课程文献中心 更多>>

关键词： 改进灰色聚类   通信网络信息   冗余特征   消减   灰色聚类系数  

摘要： 由于通信网络信息存在异常值敏感局限性问题,容易出现冗余特征过分消减或无法完整消减的问题。为此,提出改进灰色聚类方法消减通信网络信息冗余特征。利用熵权法对信息无纲量化处理,克服异常值敏感性的局限,辨识冗余特征。构建三角白化权函数改进灰色聚类算法,计算聚类系数,考虑不同信息特征的影响,采用线性变换归一化方法降维处理冗余特征。结合改进灰色聚类算法聚类低维度冗余特征,设定消减阈值,通过与阈值对比完成网络信息冗余特征消减。由实验结果可知,该方法在不同环境下均能高效消减冗余特征,且误差控制在2 GB以内。

关键词： 低空网络   5G-A通感网络   覆盖优化   干扰优化   切换优化  

摘要： 随着低空经济的迅猛发展,低空5G-A通感一体化网络作为低空经济关键基础设施,其重要性日益凸显。本文聚焦低空无线环境特性,系统剖析低空网络现存问题,提出涵盖邻区、波束、干扰、切换及公专网协同等多方面的低空网络优化策略,并通过低空测试验证其有效性,旨在提升低空网络性能,满足多样化应用需求,为低空网络建设与优化提供有力支撑。

关键词： MLP神经网络   全析因设计法   火箭弯矩   半潜式平台优化  

摘要： 海上发射平台是确保海上发射安全的重要一环,利用多层感知机(MLP)神经网络对海上发射平台进行优化。参考海上发射的总体性布置设计,建立了火箭在发射船上刚性连接段的弯矩模型,计算平台的不同浪向角下的运动响应确定0°浪向角作为最优浪向角;选取6个平台主尺度参数作为优化变量,通过MLP神经网络模型对母型平台进行优化设计,得到的优化平台火箭弯矩相比母型平台减少了21.2%;随后对部分优异的样本点进行建模和数值仿真。结果表明,MLP神经网络模型误差在1%左右,验证了模型准确性,为发射平台的设计优化提供一种新方法,同时为海上发射安全性提供一种预测手段。

关键词： 北斗卫星导航系统   北斗地基增强系统   多模连续运行参考站   服务性能测试   地下管线测量  

摘要： 北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)是我国自主研发的卫星导航系统,2020年BDS正式开通,标志着BDS正式完成全球组网与投入运营。北斗地基增强系统作为BDS的重要延伸,是北斗应用的重要空间基础设施,本文从北斗地基增强系统建设的角度出发,通过增加BDS,组建多模连续运行参考站系统(Continuously Operating Reference System,CORS)实验网实现多模网络RTK服务,从实时测量精度测试、空间可用性测试、时效性测试、时间序列精度测试证明在GPS/GLONASS的基础上融合了BDS的三星系统较GPS/GLONASS双星系统定位精度有所提高,能够同时提高移动站固定效率以及改善电离层模型。将三星CORS系统应用于地下管线测量中,结果表明三星系统能够有效解决困难环境下的作业问题,同时保证了成果精度及作业效率。

关键词： 无线电能传输系统   自抗扰控制   RBF神经网络   双边LCC型拓扑结构   恒压输出   径向基函数  

摘要： 为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控制器设计;其次,利用RBF神经网络的在线学习能力动态优化ADRC控制器中的可调参数,以实现对系统输出电压的精确控制;最后,搭建基于RBF-ADRC的无线电能传输装置,比较RBF-ADRC和ADRC控制器的控制效果。实验结果表明,与传统ADRC控制器相比,RBF-ADRC控制器不仅解决了参数调整困难的问题,还显著提升了系统的响应速度和控制性能,验证了RBF-ADRC控制器的有效性,实现了无超调的稳定输出,并且过渡时间更短。

