基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

公众食品药品网络谣言和虚假宣传辨识能力调查——以贵州省某少数民族自治地区为例

目的 了解公众对网络食品药品谣言信息及虚假宣传甄别能力和行为态度，探索防范谣言传播、维护社会稳定的有效措施和途径。方法 采用随机抽样研究方法，对贵州省某少数民族自治州公众开展食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力、行为态度问卷调查。结果 当地公众食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力总体较低，经济发展落后地区的青少年人群对网络谣言及虚假宣传的辨识能力较弱。大部分公众处理网络食品药品安全信息较为理性，更愿意通过国家监管部门权威网站了解信息，基本具备了确认信息真实性的主观意识，但辟除谣言的行动能力不高。结论 地方党委政府及有关部门应加强食品药品网络谣言和虚假宣传治理，加大当地谣言及虚假宣传的监测和系统性分析研究，有针对性、预判性地进行治理和科普宣传。     

蜂窝网络用户上行覆盖率的数值计算方法

对于蜂窝用户上行覆盖率这类含无穷上限的多重积分公式,直接调用积分函数进行计算耗时长且无法确保收敛。文章提出通过逐层分析被积函数特征来缩小积分区间,从而提高计算速度并保证收敛性。为验证方法的准确度,与一种特殊情况下的解析式和仿真结果进行比较,结果显示差异可忽略;同时,与直接进行无穷积分的方法进行比较,显示计算时间至少节省一半以上,且随着用户密度的降低,本方法计算效率方面的优势更加突出。     

宁夏地区雨季特征时空变化规律及其归因分析

为揭示宁夏地区雨季特征时空变化规律及物理归因，利用1960～2020年宁夏地区9个气象站点的降水资料，基于滑动t检验法确定宁夏地区各个站点多个雨季特征(包括雨季开始时间、结束时间、持续时间、降雨量、降雨强度和降雨日数)的时空分布规律，分析大气环流、季风以及海表温度对宁夏地区雨季特征的影响。结果表明：宁夏地区的雨季开始时间和结束时间具有明显的年代际和空间变化特征，西北太平洋增强(减弱)的反气旋是宁夏地区雨季开始(结束)的重要信号。雨季降雨量和降雨强度在突变年份发生后，具有增强的趋势。多个雨季特征表现出与厄尔尼诺(ENSO)区域明显的负相关性，即升高的海表温度会导致宁夏地区雨季起讫时间的提前、降雨量和降雨强度以及雨季降雨日数的减小。研究成果可为探究宁夏地区雨季特征与海表温度的遥相关性提供参考。     

面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.