移动无线物联网感知层传感控制定位算法研究

为了提高感知层传感控制定位的准确性和稳定性,提出移动无线物联网感知层传感控制定位算法.以DV-hop定位算法获取的移动无线物联网感知层通信区域内所有节点到各个锚节点的距离和跳数信息为基础,提出了基于跳数修正的DV-hop定位算法,对锚结点间跳数和未知结点跳数进行修正,计算出每个锚结点与各结点之间的距离,利用二维双曲线定位算法得到未知结点的位置坐标,实现移动无线物联网感知层传感控制定位.实验结果说明:所提算法在不同总节点个数和节点通信半径下定位误差始终保持最低,稳定性强;当跳数修正系数为2时该算法的定位精度最高,效果最佳;可选择较大的锚节点比例和较小的偏离因子,进一步提升定位效果.     

一种高性能FPGA辐射发射抑制方法研究

随着半导体技术的不断发展,集成电路的电路速度、集成密度和I/O端口数量已大大增加,FPGA的小型化、高密度集成会引发电磁兼容性的问题,电磁屏蔽是抑制电磁辐射最有效的方法,选择高效的电磁屏蔽材料可以取得良好的屏蔽效果。而目前电磁屏蔽材料在FPGA上的应用较少,因此选取了一款具有代表性的高性能FPGA作为研究对象,通过近场扫描测试来研究不同状态下FPGA的电磁辐射发射问题;针对芯片的特点,选取了复合金属屏蔽罩和吸波导电海绵作为电磁屏蔽材料,对FPGA的辐射发射进行抑制。进一步的实验结果表明,由金属材料复合而成的屏蔽罩具有更好的屏蔽效能,达到了10 dBm,相比之下,吸波导电海绵的压缩性和结构稳定性更有助于FPGA在多场景下应用。     

面向隐私保护联邦学习的医学影像目标检测算法

联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检测任务,提出隐私保护的联邦学习算法.首先部署松散耦合的客户端-服务器架构;其次在各客户端使用改进的RetinaNet检测器,引入上下文卷积和后向注意力机制;最后完成联邦训练.各客户端使用局部更新策略,采用自适应训练周期,局部目标函数中加入了限制项;服务器使用自适应梯度裁剪策略和高斯噪声差分隐私算法更新全局模型参数.在DeepLesion数据集上的消融分析说明了算法各部分的重要性.实验结果表明,改进的RetinaNet检测器有效地提升了多尺度病灶的检测精度.与集中数据训练模型范式相比,联邦学习所得模型性能略低(mAP分别为75.33％和72.80％),但训练用时缩短近38％,有效地实现了隐私保护、通信效率和模型性能的良好权衡.     

基于功效特征的专利聚类方法

当前专利是按照领域划分的,而基于功效特征可以实现跨领域的专利聚类,这在企业创新设计中具有重要意义,而精确提取专利功效特征和快速获得最优聚类结果是其中的关键任务。为此提出一种信息实体语义增强表示（ERNIE）和卷积神经网络（CNN）相结合的功效特征联合提取（FEI-Joint）模型来提取专利文献的功效特征,并且改进自组织神经网络（SOM）算法,从而提出具有早期拒绝策略与类合并思想的自组织神经网络（ERCM-SOM）来实现基于功效特征的专利聚类。对FEI-Joint模型与TF-IDF、狄利克雷分布（LDA）、CNN在特征提取后的聚类效果上进行比较和分析,结果表明其F-measure值比其他模型有明显提高。ERCM-SOM算法与K-Means算法、SOM算法相比,在F-measure值提高的同时,其时间较SOM算法有明显缩短。对比使用专利分类号（IPC）的专利分类,采用基于功效特征的聚类方法可实现跨领域的专利聚类效果,为设计者借鉴其他领域的设计方法奠定了基础。     

