融合多种策略的改进粒子群算法

为有效解决粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)容易陷入局部极值及进化后期收敛速度慢、精度低等缺点, 提出了一种融合多种策略的改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO). 该算法包括以下4点改进:(1)采取分组控制策略, 按适应度值将种群分为优解组和劣解组, 优解组进行遗传交叉操作, 劣解组进行变异操作; (2)精英策略用来更新种群, 根据适应度值从经过交叉和变异操作后的种群及初始种群中选出前一半粒子作为新种群; (3)改进粒子学习模式, 充分利用种群信息, 以优良种群的均值代替个体最优位置;(4)引入概率控制来控制算法进入交叉和变异操作的概率. 测试函数的仿真结果表明, 与标准PSO及其改进算法相比, IPSO算法能有效兼顾全局探索和局部挖掘能力, 具有收敛速度快、求解精度高、避开局部最优解的优点.     

基于差分修正的SGDM算法

当前, 应用广泛的一阶深度学习优化器包括学习率非自适应优化器和学习率自适应优化器, 前者以SGDM为代表, 后者以Adam为代表, 这两类方法都使用指数滑动平均法来估计总体的梯度. 然而使用指数滑动平均法来估计总体梯度是有偏差且具有滞后性的, 本文提出基于差分修正的SGDM算法——RSGDM算法. 我们的贡献主要有3点: 1) 分析SGDM算法里指数滑动平均法带来的偏差和滞后性. 2) 使用差分估计项来修正SGDM算法里的偏差和滞后性, 提出RSGDM算法. 3) 在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上实验证明了在收敛精度上我们的RSGDM算法比SGDM算法更优.     

淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法

针对目前我国西北地区淤地坝实时监测问题,研究了淤地坝监测与预警任务的调度方法.为避免淤地坝坝体隐患发现不及时,提高预警系统的时效性,本文考虑了任务卸载至边缘服务器的平均等待时间,提出了一种淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法.根据任务计算量、边缘服务器计算能力等信息建立计算任务完成时间模型,然后采用模拟退火算法优化计算任务卸载位置,设计了一种多个边缘计算服务器相互协作的任务调度策略.实验结果表明,该方法有效降低了监测任务的计算时间,提高了监测预警的时效性.     

无线传感网络关键技术及在环境监测中的应用

回顾了无线传感网络技术的发展历史,对无线传感网络的结构和关键技术进行详细阐述;综述了无线传感网络技术在环境监测中的研究及应用现状,对该技术的发展方向和趋势作一展望.     

蓝宝石高温光纤压力传感器的设计与仿真

针对高温环境下压力测量需求,提出采用蓝宝石材料来构造适用于特殊环境下的光纤高温法珀压力传感器。基于圆形膜片压力敏感原理设计了传感器敏感单元结构尺寸,通过Comsol有限元软件建立了敏感单元模型,对敏感膜片的表面位移及应力分布情况进行了仿真,验证了传感器设计的可靠性;同时分析了传感器的温敏效应,结果表明随温度升高,传感器的灵敏度会增大,会对压力测量产生误差,约为1.51kPa/℃,上述结果为蓝宝石高温压力传感器的结构和性能优化设计提供了有效指导。     

基于ROC曲线的镜片舒适度眼动指标研究

基于眼动仪检测到的受试者眼动数据,提出一项新的眼动指标——眼睑间距变动百分比,并对比传统的眼跳次数、瞳孔直径等眼动指标,经过显著性和相关性分析后,最后利用受试者特征曲线（Receiver operating characteristic,ROC）曲线评价每个眼动指标对镜片舒适度的判别性能。实验结果表明,本文提出的眼睑间距变动百分比反映镜片舒适度的性能最好,瞳孔直径次之,眼跳次数和平均注视时长相仿。本实验结果证明可以通过检测患者的眼睑间距变动百分比,来准确快速地判断镜片的舒适程度。这项研究成果能帮助相关从业者从更加客观的角度评价镜片的舒适程度,也为中国当前日益严峻的近视防控形势提供了一定的技术理论帮助。     

中继协同无人机辅助的认知无线电网络安全通信

针对中继协同无人机（UAV）辅助的无线通信网络,提出一种基于认知无线电网络（CRN）的物理层安全通信方案。利用二次发射机协同解码转发中继向目的接收机发送机密消息,将UAV用作移动干扰器发送干扰噪声,以降低窃听者的解码能力。在不影响主用户通信的前提下,通过联合优化UAV的飞行轨迹和发射功率提高系统的平均保密率,采用基于连续凸逼近的算法求解近似凸规划的保密率最大化问题。仿真结果表明,相较于优化功率和优化轨迹这两种传统方案,该方案能够进一步提高CRN系统通信的安全性。     

多跳机器阅读理解研究进展

与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解（MHMRC）需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性。阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适用场景分为封闭集合问答和开放域问答两类,主要包括基于问题分解的方法、基于图神经网络的方法、改进检索的方法、基于推理路径的方法等,分别从模型架构、特点、优劣等方面进行分析。介绍用于多跳推理的非结构化文本数据集和评测指标,对比各模型的性能表现。在此基础上,分析目前MHMRC研究的热点与难点,指出未来发展方向。     

移动边缘计算中基于Lyapunov的任务卸载与资源分配算法

移动边缘计算（MEC）通过将计算和存储资源部署在无线网络边缘,使得用户终端可将计算任务卸载到边缘服务器进行处理,从而缓解终端设备资源受限与高性能任务处理需求之间的冲突。但随着任务卸载规模的不断增加,执行任务所产生的功耗急剧上升,严重影响了MEC系统的收益。建立任务队列动态调度模型,以队列上溢概率为约束构建最大化系统平均收益的资源优化模型。考虑到资源优化问题为不同时隙下的耦合问题,运用Lyapunov优化理论设计一种基于单时隙的资源分配算法,将优化问题转化为用户本地计算资源分配、功率和带宽资源分配以及MEC服务器计算资源分配3个子问题并分别进行求解。仿真结果表明,该算法在满足用户QoS需求的同时能够有效提高MEC系统的时间平均收益。