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分布式Peer-to-Peer网络Gnutella模型研究 被引量：23
1
作者 黄道颖 李祖鹏 +2 位作者 庄雷 黄建华 张安琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期60-63,共4页
计算机对等联网(peer-to-peernetwork,P2P)技术是目前新一代网络技术研究的活跃领域,而P2P网络模型研究是P2P网络技术研究的重要环节。该文着重介绍了Gnutella网络模型的体系结构及工作原理,分析了其优缺点。并对其未来发展改进前景进... 计算机对等联网(peer-to-peernetwork,P2P)技术是目前新一代网络技术研究的活跃领域,而P2P网络模型研究是P2P网络技术研究的重要环节。该文着重介绍了Gnutella网络模型的体系结构及工作原理,分析了其优缺点。并对其未来发展改进前景进行了展望。 展开更多
关键词 分布式peer-to-peer网络 Gnutella模型 计算机对等联网 活动对等点 扩散路由
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分布式网络:共通体何以可能
2
作者 孙玮 程陶然 《现代出版》 北大核心 2025年第7期41-50,共10页
大众媒介与共同体之关系,是传播学研究的一个重要前提。以智能媒介为基础的数字共感,打通了人与技术环境的认知壁垒,造就了分布式网络中的节点主体,由此激发社会异质交织、自由创新的活力。以智能媒介为基础的共通,并非大众媒介创造的... 大众媒介与共同体之关系,是传播学研究的一个重要前提。以智能媒介为基础的数字共感,打通了人与技术环境的认知壁垒,造就了分布式网络中的节点主体,由此激发社会异质交织、自由创新的活力。以智能媒介为基础的共通,并非大众媒介创造的不同个体所共享的知识体系或集体记忆,而是基于智能技术所创造的可计算环境,人与智能体协同、耦合的再个体化进程。数字共通就是“媒介之通”:呈现智能媒介与不同个体装配的生成状态及社会连接模式。 展开更多
关键词 智能体 分布式网络 节点主体 数字共通体 媒介学
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基于分布式环境的图神经网络模型训练效率与训练性能评估
3
作者 涂银川 郭勇 +3 位作者 毛恒 任怡 张建锋 李宝 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2409-2420,共12页
随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径... 随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径。然而,一方面,已有的分布式GNN训练评估主要关注以模型精度为代表的性能指标和以训练时间为代表的效率指标,而较少关注数据处理效率和计算资源利用方面的指标;另一方面,算法效率评估的主要场景为单机单卡或单机多卡,而已有的评估方法在分布式环境中的应用相对简单。针对这些不足,提出针对分布式场景的模型训练的评估方法,涵盖评估指标、数据集和模型这3个方面。根据评估方法,选取3个代表性GNN模型,在4个具有不同数据特征的大型公开图数据集上进行分布式训练实验,并收集和分析得到的评估指标。实验结果表明,分布式训练中的模型架构和数据结构特征对模型复杂度、训练时间、计算节点吞吐量和计算节点平均吞吐量之比(NATR)均有影响;样本处理与数据拷贝占用了模型训练较多时间,计算节点互相等待的时间也不容忽视;相较于单机训练,分布式训练的计算节点吞吐量有显著降低,且需要进一步优化分布式系统中的资源利用。可见,所提评估方法为GNN模型在分布式环境中的训练性能优化提供了参考依据,并为模型的进一步优化和算法的改进奠定了实验基础。 展开更多
关键词 模型评估 图神经网络 分布式训练 训练效率 训练性能
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一种基于生成对抗网络和改进差分进化算法的分布式电源优化方法
4
作者 龚伟 肖健梅 王锡淮 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期245-252,共8页
