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车间流水线场景下基于随机森林的多元输入信道路径损耗模型研究
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作者 余雨 丁文慧 +4 位作者 严伟 徐晨 许恒飞 杨洁 张云萱 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期12-20,共9页
针对车间流水线复杂环境中的信道建模需求,结合多维特征数据与随机森林方法,提出了一种多元输入路径损耗模型。首先,通过射线追踪技术获取多维度特征数据,利用决策树集成方法实现路径损耗的精准预测。然后,分析了随机森林超参数对模型... 针对车间流水线复杂环境中的信道建模需求,结合多维特征数据与随机森林方法,提出了一种多元输入路径损耗模型。首先,通过射线追踪技术获取多维度特征数据,利用决策树集成方法实现路径损耗的精准预测。然后,分析了随机森林超参数对模型性能的影响,并给出了模型参数提取方法。此外,与三维模型、人工神经网络模型、深度神经网络模型、对数距离模型及3GPP TR 38.901模型的对比表明,该模型在路径损耗预测精度、计算效率及可扩展性方面具有一定优势。最后,为验证所提出模型的泛化性能,将该模型应用于其他结构工厂和不同频段,结果表明模型的准确度仍较高,适用于类似场景。所提出方法能够有效应对工业车间复杂环境下的无线信道特性建模需求,为复杂工业环境下无线通信链路的设计与性能优化提供了可靠支持,并具有广泛的实际应用前景。 展开更多
关键词 随机森林 路径损耗 多元输入 信道模型 工厂环境 流水线
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基于虚假演示的隐藏后门提示攻击方法研究
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作者 顾欢欢 李千目 +2 位作者 刘臻 王方圆 姜宇 《信息网络安全》 北大核心 2025年第4期619-629,共11页
文章提出一种基于虚假演示的隐藏后门提示攻击方法(HDPAttack),该方法以自然语言提示的整体语义为单位作为触发器,在训练数据中插入精心构造的虚假演示,这些虚假演示通过对提示进行语义再表达生成具有高语义一致性的虚假示例,引导模型... 文章提出一种基于虚假演示的隐藏后门提示攻击方法(HDPAttack),该方法以自然语言提示的整体语义为单位作为触发器,在训练数据中插入精心构造的虚假演示,这些虚假演示通过对提示进行语义再表达生成具有高语义一致性的虚假示例,引导模型在深层表示中学习特定的触发模式。与传统的后门攻击方法不同,HDPAttack不依赖稀有词汇、特殊字符或异常标记,而是通过改变提示的语言表达方式而不显著改变输入数据的语义或标签生成虚假示例,从而规避了基于显式异常特征的检测技术,使模型能够在看似正常的输入中激活隐藏的后门行为,从而提高攻击的隐蔽性和成功率。该方法在隐蔽性攻击领域具有较好的潜力,为提升后门防御技术提供了参考。 展开更多
关键词 大语言模型 后门攻击 提示学习
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基于社会福利最大化的柔性业务资源分配研究 被引量:2
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作者 严伟 朱晓荣 +1 位作者 陈守宁 邵世祥 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期165-173,共9页
对经济学方法在无线资源管理中的应用进行了研究,考虑业务、用户、资源等多个域,将无线资源分配看作生产–消费模型,兼顾用户公平性原则,针对不同业务的QoS(quality of service)要求采用不同的资源分配方法,建立了基于社会福利最大化的... 对经济学方法在无线资源管理中的应用进行了研究,考虑业务、用户、资源等多个域,将无线资源分配看作生产–消费模型,兼顾用户公平性原则,针对不同业务的QoS(quality of service)要求采用不同的资源分配方法,建立了基于社会福利最大化的资源分配模型。采用基于用户柔性业务的调度算法优化所提模型,综合考虑用户效用、网络效益以及运营商收益,实现了基于社会福利最大化的柔性业务资源分配。仿真结果验证了所提算法的优越性。 展开更多
关键词 经济学 资源分配 QoS社会福利 柔性业务 用户效用
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一种数字调制信号符号速率盲估计方法 被引量:4
