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不确定性感知的边缘计算任务调度算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2405-2413页

作者：尹璐周俊龙孙晋吴泽彬南京理工大学计算机科学与工程学院

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务... 详细信息

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务按时完成.为求解该问题,进一步提出基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件,映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出算法能够得到高质量的任务调度方案.

关键词：边缘计算任务调度不确定性概率约束随机优化蝙蝠算法

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 168-186页

作者：刘倩吴泽彬徐洋郑鹏郑尚东韦志辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210014

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图... 详细信息

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下:首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对复杂空谱结构的刻画能力。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的多方向自适应感知分类方法较常规卷积方法具有更优的分类性能,能增强边缘样本的表征准确性,改善分类中的边缘混淆现象。

关键词：遥感高光谱图像深度学习多方向自适应感知空谱结构建模空谱联合分类

基于半监督学习和支持向量机的铀矿分选方法研究

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金属矿山 2024年第3期 229-236页

作者：吴泽彬陈锐东华理工大学机械与电子工程学院江西南昌330013 江西省新能源工艺及装备工程技术研究中心江西南昌330013

为了识别可冶炼铀矿石,提高资源利用率,采用X射线透射技术,并结合半监督学习算法—ITSVM,实现对铀矿的智能分选。同时为进一步优化模型性能,引入了亮暗校正方法以解决图像噪声问题,该方法通过归一化处理,将噪声图片中的每个像素点进行映... 详细信息

为了识别可冶炼铀矿石,提高资源利用率,采用X射线透射技术,并结合半监督学习算法—ITSVM,实现对铀矿的智能分选。同时为进一步优化模型性能,引入了亮暗校正方法以解决图像噪声问题,该方法通过归一化处理,将噪声图片中的每个像素点进行映射,从而提升图像质量。通过改进的直线凹点检测与切割算法和切片方法,攻克了支持向量机对多目标分类任务的难题,该算法通过检测像素点相对于直线的位置和距离,利用约束条件判断凹点,采用最小距离切割方法获得对应的切割线,再通过切片的方法将多目标检测问题转化为多个独立的单一目标检测问题。通过综合这2种优化方法,最终建立了ITSVM铀矿分选模型。通过X射线投射技术收集到的2000张铀矿图片对该模型进行训练测试,并与SVM和TSVM模型进行结果对比。结果表明,经过亮暗校正,模型在检测铀矿的准确性方面提升了2.9个百分点;通过使用改进的直线凹点检测与切割算法和切片方法,使ITSVM模型具备多目标检测功能,模型对多目标铀矿图片检测的准确性达到95.7%;在测试集上,ITSVM模型检测铀矿的准确性达到97.3%。相比于SVM和TSVM,ITSVM在检测铀矿的准确性和持续优化模型方面具有更大优势,实验结果验证了ITSMV模型在铀矿分选领域的可行性。

关键词：半监督学习 ITSVM 亮暗校正改进的直线凹点检测与切割算法

具有量化输入输出的不确定非线性系统的鲁棒非脆弱控制

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系统科学与数学 2024年

作者：吴泽彬沈艳军吴晨光三峡大学电气与新能源学院

本文研究了一类具有量化输入和输出的不确定非线性系统的鲁棒非脆弱输出反馈控制.采用一个输出滤波器对所考虑的非线性系统进行扩展,构造扩展非脆弱观测器,避免量化误差和测量噪声引入到观测器每个状态中,并采用扰动估计器对系统噪声和... 详细信息

本文研究了一类具有量化输入和输出的不确定非线性系统的鲁棒非脆弱输出反馈控制.采用一个输出滤波器对所考虑的非线性系统进行扩展,构造扩展非脆弱观测器,避免量化误差和测量噪声引入到观测器每个状态中,并采用扰动估计器对系统噪声和扰动进行估计.在此基础上,设计具有量化输入和输出的鲁棒非脆弱控制器.此外,引入两个时变矩阵不等式解决观测器和控制器增益存在不确定摄动问题.稳定性分析表明,闭环系统中的所有信号最终都是有界的.通过两个数值仿真案例以验证所提方案的准确性和有效性.

