计算机科学与应用

  • 基于DA-TCN-BiGRU的坡面泥石流预测研究

    韦凯;李青;姚益;周睿;

    为解决当前坡面泥石流预测中存在的多因素数建模问题,并提高预测的精确度,提出一种融合双注意力机制、时间卷积神经网络和双向门控循环单元(DA-TCN-BiGRU)的坡面泥石流风险预测方法。通过模拟平台进行坡面泥石流模拟实验,采集多类传感器数据得到风险度大小,并以此表征所处的风险阶段。实验结果表明,所提模型短期预测的均方根误差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差分别为0.013 59、0.010 407和1.182 64,中期预测的均方根误差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差分别为0.019 01、0.015 17和1.729 46,优于其他比较模型。

    2024年06期 v.47;No.653 1-8页 [查看摘要][在线阅读][下载 1665K]
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  • 基于遗传-模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数

    王彦骄;张绍阳;梁玉泉;马丹晨;

    高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响,难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题,首先在经验参数作为先验值的基础上,通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正,根据观测结果调整模型参数,提高模型的准确性;然后,为进一步优化参数修正结果,引入模拟退火算法,通过随机搜索和逐步降温的策略来跳出遗传算法可能陷入的局部最优解,进一步改善模型的性能。为了评估修正效果,建立一个基于权重的模型值与观测值之间差异的适应度函数,通过比较修正前后的误差率来判断参数修正对高斯烟羽模型的影响程度。仿真实验的结果表明,所提出的遗传-模拟退火算法模型能够有效地修正高斯烟羽模型中的扩散参数,修正后的模型在预测污染物浓度方面的误差率下降了89.40%。所提模型可为环境保护和污染防治提供重要的理论支撑和决策依据,具有较大的应用潜力。

    2024年06期 v.47;No.653 9-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 1501K]
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  • 基于改进BiLSTM-CRF模型的网络安全知识图谱构建

    黄智勇;余雅宁;林仁明;黄鑫;张凤荔;

    针对网络安全领域的图谱构建任务,基于BiLSTM-CRF模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征,并结合多头注意力机制提取多层特征,最终在网络安全数据集取得了更优异的结果。利用企业内部的日常网络运维数据,设计并构建了一个面向企业网络安全运维管理的知识图谱,为后续进一步研究基于图谱的企业网络安全智能决策等应用奠定基础。

    2024年06期 v.47;No.653 15-21页 [查看摘要][在线阅读][下载 1559K]
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  • 基于SDN和集成学习的工业控制网络安全防护系统

    杨凡;丁之;王扬;卿凌云;

    针对工业控制网络通信信息安全与稳定问题,设计一种基于SDN和集成学习的工业控制网络安全防护系统。该系统采用SDN技术,分为物理层、现场层、转发层、控制层和应用层等5个层次。物理层包含现场终端设备;现场层通过控制模块与操作员站实现对现场终端的控制;转发层使用SDN交换机进行通信数据传输,并将数据镜像传输至应用层进行安全分析;控制层中的SDN控制器管理和控制SDN交换机,并执行应用层下发的安全防护策略;应用层利用集成学习算法对工业控制网络进行入侵行为检测,通过安全响应模块分析入侵信息并选择相应的防御机制。实验结果表明,所设计系统满足工业控制网络通信的实时性要求,能准确地实施入侵检测,从而保障工业控制网络的安全性和正常通信。

    2024年06期 v.47;No.653 22-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 1559K]
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  • 基于频谱分析仪的语音识别及控制软件系统设计

    赵元琪;尹永柯;王洪君;房明;

    随着数据处理技术的进步和人工智能领域的高速发展,用户在对仪器的实际使用中持续追求更为高效便捷的操控方式,同时也相当看重使用过程的灵活性和准确性,语音数据因其实用性和高效性而被广泛使用。因此,提出一种基于频谱分析仪的语音识别及控制软件系统。该系统支持Ubuntu 18.04及以上版本操作系统,通过语音指令实现对频谱分析仪的控制,可以实现语音唤醒、语音录入及保存、离线语音识别并转换为文字文本、可执行代码等功能。

    2024年06期 v.47;No.653 27-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1329K]
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  • 基于深度学习的命名实体识别研究综述

