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融合显隐式反馈的协同过滤推荐模型

控制与决策 2024年第3期39卷 1048-1056页

作者：欧朝荣胡军重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针... 详细信息

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针对这些问题,提出一种新的融合显式和隐式反馈的协同过滤推荐模型(CEICF).首先,所提出模型提取显式反馈中的特征得到用户/物品的全局偏好向量;然后,从隐式反馈中提取用户/物品的潜在向量,进而将两种向量进行融合得到用户/物品的偏好向量;最后,使用神经网络预测用户与物品交互的可能性.在训练模型时,定义一种加权的二进制交叉熵损失函数,加强显式反馈对模型的影响来增强模型捕获用户偏好的能力.为了验证所提出模型的有效性,在覆盖不同领域的现实数据集上进行实验,实验结果表明,CEICF可有效地融合显式和隐式反馈,且推荐效果相对于基线模型有显著提升.

关键词：信息过载个性化推荐协同过滤显式反馈隐式反馈神经网络

改进的DeeplabV3Plus高分辨率遥感影像土地覆盖分类

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计算机工程与应用 2024年第13期60卷 266-275页

作者：朱凡罗小波重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心重庆400065

高分辨率遥感图像中提取的土地覆盖信息在城市规划建设和土地利用等领域具有巨大的价值,但由于土地覆盖类型复杂、光谱差异性较小等因素,目前对土地覆盖类别进行高质量的语义分割仍然受到一定限制。因此,针对该问题提出了一种新颖的全... 详细信息

高分辨率遥感图像中提取的土地覆盖信息在城市规划建设和土地利用等领域具有巨大的价值,但由于土地覆盖类型复杂、光谱差异性较小等因素,目前对土地覆盖类别进行高质量的语义分割仍然受到一定限制。因此,针对该问题提出了一种新颖的全连接网络MFC-Net,该模型采用全新的基于点积注意力的空洞空间金字塔池化模块(DPA-ASPP),提高了聚合上下文信息方面的能力及效率。更进一步的,针对不同尺度的特征提出了注意力增强融合模块(AEFM)来增强特征表示,改善不同形状和大小地物的分割效果。该模型充分利用了高分辨率遥感影像中丰富的上下文信息及多尺度信息,在LoveDA大型遥感图像数据集上取得了优于当前主流模型的分割结果(84.26%MPA和69.67%MIOU)。

关键词：遥感图像深度学习语义分割土地覆盖分类 LoveDA数据集

基于改进型灰狼优化算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合

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电波科学学报 2024年第3期39卷 492-501页

作者：陶奎王斌田雪尹波重庆邮电大学光电工程学院/重庆国际半导体学院重庆400065 重庆邮电大学高等科学研究院重庆400065

针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非... 详细信息

针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。

关键词：阵列天线稀布平面阵列灰狼优化(GWO)算法窗函数峰值旁瓣电平

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基于漏纵波模式的高频宽带低插损滤波器设计

压电与声光 2024年第1期46卷 1-5页

作者：王巍张迎王方滕洪菠丁辉郭家成吴浩重庆邮电大学光电工程学院/国际半导体学院重庆400065

采用常规的瑞利声表面波设计低插损、大带宽的高频声表滤波器,难以满足设计要求。该文设计了一种基于多层膜结构的漏纵波(LLSAW)的高频宽带低损耗声表面波(SAW)滤波器。确定了激发LLSAW的波导结构,建立器件的二维理论模型;研究了电极各... 详细信息

采用常规的瑞利声表面波设计低插损、大带宽的高频声表滤波器,难以满足设计要求。该文设计了一种基于多层膜结构的漏纵波(LLSAW)的高频宽带低损耗声表面波(SAW)滤波器。确定了激发LLSAW的波导结构,建立器件的二维理论模型;研究了电极各项参数对杂散的影响,在此基础上对电极参数进行了优化设计。研究发现,将串联谐振器的反射栅对数设置为6时,可有效抑制通带内的杂散。设计了镜像T型及镜像π型LLSAW结构滤波器,并进行性能比较分析。结果表明,镜像T型结构更能抑制杂散响应,设计的镜像T型结构LLSAW滤波器的中心频率为3545 MHz,插入损耗为-1.416 dB,-3 dB带宽为274 MHz,带外抑制大于-30 dB。

关键词：漏纵波电极反射栅杂散响应镜像T型

美国高等教育国际化发展动向及中国的应对策略

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军事高等教育研究 2024年第2期47卷 54-60页

作者：朱治亚南京邮电大学国际合作交流处江苏南京210023

当前,在全球化迅猛发展的大背景下,高等教育正面临全新的机遇与挑战。高等教育国际化作为应对全球化的重要利器,成为美国在高等教育领域制胜的重要工具。通过分析美国高等教育国际化的政策框架,探明其高等教育国际化政策机制,分析其高... 详细信息

当前,在全球化迅猛发展的大背景下,高等教育正面临全新的机遇与挑战。高等教育国际化作为应对全球化的重要利器,成为美国在高等教育领域制胜的重要工具。通过分析美国高等教育国际化的政策框架,探明其高等教育国际化政策机制,分析其高等教育国际化当前政策和计划,为我国应对高等教育全球化提出可行性战略举措。我国高等教育国际化发展需要构建国际化运行体系、鼓励跨文化交流活动、探索在地国际化活动、搭建国际合作交流平台、加强国际协作与沟通。只有立足当前、放眼长远,在国际化大环境中寻找全新定位,才能为培养全球化创新人才提供内生动力和战略转机。

