无线传感器网络中基于角度的定向随机步幻影路由协议

为了更好地保护源位置隐私,提出了一种新的源位置隐私保护方法,通过使用相邻节点的斜率的反正切值来确定幻影路径上下一跳节点选择范围,使得幻影源的选取在不暴露源位置方向信息的情况下能够远离真实源,且能够生成更多不重复的幻影源,更灵活地控制幻影源的选取,使幻影源的分布较为均匀,从而能够更好地提高源位置隐私保护的性能。仿真实验表明：相比传统的基于跳数的定向随机步方法和完全随机步方法,该方法在能耗与安全周期上有着相对明显的优势,因而该方法能够更好地保护源位置隐私。     

用户群体满意度最大化的Top-k在线服务评价

考虑用户评价准则不一致的在线服务评价通常以服务的完整排序作为评价结果,而不是选择出使用户群体满意度最大的Top-k在线服务集合,使评价结果难以满足Top-k在线服务评价场景的合理性和公平性需求.为此,提出了一种用户群体满意度最大化的Top-k在线服务评价方法.该方法首先定义用户群体满意度指标,以衡量选择的k个在线服务的合理性;其次,考虑用户评价准则不一致及用户偏好信息不完整的情况,采用Borda规则将用户对在线服务的偏好关系构造为用户-服务满意度矩阵;然后借鉴Monroe比例代表思想,将Top-k在线服务评价问题建模为寻找最大化用户群体满意度的在线服务集合的优化问题;最后采用贪心算法对该优化问题进行求解,将得到的在线服务集合作为Top-k评价结果.通过理论分析和实验验证了该方法的合理性和有效性.理论分析表明,该方法满足Top-k在线服务评价所需的比例代表性和公平性.同时,实验结果也表明,该方法能够在合理的时间内获得接近用户群体满意度理想上界的评价结果,可以有效地辅助用户群体做出正确的服务选择决策.另外,该方法还可以在用户偏好不完整的情况下实现Top-k在线服务评价.     

一种基于LSTM的端到端多任务老挝语分词方法

老挝语是一种无空格切分的字母语言,在进行自然语言处理工作时需要首先进行分词处理。现有分词算法主要为首先使用规则进行音节切分,然后根据音节切分结果进行老挝语分词,存在错误传递等问题。该文提出一种基于神经网络的端到端老挝语分词方法,基于多任务联合学习思想,将老挝语音节切分与分词工作进行结合,实现了基于双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)的端到端老挝语分词模型。实验表明,端到端的老挝语分词模型准确率达到89.02%,较以往分词模型有所提升。     

基于多层融合神经网络模型的短期电力负荷预测方法

针对传统的短期电力负荷预测模型存在的预测精度不高和滞后性的问题,本文提出一种基于卷积神经网络、长短时记忆网络和注意力机制下的混合神经网络模型来进行预测。利用卷积层对多维的电力数据影响特征进行提取,过滤筛选其非重要影响因子,完成电力数据相关特征的映射变换,再通过长短时记忆网络层的循环,对时序性电力数据特征选择性提取,最后利用注意力机制添加重要特征的权重,经Adam算法优化后输出电力负荷预测的结果。依靠GPU强大的算力支撑来解决预测数据时的实时性问题,凭借多融合神经网络的手段来提高其预测精度。经由算例验证,所提出模型真实可靠,预测质量显著优于其他传统模型。     

基于二阶锥松弛的三相不平衡配电网最优潮流研究

电动汽车与光伏发电系统大规模接入配电网使其内部的单相电源增加,负荷加重,加剧了单相运行问题。为保证电网供电质量,大量可调节单、三相补偿调节设备在电网中得到应用,因此对三相不平衡配电网最优潮流展开研究。对配电网三相不平衡条件下的最优潮流进行求解分析,建立了以有功损耗最小为优化目标的多时段配电网最优潮流模型。通过二阶锥规划将非凸非线性最优潮流模型变换为线性模型,在不损失精确度的情况下,降低求解难度,提高了求解效率。采用Pyomo建模工具以及Gurobi算法包对所建模型求解,并分析了潮流误差,验证了该方法的可行性与有效性。     

基于多粒度特征融合网络的行人重识别北大核心CSCD

针对复杂环境下行人细节特征不明显、姿态多变等情况造成的行人重识别(person-reidentification,ReID)算法精度不高的问题,提出了一种基于多粒度特征提取与特征融合的ReID网络。首先,在主干网络输入和输出端采用两种粒度的划分方式获取图像的局部特征。其次,引入空间变换网络(spatial transformation network,STN)对输入全局图像进行空间对齐,对局部图像进行特征增强。最后,采用局部特征融合的方式来挖掘特征之间的关联信息,提升模型对相似样本的识别能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集上均取得了良好的识别效果。在Market-1501数据集上的平均查准率(mean average precision,mAP)和首次查准率(Rank-1)分别为84.87%和94.45%,通过和目前主流的ReID算法相比,本文所提方法具有更优的识别效果。     

H-PLC信道中双谱自适应功率调节算法研究

为改善H-PLC信道通信质量,提出基于双谱分析的自适应信号发射功率调节算法。对在HPLC信道中采集得到的通信信号进行双谱分析,可计算得到双谱对角切片谱峰的主峰峰值与其他峰峰值的比值之和,通过比较该和值与设定好的临界值去自适应调节信号发射功率,达到提高信道信噪比、改善通信质量的目的。实验结果表明:所提算法对H-PLC信道信号进行处理可以更加有效地改善信道的通信质量,信噪比可达6d B的提升。     

双目视觉在类人机器人测距中的应用

为实现类人机器人对复杂目标高精度识别并测量出目标实际距离,提出一种双目目标识别与测距方法. 首先利用棋盘标定法对摄像机进行标定并捕获图像;然后利用局部二值模式算子（LBP）和优化后支持向量机（SVM）对目标进行识别;在识别的基础上,再采用尺度不变特征变换（SIFT）算法对特征点进行匹配并根据三角测距原理计算出目标实际距离. 实验结果表明该方法不但减少了人为参数指定,并且提高了特征点匹配效率,测距精度能够达到94%以上,满足类人机器人高精度测距和实时性要求.     

哈密瓜切片热风干燥特性及数学模型

目的:提高规模化生产的哈密瓜品质,缩短干燥周期。方法:以不同漂烫时间(0.5,1.0,1.5,2.0,2.5 min)、浸渍液(0.1%,0.2%,0.3%,0.4%,0.5%柠檬酸溶液)预处理哈密瓜切片,并分别研究不同热风温度(35,45,55,65,75℃)、热风速度(0.5,1.0,1.5,2.0,2.5 m/s)和切片厚度(2,4,6,8,10 mm)条件下的哈密瓜切片热风干燥特性和水分扩散系数,拟合不同薄层干燥数学模型。结果:0.4%柠檬酸预处理后得到品质最优的干制产品,热风温度和切片厚度对切片干燥影响较为显著,哈密瓜切片无恒速干燥阶段,有效水分扩散系数为1.1348×10^-7~4.9080×10^-7 m²/s,活化能为28.15 kJ/mol。结论:哈密瓜切片的最佳热风干燥工艺为热风温度55℃、热风速度2.0 m/s、切片厚度6 mm,Page模型具有最高的R²值和最小的均方根误差,更适于评估和预测哈密瓜热风干燥的水分去除规律。