    张继元;钱育蓉;冷洪勇;侯树祥;陈嘉颖;

    命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来,随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展,深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点,并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术,主要分为四类:基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外,对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后,探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向,以期推动命名实体识别领域的进一步发展。

    2024年06期 v.47;No.653 32-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 1536K]
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  • 改进一致性哈希优化存储邮政数据算法的研究

    李泽山;

    随着电子商务不断发展,邮政快递行业数据日益增多,传统方式对于邮政数据存储的理论与方法都已无法满足需求。基于此情况,使用一致性哈希算法来解决存储系统的横向弹性扩展,结合一致性哈希的虚拟节点与加权轮询算法优化Hadoop平台下分布式文件系统(HDFS)存储策略,实现集群在同构与异构条件下的数据均衡效果。同时介绍集群节点数据转移思想,设计负载因子与系统自检周期,实现了集群动态权重的负载转移,并进行实验验证。实验结果表明,文章提出的改进算法与HDFS、普通一致性哈希相比,在不同条件下集群负载差值均有不同程度的提升,证明了该策略可以有效降低集群节点间负载差值。

    2024年06期 v.47;No.653 43-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 1466K]
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  • 基于申威SIMD指令的H.264编码优化

    黄朴;刘世巍;张昊;王聪;

    国产化申威处理器出现较晚,其在多媒体领域中的性能还不突出,同时通用处理器中的单指令流多数据流(SIMD)因能有效提升并行处理能力而受到处理器厂商的青睐。为提高国产化自主平台申威架构的多媒体处理能力,结合申威架构Core3B体系的SIMD指令系统,提出一种基于申威架构的SIMD指令集H.264编码优化方法。结合申威处理器的并行结构特点,利用申威适配的Perf、Top指令等系统性能分析工具,采集两种主流视频分辨率下与编码性能强相关的高频热点函数,详细分析其程序并行化可行性,采用手工嵌入申威SIMD和访存扩展等汇编指令进行细粒度优化。实验结果表明,该方法在申威架构下的H.264平均编码性能提升了约30%。相应工作成果已推送到申威社区,增强了基于申威处理器的国产计算机在桌面多媒体应用领域的工作体验。

    2024年06期 v.47;No.653 49-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 1428K]
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  • 计及电动汽车保有量增长需求的充电负荷预测

    于梦桐;高辉;杨凤坤;

    当前对电动汽车充电负荷的研究大多集中在短期演变,对长时间尺度下的发展情况并未有较多研究。文中提出一种电动汽车保有量增长需求的充电负荷预测模型。首先采用萤火虫算法优化电动汽车保有量灰色预测模型的相关参数,对某地区2023—2033年电动汽车保有量进行预测;其次,综合考虑保有量预测结果、用户出行链、行驶里程及充电起始时间,结合在不同温度下的电动汽车电池容量和充电效率搭建充电负荷预测模型;最后,对江苏省某地区2023—2033年电动汽车充电负荷进行仿真预测。仿真结果有效地预测了电动汽车在未来10年中保有量发展趋势以及考虑保有量增长需求的充电负荷。

    2024年06期 v.47;No.653 55-62页 [查看摘要][在线阅读][下载 1724K]
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  • 大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法

    闫军锋;唐菁敏;

    设计一种大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法,在较短的时间内处理大量的云计算任务,以满足用户短时需求。建立一个大规模云计算网络任务调度模型,将大规模云计算网络任务分配到各个虚拟机节点上,快速完成用户的短时需求任务;再通过遗传算法的个体编解码、自适应函数和遗传操作获取最优任务调度结果;并引入模拟退火算法,在遗传算法获取最佳调度结果的基础上进行局部搜索,直到迭代完成,输出最终的大规模云计算网络用户短时需求任务调度的全局最优解。实验结果表明:所设计算法能够实时关注用户任务执行状态以及用户任务执行时间;当用户任务数量为220时,该算法的单节点最大执行时间约为0.27 s,可提升整个任务调度的性能和效率;且该算法获取任务调度结果的收敛速度快、精度高。

    2024年06期 v.47;No.653 63-67页 [查看摘要][在线阅读][下载 1479K]
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电子与信息器件

