强化音符位置及方向先验信息的多音光学乐谱识别

由于同一个时刻包含多个音符的多音乐谱其音符符头距离近、符号间依赖关系复杂,使得多音光学乐谱识别极具挑战.传统基于卷积和序列建模的方法,由于经典卷积存在移不变性难以精确表示音符的纵向位置信息,而传统针对上下文序列建模的方法难以有效表征调号中变音记号与五线谱内符头的空间相关性,存在符头音高识别不准、变音记号作用范围有限的问题,从而影响音符音高、时值标注的准确性.针对以上问题,提出了一种强化音符位置及方向先验信息的多音光学乐谱识别方法.首先,提出一种纵向位置编码方法,将纵向位置信息嵌入乐谱图像,以更精确地表示符头的纵向位置信息,从而能明确区分多音乐谱中的不同音高.其次,提出了变音记号位置注意力,以明确建立变音记号和符头的空间依赖关系.最后,针对多音符头纵向分布、音符序列横向排列、音符符头、符干和符尾呈现的局部方向性特点,提出了方向注意力模块,更好地捕捉音符特征分布的方向性.在多音乐谱数据集上开展实验,实验结果表明,该方法对时值识别的符号错误率为1.14%,对音高识别的符号错误率为2.14%.与当前基准方法卷积递归神经网络相比,该方法时值识别的符号错误率降低了0.67%,对音高识别的符号错误率降低了1.14%,对多音乐谱具有良好的识别效果.

基于质谱的脂质C=C和脂肪酰基位置鉴定方法及其在食品分析中的应用研究进展

脂质在生命体中发挥着重要作用,结构影响功能,脂质精细结构解析至关重要。但脂质结构的多样性和相似性对脂质分析提出了巨大挑战。质谱是脂质分析的重要技术之一,在脂质C=C和脂肪酰基位置结构解析中有着较好的应用。本文介绍脂质分析的前处理方法,综述基于质谱的C=C位置和脂肪酰基位置鉴定方法,并讨论该方法在食品分析中的应用,最后展望质谱在脂质化合物精确结构解析方面的发展趋势,以期为不饱和脂质C=C位置和脂肪酰基位置鉴定以及异构体识别和定量分析技术发展和应用提供参考。

浅析震源位置准确度及其影响因素

地震定位是地震学研究的基础,然而地震定位和地震学研究之间存在“供给”矛盾.不同研究对地震位置准确度级别的要求不尽相同,震源机制和壳幔结构研究要求震源位置的准确度为千米级别,工业生产活动和诱发地震研究要求震源位置的准确度为百米级别.然而,地震监测台网给出的地震位置准确度仅为数千米.诸多地震定位方法从不同方面对地震定位过程进行优化和改进,但它们的侧重点不尽相同.总体而言,已有的定位方法对地震位置的准确度关注程度尚显不足.在大量的地震定位实践中,前人获得了用于优化地震位置准确度的若干经验法则,这些经验法则不但存在地区差异,而且还有一定的适用条件,经验法则仍需要被进一步地优化和修正.本文简要分析地震定位准确度的多方面影响因素,有针对性地开展研究,在地震定位算法和控制观测数据质量方面获得一定的研究进展;在地震定位耦合关系方面补充了定位速度模型、发震位置和发震时刻三者之间的制约关系;在地震定位流程方面提出了使用逐步消元定位的建议.

位置敏感语法的三类主要敏感位置

位置敏感语法是互动语言学领域富有影响力的语法观,但言谈互动中究竟有哪些敏感位置?尚需进一步厘清。本文在现有研究的基础上,做进一步探讨,将互动中的敏感位置分为三大基本类型:1)话轮序列类位置,包括TCU位置、话轮位置、序列位置;2)身体活动类位置,包括TCU和话轮参照位置、序列参照位置;3)行为进程类位置,包括行为进程位置、行为调适位置。会话中,语言资源和身体活动资源的选择往往要考虑位置因素,不同的敏感位置上,其互动功能也不尽相同。

