检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2023年第1期38卷 190-200页

作者：邱剑锋武梦雨储建军张兴义苏延森安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039 合肥市第二人民医院合肥230012

为解决现有的模式挖掘方法没有充分利用体检数据中检查项的异常程度与特定疾病之间相关性的问题,提出一种面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法.首先,针对体检数据的特点,提出异常度和覆盖率两个指标,在此基础上,将Top-k频繁... 详细信息

为解决现有的模式挖掘方法没有充分利用体检数据中检查项的异常程度与特定疾病之间相关性的问题,提出一种面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法.首先,针对体检数据的特点,提出异常度和覆盖率两个指标,在此基础上,将Top-k频繁模式挖掘建模为一个多目标优化问题;其次,针对该问题,提出一种基于偏好的种群初始化策略和一个面向模式和项的双层更新策略,并基于此设计一种高效的进化多目标优化算法进行求解.实验结果表明,所提出方法所获得的Top-k个模式不仅能够有效地反映其与特定疾病之间的关联性,而且能够提供多样化的模式,为健康管理提供重要的参考依据.

关键词： Top-k频繁模式健康体检数据多目标进化优化异常度覆盖率基于偏好的初始化策略双层更新策略

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TDD大规模MIMO系统中两种新的下行预编码方案

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电子与信息学报 2021年第11期43卷 3111-3121页

作者：智慧黄子菊查煜坤王飞跃安徽大学计算智能与信号处理(教育部)重点实验室合肥230601

针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案,通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大... 详细信息

针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案,通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大比合并(MRC)预编码的下行链路信干噪比、频谱效率和误码率性能进行比较。仿真结果表明,所提出的NMRC和NZF预编码与传统的MRC和ZF预编码相比,在不增加运算复杂度的前提下可以获得更好的性能,而且新的预编码方案在提高目标用户性能的同时,对其他非目标用户的性能也有一定的改善。

关键词：大规模MIMO 新最大比合并预编码新迫零预编码

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基于依赖类型剪枝的双特征自适应融合网络用于方面级情感分析

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计算机科学 2024年第3期51卷 205-213页

作者：郑诚石景伟魏素华程嘉铭安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601

现有的模型将基于依赖树的图神经网络用于方面级情感分析,一定程度上提升了模型的分类性能。然而,由于依赖解析技术的限制,语法解析结果的不精确导致依赖树存在大量噪声,使得模型的性能提升有限。此外,一些句子本身并不符合标准的句法... 详细信息

现有的模型将基于依赖树的图神经网络用于方面级情感分析,一定程度上提升了模型的分类性能。然而,由于依赖解析技术的限制,语法解析结果的不精确导致依赖树存在大量噪声,使得模型的性能提升有限。此外,一些句子本身并不符合标准的句法结构。以往的研究以同样的置信度利用句法信息和语义信息,没有充分考虑它们对于确定方面词极性的贡献的不同,导致模型在相应的数据集上性能较差。为了克服这些困难,文中提出了一种基于依赖类型剪枝的双特征自适应融合网络。具体来说,该模型使用一种新型的混合方法,命名为依赖关系类型剪枝和邻接矩阵平滑,来缓解句法解析产生的噪声。此外,该模型通过双特征自适应融合模块充分考虑句子的句法信息的可用程度,以一种更灵活的方式将句法特征和语义特征结合起来用于方面级情感分析。在5个公开可用的数据集上进行广泛的实验,结果证明了该方法明显优于基线模型。

关键词：方面级情感分析图神经网络依赖类型剪枝双特征自适应融合深度学习自然语言处理

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基于稀疏规范变量差异度分析的化工过程微小故障检测

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控制理论与应用 2024年

作者：陈添艺潘东辉陈新张海峰安徽大学物质科学与信息技术研究院安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室数学科学学院

微小故障由于其故障征兆不明显,且在高维数据下可能出现变量共线性的情况,导致协方差矩阵病态而难以求逆甚至不可逆,因此传统的多元统计分析方法难以在故障发生早期对其进行检测.针对上述问题,本文提出了基于稀疏规范变量差异度分析(SCV... 详细信息

微小故障由于其故障征兆不明显,且在高维数据下可能出现变量共线性的情况,导致协方差矩阵病态而难以求逆甚至不可逆,因此传统的多元统计分析方法难以在故障发生早期对其进行检测.针对上述问题,本文提出了基于稀疏规范变量差异度分析(SCVDA)的微小故障检测方法.首先,构造改进惩罚矩阵分解算法(IPMD)对Hankel矩阵执行矩阵分解获得稀疏规范变量,其增强了变量间潜在关系的直观理解并有助于发现故障变量.其次,利用正常阶段规范变量的协方差和伪逆分别对状态向量和残差向量进行变量赋权,进而使用稀疏表征后的规范变量来构造基于条件期望的早期微小故障检测指标.此外,采用核密度估计确定非高斯分布数据下统计指标的控制限.最后,通过田纳西伊斯曼(TE)化工过程和连续搅拌反应釜(CSTR)的案例研究结果表明,所提方法在TE过程中相比SCVA、CVDA在检测率上分别取得了29.0%、16.6%的提升,在CSTR过程微小故障检测中相比上述算法分别提前142、96个样本预警到故障.

