检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2024年第6期73卷 241-249页

作者：冯乃星王欢朱子贤董纯志李宏杨张玉贤杨利霞黄志祥安徽大学电子信息工程学院合肥230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601

对于航空瞬变电磁的低频探地问题,除了精度和效率需要考虑,深地探测问题的复杂度也不容忽视,特别是对于低频复杂问题存在异常体与背景间的多尺度效应.为了模拟开域问题,有限厚度区域的完全匹配层被用于截断计算域,然而这也无形中增大了... 详细信息

对于航空瞬变电磁的低频探地问题,除了精度和效率需要考虑,深地探测问题的复杂度也不容忽视,特别是对于低频复杂问题存在异常体与背景间的多尺度效应.为了模拟开域问题,有限厚度区域的完全匹配层被用于截断计算域,然而这也无形中增大了整个模型,造成计算复杂度增加.鉴于此,提出了一种新的基于极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGB)的完美匹配单层模型,并将该模型集成到时域有限差分求解器中,以进一步提高时域有限差分仿真的性能.所提出的基于XGB的完美匹配单层模型通过特征注意力集成学习方法可以获得更高的精度,同时占用更少的内存、消耗更少的时间.此外,由于该模型依托于传统机器学习模型,因此它在模型训练的稳定性和轻量级方面具有显著的优势.最后,通过对航空瞬变电磁应用进行三维数值模拟,验证了该方法的有效性和稳定性.该模型不仅在精度、效率和问题复杂性方面具有优势,而且还可以成功地集成到时域有限差分求解器中,解决低频航空瞬变电磁问题.

关键词：极限梯度提升完美匹配单层机器学习时域有限差分

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一种基于区块链和联邦学习融合的交通流预测方法

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电子与信息学报 2024年第9期46卷 3777-3787页

作者：智慧段苗苗杨利霞黄彧费洁王雅宁安徽大学电子信息工程学院合肥230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601

智能交通领域中实时准确地交通流预测一直是城市发展中的重中之重,这对提高路网运行效率起着至关重要的作用。现有的交通流预测方法大多是基于机器学习的,忽略了客户端不愿意参与预测任务或者为获得高奖励而撒谎的情况,从而在模型聚合... 详细信息

智能交通领域中实时准确地交通流预测一直是城市发展中的重中之重,这对提高路网运行效率起着至关重要的作用。现有的交通流预测方法大多是基于机器学习的,忽略了客户端不愿意参与预测任务或者为获得高奖励而撒谎的情况,从而在模型聚合时导致交通流预测的准确率下降。该文提出一种基于区块链和联邦学习融合的交通流预测方法(TFPM-BFL)来解决这一问题。在该方法中,利用加入了注意机制的长短期记忆网络(LSTM)模型进行本地预测,提高预测准确率;设计了基于信誉评定的激励机制,通过评估客户端上传的模型质量得到本地和局部信誉值,根据信誉值评定结果进行奖励分配,从而激励客户端参与联邦学习(FL);边缘服务器(ES)采用基于信誉值和压缩率的模型聚合方法来提高模型聚合质量。仿真结果表明,TFPM-BFL能够实现准确、及时地交通流预测,在保证底层数据私密的同时可以有效地激励客户端参与联邦学习任务,而且可以实现高质量的模型聚合。

关键词：交通流预测联邦学习区块链激励机制

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高阶SF-SFDTD方法在含时薛定谔方程求解中的应用研究

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物理学报 2024年第3期73卷 72-81页

作者：谢国大潘攀任信钢冯乃星方明李迎松黄志祥安徽大学电子信息工程学院合肥230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601

时域有限差分方法(finite-difference time-domain,FDTD(2,2))被广泛用于量子力学中薛定谔方程的求解,然而受Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)条件的影响,计算空间中的网格尺寸会限制时间步长的取值范围,极大降低了FDTD(2,2)方法的数值计... 详细信息

时域有限差分方法(finite-difference time-domain,FDTD(2,2))被广泛用于量子力学中薛定谔方程的求解,然而受Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)条件的影响,计算空间中的网格尺寸会限制时间步长的取值范围,极大降低了FDTD(2,2)方法的数值计算效率.另外,FDTD(2,2)方法在时间域和空间域只具有二阶数值精度,在计算中往往会导致较大的误差累计,影响仿真结果的正确性.为了克服这些问题,结合空间滤波方法(spatial filtering,SF)和高阶辛时域有限差分(symplectic finite-difference time-domain,SFDTD(3,4))方法(3和4分别表示时间和空间数值精度),提出了一种时间稳定性条件可扩展的SF-SFDTD(3,4)方法用于求解含时薛定谔方程.SF-SFDTD(3,4)方法无需对传统SFDTD(3,4)方法的迭代公式进行进一步的推导,只需要在每一次的数值迭代过程中加入空间滤波操作,滤除因采用不满足CFL条件的时间步长而产生的不稳定空间域高频分量,保证数值方法的稳定性,因此所提方法与传统SFDTD(3,4)方法具有较高的兼容性.同时,理论分析了SF-SFDTD(3,4)方法的数值色散误差.最后,通过数值算例验证了本文所提方法的正确性和有效性.

