基于社交关系和时序信息的团购推荐方法

针对目前团购推荐方法较少结合单个用户与群组用户,并且对时间间隔、社交关系等上下文相关信息的利用不充分的问题,提出了一种基于社交关系和时序信息的团购推荐方法。对单个用户进行推荐时,针对循环神经网络（RNN）的门控循环单元（GRU）在团购推荐时没有考虑时序信息的影响,以及用户-商品交互序列中不相关的商品数据会产生噪声等问题,提出了融合时序感知GRU和自注意力的团购推荐模型（RTSA）。首先,通过计算用户购买的任意两个商品之间的个性化时间间隔,构建了时序感知GRU(TGRU)模型;然后,采用自注意力网络研究商品位置及个性化时间间隔的影响;最后,实验结果表明在Amazon Beauty数据集中,RTSA相较于对单个用户推荐的最优的基线模型——基于时间间隔感知自注意力的序列化推荐模型（TiSASRec）,前10个商品命中率提升了11.73%。对群组用户进行推荐时,针对团购群组推荐中预定义的融合策略不能动态获取群组用户权重,以及群组-项目交互数据的稀疏性等问题,提出了融合社交网络和分层自注意力的团购推荐模型（SSAGR）。首先,采用RNN捕捉团购中用户随时间变化的复杂潜在兴趣;其次,利用分层自注意...     

射频前端快上升沿电磁脉冲防护电路仿真分析

针对强电磁脉冲极易通过射频前端进入电子设备内部对敏感电子器件造成伤害的问题,设计了一款工作于C波段的射频前端快上升沿电磁脉冲防护电路。电路采用PIN二极管级联的方式构建四级防护电路,同时引入高通滤波器抑制工作频段以下信号,防止其对设备造成干扰。仿真结果表明,通过控制PIN二极管的偏置电压和电流,可实现对电磁脉冲的快速响应;经过逐级削减输入功率,可有效降低尖峰泄漏;在工作频段内,防护电路可将4 kV的快沿方波脉冲限制在2 V以下,其响应时间小于1 ns,插入损耗小于0.146 dB,驻波比小于1.413,回波损耗小于-15.329 dB,且可有效降低尖峰泄漏,对工作在C波段的卫星电视地面通信设备抵御强电磁脉冲的侵扰具有较好的效果。     

基于贝叶斯网络的差分隐私高维数据发布技术研究

在实现隐私保护的同时提高数据可用性是高维结构化数据发布研究中的挑战性问题,经典算法Priv Bayes针对该问题提供了一种解决方案。为进一步减少计算开销、提高数据可用性,提出基于贝叶斯网络的差分隐私数据发布算法ELPriv Bayes。分析贝叶斯网络结构学习阶段的理论计算开销,构建存储属性之间互信息的相关矩阵,避免结构学习算法迭代过程中互信息的冗余计算,降低了时间复杂度。基于平均互信息优化了节点进入贝叶斯网络的顺序,提高结构学习迭代过程中指数机制贡献的互信息期望值,进而提高生成数据集与原始数据集的统计近似度,并实证分析网络结构质量对首节点选择的低敏感性。在4个典型数据集上的实验结果表明,与经典算法Priv Bayes及其改进方案相比较,结构学习阶段的计算开销降低了97%～99%,基于指数机制捕获的互信息提高了14%～67%,生成数据集与原始数据集的平均变差距离降低了32%～40%,构建的支持向量机(SVM)分类器的准确率提高了4%～5%,并且当ε≤0.8时,采用ELPriv Bayes算法生成数据的可用性提升更为显著。     

DOA估计算法评价准则在不同功率入射信号下的修正

针对复杂电磁环境中信号功率对入射信号波达方向(DOA)估计的影响问题进行研究,发现用于DOA估计算法性能分析的经典评价准则对不同功率入射信号存在局限性.针对该问题,首先证明了强信号功率会影响弱信号DOA估计性能,得到强信号功率增加会导致弱信号功率克拉美罗界上升,即弱信号DOA估计的均方根误差增加.然后分析了 DOA估计...     