关键词： 媒介仪式   传统文化   阈限   网络综艺节目   央视频  

摘要： 以中央广播电视总台为代表的主流媒体近年来推出了许多脍炙人口的综艺节目,在推动中华传统文化传承与创新中发挥了重要作用。在媒介仪式视域下,央视频“央young之夏”网络综艺节目从符号重构、过程重构、主体重构三方面对传统文化进行了重构。其中符号重构主要由器物、故事、动作和场景象征组成;过程重构主要对阈限过程进行拓展,使得仪式过程经历了明显的反结构过程,最后重新聚合;主体重构让参与者权力自主、空间拓展、得以窥视和祛魅。最终,仪式在新媒介技术加持下,在传承传统文化的同时注入了新的意义,创造了新的文化认同。

关键词： 轨迹预测   多维特征处理   短时傅里叶变换  

摘要： 现代空战对抗过程的复杂多变使得空战决策模糊多变,有效的轨迹预测能够极大提升决策的准确性。针对空战轨迹预测中复杂时间序列的特性,提出了一种融合短时傅里叶变换(STFT)与多流Transformer网络的轨迹预测方法,旨在提高空战机动轨迹预测的精度。空战机动过程中,飞行器的轨迹变化频繁且复杂,因此,首先通过高阶差分对轨迹数据进行预处理,以消除噪声并保留轨迹的时空特征。随后,利用短时傅里叶变换对预处理后的轨迹进行频域特征提取,分析轨迹的动态变化。为了更好地捕捉位置轨迹和姿态轨迹的差异性,设计了轨迹解耦策略,将这两类轨迹分开处理。接着,基于多流动态注意力机制的Transformer网络处理这些时空特征,从而实现对飞行轨迹中深层依赖关系的捕捉。该网络通过多头注意力机制对多个数据流进行加权处理,增强了模型对不同数据流的时空依赖关系的捕捉能力。实验结果表明,相比传统的预测方法,该文提出的方法预测精度提高了3.88%;STFT与多流Transformer结合的方法有效提高了对复杂空战机动轨迹的预测精度,验证了其在高精度空战场景预测中的适用性。

关键词： 推荐系统   图卷积网络   协同过滤   去噪   多任务学习  

摘要： 目前,基于图卷积网络(GCN)的推荐系统普遍存在噪声、训练效率低以及无法选择合适的损失函数进行有效联合优化的问题。为此,提出结合预训练与去噪图卷积网络的多任务学习推荐模型MCPD,采用图卷积网络重点关注高阶邻居间的协作信号以生成更精准的用户和项目嵌入。首先,通过双向注意力聚合模型分别对用户与项目进行预训练,以提升模型收敛速度和训练效率。其次,设计邻居边去噪自编码器模型,在邻居边去噪任务中将传统图卷积网络与注意力机制相结合以识别噪声边,通过降噪自编码器DAE对嵌入进行编码和解码以减少噪声。最后,选择性能最好的余弦对比损失函数,并结合多任务学习联合优化双向注意力聚合预训练、邻居边去噪和降噪自编码器来保证模型推荐精度。在3个标准数据集上的实验表明,MCPD模型的Recall、NDCG指标分别达到7.10、6.00、19.09以及5.85、4.82、15.75,优于其他基线,在推荐准确性方面相较基于GCN的推荐系统具有明显优势。

关键词： 数字职业   数字人才   美国网络劳动力与教育战略   推进路径  

摘要： 文章通过深度剖析美国史上第一个国家层面的数字职业发展战略——《国家网络劳动力与教育战略:释放美国的网络人才潜能》的出台背景、规划内容与实施路径,结合我国数字职业发展实际,提出可从前瞻性制定数字职业发展规划、标准化夯实数字职业发展基础、生态化协同推进数字职业发展进程、可视化呈现数字职业供需状况、多元化引领数字职业发展实践等方面,推进我国数字职业人才的培养与发展。

关键词： 残缺   网络   白耗  

摘要： 那是去年寒冬的一个晚上,夜已很深,我还在网络上搜索资源。反复搜索无果,让我倍感疲劳和失望。哎!白耗了一个晚上。就在我点开最后一个网页,随手往下一拉,想着就此关机休息的时候,突然看到一张残缺的书页图片,被撕去的书页下面赫然显示着我苦苦寻觅的信息。真是如有神助!那一瞬间,我只觉热血上涌,身体都紧张得颤抖起来。我知道,我所研究的话题又获得了一个关键信息。