期刊文献+
共找到212篇文章
< 1 2 11 >
每页显示 20 50 100
产教融合与数智赋能的计算机类人才培养模式研究与实践 被引量:15
1
作者 王淑营 邢焕来 杨燕 《中国大学教学》 北大核心 2025年第5期9-15,共7页
针对计算机人才培养中课程体系滞后、学科交叉不足及实践能力薄弱等问题,提出产教融合与数智赋能的人才培养模式。在顶层设计上,以产业需求驱动构建模块化课程体系与能力映射矩阵,满足多层次人才培养需求;在实施层面,通过“校企双导师... 针对计算机人才培养中课程体系滞后、学科交叉不足及实践能力薄弱等问题,提出产教融合与数智赋能的人才培养模式。在顶层设计上,以产业需求驱动构建模块化课程体系与能力映射矩阵,满足多层次人才培养需求;在实施层面,通过“校企双导师”协同育人、企业级案例教学及科研产业联动,打造多元化教学模式,并推进资源数智化,支持个性化学习;在评价改进上,以OBE为导向,基于能力映射矩阵构建多维度动态质量评价体系。实践表明,该模式可显著提升人才培养质量及其与产业需求的适配性。 展开更多
关键词 产教融合 数智赋能 模块化课程 多元化评价
在线阅读 下载PDF
“计算机学科前沿导论”课程思政教学策略实施与实现 被引量:22
2
作者 肖静 杨燕 龚勋 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2023年第3期24-28,共5页
“计算机学科前沿导论”课程团队结合计算机大类中若干前沿通俗知识、信息技术相关法律与伦理等内容,通过三个渠道在三个课堂中发挥作用,即不同结构的教师团队、多样化的课堂教学组织和教学方法、灵活全面的课程考核方式“三个渠道”,... “计算机学科前沿导论”课程团队结合计算机大类中若干前沿通俗知识、信息技术相关法律与伦理等内容,通过三个渠道在三个课堂中发挥作用,即不同结构的教师团队、多样化的课堂教学组织和教学方法、灵活全面的课程考核方式“三个渠道”,在第一、第二、第三课堂实现对学生知识传授、能力培养的同时,引导学生树立正确的历史观、民族观、国家观、文化观,并进一步对社会主义核心价值观产生认同,从而达成课程思政教学目标,实现专业教育与思想政治教育有机融合。 展开更多
关键词 课程思政 价值塑造 社会主义核心价值观 计算机类专业
在线阅读 下载PDF
基于多权威属性基加密的智能电网数据安全共享模型 被引量:3
3
作者 张新有 刘庆夫 +1 位作者 冯力 邢焕来 《信息网络安全》 北大核心 2025年第1期98-109,共12页
智能电网通过共享把数据的潜在价值转化为实际利益,因此保障数据共享的安全至关重要。文章面向智能电网场景中数据的细粒度访问控制,提出一种基于多权威属性基加密(MA-ABE)的数据安全共享模型。文章使用线性整数秘密共享方案(LSSS)构建M... 智能电网通过共享把数据的潜在价值转化为实际利益,因此保障数据共享的安全至关重要。文章面向智能电网场景中数据的细粒度访问控制,提出一种基于多权威属性基加密(MA-ABE)的数据安全共享模型。文章使用线性整数秘密共享方案(LSSS)构建MA-ABE方案,实现一个属性可被多个权威监控,多个权威可联合生成用户私钥,使得方案可抵抗针对属性权威机构(AA)的合谋攻击。将每个权威与一条区块链关联,并利用中继技术实现多链协同,保障数据跨域共享灵活性。通过安全规约证明了所提MA-ABE方案在基于判定性双线Diffie-Hellman假设的前提下满足选择明文攻击下的不可区分性(IND-CPA)安全性。文章通过理论分析和对比实验说明了MA-ABE方案在存储、计算以及功能性方面均有一定的优势。仿真结果表明,模型的吞吐量和时延满足了智能电网数据共享的需求,能够在保证智能电网数据共享性能的情况下,适用于智能电网的细粒度访问控制。 展开更多
关键词 智能电网 多权威属性基加密 多链协同 访问控制 数据共享
在线阅读 下载PDF
基于变分自编码器的交通流预测算法
4
作者 崔文源 滕飞 +2 位作者 贺百胜 胡晓鹏 仇戈 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期40-46,87,共8页
