检索结果-内蒙古大学图书馆

物联网技术 2023年第4期13卷 103-107页

作者：胡隽唐雷陈国锋乔家齐华设设计集团股份有限公司江苏南京210014 南京邮电大学信息与通信工程学院江苏南京210014 南京工程学院电力工程学院江苏南京210014

近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的不断发展,深度学习在目标检测方面有着越来越广泛的应用。针对传统审批过程中签章提取效率不高的问题,本文将YOLOv5网络应用于签章关键要素检测中,旨在对用户提交审核材料中的印章、手印、签... 详细信息

近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的不断发展,深度学习在目标检测方面有着越来越广泛的应用。针对传统审批过程中签章提取效率不高的问题,本文将YOLOv5网络应用于签章关键要素检测中,旨在对用户提交审核材料中的印章、手印、签名等关键要素进行自动准确检测与提取。本文分析了YOLOv5四个版本(YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x)的网络特征,并且通过实验比较了它们在签章检测方面的性能。实验结果表明,虽然YOLOv5x在深度和宽度上都具有复杂的网络结构,但YOLOv5l在误差收敛速度、精准率方面均达到最佳,mAP达91%,高于其他版本。因此,YOLOv5l更适合用于签章关键要素提取。本文工作对推进智能审批在政务领域的应用有着积极意义。

关键词：智能审批人工智能 YOLOv5 自动检测智慧政务要素提取

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基于Bi‑LSTM和时序注意力的异常心音检测

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 12-20页

作者：卢官明蔡亚宁卢峻禾戚继荣王洋赵宇航南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京医科大学附属儿童医院心胸外科江苏南京210008

异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧... 详细信息

异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧处理,使用平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function,AMDF)和短时过零率(Short⁃Time Zero⁃Crossing Rate,STZCR)提取每帧心音信号的初始特征;然后将它们拼接后作为Bi⁃LSTM的输入,并引入时序注意力机制,挖掘特征的长期依赖关系,提取心音信号的上下文时域特征;最后通过Softmax分类器,实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016提供的心音公共数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,其准确度、灵敏度、特异性、精度和F1评分分别为0.9579、0.9364、0.9642、0.8838和0.9093,优于已有的其他算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,在心血管疾病的临床辅助诊断中具有潜在的应用前景。

关键词：心音分类平均幅度差函数短时过零率双向长短时记忆网络时序注意力机制

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弹性光网络中结合预测的多维感知RSA算法

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光通信技术 2021年第4期45卷 43-47页

作者：徐凯宣涵陆煜斌王炎豪朱嘉豪沈建华南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

弹性光网络(EON)中的传统路由频谱分配(RSA)算法多考虑路由跳数或频谱资源占用情况,缺乏时域与相邻链路的信息有效利用。提出一种结合预测的多维感知RSA算法,对持续时间已知业务的历史时间信息通过后向传播神经网络预测未来业务的时间信... 详细信息

弹性光网络(EON)中的传统路由频谱分配(RSA)算法多考虑路由跳数或频谱资源占用情况,缺乏时域与相邻链路的信息有效利用。提出一种结合预测的多维感知RSA算法,对持续时间已知业务的历史时间信息通过后向传播神经网络预测未来业务的时间信息,在路由时综合考虑时间、频谱和相邻链路资源占用程度。仿真结果表明:与传统RSA算法相比,多维感知RSA算法能有效降低带宽阻塞率。

关键词：弹性光网络路由和频谱分配后向传播神经网络多维感知

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一种基于信誉值拍卖的区块链下的感知收益分配机制

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电讯技术 2021年第1期61卷 1-7页

作者：吕培赵杭生张建照国防科技大学第六十三研究所南京210007 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

实现频谱共享,需要以实时准确地掌握主用户的频谱占用情况以及频谱交易信息为前提。为此,在利用群智感知以及区块链的前提下,提出了三层式的基于区块链的认知无线电系统,即物理层、传输层以及应用层。其中区块链网络位于传输层,用以记... 详细信息

