检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2022年第12期48卷 2972-2980页

作者：李可高清维卢一相孙冬竺德安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

为解决实际工程应用中具有超大规模的平面点集的凸包计算问题,提出了一种基于点集所在区域正交化分割的新算法.利用点集几何结构的部分极点对平面点集进行正交化分割,以获取不相干的点集子集簇,再对所有点集子集分别计算其凸包极点,最... 详细信息

为解决实际工程应用中具有超大规模的平面点集的凸包计算问题,提出了一种基于点集所在区域正交化分割的新算法.利用点集几何结构的部分极点对平面点集进行正交化分割,以获取不相干的点集子集簇,再对所有点集子集分别计算其凸包极点,最后合并极点得到凸包点集.在不同层级的正交化分割过程中,根据已知极点的信息,逐层舍去对于凸包极点生成没有贡献的无效点,进而提高算法运行效率.在与目前常用凸包算法的对比实验中,该算法处理超大规模的平面点集时稳定性高且速度更快.

关键词：平面点集凸包正交化分割并行算法

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基于DEEC车载分簇的交通灯改进配时方案

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电子科技大学学报 2024年第4期53卷 533-541页

作者：杨紫伊翟捷萍肖海林湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 桂林电子科技大学认知无线电与信号处理教育部重点实验室桂林541004

针对城市道路中十字交叉路口处车辆拥堵、排队等待的问题,在C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)车载通信系统中,利用改进DEEC(Distributed Energy Efficient Clustering)分簇算法,选择剩余节点能量较高的车辆节点作为簇头,提高簇的... 详细信息

针对城市道路中十字交叉路口处车辆拥堵、排队等待的问题,在C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)车载通信系统中,利用改进DEEC(Distributed Energy Efficient Clustering)分簇算法,选择剩余节点能量较高的车辆节点作为簇头,提高簇的生存时间,并通过中继车辆进行信息传输以降低车辆通信时延。同时,利用韦伯斯特(Webster)交通灯改进配时算法进行相应的信号灯相位调度和周期的配时,减少车辆等待时间。通过VISSIM交通仿真建模软件验证Webster交通灯改进配时算法能够减少交叉路口处车辆等待时间,缓解城市道路中的交通拥堵。数值仿真结果表明:该方案降低了车辆通信时延,减少了车辆等待时间,改善了交通拥堵问题。

关键词： C-V2X 交通灯配时算法车载通信车辆分簇

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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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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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JPEG图像多域可逆信息隐藏及载荷分配算法

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1831-1840页

作者：殷赵霞郭红念杜洋马文静吕皖丽张新鹏智能计算与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可... 详细信息

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可逆信息隐藏方法可分2类:1)离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数域修改,会导致文件扩展和视觉质量失真;2)熵编码域修改,生成的载密图像与原始图像相比无信号失真,但载荷有限且载荷越高往往文件扩展越严重.针对这2类方法存在的问题,设计了一种JPEG图像多域可逆信息隐藏算法,同时考虑DCT系数域修改和熵编码域修改来嵌入附加信息.由于2个域的修改对视觉质量失真和文件扩展的影响不同,因此研究重点在于载荷的合理分配.首先分析了在熵编码域嵌入信息时引起文件扩展的原因;然后据此设计基于VLC频率直方图的载荷分配算法以最小化文件扩展和视觉质量失真.实验结果表明:所提算法在文件扩展和视觉质量方面明显优于现有的方法.

关键词：可逆信息隐藏 JPEG图像多域变长码直方图

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高速运动等离子体包覆目标的电磁散射特性研究

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电波科学学报 2024年第1期39卷 80-90页

作者：郭先敏邓浩川满良李海燕陈伟杨利霞薄勇计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学合肥230601 中国航天科工集团有限公司第二研究院北京100854 电磁散射重点实验室北京100854

高超声速飞行器在临近空间执行高空任务时会与大气剧烈摩擦促使周围空气发生电离,从而在飞行器表面激发等离子体流场,其会严重干扰飞行器与雷达之间的无线通信,同时还会给运动雷达目标的电磁散射特性造成强烈影响。本文采用Lorentz-FDT... 详细信息

高超声速飞行器在临近空间执行高空任务时会与大气剧烈摩擦促使周围空气发生电离,从而在飞行器表面激发等离子体流场,其会严重干扰飞行器与雷达之间的无线通信,同时还会给运动雷达目标的电磁散射特性造成强烈影响。本文采用Lorentz-FDTD方法研究了等离子体鞘套包覆下的高速运动目标与电磁波之间的相互作用。根据相对论原理对运动等离子体的电磁特征参数进行数值建模,基于运动等离子体的物理模型,利用Lorentz-FDTD数值方法研究运动等离子体的电磁特征参数变化对雷达目标远场散射特性的影响,计算等离子体目标在不同物体速度下对电磁波的反射系数。研究结果显示:物体的运动速度会改变等离子体的介电常数,进而影响等离子体对电磁波的吸收和散射机制;在相对论效应和等离子体色散的共同影响下,高速运动等离子鞘套包覆目标物的电磁散射特性在不同的电磁波工作频段将呈现出复杂的变化规律。

关键词：高速运动目标洛伦兹变换等离子体鞘套时域有限差分(FDTD)方法

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基于卷积神经网络的快速SAR自聚焦方法

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测绘学报 2024年第4期53卷 610-619页

作者：刘志杨淑媛于子凡冯志玺高全伟王敏西安电子科技大学人工智能学院智能感知与图像理解教育部重点实验室陕西西安710071 西安电子科技大学电子工程学院雷达信号处理全国重点实验室陕西西安710071

自聚焦是SAR高分辨率成像的关键技术。然而,传统的SAR自聚焦方法均需要迭代多次,实时性差,不适合在轨处理。本文提出了一种基于卷积神经网络的在轨快速SAR自聚焦方法(CNN-AF),该方法采用卷积神经网络来学习失焦图像到聚焦图像的映射,主... 详细信息

自聚焦是SAR高分辨率成像的关键技术。然而,传统的SAR自聚焦方法均需要迭代多次,实时性差,不适合在轨处理。本文提出了一种基于卷积神经网络的在轨快速SAR自聚焦方法(CNN-AF),该方法采用卷积神经网络来学习失焦图像到聚焦图像的映射,主要用于校正方位向的相位误差,由于在测试阶段该方法无须迭代和调整参数,因此该方法实时性好,更加适用于在轨处理。在真实SAR数据上的试验结果表明,本文方法具有较高的聚焦质量和聚焦速度。

关键词：卷积神经网络 SAR 相位误差自聚焦

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面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法

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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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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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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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