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智能超表面与惯性测量单元联合辅助的室内定位方法设计
1
作者 孙巍 杜鑫 +1 位作者 宋清洋 郭磊 《通信学报》 北大核心 2025年第4期213-223,共11页
针对智能超表面(RIS)辅助定位技术中导频开销较大的问题,提出了一种RIS与惯性测量单元(IMU)联合辅助的室内定位方法,旨在实现对室内移动用户设备的持续、精确定位。首先,利用IMU提供的测量数据作为用户设备位置的先验信息,指导RIS的相... 针对智能超表面(RIS)辅助定位技术中导频开销较大的问题,提出了一种RIS与惯性测量单元(IMU)联合辅助的室内定位方法,旨在实现对室内移动用户设备的持续、精确定位。首先,利用IMU提供的测量数据作为用户设备位置的先验信息,指导RIS的相移细粒度调控,降低信道参数估计所需的开销。其次,通过因子图优化方法,将IMU的测量数据与RIS的相位信息进行融合,构建位置估计的优化问题。最后,采用莱文贝格-马夸特算法求解该优化问题,得到用户设备的位置估计,并根据融合定位结果对IMU数据进行校准和误差补偿。仿真结果表明,相较于现有方法,所提方法具有更高的定位精度,并且所需的导频开销更少。 展开更多
关键词 室内定位 智能超表面 惯性测量单元 因子图优化
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基于知识图谱的建筑火灾事故智能分析
2
作者 许慧 蒋玫 +1 位作者 薛红 周启琳 《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期94-99,共6页
为建筑安全管理提供智能化、系统化的决策支持,收集和整理建筑火灾事故数据。构建建筑火灾事故知识图谱,形成建筑火灾领域的知识库;基于时间、空间、主题和重要实体维度,创新展示智能问答系统的实现过程,开展建筑火灾风险智能分析。研... 为建筑安全管理提供智能化、系统化的决策支持,收集和整理建筑火灾事故数据。构建建筑火灾事故知识图谱,形成建筑火灾领域的知识库;基于时间、空间、主题和重要实体维度,创新展示智能问答系统的实现过程,开展建筑火灾风险智能分析。研究结果表明:白天和夏季属于建筑火灾的高发时段;华东地区的建筑火灾事故发生频率显著高于其他区域,电气、仓库区域建筑火灾风险较高;钢筋混凝土框架结构的建筑和厂房建筑更易发生建筑火灾;起火源大多数为可燃固体,火灾事故的原因主要与违规施工行为有关。 展开更多
关键词 知识图谱 建筑火灾事故 智能分析 安全管理 图数据库
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一种多粒度空间的快速构建方法 被引量：1
3
作者 赵凡 张清华 +2 位作者 吴成英 谢秦 王国胤 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2141-2162,共22页
粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构... 粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构建多粒度空间的效率将大幅降低.一方面,模糊相似关系需要计算数据空间中任意两个对象之间的相似性,不利于处理体量大的数据集;另一方面,模糊相似关系包含大量冗余信息,导致后续步骤中存在大量的冗余计算.因此,本文基于2近邻模糊关系,提出了多粒度空间的快速构建方法,在保证面向下游分类任务时性能不下降的前提下,极大地提升了多粒度空间构建效率.首先,基于k近邻算法提出k近邻模糊关系,并分析证明其关键性质;然后,面向多粒度空间构建任务,对k近邻模糊关系进行参数分析,从理论上证明k取2时即可包含数据空间中全部有效信息;随后,定义了最近邻和次近邻两阶段的有效位置数,提出了模糊相似关系有效值和有效位置提取算法,多粒度空间构建效率提升了75%左右.最后,通过在9个UCI数据集、3个UKB数据集、3个图像数据集和3个文本数据集上的相关实验,验证了该算法构建多粒度空间的高效性、正确性以及面向下游分类任务的有效性、稳定性和显著性. 展开更多
关键词 粒计算 多粒度空间 K近邻 模糊关系 模糊商空间
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一种基于宽度学习系统变体结构的肺炎检测方法 被引量：1
4
作者 黎珂源 张清华 +1 位作者 靳朋仁 谢秦 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期665-676,共12页
肺炎作为常见的呼吸系统疾病,准确、快速地诊断对患者的健康恢复至关重要。随着医疗技术的革新和人工智能的发展,计算机辅助诊断在医学领域的应用日益广泛。深度学习在肺炎检测领域取得了显著的成果,但其庞大的参数数量和复杂的网络结... 肺炎作为常见的呼吸系统疾病,准确、快速地诊断对患者的健康恢复至关重要。随着医疗技术的革新和人工智能的发展,计算机辅助诊断在医学领域的应用日益广泛。深度学习在肺炎检测领域取得了显著的成果,但其庞大的参数数量和复杂的网络结构导致训练时间长、计算资源消耗大等局限性。为了解决上述问题,提出了一种基于宽度学习系统变体结构的肺炎检测方法。该方法在原始宽度学习系统的基础上,引入了级联金字塔结构;同时,利用预训练的EfficientNet网络作为前置特征提取器;此外,还提出了适用于该模型的增量学习算法,包括增加额外的增强节点、特征节点和训练样本,以进一步优化模型性能;最后,在公开的肺炎胸部X射线数据集上进行了对比实验。实验结果表明,该方法实现了92.83%的准确率,AUC值高达98.86%,与众多深度卷积神经网络相比,具有相似的精度,同时大幅缩短了模型的训练时间。 展开更多