通过卷积生成对抗网络对分布式电源(Distribution generation,DG)出力的不确定性进行场景生成,刻画DG出力的上下限。建立多目标的DG优化配置模型,通过层次分析法确定各目标函数的权重,将多目标问题求解转化为单目标问题求解。针对差分... 通过卷积生成对抗网络对分布式电源(Distribution generation,DG)出力的不确定性进行场景生成,刻画DG出力的上下限。建立多目标的DG优化配置模型,通过层次分析法确定各目标函数的权重,将多目标问题求解转化为单目标问题求解。针对差分进化算法全局搜索能力较弱的缺点,提出了一种改进型差分进化算法,引入动态缩放因子及交叉概率,加入局部搜索策略,提高了算法的收敛速度和搜索精度。最后基于IEEE 33节点配电网进行仿真分析,验证了改进型差分进化算法能够有效改善配电网的电压分布及支路损耗。 展开更多
关键词 生成对抗网络 分布式电源 改进差分进化算法 多目标优化
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事件触发调度下带有动态偏差的传感器网络分布式融合状态估计
5
作者 王有刚 武怀勤 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期273-281,共9页
本文研究了一类基于传感器网络传输的具有加性和乘性噪声的线性系统的事件触发分布式滤波问题,并且所考虑的过程噪声和测量噪声具有一步自相关且两步交叉相关特性.首先,利用一个递推方程描述系统的动态偏差,并采用伯努利分布的随机变量... 本文研究了一类基于传感器网络传输的具有加性和乘性噪声的线性系统的事件触发分布式滤波问题,并且所考虑的过程噪声和测量噪声具有一步自相关且两步交叉相关特性.首先,利用一个递推方程描述系统的动态偏差,并采用伯努利分布的随机变量刻画随机丢包现象.其次,引入事件触发机制在确保滤波性能的前提下降低信息传输频率,构造基于一致性的新型分布式滤波器.再次,利用随机分析技术建立滤波误差协方差上界的递推方程并通过最小化方差约束指标,给出滤波增益的表达式.最后,通过数值仿真验证了所提出的优化滤波方法的有效性. 展开更多
关键词 传感器网络 递推分布式滤波 事件触发机制 相关噪声 动态偏差
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有向网络下隐私在线约束优化问题的状态分解分布式对偶平均算法
6
作者 代祥光 贺成龙 +4 位作者 管明宇 张伟 周炀 刘建峰 吕庆国 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期411-420,共10页
文中研究了一类具有公共约束集的分布式在线约束优化问题。网络中的各个节点通过局部计算和通信协同求解该问题,每个节点仅能访问自身的局部损失函数,该函数的取值依赖于其每次迭代中的决策变量。然而,由于节点在通信过程中不断广播与... 文中研究了一类具有公共约束集的分布式在线约束优化问题。网络中的各个节点通过局部计算和通信协同求解该问题,每个节点仅能访问自身的局部损失函数,该函数的取值依赖于其每次迭代中的决策变量。然而,由于节点在通信过程中不断广播与隐私相关的信息,大多数现有算法可能面临隐私泄露的风险。为此,提出了一种高效的状态分解分布式对偶平均算法。该算法结合状态分解和梯度调整策略,以增强隐私保护能力,同时消除有向网络中的不平衡性。值得注意的是,该算法无需额外的隐藏信号,也不会显著增加计算量。理论分析表明,该方法不仅能实现次线性遗憾,还能够有效保护各节点损失函数的隐私性。此外,通过仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性。 展开更多
关键词 在线约束优化 分布式对偶平均算法 状态分解 有向网络 隐私保护
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基于神经网络分位数的分布式光伏发电功率异常识别方法
7
作者 王晓倩 周羽生 +3 位作者 毛源军 李彬 周文晴 苏盛 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第6期836-844,共9页
