郑州大学学报(工学版)

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2024年06月16 00:00

面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述

2024年06月16 00:00

移动边缘计算(MEC)通过将移动终端的计算和存储任务从集中式数据中心卸载到边缘网格,满足复杂通信场景下的多样化设备服务需求,已经成为面向未来通信的关键性技术之一。通过阐述从云计算、雾计算到移动边缘计算的发展历程,介绍了MEC技术的基本概念和基本框架;在此基础上,从计算卸载、资源分配、缓存管理和安全防护4个方面讨论了MEC的研究进展,对相关研究成果进行了详尽综述。其次,以物联网、MEC结合区块链、 AI辅助MEC系统、通感一体化和云边协同等边缘计算的几个典型应用场景为例,归纳了移动边缘计算在6G中的潜在应用场景,展示了其在构成智能、高效、安全的通信网络方面的潜在益处。最后,从互操作性、安全风险、移动性管理和可扩展性等方面指出了MEC研究在融合创新方面所面临的挑战,并对其在超可靠低时延通信、通感算一体化和星地融合移动通信等方向的优势和发展趋势进行了总结和展望。

基于轻量化深度卷积循环网络的MVS方法

2024年06月16 00:00

针对基于深度学习的MVS方法存在网络参数量大、显存占用较高的问题,提出一种基于轻量化深度卷积循环网络的MVS方法。首先,采用轻量化多尺度特征提取网络提取图像的高层语义特征图,构建稀疏代价体减小计算体积;其次,使用卷积循环网络对代价体进行正则化,一次平面扫描完成正则化过程,减少显存占用;最后,通过深度图扩展模块扩展稀疏深度图为稠密深度图,并结合优化算法保证重建精度。在DTU数据集上与最近的方法进行对比,包括传统MVS方法Camp、Furu、Tola、Gipuma,基于深度学习的MVS方法SurfaceNet、PU-Net、MVSNet、 R-MVSNet、Point-MVSNet、Fast-MVSNet、GBI-Net、TransMVSNet。实验结果表明:所提方法在精度上与其他方法保持较小差距的前提下,能够将预测时显存开销降低至3.1 GB。

面向图像分类的Vision Transformer研究综述

智敏, 陆静芳 — 2024年06月16 00:00

作为一种基于Transformer架构的模型,ViT已经在图像分类任务中展现出了良好的效果。对ViT在图像分类任务上的应用进行系统性归纳总结。首先,简单介绍了ViT框架及其4个模块(patch模块、位置编码、多头注意力和前馈神经网络)的功能特性;其次,以ViT中4个模块的改进措施为脉络综述其在图像分类任务中的应用; 再次,由于不同的模型结构和改进措施对最终的分类性能产生显著影响,还对文中出现的各类ViT进行了横向对比,并详细列出模型的参数和分类精度及其优缺点;最后,指出ViT在图像分类任务中的优势和局限性,并提出未来可能的研究方向以打破其局限性,进一步扩展ViT在其他计算机视觉任务中的应用,同时,还可以探索将ViT扩展到视频理解等更广泛的计算机视觉领域。

基于改进WGAN-GP和ResNet的车联网入侵检测方法

2024年06月16 00:00

为保护车联网系统免受网络攻击的威胁,同时提高车联网入侵检测的准确率,针对车辆网络数据流量大且攻击类型不平衡的特点,提出了一种新的车联网入侵检测方法(AQVAE-RGSNet)。该方法通过一种对抗量化变分自编码器以对车辆网络数据进行不平衡处理,该编码器通过结合矢量量化变分自编码器与带梯度惩罚的生成对抗网络进行构建,以缓解数据集中异常攻击类型样本数量极度不平衡的问题,并使用ResNet网络与改进的分段残差神经网络对输入的样本数据进行联合学习并预测其攻击类型。实验结果表明:AQVAE-RGSNet在车联网数据集 CICIDS2017和CAN-intrusion-dataset上的F1得分分别达到了0.998 6和0.999 7;在保证最佳训练效果的前提下, 能够更有效地识别车辆网络之中的攻击威胁。

