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城市交通拥堵与空气污染的交互影响机制研究——基于滴滴出行的大数据分析 被引量:23
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作者 袁韵 徐戈 +1 位作者 陈晓红 贾建民 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期53-72,共20页
城市交通拥堵与空气污染等问题给我国城市的持续发展带来了严峻挑战.本文以成都市为样本,通过融合滴滴出行订单数据、空气质量数据、气候信息等,采用断点回归模型和中介变量分析,对交通拥堵与空气污染之间的交互影响机制进行了研究.结... 城市交通拥堵与空气污染等问题给我国城市的持续发展带来了严峻挑战.本文以成都市为样本,通过融合滴滴出行订单数据、空气质量数据、气候信息等,采用断点回归模型和中介变量分析,对交通拥堵与空气污染之间的交互影响机制进行了研究.结果显示,网约车运行规模的增加会加剧城市的空气污染,其机制是由于车辆流动效率降低这一中介变量的作用,即交通拥堵导致空气污染的增加.但另一方面,空气污染又会对交通拥堵产生抑制作用,而这一现象产生的机制是由于空气污染会促使人们的出行减少,车辆需求和运行规模的减少反而使流动效率增加.本文从人们流动性行为的视角,揭示了城市交通拥堵与空气污染之间的复杂关系,为这些问题的协同治理提供了理论和实证依据. 展开更多
关键词 城市交通拥堵 空气污染 流动性行为 滴滴出行 断点回归模型 中介变量分析
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基于现实网络数据的通信感知一体化网络覆盖预测与优化 被引量:1
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作者 李昕昊 韩凯峰 朱光旭 《中兴通讯技术》 北大核心 2024年第4期57-64,共8页
传统基于人工经验、试错迭代的低效方法已无法适应未来多功能网络的参数优化。为了提升通信感知一体化(ISAC)网络的优化效率以及服务质量,亟需建立系统级的全局网络性能建模与优化新范式。为此,提出了一种面向6G的ISAC网络覆盖预测与优... 传统基于人工经验、试错迭代的低效方法已无法适应未来多功能网络的参数优化。为了提升通信感知一体化(ISAC)网络的优化效率以及服务质量,亟需建立系统级的全局网络性能建模与优化新范式。为此,提出了一种面向6G的ISAC网络覆盖预测与优化框架。该框架利用离线的现实网络数据与多波束信道建模的方法,实现任意天线参数下的ISAC网络性能预测,并且利用零阶块坐标下降等数学优化工具求解黑盒优化问题,实现网络参数的精准寻优。基于所提框架,我们对现实世界中的空地协同ISAC网络进行了系统级性能仿真,并对低空用户进行感知性能优化,对地面用户进行通信性能优化。基于真实现网数据的实验结果表明,所提方法在性能上显著超越了传统的建模与优化方法。 展开更多
关键词 网络智能优化技术 通信感知一体化 本地化信道估计 覆盖预测 零阶优化 低空经济
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从数据处理到区块链网络--信息系统领域研究的回顾与展望
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作者 范绍坤 诺扬·伊尔克 +2 位作者 希拉克·库默 徐睿沄 赵建良 《经济管理学刊》 2022年第1期169-194,共26页
自1953年国际商业机器有限公司(IBM)售出第一台大型计算机以来,七十年岁月变迁已使得人类社会成为一个高度依赖网络化计算系统的信息社会。随着算力的提升,信息系统(IS)在商学与管理学中的地位越来越重要,它在为其他管理学子学科做出贡... 自1953年国际商业机器有限公司(IBM)售出第一台大型计算机以来,七十年岁月变迁已使得人类社会成为一个高度依赖网络化计算系统的信息社会。随着算力的提升,信息系统(IS)在商学与管理学中的地位越来越重要,它在为其他管理学子学科做出贡献的同时,也深入发掘着自身的商业价值。与此同时,信息技术(IT)维系企业生存发展之基、构筑竞争优势之源,也成为一家企业基业长青的必要条件之一。在本文中,通过对顶刊文献进行主题分析,我们详细讨论了信息系统领域研究自20世纪80年代萌发以来的演变。结果表明,信息系统相关研究历经数次变革,在此期间,研究者们的背景学科在发生改变,支持研究的基础技术也在不断精进。从基础的数据处理到系统开发、客户-服务器网络、电子商务、三代互联网(1.0、2.0、3.0),再到区块链,每一次技术演进都催生出与之相应的独特研究问题,吸引着信息系统领域研究者的目光,并促使其更新自身的研究理论与方法。以史为镜,以古鉴今。我们相信,本文研究的内容能为信息系统及其相关领域的研究新人提供一定程度的指引和启迪。 展开更多
