重慶郵電大學學報(自然科學版)

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重慶郵電大學學報(自然科學版) 關注(): 期刊周期：雙月刊; 期刊級別：北大核心; 國內統一刊號：50-1181/N; 國際標準刊號：1673-825X; 主辦單位：重慶郵電大學; 主管單位：重慶市教委; 查看重慶郵電大學學報(自然科學版)近十年數據入口>>>; 上一本期雜志：黑龍江科學黑龍江科技雜志; 下一本期雜志：兵器材料科學與工程編輯部

　　《重慶郵電大學學報》(自然科學版)(雙月刊)創刊于1988年，是由重慶市教育委員會主管、重慶郵電大學主辦的以信息學科為特色的專業性學術期刊;它反映了我國電子、通信、計算機、自動控制等最新科學技術研究成果，在中國文獻領域占有重要的學術地位。目前是全國中文核心期刊、中國科技核心期刊、中國無線電電子學文獻數據庫核心期刊、全國優秀自然科學學報、重慶市優質期刊、重慶市“十佳”科技期刊、重慶市一級期刊。

　　重慶郵電大學學報(自然科學版)雜志欄目設置

　　通信與信息系統、信號與信息處理、電磁場與微波技術、控制理論與控制工程、計算機應用技術、計算機軟件與理論、管理科學與工程

　　重慶郵電大學學報(自然科學版)雜志榮譽

　　CA 化學文摘(美)CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)萬方收錄(中)上海圖書館館藏劍橋科學文摘北大核心期刊(中國人文社會科學核心期刊)哥白尼索引(波蘭)國家圖書館館藏物理學、電技術、計算機及控制信息數據庫知網收錄(中)維普收錄(中)Caj-cd規范獲獎期刊中國科技期刊核心期刊

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　　《南京郵電大學學報》的辦刊宗旨是：高舉馬克思主義、毛澤東思想和鄧小平理論偉大旗幟，堅持四項基本原則和改革、開放方針，堅持“雙百”方針，理論聯系實際，促進教學，科研水平的提高和教育、教學改革的深入發展，開展國內外學術交流，推動本院“兩個文明”建設，為培養更多的高素質的合格人才服務，為經濟建設特別是信息產業的發展服務。

　　重慶郵電大學學報(自然科學版)最新期刊目錄

吸收光譜法快速檢測長江水COD的方法————作者：鄭培超;呂強;王金梅;曾金銳;李成林;楊琴;

摘要：為滿足地表水化學需氧量的高精度檢測，提出了一種基于紫外-可見吸收光譜結合連續投影-支持向量機回歸的預測模型。以長江水的吸收光譜為研究對象，采用SPXY劃分出訓練集和測試集，使用Savitzky-Golay濾波對數據進行預處理，采用連續投影算法篩選出特征波長，利用支持向量機回歸擬合特征波長與樣本濃度，建立長江水化學需氧量的回歸模型。以決定系數R²、均方根誤差RMSE、平均相對誤...

概率區間值模糊覆蓋粗糙集及其三支決策————作者：金雨馨;馮濤;王榮欣;張少譜;

摘要：區間值模糊覆蓋作為等價類的一種推廣，對客觀世界的描述更加準確實用。區間值模糊數可以由均值拓展而得，使其更具有解釋性，基于概率的思想，對區間值模糊集的概率和條件概率進行改進，提高了概率的精確度。在區間值模糊覆蓋近似空間中利用區間模糊相似度構造了二元關系，建立了概率區間值模糊覆蓋粗糙集模型，并得到了它的三分類結果。為了提高決策的準確性，研究了基于三描述的損失函數，并重新定義了期望損失函數。給出了確定模...

基于改進差分進化算法的系統辨識方法————作者：呂證;陳博;李章勇;秦對;

摘要：對于復雜控制系統，采用傳統建模方法得到的被控對象模型，存在精度較低和收斂速度較慢等問題。針對該問題，提出了一種基于改進差分進化算法的系統辨識方法，通過采用變異率和交叉算子動態更新策略，并實時更新種群以及優化、進化終止條件，大幅度地提升了辨識模型的精度以及算法的收斂速度。與傳統的最小二乘法、二階加時滯模型法、差分進化算法以及遺傳算法相比，提出的辨識方法在精度上分別提升了94.91%、40.11%、2...

改進粒子群優化算法和雙分支網絡的耦合效率預測————作者：賴春紅;陳先勤;姜小明;陳帥;王悅;劉思創;鄒林熹;

摘要：針對混合波導結構耦合效率分析中軟件仿真所需時間長、資源占用大的問題，提出神經網絡模型對混合波導結構耦合效率進行預測，減少時間資源的占用。為解決多變量問題中不同自變量間步長差距較大導致單一網絡特征提取能力受限的問題，提出針對不同變量使用雙分支網絡進行特征提取，使用改進后的粒子群優化算法對雙分支網絡超參數進行全自動優化，進一步提高模型預測精度。在混合波導結構耦合效率數據集上的實驗表明，提出的改進粒子群...

