检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2019年第18期56卷 238-245页

作者：周孟欣朱大庆廖欣怡华侨大学信息科学与工程学院福建省光传输与变换重点实验室

通过测试15个白光LED球泡灯的光谱分布及蓝光危害值、色温、功率、光效等参数,研究了灯源的蓝光危害值与光谱结构的关系,计算了叠加单色光光谱后新光谱结构的蓝光危害值。结果表明在长波段和短波段同时叠加两个不同幅值的单色光光谱时,... 详细信息

通过测试15个白光LED球泡灯的光谱分布及蓝光危害值、色温、功率、光效等参数,研究了灯源的蓝光危害值与光谱结构的关系,计算了叠加单色光光谱后新光谱结构的蓝光危害值。结果表明在长波段和短波段同时叠加两个不同幅值的单色光光谱时,可以得到色温基本保持不变、蓝光危害值降低的光谱结构光源,其显色指数得以提高,但光效变化略有降低,实现了通过优化光谱来降低白光LED球泡灯蓝光危害值、提高光源显色指数的目的。

关键词：光学器件蓝光危害色温显色指数

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锈蚀钢筋混凝土框架地震损伤性能研究

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中南大学学报（自然科学版） 2019年第6期50卷 1437-1446页

作者：刘小娟蒋欢军郭子雄华侨大学土木工程学院福建厦门361021 华侨大学福建省结构工程与防灾重点实验室福建厦门361021 同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092

为研究地震作用下锈蚀钢筋混凝土框架的损伤发展特点及抗震性能退化规律,进行锈蚀钢筋混凝土框架的拟静力加载试验。共设计制作5榀单层单跨钢筋混凝土框架,采用全浸泡通电加速锈蚀法对其中4榀框架的纵筋进行加速锈蚀。研究钢筋锈蚀对钢... 详细信息

为研究地震作用下锈蚀钢筋混凝土框架的损伤发展特点及抗震性能退化规律,进行锈蚀钢筋混凝土框架的拟静力加载试验。共设计制作5榀单层单跨钢筋混凝土框架,采用全浸泡通电加速锈蚀法对其中4榀框架的纵筋进行加速锈蚀。研究钢筋锈蚀对钢筋混凝土框架地震破坏模式、残余变形、裂缝发展、强度退化、刚度退化以及耗能能力等的影响。研究结果表明:纵筋锈蚀对钢筋混凝土框架的地震损伤发展影响显著。与未锈蚀框架相比,锈蚀框架在拟静力荷载作用下的损伤更集中,发展更快;钢筋混凝土框架的承载能力、变形能力以及耗能能力随着锈蚀率的增大而降低。且与承载能力相比,钢筋混凝土框架的变形能力及耗能能力受锈蚀率影响更显著;随着钢筋锈蚀率的增大,锈蚀框架在较小的位移幅值即出现明显的强度退化。

关键词：锈蚀钢筋混凝土框架锈蚀损伤抗震性能地震损伤发展

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联邦学习在边缘计算场景中应用研究进展

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小型微型计算机系统 2021年第12期42卷 2645-2653页

作者：张依琳陈宇翔田晖王田华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 华侨大学厦门市数据安全与区块链技术重点实验室福建厦门361021 北京师范大学人工智能与未来网络研究院广东珠海519000 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院人工智能与多模态数据处理广东省重点实验室广东珠海519000

随着物联网设备迅猛激增,其收集的数据上传至云计算中心会造成网络延迟、计算资源浪费等问题.为了解决上述问题,边缘计算作为新的计算范式应运而生,但也面临用户隐私、数据安全等诸多挑战.联邦学习作为时下热点人工智能技术,可以解决隐... 详细信息

随着物联网设备迅猛激增,其收集的数据上传至云计算中心会造成网络延迟、计算资源浪费等问题.为了解决上述问题,边缘计算作为新的计算范式应运而生,但也面临用户隐私、数据安全等诸多挑战.联邦学习作为时下热点人工智能技术,可以解决隐私数据以及"数据孤岛"问题,将联邦学习应用在边缘计算领域能够有效地处理隐私数据等难题.通过大量调研,本文介绍了边缘计算场景中的联邦学习技术和训练模型,对比分析了联邦学习在边缘聚合、边缘缓存和计算卸载中的应用方案,指明现有方案存在的问题并提出解决思路,探讨了联邦学习在边缘计算中应用的未来研究方向和挑战.

