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Mixture of Topic Model for Multi-document Summarization: Based on LDA(Latent Dirichlet Allocation) topic model, a generative model for multi-document summarization, na...; Liu NaLi Ming-xiaLu YingTang Xiao-junWang Hai-wenXiao Peng; 关键词：LDA; 文献传递

5G移动通信中基于同频干扰分布的协同分布式天线传输系统被引量：5: 2020年; 针对协同分布式的天线传输(CDAT)技术在使用频分多址(FDMA)时,不可避免地造成干扰的过载,致使发射信号峰均比(Peak-to-average signal power ratio,PAPR)增加的问题,从理论上提出了一种多载波系统中下行链路的结合MMSE和空间分集联合接收方法。首先,在相邻宏单元共道干扰的情况下,描述了用于空间分集的空时分组编码传输分集(STBCTD),以及用于多用户空间复用的最小均方误差滤波和奇异值分解(MMSE-SVD)。然后,为了抑制CDAT作用下PAPR的增大,由同频干扰(CCI)分布着手,引入了不需要无线终端信息传输的盲选择映射(Blind SLM),同时给出了STBC、CCI、SINR及BER的详细数学表达。蒙特-卡洛的仿真结果表明:在相同误码率BER条件下,相比于传统方式,本文算法对系统的信噪比性能可以提高1 dB左右。该方案在充分考虑了同频干扰CCI后,CDAT算法可以更为有效地提高系统容量,其也为研究无线蜂窝多接入系统下行链路的性能提供了一种新的思路。; 王金鹏叶政鹏曹帆曹帆; 关键词：同频干扰分集信号峰均比

基于四次方星座低复杂度盲SLM相位旋转的估计算法: 2023年; 盲选择映射(Blind SLM)技术会选择采用原始正交振幅调制(QAM)星座与解映射后接收信号之间的欧氏距离进行盲估计时,对计算复杂度要求较高。为能在确保通信质量的前提下,尽量降低系统的计算复杂度,提出了一种基于四次方星座最小欧氏距离的相位旋转序列估计方法。本算法中由于应用了四次方星座,故可以减少用于计算最小欧氏距离的信号总量,从而能降低系统的计算复杂度。此外,本文还引入了一组由{0°,135°}随机选择构造的相位旋转序列在保持较高的估计精度的前提下,进一步降低复杂度。仿真结果表明:当E_(b)/N_(0)>6 dB时,对于不同的调制方式16QAM和64QAM,相位旋转估计的计算复杂度降低到了传统基于最大似然估计算法(ML)的盲SLM估计的约35%和14%,降低到了两步估计的约50%和21%,而误码率(BER)没有明显降低。因此,本文方法能在不降低无线通信系统性能的前提下,有效减少算法复杂度。; 王金鹏姚庆雪李博赵昕; 关键词：信号峰均比星座复杂度

面向多标签文本分类的深度主题特征提取被引量：14: 2019年; 针对单标签特征提取方法不能有效解决多标签文本分类的问题,文中提出融合主题模型(LDA)与长短时记忆网络(LSTM)的双通道深度主题特征提取模型(DTFEM).LDA与LSTM分别作为两个通道,通过LDA为文本的全局特征建模,利用LSTM为文本的局部特征建模,使模型能同时表达文本的全局特征和局部特征,实现有监督学习与无监督学习的有效结合,得到文本不同层次的特征提取.实验表明,相比文本特征提取模型,文中模型在多标签分类结果上的多项指标均有明显提升.; 陈文实刘心惠鲁明羽; 关键词：主题模型

