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支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署研究 被引量：6
1
作者 黄琳 黄劼 蒋平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期102-106,共5页
5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机... 5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机制结合有限双协议栈模型,在模型下构建5G通信网络结构,并通过高架立体交叉网优化IPv4/IPv6双栈的5G通信网络组网结构,提升IPv4/IPv6双栈5G通信网络的通信速度。采用冗余路径算法,实现5G网络IPv4/IPv6双栈通信中的服务功能链编排,解决IPv4/IPv6双栈通信中的冗余问题。实验结果表明,该方法能够构建一种更稳定、更高效的5G通信网络组网结构,提高了网络频谱效率,优化了网络环境。 展开更多
关键词 5G通信网络 IPV4/IPV6双栈 可靠性组网部署 服务功能链 冗余路径算法 有限双协议栈模型
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近场场景下NOMA系统的物理层安全策略分析
2
作者 段莉莉 刘学育 +1 位作者 王映晖 章磊 《电讯技术》 北大核心 2025年第7期1087-1092,共6页
非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)的核心在于在同一无线资源上为多个用户同时提供服务以提高频谱效率。然而,由于资源的共享,NOMA存在安全漏洞。针对这一问题,提出了一个近场安全传输框架,并设计了一种两阶段波束... 非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)的核心在于在同一无线资源上为多个用户同时提供服务以提高频谱效率。然而,由于资源的共享,NOMA存在安全漏洞。针对这一问题,提出了一个近场安全传输框架,并设计了一种两阶段波束成形优化策略以对抗内部窃听。该策略首先基于半正定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)将原始问题中的非凸约束转化为等价的半正定松弛形式,再利用连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)将处理后的原始问题转化为一系列的连续凸问题,并通过逐步迭代来逼近原始问题的最优解。仿真结果显示,相较于远场通信,该近场安全传输框架能显著提高信息传输的安全性,具体表现为在基站最大传输功率下,信息传输的平均保密率提高了约28%。 展开更多
关键词 非正交多址(NOMA) 近场通信 波束成形 物理层安全
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融合时空信息的双向GRU下一个地点推荐 被引量：3
3
作者 李全 李书明 +2 位作者 许新华 向丹丹 曹双双 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第7期1402-1406,共5页
传统的基于序列数据的下一个地点推荐算法没有深度挖掘签到序列的上下文信息.本文通过深度学习神经网络的GRU模型对用户的签到序列、时间信息和距离信息进行双向地特征分析,提出了融合时空信息的双向GRU下一个地点推荐算法(BiGRU+ST).... 传统的基于序列数据的下一个地点推荐算法没有深度挖掘签到序列的上下文信息.本文通过深度学习神经网络的GRU模型对用户的签到序列、时间信息和距离信息进行双向地特征分析,提出了融合时空信息的双向GRU下一个地点推荐算法(BiGRU+ST).首先将相邻地点之间的时间间隙和距离间隔通过嵌入层投影为潜在特征向量.然后采用双向GRU模型从两个方向提取签到序列、时间信息和距离信息,得到用户的全局特征表示.最后,通过贝叶斯个性化排序(BPR)算法构造目标函数并学习模型参数.在两个数据集上进行实验,结果表明所提BiGRU+ST算法的性能有了较大的提高,且当距离间隔取200m,或者时间间隙取30min时,该地点推荐算法的效果较好. 展开更多
关键词 推荐算法 深度学习 时间间隙 距离间隔 双向GRU
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信道复用技术在LED水下可见光通信中的应用 被引量：2
4
作者 彭嘉驰 郭建中 +4 位作者 李燕龙 张亮 周英 艾勇 梁赫西 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第5期1133-1141,共9页
