一种多无人机辅助的LoRa网络节能数据采集方法

  

随着物联网的快速发展,低功耗广域网得到了广泛应用,其中LoRa是一个突出的代表.LoRa网络非常适用于地形不规则、蜂窝网络覆盖有限的复杂数据采集场景.然而,由于网络环境动态变化、通信需求多样化以及网关固定部署等因素,传统LoRa网络在能效和生命周期方面面临挑战,导致终端设备之间能… …   相似文献

熊润群  张华俊  梁川  陈慈媛  徐祝庆  王苏扬 《计算机学报》2024,47(8):1970-1987

面向企业信用风险评估的多视角异质图神经网络方法

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企业信用风险评估是一个重要且具有挑战的问题. 由于金融市场中存在大量的异质关联关系,使得异质图神经网络天然适合建模企业信用风险. 然而,现有大部分研究不能充分捕捉到复杂金融网络中企业的综合信用风险. 针对此问题,提出了一个面向企业信用风险评估的多视角异质图神经网络方法——CRGNN. 该方法包含自身风险编码器以及传染风险编码器,其中自身风险编码器建模基于企业特征信息的自身风险,传染风险编码器由新提出的分层异质图Transformer网络和分层异质图特征注意力网络2个子模块组成. 这2个模块分别挖掘基于企业不同邻居视角的传染风险和基于不同特征维度视角的传染风险. 为了充分利用异质关系信息,2个模块都采用了分层机制. 在企业破产预测数据集SMEsD和企业信用评估数据集ECAD上进行了大量的实验,AUC指标相比最优基线模型分别提高了3.98个百分点和3.47个百分点.… …   相似文献

魏少朋  梁婷  赵宇  庄福振  任福继 《计算机研究与发展》2024,40(8):1957-1967

基于统计特征搜索的多元时间序列预测方法

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时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长期依赖。首先对多元时间序列中的平滑特征、方差特征和区间标准化特… …   相似文献

潘金伟  王乙乔  钟博  王晓玲 《电子与信息学报》2024,46(8):3276-3284

基于深度神经网络的实体链接研究综述

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《中文信息学报》2024,38(8):1-14

融合用户特征的图注意力微博谣言检测模型

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《中文信息学报》2024,38(8):140-146

基于核极限学习机的多标签数据流半监督在线分类方法

  

实际应用中涌现的大量流数据具有高速到达、海量、动态变化等特点,同时,这些数据流常含有多个标签且只有少量数据被标记,从而带来多标签数据环境下的概念漂移与标签缺失问题.为此,文中提出基于核极限学习机的多标签数据流半监督在线分类方法.首先,针对多标签数据流的标签缺失问题,根据滑动窗口将… …   相似文献

王雨晨  邱士远  李培培  胡学钢 《模式识别与人工智能》2024,37(8):741-754

基于计算物流与计算智能的多码头泊位堆场联合调度

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针对同一地区邻近集装箱码头往往物流功能相似、货源腹地重叠、无序竞争突出和资源利用率较低等特点, 本文重点探讨了隶属于同一组织内且位置相邻多集装箱码头的泊位-堆场一体化计划调度(multiple container terminal tactical berth and yard … …   相似文献

李斌  唐志斌 《计算机系统应用》2024,33(8):1-17

基于共性梯度的人脸识别通用对抗攻击

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人脸识别技术的恶意运用可能会导致个人信息泄露, 对个人隐私安全构成巨大威胁, 通过通用对抗攻击保护人脸隐私具有重要的研究意义. 然而, 现有的通用对抗攻击算法多数专注于图像分类任务, 应用于人脸识别模型时, 常面临攻击成功率低和生成扰动明显等问题. 为解决这一挑战, 研究提出了一… …   相似文献

段伟  高陈强  李鹏程  朱常杰 《计算机系统应用》2024,33(8):222-230

基于图卷积网络的脑胶质瘤核磁共振图像分割

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近年来基于卷积神经网络(CNN)的图像分割应用已十分广泛, 在特征提取的部分取得了很大进展. 然而随着卷积层数越来越深, 感受野不断增大, 使模型丢失局部特征信息进而影响模型性能. 使用图卷积网络(GCN)处理图数据结构的信息, 能够在保留局部特征同时不随层数的加深而丢失局部信息… …   相似文献

李歆  王雪真  洪金省  钟婧  时鹏 《计算机系统应用》2024,33(8):231-239

基于BERT古文预训练模型的实体关系联合抽取

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古汉语文本承载着丰富的历史和文化信息, 对这类文本进行实体关系抽取研究并构建相关知识图谱对于文化传承具有重要作用. 针对古汉语文本中存在大量生僻汉字、语义模糊和复义等问题, 提出了一种基于BERT古文预训练模型的实体关系联合抽取模型 (entity relation joint extraction model based on BERT-ancient-Chinese pre-trained model, JEBAC). 首先, 通过融合BiLSTM神经网络和注意力机制的BERT古文预训练模型 (BERT-ancient-Chinese pre-trained model integrated BiLSTM neural network and attention mechanism, BACBA), 识别出句中所有的subject实体和object实体, 为关系和object实体联合抽取提供依据. 接下来, 将subject实体的归一化编码向量与整个句子的嵌入向量相加, 以更好地理解句中subject实体的语义特征; 最后, 结合带有subject实体特征的句子向量和object实体的提示信息, 通过BACBA实现句中关系和object实体的联合抽取, 从而得到句中所有的三元组信息(subject实体, 关系, object实体). 在中文实体关系抽取DuIE2.0数据集和CCKS 2021的文言文实体关系抽取C-CLUE小样本数据集上, 与现有的方法进行了性能比较. 实验结果表明, 该方法在抽取性能上更加有效, F1值分别可达79.2%和55.5%.… …   相似文献

李智杰  杨盛杰  李昌华  张颉  董玮  介军 《计算机系统应用》2024,33(8):187-195