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改进的麻雀搜索算法优化无线传感器网络覆盖

吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 761-770页

作者：段锦姚安妮王震于林韬长春理工大学电子信息工程学院长春130012

针对麻雀搜索算法在高维复杂问题上由于随机性大而容易陷入局部最优的问题,提出了一种融合多策略改进的麻雀搜索算法。在初始化阶段,引入佳点集策略以确保种群具备多样性和遍历性。在发现者位置更新中,采用动态学习机制平衡全局寻优和... 详细信息

针对麻雀搜索算法在高维复杂问题上由于随机性大而容易陷入局部最优的问题,提出了一种融合多策略改进的麻雀搜索算法。在初始化阶段,引入佳点集策略以确保种群具备多样性和遍历性。在发现者位置更新中,采用动态学习机制平衡全局寻优和局部探索;在跟随者位置更新中,引入莱维飞行扰动机制以增强局部逃逸能力。最后,将本文算法应用于解决无线传感器网络覆盖问题,从最大化覆盖率、最小化冗余和最大化能耗均衡3个角度对多目标覆盖优化问题进行抽象。仿真结果表明:3项改进措施显著提高了算法性能,增强了网络节点覆盖质量,使网络整体性能得到了有效提升,证明本文算法具备实际应用的良好性能。

关键词：信息处理技术麻雀搜索算法无线传感器网络覆盖佳点集初始化动态学习机制莱维飞行策略

硒化温度对MoSe2薄膜结构和光学带隙的影响

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物理学报 2024年第19期73卷 257-265页

作者：吴诗漫陶思敏吉爱闯管绍杭肖剑荣桂林理工大学物理与电子信息工程学院

使用射频磁控溅射技术制备了钼（Mo）膜,再利用硒化退火方式生成二硒化钼（MoSe2）薄膜.对MoSe2薄膜的表面形貌、晶体结构和光学带隙进行了表征和分析.结果显示,MoSe2薄膜的晶体结构与硒化温度（Ts）密切相关,随着硒化温度的升高,薄膜... 详细信息

使用射频磁控溅射技术制备了钼（Mo）膜,再利用硒化退火方式生成二硒化钼（MoSe2）薄膜.对MoSe2薄膜的表面形貌、晶体结构和光学带隙进行了表征和分析.结果显示,MoSe2薄膜的晶体结构与硒化温度（Ts）密切相关,随着硒化温度的升高,薄膜的平均晶粒尺寸先略减小后增大,且（002）晶面取向优先生长.MoSe2薄膜对短波长光（600 nm左右）具有较低的吸收率.随着硒化温度升高,MoSe2的直接带隙波发生蓝移,光学带隙随之减小.研究表明,通过改变硒化温度可以有效调控MoSe2结构和光学带隙,为MoSe2薄膜在光学器件应用方面提供更多可能.

关键词： MoSe2薄膜硒化温度磁控溅射薄膜结构光学带隙

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基于面部全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合的抑郁强度识别

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2249-2263页

作者：孙强李正何浪西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院电子工程系西安710048 西安邮电大学计算机学院西安710121

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,... 详细信息

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先,设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块,用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息,促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互,从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后,提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块,用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性,实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后,在AVEC2013和AVEC2014数据集上,利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99,优于大多数已有的基准模型,证实了该方法的合理性和有效性。

关键词：抑郁强度人脸图像局部感知力增强全局和局部特征融合语义一致性

复杂场景下自适应注意力机制融合实时语义分割

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3334-3342页

作者：陈丹刘乐王晨昊白熙茹王子晨西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 陕西职业技术学院电子信息工程学院西安710038

实现高准确度和低计算负担是卷积神经网络(CNN)实时语义分割面临的严峻挑战。针对复杂城市街道场景目标种类众多、光照变化大等特点,该文设计了一种高效的实时语义分割自适应注意力机制融合网络(AAFNet)分别提取图像空间细节和语义信息... 详细信息

实现高准确度和低计算负担是卷积神经网络(CNN)实时语义分割面临的严峻挑战。针对复杂城市街道场景目标种类众多、光照变化大等特点,该文设计了一种高效的实时语义分割自适应注意力机制融合网络(AAFNet)分别提取图像空间细节和语义信息,再经过特征融合网络(FFN)获得准确语义图像。AAFNet采用扩展的深度可分离卷积(DDW)可增大语义特征提取感受野,提出自适应平均池化(Avp)和自适应最大池化(Amp)构成自适应注意力机制融合模块(AAFM),可细化目标边缘分割效果并降低小目标的漏分率。最后在复杂城市街道场景Cityscapes和CamVid数据集上分别进行了语义分割实验,所设计的AAFNet以32帧/s(Cityscapes)和52帧/s(CamVid)的推理速度获得73.0%和69.8%的平均分割精度(mIoU),且与扩展的空间注意力网络(DSANet)、多尺度上下文融合网络(MSCFNet)以及轻量级双边非对称残差网络(LBARNet)相比,AAFNet平均分割精度最高。

关键词：卷积神经网络复杂城市街道场景扩展的深度可分离卷积自适应注意力机制融合分割精度

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基于汉字拆分嵌入和二部图的残损碑文识别

电子与信息学报 2024年第2期46卷 564-573页

作者：蔺广逢吴娜贺梦兰张二虎孙强西安理工大学印刷包装与数字媒体学院西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

古籍碑刻承载着丰富的历史文化信息,但是由于自然风化浸蚀和人为破坏使得碑石上的文字信息残缺不全。古碑文语义信息多样化且样例不足,使得学习行文语义补全识别残损文字变得十分困难。该文试图从字形空间语义建模解决补全残损汉字进行... 详细信息

