双路径合作的原型矫正小样本分类模型

基于度量的元学习在学习过程中存在由于稀缺数据分布导致习得的先验知识不足、从样本中提取到的单一视图特征易受弱相关或无关特征的干扰以及因分类造成的代表性特征偏差的问题。针对这些问题,提出了一种双路径合作的原型矫正小样本分类模型。首先,通过双路径合作模块从多视图角度自适应地突出关键特征和弱化弱相关特征,充分利用特征信息获得先验知识来提升特征的表达能力;其次,通过基于查询集样本特征信息的原型矫正分类策略来解决类内原型的偏差问题;最后,通过损失函数反向更新模型参数,模型分类准确率得以提升。在五个公开的数据集上进行了5-way 1-shot和5-way 5-shot对比实验,较基准模型而言,在miniImageNet数据集上,准确率提升了5.57个百分点和3.90个百分点;在tieredImageNet数据集上,准确率提升了5.68个百分点和3.93个百分点;在CUB数据集上,准确率提升了6.93个百分点和3.13个百分点;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升了8.03个百分点和1.65个百分点;在FC-100数据集上,准确率提升了4.25个百分点和4.89个百分点。实验结果表明,提出的双路径合作的原型矫正小样本分类模型能在小样本学习领域有良好的性能,且模型中的模块可迁移到其他模型中使用。

高校非学历教育基地建设的价值导向、评估指标和路径选择

高校非学历教育基地建设对高校、培训单位和社会发展具有重要的作用。基于非学历教育的实践经验,对于高校非学历教育基地建设进行了系统研究。根据党的二十大报告,并结合非学历教育实践,提出了非学历教育基地建设的价值导向,制定了国家级非学历教育基地建设指标体系,深度思考非学历教育基地的路径选择,从而能够多维度地推进非学历教育基地建设工作。

融合路径度量值和行重特性的Polar码SCL译码算法

首先提出基于初始对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LR)与路径度量值(Path Metric,PM)的PM-LLR-SCL译码算法,在接收端初始LLR和PM值之间建立映射关系,并通过重排PM值完成翻转功能。其次,提出基于极化码生成矩阵的行重特性和PM值的PM-RW-SCL译码算法,不仅考虑了Polar码的最小码距和极化子信道可靠度,同时将路径分裂每一层的PM值引入到译码策略中,从而提高了译码性能。仿真结果显示,与串行抵消列表比特翻转(Successive Cancellation List Bit-flip,SCLF)相比,提出的PM-LLR-SCL算法最大可获得约0.23 dB的性能增益,而基于路径数量的复杂度降低了约62%;与基于行权重的串行抵消列表翻转译码算法相比,PM-RW-SCL算法最大可获得约1.5 dB的性能增益,而复杂度降低了约39%。

基于RRT算法的移动机器人安全光滑路径生成

在多障碍物复杂工厂环境中,针对快速探索随机树算法(RRT)生成的路径存在冗余点、贴近障碍物且存在锯齿状转折的问题,改进得到了安全-光滑RRT(Safe-SmoothRRT)路径规划算法。首先,引入目标偏置策略;其次,该算法利用融合目标点引力思想的新节点扩展方式以及改进的近邻点度量策略以减少树的盲目扩展,提高生长的目标性;随后,引入节点安全约束,将安全节点加入树中;改进路径简化方法,剔除冗余点的同时兼顾了安全性;最后通过B样条局部平滑来改善路径的平滑性。在MATLAB仿真实验中分别与标准RRT算法、自适应目标偏向性RRT算法和改进RRT算法相比,在平均路径长度方面最大下降了7.1%,在平均有效节点数方面最大下降了64.1%,且所得路径始终与障碍物保持一定的安全距离,结果表明改进算法有效提升了路径的光滑性和安全性。

面向流程工业系统的关键攻击步骤识别

流程工业系统面临愈来愈多的威胁,基于攻击图的关键攻击步骤识别方法能够主动识别系统威胁,提高系统安全性。然而现有方法未考虑流程工业系统层次结构、工艺执行、事故危害等特征,无法全面准确衡量系统安全情况。为此,提出一种基于混合攻击图的关键攻击步骤识别方法,通过对攻击步骤重要性程度进行排序,实现面向流程工业系统的关键攻击步骤识别。首先,构建混合攻击图识别攻击者可能采取的攻击步骤,克服传统攻击图构建方法对网络可达性的依赖。其次,综合流程工业系统特征量化攻击期望,改进接近和介数中心性指标,以捕捉混合攻击图中的攻击路径信息,同时提出边期望中心性实现节点连接边的重要性度量。最后,改进多属性决策方法实现关键攻击步骤识别。实验分析表明,所提方法能够较全面地识别系统潜在威胁,合理衡量攻击步骤节点及连接边的重要性,有效识别流程工业系统场景中的关键攻击步骤。

