检索结果-内蒙古大学图书馆

声学学报 2024年第6期49卷 1297-1303页

作者：周健罗翔宇王华彬郑文明陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室南京210096

针对现有基于生成对抗网络的语音情感转换仍然存在情感分离不明显,且转换后的语音情感缺乏多样性问题,提出了一种面向风格多样化的多对多语音情感转换方法。该方法基于一个双生成器结构的生成对抗网络模型,通过对不同生成器的中间编码... 详细信息

针对现有基于生成对抗网络的语音情感转换仍然存在情感分离不明显,且转换后的语音情感缺乏多样性问题,提出了一种面向风格多样化的多对多语音情感转换方法。该方法基于一个双生成器结构的生成对抗网络模型,通过对不同生成器的中间编码进行一致性损失约束确保语音内容和说话人特征具有一致性,以提升转换后语音情感与目标情感的相似性。此外,该方法通过情感映射网络和情感特征编码器为生成器提供同类情感的多样化情感表征。实验结果表明,所提情感语音转换方法得到的语音情感更接近目标情感,且情感样式更加丰富。

关键词：情感语音转换风格多样化生成对抗网络情感编码

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质量感知的多目标云制造服务组合优化算法

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计算机集成制造系统 2024年第2期30卷 684-694页

作者：刘桂森贾兆红安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

云制造服务组合问题往往存在多个优化目标且各目标权重难以事先确定,为了显著提高进化算法在求解过程中的种群多样性,并有效平衡进化算法的全局与局部搜索能力,提出一种基于自适应选择和反向学习策略的进化算法,同时优化时间、成本、可... 详细信息

云制造服务组合问题往往存在多个优化目标且各目标权重难以事先确定,为了显著提高进化算法在求解过程中的种群多样性,并有效平衡进化算法的全局与局部搜索能力,提出一种基于自适应选择和反向学习策略的进化算法,同时优化时间、成本、可靠性、可用性和信誉度。首先为了缩短求解组合方案的时间,采用K-means方法基于服务质量对候选服务进行聚类,去除质量较差的服务;然后采用反向学习策略提高全局搜索性能,再通过选择策略和概率更新策略有效平衡算法的全局与局部搜索能力;最后与4种先进算法进行实验对比表明,所提算法具有更好的综合性能。

关键词：服务组合服务质量多目标优化进化算法

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基于极限梯度提升的完美匹配单层智能算法实现航空瞬变电磁问题高效吸收

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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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通信路径损耗下多智能体系统固定时间防碰防离编队控制

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自动化学报 2025年第3期51卷 643-657页

作者：杨海骄刘安何舒平安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 信息材料与智能感知安徽省实验室合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固... 详细信息

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固定时间收敛的控制性能要求等.为解决以上问题,首先结合通信理论中的通信损耗模型和数学图论知识,对通信路径损耗下的拓扑结构进行量化建模.其次,基于人工势场原理,设计一套新的预设时间防碰防离策略,以确保每个智能体在预设时间内离开碰撞与离群预警区,避免碰撞与离群现象.同时,提出一种新的具有自适应增益的分层滑模面结构,进一步改善系统的动态性能.在此基础上,结合自适应技术,构建一套自适应分层滑模固定时间防碰防离编队控制方案.所提方案不仅解决了系统本身以及通信路径损耗所引起的非线性动态耦合问题,而且保证了通信路径损耗情况下多智能体系统的编队任务在固定时间内完成,同时没有碰撞和离群现象.最后,给出严格的理论分析以及对比仿真结果,证明了所提控制方法的有效性和优越性.

关键词：多智能体系统通信路径损耗预设时间防碰防离分层滑模控制固定时间编队控制

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基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

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系统工程与电子技术 2022年第12期44卷 3843-3849页

作者：许耀华朱成龙王翊蒋芳丁梦琴王慧平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并... 详细信息

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism,HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。

关键词：大规模多输入多输出深度神经网络信号检测

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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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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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基于准连续域束缚态的强圆二色性超表面

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物理学报 2024年第17期73卷 285-293页

作者：夏兆生刘宇行包正王丽华吴博王刚王辉任信钢黄志祥安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学信息材料与智能感知安徽省实验室合肥230601 合肥师范学院电子信息系统仿真设计安徽省重点实验室合肥230001

连续域束缚态最初是在量子力学中发现的,它是一种可保持局域化的波动现象.这种效应已在各种材料系统中得到广泛研究,包括压电材料、石墨烯和光子晶体.本工作提出了一种由中断的环形槽组成的四重旋转对称硅超表面.通过同时打破晶胞的面... 详细信息

连续域束缚态最初是在量子力学中发现的,它是一种可保持局域化的波动现象.这种效应已在各种材料系统中得到广泛研究,包括压电材料、石墨烯和光子晶体.本工作提出了一种由中断的环形槽组成的四重旋转对称硅超表面.通过同时打破晶胞的面内反转对称性,实现了具有高品质因子和显著手性的准连续域束缚态.通过对动量空间中拓扑荷的研究,揭示了由超表面的内部共振机制产生的准连续域束缚态的独特拓扑特征.在合适的对称破坏下,具有平面内对称破坏的四重旋转对称超表面表现出–0.93的强圆二色性,并且其显示出了在对称破坏较大时的强圆二色性.这项工作所取得的成果在手性生物传感器和低阈值激光器等领域具有广阔的应用前景.

关键词：连续域束缚态超表面手性品质因子

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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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基于划分序乘积空间的多尺度决策模型

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智能系统学报 2024年第6期19卷 1528-1538页

作者：徐怡张杰安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

多尺度决策系统的知识获取仅考虑了条件属性和决策属性的多个尺度,并没有考虑条件属性存在多个视角的情况,划分序乘积空间作为一种新型粒计算模型,同时考虑了多层次和多视角。因此,使用划分序乘积空间对多尺度决策问题进行描述和求解,... 详细信息

多尺度决策系统的知识获取仅考虑了条件属性和决策属性的多个尺度,并没有考虑条件属性存在多个视角的情况,划分序乘积空间作为一种新型粒计算模型,同时考虑了多层次和多视角。因此,使用划分序乘积空间对多尺度决策问题进行描述和求解,建立基于划分序乘积空间的多尺度决策模型——划分序多尺度决策系统。首先,提出基于划分序乘积空间的划分序多尺度决策系统,从多个视角对多尺度决策问题进行描述;其次,在划分序多尺度决策系统中,给出其解空间的2种不同格结构;然后,针对2种不同格结构分别给出2种最优问题求解层选择算法,从多个视角对多尺度决策问题进行求解;最后,通过实验验证了所提模型和算法的有效性。

关键词：粒计算粗糙集多尺度决策系统划分序乘积空间多层次多视角格结构最优问题求解层

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