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区块链赋能物联网中联合资源分配与控制的智能计算迁移研究 被引量:8
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作者 陈思光 王倩 +1 位作者 张海君 王堃 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期472-484,共13页
大数据场景下,远程云服务器通常被部署用于数据处理与价值挖掘,但在面对时延敏感型或需要动态频繁交互的业务时,该种处理模式显得力不从心.作为对云计算模式的补充,雾计算因其可有效降低任务处理时延、能耗与带宽消耗而备受关注;同时,... 大数据场景下,远程云服务器通常被部署用于数据处理与价值挖掘,但在面对时延敏感型或需要动态频繁交互的业务时,该种处理模式显得力不从心.作为对云计算模式的补充,雾计算因其可有效降低任务处理时延、能耗与带宽消耗而备受关注;同时,面向雾计算的计算迁移机制因其能有效缓解节点的处理负担并改善用户体验而成为领域研究焦点.在雾计算模式下,为了更好地满足计算密集型任务对时延与能耗的要求,基于区块链赋能物联网场景,本文提出了一种联合资源分配与控制的智能计算迁移方案.具体地,规划了一个在时延、能耗与资源约束下的最小化所有任务完成总成本的优化问题,其总成本构成综合考量了时延、能耗和挖掘成本,通过对通信、计算资源与迁移决策的联合优化,实现总成本的最小化.为完成任务迁移,终端以矿工的身份向雾节点挖掘(租借)计算资源,所提出的基于区块链技术的激励机制可充分调动终端和雾节点参与计算迁移的积极性并保障交易过程的安全性,设计的奖励分配规则可保证成功挖掘资源终端收获奖励的公平性.为解决上述规划的优化问题(即混合整数非线性规划问题),提出了一个联合通信、计算与控制的智能计算迁移算法,该算法融合深度确定性策略梯度算法思想,设计了基于反梯度更新的双“行动者-评论家”神经网络结构,使训练过程更加稳定并易于收敛;同时,通过对连读动作输出进行概率离散化运算,使其更加适用于混合整数非线性规划问题的求解.最后,仿真结果表明本文方案能以较快的速度收敛,且与其他三种基准方案相比,本文方案的总成本最低,例如,与其中性能最好的基于深度Q学习网络的计算迁移方案相比,总成本平均可降低15.2%. 展开更多
关键词 计算迁移 雾计算 区块链 深度强化学习 资源分配
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融合无线携能通信的可充电雾计算迁移研究 被引量:1
2
作者 王倩 葛欣炜 陈思光 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2023年第2期85-94,共10页
雾计算网络场景下移动设备因其电池寿命有限而大大制约了其工作能力,简单的计算迁移方案已无法满足用户的服务需求。因此,文中提出了一种融合无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的可充电雾计... 雾计算网络场景下移动设备因其电池寿命有限而大大制约了其工作能力,简单的计算迁移方案已无法满足用户的服务需求。因此,文中提出了一种融合无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的可充电雾计算迁移机制。具体地,通过充分考虑任务迁移比、传输时间和功率分割比的联合优化,构建了一个多用户场景下最小化所有任务完成总能耗的优化问题。基于上述非凸优化问题,提出了一个基于凸差规划与加速梯度的交替优化算法,该算法基于凸差规划和交替优化理论,将非凸优化问题转化成两个凸优化子问题进行交替求解;同时,结合加速梯度下降方法,实现任务迁移比、传输时间和功率分割比等最优解的快速求解。特别地,通过在传统FC模型中融合SWIPT技术,使得智能设备从射频信号中解码结果信息的同时可以从中采集能量,以延长电池的使用寿命。最后,仿真结果表明文中所提出的可充电雾计算迁移机制可以有效降低任务处理能耗,较DGECO方案能耗平均降低了约12.8%。 展开更多
关键词 雾计算 计算迁移 无线携能通信 能量采集 能耗
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雾辅助物联网中公平节能的计算迁移
3
作者 陈思光 尤子慧 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期1926-1934,共9页
