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智能反射面辅助的通信系统的用户和速率的优化

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无线电通信技术 2024年

作者：陈素霞张嘉晨张桂杰河南轻工职业学院计算机与艺术设计系波特兰州立大学计算机科学系吉林师范大学计算机科学与技术学院

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface， IRS)可有效增强无线通信系统的鲁棒性。然而，信道估计开销是非常大的，并且这些开销随IRS反射元数呈比例增加，这就增加了处理基于多个IRSs辅助通信系统开销问题的难度。为此，提出基于... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface， IRS)可有效增强无线通信系统的鲁棒性。然而，信道估计开销是非常大的，并且这些开销随IRS反射元数呈比例增加，这就增加了处理基于多个IRSs辅助通信系统开销问题的难度。为此，提出基于反射控制模型的用户和速率优化(Optimal Sum Rate of User based on Reflection Control Pattern， OSRP)算法。先构建反射控制模型，并根据反射链路的衰减信息，只选择部分IRSs为用户提供反射服务，减少因估计信道状态信息所产生的开销。再依据不完备的信道状态信息，优化波束赋形矩阵和IRS相位，进而提升用户和速率。仿真结果表明，相比于基于完备信道状态信息的用户和速率优化算法，OSRP算法降低算法的复杂度，并提升了用户和速率。

关键词：智能反射面信道状态信息和速率反射控制模型波束赋形

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多用户源头无线传感网络不完整数据挖掘算法

传感技术学报 2024年第8期37卷 1454-1459页

作者：左丽娜刘小贞李伟杰何首武邯郸职业技术学院软件与大数据系河北邯郸056001 邯郸职业技术学院计算机系河北邯郸056001 桂林理工大学计算机应用系广西南宁530001

针对无线传感网络多用户源头数据受噪声影响,导致数据缺失的问题,为了提高数据的完整性,提出多用户源头无线传感网络不完整数据挖掘算法。采用组合广义形态滤波方法对多用户源头无线传感网络数据展开去噪处理,避免噪声数据影响数据填补... 详细信息

针对无线传感网络多用户源头数据受噪声影响,导致数据缺失的问题,为了提高数据的完整性,提出多用户源头无线传感网络不完整数据挖掘算法。采用组合广义形态滤波方法对多用户源头无线传感网络数据展开去噪处理,避免噪声数据影响数据填补结果;采用集成学习方法对数据进行深度挖掘,将挖掘出的数据展开分类处理;利用低秩矩阵填充理论对分类后的数据展开首次填补,在此基础上引入曲线相似分类对缺失数据进行二次填补,完成多用户源头无线传感网络数据的完整挖掘。仿真结果表明,所提方法在不同数据集中获得的均方根误差低于0.164%,信噪比高于41.8dB,补全后的数据平均绝对误差为0.023%、平均百分比误差为3.5%、均方根误差为0.021%。因此,所提方法具有较好的去噪效果和较高的数据填补性能。

关键词：无线传感网络组合广义形态滤波方法集成学习曲线相似分类数据挖掘

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基于自监督注意和图像特征融合的文本生成图像方法

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液晶与显示 2024年第2期39卷 180-191页

作者：廖涌卉张海涛金海波辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 汕头职业技术学院计算机系广东汕头515071

现有的层级式文本生成图像的方法在初始图像生成阶段仅使用上采样进行特征提取,上采样过程本质是卷积运算,卷积运算的局限性会造成全局信息被忽略并且远程语义无法交互。虽然已经有方法在模型中加入自注意力机制,但依然存在图像细节缺... 详细信息

