基于Q-learning的自适应链路状态路由协议

针对大规模无人机自组网面临的任务需求多样性、电磁环境复杂性、节点高机动性等问题,充分考虑无人机节点高速移动的特点,基于无人机拓扑稳定度和链路通信容量指标设计了一种无人机多点中继(multi-point relay,MPR)选择方法;为了减少网络路由更新时间,增加无人机自组网路由策略的稳定性和可靠性,提出了一种基于Q-learning的自适应链路状态路由协议(Q-learning based adaptive link state routing,QALSR)。仿真结果表明,所提算法性能指标优于现有的主动路由协议。

基于样本信息熵辅助的深度强化学习抗干扰策略

针对深度强化学习驱动的智能化干扰,提出了一种基于样本信息熵辅助的通信抗干扰策略。首先,基于神经网络对抗干扰策略网络和熵预测网络进行设计;接着,利用短时傅里叶变换对接收信号处理所形成的频谱瀑布图作为样本,对抗干扰策略网络和信息熵预测网络进行训练;之后,利用信息熵预测网络对抗干扰策略网络的训练样本进行精细化筛选,以提高训练样本的质量,最终提高抗干扰策略的在线决策能力和泛化性能。仿真结果表明,在干扰方干扰策略更新频率不超过通信方40倍且最大干扰通道数为3的极端条件下,基于样本信息熵辅助的通信抗干扰策略仍可取得至少61%的成功率;同时,与其他几种对比抗干扰策略相比,所提通信抗干扰策略具有更快的收敛速度。

基于专家知识与监测数据联合驱动的高压开关柜状态评估

高压开关柜(HVS)作为电力系统的关键设备,对其工作状况进行有效评估可以保障电力系统的安全稳定运行。在工程实践中,由于高压开关柜长期服役于潮湿、高温等恶劣环境下,不可避免的传感器失效或人为因素会导致其设备状态数据存在随机缺失的现象,从而破坏了数据的完整性和可用性,使得对数据质量要求较高的数据驱动方法难以直接用于解决高压开关柜状态评估的问题。为了解决上述问题,研究了一种基于专家知识和监测数据联合驱动的高压开关柜状态评估方法。首先,对高压开关柜系统的内部构成进行了深入分析,并根据区域中设备的功能不同将其分为电缆室、母线室和断路器室三大区域。其次,进一步分析了系统状态、各区域状态及其关键部件状态两两之间的因果关系,从而建立了适用于高压开关柜状态评估的三层贝叶斯网络(BN)拓扑结构。然后,引入专家领域知识设计了适用于高压开关柜系统的3种约束罚函数,并通过求解带有约束的优化问题,改善了不完整数据集下的贝叶斯网络参数估计性能,进而实现了对高压开关柜系统状态的精确评估。最后,在自主设计的10 kV高压开关柜样机上开展了对比验证实验,结果表明,相比于支持向量机(SVM)方法和反向传播(BP)神经网络方法,本文所提方法在状态评估精度上更具优势。

阿尔茨海默病中tRNA修饰失调的研究进展

随着全球人口老龄化加剧,预计阿尔茨海默病(AD)的患者数量将会急剧增加。抗Aβ抗体lecanemab和donanemab的3期临床试验显示出积极的成果,成功地将AD的进展减缓约30%。尽管这一进展令人鼓舞,但要实现AD的彻底治愈,仍需探索更多创新的治疗策略。近几年,由于tRNA测序技术的快速发展,tRNA修饰缺失的表征已经成为AD研究领域的热点之一。作为蛋白质翻译的重要参与者,tRNA修饰的缺失导致tRNA结构稳定性、蛋白翻译效率和准确性下降。tRNA修饰缺失能够通过错误折叠蛋白质的异常积累和线粒体功能障碍参与AD的进展。研究表明过表达低修饰的tRNA能够恢复蛋白质稳态和治疗周围神经病变,因此梳理AD中tRNA修饰的缺失有助于发现新的治疗手段。综述了AD中tRNA的U34,m5C和m1A修饰缺失的最新进展,强调了靶向tRNA治疗AD的重要意义。