关键词 研究方向的演化 信息系统 区块链 元宇宙 非同质化通证 加密货币 主题模型 第三代互联网
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面向空中联邦学习的边缘智能感知模型优化方法研究
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作者 李阳 王新宁 +3 位作者 韩凯峰 蔡智捷 朱光旭 徐明枫 《移动通信》 2024年第3期75-82,共8页
通过应用人工智能技术,通信感知一体化技术将赋予6G网络精确感知万物的能力。为了充分利用网络边缘节点收集到的感知数据且降低模型训练时延,业界提出了空中联邦学习方法,旨在利用无线信道的叠加特性实现多节点模型的聚合任务。然而,无... 通过应用人工智能技术,通信感知一体化技术将赋予6G网络精确感知万物的能力。为了充分利用网络边缘节点收集到的感知数据且降低模型训练时延,业界提出了空中联邦学习方法,旨在利用无线信道的叠加特性实现多节点模型的聚合任务。然而,无线信道噪声对于空中联邦学习的性能影响尚未明晰。为探究该噪声对于模型泛化性能的影响,以最小化模型的种群损失的上界为优化目标,考虑总时延和总能耗的约束条件,建立了感知-通信联合资源分配优化问题,并通过采用网格搜索算法求解最优的传输功率分配方案,指出模型的泛化性能受数据批次大小和噪声功率的影响。仿真结果表明提出的空中联邦梯度下降算法能够显著提升模型的性能表现。 展开更多
关键词 6G无线技术 通信感知一体化 空中联邦学习
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基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法研究 被引量:4
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作者 苗云龙 陆彦辉 +1 位作者 尹峰 杨守义 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2746-2749,共4页
为降低RSSI指纹数据库中指纹数据量和AP数量对KNN算法的运算效率的影响,提出一种基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法,对大型场所构建的RSSI指纹数据库进行优化。在离线阶段,将RSSI指纹数据库中的每条指纹转换成包含32位16进制表示的MD5序... 为降低RSSI指纹数据库中指纹数据量和AP数量对KNN算法的运算效率的影响,提出一种基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法,对大型场所构建的RSSI指纹数据库进行优化。在离线阶段,将RSSI指纹数据库中的每条指纹转换成包含32位16进制表示的MD5序列。在线上阶段,该算法完成定位所需时间与AP数量无关,且不随指纹数量的增加而线性增加,降低了定位所需时间和运算量。同时,该算法自适应地匹配出合适的K值,有效解决了RSSI-KNN算法需手动设定K值的问题。实验结果表明,该算法有效提高了基于Wi-Fi的室内定位技术的定位精度以及定位效率。 展开更多
关键词 WI-FI 室内定位 接收信号强度 消息摘要算法 运算时间复杂度 K近邻算法
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面向配用电侧负荷数据的深度端到端超分辨率感知方法 被引量:19
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作者 刘国龙 赵俊华 +3 位作者 文福拴 毛一汝 吴占昕 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期28-35,共8页