无锚框的轻量级遥感图像目标检测算法

现有遥感图像目标检测算法存在参数量大、检测速度慢和难以部署于移动设备的问题,为此,本文提出了一种无锚框的轻量级遥感图像目标检测算法.首先设计了DWS-Sandglass轻量化模块以降低模型体积,并改进模型激活函数,以确保检测精度.然后引入无参数注意力模块SimAM,使网络能够专注于更重要的特征信息.最后对无锚框算法的冗余通道进行剪枝操作以减少模型参数量,并通过微调回升精度.在HRSC2016数据集上的实验结果表明,与当前主流的无锚框检测算法相比,该算法在检测精度相当的情况下检测速度更快、模型体积更小,更适合在移动设备部署.     

融合CNN和Transformer的遥感图像建筑物快速提取

遥感图像建筑物高效提取在城市规划、灾害救援、军事侦察等领域发挥着重要作用。基于深度学习的建筑物提取方法虽然具有很高的精准度,但通常是由复杂的卷积运算和极大的网络模型实现的,提取速度低,难以满足现实需求。为此,设计了一种遥感图像建筑物快速提取方法。在STTNet模型的特征提取网络中引入多尺度卷积,在同一卷积层内提取多尺度特征,进一步提高模型的特征提取能力。改进空间稀疏特征提取器结构,在带有空间注意力权值的特征图中应用通道注意力,有效学习通道注意力权值,进而解决使用骨干网络输出特征图学习时通道注意力权值浮动的问题。为降低模型参数量,加快模型的运算速度,将STTNet模型由并联结构改为串联结构。INRIA建筑物数据集上的实验表明,本文方法在保证精度和IoU的前提下速度比STTNet提升了18.3%,明显优于主流方法。     

弓网离线电弧电磁干扰仿真的研究进展

为研究弓网离线引起的电磁干扰对列车的影响,从弓网离线电弧建模方法和电磁干扰仿真两方面归纳总结了国内外研究现状.阐述了弓网电弧的形成机理、现有的基础电弧模型和考虑了速度和空气气流等条件的多种弓网离线电弧模型.弓网离线电弧的电磁干扰仿真表明,弓网电弧产生电磁干扰的根源在于弓网间剧烈变化的瞬态恢复电压,弓网多次燃弧是造成电力系统谐波污染的重要原因.弓网离线电弧电磁干扰的研究成果可用于指导列车车载设备的布置,提升列车的电磁兼容性.     

高速铁路弓网离线电弧电磁辐射特性的试验研究

高速铁路系统电磁环境十分复杂,其中弓网离线电弧产生的电磁辐射是高速铁路系统最重要的电磁干扰源之一。利用高速弓网关系试验台开展了大电流、高速条件下的弓网离线放电模拟试验,测量了不同牵引电流及不同行车速度下放电辐射场的时域波形,经快速傅里叶变换后得到了离线放电电磁辐射的主要分布频段、分布疏密程度、典型频率值等特征,探讨了放电辐射特性随牵引电流和行车速度的变化规律及原因。研究表明：在大电流、高速条件下,弓网放电电磁辐射能量主要分布于0~100 MHz的频率范围,其中分布最密集频段为45~55 MHz,起弧电磁辐射强度大于熄弧电磁辐射强度;在100~700 A的牵引电流区间内,放电辐射场的幅值随电流增大而增大;相同牵引电流下,频域峰值对应的频率值随车速增大而逐渐变小。该研究结果为弓网电弧电磁辐射干扰的机理研究以及防护提供了试验数据和参考依据。     

群像素激光雷达多级分辨率三维点云成像技术的研究

激光三维成像雷达系统单帧获取的数据量越来越大,数据处理效率已成为亟待解决的重点问题之一.研究了群像素激光三维成像雷达的编解码数据特性,对激光三维点云回波数据进行多级分层分割处理,提高群像素激光三维点云成像雷达数据处理效率.实验结果表明,多级分层分割的成像方法可将群像素成像速度提高6倍,该方法有效地解决了群像素激光三维成...