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Block and parallel modelling of broad domain nonlinear continuous mapping based on NN
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作者 Yang Guowei Tu Xuyan Wang Shoujue 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第3期586-592,共7页
The necessity of the use of the block and parallel modeling of the nonlinear continuous mappings with NN is firstly expounded quantitatively. Then, a practical approach for the block and parallel modeling of the nonli... The necessity of the use of the block and parallel modeling of the nonlinear continuous mappings with NN is firstly expounded quantitatively. Then, a practical approach for the block and parallel modeling of the nonlinear continuous mappings with NN is proposed. Finally, an example indicating that the method raised in this paper can be realized by suitable existed software is given. The results of the experiment of the model discussed on the 3-D Mexican straw hat indicate that the block and parallel modeling based on NN is more precise and faster in computation than the direct ones and it is obviously a concrete example and the development of the large-scale general model established by Tu Xuyan. 展开更多
关键词 model nonlinear continuous mapping neural network parallel modelling.
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Computational analysis of(MAP_1,MAP_2)/(PH_1,PH_2)/N queues with finite buffer in wireless cellular networks
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作者 Zonghao Zhou Yijun Zhu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第5期739-748,共10页
This paper studies a queueing model with the finite buffer of capacity K in wireless cellular networks, which has two types of arriving calls--handoff and originating calls, both of which follow the Markov arriving pr... This paper studies a queueing model with the finite buffer of capacity K in wireless cellular networks, which has two types of arriving calls--handoff and originating calls, both of which follow the Markov arriving process with different rates. The channel holding times of the two types of calls follow different phase-type distributions. Firstly, the joint distribution of two queue lengths is derived, and then the dropping and blocking probabilities, the mean queue length and the mean waiting time from the joint distribution are gotten. Finally, numerical examples show the impact of different call arrival rates on the performance measures. 展开更多
关键词 wireless cellular network queue Markov arriving process map phase-type (PH) distribution handoff call originating call.