  • 基于SWT与改进卷积神经网络的轴承故障诊断

    龚俊;张月义;陈思戢;刘靖楠;

    针对传统轴承故障诊断依赖专家经验且存在时频特征提取效果不佳,导致故障诊断效率和精度较低的问题,提出一种基于同步压缩小波变换(SWT)与改进卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型(SICNN)。首先,将一维的非平稳轴承振动信号通过SWT转换为高频率表达的二维时频图像,作为卷积神经网络的输入;然后,引入SRM对提取的特征进行风格池化与融合,调整卷积通道合适的特征权重,提高重要特征的关注度进而提高网络的表征能力;最后,通过Softmax层输出故障诊断结果。为了验证所提出的模型性能,使用凯斯西储大学采集的轴承数据集开展实验。结果表明,该模型故障诊断准确率可达到99.88%,与其他传统方法相比,具有良好的可行性和收敛性能,实践层面应用价值较高。

    2024年06期 v.47;No.653 68-74页 [查看摘要][在线阅读][下载 1486K]
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  • AMT控制器电磁发射干扰特性研究

    王彪;王天楠;张莹;

    基于GJB 151B—2013中对军用设备和分系统的电磁发射要求,以某型号AMT控制器为研究对象,进行AMT控制器电磁发射干扰特性分析,开展CE102电源线传导发射试验和RE102电场辐射发射试验。试验结果表明:试验用AMT控制器的电源线传导发射和电场辐射发射均满足GJB 151B—2013的电磁发射要求,电源正线和电源负线的电磁传导发射情况基本一致,均存在以50 Hz为基波的多次谐波干扰,在50 Hz处安全裕度最小,约为10 dBμV;经屏蔽处理后的AMT控制器在垂直极化和水平极化两种天线状态下的电磁辐射情况基本一致。为进一步提高AMT控制器电磁发射干扰的安全裕度,既要在电源线端口处采取以50 Hz为基波的多次谐波干扰抑制措施,同时还要对AMT控制器上的孔缝、接口以及线缆进一步采取屏蔽防护措施。

    2024年06期 v.47;No.653 75-78页 [查看摘要][在线阅读][下载 1414K]
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  • 基于可穿戴设备医用防护服微环境监测系统的研究

    李明烁;吴涛;任建鑫;熊安石;蒋华扬;贾靖涛;

    随着全球气温不断升高,生态环境不断变化,重大传染病疫情时有发生。个体防护装备是医护人员避免生物污染危害的直接防护屏障,但长期穿戴专业的医用防护服装备会导致体表温度升高、大量出汗、虚脱等状况。为此,基于一次性医用防护服设计一种监测系统,以实时监测一次性防护服内的温湿度、二氧化碳含量及穿着人员的心率和血氧饱和度等数据。针对穿戴者长时间在污染区域作业,与外界通信受限的问题,搭建物联网云平台并采用无线传输技术实现作业人员与后方控制人员的信息交互,提高了一次性防护服的安全性和控制能力。针对微环境的温湿度、二氧化碳浓度及人体的心率和血氧饱和度等设定不同的阈值,随着工作的进行,通过微环境参数的改变来触发报警系统。所设计的监测系统满足设备向小型化发展的要求,方便医护人员穿戴,且获取监测数据后能及时通过物联网上传。

    2024年06期 v.47;No.653 79-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 1522K]
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  • 基于SerialLite Ⅱ协议的磁共振采集数据传输系统设计

    肖亮;袁家辉;邢藏菊;

    磁共振成像(MRI)是一种无创检测人体内部结构的技术,随着接收通道数量增多,产生的采集数据量越来越大,给快速成像带来了巨大的挑战。文中设计一种基于SerialLite Ⅱ协议的磁共振采集数据传输系统。系统功能主要由FPGA实现,分为数据缓存模块和数据传输模块两类,数据缓存模块基于双缓存区和状态机控制的乒乓操作,有效地解决了因数据量大而带来的读写冲突问题;数据传输模块基于FPGA建立SerialLite Ⅱ数据传输链路,实现了采集数据的光纤传输。通过仿真和实验验证了系统功能的正确性,表明其能够实现磁共振采集数据的高速稳定传输。

