类网络EFF-LPCT。EFF-LPCT使用一维化Ghost卷积对原始网络进行重构,以降低计算复杂度和内存要求;引入自适应支路权重,以实现注意力层级间的多尺度特征融合;利用多个通道注意力模块增强特征的通道交互信息,以提高模型分类效果。在ModelNet40数据集进行的实验结果表明,EFF-LPCT在达到93.3%高精度的同时,相较于点云Transformer减少了1.11 GFLOPs的浮点计算量和0.86×10^(6)的参数量。

关键词：点云分类 Transformer网络 Ghost卷积特征增强融合模块 ECA通道注意力特征学习

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智能反射面辅助无线网络性能及最优位置分析

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 324-333页

作者：束锋赖斯豪刘川高炜董榕恩王艳海南大学信息与通信工程学院海口570228 南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094 国网智能电网研究院有限公司北京102209

当基站(BS)和用户的位置固定,基站到智能反射面(IRS)与IRS到用户的距离和一定时,该文在视距信道和瑞利信道下基于最大化系统可达速率准则对无源和有源IRS的最优放置位置进行分析。首先,运用相位对齐和大数定律推导了无源和有源IRS辅助... 详细信息

当基站(BS)和用户的位置固定,基站到智能反射面(IRS)与IRS到用户的距离和一定时,该文在视距信道和瑞利信道下基于最大化系统可达速率准则对无源和有源IRS的最优放置位置进行分析。首先,运用相位对齐和大数定律推导了无源和有源IRS辅助无线网络可达速率的闭合表达式;然后,分析了基站到IRS的路径损耗指数β_(1)和IRS到用户的路径损耗指数β_(2)对IRS最优部署位置的影响,即当β_(1)>β_(2)时,无源IRS的最优部署位置始终靠近基站,随着β_(1)和β_(2)的差距逐渐增大,有源IRS的最优部署位置逐渐靠近基站;当β_(1)<β_(2)时,则得到相反的结论。仿真结果表明:当β_(1)=β_(2)且无源IRS到基站和到用户的距离相等时,系统的可达速率性能最差。当固定有源IRS处的噪声功率且增加用户处的噪声功率时,IRS的最优部署位置始终靠近用户;当固定后者增大前者时,IRS的最优部署位置逐渐靠近基站。

关键词：智能反射面大数定律智能反射面最优位置可达速率

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基于无人机辅助联邦边缘学习通信系统的安全隐私能效研究

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电子与信息学报 2025年 1-10页

作者：卢为党冯凯丁雨李博赵楠浙江工业大学信息工程学院杭州310023 哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院威海264209 大连理工大学信息与通信工程学院大连116024

无人机(UAV)辅助联邦边缘学习的通信能够有效解决终端设备数据孤岛问题和数据泄露风险。然而，窃听者可能利用联邦边缘学习中的模型更新来恢复终端设备的原始隐私数据，从而对系统的隐私安全构成极大威胁。为了克服这一挑战，该文在无... 详细信息

无人机(UAV)辅助联邦边缘学习的通信能够有效解决终端设备数据孤岛问题和数据泄露风险。然而，窃听者可能利用联邦边缘学习中的模型更新来恢复终端设备的原始隐私数据，从而对系统的隐私安全构成极大威胁。为了克服这一挑战，该文在无人机辅助联邦边缘学习通信系统提出一种有效的安全聚合和资源优化方案。具体来说，终端设备利用其本地数据进行局部模型训练来更新参数，并将其发送给全局无人机，无人机据此聚合出新的全局模型参数。窃听者试图通过窃听终端设备发送的模型参数信号来恢复终端设备的原始数据。该文通过联合优化终端设备的传输带宽、CPU频率、发送功率以及无人机的CPU频率，最大化安全隐私能效。为了解决该优化问题，该文提出一种演进深度确定性策略梯度(DDPG)算法，通过和系统智能交互，在保证基本时延和能耗需求的情况下获得安全聚合和资源优化方案。最后，通过和基准方案对比，验证了所提方案的有效性。

关键词：无人机联邦边缘学习能效资源优化深度确定性策略梯度

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基于自适应视距制导的无人潜航器三维协同路径跟踪控制

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控制与决策 2025年第1期40卷 242-251页

作者：王浩亮于德智卢丽宇张卫东彭周华大连海事大学轮机工程学院辽宁大连116026 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 大连市智能船艇集群控制与电气技术重点实验室辽宁大连116026 水路交通控制全国重点实验室辽宁大连116026 大连海事大学船舶电气工程学院辽宁大连116026 海南大学信息与通信工程学院海口570228

针对跟踪路径复杂、立体空间运动、模型参数动态变化、风浪流扰动下的多无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)协同路径跟踪问题开展研究.首先,针对UUV跟踪复杂路径情形设计自适应前视距离策略,使得UUV可以更好地跟踪复杂水下路... 详细信息

针对跟踪路径复杂、立体空间运动、模型参数动态变化、风浪流扰动下的多无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)协同路径跟踪问题开展研究.首先,针对UUV跟踪复杂路径情形设计自适应前视距离策略,使得UUV可以更好地跟踪复杂水下路径;其次,针对立体空间运动的UUV集群,设计三维视距制导律和协同控制律引导UUV集群在三维空间中沿参数化路径运动;最后,针对模型参数动态变化、风浪流扰动影响下的UUV集群,设计自抗扰控制器实现对动态变化模型、总扰动信息和速度信息的统一估计,保证动力学控制的稳定性.仿真结果验证了所提出基于自适应视距制导的无人潜航器三维协同路径跟踪控制方法的有效性.

