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基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

南京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 43-54页

作者：张蕾钱峰赵姝陈洁杨雪洁张燕平安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 铜陵学院数学与计算机学院铜陵244061 合肥师范学院计算机学院合肥230601

卷积图神经网络(Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN)以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中,多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能,但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能... 详细信息

卷积图神经网络(Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN)以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中,多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能,但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题,提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL,分为四个模块:粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息,训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数,推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示,融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性,实验结果表明,MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练,还可以增强其最终的表示质量.

关键词：网络表示学习多粒度卷积图神经网络嵌入注意力

智慧医疗场景下考虑终端移动性的任务卸载策略

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浙江大学学报（工学版） 2020年第6期54卷 1126-1137页

作者：齐平束红铜陵学院数学与计算机学院服务计算研究所安徽铜陵244000

针对工作流任务、边缘服务器无线信号覆盖范围、智慧医疗场景以及终端移动路径,分别构建模型进行描述,根据移动终端的实时位置和移动速率构建基于移动路径的工作流任务执行时间及能耗模型.根据边缘服务器的无线通信模型,引入任务执行延... 详细信息

针对工作流任务、边缘服务器无线信号覆盖范围、智慧医疗场景以及终端移动路径,分别构建模型进行描述,根据移动终端的实时位置和移动速率构建基于移动路径的工作流任务执行时间及能耗模型.根据边缘服务器的无线通信模型,引入任务执行延迟和任务迁移2种情况以保障服务的连续性和执行时间限制.从全局角度综合考虑任务在云端、边缘服务器和本地的执行效益,设计工作流任务优先级划分算法和边缘服务器卸载优化算法,并使用遗传算法设计基于最佳移动路径的工作流任务卸载决策及调度算法,在可选路径中搜索满足用户响应时间约束,且移动端能耗最低的最佳路径和相应的任务卸载、调度方案.仿真结果说明:该算法能够合理地分配计算资源,在用户响应时间约束下充分降低移动终端能耗,相较未考虑终端移动性的卸载算法,移动端能耗降低了19.8%.

关键词：移动边缘计算智慧医疗计算卸载边缘服务器遗传算法

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END随机变量序列移动平均过程的极限性质

浙江大学学报（理学版） 2020年第5期47卷 559-563页

作者：宋明珠邵静刘彩云铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244000

介绍了由END随机变量序列生成的移动平均过程,利用END随机变量序列的Rademacher-Menshov型不等式,得到了移动平均过程部分和最大值的矩完全收敛性和几乎处处收敛的极限性质。END随机变量序列是范围较广的相依序列,得到的结论是对前人研... 详细信息

介绍了由END随机变量序列生成的移动平均过程,利用END随机变量序列的Rademacher-Menshov型不等式,得到了移动平均过程部分和最大值的矩完全收敛性和几乎处处收敛的极限性质。END随机变量序列是范围较广的相依序列,得到的结论是对前人研究工作的推进。

关键词： END随机变量序列移动平移过程矩完全收敛性极限性质

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基于改进蚁群优化算法的AUV三维路径规划

智能系统学报 2024年第3期19卷 627-634页

作者：蒲兴成冼文杰聂壮重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061

针对蚁群算法在三维路径规划时收敛速度慢且难以收敛至最优的缺点,提出一种新的改进蚁群算法,并将其应用于自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)三维路径规划。与现有算法相比,改进算法优点主要体现在3个方面:首先,引... 详细信息

针对蚁群算法在三维路径规划时收敛速度慢且难以收敛至最优的缺点,提出一种新的改进蚁群算法,并将其应用于自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)三维路径规划。与现有算法相比,改进算法优点主要体现在3个方面:首先,引进伪随机状态转移概率提升算法全局搜索能力;其次,将距离和轨迹限定因子引入启发式函数,距离因子保证搜索不断趋近目标点,在轨迹限定因子约束下,轨迹累计转角更小,以此提升收敛速度和精度;最后,通过扩大信息素增量差距并逐步提高信息素衰减系数,进一步提高路径规划效率。实验结果表明,改进蚁群算法能够获得累计转角更小路径,且路径长度更小,收敛速度更快。

关键词：路径规划改进蚁群算法启发函数信息素更新收敛速度三维路径规划自主水下机器人转移概率

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基于邻域相似的层次粒化的网络表示学习方法

模式识别与人工智能 2019年第6期32卷 504-514页

作者：钱峰张蕾赵姝陈洁张燕平刘峰安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 铜陵学院数学与计算机学院铜陵244061

捕获更多的结构特征给网络表示学习方法带来较高的复杂度。基于分层递阶思想,文中提出基于邻域相似的层次粒化的网络表示学习方法,降低已有网络表示学习方法的复杂度。首先利用节点邻域相似性将网络逐步压缩至粗粒度的表示空间中。然后... 详细信息

捕获更多的结构特征给网络表示学习方法带来较高的复杂度。基于分层递阶思想,文中提出基于邻域相似的层次粒化的网络表示学习方法,降低已有网络表示学习方法的复杂度。首先利用节点邻域相似性将网络逐步压缩至粗粒度的表示空间中。然后利用已有的网络表示学习方法学习粗粒的特征表示。最后利用图卷积网络将已学习的粗粒特征逐步细化为原始网络的节点表示。在多个数据集上的实验表明,文中方法可以快速有效大幅压缩网络,降低算法的运行时间。针对节点分类和链接预测任务,当粒化层次较低时,文中方法可以较大幅度提升原有算法的性能。