基于q階正交模糊猶豫度和個性化調整的大群體決策————作者：盧方蕙;張超;李德玉;牛宇鴿;劉可欣;李文濤;

摘要：為了緩解決策信息表示中的不確定性以及不同決策者在不同時間點差異化的共識水平對決策結果的影響，依據q階正交模糊猶豫度和后悔理論，提出一種兩階段框架下基于個性化調整的大群體決策方法。構建一種新型映射函數將實數轉化為q階正交模糊數；依據歐氏距離和Hausdorff距離相結合的混合距離提出改進型k均值三支聚類算法，降低大群體決策的整體復雜度；將共識水平與灰關聯系數相結合，探索一種組內決策者的權重計算方法，...

原型對比學習驅動的魯棒性關系抽取方法————作者：吳濤;徐敖遠;田侃;先興平;袁野;張姝;曹新汶;

摘要：關系抽取旨在識別非結構化文本中實體對之間的語義關系，現有方法無法靈活應用于開放域場景，如何在開集環境中自適應地進行關系抽取仍然是該領域的一項重要挑戰。針對關系抽取場景中未知類別樣本識別問題，提出了一種原型對比學習驅動的魯棒性關系抽取方法。根據高斯分布為每個類別初始化可學習的原型中心，通過改進對比學習損失函數拉近同類樣本到類別原型的距離，進一步通過增加正則化項約束樣本輸出概率分布與異類原型的差異。與...

聯合邊緣檢測強化空間細節的語義分割方法————作者：劉伯紅;蔣佳躒;

摘要：針對圖像語義分割中存在的邊緣模糊和準確度較低的問題，提出一種基于邊緣感知強化空間細節的圖像語義分割方法，在語義分割網絡中引入邊緣檢測模塊，以捕獲更加精細的空間細節。模型采用編碼器-解碼器結構，使用空間金字塔池化模塊(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)提取語義信息；提出雙向多級聚合模塊(bi-directional multi-level aggregatio...

基于三維點云的道路裂縫高精度檢測方法————作者：代少升;朱浩林;舒志成;

摘要：為了有效檢測道路裂縫并精確量化裂縫的三維參數，提出了一種基于三維點云的道路裂縫高精度檢測方法。使用線激光測量系統獲取路面模型的點云數據，對采集的點云數據進行去噪處理，通過超體素分割建立點云數據的鄰接拓撲關系；計算所有分割后的點云數據與其鄰接點云的局部凹凸性，對存在凹性突變的點云區域進行空間聚類；使用最小包圍盒算法對聚類區域進行三維量化，從而測量出道路裂縫的精確長度、寬度與深度。實驗結果表明，提出的...

動態運動約束下的視頻異常檢測————作者：石瑞年;何強;王恒友;陳琳琳;

摘要：現有的基于幀預測的方法精度低的原因大多是不緊湊的正常分布學習，導致了異常事件的強泛化。對此，提出了動態運動約束下的視頻異常檢測(dynamic motion constraints for video anomaly detection, DMC-VAD)框架。提出了時空約束模塊，使得模型能夠基于光流顯著目標和運動信息，對正常運動施加時空約束。設計了時空對齊融合模塊，用校正對齊模塊抑制光流中低質量...

基于Tanimoto系數和類內散度的分層分類方法————作者：席明波;賀曉麗;

摘要：在大數據時代，數據的類別標簽數量激增，對現有的分類方法構成了重大挑戰。為解決此問題，利用類別間的相似性，將數據類別標簽以層次化方式處理。但現有的類別間相似性度量均使用歐氏距離，由于歐氏距離無法有效處理高維數據，因此，受Tanimoto系數啟發，提出一種新的類別相似性度量方法，使用Louvain算法構建樹結構(TaniVT),考慮數據分布，設計基于類內散度的模糊粗糙分層分類器(fuzzy rough...

面向點云數據的低空無人機巡檢方法————作者：呂鐵力;李宏然;張鍵;張恒;袁冬青;郭欽;

摘要：針對點云語義分割問題，以PointNet++模型為基礎，設計了一種并聯混合注意力機制(parallel hybrid attention mechanism, PHAM)。PHAM并行處理通道和空間信息，并將它與原始特征整合，從而在保留原始特征輸入的同時，有效提高關鍵特征識別和處理效率；在點云語義分割結果的基礎上，將點云數據映射到三維柵格地圖中，構建了用于低空無人機航跡規劃的三維環境地圖；通過Re...

確定性網絡：架構、關鍵技術和應用————作者：黃蔚亮;李錦煊;余志文;蔡亞永;劉元;

摘要：隨著工業物聯網(industrial internet of things, IIoT)的快速發展，越來越多的應用場景對網絡的服務質量提出了更高的要求。確定性網絡作為一種能夠提供低延遲、低抖動和高可靠性數據傳輸的技術，已成為未來工業互聯網的核心技術之一。該文介紹了確定性網絡的主要技術，包括時間敏感網絡(time-sensitive networking, TSN)、無線與有線網絡融合的5G-TSN...