基于去趋势多重互相关的深度回声状态网络剪枝算法

2024年06月16 00:00

针对储备池中存在的冗余结构导致深度回声状态网络预测精度不佳的问题,提出了一种基于去趋势多重互相关的深度回声状态网络剪枝算法。首先,根据去趋势协方差函数和去趋势方差函数,依次计算所选储备池中每2个神经元之间的去趋势互相关系数,构建去趋势互相关矩阵,基于该矩阵评估该储备池中所选神经元与所有剩余神经元之间的去趋势多重互相关性。其次,依次删除每个储备池中高相关性神经元到输出层的连接,从而去除网络中的冗余结构。最后,通过最小二乘回归重新训练剪枝后的网络,以获得最优的深度回声状态网络拓扑结构。仿真结果表明:经过所提算法优化后的深度回声状态网络在Mackey-Glass时间序列上的预测精度和记忆能力分别提高了89.80%和30.93%,在Call时间序列上的预测精度和记忆能力分别提高了14.34%和0.10%。

基于混合特征图卷积神经网络的人体行为识别方法

2024年06月16 00:00

基于可穿戴传感器的人体行为识别方法不能很好地处理时间序列数据采样点之间的结构信息,也忽略了数据样本之间的潜在联系。针对这一问题,提出了混合时频特征和结构特征的图卷积神经网络模型进行人体动作识别。首先,通过小波包变换获取原始信号的时频特征,进一步构建时空图提取信号的结构特征以挖掘采样点间的动态特性,并在结构特征中加入距离约束,弱化时空图中远距离邻居对中心节点的影响。其次,考虑到结构特征提取时受时空图拓扑关系影响较大,选择样本的时频特征构造图卷积神经网络的输入拓扑,混合时频特征和结构特征作为网络输入特征。最后,输入特征沿着输入拓扑结构传播,得到最终分类结果。为了评估所提模型的性能, 在WHARF和DataEgo数据集上进行了实验验证。实验结果表明:所提模型的F1分数相比已有的基于卷积神经网络模型在WHARF和DataEgo上均有提升,WHARF数据集上F1最高提升19.58百分点,DataEgo数据集上F1最高提升26.44百分点,证明所提出模型通过挖掘动态特性能够有效提高动作识别能力。

基于关系学习的小样本知识图谱补全模型

李卫军, 顾建来, 张新勇, 高庾潇, 刘锦彤 — 2024年06月16 00:00

在小样本知识图谱中,实体对之间的关系表示复杂多样。然而,现有的小样本知识图谱补全方法普遍存在关系学习能力不足和忽略实体上下文语义的问题。为解决这些问题,提出了一种基于关系学习的小样本知识图谱补全模型FRLC。首先,在聚合高阶邻域实体信息的过程中引入了门控机制,这一步骤旨在丰富中心实体表达的同时减少噪声对邻居的不良影响。其次,在关系学习阶段充分利用参考集实体对之间的相关性,实现更加准确的关系表示。最后,在Transformer学习器中,引入了LSTM结构进一步学习实体和关系的上下文语义信息,用于预测新的事实知识。为了验证FRLC的有效性,在公开的NELL-One和Wiki-One数据集上将FRLC与6个小样本知识图谱补全模型和5个传统模型的5-shot链接预测进行了对比实验,结果表明:FRLC在MRR、Hits@10、Hits@5和Hits @1这4个指标上都有所提升,证明了模型的有效性。

基于Spark的双阶段SA及GA求解MTSP

2024年06月16 00:00

针对总路径长度最小的单站点多旅行商问题,提出了基于Spark的模拟退火和遗传算法结合的两阶段 KSAGA算法。在第一阶段,通过k-means聚类将多旅行商问题拆分为多个单旅行商问题,并使用模拟退火算法对组内城市的遍历次序进行优化。在第二阶段,通过遗传算法对城市的分组进行优化,并基于染色体分组编码方式设计了交叉、变异算子以及混合局部优化算子,以提高算法的搜索空间和收敛速度。随着城市数量的增加,计算规模变大,利用遗传算法的特性实现算法的并行,以加快算法运行效率。最后,通过选取TSPLIB的部分数据集进行仿真实验,将KSAGA与ACO、GA、SPKSA、ALNS和NSGA-Ⅱ的求解质量以及GA和NSGA-Ⅱ的收敛速度进行对比。研究结果表明:KSAGA在解决单站点多旅行商问题时能够快速收敛,并且相较于其他算法,求解质量得到了很大提升。同时,随着城市数量和旅行商数量增加,KSAGA的优势更为明显。