关键词：网络表示学习分层递阶层次粒化图卷积网络

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WOD随机变量序列移动平均过程的收敛性

武汉大学学报（理学版） 2021年第5期67卷 452-460页

作者：宋明珠储莹铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵241000

WOD(widely orthant dependent)随机变量序列是一类宽泛的相依随机变量序列。主要研究由WOD随机变量序列生成的移动平均过程的收敛性,利用WOD序列的Rosenthal型矩不等式和Rademacher-Menshov型最大值矩不等式,获得了移动平均过程部分和... 详细信息

WOD(widely orthant dependent)随机变量序列是一类宽泛的相依随机变量序列。主要研究由WOD随机变量序列生成的移动平均过程的收敛性,利用WOD序列的Rosenthal型矩不等式和Rademacher-Menshov型最大值矩不等式,获得了移动平均过程部分和最大值的矩完全收敛性和完全收敛性,结论推广了相依变量序列生成移动平均过程的结果。

关键词： WOD随机变量序列移动平均过程矩完全收敛性完全收敛性

区域创新生态系统韧性时空演变特征与动态预警研究

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统计与决策 2023年第24期39卷 63-68页

作者：谢国根蒋诗泉赵春艳铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244000 铜陵学院会计学院安徽铜陵244000

文章在构建区域创新生态系统韧性评价指标体系的基础上,对2011—2020年我国30个省份创新生态系统韧性进行测度评价和动态预警研究,结果显示:我国区域创新生态系统韧性水平整体不高,存在明显的空间正相关性,呈现“东高西低、南高北低”... 详细信息

文章在构建区域创新生态系统韧性评价指标体系的基础上,对2011—2020年我国30个省份创新生态系统韧性进行测度评价和动态预警研究,结果显示:我国区域创新生态系统韧性水平整体不高,存在明显的空间正相关性,呈现“东高西低、南高北低”的分布格局;各省份区域创新生态系统韧性类型保持不变的可能性较大,类型转移均发生在相邻类型之间,且受到相邻省份创新生态系统韧性的影响;我国区域创新生态系统韧性整体情况不容乐观,仅有广东、上海等部分省份处在(或回归)安全无警状态,而相当一部分省份仍处在中警、重警和巨警状态。

关键词：区域创新生态系统韧性马尔科夫链预警模型

移动边缘计算环境下基于信任模型的可靠多重计算卸载策略

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计算机集成制造系统 2020年第6期26卷 1616-1627页

作者：齐平王福成徐佳李学俊铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244000 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

移动边缘计算环境下的计算卸载技术有助于解决移动终端在资源存储、计算性能等方面的不足。然而,在拥有大量计算资源的移动边缘计算环境中,边缘服务器、移动终端以及网络通信链路的不可靠性不可避免,而应用任务的执行失败对工作流任务... 详细信息

移动边缘计算环境下的计算卸载技术有助于解决移动终端在资源存储、计算性能等方面的不足。然而,在拥有大量计算资源的移动边缘计算环境中,边缘服务器、移动终端以及网络通信链路的不可靠性不可避免,而应用任务的执行失败对工作流任务调度将造成极大的影响。针对上述问题,首先借鉴社会学中的人际关系模型,同时考虑移动边缘计算环境下应用任务执行的特点,利用Bayes方法对移动终端、边缘服务器和云服务器的可信度分别进行评估,构建了移动边缘计算环境下各类计算资源之间的信任关系模型。其次,结合信任模型和基于多重计算卸载策略的时间开销计算方法,设计了评价计算卸载策略可靠性以及时间开销的适应度计算方法,提出了基于信任模型的可卸载边缘服务器选择算法。最后,结合工作流管理系统提出了移动边缘计算环境下基于信任模型的可靠多重计算卸载策略。通过仿真实验,证明了所提出的基于信任模型的可靠多重计算卸载策略算法能够以较小的时间开销为代价,有效提升应用任务的执行成功率。

关键词：移动边缘计算资源分配计算卸载信任评估工作流

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END随机变量序列加权和的极限性质

武汉大学学报（理学版） 2020年第5期66卷 512-518页

作者：宋明珠常强强廖佳佳铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵241000

研究END(extended negatively dependent)随机变量序列加权和的极限性质。利用Rosenthal型不等式,获得了END随机变量序列加权和的弱大数定律、L^p收敛性和完全收敛性成立的充分条件。推广了独立随机变量序列、NA(negatively associated... 详细信息

研究END(extended negatively dependent)随机变量序列加权和的极限性质。利用Rosenthal型不等式,获得了END随机变量序列加权和的弱大数定律、L^p收敛性和完全收敛性成立的充分条件。推广了独立随机变量序列、NA(negatively associated)随机变量序列和NOD(negatively orthant dependend)随机变量序列的相关结果,推进了前人的研究工作。

关键词： END序列加权和 L^p收敛性完全收敛性