    2024年06期 v.47;No.653 85-90页 [查看摘要][在线阅读][下载 1474K]
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  • 一种带Cache加速的HyperRAM控制器设计与验证

    邹敏;鲁澳宇;邹望辉;喻华;

    针对目前可穿戴设备上对存储设备性能要求高、体积小、功耗低等问题,在FPGA上实现了一款可拓展的高性能HyperRAM控制器,并引入Cache缓存加速设计,以提高对频繁访问数据的命中率和优化存储器访问模式,实现更高速的数据传输和优化的系统性能。运用UVM验证方法学和FPGA进行验证,结果表明,带有Cache缓存的HyperRAM控制器相较于普通HyperRAM,在读写连续地址时性能提高61%,并具有较好的可靠性与有效性,可为嵌入式系统提供高效、灵活的存储器解决方案。

    2024年06期 v.47;No.653 91-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1727K]
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能源技术

  • 基于改进LSTM神经网络的电动汽车充电负荷预测

    林祥;张浩;马玉立;陈良亮;

    当前对电动汽车(EV)充电负荷预测的研究缺少真实的数据支撑,并且模型考虑场景过于简单,影响因素考虑不到位,预测结果缺乏说服力。基于此,提出一种考虑多种电动汽车充电负荷影响因素的电动汽车充电负荷预测方法。首先,考虑天气、季节、温度、工作日、节假日等因素对电动汽车充电负荷的影响,采用三标度层次分析法分析各影响因素权重;其次,建立LSTM神经网络预测模型,通过真实数据训练得到用于预测的LSTM神经网络模型,结合影响因素权重分析结果对预测模型进行修正,得到最终的改进LSTM神经网络负荷预测模型;最后,采用常州某小区的真实数据对所提预测方法进行试验验证。结果表明,所提方法可以实现电动汽车充电负荷的精确预测,且负荷预测结果可为有序充电策略研究提供参考。

    2024年06期 v.47;No.653 97-101页 [查看摘要][在线阅读][下载 1483K]
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  • 基于气动声学故障诊断技术的风机叶片开裂模型仿真与检测方法研究

    黄振;薛宇;

    随着新能源技术的不断发展,风力发电逐渐成为目前主要的可再生能源发电方式。大型风机的发展对于风力发电行业而言至关重要,但其也存在诸多的运维问题。为了解决风力发电机叶片受载荷不均匀,容易造成尾缘开裂,以及运维困难的问题,通过数值模拟与半经验声学模型结合的方法研究风机叶片开裂状态下气动噪声的变化,并提出采用IEEE2400国际标准进行声学故障检测的理论框架。通过对不同的实验结果以及NREL的半经验模型软件仿真结果分析,得出:所提出的非接触式检测模型可以有效地识别到风机叶片的开裂故障;同时该方法有较强的推广性,可以用于其他的风机叶片故障分析与监测。该模型不仅可以检测风机的叶片开裂故障,还可以用于分析风机运行时的气动声学特征,对于完善风机叶片无损检测、非接触式具有十分重要的意义。

    2024年06期 v.47;No.653 102-108页 [查看摘要][在线阅读][下载 1570K]
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  • 计及P2G的综合能源系统CCUS容量规划

    陈仕龙;李崇绪;

    考虑到碳捕集利用与封存(CCUS)是对电转气(P2G)过程中二氧化碳(CO_2)来源的细化,文中提出对综合能源系统(IES)进行电-氢-氧-甲烷-二氧化碳和虚拟二氧化碳等P2G过程的定性定量建模,以及对风-光-电动汽车-负荷等随机源荷进行时空聚类以深度挖掘IES氢源碳源潜力的CCUS设备容量规划模型。以阶梯正负碳交易、弃风弃光惩罚和年设备投资成本等的年综合成本最低为目标,以碳捕集、碳存储和甲烷化等CCUS设备功率容量限值为全局变量对电气平衡和能量耦合进行二次约束,经过混合整数线性化处理后利用Cplex求解。算例分析表明,源荷时空聚类可在典型日场景缩减时保留IES廉价碳源氢源特征,合理规划后的CCUS设备可兼具弃风消纳和碳减排功能,使P2G制取的天然气更具市场竞争力。

