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基于联邦学习的空天地一体化通信技术研究综述: 1; 作者金亚东范菁 +2 位作者郗恩康董华俞浩《计算机应用研究》北大核心 2025年第11期3215-3224,共10页; 空天地一体化网络(space-air-ground integrated network,SAGIN)是下一代移动通信系统的异构组织形态,联邦学习(federated learning,FL)是下一代移动通信系统中用于提升通信性能与保护隐私的安全分布式机器学习技术形态,联邦学习应用于... 展开更多; 关键词空天地一体化网络联邦学习资源分配网络切片移动边缘计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计: 2; 作者范菁徐庶《沈阳工业大学学报》北大核心 2025年第4期455-462,共8页; 【目的】传统电机优化设计方法是通过搭建电机体积、损耗和成本的解析模型,并选择优化算法对其进行改进,得到最优设计变量。然而,电机模型较为复杂,解析模型无法精确描述部分变量。定子磁密是无槽永磁直流电机的重要变量,其解析式精度... 展开更多; 关键词无槽永磁直流电机定子磁密 Sobol法响应面法自适应粒子群惯性权重学习因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

多无人机协同规划研究综述被引量：2: 3; 作者宁聪范菁孙书魁《计算机工程与应用》北大核心 2025年第1期42-58,共17页; 无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面... 展开更多; 关键词无人机解耦策略智能算法任务分配路径规划; 在线阅读下载PDF 职称材料

生成式对抗网络研究综述被引量：13: 4; 作者孙书魁范菁 +1 位作者曲金帅路佩东《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第18期90-103,共14页; 生成式对抗网络(GAN)凭借其强大的对抗学习能力受到越来越多研究者的青睐,并在诸多领域内展现出巨大的潜力。阐述了GAN的发展背景、架构、目标函数,分析了训练过程中出现模式崩溃和梯度消失的原因,并详细介绍了通过架构变化和目标函数... 展开更多; 关键词机器学习生成式对抗网络图像生成无监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工智能在新型冠状病毒肺炎中的研究综述被引量：3: 5; 作者孙书魁范菁 +2 位作者李占稳曲金帅路佩东《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期28-39,共12页; 新型冠状病毒肺炎(corona virus disease,COVID-19)的暴发对全球人类的生命财产安全造成了巨大威胁。人工智能(artificial intelligence,AI)为助力打赢这场疫情攻坚战发挥了不可替代的作用。由于AI的助力,医疗资源紧张的问题得到大幅度... 展开更多; 关键词人工智能新型冠状病毒肺炎疫情防控深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于联邦学习的空天地一体化通信技术研究综述: 1; 作者金亚东范菁郗恩康董华俞浩; 机构云南民族大学电气信息工程学院云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室; 出处《计算机应用研究》北大核心 2025年第11期3215-3224,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(12361104) 教育部-新一代信息技术创新项目(2023IT077) +3 种基金 CCF-深信服“远望”科研基金资助项目(20240210)。; 文摘空天地一体化网络(space-air-ground integrated network,SAGIN)是下一代移动通信系统的异构组织形态,联邦学习(federated learning,FL)是下一代移动通信系统中用于提升通信性能与保护隐私的安全分布式机器学习技术形态,联邦学习应用于空天地一体化网络通信协作是未来移动通信系统的主流发展趋势。首先,介绍联邦学习、空天地一体化网络的概念与应用及其面临的挑战;接着,基于联邦学习通信机制应用为主线,分析了空天地一体化网络场景下同层级和跨层级通信的若干关键技术,包括资源分配、组网管理、网络切片、异构网络、移动边缘计算、云-边-端一体化等关键通信技术;最后,从量子通信、6G通信、绿色通信角度探讨了未来基于联邦学习的空天地一体化网络通信技术的研究方向。; 关键词空天地一体化网络联邦学习资源分配网络切片移动边缘计算; Keywords space-air-ground integrated network(SAGIN) federated learning(FL) resource allocation network slicing mobile edge computing; 分类号 TN915 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计: 2; 作者范菁徐庶; 机构云南民族大学电气信息工程学院云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室; 出处《沈阳工业大学学报》北大核心 2025年第4期455-462,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61540063)。; 文摘【目的】传统电机优化设计方法是通过搭建电机体积、损耗和成本的解析模型,并选择优化算法对其进行改进,得到最优设计变量。然而,电机模型较为复杂,解析模型无法精确描述部分变量。定子磁密是无槽永磁直流电机的重要变量,其解析式精度较低。粒子群算法广泛用于优化设计,但是其寻优能力较差。【方法】针对上述问题,提出一种基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计方法。首先,通过搭建无槽永磁直流电机解析模型,构建以电机体积、损耗和成本为优化目标的目标函数。利用Sobol法获取电机的高灵敏度变量,减少设计变量个数。然后,采用有限元仿真搭建电机磁路模型,调整设计变量参数大小,获取磁密数据。使用响应面法对磁密数据进行重新拟合,构建定子磁密响应面模型,代替定子磁密解析式。对粒子群算法进行改进,通过比较粒子迭代更新时个体适应度值与全局粒子平均适应度值的大小,选择不同的惯性权重与学习因子更新方式,实现算法精度上的提升。