为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案.首先,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题.其次,提出了... 为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案.首先,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题.其次,提出了基于动量梯度和坐标协同下降的公平性能耗最小化算法用于解决上述混合整数非线性规划问题.该算法基于雾节点的历史平均能耗、距离、计算能力以及剩余能量值设计了公平性指标以获得对于雾节点能耗公平性最优的迁移决策;通过提出的动量梯度与坐标协同下降法,联合优化雾节点分配给各个任务的计算及带宽资源占比,达到最小化任务处理总能耗.最后,仿真结果表明本文方案能够取得较快的收敛速度,且与随机选择和贪婪任务迁移方案两种基准方案相比,本文方案的总能耗最低,雾节点的能耗公平性最高,且网络寿命分别平均提高了23.6%和31.2%.进一步地,该方案在不同雾节点数量以及不同任务大小的环境下仍然能够保持性能优势,体现了方案鲁棒性高的特点. 展开更多
关键词 计算迁移 雾计算 公平性指标 能耗最小化 网络寿命
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5G蜂窝车联网(C-V2X)资源分配优化与性能评估 被引量:3
4
作者 洪莹 沙宇晨 +2 位作者 丁飞 陈竺 张登银 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期346-354,共9页
为改善蜂窝车联网(C-V2X)频谱利用效率,提出了一种针对系统下行吞吐量最大化、并保证车对车通讯(V2V)链路连接性的资源分配算法。定义蜂窝车联网信道模型,在最大发射功率、中断概率等约束条件下建立优化模型并对其进行分步求解,采用二... 为改善蜂窝车联网(C-V2X)频谱利用效率,提出了一种针对系统下行吞吐量最大化、并保证车对车通讯(V2V)链路连接性的资源分配算法。定义蜂窝车联网信道模型,在最大发射功率、中断概率等约束条件下建立优化模型并对其进行分步求解,采用二分图最佳匹配(KM)算法动态调度信道资源,实现C-V2X通信系统中车辆到路边设施(V2I)下行链路与V2V链路之间动态分配网络资源,最后通过不同交通场景评估算法的优化性能。结果表明:本算法经7次迭代后进入稳态,在保证V2V链路连接性条件下实现了V2I链路资源的优化分配,下行链路频谱效率相较于贪心算法平均提升3.5%以上。 展开更多
关键词 智慧交通 蜂窝车联网(C-V2X) V2X通信 车对车通讯(V2V) 资源分配 吞吐量
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基于无人机工作模式选择的无线传感器网络数据传输 被引量:21
5
作者 孙颖 陈思光 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2021年第6期75-83,共9页
无人机以其高度的灵活性和按需部署能力成为满足下一代蜂窝用户需求的一种潜在技术。为了适应不断变化的无线环境,解决基于无人机的传感器网络能量有限问题以及突破其能量限制对无线传感器网络性能约束的瓶颈问题,文中研究了一种基于无... 无人机以其高度的灵活性和按需部署能力成为满足下一代蜂窝用户需求的一种潜在技术。为了适应不断变化的无线环境,解决基于无人机的传感器网络能量有限问题以及突破其能量限制对无线传感器网络性能约束的瓶颈问题,文中研究了一种基于无人机覆盖的无线传感器网络,通过综合考虑无人机吞吐量以及能耗,提出基于状态转移的无人机工作模式选择方案。具体地,首先考虑了基于视距以及非视距通信链路的无人机到传感器用户的信道模型,并对静态模式下无人机坐标以及巡航模式下无人机工作周期等参数进行设计。然后通过无人机最佳坐标以及工作周期求得无人机最优吞吐量以及能耗,由于最大化吞吐量以及最小化能耗的目标是相悖的,基于此规划了能综合表征无人机吞吐量和能耗的经济效率最大化问题。最后通过最大化经济效率,达到无人机对工作模式进行自适应选择的目的。仿真结果表明,与传统方法相比,所提算法在经济效率方面可以获得更高的性能提升。 展开更多
关键词 无人机 吞吐量 能量消耗 经济效率 工作模式选择
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基于多模型融合的室内行人航迹推算建模与性能分析 被引量:1
6
作者 丁飞 朱跃 +2 位作者 艾成万 孙进 张登银 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期456-463,共8页