在智能电网中,精准的数据采集是整个系统安全与经济运行的基础。随着信息与物理系统融合的不断加深,各类大数据应用与实时控制等任务对采集高频数据的要求不断提高。然而,提高数据采样频率必然给系统造成更高的数据通信与存储负担。文... 在智能电网中,精准的数据采集是整个系统安全与经济运行的基础。随着信息与物理系统融合的不断加深,各类大数据应用与实时控制等任务对采集高频数据的要求不断提高。然而,提高数据采样频率必然给系统造成更高的数据通信与存储负担。文中提出了一种基于深度学习的超分辨率感知技术,用于从低频采样的传感器数据中恢复精确的高频数据。具体地,提出了一种基于门控循环单元网络的深度端到端超分辨率感知方法,包括特征提取、关系推断、信息重建3个部分。特征提取部分采用一维卷积网络对低频数据进行特征提取;在关系推断部分应用门控循环单元网络对获得的特征进行学习,推断低频数据同高频数据间内在关系;在信息重建部分则使用全连接层对推断信息进行重建,获得对应的高频数据。采用所提方法对居民用户和工业用户功率数据及输电线电压数据进行超分辨率感知,同时使用恢复的高频数据进行负荷状态识别。算例结果表明所提方法能够精准有效地恢复低频数据的丢失信息并提升负荷识别等实际应用的准确性。 展开更多
关键词 智能电网 超分辨率感知 深度学习 负荷识别 配电网
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基于多源传感器数据融合的三维场景重建 被引量:13
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作者 陈义飞 郭胜 +1 位作者 潘文安 陆彦辉 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2021年第2期80-86,共7页
针对特定校园场景重建结果中存在的目标冗余等情况,提出了一种相机RGB位图和激光雷达数据融合的方法。在三维重建领域,通过数据融合的方法剔除特定场景中无关目标以实现三维场景重现。首先使用轻量级的LeGO-LOAM算法,将不同类型的特征... 针对特定校园场景重建结果中存在的目标冗余等情况,提出了一种相机RGB位图和激光雷达数据融合的方法。在三维重建领域,通过数据融合的方法剔除特定场景中无关目标以实现三维场景重现。首先使用轻量级的LeGO-LOAM算法,将不同类型的特征点进行特征提取与匹配,融合不同时刻的点云完成点云地图的重现;然后对构建的点云地图中可能存在的无关目标,借助多源传感器数据和深度学习在计算机视觉领域中的应用技术,在三维空间中进行目标检测与剔除。对于点云地图建模与目标检测2个不同过程,采用点云配准的方法对其进行算法融合,最终完成校园环境下的场景重现。实验结果表明,基于多源数据融合的方法可有效地将三维建模与目标检测2个过程进行结合,完成校园场景下无冗余目标的点云地图构建。该方法可应用于智慧城市、无人驾驶等领域,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 数据融合 三维建模 深度学习 目标检测 特征匹配 场景重现
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基因大数据的集成分析 被引量:4
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作者 胡湘红 彭衡 +3 位作者 杨灿 张纵辉 万翔 罗智泉 《大数据》 2019年第4期67-88,共22页
随着生物科技(如基因芯片和测序技术)的飞速发展,全世界已经积累了海量的数据。有效地整合和集成多层面和多维度的基因大数据,对于全方位解析从遗传变异到疾病发生的整个因果链条具有关键作用,可为个性化、精准医疗服务奠定科学的基础。... 随着生物科技(如基因芯片和测序技术)的飞速发展,全世界已经积累了海量的数据。有效地整合和集成多层面和多维度的基因大数据,对于全方位解析从遗传变异到疾病发生的整个因果链条具有关键作用,可为个性化、精准医疗服务奠定科学的基础。从3个方面对基因大数据的集成分析进行综述:检测风险位点及其功能分析、基因多效性的分析、基于孟德尔随机化的因果推断。进一步结合具体的应用案例进行了阐述,最后对基因大数据的集成分析研究进行了总结以及展望。 展开更多
关键词 GWAS 集成分析 多基因效应 基因多效性 孟德尔随机化
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软件交付模式和定价策略研究:SWS或SaaS 被引量:1
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作者 陈虹桥 沈厚才 +2 位作者 于明汇 章雪 张莲民 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第5期200-216,共17页
