检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2025年第5期27卷 1195-1213页

作者：罗健伟张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

【目的】深度卷积神经网络(DCNNs)已经成功应用于高分辨率遥感图像的语义分割，但高分辨率遥感图像普遍存在类内方差大，类间方差小、目标尺度变化显著等问题。卷积运算因其局部性，在处理这些复杂问题时受到了限制。基于Transformer的... 详细信息

【目的】深度卷积神经网络(DCNNs)已经成功应用于高分辨率遥感图像的语义分割，但高分辨率遥感图像普遍存在类内方差大，类间方差小、目标尺度变化显著等问题。卷积运算因其局部性，在处理这些复杂问题时受到了限制。基于Transformer的方法则拥有强大的全局信息建模能力，但在局部信息的提取方面存在缺陷。【方法】本文提出一种增强多尺度目标感知的双路径高分辨率遥感图像分割算法DMFPNet，模型采用基于DCNN和Transformer的非对称双编码器结构。首先，基于深度卷积构建可变通道空间金字塔模块（SCSP），动态提取融合多通道信息。其次，提出一种多尺度特征增强Transformer模块，通过特征锚点预处理，为模块提供空间偏置信息，同时在自注意力机制中构建可学习余弦相似矩阵，引导模块聚焦图像中不同尺度的目标。最后，构建了一种双边特征引导融合模块(BFGF)，实现2条分支之间不同尺度特征的融合与信息交换。【结果】本文在Vaihingen和Potsdam数据集上进行了对比实验与消融实验，结果表明：本模型在Vaihingen数据集上分别获得了83.29%、90.65%、 91.69%的平均交并比（mIoU）、mF1(mean F1-Score)和OA(Overall Accuracy)，在Potsdam数据集上获得了73.29%、83.98%、88.47%的mIoU、mF1和OA；相较于本文所对比的最佳方法，mIoU在Vaihingen和Potsdam数据集分别提升0.76%和1.42%。【结论】证明了本模型在解决高分辨率遥感图像语义分割中类内类间方差变化大、目标尺度多变等复杂问题方面具有良好的性能和较高的分割准确性。

关键词：遥感语义分割 Transformer 多尺度特征融合特征加权双分支注意力机制余弦相似度

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面向物联网的云边端协同计算中任务卸载与资源分配算法研究

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 458-469页

作者：施建锋陈忻阳李宝龙南京信息工程大学电子与信息工程学院南京214442

为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求,该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下,将系统时延与能耗加权和视为系统开销,构造了最小化系统开销的... 详细信息

为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求,该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下,将系统时延与能耗加权和视为系统开销,构造了最小化系统开销的任务卸载、功率和计算资源联合分配问题。针对动态任务到达场景,提出一种模型辅助的自适应深度强化学习(MADRL)算法,实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。该算法将问题分为两部分解决,第1部分通过模型辅助、二分搜索算法和梯度下降法优化了通信资源与计算资源;第2部分通过自适应深度强化学习算法训练出Q网络以适应随机任务的到达,进行卸载决策优化。该算法实现了有效的资源分配和可靠及时的任务卸载决策,且在降低系统开销方面表现出优异的效果。仿真结果表明,引入卫星的移动性,使得系统开销降低了41%。引入星间协作技术,使系统开销降低了22.1%。此外,该文所提算法收敛性能好。与基准算法相比,该算法的系统开销降低了3%,在不同环境下的性能表现都是最优。

关键词：云边端协同计算卫星物联网深度强化学习任务卸载资源分配

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自适应不完备多视角聚类

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北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1059-1073页

作者：陈梅马学艳张弛张锦宏钱罗雄兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。... 详细信息

高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。在初始图构建中,AIM模型采用有效视角的相似度均值来填充对应位置的缺失值,以获取数据更加完整的潜在结构,同时引入稀疏约束来提高模型对噪声的鲁棒性;在图优化过程中,引入低秩约束捕获数据的全局结构,通过谱约束增强类内数据间的紧密性,使仿射图具有更清晰的块对角结构,并引入一致性约束最小化各视角的仿射图与一致表征之间的差异来捕获视角间的互补信息,得到具有高鉴别特征的一致鲁棒表征图。与9种不完备多视角聚类方法在真实和多种缺失率下仿真的不完备多视角数据集中进行实验对比,结果表明:AIM模型均获得了最好的聚类性能。

关键词：自适应构图低秩表示图融合图算法不完备多视角聚类

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基于低密度分数的密度峰值聚类算法

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控制与决策 2025年第5期40卷 1599-1609页

作者：陈梅尤远毓秀魏礼磊唐晟洲兰州交通大学电子与信息工程学院

密度峰值聚类算法(DPC)可识别出任意形状的簇,但是对于存在多密度峰值的簇,DPC可能会识别出多个簇中心点,导致簇划分错误.鉴于此,提出一种基于低密度分数的密度峰值聚类算法(LS-DPC).该算法首先使用低密度分数放大数据点的密度差异,缩... 详细信息