最后,分别采用原始算法和改进算法对目标函数进行优化,通过比较得到电机最优设计参数。【结果】通过比较定子磁密解析式与定子磁密响应面模型计算结果发现,定子磁密响应面模型计算结果误差较小。采用自适应粒子群算法、原始粒子群算法和其他经典算法对目标函数进行优化,改进粒子群算法优化得到的结果最优。【结论】实验结果表明,定子磁密响应面模型代替定子磁密解析式可以改善定子磁密解析式计算误差较大的问题。同时,自适应更新惯性权重与学习因子的粒子群算法寻优能力得到了提升,与经典算法相比,其寻优能力更强。; 关键词无槽永磁直流电机定子磁密 Sobol法响应面法自适应粒子群惯性权重学习因子; Keywords slotless permanent magnet direct-current motor stator magnetic density Sobol method response surface method adaptive particle swarm inertia weight learning factor; 分类号 TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多无人机协同规划研究综述被引量：2: 3; 作者宁聪范菁孙书魁; 机构云南民族大学电气信息工程学院云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室; 出处《计算机工程与应用》北大核心 2025年第1期42-58,共17页; 基金国家自然科学基金(61540063) 教育部人文社会科学研究青年基金(20YJCZH129) +2 种基金云南省吴中海专家工作站(202305AF150045)。; 文摘无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面对多无人机协同规划问题的通用模型进行描述,整理归纳出常见环境建模方法和多目标优化求解的约束条件;综述了基于集中式控制和分布式控制的任务规划方法,以及启发式算法在多无人机协同规划中的应用和研究进展,并重点介绍了多无人机协同规划问题面临实时性要求下的协同规划方法;结合典型研究,讨论了多无人机协同规划问题的未来研究方法与挑战,展望多无人机协同规划的发展。; 关键词无人机解耦策略智能算法任务分配路径规划; Keywords unmanned aerial vehicle(UAV) decoupling strategy intelligent algorithm task allocation path planning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名生成式对抗网络研究综述被引量：13: 4; 作者孙书魁范菁曲金帅路佩东; 机构云南民族大学电气信息工程学院云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第18期90-103,共14页; 基金国家自然科学基金(61540063) 云南省教育厅项目(2020J0655)。; 文摘生成式对抗网络(GAN)凭借其强大的对抗学习能力受到越来越多研究者的青睐,并在诸多领域内展现出巨大的潜力。阐述了GAN的发展背景、架构、目标函数,分析了训练过程中出现模式崩溃和梯度消失的原因,并详细介绍了通过架构变化和目标函数修改而提出GAN衍生模型,对一些用来评估生成图像质量和多样性的标准进行了小结,总结了GAN在不同领域的广泛应用,总结全文并对该领域未来的研究方向提出一些展望。; 关键词机器学习生成式对抗网络图像生成无监督学习; Keywords machine learning generative adversarial networks image generation unsupervised learning; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工智能在新型冠状病毒肺炎中的研究综述被引量：3: 5; 作者孙书魁范菁李占稳曲金帅路佩东; 机构云南民族大学电气信息工程学院云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室哈尔滨医科大学第二临床医学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期28-39,共12页; 基金国家自然科学基金(61540063) 云南省教育厅项目(2020J0655)。; 文摘新型冠状病毒肺炎(corona virus disease,COVID-19)的暴发对全球人类的生命财产安全造成了巨大威胁。人工智能(artificial intelligence,AI)为助力打赢这场疫情攻坚战发挥了不可替代的作用。由于AI的助力,医疗资源紧张的问题得到大幅度缓解,并提高了医疗诊断效率,同时也避免接触感染的风险。阐述了COVID-19和AI的背景知识,从疫情趋势预测、疫情溯源追踪、检测诊断、药物开发、疫苗研制、药物再利用、网络舆论管控以及基因组测序这8个疫情防控的环节讨论了AI在本次COVID-19中的研究进展,并列举本次疫情中AI所面临的挑战,浅谈本次疫情对我国AI产业影响以及两者的辩证关系,对全文进行总结。; 关键词人工智能新型冠状病毒肺炎疫情防控深度学习; Keywords artificial intelligence corona virus disease epidemic prevention and control deep learning; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R511 [医药卫生—内科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于联邦学习的空天地一体化通信技术研究综述	金亚东范菁郗恩康董华俞浩	《计算机应用研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计	范菁徐庶	《沈阳工业大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多无人机协同规划研究综述	宁聪范菁孙书魁	《计算机工程与应用》北大核心	2025	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	生成式对抗网络研究综述	孙书魁范菁曲金帅路佩东	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	人工智能在新型冠状病毒肺炎中的研究综述	孙书魁范菁李占稳曲金帅路佩东	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料