征稿啟事

摘要：<正>《重慶郵電大學學報(自然科學版)》創刊于1988年,是由重慶市教育委員會主管、重慶郵電大學主辦的以信息學科為特色的專業性學術期刊,國內外公開發行,雙月刊,現任主編為中國工程院蔣昌俊院士。本刊為《中文核心期刊要目總覽》入編期刊,中國科學引文數據庫(CSCD)來源期刊,中國科協《信息通信領域高質量科技期刊分級目錄》《電子技術、通信技術領域高質量科技期刊分級目錄》T2級期刊;被英國《科學文摘》(S...

電力物聯網自適應任務卸載策略————作者：賀超;汪超凡;張思睿;張一;王碧;

摘要：針對電力物聯網移動邊緣計算中的資源分配不均、計算延遲長和能耗過大等問題，基于強化學習和卷積神經網絡提出了一種動態資源分配策略，通過實時決策優化任務卸載，顯著提升了計算能力和能效；結合資源的可用性、任務特性及網絡狀態等因素，制定資源動態分配機制，并將資源分配問題轉化為動態優化問題；采用深度強化學習方法提出了一種自適應卸載算法，以求解資源分配的動態優化問題。仿真結果顯示，提出的算法在任務完成率、資源利...

車聯網預感知服務請求及服務遷移機制————作者：陳冰旖;左琳立;李云;

摘要：隨著實時車輛應用的快速發展，車聯網中的數據流量和內容請求急劇增長。為了保證車輛用戶能夠獲得實時、穩定的服務并優化系統成本，設計一種車聯網場景下的預感知服務請求機制。該機制可以根據環境信息做出預感知決策，從而降低遷移過程產生的成本。同時，提出一種基于車輛行駛速度的服務遷移優化算法，該算法能夠根據車輛的實時速度動態調整遷移決策，以確保遷移過程的高效性和穩定性。考慮到車輛用戶與路邊單元、基站之間的交互存...

數字孿生輔助MEC任務卸載和資源分配聯合優化————作者：李云;江源;王碧;梁吉申;夏士超;

摘要：在移動邊緣計算（mobile edge computing， MEC）密集部署場景中，邊緣服務器的資源異質性和環境狀態的復雜多變性給設計有效的任務卸載和資源分配策略帶來了顯著挑戰。針對該問題，建立了數字孿生邊緣網絡（digital twin edge networks， DTEN）模型。以最小化任務的長期處理時延為優化目標，在帶寬、計算和存儲等多維資源約束下，提出了一種數字孿生（digital t...

基于機器學習的城市環境跨頻段跨場景路徑損耗預測方法————作者：廖希;周萍;周思洋;陳心睿;王洋;何占林;

摘要：為解決傳統路徑損耗模型未考慮環境信息、跨場景跨頻段預測性能不佳等問題，提出了環境特征驅動的跨頻段跨場景路徑損耗預測方法。結合二維線性和矩形環境特征描述傳播環境，在隨機森林路徑損耗預測模型基礎上引入遷移學習，實現跨頻段跨場景預測；搭建了兩個城市場景，場景1頻段為140、220、280和300 GHz,場景2頻段為140 GHz;使用140和220 GHz數據集預測280和300 GHz路徑損耗，并用...

門控時空卷積網絡中的微服務時延預測模型————作者：蔣溢;馮嘯林;楊川;熊安萍;

摘要：微服務的多實例化部署和微服務間存在的依賴關系，使得準確捕捉微服務調用拓撲與微服務時延之間的關聯性十分困難。針對該問題，提出了一種基于門控時空卷積網絡(gated attention spatio-temporal graph convolutional network, GaSTGCN)的時延預測模型。通過構建微服務拓撲調用實例的圖數據序列，采用多層時空卷積圖神經網絡模型，在考慮微服務調用拓撲的同...

低高頻多尺度融合的跨模態行人重識別研究————作者：朱沛伍;高樹輝;

摘要：跨模態行人重識別技術在公共安全、災難響應、犯罪現場勘查等方面有廣闊的應用前景。為了高效利用不同模態之間多樣化信息，探索有效的行人重識別方法，提出一種結合低高頻信息的多尺度融合(multiple frequence multi-scale embedding, MFME)模型。通過多尺度信息融合(multi-scale information fusion, MIF)模塊從多個尺度捕獲行人特征，分別...

針對腫瘤生長預測的邊緣注入自適應時空網絡————作者：張晶;李思陽;王河喜;

摘要：為了更有效地表征腫瘤的生長趨勢，提出了基于邊緣注入的自適應時空網絡(adaptive spatiotemporal networks based on edge injection, EA-Net)。引入緊密型空間增強模塊學習多形態腫瘤的靜態抽象信息，并重點提取關鍵生長特征；明確監督目標腫瘤的邊緣信息，設計多密度邊緣注入模塊來增強特征圖像內目標的邊緣權重；建立廣泛的時空信息關聯，實現對腫瘤未來成像...

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