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基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 688-696页

作者：宁更新肖若君谢靓华南理工大学电子与信息学院广州510641 华南理工大学土木与交通学院广州510641

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。... 详细信息

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。该方法采用非完全残差函数保留了交叉点处的部分时频信息,利用脊线段匹配方法提供更精确的预设时频脊线,改进了各分量LFM信号调频斜率和起始频率的估计精度。联合两个估计量进一步给出了多普勒因子和时延估计的算法。仿真结果表示,较现有模态分解算法,所提改进方法有效解决了估计分量过程中交叉区间断裂带来的估计误差;水声多径的条件下,该方法的多普勒因子和时延估计精度优于对比的现有方法。

关键词：时频分析多普勒因子时延估计多分量LFM信号自适应模态分解

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基于强化学习的任务型对话策略研究综述

计算机学报 2024年第6期47卷 1201-1231页

作者：徐恺王振宇王旭秦华龙宇轩华南理工大学软件学院广州510006

对话系统在自然语言处理中发挥着重要作用,具有较好的实际应用前景和许多值得研究的方向.对话策略是基于管道方法的人机对话系统的核心组件,能够根据对话状态生成响应动作,进而指导对话生成.对话策略学习常建模为(半)马尔可夫决策过程,... 详细信息

对话系统在自然语言处理中发挥着重要作用,具有较好的实际应用前景和许多值得研究的方向.对话策略是基于管道方法的人机对话系统的核心组件,能够根据对话状态生成响应动作,进而指导对话生成.对话策略学习常建模为(半)马尔可夫决策过程,然后通过强化学习求解.近年来,基于强化学习算法解决任务型对话策略问题的研究层出不穷,而相关综述缺乏.因此,本文对基于强化学习的任务型对话策略进行分析、归类、总结.首先,介绍分类强化学习的一般模型,并基于强化学习的分类,分析并总结现有对话策略学习的一般思路和存在问题;其次,基于不同的研究热点,包括多领域、多模态、多代理和共情对话策略,深度剖析新近研究的理论模型、研究进展和存在的问题;接着,针对对话策略的相关研究,包括用户模拟器、对话策略评估、对话策略平台与数据集以及大语言模型与对话策略等进行介绍;针对现有研究的不足,本文从5种不同的角度分析了对话策略的未来研究方向;最后,对全文进行总结与展望.本文不仅从强化学习分类上概述任务型对话策略,而且从应用的角度分类任务型对话策略,全方面、多角度地综述了任务型对话策略,为未来的任务型对话策略的研究提供启示.

关键词：对话策略强化学习任务型对话系统深度强化学习多领域多模态

基于微纳光纤双模式干涉的亚波长聚焦光场及光捕获应用

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物理学报 2024年第10期73卷 37-49页

作者：吴婉玲王向珂虞华康李志远华南理工大学物理与光电学院广州510641

本文报道了一种基于微纳光纤中双模式干涉的亚波长聚焦方法.利用微纳光纤中两种特定导模在微纳光纤端面处的干涉效应,在微纳光纤端面出口处获得了具有单焦点或多焦点的聚焦光场,并可通过调节两个模式之间的相位差、功率比分别实现聚焦... 详细信息

本文报道了一种基于微纳光纤中双模式干涉的亚波长聚焦方法.利用微纳光纤中两种特定导模在微纳光纤端面处的干涉效应,在微纳光纤端面出口处获得了具有单焦点或多焦点的聚焦光场,并可通过调节两个模式之间的相位差、功率比分别实现聚焦光场的焦深、焦斑相对强度调谐,从而实现对纳米颗粒可调谐的选择性捕获.根据聚焦光场中不同焦点处所对应的捕获刚度和势阱深度的不同,可以对不同大小的纳米颗粒实现分类.这种微型化全光纤的亚波长聚焦方法,将可应用于操纵纳米颗粒、超分辨率光学成像和纳米光刻等领域.

