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基于注意力机制和价值强化学习的WRSN一对多充电调度方法

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传感技术学报 2024年第8期37卷 1411-1423页

作者：龚政冯勇昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,一对一充电模型难以满足节点巨大能量需求,充电效率更高的一对多充电成为更合理选择。提出了一种基于注意力机制和价值强化学习的WRSN在线一对多充电调度方法(MAQRL),从充电序列和充电时长两方面... 详细信息

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,一对一充电模型难以满足节点巨大能量需求,充电效率更高的一对多充电成为更合理选择。提出了一种基于注意力机制和价值强化学习的WRSN在线一对多充电调度方法(MAQRL),从充电序列和充电时长两方面优化移动充电设备(MC)调度。首先,基于MC有效充电范围覆盖最多节点对网络内节点进行分簇处理,并基于价值强化学习优化充电序列。MAQRL结合注意力机制和价值强化学习,利用注意力机制提取特征和MC对节点的注意力,利用双价值强化学习来减少高估,以提高充电方法的充电性能;其次,通过分析整个网络中节点的平均剩余生存时长和MC平均移动延迟,动态优化充电时间,减少后续节点因等待时间过长而导致的死亡。大量的仿真实验表明,与现有几种充电方法相比,MAQRL在降低节点死亡率和充电延迟方面具有显著优势。

关键词：无线可充电传感器网络充电调度一对多充电注意力机制价值强化学习

基于多密度流聚类的UAV-NOMA用户分簇与功率分配算法

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第6期51卷 86-97页

作者：杨青青韩卓廷彭艺吴桐昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户动态分簇与功率分配方案.考虑用户服务质量与UAV位置约束,建立了和速率最大化的优化问题.由于目... 详细信息

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户动态分簇与功率分配方案.考虑用户服务质量与UAV位置约束,建立了和速率最大化的优化问题.由于目标函数的非凸性,将原问题解耦为三个子问题,分别优化UAV位置部署与用户连接、用户动态分簇、功率分配以提高系统性能.首先,基于K-means算法设计了UAV位置部署与用户连接方案,以减小路损为目的确定UAV最佳部署位置,同时选择其服务的最优用户群;其次,改进多密度流聚类(Multi-Density Stream Clustering, MDSC)算法,提出了单UAV下用户静态与动态分簇方案,静态分簇方案可自适应平衡簇数与簇用户数,并获得较大的簇内用户信道增益差异,动态分簇方案则针对用户移动属性,制定了即时更新策略;最后,使用分式规划(Fractional Programming,FP)二次变换的方法,引入辅助变量将原非凸问题变换为凸问题,交替优化辅助变量与功率分配因子,获得原非凸问题的次优解.仿真结果表明,与其他算法相比,本文分簇方案能获得更大的簇内信道差异与更小的簇内用户数标准差,同时用户系统性能也获得了显著提升.

关键词：无人机非正交多址位置部署动态分簇功率分配

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基于多种群与协同量子化的哈里斯鹰优化算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2169-2176页

作者：李岩钱谦昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)存在探索能力和开发能力平衡性不足等问题,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略... 详细信息

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)存在探索能力和开发能力平衡性不足等问题,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略模拟两只体能不同的猎物的逃跑过程,使两个种群向不同的方向进化,以提高探索阶段与开发阶段的搜索能力.此外,协同量子化策略的加入在迭代前期可避免算法陷入局部极值,在迭代后期可提高算法的寻优精度.最后,通过对测试函数的优化结果进行分析可以得出,与其他一些经典或最新的算法相比,改进后的算法可大大提高最优解的收敛速度和寻优精度,同时具有更强的跳出局部最优的能力.

关键词：哈里斯鹰优化算法多种群多能量策略量子化协同群优化

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民族服装图像描述生成的局部属性注意网络

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 399-412页

作者：张绪辉刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据... 详细信息

针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据集;然后定义民族服装208种局部关键属性词汇和30089条文本信息,通过局部属性学习模块进行视觉特征提取和文本信息嵌入,并采用多实例学习得到局部属性;最后基于双层长短期记忆网络定义包含语义、视觉、门控注意力的注意力感知模块,将局部属性、基于属性的视觉特征和文本编码信息进行融合,优化得到民族服装图像描述生成结果.在构建的民族服装描述生成数据集上的实验结果表明,所提出的网络能够生成包含民族类别、服装风格等关键属性的图像描述,较已有方法在精确性指标BLEU和语义丰富程度指标CIDEr上分别提升1.4%和2.2%.

关键词：民族服装图像图像描述生成文本信息嵌入局部属性学习注意力感知

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基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 317-324,369页

作者：温绍杰吴瑞刚冯超文刘英莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对现有方法在文本和图像模态的预训练目标上存在嵌入不对齐,文档图像采用基于卷积神经网络(CNN)的结构进行预处理,流程复杂,模型参数量大的问题,提出基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络(MCOD-Net).设计词块对齐嵌入模块(WAE... 详细信息

针对现有方法在文本和图像模态的预训练目标上存在嵌入不对齐,文档图像采用基于卷积神经网络(CNN)的结构进行预处理,流程复杂,模型参数量大的问题,提出基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络(MCOD-Net).设计词块对齐嵌入模块(WAEM),实现文本和图像模态预训练目标的对齐嵌入,使用掩码语言建模(MLM)、掩码图像建模(MIM)和词块对齐(WPA)进行预训练,以促进模型在文本和图像模态上的表征学习能力.直接使用文档原始图像,用图像块的线性投影特征来表示文档图像,简化模型结构,减小了模型参数量.实验结果表明,所提模型在PubLayNet公开数据集上的平均精度均值(mAP)达到95.1%.相较于其他模型,整体性能提升了2.5%,泛化能力突出,综合效果最优.