传统套装软件(shrink-wrap software,SWS)和软件即服务(software as a service,SaaS)是两种常见的软件交付模式,SWS交付模式下软件可在通用基础上二次开发并部署安装在用户本地服务器上,SaaS交付模式下软件提供商通过互联网将软件应用... 传统套装软件(shrink-wrap software,SWS)和软件即服务(software as a service,SaaS)是两种常见的软件交付模式,SWS交付模式下软件可在通用基础上二次开发并部署安装在用户本地服务器上,SaaS交付模式下软件提供商通过互联网将软件应用程序交付给远程的企业用户。本文考虑一个由两家软件提供商和企业用户构成的市场,每个软件提供商都可以选择采用SWS或者SaaS模式向市场提供软件产品,分别研究不考虑软件质量提升(短期视角下)和考虑软件质量提升(长期视角下)时软件提供商的交付模式选择。研究发现,无论在短期视角下还是长期视角下,企业用户需求越统一、SWS模式二次开发成本越高时,提供商越倾向于选择SaaS模式。在长期视角下,当质量提升成本系数适中或较高时,可形成一家提供商独占市场类型均衡或两家提供商都获得正利润的均衡。最后,我们分析了质量提升对提供商、顾客和社会福利的影响。质量提升在大部分参数范围内损害提供商的利润,对顾客和社会福利有利。 展开更多
关键词 软件交付模式 定价策略 短期视角 长期视角
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基于生成模型的地磁室内高精度定位算法研究 被引量:1
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作者 马帅 裴科 +5 位作者 祁华艳 李航 曹雯 王洪梅 熊海良 李世银 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期211-222,共12页
针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈,提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络2种生成模型,能够在收集少量数据样本的基础上,对给定位置进行伪标签指纹的生成。同时,针对单点地磁指纹定位精度低的问题,设计了... 针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈,提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络2种生成模型,能够在收集少量数据样本的基础上,对给定位置进行伪标签指纹的生成。同时,针对单点地磁指纹定位精度低的问题,设计了一种基于注意力机制的卷积神经网络-门控循环单元的地磁序列定位算法,能够有效利用指纹的空间和时间特性,实现精准定位。此外,还设计并搭建了实时、便携的移动端数据采集和定位系统。通过实际测试表明,利用所提模型可有效构建可用的地磁指纹库,所提算法平均误差可达0.16 m。 展开更多
关键词 深度学习 地磁定位 生成模型 地磁序列
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结伴出行推动消费升级:基于铁路大数据的分析 被引量:8
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作者 曹炜威 刘圣 +1 位作者 李宜威 贾建民 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期17-37,共21页
结伴行为日益普遍,其在出行、购物、餐饮、休闲及其他商业领域对消费者的购买决策有着重要的影响.随着大数据时代的到来,人们的行为能够被更加精准、系统地记录,为研究结伴行为提供了有力的工具.本文认为,结伴行为背后蕴含了消费者对高... 结伴行为日益普遍,其在出行、购物、餐饮、休闲及其他商业领域对消费者的购买决策有着重要的影响.随着大数据时代的到来,人们的行为能够被更加精准、系统地记录,为研究结伴行为提供了有力的工具.本文认为,结伴行为背后蕴含了消费者对高品质生活的追求,有助于推动产品消费升级.本文借助铁路出行的视角,基于成渝铁路的客票销售数据,探究消费者结伴出行对铁路客运产品选择的影响.通过应用赫克曼二阶段模型并控制超过130万名乘客的个体固定效应,本文揭示了结伴出行显著正向影响消费者对高级列车和高等座位的选择.另外,人口统计学特征起着显著的调节作用,女性以及年长者结伴出行更倾向于选择高级列车和高等座位.这些发现不仅为铁路管理提供了新思路,更重要的是揭示了结伴行为对消费升级的正向影响作用,为商业服务和公共管理等广泛领域都提供了重要的参考.企业、单位及政府通过鼓励人们的结伴行为,有利于刺激消费者对优质产品和服务的选择. 展开更多