关键词：规范变量差异度分析微小故障故障检测稀疏表征核密度估计

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基于状态分解的离散奇异时滞系统的容许性和H_(∞)性能分析

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系统科学与数学 2023年第2期43卷 271-280页

作者：黎书杰智亚丽孙承宇孙先涛安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对一类具有外部扰动的离散奇异时滞系统,文章通过建立系统的微分-代数方程,研究其容许性及H∞性能分析问题.为此,首先利用状态分解方法构造一个在二次型和二重积分二次型中都只含有部分状态量以及相关项的Lyapunov函数.其次,利用求和... 详细信息

针对一类具有外部扰动的离散奇异时滞系统,文章通过建立系统的微分-代数方程,研究其容许性及H∞性能分析问题.为此,首先利用状态分解方法构造一个在二次型和二重积分二次型中都只含有部分状态量以及相关项的Lyapunov函数.其次,利用求和不等式,自由权矩阵方法等技术对函数的前向差分进行估计,建立一个使系统满足一定H∞性能水平的容许性分析条件.该条件既能实现降低保守性的目的,又能尽可能地减少计算量.最后,通过数值实例验证所提方法的有效性和优越性.

关键词：离散奇异时滞系统状态分解容许性 H_(∞)性能

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局部判别损失无监督域适应方法

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计算机工程与科学 2024年第1期46卷 132-141页

作者：王姗姗汪梦竹骆志刚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230039 国防科技大学计算机学院并行与分布计算重点实验室湖南长沙410073

在无监督域适应任务中,源域和目标域的分布不同,源域数据标签已知,但是目标域的数据标签未知。最大平均差异MMD是一种具有代表性的分布度量方法,广泛应用于源域与目标域之间的分布差异度量。然而,MMD度量及其变种方法通常忽略了样本的... 详细信息

在无监督域适应任务中,源域和目标域的分布不同,源域数据标签已知,但是目标域的数据标签未知。最大平均差异MMD是一种具有代表性的分布度量方法,广泛应用于源域与目标域之间的分布差异度量。然而,MMD度量及其变种方法通常忽略了样本的类内紧凑性和类间可分离性,降低了特征表达的可判别性。因此,提出局部判别损失无监督域适应方法,从2个方面提升域适应方法的判别能力:(1)重新设计MMD度量方法的权重,解决类别不均衡问题,使难对齐类别在域间分布上保持一致;(2)探索局部对比损失,平衡正样本对和负样本对之间的关系,从而学习到更好的判别性特征。结合域间损失和类间损失,可使同一类样本靠近,不同类样本之间远离。该方法简单有效,即插即用,可扩展至注意力机制的网络结构上。在多个域适应数据集上,该方法的有效性均得到了验证。

关键词：无监督域适应基于类的最大平均差异局部对比损失注意力机制

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用于红外宽带吸收器的深度学习网络模型框架

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石油化工高等学校学报 2023年第6期36卷 57-63,I0002页

作者：王璇冯乃星张玉贤安徽大学教育部智能计算与信号处理重点实验室/信息材料与智能传感实验室安徽合肥230601

揭示复杂的光物质相互作用,必须简化超材料的正向和反向按需设计。近年来深度学习作为一种流行的数据驱动方法,在很大程度上缓解了数值模拟耗时长、重经验的特点。提出了一种基于全连接的深度神经网络框架实现宽带吸收器的逆向设计和光... 详细信息

揭示复杂的光物质相互作用,必须简化超材料的正向和反向按需设计。近年来深度学习作为一种流行的数据驱动方法,在很大程度上缓解了数值模拟耗时长、重经验的特点。提出了一种基于全连接的深度神经网络框架实现宽带吸收器的逆向设计和光谱预测。结果表明,深度神经网络(DNN)模型的准确度为87.47%;与传统的数值算法相比,该模型不仅在确保精确度的同时获得更高的效率,而且可为超材料按需设计性能提供参考。