现有的层级式文本生成图像的方法在初始图像生成阶段仅使用上采样进行特征提取,上采样过程本质是卷积运算,卷积运算的局限性会造成全局信息被忽略并且远程语义无法交互。虽然已经有方法在模型中加入自注意力机制,但依然存在图像细节缺失、图像结构性错误等问题。针对上述存在的问题,提出一种基于自监督注意和图像特征融合的生成对抗网络模型SAF-GAN。将基于ContNet的自监督模块加入到初始特征生成阶段,利用注意机制进行图像特征之间的自主映射学习,通过特征的上下文关系引导动态注意矩阵,实现上下文挖掘和自注意学习的高度结合,提高低分辨率图像特征的生成效果,后续通过不同阶段网络的交替训练实现高分辨率图像的细化生成。同时加入了特征融合增强模块,通过将模型上一阶段的低分辨率特征与当前阶段的特征进行融合,生成网络可以充分利用低层特征的高语义信息和高层特征的高分辨率信息,更加保证了不同分辨率特征图的语义一致性,从而实现高分辨率的逼真的图像生成。实验结果表明,相较于基准模型(AttnGAN),SAF-GAN模型在IS和FID指标上均有改善,在CUB数据集上的IS分数提升了0.31,FID指标降低了3.45;在COCO数据集上的IS分数提升了2.68,FID指标降低了5.18。SAF-GAN模型能够有效生成更加真实的图像,证明了该方法的有效性。

关键词：计算机视觉生成对抗网络文本生成图像 CotNet 图像特征融合

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BDBFT：一种物联网场景下基于信誉预测模型的共识协议

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计算机科学 2024年

作者：王璞高湛云王振飞宋哲理郑州大学计算机与人工智能学院郑州财税金融职业学院信息技术系

区块链技术在物联网场景的应用中具有强数据安全性和高可信度的优势，但区块链技术中的共识算法存在能耗高、计算成本高、可扩展性低等缺点，在物联网应用中部署区块链系统面临物联网节点低存储容量、低能耗和低计算能力的问题。本文在... 详细信息

区块链技术在物联网场景的应用中具有强数据安全性和高可信度的优势，但区块链技术中的共识算法存在能耗高、计算成本高、可扩展性低等缺点，在物联网应用中部署区块链系统面临物联网节点低存储容量、低能耗和低计算能力的问题。本文在实用拜占庭容错算法(PBFT)的基础上，提出一种物联网场景下基于信誉预测模型的共识协议(BDBFT)。首先，根据分组策略的地理位置分类标准对节点进行分组以选取共识节点，减少组内通信的通信时延；其次，引入基于Dirichlet分布的细粒度信誉预测模型，根据每轮视图生命周期中的信誉信息动态地更新模型，并基于历史信誉信息和当前信誉信息投票高预测概率的节点作为共识节点。仿真实验结果表明，相对于PBFT算法和LRBFT算法，BDBFT算法有效降低拜占庭节点参与共识的概率，在时间延迟、吞吐量、通信开销和安全性这四个方面具有明显的性能提升。

关键词：物联网区块链 PBFT Dirichlet分布分组策略信誉预测模型

基于深度学习与RSS滤波的可见光室内定位算法

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光学技术 2024年第3期50卷 361-367页

作者：曹海锋王晓亮山西工程职业学院信息工程系山西太原030000 东北电力大学计算机学院吉林132000

为了提高可见光室内三维定位的准确率与稳定性,提出一种基于深度学习与接收信号强度滤波的可见光室内定位方法。首先,采集每个参考点接收的所有接收信号强度样本,使用聚类算法对接收信号强度样本进行滤波,剔除低值簇与高值簇中的高偏差... 详细信息

为了提高可见光室内三维定位的准确率与稳定性,提出一种基于深度学习与接收信号强度滤波的可见光室内定位方法。首先,采集每个参考点接收的所有接收信号强度样本,使用聚类算法对接收信号强度样本进行滤波,剔除低值簇与高值簇中的高偏差接收信号强度样本;然后,在高精度无线电地图上训练深度神经网络回归模型,学习接收器位置与接收信号强度样本之间的统计关系。仿真结果表明,方法在6m×6m×3m室内环境下的平均定位误差小于4cm,且支持LED数量的扩展。

