检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第2期46卷 503-517页

作者：谈玲康瑞星夏景明王越南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气... 详细信息

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气象数据的多源变量光伏功率预测模型(MPPM)。MPPM的核心包括时空条件扩散模型(STCDM)、注意力堆叠LSTM网络(ASLSTM)和多维特征融合模块(MFFM)。STCDM模型通过对2维卫星云图进行精确预测,消除了云层边界处的模糊现象。ASLSTM模型则提取了3维天气研究与预报模式(WRF)气象要素特征。MFFM模块将2维卫星云图特征和3维WRF气象要素特征进行融合,以得到未来1 h光伏功率预测结果。该文分别利用STCDM模型和MPPM模型开展卫星云图预测实验和光伏功率预测实验。实验结果显示,STCDM模型预测1 h内卫星云图的结构相似性指数(SSIM)达到0.914,MPPM模型预测1 h内光伏功率的相关系数(CORR)达到0.949,优于所有对比算法。

关键词：多源数据扩散模型堆叠长短期记忆注意力机制特征提取

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融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 789-800页

作者：王耀琦万中英曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺... 详细信息

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺乏已标注情感分布的实验数据集的问题。然而,已有的情感分布标签增强方法采用离散空间情绪模型表示情绪,存在情绪间的相关信息丢失和情绪表达不连续等问题。针对上述问题,该文引入基于连续维度的效价-唤醒-支配(valence-arousal-dominance, VAD)心理学情绪模型,提出融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法(VAD emotion knowledge-based text emotion distribution label enhancement, VADLE)。VADLE方法基于先验的VAD情绪模型中的情绪距离,先为英文句子的真实情绪标签和句中情感词的情绪标签分别生成先验情感分布,再通过分布叠加将2种先验情感分布统一。通过英文单标签文本情感数据集的对比实验表明:VADLE方法在情绪预测任务方面的性能优于已有的情感分布标签增强方法。

关键词：情感分布标签增强情感分布学习 VAD情绪空间情感词典

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区块链P2P网络及安全研究

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 17-29页

作者：倪雪莉马卓王群江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 南京信息工程大学计算机学院网络空间安全学院南京210044

区块链作为一种分布式账本、密码学、共识算法、P2P(peer-to-peer)网络等多技术创新融合的技术,在一个节点之间互不信任的开放环境中实现了去中心化、防篡改、可溯源等功能,改变了一直困扰传统中心化服务架构的信任建立、安全管理与隐... 详细信息

区块链作为一种分布式账本、密码学、共识算法、P2P(peer-to-peer)网络等多技术创新融合的技术,在一个节点之间互不信任的开放环境中实现了去中心化、防篡改、可溯源等功能,改变了一直困扰传统中心化服务架构的信任建立、安全管理与隐私保护等难题,引起了社会各领域的广泛关注。其中,P2P网络通过共识算法实现了分布式账本的最终一致性,并利用各种协议协调各节点提供的服务,其应用功能随着区块链技术的每一次迭代不断丰富和完善,从而形成了相对独立的区块链P2P网络,成为区块链研究的重点。较为系统地介绍了P2P网络的特征和关键技术,尤其对影响着区块链的P2P覆盖网络、资源查询和网络抖动等技术进行了深入分析;结合典型区块链应用场景,从体系结构和协议实现入手分析了区块链P2P网络的工作机制和运行特点;介绍了区块链P2P网络存在的安全风险,讨论了典型攻击的实施过程及防范方法。最后,总结探索了区块链网络及其安全面临的挑战和主要技术应对。

关键词：区块链对等网络网络安全网络体系结构网络协议

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大语言模型驱动的知识图谱实体摘要的次模优化方法

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计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1806-1813页

作者：张琪钟昊广州商学院信息技术与工程学院广州511363 华南师范大学计算机学院广州510631

知识图谱的规模不断增加,使得实体摘要成为了研究的热点问题。实体摘要的目标是从描述实体的大规模三元结构事实中得到实体的简洁描述。研究的目的是基于大语言模型提出一种次模优化方法用于实体摘要的提取。首先,基于三元组中实体、关... 详细信息