关键词 结伴 消费升级 大数据 选择行为 高铁
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大数据营销的"时空关" 被引量:10
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作者 贾建民 杨扬 钟宇豪 《营销科学学报》 2021年第1期97-113,共17页
数字经济的蓬勃发展,使得营销科学迎来了一场大数据的变革.本文运用大数据的"时空关"框架,基于时间、空间和关联三个维度,从流动性和社会网络两个领域以及它们的交融,对近十余年大数据营销的研究进展进行归纳和总结,洞察大数... 数字经济的蓬勃发展,使得营销科学迎来了一场大数据的变革.本文运用大数据的"时空关"框架,基于时间、空间和关联三个维度,从流动性和社会网络两个领域以及它们的交融,对近十余年大数据营销的研究进展进行归纳和总结,洞察大数据背景下企业营销战略和消费者行为的改变,展望大数据营销未来的研究方向.特别是,新型冠状病毒肺炎疫情大流行改变人们的生活行为和社会环境,凸显了大数据"时空关"对商业变革和营销模式创新的重要性,并把营销研究范畴从商业效率扩展到社会福祉.总之,大数据的"时空关"不仅能为数字化时代的营销研究提供新的框架和视角,而且也能够为企业拓展新的营销模式提供指导和建议. 展开更多
关键词 大数据 时空关 移动营销 社会网络 新型冠状病毒肺炎疫情
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经济学经验研究的可信性革命——2021年诺贝尔经济学奖得主David Card贡献述评
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作者 张川川 张淑娟 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2021年第12期133-139,共7页
一、引言,2021年10月11日,瑞典皇家科学院(Royal Swedish Academy of Sciences)的经济科学奖委员会(Economic Sciences Prize Committee)宣布,2021年诺贝尔经济学奖,一半授予David Card,以表彰其“对劳动经济学的经验贡献”;另一半授予J... 一、引言,2021年10月11日,瑞典皇家科学院(Royal Swedish Academy of Sciences)的经济科学奖委员会(Economic Sciences Prize Committee)宣布,2021年诺贝尔经济学奖,一半授予David Card,以表彰其“对劳动经济学的经验贡献”;另一半授予Joshua Angrist和Guido Imbens,以表彰他们“对因果关系分析的方法论贡献”。 展开更多
关键词 瑞典皇家科学院 诺贝尔经济学奖 劳动经济学 因果关系分析 经济科学奖 贡献述评
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从技术到法律:AI换脸短视频的侵权风险与规范治理 被引量:2
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作者 张惠彬 侯仰瑶 《北京科技大学学报(社会科学版)》 2024年第1期124-132,共9页
AI换脸技术的出现活跃了短视频创作,短视频平台的AI换脸视频大致分为“存在原视频作为换脸基础的换脸视频”和“不存在原视频作为换脸基础的换脸视频”两类,前者主要涉及版权侵权问题,后者主要涉及人格权侵权问题。AI换脸短视频领域侵... AI换脸技术的出现活跃了短视频创作,短视频平台的AI换脸视频大致分为“存在原视频作为换脸基础的换脸视频”和“不存在原视频作为换脸基础的换脸视频”两类,前者主要涉及版权侵权问题,后者主要涉及人格权侵权问题。AI换脸短视频领域侵权风险治理规则主要依靠著作权法和民法典的有关规定。展望未来,AI换脸应用在短视频传播领域的治理需要在创作自由与私权保护之间寻求平衡。AI换脸技术应用管理和内容标识管理是消解深度合成技术隐匿性的有效方式。同时,关注平台“侵权者”和“治理者”双重角色是解决短视频领域久治不愈的症结所在。 展开更多
关键词 AI换脸 技术管理 内容管理 标识管理 平台双重角色
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面向6G通信感知一体化的固定与可移动天线技术 被引量:3