针对现有交通流预测模型对交通流数据复杂动态的时空依赖关系挖掘不充分的问题,提出了一种基于变分自编码器的交通流预测模型(AST-VAE)。首先,采用变分推断和残差降解机制,将交通流信号分离为隐藏的扩散信号、固有信号以及随机信号。其... 针对现有交通流预测模型对交通流数据复杂动态的时空依赖关系挖掘不充分的问题,提出了一种基于变分自编码器的交通流预测模型(AST-VAE)。首先,采用变分推断和残差降解机制,将交通流信号分离为隐藏的扩散信号、固有信号以及随机信号。其次,使用不同的学习模块提取三种信号中的时间相关性和空间相关性。最后,将三种多维特征融合进行全局时空依赖性的捕获。使用两个真实的交通数据集对模型的具体模块进行有效性与可行性分析,实验结果表明,在交通流预测任务上AST-VAE优于现有模型,同时误差较低,具有较好的预测性能。 展开更多
关键词 交通流预测 变分自编码器 时空依赖
在线阅读 下载PDF
基于第三方云平台的汽车服务价值链多链协同模型
5
作者 余洋 曾强 +4 位作者 孙毓方 吕瑞 蒋琳 王书海 周宁 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第2期759-771,共13页
为有效解决汽车服务价值链协同存在“价值链孤岛”和“链间”业务协作效率低下等问题,从第三方云平台的角度,先构建汽车服务价值链多链协同关系模型,刻画多条汽车服务价值链上需求企业和供给企业之间的多链关系,使需求企业可以基于业务... 为有效解决汽车服务价值链协同存在“价值链孤岛”和“链间”业务协作效率低下等问题,从第三方云平台的角度,先构建汽车服务价值链多链协同关系模型,刻画多条汽车服务价值链上需求企业和供给企业之间的多链关系,使需求企业可以基于业务活动与具有多链关系的供给企业开展多链协同;再从成本与价值角度建立汽车服务价值链多链协同优化模型,给出多利益主体之间自利策略的求解方法,帮助需求企业从多条汽车服务价值链上的诸多供给企业处获得最优业务资源。以配件资源的多链协同为例,验证了基于第三方云平台的汽车服务价值链多链协同模型的合理性与有效性。 展开更多
关键词 汽车服务价值链 多链协同模型 多链关系 第三方云平台
在线阅读 下载PDF
基于时频域注意力的时间序列异常检测模型
6
作者 徐敬涛 杨燕 江永全 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期161-169,共9页
时序数据中复杂的时间依赖关系和有限的异常标签数据,使得时序异常检测成为一项十分具有挑战性的工作。以往大多数工作的聚焦点局限于数据的时域建模上,而忽略并缺失了对时序数据频域信息的提取与利用,造成了一定程度的性能瓶颈。以此... 时序数据中复杂的时间依赖关系和有限的异常标签数据,使得时序异常检测成为一项十分具有挑战性的工作。以往大多数工作的聚焦点局限于数据的时域建模上,而忽略并缺失了对时序数据频域信息的提取与利用,造成了一定程度的性能瓶颈。以此为突破点,提出一种基于时域注意力和频域注意力的异常检测模型——TFA-TSAD。该模型首先创新性地对输入数据进行渐进式分解,进而探索数据在不同模式下的异常情况;然后利用精心设计的时频域建模模块,以注意力机制为核心,分别对时序数据的时域信息与频域信息进行高效提取来提高异常检测的性能;此外,在传统误差损失的基础上,采用均方误差加和平均的方式作为损失函数,进一步提高了模型的性能。经过大量的实验验证,该方法在多个数据集上的性能表现卓越,与其他13个基线模型相比,异常检测效果提升显著。 展开更多
关键词 时序异常检测 时域 频域 注意力机制 模式分解
在线阅读 下载PDF
基于CSI特征指纹的无线设备识别方案
7
作者 齐峰毅 张新有 +1 位作者 冯力 邢焕来 《计算机工程》 北大核心 2026年第2期236-244,共9页
近年来无线网络在医疗、工业、教育、军事等领域得到广泛的应用,但同时也面临着更大的安全威胁。传统的密码学验证存在一系列问题,包括计算资源有限、量子计算威胁和身份验证信息易篡改等。为解决此类问题,提出一种基于物理层信息的设... 近年来无线网络在医疗、工业、教育、军事等领域得到广泛的应用,但同时也面临着更大的安全威胁。传统的密码学验证存在一系列问题,包括计算资源有限、量子计算威胁和身份验证信息易篡改等。为解决此类问题,提出一种基于物理层信息的设备指纹验证方案,利用基于信道状态信息(CSI)的指纹特征进行设备识别,防止恶意Wi-Fi连接。该方案综合考虑了静止设备和可移动设备两种不同终端状态的情况,旨在解决终端识别精度低和稳定性较差的问题。