针对行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)室内信号易受到环境和多径效应干扰的问题,提出一种基于多模型融合的室内PDR优化建模方法.给出多模型融合的室内PDR建模方法系统模型,包括步数检测、步长推算、方向推算以及位置推算4... 针对行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)室内信号易受到环境和多径效应干扰的问题,提出一种基于多模型融合的室内PDR优化建模方法.给出多模型融合的室内PDR建模方法系统模型,包括步数检测、步长推算、方向推算以及位置推算4个关键阶段.该方法在步数检测阶段融合了峰值检测算法、局部最大值算法以及提前过零检测算法;在步长推算阶段融合Weinberg方法和Kim方法,并利用卡尔曼滤波算法校正步数检测和步长推算的误差.基于不同场景从步数、步长、方向、位置误差方面与传统算法进行比较.结果表明,该组合模型结合了传统步数检测和步长推算算法的特征识别结果,可实现对步数检测、步长推算过程中信号特征的优化处理;在手持场景下,步数检测识别准确,步长推算中值误差在0.060 m以内,方向推算平均绝对误差最小为3.06°,位置推算平均误差为0.2353 m,取得较好的室内步行状态识别与定位性能. 展开更多
关键词 行人航位推算 室内定位 步数检测 步长推算 方向推算 位置推算
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基于HarmonyOS与NB-IoT的城市共享停车系统设计与性能评估 被引量:1
7
作者 都秉甲 丁飞 +2 位作者 刘春君 龚淑蕾 李治良 《无线电工程》 2024年第11期2703-2709,共7页
共享停车是应对汽车保有量增长导致的城市停车难题、充分利用现有停车位资源的重要举措。提出了一种基于HarmonyOS与窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)的城市共享停车体系,以HarmonyOS与NB-IoT设计共享停车融合终端、... 共享停车是应对汽车保有量增长导致的城市停车难题、充分利用现有停车位资源的重要举措。提出了一种基于HarmonyOS与窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)的城市共享停车体系,以HarmonyOS与NB-IoT设计共享停车融合终端、云IoT平台作为共享停车的边缘服务平台。给出了基于云IoT平台的城市共享停车服务体系的架构设计,提出了基于HarmonyOS与NB-IoT的终端标准化设计以及端云一体化开发方法。对地面拉远和地下场景下的NB-IoT的穿透覆盖性能,以及不同运行环境下的HarmonyOS系统的线程响应时间分别进行了实测与性能评估,验证了所提系统的有效性与服务性能。为不同停车设备的智能化、互联与协同提供了统一的集成管理与开放方案,为提高现有停车设施的使用效率,推动我国智慧城市交通发展和提升新型城镇化建设质量提供可行的实施路径。 展开更多
关键词 物联网 共享停车 HarmonyOS 窄带物联网 车位锁
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基于用户聚类的无人机集群任务规划策略
8
作者 马文 丁飞 +2 位作者 赵芝因 王瑞 王诗怡 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第3期528-534,共7页
为解决自然灾害引发的“断电、断网、断路”所导致的通信指挥难题,提出了一种无人机辅助网络系统,通过机载边缘服务器装载地面用户热门访问内容并发布应急通知消息。无人机基于地面服务需求,引入了Q-Learning强化学习算法进行轨迹规划... 为解决自然灾害引发的“断电、断网、断路”所导致的通信指挥难题,提出了一种无人机辅助网络系统,通过机载边缘服务器装载地面用户热门访问内容并发布应急通知消息。无人机基于地面服务需求,引入了Q-Learning强化学习算法进行轨迹规划并将整个系统分为无人机探索子系统和无人机服务子系统。无人机探索子系统针对单个无人机信号覆盖面积有限无法采集到区域内所有移动设备位置的问题,创建边界探索方式来确定无人机群的最优数量。无人机服务子系统通过分别对移动设备进行K-means、K-medoids、AGNES聚类选取最优聚类方式确定聚类中心,以聚类中心为导向进行轨迹规划从而尽最大可能为移动设备服务。仿真结果表明,所提无人机辅助系统具有设计可行性,确定了无人机群信号全覆盖的最小配置数量,同时得出不同聚类算法的无人机群适用场景。研究结果可用于评估地面用户的保障服务体验,为无人机辅助通信网络的架构设计与控制优化提供依据。 展开更多
关键词 无人机 强化学习 K-MEANS K-medoids AGNES
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多通路高分辨率网络与注意力机制融合的车辆检测模型 被引量:5
9