知识图谱的规模不断增加,使得实体摘要成为了研究的热点问题。实体摘要的目标是从描述实体的大规模三元结构事实中得到实体的简洁描述。研究的目的是基于大语言模型提出一种次模优化方法用于实体摘要的提取。首先,基于三元组中实体、关系和属性的描述信息,采用大语言模型对它们进行嵌入,能够有效地捕捉三元组的语义信息,生成包含丰富语义信息的嵌入向量。其次,基于大语言模型生成的嵌入向量,定义任意两个描述同一实体的三元组事实之间关联度的刻画方法,任意两个三元组之间的关联度越高,表示这两个三元组之间包含的信息越相似。最后,基于上述定义的三元组关联度的刻画方法,定义正规化且单调非减的次模函数,将实体摘要建模为次模函数最大化问题,那么具有性能保证的贪心算法可以直接用于提取实体的摘要。在三个公共基准数据集上进行测试,采用F1值和归一化折损累计增益(NDCG)两个指标对提取的实体摘要的质量进行评估,实验结果表明该方法显著优于当前最先进的方法。

关键词：实体摘要大语言模型次模函数贪心算法

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使用编码的反向散射通信协议设计与性能分析

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计算机研究与发展 2024年第12期61卷 3098-3107页

作者：何昕吴帆祝玉军许勇杨盘隆安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 南京信息工程大学计算机学院南京210044 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

周围环境中不断增加的物联网设备带来了巨大的机遇,但也带来了挑战,包括有限的电池寿命、低计算能力和多址接入的可扩展性.反向散射通信使得无处不在的物联网设备能够以超低功耗的方式进行通信,然而,支持大规模并发通信也是反向散射通... 详细信息

周围环境中不断增加的物联网设备带来了巨大的机遇,但也带来了挑战,包括有限的电池寿命、低计算能力和多址接入的可扩展性.反向散射通信使得无处不在的物联网设备能够以超低功耗的方式进行通信,然而,支持大规模并发通信也是反向散射通信需要研究的问题之一.针对大规模标签并发通信误码率(BER)较高、传输速率低等问题,设计基于编码的码分多址(CDMA)接入技术,以支持多标签反向散射并发可靠通信.首先,该系统利用沃尔什(Walsh)码等正交性较强的码片区分标签并结合纠错编码,以增强抗干扰能力;其次利用相关检测与译码联合解码以降低误码率,实现信道的可靠通信;最后,在此基础上,基于K均值聚类算法(K-means clustering algorithm)设计标签分组机制,充分利用时-码2维资源扩充容量.实验表明,该方案能够实现100+个标签的可靠通信,误码率约2%、吞吐量达到了39 Mbps.

关键词：反向散射通信多标签码分多址接入分组算法性能评价

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基于租还车需求影响的共享单车调度问题研究

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系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 645-660页

作者：崔春生田志勇许洋河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046 北京物资学院信息学院北京101149

当用户前往共享单车站点租车而站点无自行车或用户还车而无空桩时,将发生未满足租车或还车服务,造成经营方收益损失.为了优化服务,以包含停运期和营运期、在停运期进行自行车静态调度的共享单车系统为研究对象,调度成本和未满足服务损... 详细信息

当用户前往共享单车站点租车而站点无自行车或用户还车而无空桩时,将发生未满足租车或还车服务,造成经营方收益损失.为了优化服务,以包含停运期和营运期、在停运期进行自行车静态调度的共享单车系统为研究对象,调度成本和未满足服务损失成本为目标函数,调度卡车启用、旅行路线及站点间车辆调度为决策变量,营运期站点在站自行车数量为状态变量,综合分析调度策略与站点间租还车需求相互作用引发状态变量变化的动态演化过程,分析调度活动的内在逻辑,构建非线性静态调度优化模型,提出一种线性化方法,将其转化为线性规划模型.然后,根据问题特性设计了一种可求解大规模问题的人工蜂群-贪婪算法.最后,应用数值算例对问题性质和算法性能进行分析,结果显示单位租还车损失成本和调度能力对调度优化效果有重要影响,人工蜂群-贪婪算法在求解大规模问题时具有一定优势.研究成果可为共享单车调度提供决策支持.

关键词：共享单车租还车需求静态调度线性化人工蜂群-贪婪算法

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基于Transformer双线性网络的细粒度图像分类方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 84-89页

作者：向旭宇刘亚捷曾彬谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410000 长沙学院计算机科学与工程学院湖南长沙410000

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分... 详细信息

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合,得到更加丰富的互补特征信息,从而提高细粒度分类的精度.实验结果表明:在CUB-200-2011,Cars196和Stanford Dogs数据集中,BT-Net分类准确率分别为89.4%,92.5%,94.8%,优于已有的双线性卷积神经网络.