对于静止设备,由于认证情况的干扰较少,采用CSI幅值信息矩阵作为认证指纹;对于移动设备,由于CSI信息会随设备的移动而发生变化,直接提取指纹信息不再适用,通过提取I/Q相位误差构建特征指纹进行设备识别。采用自主设计的基于置信度的单分类支持向量机(SVM)串联模型(OSCL)、基于置信度的孤立森林(iForest)串联模型(IFCL)模型分别对两种方案构建的指纹进行训练,实现了对目标设备的识别。在静止设备识别中,所提方案准确率达到99%;在移动设备识别中,准确率达到74%。该方案可以起到对基于密码学的设备识别方案很好的补充作用,同时训练阶段仅使用正向数据对模型进行训练,很好地解决了异常设备指纹信息不可预测的情况。 展开更多
关键词 无线网络安全 无线设备身份识别 物理层特征指纹 信道状态信息 机器学习
在线阅读 下载PDF
基于信息熵加权的粒球邻域粗糙集属性约简方法
8
作者 曾诗淇 刘盾 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期128-140,共13页
粒球邻域粗糙集模型是一种融合粒计算与邻域关系的改进型粗糙集模型,能够有效处理连续值数据。然而,现有模型在属性权重不一致的情况下难以合理评估各属性的重要性,导致关键属性在约简过程中易被误删。为解决该问题,提出了一种基于信息... 粒球邻域粗糙集模型是一种融合粒计算与邻域关系的改进型粗糙集模型,能够有效处理连续值数据。然而,现有模型在属性权重不一致的情况下难以合理评估各属性的重要性,导致关键属性在约简过程中易被误删。为解决该问题,提出了一种基于信息熵加权的粒球邻域粗糙集属性约简方法。首先,结合属性内部分布特征与条件属性和决策属性之间的相关性,对属性赋予权重;其次,构建基于加权粒球邻域关系的改进模型,并定义相应的属性约简方法;最后,基于粒球平均纯度实现属性约简过程。实验在多个UCI数据集上进行,结果表明:该方法不仅具有较高的属性约简率(最高可达76.92%),还能显著提升支持向量机(SVM)和K近邻(KNN)分类器的平均准确率,分别提高1.57%和1.58%;此外,该方法在处理高维复杂数据时表现出更强的适应性和稳定性,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 粒计算 属性约简 信息熵 加权粒球邻域关系 粒球邻域粗糙集
在线阅读 下载PDF
基于主体建模的病毒传播分析与可视化
9
作者 陈海乐 易修文 +3 位作者 严山 黎世骄 李天瑞 郑宇 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期497-504,共8页
近年来呼吸道传染病在人员密集场所频繁暴发,如何还原病毒在人与人之间的传播路径,成为疫情防控的关键问题。然而,现有方法存在对密集场所中的人群移动轨迹难以刻画以及对人与人接触导致的病毒扩散难以模拟等问题。因此,提出一种基于主... 近年来呼吸道传染病在人员密集场所频繁暴发,如何还原病毒在人与人之间的传播路径,成为疫情防控的关键问题。然而,现有方法存在对密集场所中的人群移动轨迹难以刻画以及对人与人接触导致的病毒扩散难以模拟等问题。因此,提出一种基于主体建模(ABM)的病毒传播可视分析系统,以动态模拟并可视化病毒的传播过程,同时展现个体接触关系和传播路径。首先,采用多头快速扩展随机树算法结合移动统计数据,生成符合实际规律的人群移动轨迹;其次,通过细化人员接触规则和病毒扩散机制,构建基于ABM的传播模型,从而模拟人群交互对病毒传播的影响。案例分析表明,病毒传播可视分析系统还原了人与人之间的接触关系和病毒在人与人之间的传播过程,系统模拟的传播链路与实际链路高度相似,模拟病例数与实际病例数基本吻合,且多头快速扩展随机树算法能高效生成高度真实的路线。案例证实了该系统在疫情防控策略优化中的决策支持价值。 展开更多
关键词 可视分析 传播扩散 基于主体建模 轨迹仿真 病毒传播
在线阅读 下载PDF
基于强监督数据增强的双阶段扎把烟叶分级模型
10
作者 廖文静 黄剑满 +2 位作者 杨洋 和红杰 陈帆 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期48-59,共12页
