采用卷积神经网络的室内可见光定位方法

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作者 王亮 孙海燕 《导航定位学报》 北大核心 2025年第1期128-136,共9页

针对多径反射与系统噪声导致室内可见光定位精度下降的问题,提出一种基于扩张卷积网络的室内可见光三维定位方法:基于皮尔森相关性系数对采集的接收信号强度向量进行过滤,删除系统噪声引起的非线性失真接收信号强度向量,以提高训练的神... 针对多径反射与系统噪声导致室内可见光定位精度下降的问题,提出一种基于扩张卷积网络的室内可见光三维定位方法:基于皮尔森相关性系数对采集的接收信号强度向量进行过滤,删除系统噪声引起的非线性失真接收信号强度向量,以提高训练的神经网络精度;然后,将接收信号强度向量集建立的指纹库传入神经网络进行训练,利用神经网络较强的三维空间结构表达能力拟合多径反射和系统噪声下的非线性指纹库。仿真结果表明,在7 m×7 m×3 m的室内环境下,所提方法的平均定位误差可达0.91 cm,其中90%样本的定位误差小于1.17 cm;此外,所提方法的平均定位误差较全连接神经网络和卷积神经网络可分别降低0.82 cm和0.56 cm,证明所提方法在多径反射与系统噪声环境下具有较好的定位性能。 展开更多

关键词 可见光通信系统 室内定位 物联网 卷积神经网络(CNN) 可见光定位

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物联网环境下多船舶智能体决策信息支持技术 被引量：1

2

作者 祁宏宇 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第24期158-160,共3页

随着物联网的快速发展,传感器网络被广泛应用于船舶智能系统中,逐渐成为船舶信息化建设的重要基础。传感器网络能够为多船舶智能体系统提供大量船舶运行的实时感知数据,为智能决策提供决策依据和信息支持。本文对物联网技术和基于物联... 随着物联网的快速发展,传感器网络被广泛应用于船舶智能系统中,逐渐成为船舶信息化建设的重要基础。传感器网络能够为多船舶智能体系统提供大量船舶运行的实时感知数据,为智能决策提供决策依据和信息支持。本文对物联网技术和基于物联网的多船舶智能体决策系统进行了深入研究,在此基础上,提出了多船舶智能体决策算法。 展开更多

关键词 物联网 多船舶智能体 决策算法

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融合SEIR与LSTM模型的传染病预测研究 被引量：3

3

作者 杨桂松 高炳涛 +1 位作者 何杏宇 瞿国庆 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第8期1887-1894,共8页

针对现有的传染病预测模型未充分考虑时间序列的复杂度且预测性能不稳定等问题,提出一种基于传染病动力学模型SEIR与长短时记忆网络(LSTM)的传染病组合预测模型.首先,通过计算Pearson相关系数分析气候因素与传染病新增人数之间的相关性... 针对现有的传染病预测模型未充分考虑时间序列的复杂度且预测性能不稳定等问题,提出一种基于传染病动力学模型SEIR与长短时记忆网络(LSTM)的传染病组合预测模型.首先,通过计算Pearson相关系数分析气候因素与传染病新增人数之间的相关性;其次,通过FE(Fuzzy Entropy)算法提取序列的局部特征且保证序列的平稳性,降低时间序列的复杂度,提升时间序列的可预测性;最后,根据传染病特点,构建SEIR模型分析不同人群传播情况,并结合LSTM模型实现大幅度提升传染病预测精度.仿真结果表明,相较于传统的模型算法,本文提出的混合模型能保证预测的平稳性并实现更高的预测精度,同时,本文使用该混合模型在不同的干预策略下进行预测,表明了提早采取防控措施对遏制传染病传播的重要性. 展开更多

关键词 传染病 Pearson相关系数 FE算法 SEIR模型 LSTM模型

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智能煤矸分选机器人设计 被引量：1

4

作者 陆柳延 陈峰 王亚东 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第S2期186-187,204,共3页

目前大多以人工操作筛选矸石,效率低下,且对人员安全具有威胁。设计了一种智能煤矸石分选机器人,详细介绍了其软硬件设计方案。实验结果表明,该机器人误拣率不超过5%,矸石拣出率不低于90%,符合矿井作业要求。

关键词 煤矸石分选 分选机器人 图像分析 射频发射 机械臂控制

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基于层叠介质贴片的紧凑型滤波天线阵列

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作者 王亮 施金 徐凯 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期78-83,共6页