实现频谱共享,需要以实时准确地掌握主用户的频谱占用情况以及频谱交易信息为前提。为此,在利用群智感知以及区块链的前提下,提出了三层式的基于区块链的认知无线电系统,即物理层、传输层以及应用层。其中区块链网络位于传输层,用以记录交易信息,并利用区块链的去中心化以及去信任化特性以保证交易的安全性与可靠性。特别地,为了激励系统中Crowd Sensor积极地参与频谱感知,提出了基于信誉值拍卖的感知收益分配算法。Crowd Sensor依据自身的信誉值对任务进行报价,报价高者可执行任务,且获得较高的收益。仿真结果表明,所提算法保障了感知收益分配的公平性。因此,激励更多的Crowd Sensor参与感知任务可以提升频谱感知的稳定性与安全性。

关键词：认知无线电动态频谱接入区块链群智感知频谱共享

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聚甲基丙烯酸三氟乙酯单体与分子链在金属有机框架中吸附及取向特性的理论研究

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原子与分子物理学报 2020年第5期37卷 649-656页

作者：王先领王瑾张云超邓玲玲陆云清南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学电子与光学工程学院南京210023

本文结合分子动力学、密度泛函理论和蒙特卡洛方法,研究了光学损耗低的氟化聚合物单体分子甲基丙烯酸三氟乙酯(TFMA)及其分子链在[Zn2(BDC)2TED]n和[Zn2(BPDC)2TED]n两种结构有序的金属有机框架(MOFs)材料中的吸附特性,得到相应的吸附... 详细信息

本文结合分子动力学、密度泛函理论和蒙特卡洛方法,研究了光学损耗低的氟化聚合物单体分子甲基丙烯酸三氟乙酯(TFMA)及其分子链在[Zn2(BDC)2TED]n和[Zn2(BPDC)2TED]n两种结构有序的金属有机框架(MOFs)材料中的吸附特性,得到相应的吸附数量和取向程度,以探索提高聚合物材料双折射性的有效途径.通过分析结果得出影响TFMA单体分子在这两种MOF孔道中吸附及取向特性的三个因素:a)由于MOF孔道壁是由金属离子和有机配体组成的极性表面,MOF孔壁与极性分子TFMA之间的静电相互作用对TFMA单体分子在孔道内的吸附和取向有促进作用;b)在受限空间中的聚合物单体分子之间的静电相互作用使其分子间隙更加紧密,同样也对其分子取向有促进作用;c)在这个两种孔洞与聚合物单体分子相对大小不同的MOF中,单体分子和分子链的取向度基本一致,但单体分子在孔径较大的MOF中吸附数量更多.这三个因素的重要影响,为聚合物单体或MOF的选取、对聚合物链取向及双折射性的控制提供理论预测方法.

关键词：金属有机框架氟化聚合物吸附取向性双折射性

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基于DQN的车载边缘网络任务分发卸载算法

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通信学报 2020年第10期41卷 172-178页

作者：赵海涛张唐伟陈跃赵厚麟朱洪波南京邮电大学教育部泛在网络健康服务系统工程研究中心江苏南京210003 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为实现车辆终端用户任务执行时延与处理速率、能耗的最佳均衡关系,针对车联网的边缘接入环境,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的计算任务分发卸载算法。首先根据层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级划分,从而为计算任务处理速... 详细信息

为实现车辆终端用户任务执行时延与处理速率、能耗的最佳均衡关系,针对车联网的边缘接入环境,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的计算任务分发卸载算法。首先根据层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级划分,从而为计算任务处理速率赋予不同的权重建立关系模型;然后引入基于深度Q网络的边缘计算方法,以计算任务处理速率加权和为优化目标建立任务卸载模型;最后建立基于DQN的车辆终端自主最优任务卸载策略,最大化卸载决策制定模型的长期效用。仿真结果表明,相比Q学习算法,所提算法有效提高了任务执行效率。

关键词：车联网移动边缘计算计算卸载深度Q网络计算速率

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一种基于残差网络的改进网络流量分类算法

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光通信研究 2021年第1期1期(15)卷 1-4,14页

作者：陆煜斌宣涵王炎豪徐凯朱嘉豪沈建华南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

基于卷积神经网络的网络流量分类算法中,为了提高分类准确度,其结构设计日趋复杂,容易出现梯度下滑甚至梯度消失,导致预测准确度不升反降。文章提出了一种基于残差网络的改进流量分类算法,引入残差网络层代替传统卷积神经网络中的卷积... 详细信息