作者 丁飞 米冠宇 +3 位作者 童恩 张楠 暴建民 张登银 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期122-130,共9页
为改善道路交通监测和保证智能网联交通系统的安全、可靠与稳定运行,提出了在路侧边缘平台中基于多通路高分辨率网络与注意力机制融合的车辆检测模型MCHRANet。该模型采用多通路的高分辨率网络的结构设计,保留高分辨率特征并保障识别准... 为改善道路交通监测和保证智能网联交通系统的安全、可靠与稳定运行,提出了在路侧边缘平台中基于多通路高分辨率网络与注意力机制融合的车辆检测模型MCHRANet。该模型采用多通路的高分辨率网络的结构设计,保留高分辨率特征并保障识别准确率。融入注意力机制的特征融合方法,通过特征连接权重自学习实现多尺度特征的深度融合。各通路网络采用跳跃连接促进跨层特征融合,加速网络收敛,并利用公开数据集对车辆检测性能进行评估并验证。结果表明:所提模型的车辆检测性能优于3个传统模型,改进后的网络识别平均精度均值(mAP)指标接近95%,且对于不同场景下的检测具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 车辆检测 高分辨率网络 注意力机制 特征融合 跳跃连接
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面向边缘计算的智能资源分配与计算迁移研究 被引量:2
10
作者 王倩 张雅文 陈思光 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第1期48-57,78,共11页
为了满足物联网场景中不同用户的差异化需求和提高资源利用率,以构建一个高效的边缘计算服务系统,本文提出了一种基于优先级的物联网边缘计算迁移机制。边缘节点通过感知任务的优先程度,合理分配计算资源,并提供相应的计算服务,避免时... 为了满足物联网场景中不同用户的差异化需求和提高资源利用率,以构建一个高效的边缘计算服务系统,本文提出了一种基于优先级的物联网边缘计算迁移机制。边缘节点通过感知任务的优先程度,合理分配计算资源,并提供相应的计算服务,避免时延敏感型任务因等待时间过长而导致执行失败,提高用户服务质量。通过综合考虑计算迁移决策、带宽资源和边缘节点计算资源分配,构建了一个基于优先级的任务完成总能耗最小化问题。同时,为解决上述优化问题,设计了一种基于优先级的智能资源分配与计算迁移算法。该算法通过融合深度确定性策略梯度算法的思想,构建了双重“行动者-评论家”网络架构,加快了训练过程的收敛速度;并且,为了使该算法适用于本文规划的混合整数优化问题,对连续动作输出做离散化处理,生成二进制迁移决策。仿真结果表明,本文所提机制能够获得近似贪婪算法的最优迁移与资源分配策略,与本地计算、完全迁移和DQN(Deep Q Networks)方案相比,本文提出的算法在系统总能耗方面分别平均减少约52%、 13%和7%。 展开更多
关键词 计算迁移 边缘计算 任务优先级 深度强化学习 资源分配
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五自由度机器人运动控制与空间位姿仿真系统 被引量:12
11
作者 庄衡衡 丁飞 +2 位作者 章华涛 张海涛 暴建民 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第11期14-20,共7页
多自由度机器人在高端制造、空间遥操作和智能自主系统等领域具有极其重要的作用,其运动学与空间位姿研究可用于运动控制、轨迹规划和工作空间分析等。该文设计并实现一种五自由度机器人运动控制与空间位姿仿真系统,建立该机器人的结构... 多自由度机器人在高端制造、空间遥操作和智能自主系统等领域具有极其重要的作用,其运动学与空间位姿研究可用于运动控制、轨迹规划和工作空间分析等。该文设计并实现一种五自由度机器人运动控制与空间位姿仿真系统,建立该机器人的结构模型,并提出正向运动学和逆向速度运动学解法;通过对多电机驱动单元的集成开发,实现X、Y和Z轴向及两个转向控制;选取一个马鞍面定义为该机器人空间观测作业任务,同步执行五自由度运动控制和空间位姿仿真的协同分析。测试结果表明,目标位姿与仿真位姿具有一致性,验证所提出运动学模型与解法的有效性。研究结果可用于评估多自由度机器人的可达工作空间,为其结构设计与控制优化提供理论和方法支撑。 展开更多
关键词 五自由度机器人 运动控制 正向运动 逆向运动 空间位姿
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基于雾计算的智能电网安全与隐私保护数据聚合研究 被引量:49
12