文中通过下层条带型介质贴片耦合激励上层1×2的条带型介质贴片,结合末端加载X型枝节的微带馈线,构成1×2的介质贴片滤波天线阵列。下层单个条带形介质贴片的TM_(δ1)模能够耦合激励两个上层条带形介质贴片的TM_(δ1)模,并提供... 文中通过下层条带型介质贴片耦合激励上层1×2的条带型介质贴片,结合末端加载X型枝节的微带馈线,构成1×2的介质贴片滤波天线阵列。下层单个条带形介质贴片的TM_(δ1)模能够耦合激励两个上层条带形介质贴片的TM_(δ1)模,并提供大地反射路径上的额外相位,以便减少两层介质间的空气层厚度。辐射体形状皆为条带形,因此天线结构紧凑。同时下层条带形介质贴片起到功率分配作用,进一步减小了天线阵列复杂度。通过在馈线末端加载X型枝节可以产生额外的反射零点以及工作频带高端边缘处的辐射零点,天线阵列带宽与频率选择性得到有效改善。测试结果显示,天线阵列辐射体尺寸仅有0.044λ_(0)^(2),整体剖面为0.15λ_(0),相对带宽为24.6%。由此可见,该天线阵列在保持结构紧凑的同时实现了较宽的带宽。 展开更多

关键词 滤波天线 介质贴片 紧凑型

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基于Transformer模型的社交网络影响力最大化算法

6

作者 于树科 姚瑶 严晨雪 《电信科学》 北大核心 2024年第12期114-124,共11页

基于网络拓扑结构的社交网络影响力最大化算法受网络结构影响大,导致在不同规模、不同拓扑结构的社交网络上的性能不稳定。针对此问题,提出一种基于改进Transformer模型的社交网络影响力最大化算法。首先,基于K-shell分解法筛选社交网... 基于网络拓扑结构的社交网络影响力最大化算法受网络结构影响大,导致在不同规模、不同拓扑结构的社交网络上的性能不稳定。针对此问题,提出一种基于改进Transformer模型的社交网络影响力最大化算法。首先,基于K-shell分解法筛选社交网络中影响力高的节点;然后,运用随机游走策略发现候选节点的拓扑结构信息和连接框架信息;最终,对Transformer模型进行改进,使其支持可扩展的节点特征序列,利用改进Transformer模型预测社交网络中的种子节点。在6个不同规模的真实社交网络上完成了验证实验。结果表明,所提算法在不同规模、不同拓扑结构的社交网络上均实现了较好的影响力最大化性能,且大幅提高了种子节点识别的时间效率。 展开更多

关键词 社交网络 影响力节点 影响力最大化 信息传播 神经网络

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煤矿采空区变形监测中无人机图像采集与处理方法研究

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作者 王亚东 陆柳延 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第S2期72-75,共4页

针对无人机在煤矿采空区变形监测中应用问题,梳理了无人机测量技术在变形观测中的优劣势,分析煤矿采空区形变在无人机光学图像中的观测特征,设计了无人机外业测量原则,通过案例阐述了无人机外业测量原则的应用,结合观测特征提出了无人... 针对无人机在煤矿采空区变形监测中应用问题,梳理了无人机测量技术在变形观测中的优劣势,分析煤矿采空区形变在无人机光学图像中的观测特征,设计了无人机外业测量原则,通过案例阐述了无人机外业测量原则的应用,结合观测特征提出了无人机图像处理流程与处理方法,最后结合技术发展提出了该领域的未来发展方向。 展开更多

关键词 煤矿采空区 变形监测 无人机测量 数据处理

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基于虚拟化的移动无线网络仿真与实验平台 被引量：9

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作者 张丽 瞿国庆 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2018年第10期123-128,共6页

移动无线网络是电子信息专业的重要教学内容,大规模移动无线网络的实验需要大量硬件设施的支持,为高等院校带来较大的经济负担,为此设计了基于虚拟化的大规模移动无线网络仿真与实验平台。该平台采用了虚拟化技术,采用系统的进程仿真设... 移动无线网络是电子信息专业的重要教学内容,大规模移动无线网络的实验需要大量硬件设施的支持,为高等院校带来较大的经济负担,为此设计了基于虚拟化的大规模移动无线网络仿真与实验平台。该平台采用了虚拟化技术,采用系统的进程仿真设备,每个虚拟机可支持若干个进程,一台物理主机可仿真大量的网络设备。用户可定制网络拓扑的结构与网络连接的参数,这为实验室的课程提供了丰富的选择。此外,虚拟网络设备具有动态地接入、退出网络的功能,由此实现了移动无线网络的仿真要求。结果显示,本仿真平台能够准确地仿真移动网络与静态网络的行为,解决了实验室硬件资源的限制问题。 展开更多

关键词 实验室建设 移动网络 无线自组织网络 仿真实验 虚拟化技术

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基于深度学习的复杂网络实时Sybil攻击检测算法 被引量：3