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning,DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。

基于权值优化的网页正文内容提取算法

目前网页上出现越来越多的广告信息,使得准确抽取网页正文信息变得越来越难.针对这一问题,文中提出了一种基于权值优化的网页正文内容提取算法.该算法首先通过分析网页正文内容的特点,确定主题块的特征属性,得出这些属性的统计特征;然后,利用各个特征属性具有不同重要性的特点,使用粒子群优化算法对特征权值及阈值进行了优化和确定,使其性能得到进一步的提升;最后通过实验对该方法进行验证.结果表明,与未经权值优化的提取算法相比,在基本维持相同精确率的基础上,该方法可使网页正文内容提取的召回率提升至95.8%.

论控制系统的智能设计

当前,许多先进的控制系统设计方法和性能很好的CADCS软件包得不到应用。先进的控制理论与落后的工程实践之间这种巨大的脱节正在呼唤着智能设计的诞生。本文论述了控制系统智能设计的背景,现状,研究内容,关键问题和创新性;指出,这一研究课题对于我国科学家既是挑战,又是极好的机遇。鉴于其意义之重要,内容之多方位性,以及工作量之显然巨大,我国科学家应当及早着手开展研究,争取进入世界先进行列。

基于ODP的上下文主题描述方法

针对以往主题描述方法未充分考虑主题上下文的问题,提出了基于ODP(开放式分类目录)的上下文主题描述方法.使用新的特征选择算法对主题特征进行了确定,并使用分类主题树的上下文对主题描述方法进行优化以提高主题爬行的性能.实验表明,该特征选择算法能够有效地提取出主题特征,并在保证正确率的基础上尽量减少特征维数以提高计算效率.同时,该主题描述算法充分考虑了主题上下文关系,且无论是在准确性还是在信息量总和上都有良好的性能.

eDonkey的网络爬行技术及特性分析

设计了一种eDonkey网络爬行系统。该系统能避免被中心服务器的自动保护机制添加进黑名单,且能突破返回结果数量限制。通过对爬行获取的数据进行统计分析,得出了eDonkey网络中服务器分布和文件分布的一些特性。

赖特与老子:心灵深处的共鸣

美国20世纪伟大的建筑师赖特的建筑思想与中国古代老子思想有某些相似之处。赖特思想主要不是受老子思想的影响,而是与老子思想共鸣。这种共鸣可以使我们对大师级人才的成长得到许多有益的启示。

古建筑文字装饰初探

建筑文字装饰是以意形俱美的文字,以文字的意境介入建筑意境的一种建筑装饰手段。其可以按装饰文字的结构,被装饰的客体加以分类。建筑文字装饰在古代具有显著的特征与功能,在现代仍然有着广泛的应用。

基于Kademlia协议的DHT网络的测量研究

针对目前缺乏对KAD网络节点特性研究的问题,对KAD网络的全域节点和局部域节点进行了测量和分析。首先,提出了新型分布式KAD爬行系统的架构,并利用该系统快速而完整地获取了KAD网络全域和特性域的节点信息。然后,对网络中的节点地理分布、节点ID前缀分布、存储节点前缀分布、存贮节点稳定性进行了研究和分析。最后,在分析的基础上,发现了KAD网络节点ID分布均匀、较不流行关键字的存贮节点与目标关键字的距离更近、网络中存贮节点比较稳定等特性。测量结果表明KAD网络的搜索机制是稳定而有效的。

基于翻转课堂的项目式教学模式在建筑学专业英语课程中的应用探索

针对当前建筑学专业英语课程教学中存在的主要问题,分析了将翻转课堂与项目式教学法相结合,应用于建筑学专业英语课程教学改革的可行性。最后举例说明如何将基于翻转课堂的项目式教学模式应用于建筑学专业英语教学的具体实践。