作者 陈思光 杨熠 +2 位作者 黄黎明 韩林秀 吴蒙 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2019年第6期62-72,共11页
近年来,智能电网正以新一代电力网络的身份飞速发展,但在新技术应用的同时也不可避免地带来了隐私泄露威胁。为了应对这类信息安全问题,相关研究通常从智能电表数据和智能电表身份两个方面进行隐私保护。文中提出一种基于雾计算的智能... 近年来,智能电网正以新一代电力网络的身份飞速发展,但在新技术应用的同时也不可避免地带来了隐私泄露威胁。为了应对这类信息安全问题,相关研究通常从智能电表数据和智能电表身份两个方面进行隐私保护。文中提出一种基于雾计算的智能电网安全与隐私保护数据聚合方案,该方案利用云雾合作的多级聚合模型和同态加密算法,对智能电表实时数据进行多层隐私保护。实时数据在智能电表端通过加密获得第一层隐私保护,在雾端进行细粒度聚合获得第二层隐私保护,实现了整个网络数据传输与处理的机密性和隐私性。雾级聚合数据在云节点作为系数嵌入符合霍纳规则的一元多项式完成第三层隐私保护,最终电力服务机构将云级粗粒度聚合数据霍纳分解与解密,获得雾级与云级明文聚合数据。这些差异化实时数据可为电力服务机构进行电力消费分析与调度决策提供支撑。在整个数据传输过程中,设计的轻量级密钥协商身份认证机制实现了较低的计算成本,且能够有效抵御伪装攻击,保护数据的完整性;同时,云雾数据聚合操作极大地降低了冗余数据传输量(即通信开销)。最后,安全与性能评估表明该方案相对其他方案在安全性、实用性和高效性方面具有极大优势。 展开更多
关键词 雾计算 隐私保护 数据聚合 椭圆曲线 同态加密 霍纳规则
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基于光栅图像识别的目标定位优化方法研究 被引量:11
13
作者 马海蓉 丁飞 +3 位作者 章华涛 张海涛 庄衡衡 张登银 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第12期29-33,共5页
高精度光栅测量系统和光谱识别定标对于大口径空间天文望远镜观测至关重要,将图像的智能识别与光栅测量系统相结合,可以解决传统光栅测试过程中目标识别困难和特征难以提取的问题。由于目标光源点光谱成像的特点以及背景噪声的干扰,图... 高精度光栅测量系统和光谱识别定标对于大口径空间天文望远镜观测至关重要,将图像的智能识别与光栅测量系统相结合,可以解决传统光栅测试过程中目标识别困难和特征难以提取的问题。由于目标光源点光谱成像的特点以及背景噪声的干扰,图像目标的自动识别和位置提取精度受限。该文设计并构建基于观测图像识别的光栅测试分析系统,利用光栅的分光特性,结合图像传感器进行光电转换和特征识别,通过分析目标光栅图像的关键特征,利用图像预处理算法对光栅图像进行反色和模糊去噪,获得更清晰的光斑特征,通过密度质心法提取光斑中心,再由高斯曲面拟合提取光栅图像的目标中心和像素分布特征。实验结果表明,相比传统密度质心法,该文方法能够准确提取光栅图像中多目标的中心,像素幅值识别精度提升1个像素以上。 展开更多
关键词 光栅测试 图像识别 密度质心法 高斯曲面拟合
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智能网联汽车计算卸载与边缘缓存联合优化策略 被引量:4
14
作者 丁飞 沙宇晨 +2 位作者 洪莹 蒯晓 张登银 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1203-1214,共12页
为了保障智能网联汽车的低时延通信,利用蜂窝车联网中V2X(vehicle to everything)信道模型、边缘计算技术,研究计算卸载与边缘缓存联合优化策略。设计了一种智能网联汽车计算卸载与边缘缓存协同模型L-DDPG(least-deep deterministic pol... 为了保障智能网联汽车的低时延通信,利用蜂窝车联网中V2X(vehicle to everything)信道模型、边缘计算技术,研究计算卸载与边缘缓存联合优化策略。设计了一种智能网联汽车计算卸载与边缘缓存协同模型L-DDPG(least-deep deterministic policy gradient),通过对车载本地与边缘计算资源的整合,支持V2X场景下对不同计算任务的分类处理。由边缘平台对车载计算请求进行预判决,确保对连续的计算任务快速响应;结合基于最近最少使用(least recently used,LRU)的边缘缓存策略,实现对新计算任务的高效管理;基于DDPG算法对计算卸载与边缘缓存进行联合卸载决策。仿真结果表明:L-DDPG模型性能优于传统模型,能够有效提升系统的工作效能,在保障业务服务质量的同时降低时延和系统资源消耗。 展开更多
关键词 智能网联汽车 V2X(vehicle to everything) 多接入边缘计算 深度强化学习 计算卸载 边缘缓存