关键词：噪声非脆弱时变矩阵不等式量化输入输出鲁棒不确定非线性系统

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面向水下目标探测的海洋机器人追踪控制策略

中国新技术新产品 2024年第6期 5-7页

作者：耿成园冯强强张会寅赵振强吴泽彬中国地质调查局广州海洋地质调查局广东广州511458

随着科技不断发展以及陆上资源匮乏,水下机器人已经成为开发海洋战略的重要工具,而深化机器人的追踪控制成为项目开发的难点和重点。因此,本文构建了机器人追踪控制系统的模块功能模组,并结合数学原理进行了模拟仿真。结果表明,基于水... 详细信息

随着科技不断发展以及陆上资源匮乏,水下机器人已经成为开发海洋战略的重要工具,而深化机器人的追踪控制成为项目开发的难点和重点。因此,本文构建了机器人追踪控制系统的模块功能模组,并结合数学原理进行了模拟仿真。结果表明,基于水下机器人追踪的优化控制策略具有较好的应用效果,其控制误差数值较低,速度以及位置误差都在可控范围内。结论表明,基于水下目标探测的海洋机器人追踪控制策略能够快速改进与调整机器人的运行,保证运行稳定性。

关键词：海洋机器人水下目标探测追踪控制

二维MnBi2Te4衍生材料磁性与拓扑性质的第一性原理研究

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二维MnBi2Te4衍生材料磁性与拓扑性质的第一性原理研究

作者：吴泽彬浙江理工大学

学位级别：硕士

近年来,二维拓扑材料因其优异的电子特性和理化性质受到研究者们的广泛关注。拓扑电子态和拓扑材料学已成为了凝聚态物理领域最热门的研究方向之一,具有极其重要的科学意义,为下一代自旋电子器件和低维磁存储介质提供了无限可能。其中,... 详细信息

近年来,二维拓扑材料因其优异的电子特性和理化性质受到研究者们的广泛关注。拓扑电子态和拓扑材料学已成为了凝聚态物理领域最热门的研究方向之一,具有极其重要的科学意义,为下一代自旋电子器件和低维磁存储介质提供了无限可能。其中,拓扑绝缘体是一种内部绝缘、表面导电的材料,其表面存在着一种受拓扑保护的特殊量子态。它不仅拓宽了研究者们对宏观量子物态的认识,同时在未来低功耗自旋电子器件、新型热电、磁电器件等领域的设计开发都有潜在的应用前景。Mn BiTe(MBT)是近期发现的一种具有层状结构的二维磁性拓扑绝缘体,易于被外场调控发生拓扑相变,为磁性拓扑材料自旋电子行为的相关研究提供了一个良好的平台。然而,单层MBT被认为拓扑性质平庸,其较大的间接带隙以及缺乏界面间相互作用使其难以产生如块体材料那般奇特的拓扑性质。此外,其较小的磁各向异性以及较低的居里温度T均不利于长程磁有序铁磁体的建立。根据以上,本文基于密度泛函理论(DFT),通过第一性原理计算,结合蒙特卡洛和微磁模拟等方法,构建了MBT材料的两种衍生材料体系:MBT/CrI异质结和单层Janus型Mn Sb Bi SeTe(MSBST)结构,深入探讨了两种体系的能带结构、磁各向异性能(MAE)、居里温度(T)、拓扑性质以及自旋图样等。并进一步研究了双轴应变对其电子结构和磁学相关特性的调控,为相关实验研究提供了理论基础。本文具体研究内容和结果如下:1.二维MBT/CrI异质结的拓扑性质和居里温度本章以二维磁性半导体CrI为基底构建了MBT/CrI异质结,并重点探讨了双轴应变对其电子结构、T等电磁特性的调控研究。结果表明,与双层MBT和CrI层间反铁磁不同,MBT/CrI异质结层间耦合为铁磁序。且由于层间耦合作用,异质结构的铁磁性大大增强。另外,在压缩应变(-5%)作用下,异质结界面出现能带翻转,发生拓扑相变;同时,该体系的MAE与T均对压缩应变有较强的敏感性,其MAE有近10倍的提升,且T也升高至91.1K(单层MBT仅12.5K)。2.二维Janus型MSBST的拓扑性质及自旋行为本章基于MBT本征结构,对其上下原子层进行元素替换,设计了一种新型二维Janus MSBST铁磁体,探究了双轴应变对其拓扑表面和自旋Skyrmions等电子行为的调控影响。结果表明,单层MSBST可通过自旋极化方向的改变使其出现一个从间接带隙到直接带隙的转变,并意外地在费米能级处诱导出拓扑相变。在较小的压缩应变下即可调控其成为2=1的拓扑绝缘体。此外,由于Janus结构上的空间反演对称性破缺,导致MSBST铁磁体具有较大的Dzyaloshinskii-Moriya相互作用,更有利于产生稳定的Skyrmions,并可通过外磁场的调控得到稳定的Skyrmions晶格,有望作为信息载体应用于新一代超高密度磁存储器件。