分布式光伏发电系统点多面广,缺乏科学规范的运维管理体系,同时可用数据匮乏,难以准确识别由气象波动干扰导致的光伏设备异常.针对分布式光伏的运维现状和数据特征,提出一种基于神经网络分位数回归(QRNN)的光伏发电功率异常检测方法.首... 分布式光伏发电系统点多面广,缺乏科学规范的运维管理体系,同时可用数据匮乏,难以准确识别由气象波动干扰导致的光伏设备异常.针对分布式光伏的运维现状和数据特征,提出一种基于神经网络分位数回归(QRNN)的光伏发电功率异常检测方法.首先分析晴天的太阳辐照度特性,利用晴朗日筛选方法排除阴雨天气的干扰影响;然后对不同电站的出力相关性进行分析,以获取出力相关性高的光伏电站作为横向参考;再将待测电站在不同晴朗日的出力曲线进行纵向对比,排除天气与环境条件等干扰因素.将排除干扰的计量出力有功功率数据输入QRNN模型,得到光伏正常有功功率出力区间,以正常出力区间的功率阈值识别光伏发电功率的异常.对某实际光伏系统数据进行仿真分析,结果表明:该方法能排除气象因素的干扰,准确识别出存在故障的光伏系统,推动分布式光伏的精细化运维. 展开更多
关键词 分布式光伏发电 功率异常检测 晴朗日筛选 神经网络分位数 出力相关性
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SDN网络中基于分布式Sketch的流基数估计方法
8
作者 王艺洁 高国举 +1 位作者 孙玉娥 黄河 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期268-278,共11页
在软件定义网络(SDN)中,统计流基数信息对于流量工程、流量重路由和攻击检测等很多应用都具有重要作用。现有的研究工作主要分为在单交换机上部署测量结构和多交换机协同测量两类。然而,这两类方案都无法实现全网流量覆盖,并且多交换机... 在软件定义网络(SDN)中,统计流基数信息对于流量工程、流量重路由和攻击检测等很多应用都具有重要作用。现有的研究工作主要分为在单交换机上部署测量结构和多交换机协同测量两类。然而,这两类方案都无法实现全网流量覆盖,并且多交换机协同测量通常采用每个交换机独立测量再合并的方式,容易导致重复计数。为了解决上述问题,提出了一种基于分布式Sketch的流基数估计方法。该方法充分利用SDN控制平面集中控制的优势,协同利用每条流的最长连续公共子路径上的交换机,以构建该流的逻辑层计数结构。同时,建立了每条流从逻辑层计数结构到物理交换机空间的映射,使参与计数的交换机可以根据自身状态和实际负载情况动态调整映射区间,以实现全网交换机之间的负载均衡。以vHLL算法为例,实现了一个分布式流基数估计方法的原型,并在四元Fat-Tree网络拓扑下使用真实网络流量数据集进行了实验评估。实验结果表明,所提方法能够有效实现全网每流基数估计,在准确性方面,其ARE和AAE值最多优于对比实验方法94.7%和93.8%;在负载均衡方面,该方法充分利用全网所有交换机,其归一化后的平均数据包负载为0.394,低于所有对比方法,表现良好。 展开更多
关键词 SDN网络 流基数测量 分布式网络 SKETCH 负载均衡
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分布式协作通感网络移动性管理
9
作者 魏浩 张梦洁 王东明 《电信科学》 北大核心 2025年第3期73-86,共14页
分析通感一体化技术的工业界研究以及应用情况,基站自发自收感知模式是当前5G-Advanced(5G-A)阶段通感网络部署的普遍选择。基于基站自发自收感知模式,确定数据级融合的感知协作层级,根据感知特征测量精度定义感知置信度,并作为感知数... 分析通感一体化技术的工业界研究以及应用情况,基站自发自收感知模式是当前5G-Advanced(5G-A)阶段通感网络部署的普遍选择。基于基站自发自收感知模式,确定数据级融合的感知协作层级,根据感知特征测量精度定义感知置信度,并作为感知数据融合的合并权值,同时提出一种感知功能分布式部署的网络架构。设计非合作终端的分布式协作移动性管理方案,其锚点基站的建立、协作基站的选择和锚点基站的切换均由通感基站控制执行。设计合作终端的分布式协作移动性管理方案,其锚点基站的建立和协作基站的选择由通感中心控制执行,而锚点基站的切换由通感基站控制实现。 展开更多
关键词 通感一体化 感知置信度 分布式网络 移动性管理
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网络攻击下异构网联系统的分布式自适应动态规划控制
10
