检索结果-内蒙古大学图书馆

现代情报 2025年第1期45卷 46-59,111页

作者：王伟梁继文杨建林南京邮电大学管理学院江苏南京210003 苏州大学社会学院江苏苏州215127 南京大学信息管理学院江苏南京210023 数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

[目的/意义]科学基金制度是各国(地区)提升科学研究水平的重要方式,准确识别科学基金的资助方向和资助成效是感知科技发展态势的关键。[方法/过程]为识别科学基金资助态势,在提出关键短语抽取规则后,利用语义相似度消除同、近义词的歧... 详细信息

[目的/意义]科学基金制度是各国(地区)提升科学研究水平的重要方式,准确识别科学基金的资助方向和资助成效是感知科技发展态势的关键。[方法/过程]为识别科学基金资助态势,在提出关键短语抽取规则后,利用语义相似度消除同、近义词的歧义影响,利用动态滑动窗口和语义相似度构建语义加权的词共现网络,并基于社团划分方法识别基金主题。在集成电路领域比较1812项中国国家自然科学基金和2807项美国国家科学基金的资助主题分布、资助力度变化和资助效果,该方法能够准确识别基金主题分布和资助成效。[结果/结论]中国国家自然科学基金和美国国家科学基金均涵盖了集成电路领域的主要研究主题,在重点资助方向和资助力度上有较大差异;中国国家自然科学基金资助的论文平均被引频次相对较低,受资助机构相对单一。

关键词：科学基金资助态势社团划分词共现网络主题分析集成电路

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面向样本不平衡的网络入侵检测方法

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无线通信技术 2025年第1期34卷 6-12页

作者：王肖李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对当前网络入侵检测方法特征信息提取不足、网络异常流量样本数量不平衡导致入侵检测准确率低的问题,提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)与... 详细信息

针对当前网络入侵检测方法特征信息提取不足、网络异常流量样本数量不平衡导致入侵检测准确率低的问题,提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)与注意力机制的网络入侵检测方法。首先,对网络流量数据进行数据预处理;然后,通过一维卷积神经网络提取其局部特征,双向门控循环单元提取其长距离序列特征;最后,融合注意力机制使关键信息得到更好的表达。此外,引入Equalization Loss v2(EQL v2)作为损失函数对少数类样本进行加权,以解决网络流量样本不平衡的问题。在CICIDS2017数据集上的结果表明,所提方法能够有效改善原始数据集中的样本不平衡问题,提高对网络入侵的检测准确率和异常流量样本的检测能力。

关键词：网络入侵检测样本不平衡卷积神经网络双向门控循环控制单元注意力机制

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基于多根长馈线天线基站的TDOA定位模型及解法

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移动通信 2025年第2期49卷 132-138页

作者：周宇航曾桂根宋荣方南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为解决多基站定位模型中基站之间同步代价高的问题,提出了一种基于多根长馈线天线基站的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位模型,给出了模型方程和求解方法,该方法将复杂的3对距离差方程组转化为1个一元八次方程,然后采用... 详细信息

为解决多基站定位模型中基站之间同步代价高的问题,提出了一种基于多根长馈线天线基站的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位模型,给出了模型方程和求解方法,该方法将复杂的3对距离差方程组转化为1个一元八次方程,然后采用Aberth-Newton迭代法来迭代求解方程。通过计算机仿真验证了基于多根长馈线天线基站的TDOA定位模型和解法的有效性,并对该模型的多解问题进行了分析,用优化基站布局的方案,解决了定位模型的唯一解问题。本定位模型在覆盖范围数百米时,定位精度可达分米级。

关键词：异步TDOA 多根长馈线天线基站多基站定位模型 Aberth-Newton迭代法多解分析

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使用石墨烯的轨道角动量微带天线设计

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江苏大学学报(自然科学版) 2025年第2期46卷 189-193页

作者：成国庆王全全宛汀宋祖昆南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 中国移动通信集团江西有限公司南昌分公司江西南昌330038