以“扎把”作为烟叶分级单位是提高烟叶收购效率的关键策略.由于扎把烟叶间遮挡和卷曲等特性,现有主流分类方法难以准确提取其细粒度分级特征.为此,本文提出了一种基于强监督数据增强的双阶段扎把烟叶分级模型,以渐进式的方式实现扎把... 以“扎把”作为烟叶分级单位是提高烟叶收购效率的关键策略.由于扎把烟叶间遮挡和卷曲等特性,现有主流分类方法难以准确提取其细粒度分级特征.为此,本文提出了一种基于强监督数据增强的双阶段扎把烟叶分级模型,以渐进式的方式实现扎把烟叶精确分级.首先,设计双重注意力残差网络自适应融合多维度特征来提取粗粒度信息,提出软通道注意力模块生成反映扎把烟叶关键部位的注意力图,实现对扎把烟叶的粗分级.然后,为了促进网络关注差异性细粒度特征,以粗分级注意力图为指导对全局图做强监督数据增强,获得具有辨别性特征的局部图,从而实现更精细的分级结果.本文将所提方法与当前主流的通用分类方法及细粒度分类方法在扎把烟叶数据集上进行了对比实验.实验结果表明,本文所提方法的分级准确率和macro-F1指标均达到了98.54%,显著优于对比方法,能够较好地满足工业扎把烟叶分级的实际需求. 展开更多
关键词 烟叶分级 扎把烟叶 细粒度特征 强监督数据增强
在线阅读 下载PDF
基于高斯度量学习的不确定性知识图谱推理模型
11
作者 张钰婷 滕飞 叶晓庆 《应用科学学报》 北大核心 2026年第1期50-66,共17页
现实知识图谱中普遍存在一些仅包含少量事实的长尾关系,少样本知识图谱补全旨在解决这一数据稀疏问题。然而,现有方法往往忽视了实体与三元组的内在不确定性,限制了模型在噪声干扰或样本匮乏场景下的推理性能。为此,本文提出了一种面向... 现实知识图谱中普遍存在一些仅包含少量事实的长尾关系,少样本知识图谱补全旨在解决这一数据稀疏问题。然而,现有方法往往忽视了实体与三元组的内在不确定性,限制了模型在噪声干扰或样本匮乏场景下的推理性能。为此,本文提出了一种面向不确定性补全的协方差优化高斯度量学习模型(covariance-optimized Gaussian metric learning for uncertain completion,CoGMUC),用于解决少样本知识图谱的不确定性推理问题。该模型将知识图谱中的实体和关系建模为高斯分布,利用协方差矩阵有效捕捉其内在不确定性,并通过设计协方差感知的多重匹配网络计算语义相似度,实现对缺失事实的补全及置信度预测。此外,引入了困难负样本挖掘策略,进一步增强模型的辨别能力与泛化性能。在公开数据集NL27K和CN15K上的实验结果表明,相较于现有基于高斯度量学习的少样本不确定性知识图谱补全模型,CoGMUC模型在链接预测任务中,平均倒数排名分别提升了21.8%和2.3%,Hits@10分别提升了9.6%和21.5%,在置信度预测任务中均方误差分别降低了14.3%和7.7%。研究结果表明,CoGMUC模型能有效建模并利用不确定性信息,显著提升了少样本知识图谱补全的性能。 展开更多
关键词 知识图谱 不确定性 知识图谱推理 高斯度量学习 协方差建模
在线阅读 下载PDF
融合大模型与图注意力网络的知识图谱补全
12
作者 张雨婷 王淑营 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第3期139-152,共14页
知识图谱作为一种有效的知识表示方法,可以系统化地描述实体、属性、关系及状态之间的关联。然而,由于现实世界环境复杂、实体关系多样,现有知识图谱往往存在知识覆盖不全面等问题。提出了一种基于大模型的知识图谱补全方法,通过融合大... 知识图谱作为一种有效的知识表示方法,可以系统化地描述实体、属性、关系及状态之间的关联。然而,由于现实世界环境复杂、实体关系多样,现有知识图谱往往存在知识覆盖不全面等问题。提出了一种基于大模型的知识图谱补全方法,通过融合大模型的自然语言理解和知识推理能力,实现对缺失三元组的智能补全。利用知识嵌入模型获取实体和关系的结构化表征,继而引入图注意力网络的自注意力和多头注意力机制来捕捉复杂的关系模式,同时结合图卷积网络来增强对局部结构特征的学习。设计多层次提示策略来引导大模型,从而实现知识的推理和补全。该方法在水平公开领域基准数据集FB15K-237和WN18RR上进行了系统性实验,实验结果显示在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10等核心评价指标上较现有基准方法均有一定提升。为进一步验证模型的领域泛化能力,特别选取风机故障诊断这一垂直领域构建专业数据集进行迁移验证,实验结果表明该方法在不同领域场景下均保持稳定的性能表现,展现出良好的跨领域适应能力。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱补全 大语言模型 提示策略
