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基于多元信息引导的人工蜂群算法

电子学报 2024年第4期52卷 1349-1363页

作者：周新宇刘颖吴艳林郭京蕾江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度... 详细信息

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现.

关键词：人工蜂群算法优秀个体多元信息解搜索方程邻域搜索

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利用信息瓶颈的多模态情感分析

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 137-146页

作者：程子晨李彦葛江炜纠梦菲张敬伟天津师范大学电子与通信工程学院天津300387 天津市无线移动通信与无线电能传输重点实验室天津300387

在多模态情感分析领域,之前的研究主要集中在如何针对不同模态的信息进行交互融合。然而基于各种复杂的融合策略会使得生成的多模态表示向量不可避免地携带大量与下游任务无关的噪声信息,这会导致较高的过拟合风险,并且影响高质量预测... 详细信息

在多模态情感分析领域,之前的研究主要集中在如何针对不同模态的信息进行交互融合。然而基于各种复杂的融合策略会使得生成的多模态表示向量不可避免地携带大量与下游任务无关的噪声信息,这会导致较高的过拟合风险,并且影响高质量预测结果的生成。为解决上述问题,根据信息瓶颈理论,设计了包含两个互信息估计器的互信息估计模块,旨在优化多模态表示向量与真实标签之间的互信息下界,同时最小化多模态表示向量与输入数据之间的互信息,以达到寻找一种简洁的、具有较好预测能力的多模态表示向量。利用MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集进行对比实验,结果表明提出的方法是富有成效的。

关键词：多模态情感分析信息瓶颈理论互信息估计

固态电解质Li_(1+x)Al_(x)Ti_(2-x)(PO_(4))_(3)中Li+的迁移特性

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物理学报 2024年第13期73卷 356-366页

作者：李梅钟淑英胡军平孙宝珍徐波江西师范大学物理与通信电子学院南昌330022 南昌工程学院理学院南昌330099

Li_(1+x)Al_(x)Ti_(2-x)(PO_(4))_(3)(LATP)是一种颇具前景的NASICON型锂离子固态电解质.本文通过第一性原理计算研究了不同Al掺杂浓度(x=0.00,0.16,0.33,0.50)对LATP的结构特性、电学特性以及Li^(+)迁移特性的影响.结果表明,Al能够稳定掺杂进入LiTi2(PO4)3(LTP)的晶体结构当中.当Al掺杂浓度x=0.16时,Li—O键的平均键长最长,成键强度最弱,而Ti—O键强度随Al掺杂浓度变化不大.Al掺杂浓度对LATP带隙的影响不大,但Al附近的O原子聚集了更多的负电荷,形成AlO6极化中心.Li^(+)不同的迁移方式(空位迁移、间隙位迁移和协同迁移)在Al掺杂浓度不同时展现出复杂的能垒变化,Li^(+)在空位迁移中迁移势垒随Al掺杂浓度的增大而升高,而在间隙位迁移中Li^(+)的迁移势垒变化相反,由于协同迁移中涉及空位和间隙位两种位点,Li^(+)的迁移势垒表现为随Al掺杂浓度的升高先降低后升高的复杂变化.当x=0.50时,LATP具有最低的Li^(+)迁移势垒0.342 eV,这个势垒值是间隙位迁移的结果.因此,通过改变Al掺杂浓度,可改变间隙Li^(+)浓度及迁移通道结构,进而调节Li^(+)的迁移性能,提高LATP中的Li^(+)导电性能.

关键词：全固态Li^(+)电池 Al掺杂 Li_(1+x)Al_(x)Ti_(2-x)(PO_(4))_(3) Li^(+)迁移

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基于IM-DD的无线光信道容量分析

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 137-142页

作者：蒋立荣李龙光华东师范大学通信与电子工程学院上海200241

无线光信道通常采用强度调制-直接检测(IM-DD)方式传输信息。然而,在基于IM-DD的无线光信道容量分析中,现有信道容量的相关结果在有限信噪比范围内存在估计精确度较低的问题。为了解决这一问题,考虑了受到平均光强约束的无线光信道中的... 详细信息

无线光信道通常采用强度调制-直接检测(IM-DD)方式传输信息。然而,在基于IM-DD的无线光信道容量分析中,现有信道容量的相关结果在有限信噪比范围内存在估计精确度较低的问题。为了解决这一问题,考虑了受到平均光强约束的无线光信道中的非负输入信号。通过利用信道容量的双重表达式,并选择有效的辅助输出分布,推导出了新的信道容量上界。同时,结合离散分布信息熵的性质和最大熵原理,推导出了新的信道容量下界。仿真结果表明,在中、高信噪比范围内,得到了对信道容量上界的精准估计,且高信噪比下渐近最优。在中、低信噪比范围内,得到了对信道容量下界的精准估计。

关键词：无线光通信信道容量强度调制-直接检测

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超声穿透式测温传感器设计与系统实验研究

传感器与微系统 2024年第7期43卷 77-81页

作者：孟睿杨录刘康驰魏艳龙滕生超左天乐中北大学信息与通信工程学院电子测试国家重点实验室山西太原030051 太原师范学院计算机系山西晋中030619

针对目前国内缺乏1200℃以上长时间超高温气体环境下有效的温度测试手段,基于超声脉冲穿透测温原理,通过设计均匀分布的平面八元圆环温度传感器阵列,成功研制出一种高效的温度场检测系统。依据波速V与气体温度T之间的经验函数,利用高温... 详细信息