为了生成不同模态数的轨道角动量涡旋波,使用石墨烯材料设计出一款微带天线,并给出了天线的尺寸与材料.该天线质量轻,结构简单,加工容易,只需调整馈电相位差便能够产生模态数l=-2,0,+2的轨道角动量涡旋波.通过参数化扫描,从阻抗匹配、... 详细信息

为了生成不同模态数的轨道角动量涡旋波,使用石墨烯材料设计出一款微带天线,并给出了天线的尺寸与材料.该天线质量轻,结构简单,加工容易,只需调整馈电相位差便能够产生模态数l=-2,0,+2的轨道角动量涡旋波.通过参数化扫描,从阻抗匹配、回波损耗、工作带宽、增益等方面探讨了天线性能,并分析了石墨烯材料特性对天线性能的影响.仿真结果表明,当石墨烯的化学势为0.9 eV时,微带天线工作在14.90 GHz下的回波损耗可达-47.00 dB,增益可达9.25 dB,与传统天线相比性能改善较大.此外,调整石墨烯的化学势可以较好改善天线的回波损耗.

关键词：微带天线石墨烯轨道角动量涡旋波化学势电导率频率调谐

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基于TD-OFDM的MESH自组网络广播信道设计方法

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移动通信 2025年第2期49卷 115-119页

作者：黄坚黄波南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对Wi-Fi MESH各节点发送数据时会发生丢包的现象,导致通信传输可靠性不高的问题,提出了一种基于TDOFDM的MESH自组网络广播信道设计方法。首先,进行帧结构设计,设计广播子帧和数据子帧的结构。接着,进行时间同步,同步完成后数据在物理... 详细信息

针对Wi-Fi MESH各节点发送数据时会发生丢包的现象,导致通信传输可靠性不高的问题,提出了一种基于TDOFDM的MESH自组网络广播信道设计方法。首先,进行帧结构设计,设计广播子帧和数据子帧的结构。接着,进行时间同步,同步完成后数据在物理层进行一系列流程,完成整个广播信道的设计。经过仿真,实验结果表明将物理广播信道加入MESH组网后对比基于Wi-Fi的MESH组网,自组网碰撞和重传大大减少,正确接收码字的概率提升了18.6%,提高了通信传输的可靠性。

关键词： MESH自组网物理广播信道帧结构物理层

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大小模型驱动的线上线下融合教学新模式探索——以信号与系统课程为例

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计算机教育 2025年第3期 206-210页

作者：邓丽珍徐国夏王众阳南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

面对信息技术产业对高质量专业人才日益迫切的需求,分析传统教学模式在教师精准化教学与学生个性化学习方面存在的不足,针对信号与系统课程内容的复杂性和抽象性,提出一种大小模型驱动的线上线下融合教学新模式,具体阐述如何融合线上与... 详细信息

面对信息技术产业对高质量专业人才日益迫切的需求,分析传统教学模式在教师精准化教学与学生个性化学习方面存在的不足,针对信号与系统课程内容的复杂性和抽象性,提出一种大小模型驱动的线上线下融合教学新模式,具体阐述如何融合线上与线下教学的优势,通过大小模型的驱动机制实现课程内容的深度剖析与动态演示,并通过实践总结,说明这种新教学模式在提升学生学习效果与激发学习热情方面的有效性。

关键词：大小模型驱动线上线下融合教学多模态教学评估信号与系统

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基于有限记忆、概率学习的双时间尺度切片资源分配方法

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电子技术应用 2025年第3期51卷 17-24页

作者：邵锋孙君南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

网络切片是使网络能够满足不同垂直领域的不同服务需求的关键要素,为解决网络中切片类型动态变化的问题,提出了一种联邦-多智能体强化学习双时间尺度资源分配(F-MALML)算法。大时间尺度下,通过有限记忆学习算法为每个基站分配资源;小时... 详细信息