基于红外光谱与气相色谱耦合的海上溢油鉴别技术: 2020年; 随着海洋运输业和海洋资源开采事业的蓬勃发展,海上石油平台非法排污、船舶碰撞以及事故泄漏等突发性溢油事件频繁发生,造成了严重的海洋环境污染和资源浪费。面对日益增大的海上溢油风险,如何通过有效的溢油监测手段及早地发现油污、确定污染范围、查找污染源、预测溢油漂移趋势并及时采取各种有效措施对溢油污染加以控制,减小溢油造成的经济损失和环境危害,是海洋环境科学关注的焦点和热点问题。本文研究多元油指纹的耦合方法,探寻多元油指纹的内在耦合规律,将傅里叶红外光谱与气相色谱相耦合,建立红外光谱与气相色谱油指纹耦合模型,快速准确地确定溢油品种及其来源,实验结果表明,该模型可以准确地区分0#柴油、-35#柴油、大庆原油、内蒙古原油以及120#燃料油,其RSD分别为0.92%、2.68%、1.73%、0.33%、0.61%,每种油样对应的耦合曲线具有唯一性和准确性。可以为修复受损的海洋生态环境及发展海洋突发事件研究的理论体系提供技术支持,为我国海洋防灾减灾和维护国家海洋权益提供科学依据。; 于卓玉裴伟朱永英王鹏乾; 关键词：傅里叶红外光谱风化正构烷烃

基于主题色板的图像上色方法研究: 2022年; 现有基于主题色板的图像上色方法存在着主题不准确、色彩不和谐、美感评价不客观等问题.鉴于此,本文提出了一套上色解决方案,用Lasso回归模型对Mask R-CNN分割的前景目标提取主题色、WGAN_gp对主题色扩展、NIMA对主题上色方案评价.在美感评价实验中,采用本文方案上色后LPIPS降低了37.5%,NIMA提高了6.6%,表明该方案可行有效.; 李锦峰裴伟朱永英鲁明羽宋琳; 关键词：图像分割

LBS大数据中基于固定网格划分四叉树索引的查询验证被引量：5: 2016年; 基于位置的服务(LBS)进行数据发布时,数据拥有者委派第三方服务商来发布数据,服务提供商代表数据拥有者向用户提供服务。但是LBS中的服务提供商可能是不可信的,这样会在LBS大数据的查询中形成由于商业目的而篡改的不准确的结果。LBS大数据中移动对象的位置随时间而变化,因此数据的动态性导致了索引结构大量的更新操作。该文提出了一种基于固定网格划分四叉树索引机制的空间范围查询验证技术,该技术采用网格划分的方法对空间数据进行划分,并采用四叉树对划分后的网格进行索引。该空间索引结构更新代价低,方便了数据的管理,缩短了检索的时间,四叉树索引对于范围查询具有较高的查询验证效率。该方法确保了用户查询结果的真实性、完整性和正确性。通过实验验证了该方法是有效的。; 宁博裴晓霞李玉居裴新宇; 关键词：查询验证四叉树大数据

基于联合模型的多标签文本分类研究被引量：20: 2020年; 目前大部分多标签文本分类算法忽视文本序列中不同词的重要程度、不同层次文本特征的影响,提出一种ATT-Capsule-BiLSTM模型,使用多头注意力机制(Multi-head Attention),结合胶囊网络(CapsuleNet)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)方法。将文本序列向量化表示,在词向量的基础上通过多头注意力机制学习单词的权重分布。通过胶囊网络和BiLSTM分别提取局部空间信息和上下文时序信息的特征表示,通过平均融合后,由sigmoid分类器进行分类。在Reuters-21578和AAPD两个数据集上进行对比实验,实验结果表明,提出的联合模型在使用简单架构的情况下,达到了较好的性能,F1值分别达到了89.82%和67.48%。; 刘心惠陈文实周爱陈飞屈雯鲁明羽

Fast Stereo-RCNN三维目标检测算法被引量：3: 2022年; 智能机器人、无人驾驶等技术的飞速发展在引领产业变革的同时对环境感知技术提出了新的挑战.基于视觉的三维目标检测算法的性能有了大幅提升,直逼激光雷达,但检测速度离产业实时性需求还有较大差距,成为产业发展的瓶颈之一.鉴于此,本文提出一种基于Stereo-RCNN的Fast Stereo-RCNN三维目标检测算法,用单支路网络检测三维框的多个角点重构三维中心点,轻量区域生成网络固化三维关键点,二分支关键点检测网络锐化目标辨识能力,双层特征融合网络缩短低层特征到高层特征的传递路径.实验结果表明,Fast Stereo-RCNN在检测精度提高的同时检测时间从0.3秒/帧降到了0.11秒/帧,提高了1.72倍.; 迟旭然裴伟朱永英王春立史良宇李锦峰; 关键词：人工智能无人驾驶

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国家自然科学基金(61272369)

文献类型

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