密度峰值聚类算法(DPC)可识别出任意形状的簇,但是对于存在多密度峰值的簇,DPC可能会识别出多个簇中心点,导致簇划分错误.鉴于此,提出一种基于低密度分数的密度峰值聚类算法(LS-DPC).该算法首先使用低密度分数放大数据点的密度差异,缩小整体密度差异大的相邻区域的密度差异,使得单个簇内所有区域的密度分布均重构为单峰密度分布;然后,根据低密度分数自动获得子簇中心点;接着,得到子簇后,根据密度相交条件对子簇进行融合,完成聚类;最后,将所提出LS-DPC算法与k-Means、SC、DPC、DN、Extreme以及ICKDP算法进行对比,实验结果表明所提出算法在复杂数据集和UCI数据集上的表现优于对比算法.

关键词：聚类密度峰值多密度峰值簇低密度分数子簇融合

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光学变换级联一维光子晶体宽带全向反射镜设计

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光学学报 2025年第1期45卷 229-235页

作者：梅永王浩志王身云南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

为了实现全向反射镜的小型化,设计一款基于级联结构的一维光子晶体反射镜模型。首先,利用传输矩阵法计算三个单级一维光子晶体结构在横磁波(TM波)照射条件下的全向反射系数,其全向反射带宽分别为433~453 nm、466~488 nm和499~524 nm。然... 详细信息

为了实现全向反射镜的小型化,设计一款基于级联结构的一维光子晶体反射镜模型。首先,利用传输矩阵法计算三个单级一维光子晶体结构在横磁波(TM波)照射条件下的全向反射系数,其全向反射带宽分别为433~453 nm、466~488 nm和499~524 nm。然后,将这些单级结构进行级联,计算级联结构的全向反射带宽。计算结果表明:级联结构的全向反射带宽为446~494 nm,宽度为48 nm。最后,采用变换光学原理对级联结构进行压缩变换,实现级联结构的尺寸小型化,并保持全向反射带宽不变。考虑变换介质的可实现性,基于折射率不变性对变换介质进行去磁化变换。所设计的变换介质级联结构光子晶体,不仅有效增加全向反射带宽,也显著减少反射镜的厚度,为全向反射镜的小型化和宽带化提供一种有效方案。

关键词：光子晶体全向反射镜传输矩阵变换光学

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基于用户分类的混合预编码和功率分配联合算法

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华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 93-98页

作者：肖琨欧阳达广西师范大学电子与信息工程学院

针对下行多小区多输入多输出(MIMO)通信系统中小区中心区域和边缘区域的信道条件差异，将小区用户分为中心用户和边缘用户两类，提出了一种基于用户分类的混合预编码和功率分配联合算法．首先建立了包含多个小区、多个中心用户和多个边... 详细信息

针对下行多小区多输入多输出(MIMO)通信系统中小区中心区域和边缘区域的信道条件差异，将小区用户分为中心用户和边缘用户两类，提出了一种基于用户分类的混合预编码和功率分配联合算法．首先建立了包含多个小区、多个中心用户和多个边缘用户的下行多小区MIMO系统模型，在此基础上形成了以最大化系统能效为目标的预编码和功率分配联合优化问题，并进一步分解为中心用户预编码、边缘用户预编码和功率分配子问题．在预编码设计时，根据不同预编码的特点将中心用户采取最大化信漏噪比预编码，边缘用户采取最小均方差预编码，求解得到了各自的最优解．在功率分配设计时，通过拉格郎日乘子算法得到封闭形式下的最优功率分配矩阵．仿真结果表明：所提算法在误码率和能量效率方面均优于对比文献算法，有效提升了系统的整体性能．

关键词：多小区MIMO 小区边缘用户分类预编码功率分配

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基于迁移知识的跨模态双重哈希

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电子学报 2025年第1期53卷 209-220页

作者：钟建奇林秋斌曹文明深圳大学电子与信息工程学院广东深圳518060

随着社交网络的普及和多媒体数据的急剧增长,有效的跨模态检索引起了人们越来越多的关注.由于哈希有效的检索效率和低存储成本,其被广泛用于跨模态检索任务中.然而,这些基于深度学习的跨模态哈希检索方法大多数是利用图像网络和文本网... 详细信息

