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面向海洋气象预报的低时延智能物联网构建

电子学报 2025年

作者：李竟博马礼李阳傅颖勋马东超北京工业大学计算机学院北方工业大学信息学院

人工智能技术广泛应用于海洋气象预报，且越来越依靠物联网获取海洋环境中多种模态的海量感知数据.针对数据的获取数量和传输速度不足以支撑模型精准预报的问题，提出了面向海洋气象预报的低时延智能物联网构建方案.首先，设计了智能物... 详细信息

人工智能技术广泛应用于海洋气象预报，且越来越依靠物联网获取海洋环境中多种模态的海量感知数据.针对数据的获取数量和传输速度不足以支撑模型精准预报的问题，提出了面向海洋气象预报的低时延智能物联网构建方案.首先，设计了智能物联网海洋气象预报融合架构，该架构不仅充分适配了人工智能技术和物联网技术，更实现了对海洋气象数据的高效采集、处理与分析，为海洋气象预报提供了有效灵活的底层结构.其次，优化了异构海洋感知设备协同组网方法，通过优化多层耦合网络拓扑，实现了异构海洋感知设备的高效互联，保证了数据收集的全面性和准确性.最后，提出了海洋感知网络低时延路由算法，该算法通过智能路径选择和数据传输优化，减少了信息从感知设备到数据中心的传输延迟，确保预报数据的快速更新.经实验验证，该方案充分利用智能物联网的优势，解决了海洋气象预报中数据获取难和处理延迟长的问题，所提方案的时延均值降低37%，时延中值降低38%，为海洋气象实时和准确的预报提供有力支持.

关键词：人工智能物联网海洋气象预报组网优化路由策略

基于改进Yolov8算法的桥梁橡胶支座开裂病害检测方法

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北京交通大学学报 2025年

作者：梁栋呼耀宗黄海宾于洋柳延星董姣慧河北工业大学土木与交通学院河北工业大学人工智能与数据科学学院

老化开裂是梁桥板式橡胶支座的常见病害，支座裂缝的参数信息是对支座开裂病害进行定量评估的重要依据.针对梁桥板式橡胶支座背景复杂、位置深入、难以识别和测量的问题，提出了一种基于两次语义分割的自动检测支座裂缝并进行参数计算... 详细信息

老化开裂是梁桥板式橡胶支座的常见病害，支座裂缝的参数信息是对支座开裂病害进行定量评估的重要依据.针对梁桥板式橡胶支座背景复杂、位置深入、难以识别和测量的问题，提出了一种基于两次语义分割的自动检测支座裂缝并进行参数计算的方法.首先，使用改进Yolov8n模型分割并提取出整个支座区域；然后，利用改进Yolov8n模型在分割出的支座区域图像上进一步分割出裂缝区域；最后，利用提取骨架中心线和寻找最大外接矩形法获取裂缝参数信息.实验结果表明：改进的Yolov8n模型对支座区域和支座裂缝的识别在mPA、DSC和IOU等方面，均达到85%以上.在实桥测试中，对采集的支座裂缝图像利用本文方法计算结果与人工实测结果对比，两者最大误差小于0.1mm，满足工程要求.本文所提出的方法在橡胶支座老化开裂病害检测方面可实现自动化的检测流程，为实际工程应用提供了参考.

关键词：桥梁工程板式橡胶支座老化开裂病害语义分割图像处理

改进辛几何包分解及其在行星齿轮故障诊断中的应用

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机械科学与技术 2025年

作者：潘海洋许大洋程健郑近德童靳于安徽工业大学机械工程学院

针对辛几何包分解(Symplectic Geometry Packet Decomposition， SGPD)在强噪声干扰下难以实现特征有效提取的问题，提出了一种改进辛几何包分解(Improved Symplectic Geometry Packet Decomposition， ISGPD)方法。在利用ISGPD进行信号分解过程中，首先，利用辛几何相似变换理论对原始信号进行分解并重构出初始辛几何分量，对不同模态分量完成初步分割；然后，定义Ramanujan谱信噪比指标，衡量各模态分量所包含的状态信息量，避免了有效特征信息的遗失；最后，为了最大程度地滤除有效分量中包含的噪声信息，对分量信号展开多层次分解，弱化有效分量中的干扰信息。将所提ISGPD方法应用于行星齿轮箱故障仿真信号和实测信号，分析结果表明：与SGPD方法相比，ISGPD具有更强的特征提取能力、噪声鲁棒性。