    2024年06期 v.47;No.653 109-118页 [查看摘要][在线阅读][下载 2044K]
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  • 基于GaN器件的有源箝位正激变换器设计

    汪渭滨;徐海军;王伟;

    有源箝位正激变换器因为开关管的软开关控制,可以降低高频下的开关损耗,已是中型功率隔离变换器实现高效率、高功率密度的主流解决方案。文中基于有源箝位正激变换器设计一款输入28 V、输出3.3 V/30 A的电源样机,开关频率为700 kHz,原边主开关管采用低栅极电荷、低输出电容、零反向恢复损耗的氮化镓(GaN)器件,再结合平面变压器技术及次级同步整流(SR)技术,使样机峰值效率达到95.13%。最后通过对样机测试结果分析来验证方案的高效率和高功率密度。

    2024年06期 v.47;No.653 119-123页 [查看摘要][在线阅读][下载 1482K]
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前沿交叉科学

  • 基于特征采样引导和集成RFELM的道路高排放源识别模型

    周汉胜;段培杰;李泽瑞;周金华;

    机动车排放的污染气体会对环境造成严重危害,其中尾气排放超标的车辆是主要污染来源,因此实现对道路高排放源的有效识别具有重要意义。针对尾气遥测数据,提出一种基于特征采样引导和集成随机傅里叶特征极限学习机(RFELM)的道路高排放源识别模型。首先对遥测数据进行多次随机采样,构建多组训练子集;然后对每组训练子集进行多次特征采样,并训练对应的子分类器,根据组内最优子分类器的输入特征更新特征采样的概率与特征权重;最后对所有子分类器的验证分数进行排序,筛选出一定比例的RFELM组成分类器集合,采用加权投票法预测数据的标签。实验结果表明,相比于RFELM和随机森林等算法,所提模型在真实的道路遥测数据上具有更好的识别效果,还有着更强的抗噪能力。

    2024年06期 v.47;No.653 124-130页 [查看摘要][在线阅读][下载 1676K]
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  • 基于F-DFCC融合特征的语音情感识别方法

    何朝霞;朱嵘涛;罗辉;

    结合神经网络、并行多特征向量和注意力机制,有助于提高语音情感识别的性能。基于此,从前期已经提取的DFCC参数入手,提取I-DFCC和Mid-DFCC特征参数,利用Fisher比选取特征参数构成F-DFCC;再将F-DFCC特征参数与LPCC、MFCC特征参数进行对比并融合,输入到含双向LSTM网络及注意力机制的ECAPA-TDNN模型中;最后,在CASIA和RAVDESS数据集上验证F-DFCC融合特征参数的有效性。实验结果表明:与单一的F-DFCC特征参数相比,F-DFCC融合特征的准确率WA、召回率UA、F1-score在CASIA数据集上分别提高0.035 1、0.031 1、0.031 3;在RAVDESS数据集上分别提高0.024 5、0.035 8、0.033 2。在两个数据集中,surprised情感的识别准确率最高,为0.94;F-DFCC融合特征参数的6种和8种情感识别率与其他特征参数相比均有所提升。

    2024年06期 v.47;No.653 131-136页 [查看摘要][在线阅读][下载 1548K]
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  • 典型遥感影像分类方法适用性分析

    武英洁;冯勇;徐晓琳;刘思宇;朱辉;

    分类技术是从遥感影像数据中提取信息必不可少的步骤,选择合适的分类器对提高分类精度至关重要,针对特定的研究如何选择适合的分类算法是一个亟需研究的问题。以北京市中心诚区中某一区域为研究区,应用“高分一号”(GF-1)数据和Landsat 8数据,分别采用最常用且分类精度相对较高的监督分类中的最小距离法、最大似然法、支持向量机法,将研究区分为林地、草地、水体、裸土、建筑物5种类型,并对分类结果进行空间分布、面积、精度三个方面的比对分析。结果表明,分类算法的选择主要取决于研究区的地物特点,其中最小距离法应用于植被覆盖面积较大的区域时精度较高,最大似然法适合于分类建筑物较多的区域,支持向量机法对各类地物的分类具有较高的普适性。

