检索结果-内蒙古大学图书馆

太原理工大学学报 2023年

作者：刘文斌李佳龙徐双李灯熬赵菊敏太原理工大学大数据学院大数据融合分析与应用山西省重点实验室山西省智能感知工程研究中心太原理工大学信息与计算机学院

随着信息技术的爆炸式发展，数据作为生产要素的重要性日益凸显，数据安全地位不断提升。加强数据安全治理，不论是对个人信息的隐私保护，还是对数据产业自身发展，甚至是对国家的信息安全，都有着重大意义。因此，本文通过检索与分析... 详细信息

随着信息技术的爆炸式发展，数据作为生产要素的重要性日益凸显，数据安全地位不断提升。加强数据安全治理，不论是对个人信息的隐私保护，还是对数据产业自身发展，甚至是对国家的信息安全，都有着重大意义。因此，本文通过检索与分析数据安全治理相关技术文献，从数据全生命周期各阶段入手，展开实现数据安全治理的各类安全治理技术研究。首先，通过介绍数据安全治理现状，分析加强数据安全治理研究的重要性。其次，具体阐述了数据全生命周期理论，给出数据生命周期的不同阶段。然后，系统性总结了数据准备、使用、存储与销毁等不同生命周期阶段的数据安全治理技术及其应用。最后，对数据安全治理面临的挑战与未来研究方向进行了分析与展望。

关键词：数据安全治理全生命周期数据准备数据使用数据存储与销毁

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大数据背景下的数据安全治理研究进展

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太原理工大学学报 2024年第1期55卷 127-141页

作者：徐双刘文斌李佳龙李灯熬赵菊敏太原理工大学大数据学院山西晋中030600 太原理工大学大数据融合分析与应用山西省重点实验室山西晋中030600 太原理工大学山西省智能感知工程研究中心山西晋中030600 太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600

【目的】通过检索与分析数据安全治理相关技术文献,从数据全生命周期各阶段入手,展开实现数据安全治理的各类安全治理技术研究。【方法】首先,通过介绍数据安全治理现状,分析加强数据安全治理研究的重要性;其次,具体阐述了数据全生命周... 详细信息

【目的】通过检索与分析数据安全治理相关技术文献,从数据全生命周期各阶段入手,展开实现数据安全治理的各类安全治理技术研究。【方法】首先,通过介绍数据安全治理现状,分析加强数据安全治理研究的重要性;其次,具体阐述了数据全生命周期理论,给出数据生命周期的不同阶段;然后,系统性总结了数据准备、使用、存储与销毁等不同生命周期阶段的数据安全治理技术及其应用;最后,对数据安全治理面临的挑战与未来研究方向进行了分析与展望。【结论】加强数据安全治理,不论是对个人信息的隐私保护,还是对数据产业自身发展,甚至是对国家的信息安全,都有着重大意义。数据安全治理领域应更好地将区块链技术和实际应用相结合,建立更加健全的数据追责机制,明确数据使用的责任和义务。

关键词：数据安全治理全生命周期数据准备数据使用数据存储与销毁

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基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法

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太原理工大学学报 2025年第1期56卷 137-147页

作者：胡玮赵菊敏李灯熬太原理工大学电子信息工程学院山西太原太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院) 山西太原太原理工大学大数据融合分析与应用山西省重点实验室山西太原太原理工大学山西省智能感知工程研究中心山西太原

【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应... 详细信息

【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应用于缺陷检测时面临的高计算量和参数量问题。【方法】利用轻量化卷积神经网络替换特征提取主干有效减少对计算资源消耗,有效提取电致发光图像中缺陷特征。为从上下文特征获取更丰富的信息,引入多分支重参数化卷积块重构聚合模块,通过多路径分支丰富特征表示,训练与推理的解耦保证检测效率。此外,结合坐标注意力,提升定位精度。进行了剪枝实验和模型部署,验证算法的初步应用。【结果】在电致发光缺陷数据集上的实验结果显示,本文方法能在较低的参数和计算量下准确地检测出芯片缺陷,展现出良好的性能。

关键词：光学灾变损伤半导体激光器芯片缺陷检测轻量化模型剪枝

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融合多层注意力机制与CNN-LSTM的反向散射信道预测

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小型微型计算机系统 2024年第9期45卷 2278-2284页

作者：徐双文永新刘文斌李佳龙李灯熬赵菊敏太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院) 太原030024 太原理工大学电子信息与光电工程学院太原030024 大数据融合分析与应用山西省重点实验室太原030024 山西省智能感知工程研究中心太原030024

反向散射通信系统频谱资源十分有限且易受链路突变性影响,信道预测是提高其频谱资源利用率和通信质量的一种有效方法.但大多数现有预测方法的预测精度偏低、依赖完全已知的信道状态信息、适用性受限.为此,本文提出了一种融合多层注意力... 详细信息

反向散射通信系统频谱资源十分有限且易受链路突变性影响,信道预测是提高其频谱资源利用率和通信质量的一种有效方法.但大多数现有预测方法的预测精度偏低、依赖完全已知的信道状态信息、适用性受限.为此,本文提出了一种融合多层注意力机制与卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)的信道预测方法.利用CNN模型与注意力机制提取接收信号强度序列的特征,并进一步使用LSTM模型与注意力机制提取其跨时间步长的特征,从而实现对信道指标的预测.最后,借助商用阅读器与标签采集3种不同场景下的信道状态数据,并基于Tensorflow与Keras验证了所提预测方法性能.结果表明,融合多层注意力机制与CNN-LSTM的信道预测方法具有较强的场景适用性,且其预测准确性较高.