原文传递
基于深度强化学习的云边协同计算迁移研究 被引量:18
15
作者 陈思光 陈佳民 赵传信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期157-166,共10页
基于单一边缘节点计算、存储资源的有限性及大数据场景对高效计算服务的需求,本文提出了一种基于深度强化学习的云边协同计算迁移机制.具体地,基于计算资源、带宽和迁移决策的综合性考量,构建了一个最小化所有用户任务执行延迟与能耗权... 基于单一边缘节点计算、存储资源的有限性及大数据场景对高效计算服务的需求,本文提出了一种基于深度强化学习的云边协同计算迁移机制.具体地,基于计算资源、带宽和迁移决策的综合性考量,构建了一个最小化所有用户任务执行延迟与能耗权重和的优化问题.基于该优化问题提出了一个异步云边协同的深度强化学习算法,该算法充分利用了云边双方的计算能力,可有效满足大数据场景对高效计算服务的需求;同时,面向边缘云中边缘节点所处环境的多样及动态变化性,该算法能自适应地调整迁移策略以实现系统总成本的最小化.最后,大量的仿真结果表明本文所提出的算法具有收敛速度快、鲁棒性高等特点,并能够以最低的计算成本获得近似贪心算法的最优迁移决策. 展开更多
关键词 深度强化学习 边缘计算 计算迁移 资源分配 能量消耗
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智能网联交通混合标签感知的推荐预测模型 被引量:2
16
作者 李湘媛 丁飞 +2 位作者 任素菊 张登银 康忆宁 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2023年第4期688-695,共8页
针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题,提出一种新型混合标签感知推荐模型(hybrid tag-aware recommender model,HTRM)。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户... 针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题,提出一种新型混合标签感知推荐模型(hybrid tag-aware recommender model,HTRM)。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户行为标签和用户评分进行向量表示;特征层引入自编码器提取项目的自相似特征,采用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取用户行为特征;门控层联合用户和项目的特征,并输入至全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)进行评分预测。实验结果表明,与TCF、CCF、ACF和DSPR传统模型相比,HTRM模型设计更合理,可以获得较高的推荐预测精度。 展开更多
关键词 智能网联交通 推荐系统 协同过滤算法 标签感知 全连接神经网络
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基于深度学习的能量高效雾计算迁移研究 被引量:2
17
作者 汤蓓 郑忆敏 +1 位作者 陈思光 吴蒙 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2020年第2期101-107,共7页
任务计算迁移作为大数据物联网场景下有效缓解计算压力的新型模式,引起了学者们的极大关注,虽然计算迁移在一定程度上缓解了原始感知设备的计算压力,提高了数据处理速度,但它并不能动态自适应地做出迁移决策。文中基于深度学习理论对雾... 任务计算迁移作为大数据物联网场景下有效缓解计算压力的新型模式,引起了学者们的极大关注,虽然计算迁移在一定程度上缓解了原始感知设备的计算压力,提高了数据处理速度,但它并不能动态自适应地做出迁移决策。文中基于深度学习理论对雾计算迁移的任务完成时间与能耗最小化进行了深入研究。首先构建了任务完成时间最小化雾计算迁移优化问题,提出了一个基于深度学习的雾计算迁移决策算法用于解决上述优化问题;其次,为了进一步优化雾计算迁移的能耗,构建了终端用户能耗最小化雾计算迁移优化问题,基于上述迁移决策算法求解的最优迁移决策,提出了一个最优传输功率分配求解算法用于解决上述优化问题;最后,仿真结果表明所提算法具有较快的收敛速度,并在最小化任务完成时间迁移决策的基础上有效降低了终端用户能耗。 展开更多
关键词 雾计算 计算迁移 深度学习 能量高效
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雾辅助的隐私保护分层多维数据聚合研究 被引量:7
