检索结果-内蒙古大学图书馆

安徽大学学报（自然科学版） 2023年第2期47卷 37-43页

作者：王翊李婷婷蒋芳邓毓胡艳军安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽省物联网频谱感知与测试工程技术研究中心安徽合肥230601

针对低轨卫星通信中高动态和低信噪比引起的捕获概率低、频偏估计误差大的问题,提出两阶段伪码捕获算法.仿真分析结果表明:在低信噪比场景下,相对于PMF-FFT(partial matched filter-fast Fourier transform)伪码捕获算法,两阶段伪码捕... 详细信息

针对低轨卫星通信中高动态和低信噪比引起的捕获概率低、频偏估计误差大的问题,提出两阶段伪码捕获算法.仿真分析结果表明:在低信噪比场景下,相对于PMF-FFT(partial matched filter-fast Fourier transform)伪码捕获算法,两阶段伪码捕获算法有更强的抗噪声性能、更高的捕获概率;相对于PMF-FFT和差分PMF-FFT伪码捕获算法,两阶段伪码捕获算法有最高的频偏估计精度.

关键词：卫星通信 PMF-FFT 两阶段伪码捕获算法差分非相干积累二分搜索

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基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法

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软件学报 2024年第9期35卷 4408-4424页

作者：赵兴旺王淑君刘晓琳梁吉业山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006 中北大学计算机科学与技术学院山西太原038507

多视图聚类在图像处理、数据挖掘和机器学习等领域引起了越来越多的关注.现有的多视图聚类算法存在两个不足,一是在图构造过程中只考虑每个视图数据之间的成对关系生成亲和矩阵,而缺乏邻域关系的刻画;二是现有的方法将多视图信息融合和... 详细信息

多视图聚类在图像处理、数据挖掘和机器学习等领域引起了越来越多的关注.现有的多视图聚类算法存在两个不足,一是在图构造过程中只考虑每个视图数据之间的成对关系生成亲和矩阵,而缺乏邻域关系的刻画;二是现有的方法将多视图信息融合和聚类的过程相分离,从而降低了算法的聚类性能.为此,提出一种更为准确和鲁棒的基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法.首先,基于多视图子空间聚类的思想构造二部图进而产生相似图,接着利用相似图的谱嵌入矩阵进行图融合,其次,在融合过程中考虑每个视图的重要性进行权重约束,进而引入聚类指示矩阵得到最终的聚类结果.提出的模型将二部图、嵌入矩阵与聚类指示矩阵约束在一个框架下进行优化.此外,提供一种求解该模型的快速优化策略,该策略将优化问题分解成小规模子问题,并通过迭代步骤高效解决.提出算法和已有的多视图聚类算法在真实数据集上进行实验分析.实验结果表明,相比已有方法,提出算法在处理多视图聚类问题上是更加有效和鲁棒的.

关键词：多视图聚类子空间聚类二部图谱嵌入矩阵聚类指示矩阵

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一种用于三维复杂结构宽带吸收器的反向设计模型

一种用于三维复杂结构宽带吸收器的反向设计模型

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第十八届全国电波传播年会

作者：王璇王欢张玉贤杨利霞黄志祥冯乃星教育部智能计算与信号处理重点实验室安徽大学信息材料与智能传感实验室

目的近些年来,深度学习网络模型在光学中的应用引起了广泛的关注。在传统的数值算法中,需要科研人员进行大量的模拟和连续的试错。这必定需要大量的人工成本和计算成本,并且也难以解决局部最优解的问题.为了减少计算成本和人工成本等,... 详细信息

目的近些年来,深度学习网络模型在光学中的应用引起了广泛的关注。在传统的数值算法中,需要科研人员进行大量的模拟和连续的试错。这必定需要大量的人工成本和计算成本,并且也难以解决局部最优解的问题.为了减少计算成本和人工成本等,提出了一种用于三维复杂结构宽带吸收器的反向设计模型.方法用于数据集制作的三维复杂结构宽带吸收器由三层结构组成,第一层和第三层都是石墨烯-单层黑磷混合使用的矩形结构,第二层是石墨烯-单层黑磷混合使用的"+"字形结构,三层结构被氧化铝包围。其中石墨烯与单层黑磷之间使用二氧化硅作为绝缘层,衬底为氧化铝,底部为PEC材质.一共制作了51120条数据,其中50120条作为训练集,1000条作为测试集。在反向设计中我们将吸收光谱作为输入,每条光谱的结构参数作为其标签.反向设计模型采用了8层的全连接网络,每层网络含有800个神经元.且每个全连接网络后跟有批归一化处理和lrelu激活函数.结果实验结果表明,将测试集中的真实光谱输入到经训练集训练后的反向模型后获得的预测参数的光谱与真实结构参数光谱相比,准确度可以达到89.4%.结论该反向设计模型具有实现简单、准确度高、对硬件要求低、人工成本低和计算成本低等特点。在后续的研究中,这项工作可以为三维多材料复杂结构的结构体模型使用人工神经网络提供关键指导.