基于图卷积网络的多特征融合谣言检测方法

关昌珊, 邴万龙, 刘雅辉, 顾鹏飞, 马洪亮 — 2024年06月16 00:00

目前,大部分谣言检测工作主要基于Twitter或新浪微博原文本内容、传播结构和传播文本内容进行谣言检测,忽略了原文本特征与其他特征的有效融合,以及传播用户在谣言传播过程中的作用。针对以上问题,提出了一种基于图卷积网络的多特征融合模型GCNs-BERT,模型同时融合了原文本特征、传播用户特征和传播结构特征。首先,基于传播结构和传播用户构建传播图,将多个用户属性的组合作为传播节点特征;其次,利用多个图卷积网络学习在不同用户属性组合的情况下传播图的表达,同时采用BERT模型学习原文本内容特征表达,最终与图卷积网络学习的特征相融合用于检测谣言。利用公开的新浪微博数据集进行的大量实验表明:GCNs-BERT模型明显优于基线方法。此外,在新冠疫情数据集上进行GCNs-BERT模型泛化能力实验,此数据集训练样本大小仅有新浪微博数据集的1/5,仍然取得了92.5%的准确率,证明模型具有较好的泛化能力。

基于张量表示的间歇性序列自适应区间预测

2024年06月16 00:00

在实际业务中,配件需求发生随机、需求量波动大,配件序列数据呈现明显的间歇性分布,同时由于人工报单失误或特殊事件等因素的影响,实际配件需求易发生异常变化,导致传统的时间序列预测方法难以捕捉配件需求量的演化规律,预测结果不确定性高、可靠性不足。为解决上述问题,提出了一种基于张量表示的间歇性序列自适应区间预测方法。首先,利用层次聚类,基于间歇性序列的平均需求间隔和平方变异系数指标筛选相似序列形成序列簇,用于提取簇内公共需求演化信息,增加可预测性;其次,通过张量分解重构原始需求序列,在最大限度保留序列核心信息的前提下平滑序列中的异常值;最后,构建一种自适应预测区间算法,通过动态更新机制得到配件需求量的预测值和预测区间,以确保结果的可靠性。利用某大型轨道交通制造企业实际售后数据进行验证,与现有典型时间序列预测方法相比,所提方法可有效挖掘不同特点间歇性序列的演化趋势,提高小样本间歇性序列的预测精度。实验结果表明:所提方法在间歇性特有指标均方根标准误差(RMSSE)上,相较于需求预测主流的深度学习方法平均降低了0.32,且当预测结果出现失真时,可提供一个可靠的弹性预测区间,为实际应用中企业智能备件计划决策提供了一种新的解决方案。

LID设施布局对城市径流与污染负荷影响评估

2024年06月16 00:00

关于低影响开发(LID)空间布局对水量水质控制效果影响的研究较为缺乏。针对上述问题,以郑州市中原区为对象,基于SWMM模型原理构建布设LID设施的研究区城市水量水质模型。所提模型依据城市综合径流系数的经验值以及研究区实际情况,将中原区划分为城市建筑高、中、低密集区,并在研究区高、中、低密集子汇水区布设不同比例的LID设施(S1~S5),计算不同雨量级别下不同空间格局下的LID设施对水量水质的控制效果。结果表明:随着雨量级别的增大,LID方案的径流总量削减率、峰值流量削减率和TSS负荷削减率不断减小。在降雨级别为暴雨、大雨和中雨时,在高、中、低密集子汇水区布设占比分别为35%、35%和30%的LID方案(S5),其径流总量削减率超过80%,峰值流量削减率超过70%,且TSS负荷削减率超过50%。从各事件下水量与水质综合指标评估来看,该方案表现最佳。