18
作者 李雅兰 王倩 +1 位作者 袁可 陈思光 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第7期1499-1504,共6页
本文提出了一种雾辅助的隐私保护分层多维数据聚合机制,在实现多维异构类型数据聚合的同时,可提供不同粒度的数据应用支撑.首先,该机制通过充分利用本地雾计算资源构建了一个无第三方机构参与的分层聚合框架,为实现安全、高效、灵活的... 本文提出了一种雾辅助的隐私保护分层多维数据聚合机制,在实现多维异构类型数据聚合的同时,可提供不同粒度的数据应用支撑.首先,该机制通过充分利用本地雾计算资源构建了一个无第三方机构参与的分层聚合框架,为实现安全、高效、灵活的多维数据感知与传输提供了保障.其次,融合同态Paillier算法与霍纳法则的多维数据隐私保护聚合机制,保证了数据隐私并降低了计算与通信成本.特别地,基于霍纳法则解析出的不同粒度聚合结果,可满足不同场景的应用需求.此外,设计了一种高效的签名认证机制,该机制通过采用轻量级的椭圆曲线加密算法与批量认证技术,可实现数据完整性和身份有效性的验证.最后,安全与性能分析结果表明本机制安全性能高,且相较于其他方案其计算成本更低,更加适用于实际应用场景. 展开更多
关键词 多维聚合 雾计算 隐私保护 同态加密 霍纳法则
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基于深度LSTM与遗传算法融合的短期交通流预测模型 被引量:6
19
作者 李静宜 丁飞 +2 位作者 张楠 李湘媛 顾潮 《无线电通信技术》 2022年第5期836-843,共8页
短期交通流预测是交通优化控制和智能服务的基础。由于交通流日内波动性明显,使用单层长短期记忆网络(LSTM)存在泛化能力不足的问题,堆叠多层LSTM易导致模型难以快速收敛。通过对LSTM神经网络架构的优化设计,提出一种深度LSTM与遗传算... 短期交通流预测是交通优化控制和智能服务的基础。由于交通流日内波动性明显,使用单层长短期记忆网络(LSTM)存在泛化能力不足的问题,堆叠多层LSTM易导致模型难以快速收敛。通过对LSTM神经网络架构的优化设计,提出一种深度LSTM与遗传算法融合的交通流预测模型GA-mLSTM。首先,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对LSTM层数、Dense层数、隐藏层神经元个数和Dense层神经元个数进行优化,确定GA-mLSTM模型的网络结构设计和最优参数;然后,基于GA-mLSTM模型的预测结果,使用差分运算对预测误差进行修正;最后,利用公开数据集对交通流预测性能进行评估并验证,实验结果表明:GA-mLSTM模型采用3层LSTM神经网络结构,融入遗传算法和差分计算后,能有效捕获路网交通流的波动特性,可以实现更准确的交通流预测。 展开更多
关键词 交通流预测 长短期记忆网络 遗传算法 差分处理
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基于CNN与多尺度特征融合的城市交通流预测模型 被引量:5
20
作者 殷齐 丁飞 +2 位作者 朱跃 李静宜 沙宇晨 《计算机技术与发展》 2022年第10期175-181,共7页
随着出租车和网约车的日益普及,GPS数据生成大量的时空视频流数据,对城市交通流预测提供坚实的数据价值。传统城市流量预测方法存在精度低,目标区域受周围区域影响等问题。卷积神经网络在交通流预测上表现出色,但仍存在目标区域受全局... 随着出租车和网约车的日益普及,GPS数据生成大量的时空视频流数据,对城市交通流预测提供坚实的数据价值。传统城市流量预测方法存在精度低,目标区域受周围区域影响等问题。卷积神经网络在交通流预测上表现出色,但仍存在目标区域受全局信息的干扰、低层网络的特征表征能力弱及高层下采样损失过多特征等问题。该文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与多尺度融合机制的交通流预测模型MS-RSCNet(Multi-scale Residual Self Checking Network)。该模型采用了一种残差自校验网络(Residual Self Checking Network,RSCNet)结构,并引入融合多尺度特征的双向门控循环单元设计方案。通过公开数据集对交通流预测性能进行测试验证,相较于ST-ResNet、ARIMA、STAR等模型,MS-RSCNet模型具有更优的交通流预测性能。 展开更多
关键词 交通流 卷积神经网络 残差自校验网络 多尺度特征 门控循环单元
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