关键词：辛时域有限差分方法空间滤波方法时间稳定性条件薛定谔方程

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适用于有耗型德拜色散媒质电磁特性仿真的RI-CDI-FDTD方法及程序实现

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物理学报 2023年第15期72卷 1-9页

作者：谢国大侯桂林牛凯坤冯乃星方明李迎松黄志祥安徽大学电子信息工程学院合肥230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601

提出了一种新的处理有耗型德拜色散媒质的单步蛙跳遵从发散隐式-时域有限差分(complying divergence implicit FDTD,CDI-FDTD)方法.从频域下的Maxwell方程出发,利用傅里叶变换将电磁场分量从频域转换到时域,并采用递归积分(recursive in... 详细信息

提出了一种新的处理有耗型德拜色散媒质的单步蛙跳遵从发散隐式-时域有限差分(complying divergence implicit FDTD,CDI-FDTD)方法.从频域下的Maxwell方程出发,利用傅里叶变换将电磁场分量从频域转换到时域,并采用递归积分(recursive integration,RI)方法对频域-时域转换过程中存在的积分项进行近似处理.然后应用单步蛙跳隐式格式对时域Maxwell方程和辅助变量进行差分离散,推导出有耗型德拜色散媒质的RI-CDI-FDTD算法的迭代公式.接着利用von Neumann方法验证了基于RI方法的CDI-FDTD算法的无条件稳定特性,最后通过数值算例验证了本文所提方法的正确性和有效性.

关键词：德拜色散媒质遵从发散隐式-时域有限差分递归积分无条件稳定

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基于顶点划分和坐标标准化的密文域3维网格模型可逆信息隐藏

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1536-1544页

作者：吕皖丽唐运殷赵霞罗斌智能计算与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 华东师范大学通信与电子工程学院上海200241

密文可逆信息隐藏技术可以在加密载体中利用冗余空间额外嵌入信息,在传输过程中保障载体和信息的隐私安全,载体接收者还可以实现无损地提取信息和恢复载体.3维网格模型作为新型的数字媒体,其文件结构与传统的图像等数字媒体存在着不同,... 详细信息

密文可逆信息隐藏技术可以在加密载体中利用冗余空间额外嵌入信息,在传输过程中保障载体和信息的隐私安全,载体接收者还可以实现无损地提取信息和恢复载体.3维网格模型作为新型的数字媒体,其文件结构与传统的图像等数字媒体存在着不同,并且在该领域的研究相对较少.如何提升模型的嵌入容量是目前需要解决的问题.将图像领域多个高有效位预测算法直接迁移到3维模型中应用时,由于数据的存储格式与图像媒体不同,使得算法的预测性能受到了限制.因此,提出了将顶点坐标值标准化处理,消除符号位带来的影响,提升了预测算法的性能.为了进一步减少无用的辅助信息,嵌入集顶点的筛选被加入实验中,成功地为有效载荷腾出空间.实验表明,提出的方法与现有方法相比,在保证无损和可分离地恢复模型与所嵌入的信息的同时,获得了最高的嵌入容量.

关键词： 3维网格模型可逆信息隐藏密文域预测误差嵌入容量

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用于红外宽带吸收器的深度学习网络模型框架

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石油化工高等学校学报 2023年第6期36卷 57-63,I0002页

作者：王璇冯乃星张玉贤安徽大学教育部智能计算与信号处理重点实验室/信息材料与智能传感实验室安徽合肥230601

揭示复杂的光物质相互作用,必须简化超材料的正向和反向按需设计。近年来深度学习作为一种流行的数据驱动方法,在很大程度上缓解了数值模拟耗时长、重经验的特点。提出了一种基于全连接的深度神经网络框架实现宽带吸收器的逆向设计和光... 详细信息

揭示复杂的光物质相互作用,必须简化超材料的正向和反向按需设计。近年来深度学习作为一种流行的数据驱动方法,在很大程度上缓解了数值模拟耗时长、重经验的特点。提出了一种基于全连接的深度神经网络框架实现宽带吸收器的逆向设计和光谱预测。结果表明,深度神经网络(DNN)模型的准确度为87.47%;与传统的数值算法相比,该模型不仅在确保精确度的同时获得更高的效率,而且可为超材料按需设计性能提供参考。

关键词：逆设计问题石墨烯黑磷深度学习宽带吸收

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JPEG图像多域可逆信息隐藏及载荷分配算法

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1831-1840页

作者：殷赵霞郭红念杜洋马文静吕皖丽张新鹏智能计算与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可... 详细信息

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可逆信息隐藏方法可分2类:1)离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数域修改,会导致文件扩展和视觉质量失真;2)熵编码域修改,生成的载密图像与原始图像相比无信号失真,但载荷有限且载荷越高往往文件扩展越严重.针对这2类方法存在的问题,设计了一种JPEG图像多域可逆信息隐藏算法,同时考虑DCT系数域修改和熵编码域修改来嵌入附加信息.由于2个域的修改对视觉质量失真和文件扩展的影响不同,因此研究重点在于载荷的合理分配.首先分析了在熵编码域嵌入信息时引起文件扩展的原因;然后据此设计基于VLC频率直方图的载荷分配算法以最小化文件扩展和视觉质量失真.实验结果表明:所提算法在文件扩展和视觉质量方面明显优于现有的方法.

