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一种虚拟化网络功能启发式动态编排算法

西南师范大学学报（自然科学版） 2019年第6期44卷 92-102页

作者：母泽平重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院

随着信息化的发展,网络业务的种类越来越多,业务的功能越来越强大,网络的基础设施为业务提供动态服务的能力已跟不上业务发展的速度,研究动态部署虚拟化网络功能具有重大意义.在不违反服务水平协议的情况下,研究了虚拟网络功能编排问题... 详细信息

随着信息化的发展,网络业务的种类越来越多,业务的功能越来越强大,网络的基础设施为业务提供动态服务的能力已跟不上业务发展的速度,研究动态部署虚拟化网络功能具有重大意义.在不违反服务水平协议的情况下,研究了虚拟网络功能编排问题,并提出了虚拟网络功能编排的整数线性规划数学模型,接着基于动态编程的启发式算法对模型求解,最后对现实世界网络拓扑进行跟踪模拟.仿真结果表明,所提出的启发式算法可以降低网络运营成本,相关性能优于传统的硬件中间件方法.

关键词：网络功能虚拟化网络功能编排启发式算法

基于无人机图像和SHAP特征筛选的小麦田间产量预测方法研究

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麦类作物学报 2024年

作者：朱志畅葛焱臧晶荣李庆金时超徐焕良翟肇裕南京农业大学前沿交叉研究院南京农业大学工学院南京农业大学农学院南京农业大学人工智能学院

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间... 详细信息

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间预测能力的差异;同时,引入机器学习事后可解释性方法SHAP对输入的特征变量进行重要性分析和筛选,了解其提高模型预测能力的效果。结果表明:(1)10种机器学习模型中,误差逆传播神经网络BPNN的产量预测表现最好(r2=0.826,RMSE=0.094 t·hm-2);(2)根据SHAP确定的特征变量重要性排序,花青素反射指数ARI和三维冠层体积Volume对于预测结果的影响最大,占全部特征重要性总和的45.48%;(3)经过SHAP特征筛选后,确定了在BPNN产量预测模型上表现最优的9个特征变量,其预测结果r2为0.865,RMSE为0.075 t·hm-2,比使用全特征的BPNN和事前Pearson相关性分析方法在预测精度上均有提升。因此,在优选产量预测模型基础上,可采用SHAP机制对特征变量的重要性进行筛选和分析,以此进一步提高田间小麦产量预测精度。

关键词：小麦无人机图像机器学习 SHAP加性解释方法产量预测

基于分数阶自抗扰控制器的惯性稳定平台双闭环控制

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控制工程 2024年

作者：石鹏宇范书瑞郎利影河北工业大学人工智能与数据科学学院河北工业大学电子信息工程学院河北工业大学创新研究院(石家庄)

针对惯性稳定平台要求响应速度快、稳定性高且抗干扰能力强等问题，设计了一种基于分数阶自抗扰控制器的惯性稳定平台双闭环控制策略。首先，对惯性稳定平台结构和工作原理进行分析，设计了双闭环控制策略。通过使用速度内环包围测速机... 详细信息

针对惯性稳定平台要求响应速度快、稳定性高且抗干扰能力强等问题，设计了一种基于分数阶自抗扰控制器的惯性稳定平台双闭环控制策略。首先，对惯性稳定平台结构和工作原理进行分析，设计了双闭环控制策略。通过使用速度内环包围测速机，抑制摩擦力矩，稳定环包围速率陀螺，使稳定回路消除内部扰动和隔离外界干扰实现分层设计。然后，以自抗扰控制器代替传统控制器，并引入分数阶理论，设计了分数阶自抗扰控制器，来提升系统响应速度和抗干扰能力。实验结果表明，与单速度环相比，双闭环分数阶自抗扰控制器可明显减小系统内外扰动，并且在负载变化的情况下仍具有较高的控制精度和抗干扰能力。

关键词：惯性稳定平台双速度环自抗扰控制分数阶扩张观测器

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数字经济赋能制造业优化升级

宏观经济管理 2024年第4期 63-69页

作者：李天娇赫连志巍孟庆洪燕山大学经济管理学院华北理工大学人工智能学院

制造业是实体经济的根基，是立国之本、兴国之器和强国之基。数字经济是新一轮国际竞争中的先导力量，是制造业优化升级的重要因素和关键推力。现阶段，我国数字经济赋能制造业优化升级已初见成效，在全球价值链、用户体验、连接方式、... 详细信息