关键词：文档布局分析词块对齐嵌入 Transformer MCOD-Net模型

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单视角三维服装重建的民族风格表征学习

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 258-272页

作者：张瑀卿刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对民族服装风格多样、款式和配饰复杂,导致单视角三维服装重建结构不完整、风格不准确和局部特征模糊等问题,为了学习和映射民族服装的潜在风格特征,提出一种单视角三维服装重建的民族风格表征学习方法.首先结合定义的民族服装形状风... 详细信息

针对民族服装风格多样、款式和配饰复杂,导致单视角三维服装重建结构不完整、风格不准确和局部特征模糊等问题,为了学习和映射民族服装的潜在风格特征,提出一种单视角三维服装重建的民族风格表征学习方法.首先结合定义的民族服装形状风格和几何拓扑构建形状表征,学习形状潜在特征;然后基于区域定位和关键点,并融合定义的款式风格、着装部位进行款式表征,得到局部感知区域图,以学习款式潜在特征;再联合形状、款式特征以及定义的对称损失函数,隐式重建出民族服装的初步模型;最后在卷积网络中引入图像的超像素特征、Branch分支和配饰的语义解析建立配饰表征,并编码UV位置图到特征空间,生成民族服装的最终模型.在自定义的少数民族服装数据集上的实验结果表明,所提方法的倒角距离和法线余弦距离分别为1.732和0.13,较已有方法降低11%和18%,能够提高单视角三维民族服装重建的精度,生成具有民族风格的三维服装模型.

关键词：少数民族服装图像三维服装重建表征学习形状表征隐式重建语义解析

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基于平行因子分解的IRS辅助毫米波信道估计

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2024年第4期63卷 124-131页

作者：杨青青李学文彭艺王健明昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

提出了一种基于平行因子分解的信道估计算法。首先,根据毫米波信道固有的稀疏特性对信道进行建模,利用块衰落信道的特点将信号矩阵构建成一个3维张量,并且利用平行因子分解算法对张量进行分解。然后利用压缩感知理论将分解后的矩阵转化... 详细信息

提出了一种基于平行因子分解的信道估计算法。首先,根据毫米波信道固有的稀疏特性对信道进行建模,利用块衰落信道的特点将信号矩阵构建成一个3维张量,并且利用平行因子分解算法对张量进行分解。然后利用压缩感知理论将分解后的矩阵转化为稀疏信号的恢复问题。最后,利用改进的双线性交替最小二乘算法对信道进行求解。仿真结果表明,与现有的BALS算法、wBALS算法和LSKRF算法相比,本文算法估计精度较高。

关键词：可重构智能表面毫米波通信信道估计张量平行因子分解

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下行RIS-NOMA的用户集群方法

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2024年第1期63卷 128-136页

作者：彭艺吴桐杨青青昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

为提高用户分布非均匀的场景下可重构智能表面(RIS)辅助下行非正交多址(NOMA)通信系统的性能,提出了一种分布式RIS辅助下行NOMA的用户聚类方案。首先,采用自适应几何分布(AGD)聚类算法划分用户集群(UCs),从而为各UC匹配RIS。然后,利用... 详细信息

为提高用户分布非均匀的场景下可重构智能表面(RIS)辅助下行非正交多址(NOMA)通信系统的性能,提出了一种分布式RIS辅助下行NOMA的用户聚类方案。首先,采用自适应几何分布(AGD)聚类算法划分用户集群(UCs),从而为各UC匹配RIS。然后,利用分式规划(FP)方法将非凸最大化频谱效率问题转换为凸优化问题。最后,为UC内用户逐级进行功率分配(PA)与被动波束形成(PB)。仿真结果表明,与谱聚类(SPC)、K均值(K-means)、高斯混合模型(GMM)聚类方案和正交多址(OMA)方案相比,在AGD方案下,功率对频谱效率提升了7%、14%、19%和42%的增益,反射面对频谱效率提升了16%、19%、26%和40%的增益。

关键词：可重构智能表面非正交多址用户集群分式规划

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改进蜣螂算法优化工艺参数

上海交通大学学报 2024年

作者：胡丹崔喻婷周海河刘英莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室

作为材料基因组工程的重要基础，材料数据库的建立及工艺参数优化研究对材料研发具有重要影响。针对目前传统关系型数据库无法较好地存储多源高维异构的合金数据，且材料研发模式亟需从传统的实验试错法转向数据驱动材料研究新模式等问... 详细信息

作为材料基因组工程的重要基础，材料数据库的建立及工艺参数优化研究对材料研发具有重要影响。针对目前传统关系型数据库无法较好地存储多源高维异构的合金数据，且材料研发模式亟需从传统的实验试错法转向数据驱动材料研究新模式等问题，提出了基于本体和图数据模型建立合金图数据库，在此基础上，通过改进蜣螂优化算法进行工艺参数组合寻优。利用反向学习初始化种群，再利用可变螺旋搜索策略改进觅食蜣螂位置更新方式，提高算法的全局搜索能力，最后在最优解位置处融合柯西变异扰动和混合策略，产生新解，避免算法陷入局部最优。为了验证所提出的改进蜣螂优化（IDBO）算法的性能，使用23个经典测试函数对IDBO算法进行评估，实验结果表明，IDBO算法性能优于其他算法，显著提高了收敛速度和优化精度。同时，将IDBO算法应用于合金工艺参数优化研究，结果显示IDBO算法性能优于其他优化算法，并得到合金的最佳工艺参数组合，证明了其在工艺参数优化方面的优越性。

关键词：合金数据库工艺参数优化蜣螂优化算法图数据模型多层感知机