基于距离度量损失框架的半监督学习方法

为了解决半监督学习方法训练过程中因损失函数类型不同、损失尺度不统一而导致的损失权重难以调节,模型优化方向不统一与泛化能力不足的问题,提出基于距离度量损失框架的半监督学习方法.该方法从距离度量损失的角度出发,提出统一损失框架函数,实现了半监督任务中不同损失函数之间的损失权重调节.针对损失框架中嵌入向量的目标区域问题,引入自适应相似度权重,以避免传统度量学习损失函数优化方向的冲突,提高模型的泛化性能.为了验证方法的有效性,分别采用CNN13网络和ResNet18网络,在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、STL-10标准图像数据集和医疗肺炎数据集Pneumonia Chest X-ray上,构建半监督学习模型与常用半监督方法进行比较.实验结果表明,在同等标签数目的条件下,提出方法具有最优的分类准确度.

基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期

为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率变异性(HRV)特征.为了进一步筛选与不同睡眠阶段具有强关联性的HRV特征,提出基于ReliefF算法与Gini指数的特征提取方法.在此基础上,采用INFO-ABCLogitBoost方法挖掘HRV与不同睡眠阶段之间的关联性,从而实现睡眠阶段的精细分类.在实际公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在睡眠分期任务中,总体精度为83.67%,准确率为82.59%,Kappa系数为77.94%,F1-Score为82.97%.相比于睡眠分期任务中的常规模型,所提方法展现出更加高效便捷的睡眠质量评估性能,有助于实现家庭或移动医疗场景下的睡眠监测.

基于移动—能量代价函数的无线自组织网络路由策略研究

能量均衡技术一直是无线自组织网络的热点研究领域。在深入研究网络信息传输特性的基础上,提出了一种基于移动—能量代价函数的无线自组织网络路由策略,并用于网络信息传输。首先,本文考虑节点连通性、能量均衡性,提出了一种节点移动策略;然后,以传输路径节点集合中的瓶颈节点剩余能量、传输链路数量作为准则,建立以网络节点为对象的能量代价函数。基于移动—能量代价函数的路由策略从链路层的决策转移到节点层的决策。最后,采用MATLAB数值仿真该路由策略的性能,结果显示:本文提出的移动—能量代价函数的路由策略既保持了原有路由优化的精度,延迟网络瓶颈节点能量下降速度,提高网络生存时间。

基于加权路由思想的无线自组织网络生存时间优化算法研究

在无线自组织网络中,网络生存时间是衡量网络性能的重要指标之一。分析影响网络生存时间的众多因素后,提出了一种工作量加权路由模型以提高无线自组织网络的生存时间。在网络信息传输的过程中,综合每条链路的业务工作量对网络链路进行加权,建立距离加权传输数学模型。该模型通过降低工作较为繁忙节点的信息转发概率,从而到达均衡节点能耗的目的。最后,采用MATLAB进行数值仿真,结果显示本文提出的路由算法可以有效延迟网络生存时间,均衡网络节点的能耗。

导电结构亚表面缺陷电涡流/超声复合检测方法

针对导电结构体亚表面缺陷检测中单一检测方法准确率和检测范围有限等问题,研究电涡流与超声复合无损检测(NDT)方法.为了解决异源传感器复合过程中的证据冲突问题,充分发挥复合检测方法的优势,研究获取电涡流/超声检测基本概率分布、证据权重分配、证据融合以获得准确识别结果的技术,提出基于拟合方差的D-S证据理论的复合检测方法.为了降低拟合误差,防止过拟合,利用基于赤池信息量准则的正态拟合方法获得电涡流检测和超声检测的概率分布,用贝叶斯准则求取后验概率.根据电涡流和超声在检测中的适用性,以拟合方差对证据权重进行优化,利用D-S证据理论对后验概率密度进行融合,获得联合概率密度分布,求取电涡流/超声复合检测结果.

一种多传感器云融合技术的亚面表缺陷深度检测算法研究

针对未知深度的亚表面缺陷检测,各种传感器产生的特征信息难以直接应用的难题,提出了一种多传感器云融合技术的亚表面缺陷深度检测算法。首先,本文简要介绍涡流检测与超声检测两种经典无损检测模式;然后,在已知缺陷深度的样本集上建立云滴数学模型获取单一测量模式下缺陷深度的隶属度分布函数;最后,提出了一种D-S+PCR信息融合算法将不同传感器获取的隶属度分布转化为概率分布进行数据融合,以高斯拟合的方式实现亚表面缺陷深度的检测估计。实验结果显示:对比传统Bayes变换的D-S证据融合检测技术与单传感检测技术,本文提出的检测算法对亚表面缺陷深度检测具有较高的识别准确率。