    2024年06期 v.47;No.653 137-141页 [查看摘要][在线阅读][下载 1466K]
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  • 基于卷积神经网络的学生课堂行为识别系统设计

    刘琳;

    精准的学生课堂行为识别结果有助于提升课堂教学效果,为此,设计一种基于卷积神经网络的学生课堂行为识别系统。系统的图像采集模块利用SZ-4K512M型摄像机,采集学生课堂行为的视频图像,并通过流式传输技术将标记后的采集图像传输至图像预处理模块;图像预处理模块对图像进行清洗和标准化处理后,传送至行为识别模块。行为识别模块通过卷积层、池化层和全连接层构建卷积神经网络,以已标记的学生课堂行为图像作为基础训练网络,利用完成训练的卷积神经网络识别学生课堂行为。实验结果表明,所设计系统可以精准识别学生玩手机、睡觉、举手等不同课堂行为,识别精度高于97%,说明该系统可以更好地掌握学生的心理活动变化。

    2024年06期 v.47;No.653 142-146页 [查看摘要][在线阅读][下载 1478K]
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  • 基于Optuna框架的L_p范数约束下多核支持向量机在违约风险预测中的应用

    郑怡昕;王重仁;

    针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点,提出一种改进的支持向量机方法,即基于Optuna框架的L_p范数约束的代价敏感的多核支持向量机(L_p-Optuna-SVM)。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值,通过多核学习引入多核混合核函数组合;同时采用Optuna优化框架对犯错成本、核函数的参数和权重实现了自动化的调优过程;还在核函数权重上引入L_p范数约束,以提高模型对噪声和异常数据的鲁棒性。最后,对4种常用的基础核函数组合的L_p-Optuna-SVM进行探讨,并与单核支持向量机以及K邻近法、逻辑回归、高斯贝叶斯进行对比。结果表明,在给定数据集上,L_p-Optuna-SVM在违约数据上的g-mean和AUC均高于其他算法,并且在加了不同方差的噪声数据集上,该算法整体依旧保持较好的鲁棒性。

    2024年06期 v.47;No.653 147-153页 [查看摘要][在线阅读][下载 1356K]
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  • 基于深度强化学习算法的投资组合策略与自动化交易研究

    杨旭;刘家鹏;越瀚;张芹;

    投资组合策略问题是金融领域经久不衰的一个课题,将人工智能技术用于金融市场是信息技术时代一个重要的研究方向。目前的研究较多集中在股票的价格预测上,对于投资组合及自动化交易这类决策性问题的研究较少。文中基于深度强化学习算法,利用深度学习的BiLSTM来预测股价的涨跌,以强化学习的智能体进行观测,更好地判断当期情况,从而确定自己的交易动作;同时,利用传统的投资组合策略来建立交易的预权重,使智能体可以在自动化交易的过程中进行对比,从而不断优化自己的策略选择,生成当期时间点内最优的投资组合策略。文章选取美股的10支股票进行实验,在真实的市场模拟下表明,基于深度强化学习算法的模型累计收益率达到了86.5%,与其他基准策略相比,收益最高,风险最小,具有一定的实用价值。

    2024年06期 v.47;No.653 154-160页 [查看摘要][在线阅读][下载 1547K]
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  • 基于深度学习的多帧遥感降质图像三维重建算法

    石力源;

    为提升多帧遥感降质图像对比度以及图像质量,提出一种基于深度学习的多帧遥感降质图像三维重建算法。采用三角函数变换方法并结合高通滤波器,增强多帧遥感降质图像对比度;再以包含生成器和判别器的生成对抗网络为基础,在判别器中引入自注意力层,设计自注意力机制残差模块,生成自注意力生成对抗网络模型;最后将增强后的图像输入模型进行学习和训练,获取多帧遥感降质图像的全局特征后,实现多帧遥感降质图像三维重建。测试结果表明,所提算法具有较好的多帧遥感降质图像增强能力,能够提升图像对比度,并且渗透指数(PI)均在0.92以上,重构效果良好。

    2024年06期 v.47;No.653 161-164页 [查看摘要][在线阅读][下载 1377K]
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人工智能