随着社交网络的普及和多媒体数据的急剧增长,有效的跨模态检索引起了人们越来越多的关注.由于哈希有效的检索效率和低存储成本,其被广泛用于跨模态检索任务中.然而,这些基于深度学习的跨模态哈希检索方法大多数是利用图像网络和文本网络各自生成对应模态的哈希码,难以获得更加有效的哈希码,无法进一步减小不同模态数据之间的模态鸿沟.为了更好地提高跨模态哈希检索的性能,本文提出了一种基于迁移知识的跨模态双重哈希(Cross-modal Dual Hashing based on Transfer Knowledge,CDHTK).CDHTK通过结合图像网络、知识迁移网络以及文本网络进行跨模态哈希检索任务.对于图像模态,CDHTK融合图像网络和知识迁移网络各自生成的哈希码,进而生成具有判别性的图像哈希码;对于文本模态,CDHTK融合文本网络和知识迁移网络各自生成的哈希码,从而生成有效的文本哈希码.CDHTK通过采用预测标签的交叉熵损失、生成哈希码的联合三元组量化损失以及迁移知识的差分损失来共同优化哈希码的生成过程,从而提高模型的检索效果,在2个常用的数据集(IAPR TC-12,MIR-Flickr 25K)上进行的实验验证了CDHTK的有效性,比当前最先进的跨模态哈希方法(Adaptive Label correlation based asymm Etric Cross-modal Hashing,ALECH)分别高出6.82%和5.13%.

关键词：跨模态图像-文本检索双重哈希迁移知识

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多无人机辅助的移动边缘计算任务卸载及路径优化方法

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 72-83页

作者：巨涛李林娟张文金张宇斐火久元兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技... 详细信息

针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技术对无人机网络进行集中管理;然后,在考虑无人机负载及用户设备关联服务公平性的基础上,以系统总能耗为优化目标,通过设计多智能体深度确定性策略梯度算法完成任务卸载与无人机路径管理优化,以实现负载均衡、降低整个系统总能耗。仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提方法在充分利用无人机辅助移动边缘计算系统计算资源的基础上,可在一定程度上降低系统能耗和计算延迟,保证整个系统的高效、稳定和可靠性,较好地满足移动边缘用户的服务请求。

关键词：移动边缘计算多无人机网络任务卸载路径优化多智能体深度强化学习

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改进5G-R自适应高速铁路越区切换算法

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北京航空航天大学学报 2025年第3期51卷 724-731页

作者：陈永康婕陶瑄兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

在高速行车条件下,越区切换作为未来高速铁路5G-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。下一代高速铁路5G-R无线通信系统越区切换算法采用固定切换参数,但当列车高速运行时,极易受到多普勒效应影响,导致切换成功率低,基于此,提出... 详细信息

在高速行车条件下,越区切换作为未来高速铁路5G-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。下一代高速铁路5G-R无线通信系统越区切换算法采用固定切换参数,但当列车高速运行时,极易受到多普勒效应影响,导致切换成功率低,基于此,提出了一种考虑多普勒频移影响的改进5G-R自适应高速铁路越区切换算法。分析多普勒频移对切换成功率的影响,得到多普勒频移与切换成功率的关系函数;提出考虑多普勒频移影响的越区切换动态函数,设计余弦、余切、余割3种函数对切换迟滞门限及触发时延自适应调整;在不同多普勒频移及不同高铁场景下进行切换成功率的量化比较分析。研究结果表明:所提算法可有效调高切换成功率,在高架桥和山区场景下,余弦、余切、余割3种函数的切换成功率均优于对比算法,且满足中国无线通信系统切换成功率服务质量(QoS)大于99.5%的要求。研究结果为下一代高速铁路5G-R无线通信系统演进提供了理论参考依据。

关键词：越区切换算法 5G-R 多普勒频移动态函数自适应切换

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基于时间序列形态的模糊聚类算法

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控制与决策 2025年第4期40卷 1116-1126页

作者：陈梅柳博雅王钰姚怡莹尤远毓秀王松兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730000

针对现有时间序列聚类分析较少考虑到各簇时间序列的相似形态对聚类结果的影响,提出一种基于时间序列形态的模糊聚类算法.该算法使用线性时间复杂度的Jeffreys复合距离度量时间序列之间的距离,利用迭代过程中的隶属度为各簇选择能够映... 详细信息

针对现有时间序列聚类分析较少考虑到各簇时间序列的相似形态对聚类结果的影响,提出一种基于时间序列形态的模糊聚类算法.该算法使用线性时间复杂度的Jeffreys复合距离度量时间序列之间的距离,利用迭代过程中的隶属度为各簇选择能够映射簇内时间序列相似形态的核心特征,并在下一次迭代中对距离进行特征加权.当隶属度不再显著变化时,算法停止迭代,根据隶属度最大原则对时间序列进行簇划分.在14个公开时间序列数据集上与10种对比算法的实验结果表明,所提算法具有精确的聚类结果和较好的鲁棒性,综合性能优于对比算法.

关键词：时间序列模糊聚类相似性度量时间序列形态特征加权

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