检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2022年第1期42卷 1-34页

作者：苑立波童维军江山杨远洪孟洲董永康饶云江何祖源靳伟刘统玉邹琪琳毕卫红桂林电子科技大学电子工程与自动化学院光子学研究中心广西桂林541004 长飞光纤光缆股份有限公司光纤光缆制备技术国家重点实验室湖北武汉430074 武汉理工光科有限股份公司湖北武汉430000 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191 国防科技大学气象海洋学院湖南长沙410000 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室黑龙江哈尔滨150001 电子科技大学信息与通信工程学院光纤传感与通信教育部重点实验室光纤光学研究中心四川成都611731 上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室上海200240 香港理工大学电机工程系中国香港999077 山东省光纤传感技术重点实验室齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省科学院激光研究所山东济南250103 北京知觉科技有限公司北京100085 燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

四十多年来,我国光纤传感技术在经济发展和市场需求的牵引下快速成长。针对我国光纤传感若干典型的细分技术领域,概括性地给出了各个细分技术的发展历程、技术现状及面临的主要问题,使读者能更好地理解我国光纤传感技术发展的样貌,把握... 详细信息

四十多年来,我国光纤传感技术在经济发展和市场需求的牵引下快速成长。针对我国光纤传感若干典型的细分技术领域,概括性地给出了各个细分技术的发展历程、技术现状及面临的主要问题,使读者能更好地理解我国光纤传感技术发展的样貌,把握我国光纤传感技术市场需求呈指数型增长的发展趋势。

关键词：传感器光纤传感技术细分技术领域指数发展规律发展趋势

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融合社交属性D2D通信的能源成本最优化研究

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现代电子技术 2022年第5期45卷 1-7页

作者：左清念肖海林邱斌刘小兰张文倩桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541004

针对异构网络中密集部署小蜂窝基站(SCBSs)而导致的负载分配不均、可再生能源利用率低的问题,以最小化基站能源成本为目标,提出融合社交属性D2D通信的用户调度和资源分配优化策略。该策略首先考虑现实场景中用户间具有社会关系且满足D2... 详细信息

针对异构网络中密集部署小蜂窝基站(SCBSs)而导致的负载分配不均、可再生能源利用率低的问题,以最小化基站能源成本为目标,提出融合社交属性D2D通信的用户调度和资源分配优化策略。该策略首先考虑现实场景中用户间具有社会关系且满足D2D通信要求的用户建立D2D通信链接;接着,结合可再生能源时间和空间上的多样性,将剩余蜂窝用户与可再生能源自适应感知的基站关联;最后,引入带宽分配比例系数,利用拉格朗日对偶法对各基站总的发射功率之和进行优化以实现系统基站总能源成本最小化。通过数值仿真模拟验证该算法能有效降低电网能耗,与最大参考信号接收功率算法和基站喜好偏置因子算法相比较,系统基站总能源成本分别降低了54.8%和25.8%。

关键词：能源成本 D2D通信社交属性异构网络可再生能源资源分配能源自适应感知

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GIFT密码算法的二阶门限实现及其安全性评估

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计算机应用研究 2020年第8期37卷 2455-2459页

作者：蒋宏然韦永壮史佳利刘争红桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 密码科学技术国家重点实验室北京100878

目前已知GIFT算法的防护方案仅能抗一阶功耗攻击。为了使该算法能抵御高阶功耗攻击,利用GIFT算法的数学结构,结合门限实现方法,构造了GIFT算法的二阶门限实现方案;针对非线性部件S盒的数学特征,分别构建(3,9),(6,7)以及(5,10)等二阶门... 详细信息

目前已知GIFT算法的防护方案仅能抗一阶功耗攻击。为了使该算法能抵御高阶功耗攻击,利用GIFT算法的数学结构,结合门限实现方法,构造了GIFT算法的二阶门限实现方案;针对非线性部件S盒的数学特征,分别构建(3,9),(6,7)以及(5,10)等二阶门限实现方案,并选取所需硬件资源最少的(3,9)方案,将其在FPGA平台下实现。在实现时,为了更好地分析对比所耗硬件资源,使用并行和串行的硬件实现方法。结果表明,在Nan Gate 45nm工艺库下,并行实现消耗的总面积为12 043 GE,串行实现消耗的总面积为6 373 GE。通过采集实际功耗曲线,利用T-test对该二阶门限实现方案进行侧信息泄露评估,证实了该二阶门限实现方案的安全性。

关键词： GIFT算法功耗攻击门限实现芯片面积 T-test

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基于改进麻雀优化与SVR滑坡位移预测

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电子测量技术 2024年第20期47卷 32-40页

作者：黄奕朝孙希延纪元法卢伟萍桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031 广西气象科学研究所南宁530022