基于时频感知双路径Conformer的语音增强

近年来,Conformer在语音领域的应用表现较为突出。该模块通过结合多头自注意力机制和卷积神经网络,能够同时关注短时和长时序列信息,从而在语音处理任务中表现出卓越的性能。在此基础上提出了一种基于时频感知双路径Conformer的语音增强网络(TFDPCNet)。首先,该网络将改进的Conformer结构作为核心,采用双路径结构,构成时频感知的双路径Conformer模块(TFDP-Conformer),增强了整体网络的时频提取能力;同时,为了减小时频特征融合的难度,提出了注意力门控交叉融合模块(AGCF),通过额外的注意力门进一步增强了网络训练过程中时频特征的交互,提高了时频特征的利用率;最后,引用度量鉴别器,并对其进行适当剪枝,使得增强后的音频和原始音频在量化评价指标上保持更高的一致性。实验结果表明,相比于TSTNN算法,TFDPCNet在主观和客观指标上都有明显提高。

用于高分辨率遥感影像度量变化检测的多路径非对称融合网络

现有的基于深度学习的度量变化检测方法侧重于高级变化语义特征的提取,难以捕获细粒度地物的变化,检测的变化边界模糊.一些方法引入了包含高分辨率和细节特征的低级视觉特征,但这些特征更容易受到内部细节等伪变化的干扰,缺少可靠的远程依赖关系.针对上述问题,提出了一种基于深度学习的端到端的度量变化检测网络,称为用于高分辨率遥感影像度量变化检测的多路径非对称融合网络(Multi-path Asymmetric Fusion network,MAFNet),可以检测到更清晰的边界和更完整的细粒度地物.MAFNet提出了一种多路径非对称融合网络用于捕获长短路径依赖关系,用细粒度的低级视觉特征细化粗略的高级语义特征.MAFNet提出了一种基于深度监督的度量模块,获取更具判别力的特征,端对端的测量变化.实验表明,与其他6种基准方法相比,MAFNet网络在SYSU数据集和CDD数据集上都实现了最高的精度,F1分别为80.56%,95.02%.

基于GRU网络辅助和路径度量交换的极化码SCLF算法

为了解决极化码的现有SCLF算法传输性能较低,翻转集构建不精确,复杂度过高的问题,提出了一种基于GRU网络辅助和路径度量交换串行抵消列表比特翻转(PME-SCLF)算法。首先,重新划分译码状态,将路径度量交换和反向判决的思想结合,提出了一种位翻转策略。其次,通过训练GRU网络定位译码中的第一个错误位,提出了一种翻转集构造方法。最后,对每次低阶翻转的路径度量进行排序,固定低阶可靠位后再进行高阶翻转,提出了一种多比特翻转规则。仿真结果表明,与现有SCLF算法相比,在低信噪比下,所提算法识别第一个错误比特的准确率提高了18~24%,在单比特和多比特翻转下,所提算法分别有最高0.3 dB和0.2 dB的性能增益,且在线译码复杂度较低。

基于PINN的复合材料自动铺放轨迹整体规划

自动纤维铺放能有效地提高复材构件的制造效率和质量。为满足复材构件的力学性能要求及铺放质量要求,在给定曲面目标域内生成铺放轨迹时需要同时考虑转弯半径、纤维角偏差以及轨迹间距等工艺指标。现有铺放轨迹规划方法大多在对基准轨迹进行优化后,通过路径密化生成铺放轨迹。这仅能保证所生成的轨迹满足单一要求,难以整体满足多个优化目标。为实现多优化目标下的复合材料自动铺放轨迹整体规划,本文将轨迹规划问题转换成为目标域内的泛函优化问题,利用内嵌物理知识神经网络(Physics-informed neural network,PINN)实现目标函数的求解,并提取目标函数的等值线作为轨迹规划的结果。相较于现有策略,本文提出的方法能整体兼顾轨迹的方向性、可铺性以及间隙质量,为实现先进复合材料自动铺放轨迹整体规划提供新思路。

基于Laurent分解的多指数CPM低复杂度序列检测算法

针对现有的多指数连续相位调制(CPM)信号解调中存在的运算量大,工程实现难度高等问题,本文提出了一种基于Laurent分解的低复杂度序列检测算法。该算法采用两个近似处理过程来有效减少解调中所使用的匹配滤波器的个数以及维特比译码器中所使用的网格状态数,并结合基于判决反馈的减少状态序列检测(RSSD)算法进一步减少后端处理中使用的网格状态。为了估计本文提出的接收机的性能,把该算法应用到一个实际中使用的多指数调制方案。仿真结果给出了与传统的最大似然序列检测(MLSD)相比,该调制方案中译码器的网格状态数从32个减少到4个,匹配滤波器的数目从8个减少到2个,然而仅仅带来0.9dB的性能损失。表明该算法能有效的降低多指数CPM接收机的复杂度,适合于实际应用。

一种具有能量感知的多路径Ad hoc路由算法

该文针对无线移动Adhoc网络的动态变化拓扑逻辑,存在单向链路,节点能量有限等特点,提出了一种具有能量感知的多路径路由算法。该算法是一种反应式的基于路径池的多路径路由算法,数据和应答消息的路由根据路由池中路径的性能尺度,即跳数、可靠性和剩余能量以一定的概率分布随机选择。路径的可靠性和剩余能量在数据传输过程中动态更新。仿真结果表明该算法能有效地延长网络的生存时间。