关键词 肺炎检测 宽度学习系统 级联金字塔 增量学习
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节点链路同时映射的多类型服务资源编排算法
5
作者 冯川 张旭 +1 位作者 马天纯 郭磊 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期54-64,共11页
为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在... 为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在映射链路时,考虑网络链路属性,从而在包含多类型服务资源的底层物理网络中找到虚拟网络请求的映射策略。仿真结果显示,所提算法可以降低虚拟网络请求的阻塞率,提高物理网络多种类型资源的利用效率。 展开更多
关键词 软件定义网络 网络功能虚拟化 虚拟网络映射 多类型资源编排
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基于带内网络遥测数据的流量预测与负载均衡
6
作者 张旭 赵晨熙 +3 位作者 冯川 文婷 刘炜 郭磊 《通信学报》 2025年第8期41-52,共12页
为了解决网络运维与管理中海量遥测数据分析的挑战,设计了一个网络控制自动化系统。整体原则遵循“监控-分析-控制”的架构。在监控模块中,通过SRv6-INTO算法进行遥测数据采集编排。同时为缓解控制平面负载,在数据平面开发了数据处理器... 为了解决网络运维与管理中海量遥测数据分析的挑战,设计了一个网络控制自动化系统。整体原则遵循“监控-分析-控制”的架构。在监控模块中,通过SRv6-INTO算法进行遥测数据采集编排。同时为缓解控制平面负载,在数据平面开发了数据处理器,对遥测数据进行初步处理。分析模块采用长短期记忆网络与注意力机制相结合的方法对遥测数据进行流量预测。控制模块基于分析模块的预测结果,通过SRv6技术实现业务流的动态路径调整。仿真结果表明,所提模型在预测精度上优于其他方法,并成功实现了拥塞避免。 展开更多
关键词 带内网络遥测 网络控制自动化 流量预测 负载均衡
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基于密度峰值聚类的超区间粒化方法及其分类模型 被引量：4
7
作者 吴成英 张清华 +4 位作者 赵凡 程云龙 谢秦 夏书银 王国胤 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1620-1635,共16页
大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化... 大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化定量数据时会失效.因此,本文首先从一维属性的区间划分出发,定义多维属性组合生成的超区间粒,并基于超区间粒提出新颖的粗糙集模型有效地将定量数据和定性数据统一到一个框架;其次,从决策属性的视角考虑条件属性之间的相关性提出基于密度峰值聚类的超区间粒化算法,算法输出的超区间粒不仅是论域的划分,且每个划分块都是同质信息粒;最后,受近邻分类算法的启发,融合多数投票分类机制和近邻分类准则基于超区间粒提出自适应近邻分类模型(IGANN),并在UCI数据集上与8个经典分类模型进行实验对比,4个指标下的对比结果均表明IGANN模型具有更强的稳定性和更高的鲁棒性. 展开更多
关键词 粒计算 粗糙集 粒化 信息粒 密度峰值聚类
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基于多粒度特征融合的新型图卷积网络用于方面级情感分析 被引量：4
8
作者 邓入菡 张清华 +1 位作者 黄帅帅 高满 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期80-87,共8页
方面级情感分析是情感分析中的细粒度任务,旨在检测给定句子中方面词的情感极性。随着图卷积网络的兴起,通过依赖树构建的图卷积网络模型被广泛用于该任务,并取得了令人满意的效果。但大多数研究只获取图卷积网络最后一层输出作为分类... 方面级情感分析是情感分析中的细粒度任务,旨在检测给定句子中方面词的情感极性。随着图卷积网络的兴起,通过依赖树构建的图卷积网络模型被广泛用于该任务,并取得了令人满意的效果。但大多数研究只获取图卷积网络最后一层输出作为分类层的输入,忽略了其他层的节点特征,且深层图卷积网络存在节点平滑问题。近年来,有研究者将图卷积网络的多层节点特征进行集成,提高了情感分类模型的性能。文中结合自适应特征融合与高速公路网络,提出了一种基于多粒度特征融合的高速公路图卷积网络模型,用于方面级情感分析。首先,该模型通过句法依赖结构和双向的上下文信息构建图卷积网络;同时,在图卷积网络引入高速公路网络缓解深层图卷积网络过平滑的问题,加深图卷积网络的深度。然后,使用自适应融合机制从不同深度图卷积网络获得多粒度节点信息。最后,在公共数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提模型能更好地捕获更多粒度的句法信息和长距离依存关系。 展开更多
关键词 多粒度 特征融合 图卷积神经网络 高速公路网络 方面级情感分析
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