  • 基于LADRC的四轮全向Mecanum轮机器人运动控制研究

    蒋华扬;吴涛;李明烁;孙家辉;任建鑫;

    近年来,移动机器人在巡检作业、智能电器、无人驾驶等领域的作用日益显现。全向移动机器人由于结构的特殊性和运动控制的复杂性,采用经典控制方法如比例积分微分控制、线性二次型调节控制等很难实现稳定的控制。针对全向移动机器人易受到外界扰动及其建模不精确的问题,进行四轮全向Mecanum轮机器人的运动控制系统设计。使用扩张状态观测器进行机器人总扰动的实时估计,完成LADRC控制器的设计。实验结果表明,相较于传统控制方法,基于LADRC的控制器能够更好地抑制外部干扰,减小运动误差,并提高机器人的运动精度和鲁棒性。

    2024年06期 v.47;No.653 165-170页 [查看摘要][在线阅读][下载 1386K]
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  • 基于改进YOLOv5s的田间移动障碍物检测

    侯艳林;艾尔肯·亥木都拉;李贺南;

    为实现无人农机在行驶过程中对田间移动型障碍物的实时检测,提出一种基于YOLOv5s的目标检测模型,用于检测田间行人和其他协同作业的农机设备。该目标检测模型以YOLOv5s模型为基础框架,进行了以下三点改进:第一,为了减少模型的参数量和计算复杂度,提高推理速度,将YOLOv5s网络模型中的卷积模块和C3模块替换为Ghost卷积和C3Ghost模块;第二,为了弥补模型参数量减少所造成的精度下降的损失,提升对目标的检测能力,在主干网络输出的特征层中引入CBAM注意力机制;第三,采用BiFPN特征金字塔结构,实现多尺度特征加权融合。实验结果表明,YOLOv5s模型的参数量为7.02×106,计算复杂度为15.8GB,平均检测精度为94%,生成权重文件大小为13.7MB,单幅图像的检测速度为71.43 f/s;改进后的模型参数量为4.04×106,下降了42.45%,计算复杂度缩减为8.5 GB,平均检测精度达到了93.2%,仅仅下降了0.8%,权重文件大小为8.1 MB,单幅图像的检测速度为77.52 f/s。以上数据证明,改进后的模型能够满足对田间移动型障碍物的实时检测,且更加易于部署到移动端设备。

    2024年06期 v.47;No.653 171-178页 [查看摘要][在线阅读][下载 1766K]
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  • 增强问句和文本交互的答案抽取方法

    邓涵;

    答案抽取对提高问答的质量和性能有着重要的作用,但现有的答案抽取方法存在问句和文本信息交互的问题。结合上下文的答案抽取模型虽然可以从文本中抽取出给定问题的答案,但这种抽取方法并未考虑文本和问句的信息交互。而只有问句和文本数据时,要从文本中获取更加精准的问句答案,可以利用问句和文本之间的语义信息,预测问句与文本实体之间的关联。基于此,使用问句对齐层和多头注意力机制构建一个交互文本和问句之间的信息模型。实验结果表明,相较于BIDAF-INDEPENDENT模型,改进后模型的EM值和F1值分别提高了1.281%和1.296%。

    2024年06期 v.47;No.653 179-186页 [查看摘要][在线阅读][下载 1599K]
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  • 《物联网技术》简介

    <正>《物联网技术》杂志是一本经国家新闻出版总署批准,手续齐全的物联网专业科技期刊。国内统一连续出版物号:CN61-1483/TP,杂志现为月刊,每月20日出版。本刊已入选《RCCSE中国准核心学术期刊(B+)》《信息通信领域国内高质量科技期刊分级目录》T2级,并被《中国核心期刊(遴选)数据库》、中国学术期刊网络出版总库、中文科技期刊数据库、龙源国际期刊网全文收录。特别专访:紧追行业热点,邀请行业专家、企业领袖针对我国物联网产业核心技术、标准体系、产业培育、应用示范、信息安全、公共服务等方面进行权威分析、解读,为读者了解物联网产业现状、发展趋势提供参考。

    2024年06期 v.47;No.653 187页 [查看摘要][在线阅读][下载 1386K]
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