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面向多目标状态感知的自适应云边协同调度研究

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计算机科学 2024年

作者：周文晖彭清桦谢磊南京大学软件新技术全国重点实验室

随着智能城市和工业智能制造的蓬勃发展，从监控摄像头获取详尽信息以进行多目标视觉分析的需求日益突出。现有研究主要关注在服务器上进行资源调度以及改良视觉模型，往往不能很好地应对设备资源状态和任务状态的动态变化。随着边缘端... 详细信息

随着智能城市和工业智能制造的蓬勃发展，从监控摄像头获取详尽信息以进行多目标视觉分析的需求日益突出。现有研究主要关注在服务器上进行资源调度以及改良视觉模型，往往不能很好地应对设备资源状态和任务状态的动态变化。随着边缘端硬件资源的升级和任务处理模型的改进，设计一个自适应的云边协同调度模型来满足任务的实时用户需求成为优化多目标状态感知任务的重要方式。因此，本研究在深入分析云边场景下多目标状态感知任务特性的基础上，提出了一种基于深度强化学习的自适应云边协同调度模型ATS-SAC。ATS-SAC通过实时解析多目标状态感知任务的运行时状态，动态给出任务执行的视频流配置、模型部署配置等调度决策，从而显著优化环境不稳定的云边场景下多目标状态感知任务的精度、时延的综合性能质量。同时，我们还引入了一种基于用户体验极限阈值的动作筛选方法，有助于去除冗余的决策动作，进一步优化模型的决策空间。针对用户对多目标状态感知任务性能结果的不同需求，ATS-SAC模型能提供包括极速模式、均衡模式和精度模式在内的三种灵活的调度策略。实验结果表明，相比于其他的任务执行方式，在ATS-SAC模型的调度策略下多目标状态感知任务在精度质量和处理时延上更能满足用户的体验需求。同时，当实时运行状态变化时，ATS-SAC模型能够动态调整其调度策略，以保持稳定的任务处理效果。

关键词：边缘计算云边协同调度策略多目标状态感知深度强化学习

基于联盟链的边缘缓存系统中最佳缓存策略设计

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计算机应用研究 2024年第7期41卷 2173-2178页

作者：刘锰姜静杜剑波张雪薇西安邮电大学陕西信息通信网络与安全重点实验室西安710121

针对不同运营商各自部署边缘设备,投入巨大且缓存内容相互隔离,无法共享的问题,改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构,使运营商部署的边缘设备间能够打破内容隔离,实现更大范围的共享。为了提高运营商缓存收益,同时保证用户传输质量... 详细信息

针对不同运营商各自部署边缘设备,投入巨大且缓存内容相互隔离,无法共享的问题,改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构,使运营商部署的边缘设备间能够打破内容隔离,实现更大范围的共享。为了提高运营商缓存收益,同时保证用户传输质量,降低用户传输时延,首先针对缓存内容流行度、内容大小以及边缘设备的协作能力,分析不同内容交付方式对于用户传输时延和运营商缓存收益的影响;然后,以最大化缓存收益和最小化传输时延为目标建立优化问题;最后,为解决构建的高维度大规模的缓存决策问题,采用基于异步优势动作评价的内容缓存算法确定内容的最佳放置位置。仿真结果表明,所提缓存策略能够有效地提高边缘缓存收益,降低内容传输时延,提升用户体验。

关键词：边缘缓存区块链智能合约协作缓存深度强化学习

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基于知识模糊迁徙的城市污水处理膜污染决策

北京工业大学学报 2024年第3期50卷 299-306页

作者：何政赵楠李杰陈行行阜崴顾剑韩红桂刘峥北京城市排水集团有限责任公司北京100044 北京北排水环境发展有限公司北京100044 北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对城市污水处理膜污染难以精准决策的问题,提出一种基于知识模糊迁徙的膜污染决策方法。首先,结合城市污水处理运行过程数据和运行经验,利用模糊规则的形式实现膜污染决策知识的表达;其次,提出一种知识重构机制(knowledge reconstruct... 详细信息

针对城市污水处理膜污染难以精准决策的问题,提出一种基于知识模糊迁徙的膜污染决策方法。首先,结合城市污水处理运行过程数据和运行经验,利用模糊规则的形式实现膜污染决策知识的表达;其次,提出一种知识重构机制(knowledge reconstruction mechanism,KRM),动态平衡源域与目标域之间的准确性和多样性,并采用知识迁徙的方法完成决策知识重构;最后,建立一种基于数据和知识驱动的区间二型模糊神经网络(data-knowledge-driven interval type-2 fuzzy neural network,DK-IT2FNN)的决策模型,利用模糊规则设计模型参数,采用迁徙梯度下降算法动态调整网络权值,提高决策精度。实验结果表明,该模型能够实现膜污染的精准决策。

