检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2021年第5期49卷 879-886页

作者：张兴辉樊秀梅阿喜达樊书嘉武文瑜西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 安康学院电子与信息工程学院陕西安康725000 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 包头师范学院信息科学与技术学院内蒙古包头014030 清华大学计算机科学与技术系北京100084

本文针对灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法平衡全局探索和局部搜索能力的不足,提出了一种基于反向改进的灰狼算法(Opposition Learning Grey Wolf Optimizer,OLGWO),来优化预测模型的超参数,以提高其用于交通流预测的精度与鲁棒性... 详细信息

本文针对灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法平衡全局探索和局部搜索能力的不足,提出了一种基于反向改进的灰狼算法(Opposition Learning Grey Wolf Optimizer,OLGWO),来优化预测模型的超参数,以提高其用于交通流预测的精度与鲁棒性.本算法在迭代过程中采用了反向学习策略,并引入了等级相关概念,主要通过计算普通狼与目标狼的Spearman相关系数,并根据其值来选择性地更新狼种群.实验先对12个标准测试函数对比了四种算法OLGWO、TGWO(Transformed Grey Wolf Optimizer)、GWO、PSO(Particle Swarm Optimization),得到了寻优均值和标准差,验证了OLGWO算法具有突出的性能优势;然后采用美国加州公路交通流数据,在不同缺失率下比较了四种算法优化的反向传播(Back Propagation,BP)网络模型,结果显示,OLGWO-BP模型预测精度比其它三种模型最高分别有1.95％、3.98％和11.07％的提升,同时表现出更好的稳定性.

关键词：智能交通交通流预测灰狼优化(GWO) BP神经网络反向学习(OL)

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基于对抗训练的快速图像实例分割研究

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软件导刊 2022年第12期21卷 168-173页

作者：倪波沈天马周桢凌裴颂文上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 圣塔克拉拉大学计算机科学与工程系美国加利福尼亚州95053 中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190

面向复杂交通路况图像的快速目标检测和实例分割技术是实现无人驾驶的关键,现有两阶段分割方法通过多步骤执行检测分割任务,耗时长且在目标定位后存在大量特征处理。为此,提出一种结合生成对抗网络和目标检测的快速实例分割模型(FISAT)... 详细信息

面向复杂交通路况图像的快速目标检测和实例分割技术是实现无人驾驶的关键,现有两阶段分割方法通过多步骤执行检测分割任务,耗时长且在目标定位后存在大量特征处理。为此,提出一种结合生成对抗网络和目标检测的快速实例分割模型(FISAT)。首先在目标检测网络中引入并行分支生成掩码,对每个交通实例对象进行分割;然后加入ROI类损失对每类掩码进行学习并用感知损失保存掩码图像信息;最后使用谱归一化解决生成对抗网络训练过程中的慢收敛问题。在MSCOCO基准测试上,FISAT目标分割每秒帧(FPS)可达到47.0,为MNC和FCIS的5倍。在分割优化上,使用Darknet提取器的FPS达到43,相较于Resnet提取器提高8.0。在平均精度(AP)上,FISAT相较于两阶段Mask-RCNN提高7%,相较于一阶段方法平均提高24%。

关键词：自动驾驶实例分割目标检测生成对抗网络

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基于改进CNN的糖尿病视网膜病变图像分类模型研究

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现代电子技术 2021年第20期44卷 168-172页

作者：于旭燕刘建霞薛文渲袁晓辉段淑斐程永强太原理工大学信息与计算机学院山西太原030000 美国北德克萨斯大学计算机系德克萨斯丹顿

糖尿病视网膜病变(DR)是目前公认的主要致盲疾病之一,目前传统的视网膜图像处理步骤复杂且需要大量的人力物力,缺少一种完整的自动识别系统。针对这一问题,提出一种基于改进CNN的糖尿病视网膜病变图像分类模型,即SupplementNet。该模型... 详细信息

糖尿病视网膜病变(DR)是目前公认的主要致盲疾病之一,目前传统的视网膜图像处理步骤复杂且需要大量的人力物力,缺少一种完整的自动识别系统。针对这一问题,提出一种基于改进CNN的糖尿病视网膜病变图像分类模型,即SupplementNet。该模型在原有深度学习模型的基础上,改进卷积层中激活函数来使模型尽可能多地学习图像的特征,并在相应的卷积层后对图像数据进行批量正则化处理来提高模型的泛化性能。对比实验结果表明,该模型的分类准确率要高于其他常用的模型,可为DR图像分类提供一种更为有效的途径。

关键词：糖尿病视网膜病变深度学习卷积神经网络图像分类 SupplementNet模型特征提取

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基于RPMDE-MKSVM的锂离子电池剩余使用寿命预测

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控制工程 2021年第4期28卷 665-671页

作者：简献忠韦进王如志上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200090 上海理工大学机械工程学院上海200090 北京工业大学材料科学与工程学院北京100020