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作者 曾勇 董珍君 +6 位作者 王蕙质 朱立鹏 洪子尧 姜庆基 王东明 金石 张瑞 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第8期1377-1407,共31页
多天线技术通过在收发端部署天线阵列,从而提供额外的空间自由度(degrees of freedom,DoFs),大幅提升了无线通信的可靠性与有效性。与此同时,多天线技术应用于雷达感知领域,实现了空间角度分辨能力并提升了感知自由度,大幅增强了无线感... 多天线技术通过在收发端部署天线阵列,从而提供额外的空间自由度(degrees of freedom,DoFs),大幅提升了无线通信的可靠性与有效性。与此同时,多天线技术应用于雷达感知领域,实现了空间角度分辨能力并提升了感知自由度,大幅增强了无线感知性能。然而,无线通信与雷达感知领域在过去数十年里独立发展。因此,尽管多天线技术在这两个领域分别取得了巨大的进步,但并没有通过发挥它们的协同作用来实现深度融合。随着感知与通信的融合被确定为第六代(the sixth-generation,6G)移动通信网络的典型应用场景之一,多天线技术的发展面临新的机遇以填补上述空白。为此,本文围绕未来天线阵列规模持续扩张、阵列架构更加多样、阵列形态更为灵活等发展趋势,对面向6G通信感知一体化的多天线技术进行综述。首先介绍未来多天线的不同架构类型,包括以传统紧凑式阵列和新兴稀疏阵列为代表的集中式阵列架构、以无蜂窝大规模MIMO(multiple-input multiple-output)为代表的分布式天线架构,以及三维连续空间阵元位置与朝向灵活可调的可移动天线/流体天线。然后,本文将介绍基于上述天线架构的远场/近场信道建模,并进行通信与感知性能分析。最后总结不同天线架构的特点,并展望解决因天线阵列规模的持续扩展及阵列形态的灵活多变引起的信道状态信息获取困难的新思路。 展开更多
关键词 第六代移动通信 多天线技术 通信感知一体化 信道建模 集中式阵列 分布式阵列 可移动天线
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垂直领域大模型的定制化:理论基础与关键技术 被引量:8
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作者 陈浩泷 陈罕之 +3 位作者 韩凯峰 朱光旭 赵奕晨 杜滢 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期524-546,共23页
随着ChatGPT等基于大模型的产品展现出强大的通用性能,学术界和工业界正积极探索如何将这些模型适配到特定行业和应用场景中,即进行垂直领域大模型的定制化。然而,现有的通用大模型可能无法完全适配特定领域数据的格式,或不足以捕捉该... 随着ChatGPT等基于大模型的产品展现出强大的通用性能,学术界和工业界正积极探索如何将这些模型适配到特定行业和应用场景中,即进行垂直领域大模型的定制化。然而,现有的通用大模型可能无法完全适配特定领域数据的格式,或不足以捕捉该领域的独特需求。因此,本文旨在探讨垂直领域大模型定制化的方法论,包括大模型的定义和类别、通用架构的描述、大模型有效性背后的理论基础,以及几种可行的垂直领域大模型构建方法,期望通过这些内容为相关领域的研究者和从业者在垂直领域大模型定制化方面提供指导和参考。 展开更多
关键词 人工智能 垂直领域大模型 多模态大模型 预训练大模型 大模型微调
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复杂约束条件下的无线资源优化:AI视角下的方法和洞察
17
作者 李洋 徐凡 +1 位作者 张纵辉 刘亚锋 《移动通信》 2024年第7期73-79,共7页
针对无线资源优化问题中普遍存在的复杂约束条件,详细梳理了各种基于AI的优化方法。尽管现有基于AI的优化方法在各种功率分配和波束赋形设计问题上取得了巨大成功,但大多数方法考虑的问题都仅仅配备较为简单的约束条件(例如功率预算约... 针对无线资源优化问题中普遍存在的复杂约束条件,详细梳理了各种基于AI的优化方法。尽管现有基于AI的优化方法在各种功率分配和波束赋形设计问题上取得了巨大成功,但大多数方法考虑的问题都仅仅配备较为简单的约束条件(例如功率预算约束条件),这些约束条件可以通过简单的投影操作得到满足。然而,对于更为复杂的约束条件,例如非凸的服务质量约束条件,其优化变量和无线信道通常是耦合的,如何有效处理非凸耦合的约束条件仍然是一个较大挑战。针对复杂约束条件下的无线资源优化问题,将现有基于AI的优化方法分为三类:监督学习方法、惩罚学习方法和拉格朗日对偶方法,并对这三类方法的适用性和不足作了细致的分析。最后,提出了一种基于增广拉格朗日法的惩罚-对偶学习框架,通过交替训练两个独立的神经网络,分别用以推断原问题的解和相应的拉格朗日乘子。此外,将所提出的惩罚-对偶学习框架应用于两个典型的无线资源优化问题上,并通过仿真实验表明,所提出的惩罚-对偶学习框架在约束违反和计算时间方面,分别优于当前最先进的AI和传统优化方法。 展开更多
