检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于因果推断的弱监督野生动物识别算法研究

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计算机技术与发展 2025年第5期 158-165页

作者：郭亦嘉沈苏彬南京邮电大学物联网学院南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心

全监督野生动物识别算法的数据集需要大量标注数据，耗时耗力且容易引入噪声。弱监督学习方法只需图像级别的标注信息，但是由于动物的生活习惯和栖息环境等影响，动物通常与特定的背景共同出现，会导致模型受到背景特征的干扰，即“共... 详细信息

全监督野生动物识别算法的数据集需要大量标注数据，耗时耗力且容易引入噪声。弱监督学习方法只需图像级别的标注信息，但是由于动物的生活习惯和栖息环境等影响，动物通常与特定的背景共同出现，会导致模型受到背景特征的干扰，即“共现混淆”问题。针对该问题，该文提出了一种基于因果推断的识别算法CI-ResNet,通过因果干预消除混淆因子的影响，提升目标识别和定位精度。研究构建了混淆背景集模块，收集不同类别的背景特征，利用后门调整消除伪相关性，从而实现对特征的因果干预。实验在CUB-200-2011数据集和AwA2数据集上进行，与现有深度学习方法和公开基准方法相比，在识别准确率和定位精度方面分别提高了1.92百分点、2.11百分点和1.73百分点、2.15百分点。

关键词：因果推断弱监督学习后门调整图像识别因果图

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基于模糊粗糙集实例选择的混合算法在信用评分中的应用

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北京邮电大学学报 2019年第2期42卷 101-107页

作者：刘占峰潘甦南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心

基于聚类算法的混合分类器构建的信息评分系统中,不合理的聚类值或者初始类簇中心点会严重影响分类精度的问题,对此,提出了2种基于模糊粗糙集实例选择的新型混合算法.这2种算法仅与数据集的数据结构有关,不受其他外部参数影响.实验结果... 详细信息

基于聚类算法的混合分类器构建的信息评分系统中,不合理的聚类值或者初始类簇中心点会严重影响分类精度的问题,对此,提出了2种基于模糊粗糙集实例选择的新型混合算法.这2种算法仅与数据集的数据结构有关,不受其他外部参数影响.实验结果表明,基于模糊粗糙集实例选择的2种混合算法针对不同结构的数据集表现出了各自的特性,深化了对数据集的理解,提高了准确率.

关键词：模糊粗糙集实例选择混合算法信用评分

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基于云边协同的任务卸载策略技术研究

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无线电工程 2025年第5期 1070-1083页

作者：朱仪江雪南京邮电大学物联网学院南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心

随着5G技术的发展，越来越多的移动设备连接到网络中，产生了大量的异构计算任务。为了满足用户需求，实现快速响应和实施决策，研究了一种基于云边协同的任务卸载策略技术，使任务在边缘节点和云服务器进行处理和分析。由于边缘节点和... 详细信息

随着5G技术的发展，越来越多的移动设备连接到网络中，产生了大量的异构计算任务。为了满足用户需求，实现快速响应和实施决策，研究了一种基于云边协同的任务卸载策略技术，使任务在边缘节点和云服务器进行处理和分析。由于边缘节点和移动设备能耗资源有限，采用智能优化算法，动态分配计算资源，结合边缘节点和云服务器的计算能力，以最小化系统总能耗为目标进行研究。仿真实验表明，基于云边协同的任务卸载策略技术显著提高了计算资源的利用率，降低了整体能耗。基于云边协同的移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)网络中动态卸载决策和优化资源分配有效提升了系统的性能和可靠性，支持更快的用户响应和决策实施。

关键词：移动边缘计算云边协同能耗智能优化算法

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P2P业务流量识别、分析和控制研究

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计算机工程 2006年第11期32卷 122-124页

作者：李君王攀孙雁飞王浩云南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心

P2P业务流量在对Internet起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展。该文通过对P2P业务的有效识别、控制和管理技术的研究,设计出网络业务流量综合识别系统和网络... 详细信息

P2P业务流量在对Internet起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展。该文通过对P2P业务的有效识别、控制和管理技术的研究,设计出网络业务流量综合识别系统和网络业务流量识别和策略控制系统原型。

关键词： P2P 流量识别流量控制策略控制

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多速率多播最大吞吐量问题研究

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电子与信息学报 2008年第1期30卷 16-20页

作者：张牧张顺颐刘伟彦南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心

该文研究了利用network coding的多速率多播最大吞吐量问题。与以往研究重点集中在单速率多播中的network coding研究工作不同,该文考虑了链路的异构性问题并采用多速率多播来解决该问题。文中形式化地描述了多速率多播最大可得吞吐量问... 详细信息

该文研究了利用network coding的多速率多播最大吞吐量问题。与以往研究重点集中在单速率多播中的network coding研究工作不同,该文考虑了链路的异构性问题并采用多速率多播来解决该问题。文中形式化地描述了多速率多播最大可得吞吐量问题,并证明了在分层独立和层速率固定条件下,利用network coding的多速率多播最大吞吐量问题是NP-hard类问题,同时给出了最大吞吐量的上界。该文同时还研究了分层相关和层速率可变情况下的最大吞吐量问题,并提出了一种满足公平性的近似算法。