9

作者 李扬 王春明 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期300-306,共7页

针对复杂网络中Sybil攻击检测速度较慢的问题,提出一种基于深度学习的复杂网络实时Sybil攻击检测方案。从网络中采集数据,提取合适的特征;通过深度学习技术预测网络中的攻击行为。基于多层核极限学习机的深度学习技术包括无监督表示学... 针对复杂网络中Sybil攻击检测速度较慢的问题,提出一种基于深度学习的复杂网络实时Sybil攻击检测方案。从网络中采集数据,提取合适的特征;通过深度学习技术预测网络中的攻击行为。基于多层核极限学习机的深度学习技术包括无监督表示学习与监督特征分类两个阶段。通过低秩逼近法计算近似的经验核映射,代替原极限学习机随机生成的隐层。将经验核映射-自动编码的栈式自编码器作为表示学习,对极限学习机的时间效率与存储成本实现了显著的提高。基于实际社交数据的实验结果表明,该方案有效地降低了Sybil攻击的检测时间,并且保持了较好的检测效果。 展开更多

关键词 表示学习 深度学习 极限学习机 社交网络 网络安全 深度神经网络

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嵌入式系统的细粒度多处理器实时抢占式调度算法 被引量：2

10

作者 李扬 王春明 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期202-209,共8页

现有的嵌入式实时系统调度算法一般以任务级为调度单位,对此提出一种细粒度的线程级多处理器实时调度算法。采用DAG图描述实时系统的任务,并采用任务分解法将其分解为线程形式;为任务级调度采用基于干扰的可调度性分析,为线程级调度采... 现有的嵌入式实时系统调度算法一般以任务级为调度单位,对此提出一种细粒度的线程级多处理器实时调度算法。采用DAG图描述实时系统的任务,并采用任务分解法将其分解为线程形式;为任务级调度采用基于干扰的可调度性分析,为线程级调度采用基于工作负载的可调度性分析;将线程的偏移、截止期与优先级作为三个调度目标,设计混合线程级调度算法。仿真实验结果表明,算法对于多线程任务的实时系统具有较好的性能。 展开更多

关键词 多核处理器 并行任务 云计算 多线程任务 调度算法 嵌入式系统

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云计算中基于改进视觉描述符的图像检索 被引量：2

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作者 王亮 孙海燕 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第3期554-560,共7页

为提高海量图像数据库的图像检索效率,提出了一种基于改进视觉描述符的海量数据图像检索算法。首先,设计了图像的视觉特征提取算法与图像兴趣点的提取算法;然后,对二叉搜索树进行修改,将图像中每一对兴趣点的图像ID作为键值(key),通过... 为提高海量图像数据库的图像检索效率,提出了一种基于改进视觉描述符的海量数据图像检索算法。首先,设计了图像的视觉特征提取算法与图像兴趣点的提取算法;然后,对二叉搜索树进行修改,将图像中每一对兴趣点的图像ID作为键值(key),通过二叉搜索树提高搜索的效率;最终,基于key-value的索引方案将图像小文件组织成一个大文件,利用云计算的MapReduce并行计算模块计算查询图像与图像库之间的相似性。基于公开的高维数据集与大数据集进行了实验,结果表明该算法不仅实现了较高的检索准确率,并且提高了大数据集的图像检索时间效率。 展开更多

关键词 云计算 大数据图像检索 视觉描述符 分布式计算 分布式存储

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基于雾架构的工业物联网通信机制与算法研究 被引量：2

12

作者 瞿国庆 彭志伟 杨桂松 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第12期93-98,136,共7页

传统的云架构面临着网络负载过大、端到端延时长等问题。因此,利用基于雾架构的工业物联网通信机制与算法对传感数据进行采集处理,构建网络模型和能耗模型;选择期望传输能耗最小的节点作为转发器,通过雾服务器节点收集工业现场的传感数... 传统的云架构面临着网络负载过大、端到端延时长等问题。因此,利用基于雾架构的工业物联网通信机制与算法对传感数据进行采集处理,构建网络模型和能耗模型;选择期望传输能耗最小的节点作为转发器,通过雾服务器节点收集工业现场的传感数据;通过仿真实验将该通信机制与其他方法进行对比和评估。实验结果表明,该通信机制与算法可以有效收集工业现场的传感数据。能耗、第一死亡节点等指标比其他算法更具有优越性,为改善工业现场应用提供了新的解决思路。 展开更多

关键词 工业物联网 雾架构 通信机制 移动雾节点

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基于PLC的机床电气控制系统设计与应用要点 被引量：3

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作者 蔡蓓蓓 《南方农机》 2019年第18期150-151,共2页

在工业化发展背景下,应用先进技术,可使机床设备实现自动化、智能化、信息化操控,使工业迅速发展。文章对PLC的使用性质进行概述,并从基础构造和特殊构造两方面对机床电气控制系统的组成进行分析,指出电气控制系统的设计要点,并通过硬... 在工业化发展背景下,应用先进技术,可使机床设备实现自动化、智能化、信息化操控,使工业迅速发展。文章对PLC的使用性质进行概述,并从基础构造和特殊构造两方面对机床电气控制系统的组成进行分析,指出电气控制系统的设计要点,并通过硬件控制和软件控制对电气控制系统的设计应用进行研究。 展开更多