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Constructing Hash Function Based on Coupled Network Generated by Logarithmic Map
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作者 SONG Yu-rong JIANG Guo-ping 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 2010年第1期6-10,共5页
In this paper,based on coupled network generated by chaotic logarithmic map,a novel algorithm for constructing hash functions is proposed,which can transform messages and can establish a mapping from the transformed m... In this paper,based on coupled network generated by chaotic logarithmic map,a novel algorithm for constructing hash functions is proposed,which can transform messages and can establish a mapping from the transformed messages to the coupled matrix of the network.The network model is carefully designed to ensure the network dynamics to be chaotic.Through the chaotic iterations of the network,quantization and exclusive-or (XOR) operations,the algorithm can construct hash value with arbitrary length.It is shown by simulations that the algorithm is extremely sensitive to the initial values and the coupled matrix of the network,and has excellent performance in one-way,confusion and diffusion,and collision resistance. 展开更多
关键词 计算机网络 应用程序 网络安全 网络协议
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一种基于元学习的改进YOLO钢管表面缺陷小样本检测模型 被引量:3
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作者 李凌波 田彦 +1 位作者 江旭东 董宝力 《机电工程》 北大核心 2025年第5期985-993,共9页
针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题,提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型,用于小样本缺陷检测。首先,为了提高提取全局特征信息的能力,采用了Swin Transformer作为骨干网络模型,引入注意力机制提取... 针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题,提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型,用于小样本缺陷检测。首先,为了提高提取全局特征信息的能力,采用了Swin Transformer作为骨干网络模型,引入注意力机制提取了特征图的判别能力;然后,为了提高特征融合能力并降低计算复杂度,通过加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构优化了特征提取器的颈部网络,平衡了YOLO-SBN模型的有效性和效率;最后,采用归一化注意力模块(NAM)优化权重调整了模块,增强了浅层缺陷特征的模型表达,并基于这些增强的特征进行了检测;使用金属表面热轧缺陷公开数据集NEU-DET验证了YOLO-SBN模型的算法性能。研究结果表明:对于小样本缺陷检测,YOLO-SBN模型在平均准确率(mAP)方面提高了4.1%;在新类缺陷样本规模数量为50的小样本情况下,改进后的检测模型对新类数据适应性最强。由此可见,该YOLO-SBN模型在提高检测精度和提升模型泛化能力方面具有一定优势。 展开更多
关键词 小样本目标检测 表面缺陷 元学习 特征网络 归一化注意力模块 平均准确率 双向特征金字塔网络(BiFPN)
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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量:2
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作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 LOGISTIC混沌映射
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煤、铁资源开发与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程及水质评价 被引量:1