作者 张龙杰 陈勇 +1 位作者 刘越智 潘成伟 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期669-678,共10页
本文考虑了节点注入攻击下异构网联系统的安全状态估计与控制问题,通过设计一种基于分布式远程状态安全估计器的有限时间自适应动态规划控制策略,抑制节点注入攻击对分布式系统协同跟踪效果的影响,实现对异构网联系统的安全控制.首先,... 本文考虑了节点注入攻击下异构网联系统的安全状态估计与控制问题,通过设计一种基于分布式远程状态安全估计器的有限时间自适应动态规划控制策略,抑制节点注入攻击对分布式系统协同跟踪效果的影响,实现对异构网联系统的安全控制.首先,为了实现对节点注入攻击下异构网联系统状态信息的重塑,融合最优攻击补偿策略设计,设计基于无迹卡尔曼滤波的分布式远程状态安全估计器;然后,融合远程状态估计器的安全优化目标和协同优化目标,基于哈密尔顿方程的最优控制理论,提出分布式安全优化控制策略;在此基础上,基于有限时间优化理论,提出基于策略迭代算法的有限时间评价–执行网络权重更新算法,实现对最优控制策略和值函数的有限时间趋近;最后,利用仿真研究和对比分析验证了所提控制策略的有效性. 展开更多
关键词 最优控制 网络攻击 异构网联系统 分布式控制 自适应动态规划 有限时间评价–执行网络算法
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未知外部输入传感器网络异步触发分布式滚动时域估计
11
作者 徐晨辉 何德峰 杜海平 《自动化学报》 北大核心 2025年第7期1642-1650,共9页
考虑未知外部输入无线传感器网络的约束分布式状态估计问题,提出一种新型异步触发分布式滚动时域估计方法.首先针对传感器网络节点的有限观测能力与资源约束,设计基于异步事件触发机制的数据交互策略.同时为抑制异步事件触发可能引入的... 考虑未知外部输入无线传感器网络的约束分布式状态估计问题,提出一种新型异步触发分布式滚动时域估计方法.首先针对传感器网络节点的有限观测能力与资源约束,设计基于异步事件触发机制的数据交互策略.同时为抑制异步事件触发可能引入的最坏影响,构建基于min-max优化的分布式滚动时域状态估计器.其次,通过松弛输入矩阵条件,建立保证估计误差满足输入-状态稳定性的充分条件,并利用该条件离线确定估计器参数.进一步,将状态估计器等价转化为基于线性矩阵不等式的凸规划问题,减轻估计器在线计算负担.最后,通过对比实验验证了本文方法的优越性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 滚动时域估计 事件触发机制 输入-状态稳定性 分布式状态估计
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面向分布式空地通感一体化网络的无人机3D定位算法
12
作者 黄逸 邹锐卓 石运梅 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1085-1092,共8页
无人机定位不仅能够提高无人机操作的安全性和效率,还为各种低空经济活动提供了技术保障。传统蜂窝定位技术依赖于专用的定位导频,不仅需要大量的导频开销,且在3D定位精度上存在限制。针对该问题,该文提出了一种空地协同的通感一体化网... 无人机定位不仅能够提高无人机操作的安全性和效率,还为各种低空经济活动提供了技术保障。传统蜂窝定位技术依赖于专用的定位导频,不仅需要大量的导频开销,且在3D定位精度上存在限制。针对该问题,该文提出了一种空地协同的通感一体化网络中的多基站分布式无人机3D定位方法,根据多信号分类算法(MUSIC)得到多个发射信号经过目标无人机折射并到达接收站的时延估计,进而利用椭圆定位算法得到无人机的3D位置估计。进一步地,推导了基于分布式通感一体化网络的无人机3D位置估计的误差克拉美罗下界(CRLB),并与所提位置估计算法的蒙特卡洛性能仿真进行对比,验证了所提算法的性能在高信噪比(SNR)区域能够逼近CRLB。研究结果表明,所提算法能够在无需定位导频的情况下保证目标无人机的3D定位精度,并且利用无人机基站作为通感信号收发机和边缘计算中心辅助地面基站进行目标无人机的3D定位,相较于仅依赖地面基站的传统定位算法,可以有效地提高目标无人机高度的估计精度。 展开更多
关键词 通感一体化网络 空地协同网络 3D定位 分布式感知
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基于网络分区的农村电网分布式电源可靠性评估方法