关键词：联邦学习边缘计算边缘缓存计算卸载物联网

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约简加速求解的属性簇方法

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南京理工大学学报 2020年第2期44卷 216-223页

作者：陈妍宋晶晶杨习贝江苏科技大学计算机学院江苏镇江212003 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

为了进一步提高约简求解的效率,该文在桶模型的基础上,从数据中属性间的相似性程度出发,将属性划分为不同的簇,使得在约简的搜索进程中,只需以属性簇为基准进行候选属性的筛选即可达到压缩属性搜索空间的目的。实验结果表明,无论是采用... 详细信息

为了进一步提高约简求解的效率,该文在桶模型的基础上,从数据中属性间的相似性程度出发,将属性划分为不同的簇,使得在约简的搜索进程中,只需以属性簇为基准进行候选属性的筛选即可达到压缩属性搜索空间的目的。实验结果表明,无论是采用传统的邻域计算或是基于桶模型的邻域计算,在不降低分类性能的前提下,基于属性簇的搜索策略都能显著降低求解约简的时间消耗。该文研究可从样本和属性两方面为约简求解加速提供参考。

关键词：属性簇属性约简桶模型邻域粗糙集

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深度神经模糊系统算法及其回归应用

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自动化学报 2020年第11期46卷 2350-2358页

作者：赵文迪陈德旺卓永强黄允浒福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福州350108 广州航海学院海运学院广州510725

深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难”问题.本文提出一种基于ANFIS(Adaptive network based fuzzy... 详细信息

深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难”问题.本文提出一种基于ANFIS(Adaptive network based fuzzy inference system)的深度神经模糊系统(Deep neural fuzzy system,DNFS)及两种基于分块和分层的启发式实现算法:DNFS1和DNFS2.通过四个面向回归应用的数据集的测试,我们发现:1)采用分块、分层学习的DNFS在准确度与可解释性上优于BP、RBF、GRNN等传统浅层神经网络算法,也优于LSTM和DBN等深度神经网络算法;2)在低维问题中,DNFS1具有一定优势;3)在面对高维问题时,DNFS2表现更为突出.本文的研究结果表明DNFS是一种新型深度学习方法,不仅可解释性好,而且能有效解决处理高维数据时模糊规则数目爆炸的问题,具有很好的发展前景.

关键词：高维大数据深度神经模糊系统自适应神经模糊系统分层结构可解释性

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PbS/CdS异质结薄层助力高性能碳基全无机太阳能电池

PbS/CdS异质结薄层助力高性能碳基全无机太阳能电池

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第二届全国太阳能电池材料与器件大会

作者：徐源吴季怀兰章环境友好功能材料教育部工程研究中心华侨大学材料科学与工程学院光电功能材料福建省重点实验室

基于CsPbIxBr3-x器件的离子迁移、卤化物空位和离子悬空键等固有缺陷是造成深层次缺陷、非辐射复合和耐湿性差的主要原因[1-2]。界面工程已被证明是解决这些问题最直接、最有效的方法 [3-5]。这项工作中,我们在CsPbI1.5Br1.5和碳电极之... 详细信息

基于CsPbIxBr3-x器件的离子迁移、卤化物空位和离子悬空键等固有缺陷是造成深层次缺陷、非辐射复合和耐湿性差的主要原因[1-2]。界面工程已被证明是解决这些问题最直接、最有效的方法 [3-5]。这项工作中,我们在CsPbI1.5Br1.5和碳电极之间构建了PbS/CdS异质结薄层。薄层与钙钛矿相互作用以降低陷阱密度,抑制载流子复合,增加内建电位,抑制离子迁移,大大提高器件的稳定性。因此,碳基CsPbI1.5Br1.5 PSC的开路电压为1.315V,填充因子为77.06%,功率转换效率为13.65%,如图1。据我们所知,这可能是迄今为止报道的碳基CsPbI1.5Br1.5PSCs的最高效率。优化后的装置储存在相对湿度≈30%的大气环境中1200h可保持原有效率的90%以上。氮气环境中85℃的温度下400h仍然可以保持87%的初始效率。此外,我们将该策略应用到CsPbI2Br和CsPbIBr2PSCs证明该策略的可拓展性。我们的工作为全无机PSC提供了一个新的优化方向高效稳定的。

关键词：钙钛矿全无机碳电极 CsPbI1.5Br1.5

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自动驾驶工程机械的路径规划与运动控制

自动驾驶工程机械的路径规划与运动控制

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2022中国自动化大会

作者：张春晖林添良李玉坤李钟慎陈其怀龚文华侨大学机电及自动化学院福建省移动机械绿色智能驱动与传动重点实验室上海市市场监督管理局

工程机械的工作环境复杂多变,实现自动驾驶的难度高。路径规划与运动控制是自动驾驶能够得以实现的落脚点。提出基于搜索算法的规划方法与现代控制理论的轨迹跟踪方法相结合,能在复杂多变的环境中表现出更好的可靠性。首先,利用启发式... 详细信息