为了提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精度,提出了一种基于随机参数机制差分进化(random parameter machine differential evolution,RPMDE)算法与多核支持向量机(multi-kernel support vector machine,MKSVM)的锂离子电池剩余使用寿命预测模型。首先,将差分变异策略和随机搜索算子引入差分进化算法中来增强算法种群多样性,提高全局搜索能力。然后,通过RPMDE算法优化MKSVM的惩罚因子和核参数来提高预测模型的精度。最后,利用美国国家航空航天局的锂离子电池测试数据验证RPMDE-MKSVM模型的准确性。实验结果表明,相比于差分进化算法模型和粒子群优化算法模型,RPMDE-MKSVM模型不仅具有更快的收敛速度,而且具有更优的预测精度。

关键词：锂离子电池剩余使用寿命预测 RPMDE算法多核支持向量机

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中国发展内循环经济与拉动内需的思考

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价格月刊 2021年第2期 16-20页

作者：张蕾章阳英国伯明翰大学英国伯明翰B152TT 武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430070

中国巨大的经济体量仅仅依靠外部需求拉动已不太现实,内需市场和内循环经济的重要性由此凸显。2018年中美贸易战爆发以来,外部经济环境变化使得外循环经济的可靠性大打折扣,中国急切需要一个强大稳定的内需市场予以支撑。中国企业自主... 详细信息

中国巨大的经济体量仅仅依靠外部需求拉动已不太现实,内需市场和内循环经济的重要性由此凸显。2018年中美贸易战爆发以来,外部经济环境变化使得外循环经济的可靠性大打折扣,中国急切需要一个强大稳定的内需市场予以支撑。中国企业自主创新能力和全要素生产率提升能力不足、企业在全球价值链分工中的位次不利于提升制造业部门工资水平、经济金融化和钱生钱逻辑倾向不利于扩大中等收入群体规模等问题,逐渐成为当前中国拉动内需、发展内循环经济的突出体制机制障碍。应采取积级应对当前不利局面、推动经济增长内生动力机制转换,积极应对美国打压、培育内需市场为中国高科技发展提供动力,坚持国内国际双循环发展新格局,加快形成两个市场良性循环机制等措施,推动中国经济持续健康发展。

关键词：内循环经济内需市场拉动内需

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知识图谱中基于多关系路径的链路预测方法

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电子测量技术 2021年第5期44卷 135-138页

作者：袁华兵刘敏杨延庆西安医学院信息技术处西安710021 陕西理工大学数学与计算机科学学院汉中723001

针对基于单一关系路径的链路预测方法无法挖掘知识图谱中不同路径之间影响的问题,提出了一种基于多关系路径的链路预测方法。首先,采用基于路径信息的相似性指标来计算所有关系路径之间的相似度。然后,将不同路径之间的关系投影延伸至... 详细信息

针对基于单一关系路径的链路预测方法无法挖掘知识图谱中不同路径之间影响的问题,提出了一种基于多关系路径的链路预测方法。首先,采用基于路径信息的相似性指标来计算所有关系路径之间的相似度。然后,将不同路径之间的关系投影延伸至新的路径投影和路径约束,并采用随机梯度下降执行训练过程,从而能够在隐式空间中通过低维表示学习筛选出不同路径之间的显式特征。在安然邮件数据集和美国国家自然科学基金会数据集上进行了验证分析。实验结果表明,相比于其他多种路径链路预测算法,该算法在MAP和AUC指标上的最大提升幅度约20%,表现出更高的预测精度。

关键词：链路预测知识图谱多关系路径路径投影

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广州市城市化与生态环境变化耦合协调分析

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北京测绘 2025年第3期39卷 350-357页

作者：罗婧吴静王毓乾刘敏东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 宜宾学院计算机科学与技术学院四川宜宾644000 华南农业大学资源环境学院广东广州510642

快速城市化引发的一系列生态环境问题会影响经济社会发展和资源环境承载。以广州市为研究对象,基于2012—2020年美国夜光传感器可见光近红外成像辐射搭载国家极轨卫星(NPP/VIIRS)采集的夜间灯光数据和陆地卫星(Landsat)多光谱遥感数据,... 详细信息

快速城市化引发的一系列生态环境问题会影响经济社会发展和资源环境承载。以广州市为研究对象,基于2012—2020年美国夜光传感器可见光近红外成像辐射搭载国家极轨卫星(NPP/VIIRS)采集的夜间灯光数据和陆地卫星(Landsat)多光谱遥感数据,利用综合灯光指数(CNLI)和遥感生态指数(RSEI),引入改进的耦合协调度模型,对2012—2020年广州市城市化水平、生态环境变化以及两者之间的耦合协调关系进行定量评估。结果表明:①CNLI能较为准确地反映各城区的城市化水平,广州市各城区城市发展水平呈现由中心向两端逐渐扩散的空间格局;②广州市RSEI空间分布状态由“V”字形集聚到逐渐分散,总体生态水平呈持续上升趋势,特别是生态环境较差的区域生态环境状况逐渐好转,但存在显著的区域差异;③广州市城市化与生态环境耦合协调度水平基本在不协调发展和转型发展之间,耦合协调度在各城区的分布情况与区域内经济发展水平具有一定的关联,经济发展较快、水平较高的城区耦合协调度较高。