13
作者 孔凡坊 杨德栋 +3 位作者 张瑞 徐鹏 厉益淼 姚茜熳 《电测与仪表》 北大核心 2025年第5期82-88,共7页
为了提高分布式电源在农村电网中的运行的安全性和可靠性,提出基于网络分区的农村电网分布式电源可靠性评估方法,该方法构建了光伏、风电分布式电源出力可靠性模型,将农村电网划分为四个区域,构建各个区域中的分布式电源的可靠性指标。... 为了提高分布式电源在农村电网中的运行的安全性和可靠性,提出基于网络分区的农村电网分布式电源可靠性评估方法,该方法构建了光伏、风电分布式电源出力可靠性模型,将农村电网划分为四个区域,构建各个区域中的分布式电源的可靠性指标。采用蒙特卡洛模拟方法评估农村电网分布式电源的可靠性。结果表明:与实际的分布式电源平均供电精度相比,该方法的测试结果误差控制在0.2%以内,远低于含分布式电源的配电网可靠性评估与考虑分布式电源出力随机特性的配电网节点脆弱性评估方法的误差,表明该方法能够准确评估农网分布式供电的可靠性。 展开更多
关键词 网络分区 农村电网 分布式电源 蒙特卡洛模拟方法 可靠性评估
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基于GAT-GRU的高渗透率分布式新能源接入的配电网无功优化 被引量：1
14
作者 刘会家 滕杰 +1 位作者 冯铃 肖懂 《现代电力》 北大核心 2025年第3期531-541,共11页
无功优化在配电网的电压控制、潮流分布以及整个配电网的稳定中起着至关重要的作用。目前,高渗透率新能源的分布式并网以及负荷的多样化给电网的稳定运行带来了巨大的挑战,传统无功补偿方式的时效性以及准确性在当下复杂电网背景下已经... 无功优化在配电网的电压控制、潮流分布以及整个配电网的稳定中起着至关重要的作用。目前,高渗透率新能源的分布式并网以及负荷的多样化给电网的稳定运行带来了巨大的挑战,传统无功补偿方式的时效性以及准确性在当下复杂电网背景下已经无法满足低成本–高质量的供电要求。针对以上情况,该文采用图注意力网络(graph attention networks,GAT)结合门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)神经网络对配电网的无功做出优化决策,基于GAT-GRU网络,把握节点间相关性特征的同时获取配电网特征时间依赖性。依据决策,通过无功调节设备与智能柔性开关(soft open point,SOP)协同,以解决配电网的无功优化问题。最后,利用改进的IEEE 33节点配电模型对所提方法进行验证,结果表明GAT-GRU网络在电压控制、网络损耗优化等方面具有良好的效果,证明了该方法在无功优化中的有效性与优异性。 展开更多
关键词 无功优化 配电网 图注意力网络 门控循环单元 分布式能源 智能软开关
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基于强化学习-模型预测控制(RL-MPC)的分布式储能协同一次调频控制方法
15
作者 马骞 肖亮 +4 位作者 程冰 高琴 刘春晓 朱益华 李成翔 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第8期3138-3148,共11页
为改善配电网频率特性,充分发挥分布式储能系统的快速响应优势,提出了一种基于强化学习-模型预测控制(reinforcement learning-model predictive control,RL-MPC)的分布式储能协同一次调频控制方法。首先根据分布式储能的频率响应特性... 为改善配电网频率特性,充分发挥分布式储能系统的快速响应优势,提出了一种基于强化学习-模型预测控制(reinforcement learning-model predictive control,RL-MPC)的分布式储能协同一次调频控制方法。首先根据分布式储能的频率响应特性、荷电状态(SOC)、功率控制策略,建立了含分布式储能并网的一次调频控制模型;然后通过构建分层混合控制架构,上层采用深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)动态优化MPC权重矩阵,实时感知频率偏差、变化率及储能荷电状态分布熵值,下层采用分布式MPC滚动求解多节点储能出力序列,并引入图注意力网络(graph attention network,GAT)实现通信拓扑自适应优化,降低分布式储能协同控制的计算复杂度,提升策略泛化能力;最后通过Matlab/Simulink仿真验证了所提方法能够有效提升分布式储能的一次调频响应速度和控制精度,增强电力系统的稳定性。 展开更多