关键词：城市污水处理膜污染知识重构机制(knowledge reconstruction mechanism KRM) 模糊神经网络模糊迁徙梯度下降算法

基于异步优势演员-评论家的交通信号控制方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1671-1680,1703页

作者：叶宝林孙瑞涛吴维敏陈滨姚青浙江理工大学信息科学与工程学院浙江杭州310018 嘉兴大学嘉兴市智慧交通重点实验室浙江嘉兴314001 浙江大学工业控制技术全国重点实验室智能系统与控制研究所浙江杭州310027 浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018

针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息... 详细信息

针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息进行预处理.设计新的奖励机制,提出融合车辆权重增益网络的A3C算法.基于微观交通仿真软件SUMO的仿真测试结果表明,相比于传统的交通信号控制方法和基准强化学习方法,所提方法在低、中、高3种不同的交通流量状态下,均能够取得更好的交通信号控制效益.

关键词：交通信号控制深度强化学习 A3C 权重增益网络

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基于稀疏注意力的孪生网络目标跟踪算法

控制与决策 2024年

作者：陈志旺杨天宇曹索航吕昌昊彭勇燕山大学燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室燕山大学电气工程学院燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室

本文利用改进的Inception-Resnet-V2(IRV2)网络和局部-全局-局部(Local-Global-Local, LGL)模块设计一种结合CNN和Transformer编码结构的孪生网络用于目标跟踪——SiamLGL(SiameseLocal-Global-Local Network)。首先，算法特征提取部分采用改进后的Inception-Resnet-V2(IRV2)网络，由于网络的层数更深，因此图片经过IRV2网络提取的特征较浅层网络提取的特征效果更优，特征融合部分采用深度互相关将特征图上的信息进行融合。其次，融合后的特征图利用LGL模块获取目标的全局和局部信息，模块内部采用两个编码器串联,第一个编码器利用深度可分离卷积获取目标的局部信息，第二个编码器利用自注意力获取图片的全局特征。为了降低自注意力结构的时间复杂度，采用稀疏注意力的方式进行计算，在降低时间复杂度的同时保证网络的精度。最后将特征图输入至分类回归网络中，生成对应的目标位置。其中分类网络采用二元交叉熵损失函数，回归网络采用Distance-IoU(DIoU)作为损失函数。本文算法在GOT-10k、LaSOT、TrackingNet、UAV123、OTB100和VOT2019等6个公开数据集上进行试验评估，实验结果验证了算法的有效性。

关键词：目标跟踪孪生网络 Inception-Resnet-V2网络稀疏注意力 Distance-IoU损失

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面向共享单车调配的带约束游牧算法研究

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 325-334页

作者：郭茂祖马力赵玲玲北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044 哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150001

共享单车调配是优化城市交通资源配置的重要手段,但目前的最优路径调配方法往往对单车系统规模敏感。为此,研究一种分时段、区域间调配的共享单车投放方法,提出了带约束的游牧算法(nomad algorithm with constraints,NCA)求解调配模型... 详细信息

共享单车调配是优化城市交通资源配置的重要手段,但目前的最优路径调配方法往往对单车系统规模敏感。为此,研究一种分时段、区域间调配的共享单车投放方法,提出了带约束的游牧算法(nomad algorithm with constraints,NCA)求解调配模型的最优解。将单车调配问题建模为以单车流量为约束、以最小化运营损耗为目标的优化问题;提出求解上述模型的NCA算法,预测投放区域单车存量和区域间转移量,相比无约束的原游牧算法,改进了局部搜索和全局寻优策略,优化了部落初定位方法;基于预测的存量和转移量得出分时段区域间单车的调配方案。在上海和纽约相关数据集上的对比实验结果表明,运行时长约为其他方法的15%,租赁需求响应率高于分支定界算法0.15%,单车总数和运营损耗比遗传算法降低了约10%,验证了该方法具有更高的优化效率和用户需求响应率。