针对目前国内缺乏1200℃以上长时间超高温气体环境下有效的温度测试手段,基于超声脉冲穿透测温原理,通过设计均匀分布的平面八元圆环温度传感器阵列,成功研制出一种高效的温度场检测系统。依据波速V与气体温度T之间的经验函数,利用高温实验获得了各传感器性能数据。实验结果表明:该系统在1200℃高温环境下测量精度达到了97.98%,重复性95.52%以上,响应时间毫秒(ms)级别,符合设计要求。

关键词：超高温气体穿透测温均匀圆环阵分段包络互相关

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基于极限学习机的光纤光栅传感器温度补偿方法研究

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传感技术学报 2024年第7期37卷 1230-1235页

作者：张白莉高治国郭红英忻州师范学院电子系山西忻州034000 中国联合通信忻州分公司山西忻州034000

针对光栅传感器在高温下输出呈现非线性变化的问题,建立了融入ELM极限学习机的非线性模型,应用建立的模型根据温度补偿光栅的输出信号预测实验温度,并进一步得出相应温度下压力敏感光栅的输出,解决光栅压力传感器高温下的温度补偿问题,... 详细信息

针对光栅传感器在高温下输出呈现非线性变化的问题,建立了融入ELM极限学习机的非线性模型,应用建立的模型根据温度补偿光栅的输出信号预测实验温度,并进一步得出相应温度下压力敏感光栅的输出,解决光栅压力传感器高温下的温度补偿问题,实验结果证明该模型可较好解决高温Bragg压力传感器的温度补偿问题,ELM极限学习机的预测与实际结果偏差较小,检测误差最大仅1.231%FS。

关键词：光纤光栅极限学习机信号处理温度补偿压力传感

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基于应变模态曲率差的木梁损伤识别

木材科学与技术 2024年第2期38卷 36-42页

作者：孟昭博高飞飞王鑫任现才张立伟荣珂欣聊城大学建筑工程学院山东聊城252000 天水师范学院土木工程学院甘肃天水741001 西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055

为了识别木梁截面的残缺,提出基于应变模态曲率差的木梁损伤识别方法。首先,采用ABAQUS建立完好木梁和不同程度损伤木梁的有限元模型并进行模态分析;然后,分别采用应变模态和应变模态曲率差的损伤识别指标对木梁进行损伤定位识别,通过... 详细信息

为了识别木梁截面的残缺,提出基于应变模态曲率差的木梁损伤识别方法。首先,采用ABAQUS建立完好木梁和不同程度损伤木梁的有限元模型并进行模态分析;然后,分别采用应变模态和应变模态曲率差的损伤识别指标对木梁进行损伤定位识别,通过拟合应变模态曲率差与损伤程度的关系式估算木梁的损伤程度;最后,通过木梁试验验证该指标的有效性。结果表明:应变模态损伤识别指标对木梁的截面损伤定位效果较差;应变模态曲率差指标具有较强敏感性,能够准确地识别出木梁损伤位置和程度。

关键词：木梁应变模态曲率差损伤识别

ADAFT:SDN大规模流表的适应性深度聚合存储架构

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通信学报 2024年第5期45卷 226-238页

作者：熊兵袁月赵锦元赵宝康何施茗张锦长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 长沙师范学院信息科学与工程学院湖南长沙410199 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

为解决软件定义网络(SDN)数据平面中的三态内容可寻址存储器(TCAM)资源紧张问题,提出了一种基于内容表项树的SDN流表深度聚合方法,进而构建一种SDN大规模流表的适应性深度聚合存储架构ADAFT。该架构放宽了聚合表项之间的汉明距离要求,... 详细信息

为解决软件定义网络(SDN)数据平面中的三态内容可寻址存储器(TCAM)资源紧张问题,提出了一种基于内容表项树的SDN流表深度聚合方法,进而构建一种SDN大规模流表的适应性深度聚合存储架构ADAFT。该架构放宽了聚合表项之间的汉明距离要求,构建内容表项树聚合动作集不同的流表项,显著提高了流表聚合程度。设计了一种TCAM装载率感知的内容表项树动态限高机制,以降低流表查找开销。同时,提出了一种TCAM装载率感知的表项聚合适应性选择策略,以均衡流表聚合程度和查找开销。实验结果表明,ADAFT架构的流表压缩率明显高于现有方法,最高可达65.74%。

关键词：软件定义网络 SDN大规模流表内容表项树适应性深度聚合 TCAM装载率感知

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基于卷积神经网络的岩渣分类算法及其FPGA加速

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传感技术学报 2024年第1期37卷 80-88页

作者：陈昌川王新立朱嘉琪张天骐尹淑娟王珩魏琦乔飞重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 内蒙古科技大学包头师范学院内蒙古包头014030 上海工业自动化仪表研究院有限公司上海200233 清华大学精密仪器系北京100084 清华大学电子工程系北京100084

全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工。岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可以通过岩渣识别... 详细信息

全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工。岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可以通过岩渣识别利用这些信息间接实现对刀盘的监测。提出了一种基于卷积神经网络的岩渣识别算法,在岩渣数据集上实现了96.5%的分类准确率。随后为了便于FPGA硬件部署,提出一种网络压缩方法,将网络规模压缩到原始网络的2.28%,同时分类准确率相比原网络仅下降了0.9%。最后使用OpenCL技术在Intel Arria 10 GX1150平台上实现了算法部署,达到了224.54 GOP/s的吞吐率以及11.23 GOP/s/W的能效比。

关键词：岩渣分类 FPGA 卷积神经网络 OpenCL 硬件加速