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题名带有模糊控制的机会网络数据转发控制策略
被引量：2
- 1
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作者
杨静
龚玲玲
杨正川
谢毅
谢金凤
王汝言
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机构
重庆邮电大学重庆高校市级光通信与网络重点实验室
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆电信研究院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期392-399,共8页
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基金
国家自然科学基金(61371097)
重庆市自然科学重点基金(CSTC2013JJB40001
+4 种基金
CSTC2013JJB40006)
重庆市自然科学基金(CSTC2011JJA40043
CSTC2014JCYJA40039)
重庆市青年科技人才培养计划(cstc2014kjrc-qnrc40001)
重邮青年自然科学基金(A2012-93)资助课题
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文摘
机会网络的拓扑结构具有较强的时变性,节点间的关系较为复杂,难以用传统的数学模型进行描述。提出了一种带有模糊控制的数据转发控制策略,利用模糊系统理论根据多维状态参数评估节点之间的关系强度,结合状态感知和专业经验进行数据转发控制,有效避免了数据转发过程中的盲目性。数值仿真结果表明,所提出的策略能够在不明显增加网络投递开销的同时,提高数据投递成功率并降低投递延时。
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关键词
机会网络
状态感知
数据转发控制
模糊控制
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Keywords
opportunistic network status awareness
data forwarding control
fuzzy control
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分类号
TP393.04
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混合深度神经网络的就业推荐方法
被引量：8
- 2
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作者
张婳
彭海英
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学重庆高校市级光通信与网络重点实验室
重庆邮电大学泛在感知与互联重庆市重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第4期995-1001,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61401052)
国家留学基金委基金项目(201608500030)
+1 种基金
重庆市教委科学技术研究基金项目(KJ1400418、KJ1500445)
重庆邮电大学博士启动基金项目(A2015-09)。
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文摘
针对就业推荐中交互数据极其稀疏的问题,提出一个基于多头自注意力机制和特征交叉网络的混合深度神经网络模型。对学生行为序列属性进行定义,将学生基本属性、学生行为序列属性、职业基本属性、职业描述属性的独立嵌入作为模型输入;使用多头自注意力机制挖掘学生行为序列属性与职业描述属性中的序列特征;分别使用特征交叉网络和深度神经网络实现特征交互和数据的深度拟合。基于真实数据集的实验结果表明,与目前已有方法相比,该模型在HR@50与MRR@50指标上达到了最优性能,验证了模型的有效性。
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关键词
推荐算法
就业推荐
深度神经网络
多头自注意力机制
行为序列
特征融合
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Keywords
recommendation algorithm
job recommendation
deep neural network
multi-head self-attention mechanism
behavior sequence
feature fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名大列重低复杂度的QC-LDPC码构造
被引量：3
- 3
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作者
赵辉
郭振勇
彭海英
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学重庆高校市级光通信与网络重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第1期199-203,207,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61271261)
重庆市科委自然科学基金资助项目(CSTC2012jjA40048)
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文摘
针对准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码的校验矩阵列重较小、码率等参数不灵活的问题,提出了一种具有确定结构的大列重的构造方法。该方法利用指数矩阵元素之间差的关系,构造出的校验矩阵围长为8,具有准循环结构;在此基础上,使其与准双对角结构相结合,构造出的QC-LDPC码围长不会减小,且具有低复杂度可快速编码的双重特性。仿真结果显示在加性高斯白噪声(AWGN)和置信传播(BP)译码算法下,所提方法构造的QC-LDPC码在误码率为10^(-6)时,信噪比优于GCD算法构造的QC-LDPC码接近0.5 dB,与随机构造法中经典的渐进边增长(PEG)算法相比,在误码率10^(-5)时有0.2 dB的性能提升。
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关键词
列重
围长
低复杂度
准循环低密度奇偶校验码
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Keywords
column weight
girth
low complexity
quasi-cyclic low-density parity-check(QC-LDPC)codes
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分类号
TN911.22
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于超像素的高分遥感影像分割算法
被引量：3
- 4
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作者
向泽君
蔡怤晟
楚恒
黄磊
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学重庆高校市级光通信与网络重点实验室
重庆邮电大学泛在感知与互联重庆市重点实验室
重庆市规划局
重庆市勘测院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第5期1379-1384,共6页
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基金
重庆高校创新团队建设计划基金项目(CXTDX201601020)。
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文摘
针对高分遥感影像中存在地物数目多,特征信息复杂导致分割边缘不清晰、对象细节丢失等问题,提出一种改进的超像素分割和多特征结合的遥感影像分割合并算法。在对图像进行分割前的预处理阶段,使用超像素分割技术得到初始分割图像;区域合并过程中,基于对象间的异质性和对象内部的同质性,结合光谱、纹理和形状特征,对对象进行合并;通过调整全局分割参数来调整合并尺度,得到最终的影像分割结果。实验结果表明,所提方法能得到较好的影像分割效果。
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关键词
多特征
超像素
异质性
合并策略
影像分割
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Keywords
multi-features
superpixel
heterogeneity
merging strategy
image segmentation
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名结合特征选择的CVA多尺度遥感影像变化检测
被引量：10
- 5
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作者
蔡怤晟
向泽君
蔡衡
单德明
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学重庆高校市级光通信与网络重点实验室
重庆邮电大学泛在感知与互联重庆市重点实验室
重庆市勘测院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第8期101-104,130,共5页
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基金
重庆高校创新团队建设计划(CXTDX201601020)。
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文摘
针对在多时相变化检测中,面向对象方法无法较好地检测影像中的细微变化,受分割效果以及面向像素方法的影响出现较高虚警率等问题,本文提出了一种结合基于像素的多特征变化向量分析法(CVA)与基于对象的多层次分割的联合判别方法。首先提取不同时相的光谱与纹理特征,利用最大相关最小冗余(mRMR)算法进行特征选择并通过CVA得到像素级变化检测结果;然后对两幅影像进行叠合分割,利用区域合并策略进行不同尺度检测并获取各尺度检测结果;最后结合多种检测结果进行融合,获得最终变化检测结果。检测结果表明本文所提方法能有效降低漏检率,同时提高了检测的准确性。
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关键词
特征融合
特征选择
多尺度分割
变化向量法
决策级融合
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Keywords
feature fusion
feature selection
multi-scale segmentation
change vector analysis
decision-level fusion
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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