古籍碑刻承载着丰富的历史文化信息,但是由于自然风化浸蚀和人为破坏使得碑石上的文字信息残缺不全。古碑文语义信息多样化且样例不足,使得学习行文语义补全识别残损文字变得十分困难。该文试图从字形空间语义建模解决补全残损汉字进行识别理解这一挑战性任务。该文在层级拆分嵌入(HDE)编码方法的基础上使用动态图修补嵌入(DynamicGrape),对待识别汉字的图像进行特征映射并判别是否残损。如未残损直接转化为层级拆分编码,输入二部图推理字节点到部件节点的边权重,比对字库编码识别理解;如残损需要在字库里检索可能字和部件,对汉字编码的特征维度进行选择,输入二部图推理预测可能的汉字结果。在自建的数据集以及中文自然文本(CTW)数据集中进行验证,结果表明二部图网络可以有效迁移和推理出残损文字字形信息,该文方法可以有效对残损汉字进行识别理解,为残损结构信息处理开拓出了新的思路和途径。

关键词：残损碑文碑文预测碑文识别残损文字识别二部图神经网络

嵌入多阶泰勒微分知识的多尺度注意力循环网络深度时空序列预测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2605-2618页

作者：孙强赵珂西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了... 详细信息

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先,为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性,设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近,再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合,最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次,为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息,设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM),在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制,目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST,KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验,Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7,结构相似性指数(SSIM)提高到0.912;KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03;CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。

关键词：时空序列预测长短期记忆网络知识引导偏微分方程泰勒展开式

基于非理想量子态制备的实际连续变量量子秘密共享方案

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物理学报 2024年第2期73卷 93-103页

作者：吴晓东黄端福建理工大学管理学院福州350118 中南大学电子信息学院长沙410083

连续变量量子秘密共享方案基于物理学基本定律,能够保证密钥信息的无条件安全.然而,在实际连续变量量子秘密共享方案中,量子态的制备往往并非是理想、完美的,会引入额外的过噪声,影响方案的安全性,因此有必要对其进行分析.本文提出基于... 详细信息

连续变量量子秘密共享方案基于物理学基本定律,能够保证密钥信息的无条件安全.然而,在实际连续变量量子秘密共享方案中,量子态的制备往往并非是理想、完美的,会引入额外的过噪声,影响方案的安全性,因此有必要对其进行分析.本文提出基于非理想量子态制备的实际连续变量量子秘密共享方案.具体而言,在所提出的方案中假定有多个用户,并且任意一个用户的非理想量子态制备,可以描述为相对应的不可信第三方采用相位非敏感放大器,对该用户的理想调制器与激光器进行放大操作.每个用户由于非理想量子态制备所引入的等效过噪声,可以通过相对应的相位非敏感放大器的增益参数进行全面与定量地计算.研究结果表明,连续变量量子秘密共享方案对非理想量子态制备所引入的过噪声非常敏感,因此不可避免地会降低其性能和安全性.幸运的是,本文利用相位非敏感放大器特定的增益公式,获得所提出方案对非理想量子态制备所引入的额外过噪声容忍度的上界限,有效解决由非理想量子态制备所带来的安全隐患.由于考虑了非理想量子态制备所引入的额外过噪声,因此相比于理想连续变量量子秘密共享方案,所提出的方案能够得到更紧的密钥率曲线.这些结果表明,本文所提出的方案能够对连续变量量子秘密共享方案的实际安全性进行改进与完善,为其实用化发展提供理论依据.

关键词：非理想量子态制备连续变量量子秘密共享

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双因子更新的车联网双层异步联邦学习研究

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2842-2849页

作者：王力立吴守林杨妮黄成南京理工大学自动化学院南京210094

针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架。考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案。同... 详细信息

针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架。考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案。同时,为了避免训练过程中,车辆移动带来路侧单元切换的问题,给出考虑驻留时间的节点选择方案。最后,为了减少精度损失与系统能耗,利用强化学习方法优化联邦学习的本地迭代次数与路侧单元局部模型更新次数。仿真结果表明,所提算法有效提高了联邦学习的训练效率和训练精度,降低了系统能耗。

关键词：车联网联邦学习异步训练深度强化学习

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基于栅型光波导的自由空间光耦合性能研究

激光与光电子学进展 2024年第9期61卷 177-182页

作者：吴鹏飞刘涵颖雷思琛西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

针对大气湍流信道中空间光耦合效率低、对准难度大的问题,提出一种将湍流信号光束通过光栅结构耦合进光波导的研究方案,在修正的Von Karman湍流谱模型下,分析大气湍流对空间光与栅型光波导耦合参数的影响,通过优化光栅结构参数,设计高... 详细信息

针对大气湍流信道中空间光耦合效率低、对准难度大的问题,提出一种将湍流信号光束通过光栅结构耦合进光波导的研究方案,在修正的Von Karman湍流谱模型下,分析大气湍流对空间光与栅型光波导耦合参数的影响,通过优化光栅结构参数,设计高效空间光耦合波导芯片。此外,引入三组Si/SiO_(2)反射镜结构,减少向下耦合损耗,进一步提高光栅耦合效率。仿真结果表明,对于受大气湍流影响的空间光,当光栅周期为660 nm,刻蚀深度为100 nm,下包层厚度为1.45μm时,该入射光栅耦合器在1550 nm波长处的耦合效率为74%(无反射镜时,耦合效率为50.5%),实现了大气湍流环境中空间光的高效耦合,对提升通信效率和自由空间光通信领域的光电集成化具有重要的意义。

关键词：空间光耦合大气湍流波导光栅耦合器耦合效率