关键词：高等教育国际化美国

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结合聚类边界采样的主动学习

智能系统学报 2024年第2期19卷 482-492页

作者：胡峰李路正代劲刘群重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的... 详细信息

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的一种有效手段。为此,结合密度聚类边界采样,开展主动学习方法的研究。针对容易产生分类错误的聚类边界区域,通过计算样本密度,提出一种密度峰值聚类边界点采样方法;在此基础上,给出密度熵的定义,并利用密度熵对聚类边界区域进行启发式搜索,提出一种基于聚类边界采样的主动学习方法。试验结果表明,与文献中的5种主动学习算法相比,该算法能够以更少标记量获得同等甚至更高的分类性能,是一种有效的主动学习算法;在标记不足,无标签样本总量20%的情况下,算法在Accuracy、F-score等指标上取得较好的结果。

关键词：主动学习机器学习聚类边界密度峰值聚类几何采样信息熵版本空间主动聚类

空天地一体化边缘计算网络中基于博弈论的任务卸载策略

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计算机工程 2024年

作者：刘亮毛武平李汶蔚谭思源荆腾祥重庆邮电大学通信与信息工程学院

由于地理因素影响，在偏远地区无法大规模建设通信网络基础设施，因此导致这些地区的网络通信质量较差以及一系列时延敏感型任务得不到及时处理和响应。针对偏远地区网络覆盖范围有限的问题，将空天地一体化网络（SAGIN）与移动边缘计算... 详细信息

由于地理因素影响，在偏远地区无法大规模建设通信网络基础设施，因此导致这些地区的网络通信质量较差以及一系列时延敏感型任务得不到及时处理和响应。针对偏远地区网络覆盖范围有限的问题，将空天地一体化网络（SAGIN）与移动边缘计算（MEC）相结合，可为偏远地区用户的时延敏感型任务卸载提供低延迟和高可靠传输。考虑到天地一体化网络中卫星资源强受限以及本地用户设备能量不足的特点，首先提出一种卫星-无人机集群-地面的三层边缘计算网络架构。在满足各地面任务的时延要求下，将任务卸载问题转化为地面用户设备和边缘服务器之间的Stackelberg博弈，并证明其是NP难的。此外，利用势博弈证明了地面用户设备之间构成的非合作博弈存在纳什均衡。最后，以寻找任务的最优卸载策略来最小化系统卸载成本以及最优的卸载任务转发百分比策略来最大化边缘服务器的效用函数为目标，提出一种基于Stackelberg博弈的纳什均衡迭代卸载算法（NEIO-SG）。仿真结果表明，与其他基线算法相比，NEIO-SG在任务卸载过程中的系统总时延减少约13%，边缘服务器的能耗降低约35%。

关键词：任务卸载空天地一体化网络移动边缘计算 Stackelberg博弈纳什均衡

脉冲控制下基于合作机制的多智能体系统分组一致性研究

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 747-752页

作者：刘雪梅彭大芹杨莎莎重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

针对在脉冲控制下非线性多智能体系统的分组一致性协同控制问题,本文基于复杂系统中智能体间的合作机制,提出了一种新颖的具有领导-跟随网络的分组一致性控制协议.该协议控制智能体仅在脉冲时刻接收来自邻居节点的信息并更新自己的状态... 详细信息

针对在脉冲控制下非线性多智能体系统的分组一致性协同控制问题,本文基于复杂系统中智能体间的合作机制,提出了一种新颖的具有领导-跟随网络的分组一致性控制协议.该协议控制智能体仅在脉冲时刻接收来自邻居节点的信息并更新自己的状态,减少智能体因持续接收邻居信息更新自己状态而造成的网络开销.针对不同组之间智能体的信息交互,该协议具有防止组间干扰的机制,降低了不同组之间的通信干扰,提高系统鲁棒性.此外,本文还介绍了一种适用于非线性系统的方案,增强协议的适应性.基于实现分组一致性条件,构建了多智能体系统的动力学模型,并进行了协议的详细设计和理论推导.最后,通过仿真验证了协议的正确性和有效性.

关键词：多智能体系统脉冲控制分组一致性合作机制

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融入法律条款的可解释罪名预测模型

小型微型计算机系统 2024年

作者：陈俊霖刘群李能重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室

罪名预测旨在根据案件的相关事实和证据，对犯罪嫌疑人可能被指控的罪名进行推断和预测。随着人工智能技术的发展，利用深度学习方法进行罪名预测的模型已经展现了优秀的性能。然而，在司法领域，依靠深度学习实现的罪名预测模型，由于... 详细信息

罪名预测旨在根据案件的相关事实和证据，对犯罪嫌疑人可能被指控的罪名进行推断和预测。随着人工智能技术的发展，利用深度学习方法进行罪名预测的模型已经展现了优秀的性能。然而，在司法领域，依靠深度学习实现的罪名预测模型，由于其背后的黑盒性质，容易受到法律专家的质疑，从而影响了预测结果的可靠性和可信度。本文提出了一种融入法律条款的可解释罪名预测模型。首先，通过文本匹配任务寻找犯罪事实适用的法律条款对刑事法律文书进行表示学习，该表示过程将事实描述和法律条款映射到相同的空间进行特征对齐，使隐空间中的犯罪事实围绕相关法条聚集。进一步将事实描述的表示进行聚类形成描述不同类型罪名的概念，并嵌入到预测模型的隐空间作为决策依据，指导训练过程。在罪名预测时，计算待测样本表示与概念之间的相似度，将相似度最大的概念作为决策依据生成预测结果。在CAIL2018数据集上的两组不同类型实验表明，本文模型预测准确率达到了99.70%和93.60%，在分类准确率和模型解释性上均优于对比模型。

关键词：法律文书表示学习罪名预测可解释性文本匹配