基于能量粒子算法的无线自组织网络节点移动策略研究

借鉴传统的粒子群优化模型,将网络节点类比于具有能量维度的粒子,提出一种能量粒子算法确定节点移动策略。首先,建立节点模型分析节点能量消耗方式。然后,建立节点移动模型,利用邻居节点的剩余能量信息确定节点移动方向与移动速度。最后,仿真结果显示:相对于传统的节点移动方式,本文所提出的节点移动策略可以有效缓解网络瓶颈节点能量消耗速率,改善网络能耗均衡性,延长网络生存时间。

TD-SCDMA无线通信系统仿真设计

基于时分同步码分多址复用技术的标准作为我国自主研发的第三代移动通信标准之一,已进入广泛应用阶段。针对TD-SCDMA信号物理层的空间接入过程,采用了先进设计系统(ADS)对TD-SCD-MA通信系统进行设计仿真,着重论述了无线信道和高斯白噪声的设计和实现,仿真结果均符合3GPP协议的规定。研究结果表明,该研究为意义上的无线通信研究提供了方法和理论依据。

整数幂为元素的连分数的线性型下界

对于正整数列{an}及有理数x,用连分数定义了一类函数,并给出了下界估计.

一种新型TD-SCDMA信号源的研发

基于时分同步码分多址复用技术的标准作为我国自主研发的第三代移动通信标准之一,即将进入广泛应用阶段。该文在介绍此通信协议和信号结构的基础上,提出了一种软硬结合,软件控制硬件的信号生成方式,着重论述了该系统的建模和实现。与设备商出售的专用信号源相比,这种方式有着灵活方便和价格低廉的优点。

基于深度学习的多目标运动轨迹预测算法

针对多目标运动轨迹预测过程中由于检测精度和实时性不足造成部分目标位置信息丢失和预测准确度不高问题,提出基于改进卡尔曼滤波的多目标轨迹运动轨迹预测(MMTP)算法。MMTP算法在目标检测阶段使用YOLOv4检测器提升目标检测的准确率和速度;在目标匹配阶段采用KM匹配算法将当前检测框的检测目标与上一时刻预测的预测框的目标进行数据关联,从而增强目标关联的准确性,避免目标遮挡、目标交错和漂移造成的目标丢失;在目标坐标预测阶段,提出改进卡尔曼滤波算法为每个运动目标预测下一帧位置坐标并画出预测框,提高非线性场景中目标坐标的预测精度,降低预测坐标的误差。使用MOT16与实际交通系统拍摄的视频序列数据集验证算法整体性能,仿真结果表明,MMTP在目标检测阶段具有较好的检测精度和速度,有效提升了算法整体的运行速度;在目标匹配阶段,MMTP算法能增强目标关联的准确性,减少目标丢失,比RMOT、POI、SORT、Deep-SORT和YVTP算法更优。

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。

基于信用等级划分的医疗数据安全共识算法

在基于区块链的医疗数据共享系统中为防御恶意节点攻击并且提高共识效率,该文提出基于信用等级划分的医疗数据安全共识算法(SCA_MD)。首先,在SCA_MD中,考虑由数据节点、共识节点和监管节点组成的医疗区块共识模型,提出相应的节点身份验证机制,实现快速验证。其次,提出基于海洋掠食者的自我优化信用等级划分算法(SCRD),以限制恶意节点共识权力。最后改进代表节点选举机制和共识机制,提高共识的效率。实验结果表明:不管恶意节点数量如何变化,SCA_MD都能提高交易吞吐量,降低平均交易时延和平均节点通信开销。

无线传感网优化生存时间的分布式功率控制

为延长无线传感网的生存时间,提出优化生存时间的分布式功率控制算法(DPCOL)。该算法分析节点发送功率变化下的链路流量平衡约束,链路最大传输速率约束,节点能耗约束等条件,建立最大化生存时间的网络模型。采用分布式功率迭代和次梯度算法求解该模型。节点获知与各邻居节点通信所需要的最低发送功率集,随机选择发送功率集中的功率作为当前发送功率,接收邻居节点的参数信息,通过次梯度算法分布式计算节点生存时间。经过一定时间的迭代计算,可获得网络局部最优生存时间,各个节点局部最优发送功率和当前的数据转发概率。仿真实验表明,该算法可以平衡节点能耗和邻居节点数量,延长网络生存时间,在一定的条件下比采用固定发送功率的算法更优。

基于减聚类优化算法的无线传感网络分簇路由协议研究

无线传感网络是当前无线网络研究的热点领域,分簇路由协议作为降低网络能耗、提高网络生存时间的核心技术而备受关注。在深入分析已有算法存在诸多不足的基础上,本文提出了一种基于减聚类优化的分簇路由算法。本文首先建立一阶能耗模型,确定网络最优簇首数量;然后建立减聚类优化数学模型,确定可供选择的分簇方案;最后以最小化最大簇内距离方差作为评价指标,确定最优的分簇结果。仿真结果表明:相比经典的LEACH分簇路由协议,该算法划分的网络能够有效地降低网络能耗、提高网络生存时间,弥补已有算法的不足之处。