粤港澳大湾区复合灾害系统暴露度评估

2024年06月16 00:00

为了针对性地预防和降低复合灾害给城市带来的灾害损失,对于链式复合灾害系统暴露度开展研究具有重要的理论实践意义。通过对链式复合灾害系统暴露度的研究分析,综合考虑现有研究并界定了复合灾害系统暴露度的内涵,推导建立了链式复合灾害系统暴露度评价模型和计算方法。以粤港澳大湾区暴雨-滑坡灾害链为例进行实证分析,从人口、经济、社会等方面筛选构建区域灾害链暴露度评估指标体系,运用序关系分析和TOPSIS法计算得到湾区52个区县的暴雨、滑坡单一灾害暴露度指数,进而运用构建的链式复合灾害系统的暴露度理论模型和ArcGIS得到粤港澳大湾区暴雨-滑坡灾害链暴露度区划图,并根据各区域灾害链暴露度属性提出相应的灾害防范化解重大风险应对措施。研究结果表明:经济发达地区对应的暴露度指数显著高于其他地区,低暴露度区集中在经济相对落后的地区,各指标中人口密度和地均GDP占主体地位,对地区暴露度的影响最高。通过对区域复合灾害系统暴露度的评估,可以为政府和相关部门提供合理的科学依据和决策支持,帮助政府、城市规划者和公众更好地了解和应对灾害风险,从而减少灾害的损失和影响。

人为干扰对黄河湿地植物群落的影响及其机制

2024年06月16 00:00

为了分析人为干扰类型对黄河湿地植物群落的影响差异及相关作用机制,在进行大量实地调查后,选择郑州段3 个分别受农业种植、水库修建、建筑施工干扰下的湿地为对象,在对植物群落与相关环境因子指标进行测定后,结合人类压力指标评价体系进行冗余分析。结果表明:研究区湿地植物群落整体表现出明显的退化趋势,维持湿地生产力的内在功能降低;对于不同人为干扰类型下的样地,受到人为干扰的严重程度从大到小依次为建筑施工类干扰、农业种植类干扰、水库修建类干扰;随着人为干扰严重程度的加剧,不同湿地植物群落相似性系数依次下降,鸟类栖息地湿地和太平庄北湿地的物种丰富度指数较桃花峪湿地相比下降程度分别为15.98%和 37.05%,整体湿地植物群落构建逐渐趋于简单化;在引起湿地退化的诸多因素中,土壤中铵态氮含量改变对物种多样性指数与物种均匀度指数呈显著负相关,是湿地植物退化的主要原因之一。

灭火剂对高温混凝土抗压强度和劈拉强度的影响

2024年06月16 00:00

为了研究不同灭火剂对高温混凝土力学性能的影响,以5 ℃/min和10 ℃/min升温速率将不同龄期的混凝土在高温炉里进行加热,分别在200、400、600、800 ℃下维持恒温1 h,测试了不同龄期和不同加热温度下试件的质量损失率。随后将混凝土试块放置于钢化玻璃箱体中,分别使用水、二氧化碳、哈龙1211、七氟丙烷作为灭火剂进行冷却,冷却至室温后,测试不同灭火剂处理后混凝土试块的抗压强度和劈拉强度。结果表明:龄期对烧失率的影响主要体现在400 ℃加热条件下,7 d和14 d养护龄期试块的烧失率大于28 d养护龄期试块的烧失率;常温下灭火剂不影响试块的抗压强度,400 ℃和600 ℃时水、哈龙1211和七氟丙烷会使试块抗压强度降低;对于养护龄期为7 d和14 d的试块,水冷处理在600 ℃条件下会使试块抗压强度升高,分别升高了9.14%和9.18%,龄期并不影响哈龙1211和七氟丙烷的试验结果;加热温度为800 ℃时,试块高温后抗压强度较低,不能体现不同处理方式对试块抗压强度的影响;400 ℃下水、哈龙1211和七氟丙烷会使混凝土劈拉强度降低;二氧化碳对高温混凝土抗压强度和劈拉强度的影响可以忽略。