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作者 谢纪岭 卢彦卿 《电讯技术》 北大核心 2022年第1期54-58,共5页
数字调制信号符号速率估计的循环平稳类算法需要较少的先验信息,是非合作接收系统中一种实用的估计算法。将循环自相关和非线性滤波结合,提出了一种符号速率盲估计算法。通过累加不同时延的循环自相关和非线性滤波突出并增强符号率谱线... 数字调制信号符号速率估计的循环平稳类算法需要较少的先验信息,是非合作接收系统中一种实用的估计算法。将循环自相关和非线性滤波结合,提出了一种符号速率盲估计算法。通过累加不同时延的循环自相关和非线性滤波突出并增强符号率谱线并白化噪底,之后与门限进行简单比较即可选出正确的符号率谱线。计算机仿真和实际采集数据验证了该算法的性能。 展开更多
关键词 符号速率估计 循环自相关 非线性滤波 符号率谱线
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基于球面波的非平稳性MIMO信道建模
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作者 李钢 严伟 袁玩贵 《无线电通信技术》 2023年第3期465-471,共7页
提出了一种新的无线通信物理信道模型,可用于研究多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中天线与传播信道之间的相互作用。利用球矢量波系数展开、天线散射矩阵和非平稳性建模,推导出了信道矩阵的扩展形式。引入了剥... 提出了一种新的无线通信物理信道模型,可用于研究多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中天线与传播信道之间的相互作用。利用球矢量波系数展开、天线散射矩阵和非平稳性建模,推导出了信道矩阵的扩展形式。引入了剥离天线影响的信道矩阵,并将其协方差统计量表示为共极化分量和交叉极化分量的双边功率角谱(Double-Directional Power-Angular Spectrum, DD-PAS)的函数。模型对于研究指定传播信道中天线设计具有重要价值,对MIMO系统在典型的传播环境中的应用进行了仿真分析,验证了所提出信道的准确性,结果表明提出的模型可以用于未来无线通信系统建设中。 展开更多
关键词 多输入多输出 信道建模 球面波 天线散射矩阵
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基于知识图谱与BERT的安全领域汉字文本纠错模型
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作者 王子斌 张全 +3 位作者 谢聪 余沛 余泓江 李沣庭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期75-80,共6页
针对安全领域所涉及的文本中存在大量人为混淆的文字的问题,提出一种基于汉字知识图谱的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,表征汉字的读音、字形、语义三个维度的特征,构建纠错算法。首先,构建... 针对安全领域所涉及的文本中存在大量人为混淆的文字的问题,提出一种基于汉字知识图谱的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,表征汉字的读音、字形、语义三个维度的特征,构建纠错算法。首先,构建汉字知识图谱刻画汉字的读音、字形拆解、繁简转换、汉字与数字转换等属性和关系,并基于汉字知识图谱中的读音属性和node2vec模型训练得到汉字读音向量;其次,基于知识图谱中字形关系构建node2vec模型,得到node2vec字形向量,并结合卷积神经网络(CNN)方法训练字形向量,两者之和作为最终的字形向量;最后,基于BERT预训练模型,融合读音、字形、语义三维度的向量,并在不同维度间使用自注意力机制加权求和,发现错误字位置并选择正确的候选字。为验证所提模型的有效性,在安全领域诈骗短信数据集上,将所提模型与FASpell、SpellGCN、Soft-Masked BERT进行了对比。实验结果表明,所提模型的正确率和召回率比FASpell分别提升了24.7、21.6个百分点,比SpellGCN分别提升了22.2、13.7个百分点,比Soft-Masked BERT分别提升了20.8、32.7个百分点。可见该纠错模型能够有效识别安全领域文本的错字,在网络诈骗文本分类、要素提取等下游任务中有较好的效果。 展开更多
关键词 自然语言处理 知识图谱 汉字文本纠错 图神经网络 node2vec BERT 预训练模型
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