在线阅读 下载PDF
基于双层注意力网络的强化学习方法求解柔性作业车间调度问题
13
作者 王皓焱 李崇寿 李天瑞 《计算机科学》 北大核心 2026年第1期231-240,共10页
柔性作业车间调度问题作为作业车间调度问题的一种变体,因其广泛的适用性成为现代制造业智能化转型中的重要研究内容。近年来,深度强化学习被用于求解柔性作业车间调度问题,但允许将操作分配给具有不同处理时间的多台兼容机器的特点给... 柔性作业车间调度问题作为作业车间调度问题的一种变体,因其广泛的适用性成为现代制造业智能化转型中的重要研究内容。近年来,深度强化学习被用于求解柔性作业车间调度问题,但允许将操作分配给具有不同处理时间的多台兼容机器的特点给决策和状态表示带来了额外的复杂性。为此,提出了一种基于改进的注意力机制和近端策略优化算法的端到端深度强化学习框架,用于解决柔性作业车间调度问题。基于异构析取图结构的特点,设计了一种基于分层注意力思想的双层注意力网络,包括节点级注意力层与类型级注意力层,充分提取操作与机器间的复杂信息,以支持高质量的调度决策。在合成数据集和公开数据集上的实验结果表明,所提方法在保持高效率的同时,性能和泛化能力均优于传统的优先调度规则方法和目前先进的深度强化学习方法。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 深度强化学习 图注意力网络 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于大模型文档知识抽取的领域知识图谱增量构建
14
作者 陈俊臻 王淑营 罗浩然 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第5期191-203,共13页
针对工业领域知识图谱构建中面临的标注样本稀缺、文档多源异构、语义结构复杂等挑战,提出一种基于大型预训练语言模型的领域知识图谱增量构建方法LLM-KG。该方法利用GPT-4模型自动生成高质量的标注样本,降低人工标注成本的同时提升训... 针对工业领域知识图谱构建中面临的标注样本稀缺、文档多源异构、语义结构复杂等挑战,提出一种基于大型预训练语言模型的领域知识图谱增量构建方法LLM-KG。该方法利用GPT-4模型自动生成高质量的标注样本,降低人工标注成本的同时提升训练数据的覆盖性与准确性;借助LoRA(low-rank adaptation)技术对轻量级语言模型进行领域微调,实现对领域文档中实体与关系的高精度抽取。为提升新增实体和关系的对齐质量,LLM-KG引入语义块划分机制,并结合向量数据库进行Top-k实体召回,最终由大语言模型对召回结果进行语义一致性判断与筛选,从而实现更加准确的实体融合与关系补全。在公开数据集DDI及风电装备数据集上进行了实验验证,结果表明,LLM-KG在准确率、召回率和F1值上均优于对比方法,展现出良好的领域适应性与增量构建能力。 展开更多
关键词 知识图谱(KG) 大模型微调 文档信息抽取 增量构建
在线阅读 下载PDF
基于Transformer的区域整车投放量多属性决策
15
作者 高蕴慧 孙林夫 +1 位作者 吴奇石 蒋志强 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第1期317-338,共22页
整车制造厂在直营模式下,科学的整车投放决策是提升企业市场竞争力的关键。现有的投放量决策方法主要存在两个局限:①传统人工经验决策方法忽视了数据的时序关联性;②简单神经网络算法虽然考虑了时序性,但未能有效整合区域特征、车型属... 整车制造厂在直营模式下,科学的整车投放决策是提升企业市场竞争力的关键。现有的投放量决策方法主要存在两个局限:①传统人工经验决策方法忽视了数据的时序关联性;②简单神经网络算法虽然考虑了时序性,但未能有效整合区域特征、车型属性、消费价格指数等多维度信息。为此,提出了基于Transformer的区域整车投放量多属性决策(TransMADM)方法。该方法包含两个阶段,预测阶段利用了Transformer模型中的自注意力机制捕捉时序数据的内在关联,将多类型数据嵌入至高维向量空间,构建了综合考虑时序关联性与多维特征的投放量预测模型。决策阶段基于预测结果,引入了语言真值格蕴涵代数,更好地表达决策过程中的不确定性,建立了基于语言值的区域整车多属性决策框架,实现了对整车制造厂多属性决策的有效整合。通过第三方云平台真实数据验证,实验结果表明提出的预测模型相较于广泛应用的神经网络方法LSTM和RNN,在均方误差(MSE)方面分别提高了2.47%和1.25%。通过进一步与经典多属性决策方法的对比,验证了基于语言值的多属性决策方法的结果更符合人类的日常表达。所提方法不仅提升了预测精度,还通过多属性决策方法增强了区域市场动态的适应能力,为整车制造厂提供了更科学的投放量优化方案。 展开更多