工程机械的工作环境复杂多变,实现自动驾驶的难度高。路径规划与运动控制是自动驾驶能够得以实现的落脚点。提出基于搜索算法的规划方法与现代控制理论的轨迹跟踪方法相结合,能在复杂多变的环境中表现出更好的可靠性。首先,利用启发式搜索方法实现在区域中进行快速搜索,实现路线选择的功能。进一步,对选择出的路线进行可变采样率的轨迹平滑操作,实现将路线转化为平滑可跟踪的轨迹。最后,使用基于运动学的方法对平滑后的曲线进行轨迹跟踪,实现工程机械的自主行走。研究进行了仿真测试与实车试验,试验结果表明规划与跟踪算法能够实现工程机械的自动驾驶任务。

关键词：工程机械自动驾驶路径规划运动控制

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基于挤压激励网络的恶意代码家族检测方法

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信息技术与网络安全 2022年第6期41卷 1-9页

作者：申高宁陈志翔王辉陈姮闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学物理与信息工程学院福建漳州363000

恶意代码已经成为威胁网络安全的重要因素。基于机器学习的恶意代码检测方法已经取得较好的效果,但面对相似的恶意代码家族,往往效果不佳。对此,提出了一种基于挤压激励网络的检测算法,由卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN... 详细信息

恶意代码已经成为威胁网络安全的重要因素。基于机器学习的恶意代码检测方法已经取得较好的效果,但面对相似的恶意代码家族,往往效果不佳。对此,提出了一种基于挤压激励网络的检测算法,由卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与挤压和激励(Squeeze-and-Excitation,SE)模块构成。CNN先快速提取恶意代码的图像特征,SE模块对多通道特征图进行全局平均池化,将全局信息压缩,然后通过全连接层自适应学习,并将每个通道特征图赋予不同的权重来表示不同的重要程度,指导激励或抑制特征信息。实验结果表明,该方法相对于传统机器学习方法有更好的检测效果,与深度学习算法相比检测效果也有一定的提升且参数量大大减少。

关键词：恶意代码机器学习卷积神经网络挤压和激励网络

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基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类

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模式识别与人工智能 2020年第11期33卷 995-1003页

作者：王强陈志豪徐庆鲍亮廖祥文福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学数字福建金融大数据研究所福州350116

现有可解释性文档分类常忽略对文本信息的深度挖掘,未考虑单词与单词上下文、句子与句子上下文之间的语义关系.为此,文中提出基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类方法,在文档编码器中引入分层注意力机制,获得富含上下文语义信... 详细信息

现有可解释性文档分类常忽略对文本信息的深度挖掘,未考虑单词与单词上下文、句子与句子上下文之间的语义关系.为此,文中提出基于生成式-判别式混合模型的可解释性文档分类方法,在文档编码器中引入分层注意力机制,获得富含上下文语义信息的文档表示,生成精确的分类结果及解释性信息,解决现有模型对文本信息挖掘不够充分的问题.在PCMag、Skytrax评论数据集上的实验表明,文中方法在文档分类上性能较优,生成较准确的解释性信息,提升方法的整体性能.

关键词：可解释性分层注意力机制文本分类文本摘要视角级情感分类

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面向连续参数的多粒度属性约简方法研究

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计算机科学与探索 2021年第8期15卷 1555-1562页

作者：吴将宋晶晶程富豪王平心杨习贝江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 江苏科技大学理学院江苏镇江212100 江苏科技大学经济管理学院江苏镇江212100

作为度量粒化程度的方式,在粒计算研究领域中,粒度受到了众多学者的广泛关注,其中一种重要且广为接受的模式是参数化粒度。利用这种参数化的粒度表现形式,在面向属性约简的求解问题时,往往需要计算每一个参数所对应的粒度下约简,直至找... 详细信息

作为度量粒化程度的方式,在粒计算研究领域中,粒度受到了众多学者的广泛关注,其中一种重要且广为接受的模式是参数化粒度。利用这种参数化的粒度表现形式,在面向属性约简的求解问题时,往往需要计算每一个参数所对应的粒度下约简,直至找出所有参数下的约简结果。显然,这种方式会带来巨大的时间消耗。为解决这一问题,提出了一种连续参数意义下的多粒度属性约简策略:首先利用连续参数的区间及粗糙集中不确定性度量的单调性,构造了连续参数下属性约简的约束条件;其次设计了连续参数意义下约简求解的前向贪心搜索算法;最后选取了8组UCI数据集进行实验对比分析,结果表明,相较于多个离散参数下的单粒度属性约简,连续参数意义下的属性约简可以在使得约简中属性的分类性能不发生显著变化的情况下,极大地提升约简求解的时间性能。这一研究为从连续视角进行多粒度建模及相关属性选择工作提供了新的解决方案。

关键词：属性约简连续参数多粒度邻域粗糙集

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