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作者 董东林 张陇强 +1 位作者 张恩雨 傅培祺 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期623-644,共22页
南水入冀新水情下,百泉泉域地下水环境发生改变,岩溶地下水地球化学过程有待查明。综合利用数值模拟、机器学习(自组织聚类)和同位素(δD和δ^(18)O)等方法系统揭示了矿业活动与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程,并基于熵变权... 南水入冀新水情下,百泉泉域地下水环境发生改变,岩溶地下水地球化学过程有待查明。综合利用数值模拟、机器学习(自组织聚类)和同位素(δD和δ^(18)O)等方法系统揭示了矿业活动与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程,并基于熵变权水质指数(Entropy-weighted water quality index,EWQI)进行了水质分级评价。南水入冀后,百泉泉域岩溶地下水位整体抬升。时间上,呈现出既有年际动态变化又有年内季节变化特征。空间上,补给区表现为剧变型,而径流、排泄区呈缓变型。地下水降落漏斗主要分布在泉域东南部的煤、铁矿密集区。泉域岩溶地下水呈弱碱性,水化学类型以Ca-HCO_(3)型和Ca-SO_(4)型为主导。主要阴阳离子质量浓度遵循ρ(HCO_(3)^(-))>ρ(SO_(4)^(2-))>ρ(Cl^(-))和ρ(Ca^(2+))>ρ(Mg^(2+))>ρ(Na^(+))>ρ(K^(+))的顺序。各离子沿着径流路径呈现出逐渐增大的空间分布特征。岩溶地下水化学成分主要受岩石(方解石、白云石和石膏)风化溶解和反向阳离子交换作用主导。人为活动对泉域岩溶地下水系统中的SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)质量浓度有一定程度影响。岩溶地下水来源于大气降水,并且在入渗前发生了二次蒸发作用,氘盈余值在径流过程中有所降低。水质评价结果表明,岩溶地下水质量整体优于第四系地下水,分别有50%的岩溶水和37.5%的第四系水样满足饮用目的。TDS、ρ(SO_(4)^(2-))和ρ(NO_(3)^(-))是影响泉域地下水水质的关键指标。引起泉域岩溶地下水系统水质恶化的潜在人类活动主要包括矿山排水、农业灌溉和城市污水排放。通过水质分级评价,提出了泉域地下水环境保护措施。研究结果将有助于为百泉泉域岩溶地下水资源的供水安全和地下水环境保护治理提供参考。 展开更多
关键词 百泉泉域 南水入冀 自组织映射神经网络 水文地球化学 熵变权水质指数
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一种基于轻量化卷积模块的语义分割网络
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作者 连晓峰 康毛毛 +1 位作者 谭励 王艳莉 《应用科学学报》 北大核心 2025年第1期66-79,共14页
融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案,但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此,提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先,设计了一种轻量的GDS-ECA卷积(Ghost-depth... 融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案,但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此,提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先,设计了一种轻量的GDS-ECA卷积(Ghost-depthwise separable convolution with efficient channel attention)模块,利用深度可分离卷积替代Ghost卷积中的少量卷积操作,减少参数量和计算量,并添加注意力机制提升特征表达能力。其次,提出了特征提取网络BGTNet(bottleneck GDS-ECA attention transformer network),将GDS-ECA卷积应用于颈部模块的卷积层以提升网络的提取精度;此外,将特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)中的传统卷积替换为GDS-ECA卷积,构建轻量化特征金字塔网络,并结合BGTNet形成语义分割网络的主干网。最后在数据集COCO上进行了实验验证,改进后的模型处理图像时间缩短了7.3 ms,平均精度提升了1.5%。 展开更多
关键词 语义分割 同步定位与地图构建 轻量化 注意力机制 特征金字塔
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基于残差网络的有限元分析结果云图的加密方法
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作者 董正方 代鹏翔 +3 位作者 曾繁凯 康腾奥 李运华 田林杰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10766-10772,共7页
在有限元分析中,提高网格密度能够显著增强仿真结果的准确性,但同时也需要消耗更多的计算资源,为了解决这一矛盾,通过将Res2Net、U-Net、通道注意力机制、几何特征提取融合在一起,对低网格密度的有限元结果云图数据进行学习,预测高网格... 在有限元分析中,提高网格密度能够显著增强仿真结果的准确性,但同时也需要消耗更多的计算资源,为了解决这一矛盾,通过将Res2Net、U-Net、通道注意力机制、几何特征提取融合在一起,对低网格密度的有限元结果云图数据进行学习,预测高网格密度的有限元结果云图,从而在不牺牲精度的前提下,减少所需的计算成本。模型通过在2倍、4倍和8倍等不同尺度条件下进行实验,在测试数据上的均方误差和平均绝对误差都有显著降低,充分证明了模型在数值预测准确性方面的卓越表现,结果表明,在较少的计算资源投入下,在保证输出结果的高精度下,可利用此模型进行有限元结果云图的加密。 展开更多