关键词：交通资源配置共享单车调配游牧算法多约束目标优化

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结合规则学习与深度学习的诊疗关系抽取

计算机应用与软件 2024年第3期41卷 56-62,93页

作者：高峰杨佳欣顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室湖北武汉430065

诊疗关系的自动识别和抽取有助于医生进行诊疗决策。传统的关系抽取模型对部分数据没有良好的解释性,因此,以神经网络进行规则学习和泛化,设计打分机制,通过规则匹配实现关系抽取,而后对未正确匹配数据进行针对性深度学习模型训练,完成... 详细信息

诊疗关系的自动识别和抽取有助于医生进行诊疗决策。传统的关系抽取模型对部分数据没有良好的解释性,因此,以神经网络进行规则学习和泛化,设计打分机制,通过规则匹配实现关系抽取,而后对未正确匹配数据进行针对性深度学习模型训练,完成最终的诊疗关系抽取。使用以疾病为中心的诊疗流程相关文本展开实验验证该方法的效果。实验结果表明,该方法不仅通过少量人工规则使关系抽取增加了可解释性,还可以显著提高关系抽取的效果。

关键词：人工智能医疗领域关系抽取深度学习规则学习

一种基于全连接神经网络的卷烟消费新流量识别模型

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中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 2024年第4期 0029-0033页

作者：张涛洪孙焱李恒彬何雪峰杨蕾云南中烟工业有限责任公司云南昆明650024 昆明学院信息工程学院云南昆明650214 云南省高校数据治理与智能决策重点实验室云南昆明650214

为了简单、准确地识别烟草消费新流量,推动烟草行业高质量发展,本文结合深度学习理论,提出了一种基于全连接神经网络(FCNN)的卷烟消费新流量识别模型。首先,数据集的建立与数据预处理。调查烟草消费流量数据(包括消费者基本信息、所抽... 详细信息

为了简单、准确地识别烟草消费新流量,推动烟草行业高质量发展,本文结合深度学习理论,提出了一种基于全连接神经网络(FCNN)的卷烟消费新流量识别模型。首先,数据集的建立与数据预处理。调查烟草消费流量数据(包括消费者基本信息、所抽烟的基本信息以及品牌映像等量化数据),建立数据集;从数据清洗、数据集成以及数据变换三个角度对数据进行预处理,为本文提供数据支持。其次,构建模型。使用全连接神经来构建新流量识别模型。模型的输入为卷烟的消费流量特征,输出是否为新流量;并使用训练集对神经网络卷积层模型进行训练。最后,模型的优化、评估和测试。通过对神经网络各参数的优化调整、增加训练集数据以及增加网络深度进一步优化模型,提高模型的识别准确性,准确率达到98.44%;根据模型的性能和泛化能力对模型进行评估,其损失值为0.0282根据神经网络卷积层模型,可以得出对应年龄下消费者喜欢的香烟类型、口味、种类及喜爱度,根据喜爱度判断出何种种类的香烟可以成为吸引新流量。

关键词：神经网络深度学习全连接神经网络消费新流量识别

考虑基因检测误差的癌症患者临床用药辅助决策模型研究

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工程管理科技前沿 2024年第2期43卷 55-61页

作者：王以瑄王嘉寅赖欣孙新宇刘晶晶南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049 合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009 西安交通大学管理学院陕西西安710049

近年来,癌症基因检测和精准诊疗技术取得了突破性进展,靶向、免疫药物大量上市,患者生存率显著提高。然而,由于癌症极高的个体差异性,尽管癌症药物种类很多,每种药物仅适用于小部分患者。因此,辅助医生根据患者的基因检测结果预测药物... 详细信息

近年来,癌症基因检测和精准诊疗技术取得了突破性进展,靶向、免疫药物大量上市,患者生存率显著提高。然而,由于癌症极高的个体差异性,尽管癌症药物种类很多,每种药物仅适用于小部分患者。因此,辅助医生根据患者的基因检测结果预测药物的适用性是临床实践的关键问题。同时,由于生物学特性和生物信息学局限性,癌症基因检测精度不高;且检测工作环节多、误差传递后易放大、环节间数据大多不可解释,导致数据质量难以评估。本文从工程管理的角度出发,对基因检测的生产流程进行全局风险预测,提出一种考虑基因检测误差、基于肿瘤突变负荷指标的免疫疗法临床用药辅助决策模型,有效降低检测错误对决策判断的干扰,显著提高决策准确率。

关键词：癌症精准诊疗癌症基因检测检测质量风险预测机器学习应用临床辅助决策

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