基于Geohash的增强型位置k-匿名隐私保护方案

随着LBS的广泛应用,位置隐私保护势在必行。近年来,作为应用较为广泛的位置k-匿名解决方案已成为研究热点,但k-匿名方案易受到敌手背景知识攻击,虽有学者们不同程度地考虑了位置相关的信息,但都不全面,并且当前形成匿名区的方案大多较为耗时。基于此,为抵御敌手的语义攻击和查询及位置同质性攻击,提出了增强型位置k-匿名方案,在匿名区构建时充分考虑与物理位置相关的语义信息、时间属性、查询概率及查询语义等信息;然后在进行位置选取时,保证所选位置相对分散;为降低匿名区构建时耗,采用Geohash进行位置编码;最后通过真实数据集上的实验表明,所提方案可提供较好的位置隐私保护。

基于机器视觉技术的工业焊板焊缝位置检测系统

现有的焊接机器人只具备执行能力,并不具备感知能力、自主学习决策和修正误差能力。针对该问题,基于机器视觉技术辅助焊接工艺,提出了一种工业焊板焊缝位置检测系统,有效提升了自动化焊接的工作效率。首先,通过摄像头采集获得焊缝图像;然后,通过灰度处理、滤波、阈值分割,设计了一种基于特征值突变点插补线段拟合的焊缝位置检测方法,对焊缝图像进行处理后获取焊缝位置偏差,焊接机器人控制器驱动焊枪依据焊缝位置偏差进行左右移动,准确对焊缝进行识别与焊接。实验结果表明,该系统的适应性使得其在强光、弱光、存在焊板缺口和焊接残渣飞溅等情况下仍能进行焊缝的准确检测和识别,具有良好的抗干扰能力和鲁棒性。

基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型

为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络模型,将内嗅皮层的栅格细胞与弱空间细胞作为网络输入,连接到海马体的位置细胞与颗粒细胞,并采用非负稀疏编码进行学习。实验结果表明:该反馈学习模型可以快速捕获细胞的空间调谐特性,仅使用弱空间细胞作为输入,也可以通过反馈环路学习到海马位置细胞对空间的单峰选择性,说明反馈编码机制在优化空间表示中发挥着关键作用。总之,该模型可能是大脑导航系统生成精确空间编码的重要细胞机制之一。

一种自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无位置传感器矢量控制

在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系统观测精度的影响。其次,为增强算法的抗扰性能,在新息协方差计算中设置加权系数,通过调整临近时刻的新息协方差阵权重,计算出新息协方差值,并更新到卡尔曼增益的计算。最后,建立AEKF数学模型,并对比粗差干扰与噪声统计出现偏差情况下,AEKF与EKF两种策略的观测性能。仿真和实验结果表明,在粗差干扰或噪声统计信息出现偏差情况下,AEKF算法对永磁同步电机转速的观测具备更强的鲁棒性及更高的预测精度。

车联网POI查询中的位置隐私和查询隐私联合保护机制

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联合保护越发关键。为此,该文提出一种基于虚拟序列的位置隐私和查询隐私联合保护机制。首先根据POI查询的限制,分析位置隐私和查询隐私的相关性,运用欧几里得距离和关联规则算法对其建模描述,得到相关性判断模型;然后基于虚拟序列,根据影响隐私保护的因素和真实查询的相关性值,将联合保护转化为虚拟序列的选择问题,建立联合保护优化模型,得到匿名程度高且匿名区域大的匿名查询集,防止攻击者识别出真实查询。最后,实验结果表明,与现有方案相比,所提联合保护机制能抵御针对位置隐私和查询隐私的联合攻击(语义范围攻击、时间关联攻击和长期观察攻击),能更有效地保护用户的LBS隐私。

基于区块链的用户自定义位置共享方案

针对移动社交网络位置共享服务存在的隐私泄漏问题,提出基于区块链的用户自定义位置共享(BUDLS)方案.基于区块链实现位置信息分布式管理,防止中央服务器收集大量用户隐私,增强用户位置信息的可控性.设计基于公钥数字签名和同态加密相结合的加密机制,防止位置信息被攻击者非法获取.定义灵活的访问控制策略,根据用户需要提供可靠的服务.安全分析验证结果显示,BUDLS方案满足隐私安全目标.仿真实验结果表明,相比传统方案,BUDLS方案降低了时间成本,提高了位置查询的准确性,有效保护了移动社交网络平台用户的位置隐私.