关键词 分布式储能 调频 模型预测控制 强化学习 图注意力网络
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深度学习和分布式光纤传感在基坑变形监测和预测中的应用
16
作者 樊成 彭彦力 +2 位作者 赵杰 程树凯 樊一江 《河南科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期79-90,共12页
随着中国城市化程度的不断增加,对深基坑变形进行监测与预测变得愈发必要。提出一种以时序监测数据为输入的卷积神经网络-长短期记忆神经网络-自注意力机制(CNN-LSTM-SAM)组合神经网络模型。针对大连东港商务区某内支撑深基坑工程,结合... 随着中国城市化程度的不断增加,对深基坑变形进行监测与预测变得愈发必要。提出一种以时序监测数据为输入的卷积神经网络-长短期记忆神经网络-自注意力机制(CNN-LSTM-SAM)组合神经网络模型。针对大连东港商务区某内支撑深基坑工程,结合分布式光纤传感(DFOS)技术,利用CNN-LSTM-SAM模型对桩顶水平位移进行预测,将得到的变形预测值与反向传播神经网络(BP)、长短期记忆神经网络(LSTM)和卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)模型的预测结果进行对比分析。结果表明:CNN-LSTM-SAM模型相比其他3种模型具有更高的准确性。再选取其他监测点的监测数据进行训练及预测,从而更深入地验证模型的预测效果,证明了CNN-LSTM-SAM模型的适用性和鲁棒性。研究成果可为类似深基坑工程设计和施工提供参考。 展开更多
关键词 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 自注意力机制 变形预测 分布式光纤
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天基智能模型的协同可信分布式推理技术
17
作者 杨德伟 栗渊钧 +1 位作者 聂勇仕 冯笑 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第6期629-640,共12页
针对天基网络中多节点分布式推理及推理过程中的安全隐私挑战,研究协同可信的天基智能模型分布式推理技术.构建基于区块链的天基智能模型推理系统——包含云端节点和边缘卫星节点集群,提出协同可信的天基智能模型分布式推理方法,准备阶... 针对天基网络中多节点分布式推理及推理过程中的安全隐私挑战,研究协同可信的天基智能模型分布式推理技术.构建基于区块链的天基智能模型推理系统——包含云端节点和边缘卫星节点集群,提出协同可信的天基智能模型分布式推理方法,准备阶段基于负载均衡和时延最小对模型进行自适应分割,推理阶段采用区块链技术实现协同可信的集群推理.实验结果表明,所设计的系统及方法能够保障分布式节点安全有效地完成智能模型分布式推理,为智能模型在卫星场景中的应用提供支撑. 展开更多
关键词 天基网络 分布式推理 区块链
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城市创新空间分布式结构特征及形成机制
18
作者 李迎成 李金刚 涂曼娅 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期275-283,共9页
基于分布式创新发展趋势及其对城市创新空间组织模式的影响,探讨城市内部尺度创新空间的分布式结构特征与形成机制。以南京市中心城区为研究对象,首先基于专利数据识别城市创新活动集聚区并构建创新活动集聚区联系网络。其次,从多中心... 基于分布式创新发展趋势及其对城市创新空间组织模式的影响,探讨城市内部尺度创新空间的分布式结构特征与形成机制。以南京市中心城区为研究对象,首先基于专利数据识别城市创新活动集聚区并构建创新活动集聚区联系网络。其次,从多中心和网络化2个维度探讨其创新空间的分布式结构特征,并基于计量模型检验其形成机制。结果表明,南京城市创新空间呈现出一定的分布式结构特征,其多中心的形态结构较为明显,但网络化的功能结构发育程度还不高。城市创新载体的多区位分布、创新活动集聚区的创新能力以及创新主体间的多维邻近是影响其创新空间分布式结构的重要因素。 展开更多