关键词 有限元分析 结果云图 Res2Net残差网络 跳跃连接 注意力机制
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基于CT影像搏动性耳鸣识别及高致病区域
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作者 田山 王治文 +2 位作者 曹学鹏 苏磊 刘兆会 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期625-632,共8页
搏动性耳鸣(PT)的病因诊断依赖于影像学检测,但病因众多,缺乏普适性强、机制明确的诊断标准。基于搏动性耳鸣患者和无耳鸣人群的计算机断层扫描(CT)影像横截面图,提出一种高精度的耳鸣识别神经网络模型,并自动标示高致病区域,辅助临床... 搏动性耳鸣(PT)的病因诊断依赖于影像学检测,但病因众多,缺乏普适性强、机制明确的诊断标准。基于搏动性耳鸣患者和无耳鸣人群的计算机断层扫描(CT)影像横截面图,提出一种高精度的耳鸣识别神经网络模型,并自动标示高致病区域,辅助临床诊断。使用迁移学习Resnet-v1-50模型,取骨窗颞骨中部水平截面样本进行分类学习,并以梯度加权类激活映射(gradCAM)方法对分类高权重区域自动标注;统计CT截面大图(全颅)、中图(双侧颞骨)、小图(右侧颞骨)3种数据集的耳鸣分类高权重区域涉及的解剖结构,逐步细化感兴趣区域,提高分类高权重区域标注分辨率。实验结果显示:包含双侧颞骨的中图数据集分类精度最好,测试集精度达到100%。搏动性耳鸣分类高权重区域集中于双侧或单侧颞骨部位,主要包括颞骨蜂房、鼓窦、乙状窦骨板、上鼓室等部位。搏动性耳鸣与颞骨及附近骨质结构有密切关系;搏动性耳鸣患者在双侧颞骨或耳鸣对侧颞骨均有较大概率存在区别于无耳鸣人群的结构异常;颞骨蜂房、鼓窦、乙状窦骨板、鼓室等结构均有较高概率包含搏动性耳鸣的高致病区域。以上影像分析结论与搏动性耳鸣生物力学研究结论实现了相互佐证。 展开更多
关键词 搏动性耳鸣 机器学习 可视化策略 CT影像 神经网络模型 辅助诊断
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基于文献计量的茶多酚研究发展动态与热点分析
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作者 吕朝燕 王宇星 +1 位作者 陈小琴 袁兵杰 《保鲜与加工》 北大核心 2025年第3期143-156,共14页
茶多酚是一类从茶叶中提取的多酚类物质的总称,在医药、食品和农业等领域具有广阔的应用前景。基于CNKI和WOS数据库,采用文献计量学方法,应用CiteSpace和VOSviewer软件对1953-2023年茶多酚研究论文进行数据挖掘和定量分析。结果表明:①7... 茶多酚是一类从茶叶中提取的多酚类物质的总称,在医药、食品和农业等领域具有广阔的应用前景。基于CNKI和WOS数据库,采用文献计量学方法,应用CiteSpace和VOSviewer软件对1953-2023年茶多酚研究论文进行数据挖掘和定量分析。结果表明:①70年来,CNKI和WOS数据库中茶多酚研究论文数量均呈逐渐增长趋势。CNKI数据库中,论文主要发表在《福建茶叶》《食品工业科技》《食品科学》等期刊上,轻工业手工业学科的发文最多,基金资助以国家自然科学基金、国家科技支撑计划、国家重点研发计划等为主;WOS数据库中,论文主要发表在Journal of Agricultural and Food Chemistry、Food Chemistry、International Journal of Biological Macromolecules等期刊上,属于Food Science Technology学科的发文最多,基金资助以National Natural Science Foundation of China、United States Department of Health and Human Services、National Institutes of Health等为主;②从国家间的合作来看,中国发文量最大,同United States以及Philippines、Sri Lanka、Singapore等亚洲国家合作研究紧密,与India合作较少;③CNKI数据库中,浙江大学、江南大学、西南大学等是主要的研究机构,杨贤强、王岳飞、沈生荣等团队是国内主要的研究团队,国内研究涉及茶多酚的提取、抗氧化特性及其药理活性等方面;WOS数据库中,Rutgers University Systerm、Chinese Academy of Sciences、Zhejiang University等是主要的研究机构,Hara Y和Mukhtar H是主要的研究团队,国际研究更加关注茶多酚在医疗健康领域中的应用;④CNKI数据库中,“抗氧化”“壳聚糖”“保鲜”等是出现频率较高的关键词,茶多酚在食品领域中的应用是国内研究的前沿领域;WOS数据库中,关键词“catechins”“epigallocatechin gallate”“inhibition”等出现频率较高,国际研究前沿聚焦茶多酚与人体健康间的互作关系。通过文献综合分析可以帮助科研人员掌握该领域的研究现状和热点动态,明确未来研究方向。 展开更多
关键词 茶多酚 文献计量 可视化分析 网络图谱 研究进展
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基于4D-Arnold不等长映射的深度隐写模型参数加密研究