支持虚拟车辆辅助假名更新的混合区位置隐私保护方案

在车载通信系统中,车辆的位置信息泄露会危及驾驶员的隐私安全,而基于混合区中,车辆的假名更新是实现位置隐私保护的一种有效方法。然而,现有的一些混合区方案忽略了车辆密度变化对位置隐私保护效果的影响。针对此问题,提出了一种支持虚拟车辆辅助假名更新的混合区位置隐私保护方案。该方案旨在根据周围合作车辆的密度不同来动态调整生成所需的虚拟车辆,并广播它们的踪迹,使攻击者无法区分虚拟车辆和真实车辆,从而实现车辆的位置隐私保护。仿真实验结果表明,该方案通过引入虚拟车辆信息,使攻击者无法区分虚拟车辆和真实车辆,有效降低了车辆真实位置或轨迹泄露的可能性,同时提高了交通密度较低情况下的位置隐私保护效果。

基于区块链的车联网群智感知位置隐私保护方法

针对车联网群智感知位置隐私泄露和用户参与任务公平性的问题,提出了一种基于区块链的车联网群智感知位置隐私保护方法(location privacy protection method based on blockchain and crowdsensing, LPPMBC)。将分布式的区块链引入车联网群智感知位置隐私保护方法中,消除第三方服务平台对参与用户数据的控制;通过保序加密和Geohash编码相结合,为参与工人提供多级别的位置隐私保护,确保参与工人位置隐私的保密性;通过Haversine公式进行感知位置验证,防止工人通过非感知区域数据获得非法奖励,保障感知数据的质量。仿真结果表明,LPPMBC能够更好地权衡感知数据质量与工人隐私保护关系,保障用户参与任务的公平性,提高用户参与任务的积极性。

基于时空关联的车联网假位置筛选算法

目前,车联网位置隐私保护方法没有充分考虑到不同的时间段内假位置查询概率的变化,同时忽视了对于连续时间背景下同一位置单元每天的用户访问量变化趋势有较大差异的问题。针对上述缺陷,提出空间敏感度度量标准,在选择假位置时综合考虑位置语义相似度提出语义-空间敏感度期望的筛选指标,生成满足分时间段查询概率、匿名区域面积要求的假位置集合。实验结果证明了新算法的可行性及有效性,能够适应当下的车联网位置隐私保护需求。

基于策略图的三维位置隐私发布算法研究

随着移动智能终端的普及,基于位置服务(Location-Based Services,LBS)的应用迎来了爆发式增长,高层室内建筑是位置服务的重要应用场景之一。然而现有的位置隐私保护算法大多适用于二维位置数据,面向大型室内三维场景的位置隐私保护研究尚且不足,并且缺乏可个性化定制的三维隐私策略。针对该问题,文章提出了一种基于策略图的三维位置隐私发布算法。首先,设计一种基于可定制策略图的位置隐私保护框架,可根据具体场景需求动态定制适合的隐私策略;其次,设计两种面向三维的差分隐私变体机制,结合定制策略图,实现三维场景下的位置隐私保护;最后,在三维数据集上进行仿真实验,实验结果表明,与其他三维位置隐私保护算法相比,文章所提算法具有更好的稳定性和效用性。