以发光二极管(LED)为发射端的水下可见光通信(UVLC)系统因器件带宽所限其传输速率较低,且受水质环境影响较大,致使通信综合性能不佳。为提高信道容量与通信质量,将信道复用技术应用在LED-UVLC系统中,以现场可编程门阵列(FPGA)为数据处... 以发光二极管(LED)为发射端的水下可见光通信(UVLC)系统因器件带宽所限其传输速率较低,且受水质环境影响较大,致使通信综合性能不佳。为提高信道容量与通信质量,将信道复用技术应用在LED-UVLC系统中,以现场可编程门阵列(FPGA)为数据处理核心,搭建LED蓝绿光发射阵列以及雪崩光电二极管(APD)接收阵列,设计出了一个4×4的多信道UVLC系统。我们将系统置于长20 m的水下环境中,以26.7 Mbit/s的通信速率,完成了误码率(BER)约为10^(−7)的双向传输。实验数据表明,当传输不同大小的数据文件时,对比传统的单输入单输出水下可见光通信(SISO-UVLC)系统,节省了约4倍的通信时间,且与仿真的信道容量增益一致。另外,在水质和通信距离相同的条件下,本系统能获得更优的BER性能。 展开更多
关键词 水下可见光通信 信道容量 通信质量 信道复用技术
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委托权益证明共识机制的改进方案 被引量：30
5
作者 黄嘉成 许新华 王世纯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2162-2167,共6页
针对委托权益证明(DPoS)共识机制由于投票不积极和选举周期过长造成的恶意节点剔除不及时的问题,提出了一种基于熔断机制、信用机制和备用见证人节点的DPoS共识机制改进方案。首先,引入熔断机制,提供了反对票功能,加快踢出作恶节点;其次... 针对委托权益证明(DPoS)共识机制由于投票不积极和选举周期过长造成的恶意节点剔除不及时的问题,提出了一种基于熔断机制、信用机制和备用见证人节点的DPoS共识机制改进方案。首先,引入熔断机制,提供了反对票功能,加快踢出作恶节点;其次,引入信用机制,为节点设置信用分数和信用等级,通过监测节点行为来动态调整节点信用分数和等级,加大作恶节点获得票数的难度;最后,加入备用见证人节点列表,及时填补因为节点作恶被撤销见证权后出现的空缺。搭建了基于本改进方案的测试区块链系统,通过实验验证改进方案的可用性和有效性。实验结果表明,采用改进后的DPoS共识机制的区块链可及时剔除作恶节点,适用于大多数场景的应用。 展开更多
关键词 区块链 共识机制 委托权益证明 熔断机制 信用机制 备用见证人节点
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融合时空感知GRU和注意力的下一个地点推荐 被引量：7
6
作者 李全 许新华 +1 位作者 刘兴红 陈琦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期677-682,共6页
针对循环神经网络(RNN)的门控循环单元(GRU)在进行地点推荐时没有考虑地点的时间和空间信息的影响,提出了融合时空感知的GRU模型。另外,对于签到序列中不相关的签到数据会产生噪声的问题,提出了融合时空感知的GRU和注意力的下一个地点... 针对循环神经网络(RNN)的门控循环单元(GRU)在进行地点推荐时没有考虑地点的时间和空间信息的影响,提出了融合时空感知的GRU模型。另外,对于签到序列中不相关的签到数据会产生噪声的问题,提出了融合时空感知的GRU和注意力的下一个地点推荐模型(ST-GRU+Attention)。首先,通过计算两个地点之间时间间隙和距离间隙,在GRU模型的基础上增加时间门和空间门,设置权重矩阵,控制时间信息和空间信息对推荐下一个地点的影响;然后,引入注意力机制,通过计算用户偏好的注意力权重得分,得到用户的注意力权重系数,获取用户的个性化偏好;最后,通过贝叶斯个性化排序(BPR)算法构造目标函数并学习模型参数。实验结果表明,与个性化马尔可夫链和用户位置受限的推荐方法(FPMC-LR)、基于个性化排名度量嵌入的推荐方法(PRME)和融合时间和空间的循环神经网络(ST-RNN)的推荐方法相比,ST-GRU+Attention的准确度有了较大的提高,其准确率(Precision)和召回率(Recall)两项指标比较优的ST-RNN算法分别提高了15.4%和17.1%。ST-GRU+Attention推荐方法可以有效地改善地点推荐的结果。 展开更多
关键词 循环神经网络 地点推荐 个性化偏好 注意力机制 贝叶斯个性化排序
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双线性内卷神经网络用于眼底疾病图像分类 被引量：7
7
作者 杨洪刚 陈洁洁 徐梦飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期259-264,共6页
由于眼底图像具有复杂程度高、个体差异弱、类间距离短等特点,纯卷积神经网络(CNN)和基于注意力的网络并不能在眼底疾病图像分类任务上达到令人满意的精度。因此,采用involution算子实现了注意力双线性内卷神经网络(ABINN)模型用于眼底... 由于眼底图像具有复杂程度高、个体差异弱、类间距离短等特点,纯卷积神经网络(CNN)和基于注意力的网络并不能在眼底疾病图像分类任务上达到令人满意的精度。因此,采用involution算子实现了注意力双线性内卷神经网络(ABINN)模型用于眼底疾病图像分类。ABINN模型的参数量仅是传统双线性卷积神经网络(BCNN)模型的11%,并提取了眼底图像的底层语义信息和空间结构信息进行二阶特征融合,是CNN和注意力方法的有效并联。此外,提出了两种基于involution算子实现注意力计算的实例化方法:基于图块的注意力子网络(AST)和基于像素的注意力子网络(ASX),这两种方法可以在CNN的基础结构内完成注意力的计算,从而使双线性子网络能在同一个架构下训练并进行特征融合。在公开眼底图像数据集OIA-ODIR上进行实验,结果显示ABINN模型的精度为85%,比通用BCNN模型提高了15.8个百分点,比TransEye模型提高了0.9个百分点。 展开更多