移动自组网基于邻居变化率稳定路径选择方法

节点移动是导致移动自组织网络性能下降、限制网络规模扩展的关键因素之一.寻找稳定路径是减小节点移动影响的有效手段.现有的稳定路径寻找方法存在以下局限:需要节点具有地理位置定位的硬件功能支持,或需要信号强度上传的交叉层功能支持.为此,提出了不需要特殊硬件支持、可独立于底层协议工作、基于邻居变化率的稳定路径选择方法.以AODV(Ad hoc on-demand distance vector)按需路由协议为基础,扩展为NCR-AODV(Neighbor change ratio Ad hoc on-demand distance vector)路由协议.新协议选择转发跳数少并且局部拓扑变化小的路径进行数据转发.仿真结果表明,NCR-AODV协议减小了长路径中断概率,提高了网络性能.

QoS单播路由算法的研究

本文在综合业务ＱｏＳ和网络性能参数的基础上，提出了一个新的路由度量标准ＢＨＤ，然后提出了一种优化的ＱｏＳ单播路由算法ＢＨＤＲ。仿真研究表明该算法在满足业务连接时延要求的同时提高了网络的吞吐量，较好地改善了网络的性能。

基于二度量的单播最短路径算法

随着网络应用的日趋复杂,多度量的网络描述也在增多。针对网络的二度量单播最短路径问题,结合适当的路径长度判定函数,该文提出了一种能保持路径计算过程中的真实状态的新算法,不必预先进行处理,计算过程中通过判定函数来减少搜索空间,从而减少计算量,具有良好的可扩展性,可扩展到多度量模式。

一类基于源路由的多约束实时组播路由优化控制算法

随着Internet网络的不断发展 ,它将成为未来网络服务的平台 ,而未来网络服务的种类又是多种多样的 ,既有传统的尽量服务 (Best EffortService)应用 ,又有对网络服务质量[1] (QoS :QualityofService)有着特殊需求的应用 .本文探讨了如何在网络层路由这一层面进行QoS组播路由支持的问题 .目前 ,已有许多组播QoS路由算法提出 ,在QoS路由性能、网络资源使用效率以及路由吞吐率等方面取得了许多好的成果 .针对这些QoS路由算法中存在的一些问题 ,提出了一种组播QoS路由算法 .实验结果表明 :该算法在适应网络拓扑结构、网络规模、对称 /非对称链路负载等方面 ,与其它QoS路由算法相比 。

多信道无线Mesh网络中基于路径尺度的负载平衡路由

为了有效利用无线Mesh网络的多个信道,设计了一种新的路径尺度ERC(expected residual capacity),用来评测路径质量并为节点选择高吞吐量低干扰的路由.同时结合多路径路由的思想,提出了多信道无线Mesh网络的负载平衡路由.该路由利用多个信道来减小通信干扰,并将网络流量尽量均衡地分配到高质量的路径上,有效提高了无线网络的通信质量.仿真结果表明,采用提出的负载平衡路由算法后,网络整体吞吐量远远胜过单信道网络,而且比一般的多信道路由也有明显改善.此外,网络延迟和丢包率也得到了有效控制.

QoS路由选择:问题与解决方法综述

保证服务质量的QoS路由 (QualityofServiceRouting)是网络中解决QoS问题的一项关键技术 .QoS路由的主要目标是为接入的业务选择满足服务质量要求的传输路径 ,同时保证整个网络资源的有效利用 .度量参数选择问题、寻路问题和路由信息不准确问题是QoS路由中的几个主要研究内容 .本文围绕这三个方面 ,介绍了QoS路由中的主要问题及相关的解决办法 ,并探讨了今后QoS路由可能的研究方向 .

程序复杂性度量的一种新方法

通过分析传统的程序复杂性度量方法的不足之处,首先提出了一种基于程序分解机制的路径复杂性度量方法,然后给出了计算路径复杂度的算法,最后给出了实例。新的度量方法指出了一个程序需要的完全测试路径数目。

OFDM基带系统接收器中高性能Viterbi译码器的FPGA实现

提出了一种应用于OFDM基带系统的高速Viterbi译码器的新结构,该译码器采用全并行结构以提高速度,采用矢量差的"1范数"代替欧氏距离作为软判决译码距离以减小硬件开销,以一种改进的归一化管理高效的解决了PMU单元的数据溢出问题,采用一种分块循环回溯算法以减少延时,并用Verilog语言具体实现.实验表明在该译码器以较少的资源实现了较快的速度,完全满足IEEE802.11a的协议标准,具有较高的实用价值.

基于修正路径量度的Turbo码SOVA译码算法研究

针对传统SOVA(softoutput Viterbi algorithm)算法在选择错误路径概率的计算上存在的不足,提出了改进的Turbo码SOVA译码方法。根据各状态幸存路径累计量度的差值,对译码回溯深度范围内最末位的数个比特的可靠度值进行修正,然后将修正值作为软判决输出。理论推导和计算机仿真结果均表明,所提出的修正算法能提高译码性能。