制造业是实体经济的根基，是立国之本、兴国之器和强国之基。数字经济是新一轮国际竞争中的先导力量，是制造业优化升级的重要因素和关键推力。现阶段，我国数字经济赋能制造业优化升级已初见成效，在全球价值链、用户体验、连接方式、创新能力、创新模式以及管理方式升级中表现出强劲优势，但在制度保证、融合程度、关键技术、地区均衡等方面仍存在不足。为释放数字经济赋能制造业优化升级的潜能，应持续加强数字化建设，加快产品、生产以及组织数字化升级；构建行业数字化协同创新中心，充分发挥企业、行业协会以及政府的协同作用；突出东西中部制造业数字化升级重点，构建齐头并进的创新发展格局。同时，应紧跟制造业数字化升级过程，为数字赋能保驾护航。

关键词：数字经济制造业优化升级

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基于片上网络的SHA256算法优化

基于片上网络的SHA256算法优化

作者：李丹峰中国科学院大学(中国科学院人工智能学院)

学位级别：硕士

随着密码学理论和分布式网络的发展,区块链技术进入了高速发展的时期。区块链的典型应用——数字货币,如雨后春笋般涌现开来。区块链技术就是建立在密码学的基础上,实现去中心化的分布式网络结构。在整个区块链中,核心就是哈希值的计算... 详细信息

随着密码学理论和分布式网络的发展,区块链技术进入了高速发展的时期。区块链的典型应用——数字货币,如雨后春笋般涌现开来。区块链技术就是建立在密码学的基础上,实现去中心化的分布式网络结构。在整个区块链中,核心就是哈希值的计算。计算出有效哈希之后,才可以建立新的区块。在区块链中,计算哈希值应用最为广泛的算法是SHA256算法。SHA256算法内部的执行过程就是整体的循环迭代,本次的循环迭代结果作为下次迭代的结果的输入数据。这样就形成了整个算法的严重前后依赖。并且,算法内部主要是逻辑操作指令,存在大量的指令冗余。本文的研究内容主要是针对SHA256算法指令冗余和串行执行两个方面进行优化。本文主要的研究内容:1.对SHA256算法进行指令优化在指令优化这一章节中,着眼于SHA256算法的整体循环过程中,提出了常量和变量的分离,来减少常量的无效传输造成的算力浪费;针对算法中两次大量循环的函数,设计并实现了 SHA256算法的特制指令,大幅度的减少了整个算法执行过程中指令的数目,加快了算法的执行效率;最后,由于有效哈希的判断需要通过两个判断条件,但是两个条件满足的可能性具有很大不同。所以将两个判断条件进行了分离,同时设计并实现了 SHA256算法特制的判断指令。2.SHA256算法流水计算的实现SHA256算法在实际的执行过程中,是多次迭代的过程,每次迭代使用的数据是上次迭代的结果,两次迭代存在一种严重的数据依赖。因此,SHA256算法整个执行过程是串行执行的,无法进行并行计算。但是,在实际应用过程中,SHA256是需要多次执行的,因此流水计算能够应用在SHA256算法的执行过程中。并且,实验中是将SHA256算法分解成数据流图进行计算的。基于这个前提,设计并实现了 ACK机制,通过ACK机制,实现数据流图中部分节点的并行计算,提高了整个算法的执行效率。3.多任务错位映射法的应用再完成指令优化和实现流水计算之后,将算法映射在片上网络之后,实际的部件利用率还是很低。问题的本质就是因为SHA256算法存在依赖,PE空闲率高。针对片上网络的部件空闲率高的情况,提出了多任务错位映射的优化方案,在片上网络中映射多任务,进行错位映射。通过这种方法将空闲的算力利用起来,提高片上网络的部件利用率。

关键词： SHA256算法比特币区块链错位映射流水计算

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基于混合磷虾群智能算法的MFAC控制研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2020年第9期34卷 185-191页

作者：王华秋李腾辉重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

无模型自适应控制(model-free adaptive control,MFAC)4个关键参数多凭经验进行整定,缺乏系统的方法。混合粒子群磷虾群(particle swarm optimization-krill herd,PSOKH)算法具有均衡的全局勘探能力和局部开发能力,在参数寻优中求解精... 详细信息