关键词 无线资源优化 学习优化 非凸优化 惩罚对偶 复杂约束
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量化压缩感知中最优阈值算法的数据时间权衡
18
作者 徐加樑 赵云彬 《中国科学:数学》 北大核心 2025年第2期343-360,共18页
松弛最优阈值算法是压缩感知中的一种新的阈值技术,用于从少量带噪线性测量中高效恢复稀疏信号,克服了传统硬阈值算法由于残差函数振荡导致的缺点.本文考虑一种新颖的数据时间权衡分析,以说明在任何固定恢复精度下,松弛最优阈值算法在... 松弛最优阈值算法是压缩感知中的一种新的阈值技术,用于从少量带噪线性测量中高效恢复稀疏信号,克服了传统硬阈值算法由于残差函数振荡导致的缺点.本文考虑一种新颖的数据时间权衡分析,以说明在任何固定恢复精度下,松弛最优阈值算法在压缩感知、量化压缩感知还原信号过程中测量数量和迭代次数之间的权衡.理论结果还给出在压缩感知、量化压缩感知中实现信号恢复所需要的有效测量阶数.最后,通过数字实验也展示了松弛最优阈值算法在稀疏重建问题中的数据时间权衡. 展开更多
关键词 压缩感知 量化压缩感知 稀疏重建问题 松弛最优阈值算法 数据时间权衡
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基于多鉴别器生成对抗网络的时间序列生成模型 被引量:4
19
作者 陆彦辉 柳寒 +1 位作者 李航 朱光旭 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期167-176,共10页
针对时间序列的隐私性和连续性导致时间序列数据集在收集过程中存在收集代价昂贵和数据缺失等问题,提出了一种基于循环神经网络的多鉴别器生成对抗网络模型,该模型能够利用小规模数据集合成得到与真实数据相似分布的时间序列数据集。多... 针对时间序列的隐私性和连续性导致时间序列数据集在收集过程中存在收集代价昂贵和数据缺失等问题,提出了一种基于循环神经网络的多鉴别器生成对抗网络模型,该模型能够利用小规模数据集合成得到与真实数据相似分布的时间序列数据集。多鉴别器包含时域、频域、时频域和自相关4种鉴别器,能够充分识别时间序列不同维度下的特征。在实验中,通过损失函数的收敛分析、主成分分析和误差分析,分别从定性和定量的角度对模型进行性能评估。结果表明,所提模型和其他参考模型相比具有更好的性能。 展开更多
关键词 生成对抗网络 时间序列 傅里叶变换 自相关函数 机器学习
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基于深度残差自编码器的无监督聚类算法 被引量:1
20
作者 张浩 陆彦辉 《计算机仿真》 北大核心 2023年第1期405-409,共5页
随着社会数字化程度的加深,数据的类型和维度不断增长,数据逐渐呈现出高维特性。在高维数据下,传统无监督聚类算法聚类效率低下,维度灾难导致其性能不佳。随着深度学习的发展,自编码器技术在降维任务上取得了长足的进步。提出了基于深... 随着社会数字化程度的加深,数据的类型和维度不断增长,数据逐渐呈现出高维特性。在高维数据下,传统无监督聚类算法聚类效率低下,维度灾难导致其性能不佳。随着深度学习的发展,自编码器技术在降维任务上取得了长足的进步。提出了基于深度残差自编码器的无监督聚类方法——ResDAE-KMeans++。上述方法在无监督训练的深度残差自编码器基础上,应用KMeans++在低维特征空间中自主聚类。相较其他无监督聚类算法,应用非线性的残差自编码器编码后的特征空间使得聚类速度显著提升的同时,准确率也得到了进一步提高。在Iris、Wine、MNIST数据集上与其它主流无监督算法进行对比,实验结果表明,ResDAE-KMeans++算法在对比其它聚类算法存在有明显优势。 展开更多
关键词 无监督聚类 深度学习 机器学习
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