关键词：石墨烯单层黑磷深度学习反向设计 MLP

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移动边缘计算中的无人机三维部署和内容缓存优化方法

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1143-1149页

作者：唐焕博陈星张建山福州大学计算机与大数据学院福州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 教育部空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 闽江学院计算机与控制工程学院福州350108

随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联... 详细信息

随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联以实现最小化所有用户的内容访问时延,并为用户提供质量不同的内容缓存服务。针对多无人机和地面基站协同提供缓存服务的场景,提出了一种基于迭代优化的联合优化算法。该算法通过迭代求解由目标问题分解得到的三个子问题的方式来获得具有收敛性保证的次优解决方案。首先,采用基于连续凸近似的算法求解无人机部署子问题;其次,采用基于贪心的算法求解内容缓存子问题;然后,利用基于罚函数的连续凸近似算法求解用户关联子问题;最后,对上述过程重复迭代,得到目标问题的一个次优解。多次仿真实验验证了所提算法的有效性和可行性。仿真结果表明,与基准算法相比,所提联合优化算法在平均内容访问时延、缓存命中率两方面均具有更好的性能。

关键词：移动边缘计算无人机三维部署内容缓存用户关联凸优化

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融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型

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北京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 91-98页

作者：班玛宝才让加张瑞色差甲卓玛扎西青海师范大学计算机学院西宁810016 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810008 青海省藏文信息处理工程技术研究中心西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Gl... 详细信息

基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Glove构建双通道藏文音节嵌入,分别在每路卷积中融合双通道音节特征,丰富输入特征的表达和提高卷积层的空间表征能力;然后在每一路卷积均使用结合层级注意力机制的Bi-LSTM学习时序特征后,拼接多路特征,提高上下文时序特征的学习能力;最后通过全链接层和Softmax层实现藏文La格例句自动分类。实验结果表明,该模型在测试集上的藏文La格例句分类准确率达到90.26%。

关键词：自然语言处理双通道音节特征藏文La格例句自动分类

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基于度量学习核函数的光学足迹图像识别算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第11期48卷 11-16页

作者：鲍文霞王云飞王年唐俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

以光学足迹图像为研究对象,采集并构建了一个包含134人在自然行走下的2680枚足迹数据集,提出一种足迹识别算法.从光学足迹图像中分别提取频域下的局部相位量化(LPQ)纹理特征和空域下的全局形态特征,并通过特征融合和优化获取相对稳定且... 详细信息

以光学足迹图像为研究对象,采集并构建了一个包含134人在自然行走下的2680枚足迹数据集,提出一种足迹识别算法.从光学足迹图像中分别提取频域下的局部相位量化(LPQ)纹理特征和空域下的全局形态特征,并通过特征融合和优化获取相对稳定且具有区分性的足迹特征.为了提升分类器对足迹特征的辨识性能,通过度量学习的方法将足迹特征投影到新的特征空间,使同类足迹特征分布更紧凑,异类特征间分布更离散.利用马氏距离和对数函数构造度量学习核函数,结合支持向量机(SVM)分类器实现光学足迹的识别.利用134人自然行走下光学足迹数据集进行实验,通过与不同特征、不同核的SVM分类器进行对比,结果表明:本研究算法提高了足迹的识别准确率,最高达到了96.66%,能够为足迹的应用和研究提供有效参考.

关键词：足迹识别局部相位量化特征全局形态特征特征融合度量学习核函数

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基于亚波长光栅结构的硅基液晶器件模型研究

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光学学报 2020年第3期40卷 14-21页

作者：沈川韦穗虞海秀陶波安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

金(Au)亚波长光栅被溅射到经典硅基液晶(LCoS)的ITO电极上,它与薄液晶盒和底层铝电极组成复合共振波导结构,简称GLCoS。与基于液晶传播效应的LCoS截然不同,在GLCoS中,上电极的表面等离激元与光栅槽中的TM-FP (TM-Fabry Pérot)共振... 详细信息