无模型自适应控制(model-free adaptive control,MFAC)4个关键参数多凭经验进行整定,缺乏系统的方法。混合粒子群磷虾群(particle swarm optimization-krill herd,PSOKH)算法具有均衡的全局勘探能力和局部开发能力,在参数寻优中求解精度更高,因此将PSOKH算法用于MFAC的关键参数寻优从而提高MFAC的控制性能。考虑到受控对象的复杂性,以具有多变量、强耦合、非线性特点的变风量系统作为受控对象,设计基于PSOKH算法的MFAC控制方法。仿真结果表明:与基本MFAC控制算法相比,PSOKH-MFAC方法具有更出色的跟踪性能,可以大幅减少超调量,控制系统具有更强的稳定性。

关键词：粒子群磷虾群无模型自适应控制参数整定超调量

人工智能时代刑法归责的走向——以过失的归责间隙为中心的讨论

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东方法学 2018年第3期 27-37页

作者：储陈城安徽大学法学院早稻田大学法务研究科

随着全面的人工智能时代即将到来,刑法作为回顾性法律,也需要对未来可能产生的风险进行提前性展望。由于人工智能技术的复杂性、裁量的独立性和行为自控性等特点,使得现实中会出现人工智能因过失导致的法益侵害,存在无法归责的空白地带... 详细信息

随着全面的人工智能时代即将到来,刑法作为回顾性法律,也需要对未来可能产生的风险进行提前性展望。由于人工智能技术的复杂性、裁量的独立性和行为自控性等特点,使得现实中会出现人工智能因过失导致的法益侵害,存在无法归责的空白地带。对此归责上的间隙,目前理论上形成了"机器人刑法"与"传统刑法修正"两套应对方案。机器人刑法虽然在一定程度上会防止技术发展的萎缩,但是在刑法的主体、刑罚正当化和自由意志等方面备受质疑。而传统刑法修正,虽然会保留刑法的本来面貌,但是会导致出现刑法介入过失犯的范围过宽的局面。应对人工智能时代的风险,社会应当在保障技术发展的长远目标的基础上,限缩过失犯的成立,保持刑法的最后手段性。

关键词：人工智能过失犯归责间隙机器人刑法

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智能阅读器——迅搜

电声技术 2020年第4期44卷 80-81页

作者：黄鑫皓张旭烨许璟倩谌鸿淼华北理工大学人工智能学院河北唐山063210

随着大数据时代的到来,信息过载的问题越来越严重,传统的电子阅读器不能帮助用户解决难以从文本中快速找出自己需要的信息的问题。针对这种现象,开发一款智能交互电子阅读器,用户可以语音或文本输入自己的问题,阅读器会快速为用户找出答... 详细信息

随着大数据时代的到来,信息过载的问题越来越严重,传统的电子阅读器不能帮助用户解决难以从文本中快速找出自己需要的信息的问题。针对这种现象,开发一款智能交互电子阅读器,用户可以语音或文本输入自己的问题,阅读器会快速为用户找出答案,其中主要研究内容包括语音识别和语音生成的实现,基于LCS(Longest Common Subsequence)算法与LSTM(Long Short-Term Memory)算法的精准答案搜索功能,最后将算法集成到树莓派中,构建一款智能交互电子阅读器。

关键词： LCS算法 LSTM算法语义相似度分析语音识别

基于ECTLBO-ELM模型的荷电状态估计

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广西大学学报（自然科学版） 2021年第1期46卷 128-134页

作者：周勇廖宁陈怡然重庆工程学院大数据与人工智能学院重庆400056

电池的荷电状态(SOC)表示电池的可用容量,是电池管理系统重要参数之一。以锂离子电池为例,准确的估计可以提高其性能。为了建立锂离子电池的精确计算模型,提出了一种基于增强混沌教与学优化算法(ECTLBO)优化极限学习机(ELM)的SOC估计模... 详细信息

电池的荷电状态(SOC)表示电池的可用容量,是电池管理系统重要参数之一。以锂离子电池为例,准确的估计可以提高其性能。为了建立锂离子电池的精确计算模型,提出了一种基于增强混沌教与学优化算法(ECTLBO)优化极限学习机(ELM)的SOC估计模型(ECTLBO-ELM)。在ECTLBO-ELM模型中,一是利用增强混沌优化策略对班级中最优个体进行混沌搜索以增强TLBO算法的全局优化性能;二是采用改进的TLBO算法优化ELM的输入权值和隐含层偏差,提高其估计性能。利用某10AH的锰酸锂电池的三种不同倍率下的放电实验数据集对提出的算法进行测试,为了揭示所提方法的性能,将结果与标准ELM算法进行比较。结果表明,该方法能较好地估计SOC。

关键词：估计荷电状态极限学习机教与学优化算法