关键词：双模式干涉亚波长聚焦微纳光纤

二维硼结构中条带状空位长程有序分布的理论研究

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物理学报 2024年第9期73卷 216-222页

作者：徐诗涵何长春杨小宝华南理工大学物理与光电学院广州510640

在二维硼结构中,有序分布的高浓度空位可以增强其结构的稳定性,并对材料性能产生显著影响.根据最近的实验进展,本文重点关注二维硼结构中空位呈条带状分布的体系,提出有效模型系统研究结构稳定性随空位分布的变化.结合第一性原理计算结... 详细信息

在二维硼结构中,有序分布的高浓度空位可以增强其结构的稳定性,并对材料性能产生显著影响.根据最近的实验进展,本文重点关注二维硼结构中空位呈条带状分布的体系,提出有效模型系统研究结构稳定性随空位分布的变化.结合第一性原理计算结果,对空位不同近邻作用参数进行拟合,预测了不同空位浓度的稳定结构,发现在该体系中空位不同近邻存在竞争,导致长周期分布的趋势,揭示了不同近邻作用的相互竞争导致长周期结构稳定存在的关键机制.

关键词：二维硼结构长周期结构空位分布第一性原理计算

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基于任务感知关系网络的少样本图像分类

电子与信息学报 2024年第3期46卷 977-985页

作者：郭礼华王广飞华南理工大学电子与信息学院广州510641

针对关系网络(RN)模型缺乏对分类任务整体相关信息的感知能力的问题,该文提出基于任务感知关系网络(TARN)的小样本学习(FSL)算法。引入模糊C均值(FCM)聚类生成基于任务全局分布的类别原型,同时设计任务相关注意力机制(TCA),改进RN中的1... 详细信息

针对关系网络(RN)模型缺乏对分类任务整体相关信息的感知能力的问题,该文提出基于任务感知关系网络(TARN)的小样本学习(FSL)算法。引入模糊C均值(FCM)聚类生成基于任务全局分布的类别原型,同时设计任务相关注意力机制(TCA),改进RN中的1对1度量方式,使得在与类别原型对比时,局部特征聚合了任务全局信息。和RN比,在数据集Mini-ImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中的分类准确率分别提高了8.15%和7.0%,在数据集Tiered-ImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中的分类准确率分别提高了7.81%和6.7%。与位置感知的关系网络模型比,在数据集Mini-ImageNet上,5-way 1-shot设置中分类准确率也提高了1.24%。与其他小样本图像分类算法性能比较,TARN模型在两个数据集上都获得了最佳的识别精度。该方法将任务相关信息和度量网络模型进行结合可以有效提高小样本图像分类准确率。

关键词：小样本学习图像分类度量学习任务感知关系网络

新型电力系统专用传感与边缘智能关键技术及其展望

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高电压技术 2024年第8期50卷 3324-3338页

作者：余涛梁敏航罗庆全蓝超凡王艺澎潘振宁华南理工大学电力学院广州510641

电力物联网在电力系统的实时传感、透明感知与全局调控中发挥着重要作用。随着新型电力系统的不断演化,传统的设备传感与静态独立的智能系统难以应对多样化业务需求激增、多元化数据爆发式增长、传感器通信可靠性差与能效低下和算法模... 详细信息

电力物联网在电力系统的实时传感、透明感知与全局调控中发挥着重要作用。随着新型电力系统的不断演化,传统的设备传感与静态独立的智能系统难以应对多样化业务需求激增、多元化数据爆发式增长、传感器通信可靠性差与能效低下和算法模型迭代成本高等难题。因此,高度多元集成、绿色持续可靠、云边端深度协同的新型电力系统专用传感与边缘智能有望成为新范式。该文首先以新型电力系统专用传感与边缘智能的基本内涵为基础,构建了专用传感与边缘智能融合贯通的体系架构。然后重点阐述了国产化高频新型传感技术、绿色供能的高性能嵌入式芯片技术、高可靠性灵活组网技术、轻量化模型推理技术、云边协同资源共享技术和在线学习持续迭代技术。并进一步展望了专用传感与边缘智能在数据治理、隐私保护、软件定义硬件、业务-算力微服务、多层分布式泛在智能和电力大模型等发展方向,以期为新型电力系统建设提供参考。

关键词：新型电力系统电力物联网专用传感边缘智能云边协同

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基于遗传算法的时间敏感网络调度方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 1-12页

作者：陆以勤黄成海陈嘉睿王海瀚覃健诚方婷华南理工大学电子与信息学院广东广州510640 华南理工大学信息网络工程研究中心广东广州510640 华南理工大学微电子学院广东广州511442