基于卷积神经网络的网络流量分类算法中,为了提高分类准确度,其结构设计日趋复杂,容易出现梯度下滑甚至梯度消失,导致预测准确度不升反降。文章提出了一种基于残差网络的改进流量分类算法,引入残差网络层代替传统卷积神经网络中的卷积层和池化层,不仅缓解了传统卷积网络因层次太深导致难以训练的问题,同时与传统卷积运算相比,所提出的残差网络在训练时学习到的数据特征信息更加全面,训练后的模型也更加准确。仿真结果表明,改进后的算法比常规的神经网络算法表现更佳,分类准确度从92.05%提高到了96.18%。

关键词：网络流量分类卷积神经网络残差网络

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基于内积加权局部聚合描述子向量的图像分类

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中国科技论文 2021年第3期16卷 259-265页

作者：龙显忠熊健南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

局部聚合描述子向量(vector of locally aggregated descriptors,VLAD)是一种硬编码方式,会导致较大的量化损失。为了解决此问题,提出了一种基于内积加权的VLAD编码(inner product weighted vector of locally aggregated descriptors,IPWVLAD),它是一种软编码方式,为图像中的每个描述子寻找若干个近邻的基向量,并采用内积编码的方式生成权重信息添加到累积残差中。对于最近邻的基向量和描述子之间的残差给予最大的权重,对于次近邻的情况依次赋予越来越小的权重。在Corel 10、15 Scenes、UIUC Sport Events数据集上的实验结果表明,与已有的4种基于VLAD的方法和2种常用的表示方法相比,本文所提出的IPWVLAD编码获得了较好的分类性能。

关键词：尺度不变特征转换字典学习特征编码局部聚合描述子向量内积编码图像分类

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基于微分方程的回焊炉焊接区域温度分析

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南通职业大学学报 2021年第4期35卷 67-70页

作者：胡思哲吕东育姜高龙南京邮电大学通信与信息工程学院南京210023

为确保电子集成产品的自动焊接质量,通过机理分析,建立相关数学模型对回焊炉焊接区域温度进行研究。首先确立一维热传导方程,据此给出回焊炉的稳态温度分布函数;再由热传导方程,配设初始条件和边界条件,建立焊接区域的偏微分方程模型,... 详细信息

为确保电子集成产品的自动焊接质量,通过机理分析,建立相关数学模型对回焊炉焊接区域温度进行研究。首先确立一维热传导方程,据此给出回焊炉的稳态温度分布函数;再由热传导方程,配设初始条件和边界条件,建立焊接区域的偏微分方程模型,并利用有限差分法将其转化为差分格式,从而可用追赶法求出炉温曲线;为了对差分格式的参数进行估计,引入最小二乘法思想,采用变步长穷举搜索确定参数;当发现误差较大时,对模型进行修正,并得到满意结果。

关键词：回焊炉焊接区域炉温曲线热传导温度变化模型

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基于FPGA的线性调频分布式反馈激光器实时非线性校正技术研究

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激光与光电子学进展 2024年第23期61卷 254-262页

作者：马国龙程治唐昌鹏王怡婷管世健方涛卢林林张云山陈向飞南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210023 南京大学现代工程与应用科学学院江苏南京210093 南京信息工程大学物理与光电工程学院江苏南京210044

线性调频激光器是调频连续波(FMCW)激光雷达的核心器件,激光器的调频线性度影响FMCW激光雷达的测距精度和分辨率等参数性能。从抑制激光器的调频非线性出发,基于现场可编程门阵列(FPGA),设计以预失真迭代控制学习算法为核心的分布式反馈... 详细信息

线性调频激光器是调频连续波(FMCW)激光雷达的核心器件,激光器的调频线性度影响FMCW激光雷达的测距精度和分辨率等参数性能。从抑制激光器的调频非线性出发,基于现场可编程门阵列(FPGA),设计以预失真迭代控制学习算法为核心的分布式反馈(DFB)激光器调频非线性校正系统。该系统能够实时检测激光器非线性度,并根据非线性失真情况实时优化激光器的注入电流,显著降低DFB激光器的调频非线性度。利用该方法实现在5 kHz的调制频率下,扫频带宽为1.2 GHz的线性调频DFB激光器。DFB激光器的上下扫频周期的非线性度由校正前的2.62%和1.96%分别降低到0.035%和0.031%。利用研制的线性调频DFB激光器进行测距实验,5 m内最大误差小于14 mm。

关键词：线性调频激光器非线性校正调频连续波激光雷达半导体激光器

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