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作者 段新涛 李壮 张恩 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期66-73,I0011-I0013,共11页
隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映... 隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映射对卷积层参数跨卷积核、跨通道置乱.其次,扩散阶段采用相邻参数扩散机制在相邻参数间实现数值扩散并完成参数加密.最后,第三方无法获取任何秘密信息,实现对隐写模型的保护.实验表明,隐写模型加密后提取出的图像在PSNR,MSE,LPIPS和SSIM指标以及视觉效果上,显著降低了模型原始性能,模型隐蔽通信功能丧失.此外,所提方法在保证隐写模型加密有效性和安全性的同时,还可以应用于图像分类等其他深度模型的加密保护. 展开更多
关键词 AI模型安全 参数加密 4D-Arnold不等长映射 图像隐写模型 卷积神经网络
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基于注意力机制和多尺度融合的人群计数网络
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作者 栾方军 龚琪 袁帅 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期352-361,共10页
为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),... 为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),将主干网络中不同层次的特征进行跨尺度融合,融合后的特征包含了不同尺度的语义信息,可以更好地适应人群计数任务中的尺度变化问题。接着为了更好地解决人群计数中存在的挑战,设计一个多尺度注意力模块(MSAM),根据不同感受野的分支提取不同尺度的特征,利用选择性Kernel通道注意力(SKCA)缓解多列结构存在的特征相似问题,并将模块生成的注意力图反馈到对应的尺度特征中,以抑制背景的干扰。网络模型在ShanghaiTechA数据集中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别达到了56.1和93.9;在ShanghaiTechB数据集中的MAE和RMSE分别达到了6.1和10.3;在UCF_CC_50数据集中的MAE和RMSE分别达到了174.9和252.7;在Mall数据集中的MAE和RMSE分别达到了1.42和1.85。在公开数据集上的实验结果表明,提出的网络模型与现有代表性的人群计数方法相比,在提升人群计数任务的准确性和鲁棒性方面均取得了明显进展。 展开更多
关键词 人群计数 多尺度特征融合 注意力机制 神经网络 密度图
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可变形卷积网络的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用
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作者 王璐 刘东 刘卫光 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期261-274,共14页
近年来,可变形卷积网络(DCN)广泛运用于图像识别和分类等领域,然而对该模型的可解释性研究较为有限,它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题,提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先,引入可变形卷积对VGG16、ResNe... 近年来,可变形卷积网络(DCN)广泛运用于图像识别和分类等领域,然而对该模型的可解释性研究较为有限,它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题,提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先,引入可变形卷积对VGG16、ResNet50和DenseNet121(Dense Convolutional Network121)分类模型进行改进;其次,采用反卷积和类激活映射(CAM)等可视化手段来对比可变形卷积和标准卷积在特征提取能力上的差异,且通过消融实验结果表明可变形卷积在神经网络的较低层且不连续使用时效果更佳;再次,提出显著性移除(SR)并对CAM的性能和激活特征重要性进行统一评价,同时通过设置不同的移除阈值等多个角度,提高评价的客观性;最后,基于评价结果更高的FullGrad(Full Gradient-weighted)解释模型识别的判断依据。实验结果显示,在Archive_80数据集上,所提出的D_v2-DenseNet121的准确率达到97.03%,相较于DenseNet121分类模型提高了2.82个百分点。可见,可变形卷积的引入赋予了神经网络模型不变性特征提取能力,并提高了分类模型的准确率。 展开更多
关键词 可变形卷积网络 可解释性 蝴蝶物种识别 类激活映射 显著性移除
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基于注意力机制的多用户全景视频视口预测 被引量:1
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作者 张汉琦 黄聪宇 +2 位作者 王晶 李知禹 杨立东 《信号处理》 北大核心 2025年第2期302-311,共10页
