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9961.
基于投票机制的暖通空调空气处理单元传感器故障诊断
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现有暖通空调(HVAC)空气处理单元(AHU)的故障诊断研究往往是集中式的。少量的分布式方法大多需要求解大量耗时的优化问题,使得无法及时完成故障诊断。针对以上挑战,该文提出一种基于投票机制的分布式故障诊断方法。在该方法中,建立一个玻尔兹曼机来描述传感器网络,通过传感器之间的相互投… …
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混合数据的多集群系统中数据价值与信息年龄的联合优化
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信息年龄(AoI)是一种业界新兴的时间相关指标,其经常用于评估接收数据的新鲜度。该文考虑了一个视频数据与环境数据混合的多集群视频直播系统,并制定调度策略以联合优化系统数据价值与信息年龄。为克服优化问题中动作空间过大导致难以实现有效求解的问题,该文将优化问题的调度策略分解为相互关联… …
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基于分布式联邦学习的毫米波通信系统波束配置方法
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针对超密集组网中毫米波通信系统复杂的波束配置问题,该文提出一种基于分布式联邦学习(DFL)的波束配置算法(BMDFL),旨在利用有限的波束资源实现用户覆盖率最大化。考虑到传统集中式学习存在用户数据安全问题,基于分布式联邦学习框架构建系统模型,从而减少用户隐私信息的泄露。为了实现波… …
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基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度的多无人车分散策略研究
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多无人车(multi-UGV)分散在军事作战任务中应用非常广泛,现有方法较为复杂,规划时间较长,且适用性不强。针对此问题,该文提出一种基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度(AU-MADDPG)算法的多无人车分散策略。在单无人车模型的基础上,建立基于深度强化学习的多无人车分散模型。对… …
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基于学习-推理的约束求解方法研究进展
机器学习与自动推理的融合是当前人工智能研究的新趋势.约束满足问题是人工智能研究的经典问题,现实世界中大量的调度、规划和配置等问题均可以建模为约束满足问题,高效的求解算法一直是研究热点.近年来涌现出众多将机器学习应用于约束满足问题求解的新方法,这些基于\"学习-推理\"的新方法为约… …
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许可链下的事务并行执行模型
现有的许可链系统大多采取串行的事务执行方式,无法利用多核处理器的性能优势。在共识算法性能较高的许可链中,这种串行的事务执行方法将会成为性能瓶颈。为降低排序-执行-验证架构的许可链中事务执行的时间开销,文中提出了两种事务并发模型。首先,提出了基于地址表的并行执行模型,通过静态分析的… …
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基于尺度注意知识迁移的自蒸馏目标分割方法
当前的目标分割模型难以兼顾分割性能与推断效率,为此提出一种基于尺度注意知识迁移的自蒸馏目标分割方法.首先,构建了一个仅利用主干特征的目标分割网络作为推断网络,实现高效的前向推断过程.其次,提出了一种基于尺度注意知识的自蒸馏学习模型:一方面,设计了具有尺度注意机制的金字塔特征模块,… …
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基于并行双通道时空网络的流量数据修复技术
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流量数据丢失是网络系统中常见的问题,通常由传感器故障、传输错误和存储丢失引起.现有的数据修复方法无法学习流量数据的多维特征,因此本文提出了一种结合双向长短期记忆网络与多尺度卷积网络的双通道并行架构(ST-MFCN)用于填补流量数据的缺失值,同时设计了一种新的对抗性损失函数进一步提… …
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9969.
在线学习辅助的智能接收机设计与实现
为了解决复杂场景下的可靠通信问题,设计了一种在线学习辅助的正交频分复用(OFDM)智能接收机。该接收机能够判断信道环境是否发生改变,并在线收集样本数据进行训练,形成当前环境下最佳的接收参数。在OFDM系统的信道估计模块中,设计了基于样本含噪均方误差(MSE)的性能比较器作为信道环… …
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物联网威胁情报知识图谱中潜在关系的挖掘
知识图谱对实现物联网威胁情报(ITI)的共享与利用具有重要意义;图神经网络(GNN)可以应用于ITI知识图谱(ITIKG)的知识表示任务;进而挖掘ITIKG的潜在关系;然而;当前大多数GNN没有考虑节点类型对节点表示能力的影响;且在节点信息聚合过程中使用随机策略进行节点采样;导致… …
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基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计与表情识别
人脸特征蕴含诸多信息;在面部属性和情感分析任务中具有重要价值;而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题;从面部细粒度特征角度出发;提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先;构建基于ConvNext的局部特征编码骨干网络;并运… …
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眼底数据频域增强算法
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命题逻辑中一类正则标准矛盾体的构造与复合
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2024,51(1):295-300
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