一种量测转换的移动外辐射源多站协同跟踪算法

针对移动外辐射源跟踪问题,提出一种融合到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)观测量的量测转换Kalman滤波(Converted Measurement Kalman Filter,CMKF)算法。首先,采用了一种考虑了传感器位置偏差影响的无源定位算法作为转换非线性的AOA与TDOA观测量至笛卡尔坐标系下观测量的方法,并证明了当AOA与TDOA的测量噪声以及传感器位置偏差都服从高斯分布且噪声强度不大时,该量测转换方法的位置转换误差能达到克拉美罗(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)界;其次,在量测转换的基础上构建了关于移动外辐射源的线性状态空间模型,将非线性的目标跟踪问题转化为线性滤波问题,并最终使用标准Kalman滤波器实时跟踪移动外辐射源位置。仿真结果不仅验证了量测转换精度与理论分析结论吻合,还表明了所提CMKF算法的跟踪精度同时优于扩展Kalman滤波器、无迹滤波器以及粒子滤波器。

《巴拉宪章》指导下的澳大利亚遗产保护——以珀斯工业建筑遗产的保护和更新为例

简要说明《巴拉宪章》的主要内容及其对澳大利亚遗产保护工作的指导意义,描述了澳大利亚遗产保护的执行机构、法律法规等基本情况,介绍了西澳大利亚州的遗产保护概况并列举了珀斯地区工业建筑遗存。以珀斯工业建筑遗产保护与更新实践为例,详细论述了《巴拉宪章》指导下的澳大利亚遗产保护的原则及具体方法。文章最后,论述了《巴拉宪章》及澳大利亚建筑遗产保护对中国建筑遗产保护与更新的借鉴意义。

三坊七巷古建筑灰塑与彩绘装饰初探

要]该文以古建筑中的灰塑与彩绘为研究对象,列举其在福州三坊七巷古建筑中的典型应用,重点从屋面、墙身、室外庭院等方面对灰塑与彩绘装饰实例在福州三坊七巷古建筑中的应用进行分类描述,总结其朴素淡雅的总体艺术风格,并从装饰部位、题材寓意、表现技法、色彩使用等方面对其特征进行分析。最后对福州三坊七巷古建筑中保存下来的灰塑与彩绘作品的受损状况进行总结,分析其损害的原因,并对如何保护及修复这些灰塑与彩绘作品提出自己的建议。

疫情下“翻转课堂”为基础的在线教学的思考与实践——以建筑学专业设计课为例

新冠肺炎疫情期间,线上教学成为各高校的主要教学方式。文章以"翻转课堂"理论为基础,结合福州大学建筑学专业设计课程教学,对在特殊时期如何有效实施线上教学进行了思考与实践。最后分析了线上教学的优势与不足,并对其应用前景做了展望。

“翻转课堂”在教学改革中的应用思考——基于建筑学专业设计课程

针对当前建筑学专业建筑设计课程教学中存在的主要问题,分析了在信息时代,应用"翻转课堂"教学理论、指导建筑设计课程教学进行改革的可行性,并提出具体建议。最后,从教师的教学方法、管理方式以及所应具备的基本素质等角度,阐述了应用"翻转课堂"进行建筑设计课程改革的注意事项。

基于蜜源优化策略的频率分配方法

为解决频率分配问题,提出了一种基于蜜源优化的频率分配方法。首先提出了评估干扰程度的计算方法,对传统人工蜂群算法的引领蜂搜索行为进行改进,并重新设计跟随蜂搜索行为,增加选择性变异操作,以达到增加蜜源多样性以及降低陷入局部最优解可能性的目的。仿真结果表明,所提算法在搜索效率和稳定性上具有明显优势,能够在有效时间内找到满足频率距离约束的频率分配方案。

基于模糊聚类的常规通信信号自动分选方法

为解决从干扰环境中自动分选出常规通信信号的问题,提出了一种基于模糊聚类的常规通信信号分选方法。该方法首先利用区分度函数确定最优的相关度阈值参数,然后利用模糊聚类算法对利用频域检测和测向得到的测量集进行信号分选,并对分选后的通信信号进行特征参数估计。实验结果表明,该算法能够在不做任何假定的条件下对常规通信信号进行正确分选,并对窄带信号的特征参数进行准确估计。