近年来,随着虚拟现实等沉浸式技术的发展,全景视频技术的应用前景也在逐步扩展。全景视频提供了逼真的沉浸式体验,但同时也给网络带宽带来了极大的传输压力。因此,如何降低其传输带宽成为了研究的焦点,视口预测则是该领域的研究热点。当... 近年来,随着虚拟现实等沉浸式技术的发展,全景视频技术的应用前景也在逐步扩展。全景视频提供了逼真的沉浸式体验,但同时也给网络带宽带来了极大的传输压力。因此,如何降低其传输带宽成为了研究的焦点,视口预测则是该领域的研究热点。当前,主流的视口预测方案多是利用观看者的视点轨迹和画面内容,结合神经网络输出结果,并进行评估。现有的方法大多不能在长时间预测取得较好的效果,且没有充分利用多用户场景下的数据。为此,本文借鉴了目前流行的Transformer网络中的注意力机制,提出了一种在多用户场景下预测未来较长时间视口的方案。由于不同用户在观看同一视频的视点轨迹具有相似性,本文首先提出了一种多用户视口轨迹相似性比较方案,该方案利用目标用户的视口轨迹数据和历史用户的视口轨迹数据预测目标用户未来视口轨迹数据。其次,由于全景视频视口轨迹存在着不连续性,本文对不连续视口轨迹进行映射处理来解决单次预测轨迹数据不连续的问题,在实验中使用此方法处理数据集的效果较好。最后,本文通过实验对比了两个近年提出的具有相似输出的模型,结果显示本文提出的全景视频预测算法在平均绝对误差、曼哈顿距离以及本文提出的角度距离误差指标下有所减少,部分指标减少超过10%。这说明本文提出的方案能在较长时间视口预测取得更高的精度,引入注意力机制和多用户相似性比较有助于提升模型性能和泛化能力。 展开更多
关键词 全景视频 虚拟现实 视口预测 显著图 注意力机制 神经网络
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基于5G无线通信的配电网电流差动保护系统设计 被引量:3
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作者 冯兴隆 孔锋峰 +2 位作者 霍凯龙 周国华 赵舫 《电测与仪表》 北大核心 2025年第1期116-123,共8页
以快速实现配电网电流保护,避免出现误动或拒动问题为目的,设计基于5G无线通信的配电网电流差动保护系统。随着5G通信技术的发展,其特有的高可靠性、超低时延等特性,使其成为配电网差动保护的理想通信方式。通过对5G网络构建切片,可以... 以快速实现配电网电流保护,避免出现误动或拒动问题为目的,设计基于5G无线通信的配电网电流差动保护系统。随着5G通信技术的发展,其特有的高可靠性、超低时延等特性,使其成为配电网差动保护的理想通信方式。通过对5G网络构建切片,可以使5G端到端平均时延达到10 ms以内,可有效满足配电网的差动保护需求。数据采集模块通过电流互感器采集配电网两侧各相电流与零序电流信息,将采集到的信息传输至差动保护模块,根据数字信号处理(digital signal processing,DSP)控制器运算的差动保护动作,判据完成配电网电流差动保护与相关自动化功能;对时模块接收北斗/GPS卫星对时,以此辅助变电站与开闭所两侧差动保护模块同步采样。5G CPE(central processing element)通信模组利用5G无线通信网络,通过集中式的网络切片跨区域映射的网络架构实现数据的传输与收发。在配电网产生区域故障的条件下,两个差动保护模块内的差动保护逻辑分别动作,保护动作出口,完成配电网电流差动保护。实验结果显示,文中系统的全部测试结果均达到预期测试的目标,并且在过渡电阻值较高的条件下,该系统仍然以较快的速度准确完成动作。 展开更多
关键词 5G无线通信 电流差动保护 动作判据 网络切片 跨域映射
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面向分布式超导量子计算架构的量子线路映射 被引量:1
16
作者 朱鹏程 卫丽华 +3 位作者 冯世光 周祥臻 郑盛根 管致锦 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2381-2400,共20页
近年来,超导量子互连技术的研究取得了重要进展,这为构建分布式超导量子计算架构提供了有效途径.分布式超导架构在网络拓扑、量子比特连通性、以及量子态传输协议等方面对量子线路的执行施加了严格约束.为在分布式架构上调度和执行量子... 近年来,超导量子互连技术的研究取得了重要进展,这为构建分布式超导量子计算架构提供了有效途径.分布式超导架构在网络拓扑、量子比特连通性、以及量子态传输协议等方面对量子线路的执行施加了严格约束.为在分布式架构上调度和执行量子线路,需要通过专门的映射工序对量子线路进行适配底层架构的变换,并将变换后的线路交由网络中多个QPU(quantum processing unit)协同运行.分布式量子线路映射需向原始线路插入辅助的量子态移动操作,这些操作(尤其是QPU间量子态移动操作)具有较高的错误率.因此,减少映射所需的量子态移动操作数对于保证分布式计算的成功率至关重要.基于超导量子互连技术和超导QPU的技术特征构建一种抽象的分布式量子计算模型,并基于该抽象模型提出一种分布式量子线路映射方法,该方法由量子比特分布式映射和量子态路由两个核心模块组成,前者以量子态路由开销为代价函数,通过局部寻优和模拟退火相结合的策略生成近最优的初始映射;后者根据量子门执行的不同情形构建多个启发式量子态路由策略,并通过灵活应用这些策略最小化插入的量子态移动操作数.所构建的分布式抽象模型屏蔽了底层架构中和量子线路映射无关的物理细节,这使得基于该模型的映射方法可适用于一类分布式超导架构而非某个特定架构.另外,所提方法可作为辅助工具参与分布式网络拓扑结构的设计和评价.实验结果表明,所提算法可以有效降低映射所需的QPU内量子态移动操作(即SWAP门)数和QPU间量子态移动操作(即ST门)数.相较已有算法,在所有基准线路上平均减少69.69%的SWAP门和85.88%的ST门,且时间开销和已有算法接近. 展开更多
关键词 超导量子计算 量子网络 分布式计算 量子处理器 量子线路映射
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用MapInfo数据生成导航电子地图道路网络 被引量:7