关键词：多播吞吐量 Network coding

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多宿主场景下双层规划中继激励选择算法

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电子科技大学学报 2019年第2期48卷 182-188页

作者：张晖任文辉南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

面向泛在无线环境下的多宿主场景,基于多流并发思想探索拥塞小区内高速率业务需求保障问题,该文提出一种基于激励机制的双层规划中继选择算法。首先,建立基于买卖模型的中继激励机制,获得初步成交的中继集合及对应的交易标的值。在此基... 详细信息

面向泛在无线环境下的多宿主场景,基于多流并发思想探索拥塞小区内高速率业务需求保障问题,该文提出一种基于激励机制的双层规划中继选择算法。首先,建立基于买卖模型的中继激励机制,获得初步成交的中继集合及对应的交易标的值。在此基础上,构建基于双层规划的中继选择模型,以获得最终达成交易的中继集合及对应的交易标的值。借助分类求解策略以快速得到该模型的最优解,从而选择出性价比最佳中继用于协作转发并实现拥塞小区内高速率业务的可靠保障。仿真结果验证了该算法的有益效果。

关键词：双层规划多宿主中继激励中继选择泛在无线环境

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基于联邦卡尔曼滤波器的容错GPS-AOA-SINS组合导航算法

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通信学报 2022年第8期43卷 78-89页

作者：蒋锐李俊徐友云王小明李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

目前,全球定位系统(GPS)被广泛应用于室外定位。随着城市发展,定位环境复杂化,定位精度急剧下降。因此,采用GPS/5G基站到达角定位/捷联惯性导航系统(GPS-AOA-SINS)的组合定位方案,并提出一种基于联邦卡尔曼滤波的容错组合导航算法。该... 详细信息

目前,全球定位系统(GPS)被广泛应用于室外定位。随着城市发展,定位环境复杂化,定位精度急剧下降。因此,采用GPS/5G基站到达角定位/捷联惯性导航系统(GPS-AOA-SINS)的组合定位方案,并提出一种基于联邦卡尔曼滤波的容错组合导航算法。该算法基于GPS-AOA-SINS组合定位方案,在联邦卡尔曼子滤波器和主滤波器之间加入故障检测,自适应调整故障子滤波器的滤波增益矩阵。实验表明,所提算法可以有效检测系统故障并对其进行实时处理,提高系统的可靠性。

关键词：自适应滤波联邦滤波故障检测与隔离组合导航

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基于CHAN的改进卡尔曼滤波室内定位算法

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通信学报 2023年第2期44卷 136-147页

作者：蒋锐虞跃徐友云王小明李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

由于现在室内环境的复杂度越来越高,室内非视距情况下定位误差的影响逐渐增大,如何降低其影响显得尤其重要。定位技术选用的是UWB室内定位技术,其中,卡尔曼滤波在降低室内非视距定位误差方面有着广泛的应用,针对其在视线线路与非视距场... 详细信息

由于现在室内环境的复杂度越来越高,室内非视距情况下定位误差的影响逐渐增大,如何降低其影响显得尤其重要。定位技术选用的是UWB室内定位技术,其中,卡尔曼滤波在降低室内非视距定位误差方面有着广泛的应用,针对其在视线线路与非视距场景转换过程中会产生新的误差的问题,提出了一种基于CHAN的改进卡尔曼滤波定位算法。采用5个或以上基站的测距结果构建定位解算方程组,选取在非视距情况下定位误差敏感的CHAN算法进行解算,将解算结果与各基站的位置进行残差处理,并划分出不同的置信区域。对于不同置信区域,预先设定匹配的卡尔曼滤波增益系数K,提高视线线路和非视距场景转换的定位结果稳定性,降低转换过程中的定位误差。实验结果表明,在仿真环境中,所提算法可将误差降低至80 cm左右;在实际应用中,可将复杂场景下的定位误差降低至60 cm,比正常复杂室内定位精度提高60%。

关键词：非视距 CHAN 残差判别卡尔曼滤波

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改进的低秩稀疏分解及其在目标检测中的应用

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仪器仪表学报 2019年第4期40卷 198-206页

作者：杨真真范露杨永鹏匡楠杨震南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003 南京邮电大学理学院南京210023 南京信息职业技术学院南京210023

针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布,以及动态背景对前景提取结果造成影响,该模型利用结构化稀疏范数... 详细信息

针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布,以及动态背景对前景提取结果造成影响,该模型利用结构化稀疏范数对前景进行约束,且将稀疏部分所代表的运动区域进一步划分为动态背景部分与前景部分;然后采用广义交替方向乘子法对提出的模型进行求解,并分析了算法的复杂度;最后进行仿真实验将其应用到运动目标检测中。实验数据结果验证了提出的方法比其他基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法更加稳定有效,更具有普适性,且对不同类型的噪声均具有一定的抗噪性。

关键词：低秩稀疏分解结构化稀疏鲁棒主成分分析广义交替方向乘子法目标检测

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