关键词 PLC 机床 电气控制系统

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基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法 被引量：3

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作者 蔡艳婧 王强 程实 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期220-229,共10页

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择... 为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。 展开更多

关键词 云计算 工作流调度 期限分配 局部关键路径 期限约束 代价优化

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不完备混合决策粗糙集特定类多目标属性约简 被引量：3

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作者 蔡艳婧 程实 王强 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3063-3071,共9页

为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性约简算法。该方法建立在不完备混合决策粗糙集基础上,将决策代价和测试代价同时作为属性约简的优化目标,... 为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性约简算法。该方法建立在不完备混合决策粗糙集基础上,将决策代价和测试代价同时作为属性约简的优化目标,基于特定类的代价敏感而设计。实验结果表明,所提算法具有更高的代价敏感属性约简性能,由于属性约简结果同时兼顾了决策代价和测试代价,该算法具有更高的实用性能。 展开更多

关键词 决策粗糙集 不完备混合型信息系统 决策代价 测试代价 属性约简

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基于I^2C总线实验设计 被引量：11

16

作者 宣慧 孙佳昊 +2 位作者 程实 蔡艳婧 胡传志 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第1期52-55,共4页

鉴于I^2C总线在嵌入式系统中的重要性,设计I^2C总线实验已成为嵌入式系统实验教学中一个极重要的教学环节。在详细分析I^2C总线工作原理的基础上,以TM4C123GH6PM微控制器和LM75A温度传感器为例,研究I^2C总线的实验设计方法,包括硬件电... 鉴于I^2C总线在嵌入式系统中的重要性,设计I^2C总线实验已成为嵌入式系统实验教学中一个极重要的教学环节。在详细分析I^2C总线工作原理的基础上,以TM4C123GH6PM微控制器和LM75A温度传感器为例,研究I^2C总线的实验设计方法,包括硬件电路设计和软件程序设计。该实验设计在实验教学中取得了良好的效果,提高了嵌入式系统实验教学的水平。 展开更多

关键词 I^2C总线 实验设计 嵌入式系统 微控制器

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一种紧凑型LTCC差分分支线耦合器 被引量：1

17

作者 王亮 施金 徐凯 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期781-786,共6页

为满足微波电路高集成度以及抑制电磁串扰的需求,通过在低温共烧陶瓷(low temperature cofired ceramic, LTCC)不同层分布具有特定奇模特性阻抗耦合线的方式实现了一种紧凑型差分分支线耦合器.一方面,耦合线在保证差模传输的基础上具有... 为满足微波电路高集成度以及抑制电磁串扰的需求,通过在低温共烧陶瓷(low temperature cofired ceramic, LTCC)不同层分布具有特定奇模特性阻抗耦合线的方式实现了一种紧凑型差分分支线耦合器.一方面,耦合线在保证差模传输的基础上具有相对集中电场分布的特性,因此可以在LTCC中相互重叠,从而有效减小尺寸;另一方面,耦合线与单条带状线相比可以减少接地层的使用,从而降低损耗.为验证理论预期可行性,设计了一个工作在1.84 GHz频率下,尺寸为0.07λg×0.07λg(λg为中心频率的导波波长)的LTCC差分分支线耦合器.实测结果表明,最小插入损耗为0.6 dB, 15 dB回波损耗的相对带宽和隔离带宽分别为18.2%、18.0%,±10°相位差的相对带宽为40.0%.本文设计具有尺寸小、损耗低、带宽增强和易于与差分芯片连接等优点,可以作为一种实用的微波器件. 展开更多

关键词 差分分支线耦合器 低温共烧陶瓷(LTCC) 紧凑型 低损耗 带宽增强

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基于分布式模式识别框架研究方法

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作者 蔡艳婧 王则林 《山东农业大学学报（自然科学版）》 北大核心 2020年第2期266-268,共3页

传统模式识别是一种"微观宏观"的方法,模式拒识或误识的根源在于特征提取和选择的不当。本文提出一种"宏观微观"的分布式模式识别框架方法,较之传统方法:(1)回避了模式识别较难处理的特征抽取和选择问题,为复杂对... 传统模式识别是一种"微观宏观"的方法,模式拒识或误识的根源在于特征提取和选择的不当。本文提出一种"宏观微观"的分布式模式识别框架方法,较之传统方法:(1)回避了模式识别较难处理的特征抽取和选择问题,为复杂对象识别提供新的方法和技术;(2)采用动态、分布计算环境取代传统的静态、集中式模式识别环境。 展开更多

关键词 分布式 模式识别

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