关键词：逆设计问题石墨烯黑磷深度学习宽带吸收

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结合语法规则和图神经网络的文本分类方法

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小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2594-2601页

作者：郑诚肖双安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

图神经网络被广泛应用于文本分类任务,并取得了显著的效果.然而,现有基于图的文本分类模型存在全局上下文信息和局部特征信息提取不充分的问题.此外,现有方法在构建文本图时,仅在原始文本上使用滑动窗口建立单词之间的边,使模型无法捕... 详细信息

图神经网络被广泛应用于文本分类任务,并取得了显著的效果.然而,现有基于图的文本分类模型存在全局上下文信息和局部特征信息提取不充分的问题.此外,现有方法在构建文本图时,仅在原始文本上使用滑动窗口建立单词之间的边,使模型无法捕捉到远距离的单词交互信息.针对上述问题,提出一种结合语法规则和图神经网络的文本分类模型.首先,在构建文本图时,除了使用滑动窗口在原始文本上建立单词间的边之外,还根据预定义的语法规则提取短语,以捕捉到远距离的单词交互信息;其次,利用Transformer编码器提取上下文信息,以丰富全局语义信息;同时,采用门控图神经网络提取文本的局部特征信息,以增强局部特征的表达能力.最后,将提取到的单词特征进行融合.在4个基准数据集上的实验结果验证了该模型相比于基线模型有较好的分类效果.

关键词：文本分类图神经网络文本表示深度学习自然语言处理

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基于高速相位调制的菲涅耳场相位恢复

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工程科学与技术 2022年第4期54卷 235-243页

作者：张成张莉茹朱进兵江劲波韦穗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230039 国防科技大学先进激光技术安徽省实验室安徽合肥230037

多强度相位恢复方法通过改变光学成像系统中的物理参数获得不同的编码衍射图案,无需额外的先验知识即可实现相位的最佳收敛和高精度重建,然而现有多强度相位恢复方法在获取不同测量值的过程中,往往需要不断改变成像系统的物理结构,需要... 详细信息

多强度相位恢复方法通过改变光学成像系统中的物理参数获得不同的编码衍射图案,无需额外的先验知识即可实现相位的最佳收敛和高精度重建,然而现有多强度相位恢复方法在获取不同测量值的过程中,往往需要不断改变成像系统的物理结构,需要精确移动或调整部分光学元件的空间位置,反复地对齐与校准显著增加了工作量,从而导致成像结构较为复杂。针对上述问题,本文提出基于高速相位调制的菲涅耳场编码衍射图案实时获取方法,该方法主要使用电可调透镜(ETL)或纯相位型硅基液晶(PLCoS)两种纯相位空间光调制器来进行相位的快速动态调制,通过自由空间传播到记录平面,由探测器获取强度信息,无需使用透镜装置或者改变成像系统的物理结构,最后使用WF算法从获取的多幅编码衍射图案中同时重建光场的振幅和相位。通过对远场(FF)和菲涅耳场(FrF)在不同迭代次数、不同掩膜数量、不同噪声水平以及不同算法下分别进行对比实验,验证了本文方法的有效性和鲁棒性。相比于传统多强度相位恢复方法,本文所提出的成像系统更为紧凑和简单,避免了反复对齐与校准的工作量,具有重要的应用潜力,尤其是电可调透镜(ETL)调制系统,可适用于高分辨率场景的高速记录。

关键词：多强度相位调制菲涅耳场相位恢复

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基于区块链的物联网智能终端协作计算方案

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北京邮电大学学报 2021年第2期44卷 89-94页

作者：查煜坤智慧房小彤安徽大学计算智能与信号处理(教育部)重点实验室合肥230601

提出采用区块链技术为智能终端提供安全可靠的协作平台,用激励机制鼓励智能终端参与协作.采用KuhnMunkres算法实现最优配对,充分调动计算资源;通过两阶段Stackelberg模型描述计算资源的交易过程,在保障公平性的同时实现计算能耗的优化.... 详细信息

提出采用区块链技术为智能终端提供安全可靠的协作平台,用激励机制鼓励智能终端参与协作.采用KuhnMunkres算法实现最优配对,充分调动计算资源;通过两阶段Stackelberg模型描述计算资源的交易过程,在保障公平性的同时实现计算能耗的优化.采用信誉值证明的共识机制来减少挖矿造成的资源浪费,利用信誉值和资源币收益作为激励条件,鼓励智能终端参与协作,提高服务质量.仿真结果表明,所提方案综合了协作双方的效用,不仅可提供一个可信的交易平台,而且能降低总能量的消耗.

关键词：物联网区块链协作计算信誉值证明机制

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