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9081.
非线性系统的安全分析与控制: 障碍函数方法
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近年来, 非线性系统的安全分析与控制已成为控制领域中的热门研究方向, 而障碍函数则是该方向的一种重要工具. 基于障碍函数的安全分析与控制方法具有计算效率高、鲁棒性强等优点. 本文首先从多个角度介绍了基于障碍函数的非线性系统安全性分析的理论成果, 并进一步综述了障碍函数方法在非线性… …
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正交压缩采样系统时域分析
正交压缩采样(Quadrature Compressive Sampling,QuadCS),可直接低速获取射频信号的同相和正交支路信号,是一种有效的宽带/超宽带信号采样模信转换系统.本文在分析QuadCS感知矩阵时域特性的基础上,有效地将感知矩阵分解成QuadCS不同组成单元描… …
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一种降噪自编码器的复杂网络链路预测算法
链路预测是根据复杂网络中已有的拓扑信息预测网络中两个不相邻的节点间产生连接的可能性,是复杂网络领域中的重要研究方向,具有重要的研究价值.在理论层面上,提升链路预测算法的性能有利于更合理的挖掘和分析网络的演化机制;在应用层面上,提升链路预测算法的性能有助于补全网络拓扑的缺失信息,从… …
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5G抗干扰技术综述
5G技术不仅在以蜂窝网络为代表的移动互联网中占据主要角色,还正在积极地为工业场景提供技术变革的契机.目前,国内外已经开展了大量和5G抗干扰技术相关的工作,但仍缺乏对5G在授权和非授权频谱下抗干扰技术的系统性综述.本文分析了5G无线干扰的主要来源,指出了抗干扰研究的技术难点,并以授… …
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Emfacenet:一种轻量级人脸识别的卷积神经网络
随着计算机技术日益发展,计算机视觉逐渐融入人们的生活,深度卷积神经网络在计算机视觉领域得到了广泛的应用.然而计算资源和内存的限制,为卷积神经网络在嵌入式设备的部署带来了巨大的困难.本文提出了一种新的轻量级的人脸识别的卷积神经网络——Emfacenet,通过在CASIA-WebFa… …
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基于CNN-BiLSTM迁移自反馈学习的小样本恶意域名检测
针对现有恶意域名检测算法对于新出现或新变种等小样本恶意域名检测精度不高和检测范围较小的问题,本文提出一种迁移自反馈学习的小样本恶意域名检测算法.首先,该算法融合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和双向长短时记忆神经网络(Bi-di… …
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基于门控循环单元的移动社会网络链路预测方法
链路预测是指通过已知的网络拓扑和节点信息来预测未来时刻节点之间的潜在关系,链路预测能够帮助在各种存在链路的应用领域更加合理地分配资源、降低资源开销.移动社会网络属于动态网络的一种,其网络结构总是随着节点和链路的出现、消失以及时间推移而不断演变.针对移动社会网络的特点,当前已有的研… …
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9090.
基于迁移学习和多视图特征融合提高RNA碱基相互作用预测
RNA碱基相互作用对维持其三维结构的稳定具有重要作用,准确地预测碱基相互作用可以辅助RNA三维结构的预测.然而,用于预测RNA碱基相互作用的数据量少,导致模型未能充分地学习到数据的特征分布,以及数据存在的特性(对称特性和类别不平衡),都影响了模型的性能.针对模型不充分学习和数据特… …
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9091.
一种基于三维卷积的声学事件联合估计方法
声学事件定位与检测在监控、异常检测等任务中应用广泛,以基于卷积递归神经网络架构为代表的深度学习方法可以联合实现声学事件检测和声源定位.为提高定位与检测的综合性能,提出了一种基于三维卷积的声学事件联合估计方法SELD3 Dnet.通过对输入的多通道音频计算幅度相位特征,并经过多重三… …
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基于图神经网络的多信息优化实体对齐模型
实体对齐是知识融合中的一个关键步骤,旨在发现知识图谱间存在对应关系的实体对.知识图谱融合后可以为下游提供更加广泛而准确的服务.现有的实体对齐模型对实体名称和关系的利用往往不足,在得到实体的向量表示后通过单一的迭代策略或者直接计算得出实体的对齐关系,忽略了部分有用信息,导致实体对齐… …
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基于高阶和时序特征的图神经网络社会化推荐算法研究
跨项目社会推荐是一种将社交关系整合到推荐系统中的方法.社会化推荐中包含用户-项目交互图和社交网络图,用户是连接这两个图的桥梁,其表示学习对提升社会化推荐的性能至关重要.然而,现有方法主要使用用户或项目的静态属性和社交网络中的显式朋友关系来进行表示学习,用户和项目交互的时序信息及隐… …
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双分支多注意力机制的锐度感知分类网络
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2023中国自动化大会征文通知
<正>中国自动化大会是由中国自动化学会主办的国内最高层次的自动化、信息与智能科学领域的大型综合性学术会议,2023中国自动化大会将于2023年11月在重庆召开,此次中国自动化大会由重庆邮电大学承办。本次大会将为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁提供展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台,加强不同学科领域的交叉融合,引领自动化、信息与智能科学与技术的发展。本次大会设多个特色论坛,征文领域近30种。… …
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不完整张量上基于流形学习和张量分解的特征提取
针对不完整张量数据的特征提取问题,传统的“两步走”方法,即先张量补全再特征提取,难以避免无关特征增大填补误差,进而影响特征提取的效果;而近年提出的TDVM方法尽管可以同时进行张量补全和特征提取,但由于没有考虑数据的局部结构特点,特征提取效果仍不理想.因此,本文提出一个基于流形学习… …
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使用动态时空神经网络的市区交通流量预测
准确的市区交通流量预测对交通管理、城市规划和公共安全等领域具有重要意义.现有城区交通流量预测方法主要采用CNN等深度学习模型,但存在以下问题:一方面由于捕获全局空间依赖需要堆砌很多层增加网络的接受域,导致学习全局空间依赖关系的效率低下,另一方面忽略了城市区域交通流量的动态性.针对… …
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基于图神经网络和注意力的双模态情感识别方法
针对生理信号情感识别问题,提出一种基于图神经网络(GNN)和注意力的双模态情感识别方法。首先,使用GNN对脑电(EEG)信号进行分类;然后,使用基于注意力的双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络对心电(ECG)信号进行分类;最后,通过Dempster-Shafer证据理论融合EGG… …
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针对跨相机网络视频中存在的遮挡、空间不对齐、背景杂波等因素导致视频行人重识别效果较差的问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)与自注意力图池化(SAGP)的视频行人重识别方法。首先,通过区块关系图建模挖掘视频中帧间不同区域的关联信息,并利用GCN优化逐帧图像中的区域特征,缓解遮挡和… …
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