关键词：可逆信息隐藏 JPEG图像多域变长码直方图

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基于共享辐射器的宽频带MIMO天线设计

基于共享辐射器的宽频带MIMO天线设计

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2023年全国天线年会

作者：方荣震吴先良安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室

在本文中,设计了一种具有共享辐射器的宽频带5G MIMO手机天线。文章对该天线的宽带化设计和去耦设计进行分析,最终提出一款小型MIMO天线。经测试,该天线在满足良好隔离度的同时,还具有从3.3 GHz～6G H z的超宽频带。此外,该天线在几个... 详细信息

在本文中,设计了一种具有共享辐射器的宽频带5G MIMO手机天线。文章对该天线的宽带化设计和去耦设计进行分析,最终提出一款小型MIMO天线。经测试,该天线在满足良好隔离度的同时,还具有从3.3 GHz～6G H z的超宽频带。此外,该天线在几个谐振频点方向图定向性好,有良好的方向分集性能。该天线具有体积小、结构简单、频带宽、效率高等诸多优点,可应用于小型化5G通信设备。

关键词：共享辐射器 MIMO天线宽频带天线去耦合技术

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基于层次保留的知识图谱嵌入链路预测方法

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计算机科学与探索 2023年第9期17卷 2174-2183页

作者：钱付兰王文学郑文杰陈洁赵姝安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 信息材料和智能感知安徽省实验室合肥230601 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

知识图谱嵌入(KGE)是预测知识图谱(KGs)中缺失链接的重要工具,它将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续低维空间中,并尽可能地保留原数据中隐含的各种信息。近年来,一些知识图谱嵌入方法利用极坐标系对知识图谱中普遍存在的语义层次结构... 详细信息

知识图谱嵌入(KGE)是预测知识图谱(KGs)中缺失链接的重要工具,它将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续低维空间中,并尽可能地保留原数据中隐含的各种信息。近年来,一些知识图谱嵌入方法利用极坐标系对知识图谱中普遍存在的语义层次结构进行建模,提升了链路预测任务的性能。然而,这些方法在建模关系时,使用了简单的标度变换并过度关注于实体的层次差,这在一定程度上限制了模型的拟合力。为了应对上述问题,提出了基于层次保留的知识图谱嵌入方法(RHKE),它在建模知识图谱中的关系时考虑了实体本身的层次。具体来说,提出了混合变换,它包含一个倍率项和一个偏差项,当实体层次较低或较高时,标度变换主要受偏差项或倍率项影响。此外,由于变换后模型丢失了实体原本的层次,RHKE使用层次修正项,它将头尾实体的原本层次用不同比例组合后作为关系的附加信息。在多个公开数据集上的实验结果显示,RHKE在链路预测上的性能优于现有的语义层次模型。

关键词：知识图谱嵌入(KGE) 链路预测语义层次极坐标系

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SCMA-D2D混合网络卷积自编码器

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高技术通讯 2023年第12期33卷 1244-1252页

作者：许耀华周鑫源黄兴蒋芳王翊王跃安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学物联网频谱感知与测试工程中心合肥230601 安徽电信规划设计有限责任公司合肥230031

为满足物联网通信大连接、低功耗的需求,高效利用有限的频谱资源成为一项重要的挑战。在应用了稀疏码分多址接入(SCMA)技术的蜂窝网络中增加设备对设备(D2D)用户对,两者共享频谱资源,可以进一步提高频谱利用率,满足大规模连接和低功耗... 详细信息

为满足物联网通信大连接、低功耗的需求,高效利用有限的频谱资源成为一项重要的挑战。在应用了稀疏码分多址接入(SCMA)技术的蜂窝网络中增加设备对设备(D2D)用户对,两者共享频谱资源,可以进一步提高频谱利用率,满足大规模连接和低功耗的通信需求。然而,当不同类型的用户共享相同的频谱资源时会导致严重的用户间干扰,导致多用户检测精度降低,译码复杂度增高。本文使用卷积神经网络(CNN)进行SCMA-D2D混合网络自编码器设计,通过端到端的联合训练,设计出合适的神经网络结构。用CNN单元实现混合网络的编码,学习SCMA蜂窝用户和D2D用户的有效码本;将混合网络的多用户检测问题建模为一个基于共享层机制的多任务分类解码问题,建立多用户分类解码器。实验结果表明,本文提出的自编码器能够生成对系统适应性更强的码本,结合接收端的多任务分类解码器能够有效地提高整个混合网络系统的误码率性能,同时减小译码计算复杂度。

关键词：卷积神经网络(CNN) 稀疏码分多址接入(SCMA) 设备对设备(D2D)通信无线通信多用户检测

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