基于不完全信息的深度网络表示学习方法

网络表示学习的目标是将网络中的节点嵌入到低维的向量空间,为下游任务提供有效特征表示.在现实场景中,大规模网络通常具有不完整的链路,而现有的大多数网络表示学习模型都是在网络是完整的假设下设计的,因此其性能很容易受到链路缺失的影响.针对该问题,文中提出了一种基于不完全信息的深度网络表示学习方法DNRL(Deep Network Representa-tion Learning).首先采用转移概率矩阵将结构信息和属性信息进行动态融合,弥补了结构信息不完整带来的过大损失,然后采用一种具有强大特征提取能力的深度生成模型(变分自编码器)来学习节点的低维表示,并捕获网络数据中潜在的高非线性特征.在3个真实属性网络上的实验结果表明,与当前常用的网络表示学习模型相比,所提模型在不同程度链路缺失的节点分类任务中都明显地改善了分类效果,在可视化任务中更清晰地反映了节点的团簇关系.     

改进CenterNet的遥感图像目标检测

基于深度学习的遥感图像检测在地球资源调查、军事侦察、环境监测等领域有着广泛的应用,更精准、高效的目标检测算法是目前遥感图像检测研究的热点和难点。提出一种改进的CenterNet遥感图像检测算法,对遥感图像进行预处理,以适应CenterNet网络,提高网络对遥感图像的检测有效性;对原网络进行改进,将残差模块中的标准卷积替换成深度可分离卷积,有效降低网络计算量,减少冗余;同时加入注意力机制,抑制无用信息,提高网络的检测准确率。针对遥感图像观测面积大而目标相对较小,目标尺寸差异较大且分布不均匀的特点来说,降低了目标的误检率和漏检率。实验结果表明,改进的CenterNet算法相较于原始CenterNet算法的效果有明显提升,证明了改进算法的鲁棒性。     

客户分类下生鲜配送两级路径问题与算法研究

生活水平的提高使得消费者对生鲜产品的需求不断增长,进而促进了冷链物流行业的快速发展。将客户按重要性分为重要客户和普通客户两类,以总配送成本最小为目标,建立考虑客户分类的两级容量有限车辆路径优化模型。提出两阶段启发式算法求解该模型：第一阶段设计改进的遗传-模拟退火算法增强全局搜索能力,其中采用轮盘赌选择机制结合精英保留策略保留优秀个体,部分匹配交叉算子结合自适应交叉率维持种群多样性,Metropolis准则以一定概率接受较差解;第二阶段使用精确方法求解一级配送路径。基于Perboli的Set2算例集和Hemmelmayr的Set5算例集,共30个基准案例,分别将所提出算法与四种现有算法进行对比分析,验证了改进算法的效果,并测试了算法的收敛性。基于模拟数据进行模型分析,验证了所提出模型和算法的有效性和适用性。     

软件测试技术课程思政教学的探索与实践

针对在专业课程中融入课程思政这一问题,分析软件测试技术课程的特点,提出“知识点—思政元素—职业技能”的课程思政教学模式,并以“性能测试”知识点为例介绍教学案例设计。     

基于差分进化算法的供热节能控制系统

针对公共建筑集中供热系统能耗高、自动调节和实时监控难度大的问题,将数字温度传感器、芯片控制技术及CAN总线技术结合到一起,设计了一种基于差分进化算法的神经网络控制的公共建筑集中供热系统.系统具有降低遗传算法复杂性、快速收敛的优势,且自适应能力较强,能够实现供热流量自动调节和网络实时监控.为了验证该系统的节能效果,与传统节能控制系统的供热消耗进行了试验比较,结果表明,该系统最低平均节能10.1%,最高节能16.3%,节能效果更好.     

高强钢筋高韧性混凝土框架中节点抗震性能试验研究

对4个高强钢筋高韧性混凝土框架中节点进行低周往复加载试验,对比不同范围采用高韧性混凝土进行增强的节点与同条件下未增强的节点的承载能力、变形能力、滞回特性、刚度退化、耗能能力等抗震性能指标。结果表明,在节点中采用高韧性混凝土进行增强,可以改善节点破坏形态,提高试件的承载能力和变形能力,提高构件的抗震性能,由节点核心区延伸至1倍有效梁高范围内采用高韧性混凝土进行增强的节点对变形性能、刚度退化、延性和耗能能力增强效果最佳。