关键词 眼底图像 注意力机制 involution算子 二阶特征融合 OIA-ODIR数据集
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中小学教师在线教学胜任力模型构建与应用——一项基于行为事件访谈的混合研究 被引量：11
8
作者 田俊 田文汇 +1 位作者 王萱 李思维 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2023年第10期126-133,共8页
随着教育数字化进程的推进,学校教育越来越多的融入“在线教学”的元素,混合教学的形态已逐步形成,因而亟需一批能胜任在线教学的中小学教师。基于此,该研究通过对25名有30课时以上在线教学实践经历的中小学教师的行为事件访谈及访谈文... 随着教育数字化进程的推进,学校教育越来越多的融入“在线教学”的元素,混合教学的形态已逐步形成,因而亟需一批能胜任在线教学的中小学教师。基于此,该研究通过对25名有30课时以上在线教学实践经历的中小学教师的行为事件访谈及访谈文本数据的编码与分析,构建了中小学教师在线教学胜任力初始模型;并基于对23个区(县)4378位一线中小学教师的问卷调查及调查数据的因子分析、拟合度分析和权重分析,对模型进行了验证和完善,形成了包含知识特征、技术特征、教学特征、管理特征、成就特征和个人特质共6个核心类属和29个特征项的中小学教师在线教学胜任力模型。同时,从教学规范化、教师培训和教学评价三方面提出了胜任力模型的应用建议。 展开更多
关键词 在线教学 胜任力 行为事件访谈 中小学教师
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融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法 被引量：5
9
作者 李全 许新华 +1 位作者 刘兴红 林松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期401-406,共6页
随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐系统在一定程度上解决了协同过滤推荐系统的冷启动和数据稀疏等问题,但是在信任数据稀疏情况下,仍会造成推荐精度降低等问题。为此,提出了一种融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法。首... 随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐系统在一定程度上解决了协同过滤推荐系统的冷启动和数据稀疏等问题,但是在信任数据稀疏情况下,仍会造成推荐精度降低等问题。为此,提出了一种融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法。首先,利用矩阵分解模型将信任数据进行分解,得到用户的潜在被信任矩阵,在此基础上引入用户的影响力,从而提出了基于隐含信任度的推荐模型;然后,为了更好地利用项目间的关联信息,反映项目间的有向性,提出了基于项目关联度的推荐模型;最后,综合两种推荐模型并构建了一种推荐算法TCRMF。实验结果表明,所提算法在评分数据和信任数据稀疏的情况下仍然可以有效地提高推荐算法的精度,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 社交网络 隐含信任度 项目关联度 矩阵分解
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一种基于改进型卷积神经网络的手写数字识别方法 被引量：2
10
作者 段莉莉 章磊 《现代电子技术》 2021年第18期107-110,共4页
针对LeNet⁃5卷积神经网络对图片局部区域感知不足和反向传播中可能引起梯度消失的问题,文中提出一种基于改进型LeNet⁃5卷积神经网络的手写数字识别方法。该方法采用更小的卷积核,以提高对局部图片的感知力,并使用ReLu激活函数防止梯度消... 针对LeNet⁃5卷积神经网络对图片局部区域感知不足和反向传播中可能引起梯度消失的问题,文中提出一种基于改进型LeNet⁃5卷积神经网络的手写数字识别方法。该方法采用更小的卷积核,以提高对局部图片的感知力,并使用ReLu激活函数防止梯度消失;同时,通过结合Dropout与L2正则化,以提高模型的泛化能力。与传统LeNet⁃5神经网络相比较,文中所提出的改进网络模型通过加深网络深度以提高对图片深层信息的提取能力,并增加了卷积核的个数和全连接层的网络节点数,以提高网络对数据的处理能力。通过在MNIST数据集上进行仿真测试,实验结果表明,文中提出的基于改进型神经网络的手写数字识别方法,达到了99.26%的正确率,与其他的一些传统方法相比,该方法识别准确率更高。 展开更多
关键词 手写数字识别 卷积神经网络 感知力提高 模型泛化性 信息提取 MNIST
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