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作者 付梦印 李杰 +1 位作者 张长江 邓志红 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1463-1465,共3页
提出一种为车辆导航系统生成具有拓扑结构道路网络的方法 ,并以北京市部分地图为例 。
关键词 车辆导航系统 电子地图 道路网络 拓扑结构 maplnfo数据
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全球低碳城市知识网络形态、重点内容及趋势——基于英文文献的计量分析
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作者 王乙喆 王兴平 +1 位作者 许闻博 彭思伟 《现代城市研究》 北大核心 2025年第6期1-10,共10页
低碳城市研究已经成为全球城市领域研究热点。伴随着研究文献的快速增长,很多低碳城市知识处于“诞生—进化—扬弃”的快速“迭代”中,给低碳城市研究者和实践者有效知识图景的建立带来巨大的挑战。文章立足科学知识图谱理论,采用CiteSp... 低碳城市研究已经成为全球城市领域研究热点。伴随着研究文献的快速增长,很多低碳城市知识处于“诞生—进化—扬弃”的快速“迭代”中,给低碳城市研究者和实践者有效知识图景的建立带来巨大的挑战。文章立足科学知识图谱理论,采用CiteSpace共引文分析方法,以Web of Science为数据来源,开展全球低碳城市知识网络研究,以求展现更为全面且具有针对性的知识图景。研究发现在知识网络形态方面,低碳城市知识网络存在:(1)“四大”知识集聚区;(2)“中心—外围”组织形式;(3)三阶段演化的时序阶段。在知识网络重点内容方面,低碳城市认知类知识基础包含了认知理论、碳排放定量化方法、低碳城市关联现象3个方面,低碳实践类知识基础包含了可持续转型、循环经济、智慧城市三大方向。而前沿知识包含了可再生能源、环境政策、数字经济、绿色金融、碳交易5个方面。基于知识网络归纳,文章认为低碳城市研究存在如下发展趋势:(1)呈现跨学科属性与可持续发展多目标融合的特点;(2)呈现明显的“认知”与“实践”的辩证式演进趋势;(3)存在“殊途也不同归”的实践导向。 展开更多
关键词 全球 低碳城市 知识网络 科学图谱 文献计量
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基于SDN的MapReduce带宽优化设计 被引量:4
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作者 杨军 吕璐 +2 位作者 徐冠 王曼 戴彬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期3109-3113,共5页
在实际Hadoop系统中,如何使作业完成时间最短成为了一个NP完全问题,导致这个问题的主要原因是MapReduce计算过程中大量的数据从Map节点向Reduce节点进行迁移,容易造成网络拥塞,使得数据迁移时间过长。软件定义网络(SDN)实现了路由控制... 在实际Hadoop系统中,如何使作业完成时间最短成为了一个NP完全问题,导致这个问题的主要原因是MapReduce计算过程中大量的数据从Map节点向Reduce节点进行迁移,容易造成网络拥塞,使得数据迁移时间过长。软件定义网络(SDN)实现了路由控制和数据转发的分离,同时使交换机能够对网络中的数据进行灵活处理,使控制器能够知晓全局网络拓扑结构,其集中式管理模式为Hadoop进行性能优化带来了可能性。利用SDN对网络的灵活控制,让Map中间值在Open Flow交换机上进行数据合并,减少数据流量和数据迁移时间,提高Hadoop工作效率。 展开更多
关键词 软件定义网络 mapREDUCE 带宽优化 中间值合并
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基于注意力机制的端到端轻量化星图识别算法研究
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作者 伊国胜 杨翰文 +3 位作者 司文杰 李冰 王彦博 韩春晓 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 北大核心 2025年第3期247-259,共13页
星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制... 星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制端到端轻量化网络MobileCiT的星图识别算法,用于直接识别星敏感器中的含噪声星图.MobileCiT在卷积神经网络的基础上采用深度可分离卷积和改进前置倒残差结构以实现星图识别算法的轻量化,同时引入注意力机制以重点关注星点位置信息.此外,由于实拍星图的成本高,噪声不可控,采用基于小孔成像的坐标映射模型以生成含噪声的仿真星图训练集与测试集.实验结果表明,MobileCiT对含不同噪声星图的识别准确率为99.850%,高于现有的基于轻量化网络MobileNet和MobileViT的星图识别算法,对位置噪声、星等噪声、假星和缺失星均具有良好的鲁棒性,能够在无需背景去噪、连通域检测、星点质心提取等预处理操作的情况下实现高精度的星图识别.MobileCiT在提升识别精度的同时具有较低的计算成本,计算量仅为基于MobileViT网络算法的1/3.在此基础上,将MobileCiT与基于子图同构的星图识别算法和基于模式识别的星图识别算法进行对比.在相同的视场范围与噪声条件下,MobileCiT依旧表现出了更高的识别准确率与更强的鲁棒性,这进一步验证了MobileCiT相对于传统星图识别算法的先进性. 展开更多
关键词 星图识别 注意力机制 轻量化 星图仿真 卷积神经网络 噪声鲁棒性
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