金(Au)亚波长光栅被溅射到经典硅基液晶(LCoS)的ITO电极上,它与薄液晶盒和底层铝电极组成复合共振波导结构,简称GLCoS。与基于液晶传播效应的LCoS截然不同,在GLCoS中,上电极的表面等离激元与光栅槽中的TM-FP (TM-Fabry Pérot)共振耦合,诱导一个0阶反射的相位调制;铝(Al)电极既是反射背板又与Au光栅、薄液晶盒组成波导,使共振耦合得到增强。在操控光波阵面的同时,GLCoS也作为电控器件,施加电压改变液晶的折射率,进而控制开腔FP的边缘介质条件,达到有源0~2π相位调制。实验结果表明,本文结构可用于1μm量级像素的相位空间光调制器,在高空间带宽积的全息视频显示中具有广阔的应用前景。

关键词：光栅全息视频显示亚波长金属光栅法布里-珀罗共振硅基液晶

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复球形模糊环境下的一种偏好提取模型的构造与应用

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海南师范大学学报(自然科学版) 2024年第4期37卷 416-424页

作者：苏元龙毛军军孙孝东王旭婷安徽大学大数据与统计学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

由于决策环境的日益复杂,专家与准则的偏好信息在决策过程中日益重要,因此为了更好更客观地处理决策信息,提出了一种复球形模糊数的新偏好提取方法并将其应用于多准则决策问题中。首先,针对在特殊情况下2个不同的复球形模糊数的得分却... 详细信息

由于决策环境的日益复杂,专家与准则的偏好信息在决策过程中日益重要,因此为了更好更客观地处理决策信息,提出了一种复球形模糊数的新偏好提取方法并将其应用于多准则决策问题中。首先,针对在特殊情况下2个不同的复球形模糊数的得分却相同的问题,提出了一种区分效果更为优秀的改进得分函数,并证明其相关的一些性质;其次,针对以往研究中的专家偏好与准则偏好过于主观的缺点,提出了基于复球形模糊数新距离函数以及专家一致度的非线性规划,用以客观地提取专家和准则的偏好信息,并将其与改进的得分函数用于MARCOS方法对方案进行排序;最后通过一个广告投递的意向人群选择问题说明了所提方法的可行性、有效性以及非线性规划提取偏好信息的客观性。

关键词：复球形模糊数偏好提取改进的得分函数专家一致度非线性规划

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针对差异化设备的任务卸载方法

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小型微型计算机系统 2024年第8期45卷 1816-1824页

作者：余楚佳胡晟熙林欣郁陈哲毅陈星福州大学计算机与大数据学院福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116

在边缘计算中,为缓解移动设备计算能力、存储容量受限问题,通常将部分计算密集型任务卸载至边缘服务器.然而,由于移动设备计算能力的差异,无法为所有的移动设备制定统一的卸载方案.若对每个设备均单独进行训练,则无法满足时延需求.针对... 详细信息

在边缘计算中,为缓解移动设备计算能力、存储容量受限问题,通常将部分计算密集型任务卸载至边缘服务器.然而,由于移动设备计算能力的差异,无法为所有的移动设备制定统一的卸载方案.若对每个设备均单独进行训练,则无法满足时延需求.针对这一问题,本文提出了一种差异化设备上基于联邦深度强化学习的任务卸载方法.该方法使用环境内已有移动设备的卸载经验,结合深度Q网络和联邦学习框架,构建了一个全局模型.随后,使用新移动设备上少量经验在全局模型上微调以构建个人模型.基于多种场景的大量实验,将本文所提出方法与理想方案、Naive、全局模型和Rule-based算法进行对比.实验结果验证了本文所提出方法针对差异化设备任务卸载问题的有效性,能在花费较短时延的同时得到接近理想方案的卸载方案.

关键词：边缘计算任务卸载依赖感知深度强化学习联邦学习

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基于PSO-GA的分片区块链系统性能优化方法

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小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1756-1762页

作者：蒋腾聪张建山郑鸿强陈星福州大学计算机与大数据学院福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116

在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力... 详细信息

在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力、恶意节点的概率以及节点之间的传输速率等不同网络环境下,找到响应网络状态的最佳分片区块链系统参数;为了避免传统粒子群优化算法陷入局部最优的问题,引入遗传算法中的交叉操作和变异操作,有效提高方法的准确性.通过大量仿真实验对方法的有效性进行验证分析.实验结果表明,相比于其他的方法,本文所提出的方法可以在更短的时间取得更高的系统吞吐量.

关键词：分片区块链可扩展性粒子群算法遗传算法

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