关键词：反向散射通信信道预测卷积神经网络长短期记忆网络多层注意力机制

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针对IQ域多标签碰撞信号的改进小波聚类算法

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太原理工大学学报 2023年

作者：张晓鹏赵菊敏李灯熬太原理工大学信息与计算机学院大数据融合分析与应用山西省重点实验室山西省智能感知工程研究中心山西省空间信息网络工程技术研究中心太原理工大学大数据学院

针对RFID反向散射系统中多标签碰撞后在IQ域中生成的簇由于噪声导致的簇重叠问题，本文提出了一种改进小波聚类算法。面对一般簇聚类算法无法解决的簇重叠问题，该算法具有显著的优势。在改进的小波聚类算法中，本文基于原始的小波聚类... 详细信息

针对RFID反向散射系统中多标签碰撞后在IQ域中生成的簇由于噪声导致的簇重叠问题，本文提出了一种改进小波聚类算法。面对一般簇聚类算法无法解决的簇重叠问题，该算法具有显著的优势。在改进的小波聚类算法中，本文基于原始的小波聚类算法，同时利用了多标签碰撞信号的特性。在一般情况下过渡点会被当作噪声点去除，然而其对于多标签碰撞信号具有一定的分割作用。本文通过利用组合状态簇之间的离散过渡点，实现对重叠组合状态簇的分离，准确识别分类正确数目的组合状态簇。实验结果表明，改进的小波聚类能够区分受噪声影响的重叠组合状态簇，实现准确的符号聚类。

关键词：反向散射系统多标签碰撞组合状态簇小波聚类

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基于频移的速率自适应方法

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太原理工大学学报 2023年

作者：张潼李灯熬赵菊敏太原理工大学信息与计算机学院大数据融合分析与应用山西省重点实验室山西省智能感知工程研究中心山西省空间信息网络工程技术研究中心太原理工大学大数据学院

近年来对于反向散射网络的关注度日益提升。在反向散射网络中反向散射节点如射频识别(RFID)标签等可吸收环境中的电磁波作为能量进行通信，并且可以在环境内大规模部署，使得其可在复杂环境中进行通信。然而，由于多径效应和信道衰落的... 详细信息

近年来对于反向散射网络的关注度日益提升。在反向散射网络中反向散射节点如射频识别(RFID)标签等可吸收环境中的电磁波作为能量进行通信，并且可以在环境内大规模部署，使得其可在复杂环境中进行通信。然而，由于多径效应和信道衰落的存在，信息传输速率的选择不当会导致系统吞吐量下降。因此，根据环境及标签自身变化进行速率自适应是提升系统吞吐量的必要手段。但近年来速率自适应研究过程中存在触发器时效性不高和速率选择方案普适性较差等问题。针对以上问题本文提出了基于频移的速率自适应方法RAFS。RAFS中首先基于频移波动性设计了触发器。并在商用阅读器上实现了该触发器。在此基础上设计了基于两个数据包时间差的速率切换方案。根据实验结果，本算法在标签静止、运动的情况下系统吞吐量均有不同程度的提升，动态环境下更为明显。总体来说，系统总体吞吐量相较于只使用FM0编码提高了约15%。

关键词：射频识别反向散射网络速率自适应信号频移

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基于机器学习优化的GNSS/INS/VO组合导航算法研究

基于机器学习优化的GNSS/INS/VO组合导航算法研究

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第十四届中国卫星导航年会

作者：李灯熬冯然赵菊敏毋凡铭史丹阳赵锦华张馨方太原理工大学大数据学院大数据融合分析与应用山西省重点实验室山西省智能感知工程研究中心山西省空间信息网络工程技术研究中心太原理工大学信息与计算机学院

全球导航卫星系统(GNSS)与多传感器组合导航技术已成为一种发展趋势。传统的GNSS/INS组合在城市复杂环境下,GNSS失锁易造成低成本的INS误差累积,导致定位精度降低。视觉里程计(VO)可辅助INS输出高精度定位结果,但传统的VO容易受到环境... 详细信息

全球导航卫星系统(GNSS)与多传感器组合导航技术已成为一种发展趋势。传统的GNSS/INS组合在城市复杂环境下,GNSS失锁易造成低成本的INS误差累积,导致定位精度降低。视觉里程计(VO)可辅助INS输出高精度定位结果,但传统的VO容易受到环境的影响。因此,本文提出了一种基于机器学习优化GNSS/INS/VO的组合导航算法,当GNSS信号有效时,系统融合GNSS/INS解算出定位结果,同时利用获得的高精度运动信息标记图像序列,训练基于长短期记忆网络(LSTM)的VO模型。当GNSS失锁时,利用扩展卡尔曼滤波算法融合VO模型与INS解算出高精度定位信息,对INS误差进行修正。实验结果表明,所设计的算法有效解决了GNSS失锁时,低成本INS无法持续提供高精度定位结果的问题。

关键词： GNSS INS 视觉里程计长短期记忆网络卡尔曼滤波

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