关键词：改进辛几何包分解行星齿轮箱故障诊断 Ramanujan谱信噪比

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共享超分的双分支遥感图像时空融合网络

电子学报 2025年

作者：方帅张小溪张晶合肥工业大学计算机与信息学院工业安全与应急技术安徽省重点实验室

本文从空间维度和时间维度分析了场景弱变化区域和类型变化区域的融合规律、物理模型的差异性和效果上的互补性，提出了共享超分辨率的双分支（Shared Super-Resolution Dual-Branch,SSRDB）遥感图像时空融合算法.该算法具有如下3个特... 详细信息

本文从空间维度和时间维度分析了场景弱变化区域和类型变化区域的融合规律、物理模型的差异性和效果上的互补性，提出了共享超分辨率的双分支（Shared Super-Resolution Dual-Branch,SSRDB）遥感图像时空融合算法.该算法具有如下3个特点：（1）构建了互补性的网络框架，虽然该框架是端到端的深度学习模型，但每个模块有各自的物理意义和任务，通过增加中间监督，分别实现空间维的超分建模，时间维的变化预测建模，以及两者优势互补的融合建模；（2）对变化预测的数学表示进行推演，利用一个非线性补偿模块，使得两分支共享超分模块，在共享超分模块和递归复用超分单元的双重策略下，显著降低了网络参数；（3）递归超分模块使用固定的2倍率超分单元，在有效监督和有效参考下，渐进式进行特征增强与图像重建，这可以有效提高超分精度，且通过调整超分单元个数，灵活适应不同倍率差异的时空融合任务. SSRDB算法在空间和光谱特性上以及变化区域上都展现了优秀的融合效果，RMSE(Root Mean Squared Error)、SAM(Spectral Angle Mapper)和SSIM(Structural Similarity)3个定量评价指标显示，在CIA(Coleambally lrrigation Area)数据集上分别优于次优方法 7.067%、2.065%、0.563%；在LGC(Lower Gwydir Catchment)数据集上分别优于次优方法5.319%、5.490%、1.455%；在Nanjing数据集上分别优于次优方法6.486%、16.290%、0.481%.

关键词：遥感图像时空融合双分支图像超分卷积神经网络

基于度量学习理论的马田系统改进及其应用研究

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管理工程学报 2025年第2期39卷 221-233页

作者：常志朋顾玉萍陈闻鹤安徽工业大学商学院安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽财经大学管理科学与工程学院南京理工大学经济管理学院

为提升马田系统的识别性能,本文利用度量学习理论对其进行改进。一是将传统协方差马氏距离改进为以度量矩阵为参变量的马氏距离函数,然后利用简单直接的KISSME度量学习算法估计一个最能反映数据间内在关系的度量矩阵,该度量矩阵可以使... 详细信息

为提升马田系统的识别性能,本文利用度量学习理论对其进行改进。一是将传统协方差马氏距离改进为以度量矩阵为参变量的马氏距离函数,然后利用简单直接的KISSME度量学习算法估计一个最能反映数据间内在关系的度量矩阵,该度量矩阵可以使同类样本更紧凑、非同类样本更分离,这有助于提升马田系统的识别性能。二是基于拉近同类样本、推远非同类样本的思想,定义一个新的特征子集评估函数代替田口方法中的信噪比,这有助于筛选出可以提高马田系统识别性能的特征。改进后的马田系统仍然保持了原理简单、易于操作的优势。本文选取6个UCI数据集进行验证,得出改进后的马田系统在Accuracy、Specificity、G-means和降维率等方面均明显优于传统马田系统的结论。最后,本文通过返贫识别验证了改进后马田系统的可行性和有效性。

关键词：马田系统度量学习 KISSME 返贫识别

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基于渐进机器学习的中文问句匹配方法

工程科学学报 2025年第1期47卷 79-90页

作者：贺学剑陈安琪郭志强王致茹陈群河南林业职业学院洛阳471002 西北工业大学软件学院西安710072 西北工业大学计算机学院西安710072

问句匹配旨在判断不同问句的意图是否相近.近年来,随着大型预训练语言模型的发展,利用其挖掘问句对在语义层面隐含的匹配信息,取得了目前为止最好的性能.然而,由于基于独立同分布假设,在真实场景中,这些深度学习模型的性能仍然受制于训... 详细信息

问句匹配旨在判断不同问句的意图是否相近.近年来,随着大型预训练语言模型的发展,利用其挖掘问句对在语义层面隐含的匹配信息,取得了目前为止最好的性能.然而,由于基于独立同分布假设,在真实场景中,这些深度学习模型的性能仍然受制于训练数据的充足程度和目标数据与训练数据之间的分布漂移.本文提出一种基于渐进机器学习的中文问句匹配方法.该方法基于渐进机器学习框架,从不同角度提取问句特征,构建融合各类特征信息的因子图,然后通过迭代的因子推理实现从易到难的渐进学习.在特征建模中,设计并实现了两种类型特征的提取:(1)基于TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency)的关键词特征;(2)基于DNN(Deep neural network)的深度语义特征.最后,通过通用的基准中文数据集LCQMC和BQ corpus验证了所提方法的有效性.实验表明,相比于单纯的深度学习模型,基于渐进机器学习的方法可以有效提升问句匹配的准确率,且其性能优势随着标签训练数据的减少而增大.