关键词 区域整车投放量 Transformer模型 多属性决策 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于知识图谱的智能问答意图识别联合模型 被引量:9
16
作者 马自力 王淑营 +1 位作者 张海柱 黎荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期171-178,共8页
针对现有意图识别联合模型在专业领域知识图谱问答中容易发生识别领域实体以及问句分类错误的情况,提出一个结合了领域知识图谱的意图识别联合模型。该模型有三步,将领域知识图谱中实体对应的本体标签以及本体间关系导入训练数据集,形... 针对现有意图识别联合模型在专业领域知识图谱问答中容易发生识别领域实体以及问句分类错误的情况,提出一个结合了领域知识图谱的意图识别联合模型。该模型有三步,将领域知识图谱中实体对应的本体标签以及本体间关系导入训练数据集,形成包含本体标签的知识文本以及额外包含本体关系的知识文本图;通过字符级嵌入和位置信息嵌入将包含了本体标签的知识文本转化成嵌入表示并依据知识文本图创建实体关系可视矩阵,明确知识文本各成分的相关程度;将嵌入表示和实体关系可视矩阵输入模型编码层进行模型的训练。以高速列车领域知识图谱为例,经过准确率和召回率的验证,以该方法训练出的模型在高速列车领域问答数据集的意图识别任务上取得了更好的表现。 展开更多
关键词 知识图谱智能问答 意图识别 联合模型
在线阅读 下载PDF
基于Softmax函数增强卷积神经网络—双向长短期记忆网络框架的交通拥堵预测算法 被引量:23
17
作者 陈悦 杨柳 +3 位作者 李帅 刘恒 唐优华 郑佳雯 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第29期12917-12926,共10页
对交通状态进行预测,需要准确识别和判断交通状态。基于道路自身的自由流速度,将具有不同速度等级的街道统一以旅行时间指数(travel time index, TTI)作为拥堵评价,相较于以车辆速度为基准的传统预测方法更能表现出道路的拥堵状态。提... 对交通状态进行预测,需要准确识别和判断交通状态。基于道路自身的自由流速度,将具有不同速度等级的街道统一以旅行时间指数(travel time index, TTI)作为拥堵评价,相较于以车辆速度为基准的传统预测方法更能表现出道路的拥堵状态。提出了一种改进的深度学习预测模型(CS-BiLSTM),该模型基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM),并结合Softmax函数增强CNN提取出的交通空间特征信息。最后以成都市出租车的全球定位系统(global positioning system, GPS)数据进行验证。结果表明,所提出的CS-BiLSTM模型具有更高的准确性,其性能相比CNN-BiLSTM网络预测框架提升了13%。 展开更多
关键词 交通拥堵预测 旅行时间指数(TTI) 卷积神经网络(CNN) Softmax函数 双向长短期记忆(BiLSTM)
在线阅读 下载PDF
基于多邻接图与多头注意力机制的短期交通流量预测 被引量:7
18
作者 尹恒 张凡 李天瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第4期40-46,共7页