关键词 分布式创新 创新空间 城市内部创新网络 多中心
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基于AirComp的分布式CNN推理资源调度研究
19
作者 刘乔寿 邓义锋 +1 位作者 胡昊南 杨振巍 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2263-2272,共10页
在传统AirComp系统中,汇聚节点接收到来自不同发送端的信号相位是否严格对齐将直接影响Air-Comp的计算精度,将AirComp引入分布式联邦学习和分布式推理系统中,由于相位对齐问题造成的计算误差则会导致模型训练精度和推理精度下降。目前,... 在传统AirComp系统中,汇聚节点接收到来自不同发送端的信号相位是否严格对齐将直接影响Air-Comp的计算精度,将AirComp引入分布式联邦学习和分布式推理系统中,由于相位对齐问题造成的计算误差则会导致模型训练精度和推理精度下降。目前,现有的AirComp分布式联邦学习和分布式推理系统,无论在训练还是推理过程中,基本上都未考虑信道对模型性能的影响,导致其推理精度远低于本地训练和推理的结果,这一点在低信噪比时表现得尤为突出。该文提出了一种MOSI-AirComp系统,其中同一轮参与计算的发射信号来自同一节点,因此可以忽略信号的相位对齐问题。此外,该文设计了一种双支路训练模型,上支路基于原始模型的基础上添加Loss层模拟信道干扰,而下支路保持原始的网络模型结构用于推理任务,以实现更好的抗衰落和抗噪声能力。该文还提出了一种基于权重的功率控制方案和路径选择算法,根据节点间距离和模型权重选择最优的传输回路,并将模型权重作为功率控制因子的一部分来调节传输功率,以此实现卷积过程中的乘法操作,同时利用Air-Comp的叠加特性完成加法操作,从而实现空中卷积。仿真结果证明了MOSI-AirComp系统的有效性。与传统模型相比,双支路训练模型在小尺度衰落场景下,MNIST数据集和CIFAR10数据集在不同信噪比下的推理精度分别提高了2%~18%和0.4%~11.2%。 展开更多
关键词 空中计算(AirComp) 分布式推理 卷积神经网络(CNN) 功率控制
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计及NWP信息缺失的数据共享与GRA权重优化的分布式光伏电站功率预测
20
作者 杨锡运 杨岩 +2 位作者 孟令卓超 彭琰 王晨旭 《电测与仪表》 北大核心 2025年第4期172-179,共8页
由于光伏发电的出力具有很强的间歇性和波动性,大规模光伏电站的接入会冲击电网的稳定性,因此对光伏出力进行精准预测至关重要。此外,由于部分光伏电站无法获得用于功率预测的相关数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)信息... 由于光伏发电的出力具有很强的间歇性和波动性,大规模光伏电站的接入会冲击电网的稳定性,因此对光伏出力进行精准预测至关重要。此外,由于部分光伏电站无法获得用于功率预测的相关数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)信息,这对电网的安全稳定运行又提出了新的挑战。基于此,文中提出一种基于数据共享和灰色关联度分析(grey relation analysis, GRA)权重优化的分布式光伏电站功率预测模型。利用K-means算法对光伏电站进行出力空间相关性聚类,构建多电站数据共享集群,通过相似日数据筛选和BP(back propagation)神经网络神经网络对单个参考电站进行出力预测,利用GRA对参考电站进行权重优化,并通过一维卷积神经网络(1D convolutional neural network, 1DCNN)对缺失NWP数据的目标电站出力进行预测。以河北省部分市十个分布式光伏电站进行算例分析,结果表明晴天预测的均方根误差为3.34%,非晴天预测的均方根误差为9.15%,具有较高的准确性和可行性,为电网的稳定运行奠定了基础。 展开更多
关键词 分布式光伏电站 空间相关性 数据共享 权重优化 一维卷积神经网络
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