网络切片是使网络能够满足不同垂直领域的不同服务需求的关键要素,为解决网络中切片类型动态变化的问题,提出了一种联邦-多智能体强化学习双时间尺度资源分配(F-MALML)算法。大时间尺度下,通过有限记忆学习算法为每个基站分配资源;小时间尺度内各基站使用F-MALML算法进一步为切片中的用户动态分配资源。引入了一种概率学习机制,根据前一时隙的分配结果和网络实际状态,动态调整每个时间尺度的分配策略。仿真结果表明,所提算法相比于其他两种基准算法在新增切片的切片满意度及系统频谱效率方面都有较大提升,且表现出更好的稳定性。

关键词：网络切片资源分配双时间尺度深度强化学习切片满意度

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对于一道曲线积分原函数问题的思考

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高等数学研究 2025年第2期28卷 24-27页

作者：宋洪雪周华张翼鹏南京邮电大学理学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210023

文中通过剖析一道曲线积分题目的错误解法,使读者深刻理解曲线积分中类似于一元函数的牛顿—莱布尼茨公式的原函数法及其应用的前提条件.并进一步归纳出此类挖去奇点后曲线积分与路径无关问题的原函数构造方法.

关键词：对坐标的曲线积分原函数积分与路径无关奇点格林公式

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一种改进强化学习算法的路径规划方法

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计算机技术与发展 2025年第2期35卷 115-121页

作者：陈松沈苏彬南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

提升Q学习(Q-learning)算法在复杂环境中的数据效率与决策准确度,无疑是算法性能优化所面临的关键挑战。将因果模型引入Q学习算法,通过揭示变量间的因果关系,从而提高Q学习算法的性能是新兴且热门的研究方向。该文提出一种基于因果模型... 详细信息

提升Q学习(Q-learning)算法在复杂环境中的数据效率与决策准确度,无疑是算法性能优化所面临的关键挑战。将因果模型引入Q学习算法,通过揭示变量间的因果关系,从而提高Q学习算法的性能是新兴且热门的研究方向。该文提出一种基于因果模型的Q学习算法,C-Q学习(Causal-model based Q-learning)算法。该算法包括基于智能体利用Q学习算法与环境交互过程中关键变量之间的因果关系,构建结构因果模型;采用因果推断理论中的后门调整的方法去除模型中影响奖励的混淆因子所引起的混淆效应,评估了更为准确的Q值,并且精准识别出每个状态下可能获得最高奖励的动作,优化Q学习算法的动作选择过程。最后,将Q学习算法、Eva-Q学习算法、C-Q学习算法在栅格环境中进行仿真实验。仿真实验结果表明,C-Q学习算法在路径长度、规划时间、数据效率和决策准确度等多个指标上均优于其余两种算法。

关键词： Q学习算法因果模型因果推断混淆因子后门调整

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基于VMD和优化组合模型的电力负荷预测方法研究

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电子设计工程 2025年第5期33卷 8-12,17页

作者：陈曦张玲华南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省通信与网络技术工程研究中心江苏南京210003

针对负荷数据随机性、非平稳性对电力系统安全运行带来的挑战,为提高短期电力负荷预测的精度,提出基于变分模态分解(VMD)和改进的白鲸优化算法(TLBWO)优化组合模型的短期电力负荷预测方法。利用VMD将原始负荷序列分解为不同频率的子模... 详细信息

针对负荷数据随机性、非平稳性对电力系统安全运行带来的挑战,为提高短期电力负荷预测的精度,提出基于变分模态分解(VMD)和改进的白鲸优化算法(TLBWO)优化组合模型的短期电力负荷预测方法。利用VMD将原始负荷序列分解为不同频率的子模态及残余量;分别构建卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络组合的电力负荷预测模型,并利用TLBWO算法优化网络参数;将每个分解的结果进行叠加。以中国南方某地区的负荷数据为例进行预测分析,结果表明,上述模型的决定系数达到了0.985,预测精度高于对比模型,验证了所提模型的有效性。

关键词：负荷预测变分模态分解卷积神经网络长短期记忆网络白鲸优化

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