一种优化网络生存时间的移动传感节点覆盖调度算法

为解决异构静态传感节点部署和失效引起的覆盖盲区问题,提出一种优化网络生存时间的移动传感节点覆盖调度算法(coverage scheduling algorithm,CSA)。CSA考虑静态传感节点的感知半径异构,根据周围邻居传感节点信息计算移动传感节点的停留位置。根据静态传感节点上报的位置,建立覆盖调度模型,并采用启发式求解方法求解调度模型,获得移动传感节点的停留位置较优方案。仿真结果表明:CSA可提高区域覆盖率和静态传感节点存活个数,提高网络生存时间和降低平均静态传感节点能耗。在一定的条件下,CSA比Mno、MNode和MGrid等算法性能更优。

面向车联网异构节点的区块链高效一致性共识算法研究

车联网异构节点由于其性能差异大、具有移动性等原因会造成区块链共识算法交易吞吐率低、交易时延较大等问题,该文提出面向车联网异构节点的区块链高效一致性共识算法(ECCA)。首先,在ECCA中,考虑由验证节点、一般节点和恶意节点组成的车联网异构节点,提出一种信用等级机制,实现信用等级划分和3类异构节点的划分。其次,提出一种跨区下的节点身份变更机制,及时调整当前区域内的节点身份。最后,提出一种改进的一致性共识算法,满足车联网的时效性需求。仿真结果表明:ECCA算法降低性能较差的一般节点和恶意节点对区块共识效率的影响,提高交易吞吐量,降低平均交易时延和平均节点通信开销。

面向防汛物资动态变化的运输车辆调度优化算法研究

为解决防汛救灾过程中受灾需求变化下的防汛物资调度问题,提出一种面向防汛物资动态变化的运输车辆调度优化算法(SOA_TV)。在SOA_TV算法中,考虑车辆限载、调度车辆数量、移动距离等约束,建立防汛物资运力调度优化模型。依据已知受灾信息和仓储信息,确定受灾最小所需车辆数,获得待运输物资集合,并按照最近邻原则初始化车辆集合。引入车辆移动距离阈值,通过边权计算构建二分图,并进行矩阵转换,获得一个低维度的矩阵。最后,考虑需求不变化和动态变化两种情况下的物资分配,根据仓库点之间的运输距离和车辆负载情况更新边权值,多次执行KM算法直到获得目标模型的近似最优解。实验结果表明:在多种实验场景中,SOA_TV都能寻找到一个较优解。相比于GA和ABC,SOA_TV虽然略微降低了车辆移动总距离,但其运算时间获得大幅度削减,可在极短的时间内计算获得较优的车辆分配方案。相较于Hungarian,SOA_TV可降低运行时间和车辆移动总距离。

基于MCP正则化SWESN的时间序列预测方法研究

为提高小世界回声状态网络(SWESN)的非线性拟合能力,提出一种基于MCP正则化SWESN的时间序列预测方法(MCP-SWESN),优化小世界回声状态网络的输出权值,解决常规回归方法计算权值时出现的过拟合问题,提高预测精度。仿真实现ESN、SWESN、Ridge-SWESN、Lasso-SWESN、SCAD-SWESN和MCP-SWESN六种预测方法对Lorenz混沌时间序列、Mackey-Glass混沌时间序列和实际PM2.5浓度时间序列的预测,结果显示:基于MCP-SWESN的时间序列预测方法具有更强的预测能力。

基于移动锚点的三维无线传感网节点定位算法研究

考虑在三维环境下移动锚点辅助定位传感节点的场景,提出一种基于移动锚点的三维无线传感网节点定位算法(NLA_3D)。在NLA_3D算法中,移动锚点在随机移动探测的过程中,获知未定位传感节点所在连接树的所有传感节点信息,建立最小化移动路径长度和定位误差的优化模型,并引入遗传算法思想,提出一种混合海洋捕食者算法求解优化模型,即将遗传算法的变异操作认为是布朗运动,将遗传算法的交叉操作认为是莱维运动,并计算移动锚点的最优移动路径。移动锚点在最优移动路径上提供不共面的参考位置信息。因此未定位传感节点能够根据移动锚点或已定位传感节点位置信息,采用极大似然估计算法计算自身位置坐标。仿真结果表明:NLA_3D算法可定位监测区域内所有传感节点,增加传感节点的平均锚点位置个数和降低平均节点定位误差,比RAND、GREED和LMPS算法更优。