关键词：第一性原理计算拓扑绝缘体拓扑相变 Dzyaloshinskii-Moriya相互作用 Skyrmions

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投资抵扣政策对于创投企业投资的影响

投资抵扣政策对于创投企业投资的影响

作者：吴泽彬广东财经大学

学位级别：硕士

“十四五”规划和2035年远景目标纲要中明确指出,要完善金融支持创新体系,鼓励发展天使投资、创业投资,更好发挥创业投资引导基金和私募股权基金的作用。创业投资的发展有利于企业科技创新、市场开拓和高层次技术人才的培养,也利于国家... 详细信息

“十四五”规划和2035年远景目标纲要中明确指出,要完善金融支持创新体系,鼓励发展天使投资、创业投资,更好发挥创业投资引导基金和私募股权基金的作用。创业投资的发展有利于企业科技创新、市场开拓和高层次技术人才的培养,也利于国家科技进步和产业结构升级调整等。投资抵扣政策作为政府采用税收手段促进创业投资发展和引导创业投资方向的重要工具,研究投资抵扣政策对于创投企业投资的影响具有重要的理论意义。随着2017现行投资抵扣政策进行试点实施,从微观投资事件视角对现行投资抵扣政策进行研究,对后续政策完善也具有重大的现实意义。本文以(财税[2017]38号文)为背景,基于11个试点地区创业投资事件数据,采用双重差分模型(DID)研究投资抵扣政策对于创投企业投资的影响,并进一步研究不同组织形式的创投企业受投资抵扣政策的影响。实证研究结果表明;(1)投资抵扣政策能够促进创投企业对种子期、初创期的科技型企业的投资;(2)相较于公司制,投资抵扣政策对于有限合伙制创投企业的激励效应更大。最后,本文根据实证研究结果和借鉴英美两国相关税收政策提出建议:(1)引入税收事先裁定认定创业投资企业投资抵扣条件;(2)实施差异化抵扣率;(3)降低投资抵扣优惠政策门槛;(4)降低公司制创投企业税负。

关键词：创业投资投资抵扣税收优惠投资影响

信息领域国家重大科研仪器研制项目受理与资助情况综述

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电子学报 2023年第2期51卷 508-513页

作者：文珺吴泽彬张丽佳何杰刘克国家自然科学基金委员会信息科学部北京100085 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

信息领域国家重大科研仪器研制项目旨在面向信息领域的世界科学前沿和国家重大需求,突出科学目标引导,鼓励和培育具有原创性学术思想的探索性科研仪器设备研制,支持原创性科研仪器与核心部件研制,为科学研究提供新手段和新工具,探索自... 详细信息

信息领域国家重大科研仪器研制项目旨在面向信息领域的世界科学前沿和国家重大需求,突出科学目标引导,鼓励和培育具有原创性学术思想的探索性科研仪器设备研制,支持原创性科研仪器与核心部件研制,为科学研究提供新手段和新工具,探索自然规律和开拓学科研究领域,提升我国科学研究原始创新能力.本文对2012—2021年信息领域国家重大科研仪器研制项目的受理与资助情况进行梳理与分析,为新时期信息科学领域重大科研仪器研制项目的管理提供参考.

关键词：信息领域国家重大科研仪器研制项目受理与资助情况

时间和能量敏感的端——边—云车路协同系统资源调度优化方法

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计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1037-1052页

作者：郑莹莹周俊龙申钰凡丛佩金吴泽彬南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

随着信息技术的不断发展,智能交通系统逐渐成为未来交通的发展方向.然而,智能交通系统中时间敏感型和计算密集型应用的日益增多,给资源有限的车辆终端带来了严峻挑战.端—边—云层次性计算架构是应对该挑战的有效手段.在基于端—边—云... 详细信息

随着信息技术的不断发展,智能交通系统逐渐成为未来交通的发展方向.然而,智能交通系统中时间敏感型和计算密集型应用的日益增多,给资源有限的车辆终端带来了严峻挑战.端—边—云层次性计算架构是应对该挑战的有效手段.在基于端—边—云架构的车路协同系统中,车辆用户可以将时间敏感型任务卸载到附近的路边单元执行以保证应用的实时性,而将计算密集型任务卸载到云以满足其算力需求.但是,任务卸载也会导致额外的传输时延和能量开销.此外,任务在传输过程也可能遭受错误而导致可靠性降低.因此,为保障端—边—云车路协同系统中车辆的用户体验,提出一种基于多智能体强化学习的资源调度方案.该方案通过充分利用端—边—云架构的特点并采用集中训练—分散执行的框架来构建深度神经网络,以制定任务卸载和车路计算资源分配的最优决策,最终实现可靠性约束下的系统时延和能耗优化.为验证所提方案的有效性,实验通过效用值来体现算法在时延和能耗2方面的优化.实验结果表明,与现有算法相比,所提方案在满足可靠性约束的前提下,效用值可以提高到221.9%.

关键词：车路协同系统端—边—云卸载调度强化学习