浅析地理位置对旅游的影响

地理位置对旅游有一定影响，研究二者之间的关系，探索其中的规律，对发展旅游有一定的指导意义。

面向实时位置的隐私保护优化与加速求解算法

现有的电动汽车API平台(如SmartCar)使用访问控制机制来保护用户的隐私.为了在启用不可信位置服务功能的同时保护位置隐私,位置隐私保护机制(LPPM)根据用户的真实位置生成一个随机的伪位置作为报告位置.现有技术通过在离散网格上解决一个最优化问题构建一个最佳的LPPM,该最佳LPPM实现了在最低可容忍效用限制下的最高隐私,反之亦然.然而,它们很难直接应用于电动汽车等实时场景,因为生成最佳LPPM所需的运行时间太长(可能需要数天).另一个问题涉及构建出的LPPMs的最佳性.揭示了一些意外情况(异常),即在粒度更高的细网格上构建的最佳LPPM效用比在粒度较低的粗网格上差.引入了粒度独立性作为有效解决方法,提出了一个名为Divide-and-Coin的最佳LPPM,其可以实时执行.Divide-and-Coin将生成最佳报告位置的运行时间从至少O(n^(2.055))缩短到O(log n),其中n是报告位置的数量.实验结果显示,Divide-and-Coin可以在1s内从城市级区域生成建筑级别的最佳报告位置.

基于改进型积分滑模观测器的PMSM无位置传感器控制

针对传统滑模观测器在位置估计过程中的抖振问题,设计一种易于实现的分段平方根切换函数代替传统不连续开关函数,并利用李雅普诺夫稳定性判据对其稳定性进行分析。针对传统锁相环在进行位置估计过程中对转速变化跟踪能力差的问题,提出一种改进锁相环,通过增加微分环节提高电机转速与位置的估计速度,通过增加速度负反馈环节提高系统在暂态过程中的动态性能。在此基础上,通过锁相与位置误差辨识机制,提出一种位置误差全补偿算法,解决了由滤波器、零阶状态保持器等相位延迟环节引起的位置估计误差问题。此外,该文利用形式简单的d-q坐标系电压方程建立滑模观测器,在采用PLL进行位置估计时,无需进行α-β坐标系下的位置误差构建。最后,通过仿真和实验验证所提方案可行性和有效性。

三维空间位置服务中智能语义位置隐私保护方法

针对大型医院、商场及其他3维(3D)空间位置服务中敏感语义位置(如药店、书店等)隐私泄露问题,该文研究了基于3D空间地理不可区分性(3D-GI)的智能语义位置隐私保护方法。为摆脱对特定环境和攻击模型的依赖,该文利用强化学习(RL)技术实现对用户语义位置隐私保护策略的动态优化,提出基于策略爬山算法(PHC)的3D语义位置扰动机制。该机制通过诱导攻击者推断较低敏感度的语义位置来减少高敏感语义位置的暴露。为解决复杂3D空间环境下的维度灾难问题,进一步提出基于近端策略优化算法(PPO)的3D语义位置扰动机制,利用神经网络捕获环境特征并采用离线策略梯度方法优化神经网络参数更新,提高语义位置扰动策略选择效率。仿真实验结果表明,所提方法可提升用户的语义位置隐私保护性能和服务体验。

车联网中基于位置语义的差分隐私保护方法

车联网中车辆获取基于位置服务时需要提供真实的位置信息,导致用户的轨迹隐私存在泄漏风险.针对车联网轨迹隐私保护中未考虑位置语义信息及生成的虚假轨迹可用性低问题,提出一种基于位置语义的差分隐私轨迹保护方法.首先,根据语义流行度和信息熵计算出真实位置对隐私预算的敏感程度,并设计实时隐私等级计算算法,同时搭建差分隐私模型实时分配隐私预算.然后划分语义Voronoi地图,对具有相同语义的虚假位置使用K-means算法进行聚类,并使用Hausdorff距离衡量轨迹相似度,以提升轨迹的可用性.在真实数据集上的仿真实验表明,所提方法与其他差分隐私保护方法相比轨迹可用性有明显的提升.

永磁同步电机无位置传感器控制技术综述

无位置传感器电机驱动器具有成本低、可靠性高、硬件电路简单以及维护要求少等优势,在学术界和工业应用中受到了越来越多的关注。对适用于零低速域、中高速域以及全速域三种运行范围的多种无位置传感器技术进行了综述。首先,分别对比分析了零低速域和中高速域下各种无位置传感器控制方法的优缺点。其次,梳理和总结了目前全速域运行的切换控制策略。最后,对永磁同步电机无位置控制技术的未来发展趋势进行了展望,并指出了后续研究的关键问题。