基于轻量化YOLOv5的电气设备外部缺陷检测

2024年06月16 00:00

为了提高变电站电气设备外部缺陷实时检测的精度,同时让检测模型更加轻量化,提出了一种基于轻量化YOLOv5的电气设备外部缺陷检测方法。首先,构建电气设备外部缺陷图像数据集并进行数据增强处理。其次,采用3种优化策略对原YOLOv5进行改进:通过引入EfficientViT网络改进算法主干网络,减少模型参数量,并在算法Neck部分中加入SimAM无参数注意力机制来提高变电站复杂背景下的识别精度,同时采用Soft-NMS模块来改进检测框筛选方式,避免出现缺陷漏检现象。最后,通过消融实验进行验证。结果表明:轻量化后的电气设备外部缺陷检测模型mAP值稳定在86.4%,与原模型相比提高了1.2百分点,模型参数量减少了20%,计算量减少了 38%,模型大小为11 MB,比原模型减少了19.7%。改进后的模型能够满足设备外部缺陷实时检测的要求,可以实现模型的轻量化部署。

基于变动碳排放强度的电碳联合市场滚动出清模型

姜欣, 段世杰, 金阳, 尚静怡 — 2024年06月16 00:00

针对电力市场与碳市场交易物的物理约束不同,交易时间尺度差异较大,2个市场难以有效融合的问题, 提出了一种基于变动碳排放强度以及集中碳交易模式的电碳联合市场滚动出清模型。模型内通过考虑机组的碳排放强度-负荷率区间增强了电力市场和碳市场之间的互动性,同时基于集中碳交易模式的联合市场滚动出清缩小碳市场的交易时间尺度直至与电力市场同步,更好地发现不同时段下碳排放权的价值。通过算例模拟分析随着中国碳排放基准值的进一步减小以及新能源渗透率的提高对于各机组的影响。结果表明:在所提模型中随着碳排放基准值的减小,高碳排放机组的平均碳成本提高了46%,低碳机组的平均碳收益增加了27%,新能源机组渗透率的提高使得高容量火电机组的平均碳成本降低了5.53%,因此所提模型可有效促进系统向清洁方向转化。相较于传统阶梯碳定价机制,所提模型中高碳排放机组的平均碳成本降低了6.13%,可间接提高高碳排放机组参与碳市场的积极性。

基于线激光的压缩机曲轴圆度和平面度测量

梁杰, 孙震伟 — 2024年06月16 00:00

目前人工使用千分表测量空调压缩机曲轴圆度和平面度时存在易伤工件表面、效率低和不能精确评定等问题。针对上述问题,设计了一套基于线激光位移传感器的空调压缩机曲轴圆度和平面度非接触式测量系统。首先,通过测量标准量棒,提出一种系统误差的标定方法;其次,基于线激光采样数据,开发了一种曲轴横截面圆度测点的提取算法,并将系统误差用于测点补偿,实现曲轴圆度测量;接着根据曲轴平面测点间的斜率分离出轮廓线, 通过均匀下采样方法获取精简点云数据并采用最小二乘法实现曲轴平面度测量;最后,基于上述方法开展了曲轴圆度和平面度的测量实验。实验结果表明:该测量系统的圆度测量精度<4 μm,平面度测量精度<2 μm,圆度重复度测量误差<0.8 μm,平面度重复度测量误差<0.3 μm,满足曲轴圆度和平面度快速准确的测量需求。

基于超声导波的高温管道壁厚监测技术优化

周俊岑, 甘芳吉, 王思宇, 钟涛, 杨随先 — 2024年06月16 00:00

超声导波技术因可将超声换能器与高温环境隔离而常被用于高温管道的壁厚监测系统,但高温下常规耦合技术失效问题和信号信噪比低的问题影响了测量系统的可靠性和测量精度。设计用于传导超声信号的导波杆, 基于声学匹配原理优化干耦合技术,解决高温环境下常规耦合技术的失效问题。提出自适应激励方式和测量数据的乘幂算法以提高高温下测量系统的自适应性和信号信噪比。采用智能分段声速方法对声速进行修正,使高温超声导波测厚系统的测量精度达到±0.03 mm。实验结果表明:在500 ℃的长期热源环境下,超声波换能器端的温度最高不超过56 ℃,验证了测量系统在高温环境下的可靠性。