交通流预测在智慧城市系统中占有重要地位,是许多交通方向应用的基石。该任务的难点在于如何有效地建模交通流的时空依赖。现有方法大都使用图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)建模空间关系,使用卷积神经网络网络(Convolution ... 交通流预测在智慧城市系统中占有重要地位,是许多交通方向应用的基石。该任务的难点在于如何有效地建模交通流的时空依赖。现有方法大都使用图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)建模空间关系,使用卷积神经网络网络(Convolution Neural Network,CNN)或者循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模时间关系,但在建模空间关系时往往只利用邻接矩阵建模了局部关系而忽略了全局空间信息。而在整个路网中存在一些道路,其周围的路网结构相似,这些道路在路网中承载的作用是相似的,这些相似道路的特征也可以作为流量预测的依据。因此,提出一种基于多邻接图与多头注意力机制的时空网络模型MA-STGCN,包括:1)利用node2vec算法计算路网中道路的向量表示,通过阈值计算出相似矩阵用于图卷积操作,抽取全局空间信息;2)利用多通道自注意力机制深入挖掘模型的时空特征。在公开数据集PEMS04与PEMS08上进行的实验验证了该模型的有效性,其准确率与主流的模型相比均有提高。 展开更多
关键词 交通流预测 空洞卷积 时空网络 注意力机制 节点嵌入
在线阅读 下载PDF
基于多种方位角计算方法的超短波AOA定位比较 被引量:4
19
作者 马方立 徐扬 徐鹏 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期713-719,共7页
考虑到方位角计算是AOA(angle of arrival)定位的基础之一,首先,提出了以大地坐标计算方位角的球面近似法和正轴圆柱投影-平面法;进而,建立了球面精确AOA定位方程、球面近似AOA定位方程和正轴圆柱投影-平面AOA定位方程;最后,采用无约束... 考虑到方位角计算是AOA(angle of arrival)定位的基础之一,首先,提出了以大地坐标计算方位角的球面近似法和正轴圆柱投影-平面法;进而,建立了球面精确AOA定位方程、球面近似AOA定位方程和正轴圆柱投影-平面AOA定位方程;最后,采用无约束非线性规划方法建立了基于大地坐标的分别与上述方程相对应的3个最优化AOA定位模型,并以网格逐点搜索求解法进行了模型验证.验证结果的分析表明:在不考虑测向误差时,球面精确AOA定位模型的精度最高,且与纬度无关,但其定位运算时间最长;球面近似AOA定位模型和正轴圆柱投影-平面AOA定位模型的精度均较高,后者的定位误差略大于前者,定位运算时间也长于前者;要提高AOA定位网的定位精度,既可提高各站点的测向精度,也可增加测向站点数,并应综合考虑定位时效性要求和精度要求选择合适的AOA定位模型. 展开更多
关键词 无源定位 AOA定位 方位角计算 最优化模型 大地坐标
在线阅读 下载PDF
无人机群场景下边端协同计算卸载技术 被引量:2
20
作者 黄子祥 张新有 +1 位作者 邢焕来 冯力 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期1515-1520,共6页
当今全球频繁出现自然灾害,针对一种无人机协同下的应急救灾计算卸载场景,提出一种带有协调器的边-端架构。综合考虑场景中的时延、能耗与无人机之间的负载均衡作为系统总代价,采用改进的深度强化学习算法APPO(advanced proximal policy... 当今全球频繁出现自然灾害,针对一种无人机协同下的应急救灾计算卸载场景,提出一种带有协调器的边-端架构。综合考虑场景中的时延、能耗与无人机之间的负载均衡作为系统总代价,采用改进的深度强化学习算法APPO(advanced proximal policy optimization),以最小化系统总代价为目标进行卸载优化。任务的部分卸载相比二进制卸载可以更大程度上降低系统的总代价,APPO算法针对不同的任务情况可以找到合适的卸载比例与无人机进行卸载。仿真与实验结果表明,该算法与全本地处理相比,系统总代价降低了约50%,与较先进的A2C相比,系统总代价降低了约14%。展现了所提策略在该场景下的优越性。 展开更多
关键词 边缘计算 深度强化学习 边端协同 无人机协同 计算卸载
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 11 下一页 到第
使用帮助 返回顶部