针对滑坡位移具有高度非线性和复杂性,难以利用传统优化算法结合人工智能方法进行更合理、准确的预测建模的问题,本文提出一种Lévy飞行策略的混沌麻雀优化算法(CLSSA)-变分模态分解(VMD)-支持向量回归(SVR)的滑坡位移预测模型。首... 详细信息

针对滑坡位移具有高度非线性和复杂性,难以利用传统优化算法结合人工智能方法进行更合理、准确的预测建模的问题,本文提出一种Lévy飞行策略的混沌麻雀优化算法(CLSSA)-变分模态分解(VMD)-支持向量回归(SVR)的滑坡位移预测模型。首先利用CLSSA优化VMD分解参数对滑坡位移时间序列进行分解,其次采用CLSSA-SVR模型对VMD分解子序列进行预测,最后通过叠加子序列预测数据求出累计位移预测。以白水河滑坡为例,对该模型进行验证,实验结果表明,所提方法在最终累计位移预测结果中MAE为2.24 mm, RMSE为3.37 mm, R^(2)为0.995,相对于麻雀优化算法-变分模态分解-支持向量回归(SSA-VMD-SVR),所改进的优化算法增加了VMD的自适应能力,提高滑坡位移各分量预测效率。

关键词：滑坡位移预测 Lévy飞行策略混沌麻雀优化算法变分模态分解支持向量机回归

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认知无线电中子谱缺失下的似然恢复算法

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计算机工程 2020年第2期46卷 201-206,213页

作者：管亮郑霖张文辉桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心广西桂林541004 .通信网信息传输与分发技术重点实验室石家庄050081

在使用滤波器组对信号频谱进行分割、插空的过程中,如果用户信号频谱带宽大于空余频带的总和或者插空信道出现强干扰,用户的信号检测会受到干扰。针对该问题,提出一种子谱缺失下的似然恢复算法。结合频谱分割技术,构建子谱缺失场景下的... 详细信息

在使用滤波器组对信号频谱进行分割、插空的过程中,如果用户信号频谱带宽大于空余频带的总和或者插空信道出现强干扰,用户的信号检测会受到干扰。针对该问题,提出一种子谱缺失下的似然恢复算法。结合频谱分割技术,构建子谱缺失场景下的等效信道模型,并采用自适应似然信号恢复算法抑制非理想信道的干扰。仿真结果表明,该算法能够有效恢复失真信号,改善认知无线电中子谱缺失下的信号检测性能。

关键词：认知无线电滤波器组频谱分割频带利用率似然信号恢复

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带核方法的判别图正则非负矩阵分解

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计算机科学与探索 2020年第11期14卷 1899-1907页

作者：李向利张颖桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 广西自动检测技术与仪器重点实验室广西桂林541004 广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域。然而NMF是一种无监督的方法,没有使用数据的标签信息,也不能捕获数据固有的几何结构,并且这是一种线性的方法,不能处理数据是非线性的情况。为此,提出了一种... 详细信息

非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域。然而NMF是一种无监督的方法,没有使用数据的标签信息,也不能捕获数据固有的几何结构,并且这是一种线性的方法,不能处理数据是非线性的情况。为此,提出了一种带核方法的判别图正则非负矩阵分解算法。该算法使用了部分有标签数据的标签信息,加入了图正则项来捕获数据的几何结构,使用核方法解决了数据非线性的问题,分解的结果能够有效地提高聚类效果。一般的非负矩阵分解迭代更新的初始化是随机产生的,使用一种"热启动"的策略,减小了结果的随机性。在几种图片数据集上使用该算法进行聚类实验,并与一些先进算法进行了比较,实验结果证明了该算法的有效性。

关键词：非负矩阵分解(NMF) 半监督聚类图正则核方法

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面向光流估计的高效加速器架构设计

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中国科学：信息科学 2021年第5期51卷 795-807页

作者：刘博生陈晓明韩银和常亮广东工业大学计算机学院广州510006 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西可信软件重点实验室桂林541004 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

光流(optical flow)为同一对象在视频中运动到下一帧的移动量.从视频中估计光流已广泛应用于各类移动智能系统,如运动估计和机器人导航.最近的研究表明,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)能提供可靠的光流估计结果.然而,... 详细信息

光流(optical flow)为同一对象在视频中运动到下一帧的移动量.从视频中估计光流已广泛应用于各类移动智能系统,如运动估计和机器人导航.最近的研究表明,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)能提供可靠的光流估计结果.然而,现有的硬件加速器无法支持面向光流估计的CNN复杂计算.具体而言,这些类型的CNN不仅包括常规的卷积(convolution)和反卷积(deconvolution)运算,还包括双线性插值(bilinear interpolation)和/或关联(correlation)运算.双线性插值和关联操作主要探索两个连续图像帧之间的关联关系.为解决这一问题,本项工作提出面向光流的CNN硬件加速设计方案(称为Swan-AOE),即通过支持卷积、反卷积、双线性插值和关联操作解决这类神经网络的硬件加速计算问题.Swan-AOE包括可配置的硬件计算架构和自适应的调度策略,通过提供灵活的并行调度实现最优化吞吐量计算.此外,Swan-AOE还进行设计空间探索,探索可用片上缓存资源在提高能耗–面积效率的潜在能力.实验结果表明,与基准加速器相比,所提出的设计能有效提升性能、能效和面积效率.