关键词：城市化生态环境综合灯光指数(CNLI) 遥感生态指数(RSEI) 耦合协调分析

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运营商网络中基于深度强化学习的服务功能链迁移机制

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电子与信息学报 2020年第9期42卷 2173-2179页

作者：陈卓冯钢何颖周杨重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆200433 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都710077 奥本大学计算机科学与软件工程学院美国阿拉巴马州奥本市36849

为改善运营商网络提供的移动服务体验,该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结... 详细信息

为改善运营商网络提供的移动服务体验,该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结合提出一种基于双深度Q网络(double DQN)的服务功能链迁移机制,该迁移方法能在连续时间下进行服务功能链的在线迁移决策并避免求解过程中的过度估计。实验结果表明,该文所提出的策略相比于固定部署算法和贪心算法在端到端时延和网络系统收益等方面优势明显,有助于运营商改善服务体验和资源的使用效率。

关键词：运营商网络迁移机制深度强化学习服务功能链

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虚拟电厂自趋优负荷跟踪控制策略

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中国电机工程学报 2021年第24期41卷 8334-8348页

作者：周欢王芬李志勇刘江李祖毅何光宇电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市闵行区200240 海南电网有限责任公司培训与评价中心海南省海口市571100 早稻田大学科学与工程学院日本东京169-8050 伊利诺伊理工大学电气与计算机工程学院美国芝加哥60616

虚拟电厂本质上是一个基于物联网技术的分布式能源聚合体,通过挖掘分布式电源、储能、柔性可控负荷的灵活性,促进源网荷储的协同优化。该文提出虚拟电厂自趋优负荷跟踪控制策略,基于自趋优运行理论实现对目标负荷曲线的自动跟踪控制和... 详细信息

虚拟电厂本质上是一个基于物联网技术的分布式能源聚合体,通过挖掘分布式电源、储能、柔性可控负荷的灵活性,促进源网荷储的协同优化。该文提出虚拟电厂自趋优负荷跟踪控制策略,基于自趋优运行理论实现对目标负荷曲线的自动跟踪控制和海量灵活性资源的高效利用。主要包括"优"、"趋优"、"自趋优"三个部分:针对"优"的评价方法,建立负荷跟踪误差和激励成本两个评价指标;如何"趋优"方面,提出事件驱动的刺激–反馈控制机制,根据负荷跟踪误差的偏差触发事件,事件启动进程引导分布式能源独立决策,驱动虚拟电厂整体趋优运行;为确保这种趋优是自动、自主进行的,构建了与刺激–反馈机制匹配的分布式能源响应规则,提出端到端自动响应模型,实现个体的决策与整体目标的相容一致,并引入深度强化学习算法对分布式能源的运行状态进行优化。算例表明,提出的策略能够在复杂的条件下快速探明虚拟电厂的调控能力,在其能力范围内能够准确地跟踪目标负荷曲线,并且个体趋优运行的同时,能够有效驱动整体接近于理论最优运行点。该文为虚拟电厂如何参与电力系统调度提供一种可行的方案。

关键词：虚拟电厂灵活性自趋优负荷跟踪控制事件驱动

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基于模型的Meta分析概况:文献计量学分析

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中国循证医学杂志 2023年第11期23卷 1290-1298页

作者：王锐何华刘凤琪杨智荣夏琳刘东阳李戈孙凤天津中医药大学中药学院天津301617 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系北京100191 深圳理工大学计算机科学与控制工程学院广东深圳518055 中国科学院深圳先进技术研究院生物医学信息技术研究中心广东深圳518055 北京大学第三医院药学部药理基地北京100191 天津中医药大学公共卫生与健康科学学院天津301617

目的对基于模型的Meta分析(Model-based Meta-analysis,MBMA)的数据集进行文献计量学分析,挖掘MBMA研究趋势。方法计算机检索Embase、MEDLINE、Cochrane Library、Web of Science、CNKI、VIP、WanFang Data和Sino Med,检索时限为建库至2023年2月28日,收集与MBMA相关研究,定性和定量分析作者贡献、时间趋势、国家分布及疾病分布。结果共纳入文献129篇,文献发表量前三国家为中国(n=48),美国(n=47)和英国(n=7),时间跨度为2005年―2023年;涉及531名研究者,第一作者分布在15个国家;关键词402个,出现前三的关键词为Meta-analysis(n=28)、Model-based meta-analysis(n=27)和Pharmacokinetics(n=14);涉及16种大类疾病,研究前三的疾病分别是肿瘤(n=16)、神经系统疾病(n=14)以及内分泌、营养代谢性疾病(n=13)。结论近三年来,以多种关键疾病为载体,MBMA研究的发表数量显著增加,但这种新型的定量研究尚未引起足够关注,研究力量仍集中于中国和美国;并且尚未形成核心作者群,需各国学者加强多学科广泛合作交流,促进高质量证据的生产及转化。

关键词：基于模型的Meta分析文献计量学系统评价 Bibliometrix

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