关键词：深度学习数据聚类无线电地图接收信号强度数据滤波

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一种基于最小最大邻域阶构图的半监督分类法

人工智能与机器人研究 2024年第1期13卷 81-89页

作者：包婉莹姚欢呼和浩特职业学院计算机系内蒙古呼和浩特

为克服K近邻图边的对称问题及互K近邻图的连通性的不足,并且针对局部全局一致性学习(LLGC)算法的分类精度在很大程度上取决于控制参数α的设置,设置不合理可能造成分类的准确率较低,聚类的结果不准确的情况,研究提出一种半监督学习分类... 详细信息

为克服K近邻图边的对称问题及互K近邻图的连通性的不足,并且针对局部全局一致性学习(LLGC)算法的分类精度在很大程度上取决于控制参数α的设置,设置不合理可能造成分类的准确率较低,聚类的结果不准确的情况,研究提出一种半监督学习分类算法,将最小最大邻域阶构图法(KMM)结合少参数的简洁局部全局一致性学习(BB-LLGC),即KMM-BB-LLGC算法,兼顾边的对称及整个图的连通,简化图上的目标函数,使其不受参数α的影响。用UCI数据库中的数据集进行实验,与KNN-LLGC、KNN-BB-LLGC、KMM-LLGC几种分类方法进行对比,实验表明,提出的方法能可以带来更高的分类准确率,达到较高的分类精度,算法效率更高,可以实现对样本精确、快速的分类。

关键词：图构建局部全局一致性学习半监督学习

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多边形建模在3D Max中的应用研究

中国新通信 2024年第4期26卷 76-78页

作者：李秀玲忻州职业技术学院计算机系

目前,3D Max被广泛认为是一种非常实用的建模软件,通过它可以精确地将自然界中的实体或虚拟对象呈现为3D模型。在三维建模中,多边形建模是最为常用的一种方法。本文将从多边形建模的特点、常用命令等角度出发,具体阐述多边形建模的使用... 详细信息

目前,3D Max被广泛认为是一种非常实用的建模软件,通过它可以精确地将自然界中的实体或虚拟对象呈现为3D模型。在三维建模中,多边形建模是最为常用的一种方法。本文将从多边形建模的特点、常用命令等角度出发,具体阐述多边形建模的使用方法,并通过典型案例深入阐述其实践应用。

关键词：多边形建模 box模型挤出插入切角

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基于实时机器学习算法的湿法冶金设备智能控制与故障检测模型设计研究

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湿法冶金 2024年

作者：赵铮平顶山职业技术学院计算机科学与应用系

针对当前湿法冶金设备控制和智能检测模型较为简单、泛化能力较弱等问题，提出了一种基于深度学习的湿法冶金设备智能控制和故障检测算法模型，首先利用基于SAC深度强化学习算法对湿法冶金设备进行智能控制，再根据智能控制的近期历史... 详细信息

针对当前湿法冶金设备控制和智能检测模型较为简单、泛化能力较弱等问题，提出了一种基于深度学习的湿法冶金设备智能控制和故障检测算法模型，首先利用基于SAC深度强化学习算法对湿法冶金设备进行智能控制，再根据智能控制的近期历史数据，采用改进ARIMA算法对设备进行故障检测。为了进一步提升算法的实时性，引入LoRA微调网络对模型进行低参数微调和加速，LoRA微调网络对模型进行低参数微调和加速。该模型对设备智能化控制精度达93.24%，故障检测准确率达91.34%，实际应用效果较好。

关键词：实时机器学习 SAC ARIMA LoRA 实证研究

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改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

深圳大学学报（理工版） 2024年第2期41卷 241-247页

作者：陈伟杨盘隆宿州职业技术学院计算机信息系安徽宿州234099 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入... 详细信息

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

关键词：人工智能无线传感器网络流向算法莱维飞行入侵杂草算法节点分布覆盖优化

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