关键词：自适应前视距离三维视距制导协同路径跟踪自抗扰控制无人潜航器

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基于ARCS动机模型的数字图像处理实验项目式教学设计

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实验室研究与探索 2025年第2期44卷 147-151页

作者：李斌曹未丰南京邮电大学通信与信息工程学院江苏省通信与网络技术工程研究中心南京210003 南京工程学院自动化学院南京211167

为了端正学生学习动机以激发学习的主动性与积极性,将“注意力、相关性、自信心、满意度”(ARCS)动机模型与项目式教学模式相结合,以“基于人脸识别的课堂考勤系统设计”为例,对数字图像处理实验课程进行了项目式教学设计,优化教学策略... 详细信息

为了端正学生学习动机以激发学习的主动性与积极性,将“注意力、相关性、自信心、满意度”(ARCS)动机模型与项目式教学模式相结合,以“基于人脸识别的课堂考勤系统设计”为例,对数字图像处理实验课程进行了项目式教学设计,优化教学策略,并将该项目式设计运用到课堂教学实践,在实践中不断完善。实施结果表明,基于ARCS动机模型的项目式教学设计能有效地提高学生学习专业课的动机和兴趣,帮助学生建立学习自信,提升对专业课学习的满意度。此外,该实验的教学设计及其实施过程对于其他实践类课程具有较好的借鉴意义。

关键词：项目式教学动机模型数字图像处理实验

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混合智能反射面辅助感通算一体化车联网的联合功率时间分配方法

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电子与信息学报 2025年

作者：束锋张钧豪张旗姚誉卞弘艺王咸鹏海南大学信息与通信工程学院南京理工大学电子工程与光电技术学院

当前车联网(V2X)环境普遍存在频谱资源紧缺和数据传输效率低的问题。该文通过集成感知、通信和计算车联网系统(ISCC-V2X)以提升车辆用户的数据传输能力。ISCC-V2X中采用雷达感知技术帮助次用户接入主用户频谱空洞进行车联网通信，在车... 详细信息

当前车联网(V2X)环境普遍存在频谱资源紧缺和数据传输效率低的问题。该文通过集成感知、通信和计算车联网系统(ISCC-V2X)以提升车辆用户的数据传输能力。ISCC-V2X中采用雷达感知技术帮助次用户接入主用户频谱空洞进行车联网通信，在车辆用户中加入计算单元提升数据传输卸载能力，为了更好地提升车联网通信和计算性能并同时降低系统功耗，在ISCC-V2X中引入混合智能反射面(H-RIS)。该研究从时间和功率资源分配的角度出发，对H-RIS辅助的ISCC-V2X技术进行了深入探讨。该文采用了一种两阶段的优化方法，对功率分配、时间分配和反射元件进行交替优化求解，以找到最佳的优化方案，并通过定义联合吞吐量(JTC)的性能指标来表征次用户的数据传输能力和计算性能。通过仿真实验分析表明，在H-RIS辅助ISCC-V2X场景中存在一种时间功率联合分配的最优策略，能够显著提升次用户的联合吞吐量。

关键词：车联网感知通信计算一体化混合智能反射面联合吞吐量资源分配

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无蜂窝大规模MIMO系统中基于DDPG的接入点选择算法

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北京邮电大学学报 2025年第1期48卷 1-6,13页

作者：王鑫丽徐瑨孙梦颖陶小峰北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

为避免无蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)前传链路过载,提出了接入点选择的优化问题,以最大化前传链路使用效率。首先,构建平均链路频谱效率用于衡量前传链路使用效率;其次,建立最大化平均链路频谱效率同时满足用户服务质量需求的目标问题... 详细信息

为避免无蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)前传链路过载,提出了接入点选择的优化问题,以最大化前传链路使用效率。首先,构建平均链路频谱效率用于衡量前传链路使用效率;其次,建立最大化平均链路频谱效率同时满足用户服务质量需求的目标问题;然后,考虑到目标问题的非凸性和优化变量的不可微性,传统优化算法求解较为困难,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的动态接入点选择算法;最后,优化DDPG的输出,使其适用于接入点选择的离散性动作。仿真结果表明,所提算法能有效地提升系统的平均链路频谱效率并满足用户的服务质量需求。

关键词：大规模多输入多输出无蜂窝网络架构接入点选择深度确定性策略梯度

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