关键词：自然语言理解中文问句匹配渐进机器学习自然语言预训练模型因子图推理

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图联邦学习:问题、方法与挑战

计算机科学 2025年第1期52卷 362-373页

作者：王鑫熊书博孙凌云浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058

图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据... 详细信息

图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据所有者手中。随着社会对数据隐私保护要求的提高,现有的图学习算法面临着许多挑战。图联邦学习作为一种有效的解决方案应运而生。文中系统回顾了图联邦学习领域近五年的研究进展,将该领域的核心问题划分为3个部分,并在结构上进行了垂直整合,在关系上进行了递进阐述,包括:1)原始图数据差异导致的结构异构性;2)图联邦特性导致的模型聚合问题;3)模型整体调优方面的挑战。针对每个问题,详细分析了代表性工作及其优缺点,并总结了图联邦学习领域的典型应用和未来挑战。

关键词：联邦学习图神经网络图联邦学习隐私计算

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住房公积金制度参与能够缓解消费不平等吗？

上海财经大学学报 2025年

作者：吴义东张伦王先柱安徽工业大学商学院南京大学商学院

缩小消费差距是实现共同富裕的关键路径。作为支持居民基本住房消费的重要政策性金融工具，住房公积金制度能否缓解居民消费压力对激发居民消费潜力意义重大。文章选取2015—2019年中国家庭金融调查数据（CHFS）实证研究个体层面住房公... 详细信息

缩小消费差距是实现共同富裕的关键路径。作为支持居民基本住房消费的重要政策性金融工具，住房公积金制度能否缓解居民消费压力对激发居民消费潜力意义重大。文章选取2015—2019年中国家庭金融调查数据（CHFS）实证研究个体层面住房公积金制度参与对消费不平等即消费相对剥夺的影响效应。研究表明，住房公积金制度参与会显著缓解消费相对剥夺，财富效应、收入效应和储蓄效应是其主要影响机制。基于人口统计学特征、社会经济特征、区域经济特征的异质性分析发现，已婚、低收入、灵活就业群体对住房公积金的依赖性更强。进一步讨论得出，消费相对剥夺程度越高的家庭对住房公积金制度参与的敏感度越高。此外，住房公积金制度参与有利于推动消费结构升级。文章不仅验证了住房公积金制度在缩小消费差距、促进社会公平方面的积极作用，更凸显了其在推动实现共同富裕目标过程中的重要性和现实意义。

关键词：住房公积金消费相对剥夺不平等共同富裕

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云多租数据库资源规划调度技术综述

软件学报 2025年第1期36卷 446-468页

作者：刘海龙王硕侯舒峰徐海洋李战怀西北工业大学计算机学院大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学)

云多租数据库具有按需付费、按需扩展、免部署、高可用、自带运维能力、资源共享等诸多优势,可以大大降低用户使用数据库服务的成本.现在越来越多的企业和个人开始在数据库即服务(DaaS)平台托管他们的数据库服务. DaaS平台需要按照用户... 详细信息

云多租数据库具有按需付费、按需扩展、免部署、高可用、自带运维能力、资源共享等诸多优势,可以大大降低用户使用数据库服务的成本.现在越来越多的企业和个人开始在数据库即服务(DaaS)平台托管他们的数据库服务. DaaS平台需要按照用户服务水平协议(SLA)为诸多租户提供服务,同时也需要保障平台收益.但是,由于租户及其负载具有动态性、异构性和竞争性等特点,如何在遵循SLA的同时根据负载自适应规划调度资源同时兼顾平台收益对于DaaS平台来说是一件极具挑战性的工作.针对云多租数据库中比较常见的类型,如关系型数据库,详细分析了当前云多租数据库资源规划调度技术所面临的挑战,提炼了关键科学问题,给出了技术框架,然后从资源规划调度技术、资源预估技术、资源弹性伸缩技术以及数据库资源规划调度工具等4个方面对现有研究工作进行了总结和分析,并且展望了未来的研究方向.

关键词：多租户云数据库资源规划调度资源预估资源弹性伸缩关系数据库云原生多模数据库