关键词：加速器光流估计能效卷积神经网络

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可缓解类重叠问题的跨版本软件缺陷预测方法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第2期59卷 372-378页

作者：曲豫宾陈翔李龙桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 江苏工程职业技术学院信息工程学院江苏南通226001 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

针对软件缺陷预测过程中未充分使用源代码语义特征以及训练数据集中的类重叠问题,提出一种面向类重叠的跨版本软件缺陷深度特征学习方法.该方法采用混合式最近邻清理策略缓解深度学习语义特征中存在的类重叠问题.在PROMISE公开数据集上... 详细信息

针对软件缺陷预测过程中未充分使用源代码语义特征以及训练数据集中的类重叠问题,提出一种面向类重叠的跨版本软件缺陷深度特征学习方法.该方法采用混合式最近邻清理策略缓解深度学习语义特征中存在的类重叠问题.在PROMISE公开数据集上进行测试的结果表明,该策略能提升基于深度语义学习的软件缺陷预测性能,分类性能最多在中值上提升14.8%.实验结果表明,在跨版本深度缺陷预测问题中可采用混合式最近邻清理策略缓解类重叠问题.

关键词：软件缺陷预测深度学习类重叠语义特征

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基于深层卷积神经网络的连续光空间外差干涉图降噪方法

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红外与激光工程 2025年第3期54卷 352-365页

作者：罗炜叶松熊伟张紫杨王新强李树王方原桂林电子科技大学光电工程学院广西桂林541004 广西光电信息处理重点实验室广西桂林541004 中国科学院合肥物质科学研究院光学定量遥感安徽省重点实验室安徽合肥230031 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院安徽合肥230031

空间外差光谱仪在探测过程中可能存在着噪声干扰的现象,导致具有连续光谱的目标特征信号被掩盖而无法获取所需信息,因此需要有效方法降低噪声对连续光空间外差干涉图的影响。提出了一种基于深层卷积神经网络的连续光空间外差干涉图降噪... 详细信息

空间外差光谱仪在探测过程中可能存在着噪声干扰的现象,导致具有连续光谱的目标特征信号被掩盖而无法获取所需信息,因此需要有效方法降低噪声对连续光空间外差干涉图的影响。提出了一种基于深层卷积神经网络的连续光空间外差干涉图降噪方法,利用深层卷积结合残差的方式去除高斯噪声。结果表明该方法可以对连续光空间外差干涉图有效地去噪并复原目标光谱信号。在Sigma=25高斯噪声条件下,深层卷积神经网络的降噪干涉图在峰值信噪比、结构相似性和光谱差值方面分别达到51.74 dB、0.9997和2.20%,优于其他算法最佳值2.83 dB、0.001和0.49%。进一步的研究还表明,深层卷积神经网络的层数对降噪性能有重要影响,为网络模型的优化提供了有益的参考。最后将该方法应用在“高分五号”数据中,网络模型表现出了不错的降噪有效性。该工作在降低噪声对连续光空间外差光谱信息的影响和实现对目标的高精度探测等方面具有研究意义和应用价值。

关键词：空间外差光谱降噪神经网络干涉图连续光

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一种基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法

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吉林大学学报（理学版） 2022年第3期60卷 697-704页

作者：李芳曲豫宾李龙李梦鳌桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 江苏工程职业技术学院马克思主义学院江苏南通226001 江苏工程职业技术学院信息工程学院江苏南通226001 中国船舶工业系统工程研究院北京100094

针对慕课(MOOC)评论中存在少数类特征偏移的问题,提出一种基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法.该方法首先使用Glove预训练模型获取MOOC评论的分布式词向量;然后采用浅层卷积神经网络,通过多个卷积核学习教学评价的语义,引入不同... 详细信息

针对慕课(MOOC)评论中存在少数类特征偏移的问题,提出一种基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法.该方法首先使用Glove预训练模型获取MOOC评论的分布式词向量;然后采用浅层卷积神经网络,通过多个卷积核学习教学评价的语义,引入不同类别评论的数量设计影响因子,归一化该影响因子并应用到交叉熵损失函数中;最后基于Coursera平台的本科学生教学评论数据集,通过与其他损失函数在F_(1),gmean, balance, gmeasure等评价指标上进行性能对比实验.实验结果表明,基于归一法的特征偏移补偿损失函数在gmeasure指标上比基类损失函数得到了最多15.40%的性能提升,并且采用该损失函数的分类模型也表现出较强的稳定性.

关键词：文本分类特征偏移卷积神经网络

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