随着网络技术的进步,车载网、工业物联网以及5G超高可靠低时延通信(uRLLC)等应用都需要时间敏感网络(TSN)来保证超低延时的确定性数据传输。TSN流量调度需要快速且精确的调度算法,现有的精确式求解方法复杂度高,在大规模联合调度时无法... 详细信息

随着网络技术的进步,车载网、工业物联网以及5G超高可靠低时延通信(uRLLC)等应用都需要时间敏感网络(TSN)来保证超低延时的确定性数据传输。TSN流量调度需要快速且精确的调度算法,现有的精确式求解方法复杂度高,在大规模联合调度时无法满足实时性。文中设计了一种性能更优的路由优化遗传算法(Routing-GA),结合路由和流量调度约束,能通过优化路由来提高调度算法求解效率,为链路负载均衡调度提供服务。该策略增加了调度的求解空间以及求解灵活性,具备元启发式算法的快速求近最优解特点,能够简单有效地处理大规模TSN路由约束联合调度问题。Routing-GA以时间敏感流最小端到端时延作为优化目标,联合考虑路由和TSN约束,并针对TSN传输问题特性提供一种低复杂度、高效率和高拓展性的遗传算法编码方式。此外,为了提高调度算法的性能,提出针对路由长度及链路负载均衡进行优化的交叉变异机制。实验结果表明所实现的Routing-GA能有效减少端到端时延,显著提高求解质量,进化率可以达到24.42%,平均只需要传统遗传算法(GA)迭代运行时间的12%,从而有效提高了算法的求解性能,满足TSN调度的约束要求。

关键词：时间敏感网络遗传算法联合调度优化策略链路负载均衡

基于改进WGAN考虑特征分布相似性的小样本负荷预测方法

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 597-608页

作者：卢俊菠刘俊峰罗燕曾君华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 华南理工大学电力学院广东广州510640

对于综合能源系统中新接入用户,其往往由于历史数据匮乏而难以建立精准的短期负荷预测模型.本文基于迁移学习理论,提出了一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的小样本负荷预测方法.首先,本文采用最大信息系数法量化各影响特征与... 详细信息

对于综合能源系统中新接入用户,其往往由于历史数据匮乏而难以建立精准的短期负荷预测模型.本文基于迁移学习理论,提出了一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的小样本负荷预测方法.首先,本文采用最大信息系数法量化各影响特征与负荷的相关性强弱.接着,将源域特征序列进行分割,计算各分割子序列与目标域小样本的实序列编辑距离确定初始源域.然后,引入卷积神经网络和长短期记忆模型建立源域预测网络.通过WGAN对齐目标域和源域负荷特征的空间分布,并在最优传输代价函数中加入局部特征损失以提高训练的稳定性和快速性.最后,将对抗训练后网络用于目标域负荷预测.采用该方法对某地区小样本负荷进行实验,结果表明,本文所提算法与其他预测模型相比能达到更高精度.

关键词：负荷预测迁移学习小样本改进Wasserstein生成对抗网络特征分布最优传输

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规模化屋顶光伏接入配电网的建设决策

电力自动化设备 2024年第7期44卷 287-294页

作者：张晋铭欧阳森张杰宁郭一帆彭琦华南理工大学电力学院广东广州510640

围绕规模化屋顶光伏的选优建设问题,提出一种规模化屋顶光伏建设方案的综合评价方法。基于屋顶光伏建设的相关方分析,从供电影响侧、环保侧、经济侧、市场侧角度构建一套适用于屋顶光伏建设决策的综合评价指标体系,供电影响侧考虑并网... 详细信息

围绕规模化屋顶光伏的选优建设问题,提出一种规模化屋顶光伏建设方案的综合评价方法。基于屋顶光伏建设的相关方分析,从供电影响侧、环保侧、经济侧、市场侧角度构建一套适用于屋顶光伏建设决策的综合评价指标体系,供电影响侧考虑并网运行质量与匹配度,环保侧体现绿色低碳效益,经济侧关注投资建设效益,市场侧反映应用参与度与接受度;采用层次分析-G1结合赋权法、改进的基于指标相关性的指标权重确定法分别求解指标主、客观权重,并通过改进的最小偏差组合赋权模型确定指标综合权重,采用优劣解距离法完成方案的评价与决策。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词：屋顶光伏综合决策层次分析-G1 改进的基于指标相关性的指标权重确定法改进的最小偏差组合赋权