关键词：细粒度特征融合图像分类双线性 Transformer

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基于自适应双曲图卷积的脑网络分类方法

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南京大学学报(自然科学版) 2025年第2期61卷 237-248页

作者：李文阳王明亮南京信息工程大学计算机学院南京210044

人脑本质上是一个极其复杂的网络,研究脑网络可以为理解大脑机理及脑疾病的病理机制提供新的视角.目前,基于图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)的深度学习方法因其在图结构数据学习方面的强大能力,被广泛应用于脑网络分析,并在... 详细信息

人脑本质上是一个极其复杂的网络,研究脑网络可以为理解大脑机理及脑疾病的病理机制提供新的视角.目前,基于图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)的深度学习方法因其在图结构数据学习方面的强大能力,被广泛应用于脑网络分析,并在脑疾病诊断中取得了显著进展.然而,现有的GCN方法存在两个问题:(1)仅关注节点在欧式空间的局部特征,难以有效刻画脑网络中无标度、小世界等全局特征;(2)使用手工构建的邻接矩阵,无法捕捉大脑中的自发波动,忽视了潜在的拓扑结构信息.为了解决上述问题,提出一种基于自适应双曲图卷积网络(Adaptive Hyperbolic Graph Convolution Network,AH-GCN)的脑网络分类模型.具体地,AH-GCN首先使用双向门控循环单元自适应生成邻接矩阵,然后将节点特征嵌入双曲空间,并在双曲空间中进行图表示学习,最后将整图表示送入分类器,实现疾病的诊断预测.在Autism Brain Imaging Data Exchange(ABIDE)与Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative(ADNI)数据集上的实验结果表明,AH-GCN在脑网络任务上的性能优于现有的主流方法.

关键词：双曲空间自适应学习图神经网络脑网络疾病诊断

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基于全局-局部协同增强的遥感目标检测

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激光与光电子学进展 2025年第4期62卷 311-318页

作者：张众维郭芙蓉刘树东天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

为了提高遥感图像中各类目标的检测性能,提出一种基于LSKNet-S的改进算法。该算法通过融合不同层级感受野的特征,大幅提升了网络对遥感目标的检测能力。首先,设计了一个多尺度特征融合模块,通过改进多层感知器增强模型对全局上下文信息... 详细信息

为了提高遥感图像中各类目标的检测性能,提出一种基于LSKNet-S的改进算法。该算法通过融合不同层级感受野的特征,大幅提升了网络对遥感目标的检测能力。首先,设计了一个多尺度特征融合模块,通过改进多层感知器增强模型对全局上下文信息的提取能力。同时,引入轻量级局部视觉中心模块,以提高模型对局部特征的感知能力。两者结合,实现了模型对多尺度特征的有效提取和融合。其次,在检测头中引入用于尺度增强的上采样操作,通过提高特征图的分辨率,使模型能够更好地捕捉遥感图像中各类目标的细节信息。实验结果表明,所提算法在HRSC2016数据集上的平均精度均值(mAP)相比原模型提升了3.43百分点,在DIOR-R数据集上的mAP较原模型提升了1.12百分点,且均优于目前主流算法,验证了所提算法在遥感目标检测场景中的有效性。

关键词：图像处理遥感图像目标检测多尺度特征融合上采样策略

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果蝇嗅视神经通路研究综述

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2335-2351页

作者：章盛郑胜男沈洁殷兴辉徐立中河海大学计算机与信息学院南京211100 南京工程学院计算机工程学院南京211167

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策... 详细信息

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策3个部分概述了果蝇嗅觉和视觉神经单模态感知决策生理机制与计算模型的研究现状,同时对果蝇嗅觉和视觉神经跨模态协同决策生理机制与计算模型进行阐述;然后对果蝇嗅觉和视觉的单模态感知和跨模态协同的典型仿生应用进行归纳;最后总结果蝇嗅视神经通路生理机制与计算建模当前面临的难题并展望未来发展趋势,为未来相关研究工作奠定了基础。

关键词：嗅觉神经系统视觉神经系统单模态感知决策跨模态协同决策仿生应用

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