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北京理工大学学报
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黄风雷

月刊

1001-0645

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010-68912326，68914627

100081

北京海淀区中关村南大街5号

北京理工大学学报/Journal Transactions of Beijing Institute of TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是以基础理论、应用科学和工程技术为主的综合性学术刊物，主要反映我校重要科研成果，促进学术交流，发展科学技术，推动教学和科研工作的开展。我刊分研究论文和科技简讯两大类，前者按学科分为：数学、力学与物理、机械工程、信息科学与控制、光学与电子工程、化工与材料科学、管理科学六个栏目。
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    BCB介质层同轴TSV的热力学仿真分析

    丁英涛吴兆虎杨宝焱杨恒张...
    65-69页
    查看更多>>摘要：穿透硅通孔(through silicon via,TSV)的热机械可靠性问题已经成为制约TSV市场化应用的重要因素.本文对BCB介质层同轴TSV的热力学特性进行了研究分析,同时对其几何参数(SiO2绝缘层厚度、屏蔽环厚度、TSV间距、中心信号线半径)进行了变参分析,为降低热应力提供指导意见.结果表明,在阻抗匹配的前提下,通过增加SiO2绝缘层厚度、减小屏蔽环厚度能够有效降低同轴TSV的诱导热应力;相比之下中心信号线半径和TSV间距的变化对其影响可忽略不计.

    同轴TSVBCB介质层热应力有限元分析

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    基于超表面的反射阵天线设计

    任武张娅楠
    70-78页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于超表面的Ku波段高增益反射阵天线.设计了一种"灯笼折线型"结构结合开口方环结构的超表面单元形式,单元大小为0.3λ0.通过仿真软件进行优化分析,该单元可以实现520°的相移范围且具有良好的相移特性,应用该单元进行了Ku波段高增益反射阵天线的设计,设计了阵面口径大小为160.8 mm×160.8 mm(7.2λ0×7.2λ0)的反射阵天线,采用角锥喇叭进行馈电,该反射阵天线获得了较高的增益以及口径效率.同时在卫星通信的上行链路频段14.0～14.5 GHz以及下行链路频段12.25〜12.75 GHz范围内具有较好的性能.对该反射阵列进行了加工测试,测试结果与仿真结果较为吻合,从而验证了该反射阵天线设计的有效性.

    反射阵超表面高增益相移范围

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    基于虚拟孔径扩展的稀疏嵌套阵设计

    闫肃
    79-83页
    查看更多>>摘要：为提高阵列自由度,提出了一种稀疏嵌套阵设计方法.该方法将增广嵌套阵(augmented nested array,ANA)中右侧子阵阵元与中间子阵距离稀疏化,从而扩展最远孔径.为保证虚拟孔径连续性,进一步提出了一种新型嵌套阵,即单侧稀疏嵌套阵.与ANAI-2、改进嵌套阵和最大阵元间距约束(maximum inter-element spacing constraint,MISC)阵列相比,该结构具有更长的连续段.仿真实验验证了提出结构在自由度、估计精度方面的优越性.

    稀疏嵌套阵DOA估计自由度

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    5G环境下移动用户位置隐私保护方法研究

    姜海洋曾剑秋韩可刘鋆...
    84-92页
    查看更多>>摘要：为解决5G环境下高频次位置服务(location based service,LBS)带来的位置隐私暴露问题,分析了5G环境下移动用户位置隐私泄露风险,梳理了已有隐私保护技术,并对3类常见方法进行分析对比,针对5G环境下位置隐私保护面临的新挑战,提出了一种适合5G环境的隐私保护方法,即融合定位隐私保护方法.该方法通过降维初步处理、融合隐私算法及传输加密方法,在不提升复杂度的情况下,处理了从定位维度选择、定位中间过程乃至传输全链路的风险.仿真分析结果表明,该方法能在混合场景下实现高效的隐私保护,适用于5G超密集高频次位置服务.

    5G环境位置隐私保护隐私保护算法

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    融合序列语法知识的卷积-自注意力生成式摘要方法

    罗森林王睿怡吴倩潘丽敏...
    93-101页
    查看更多>>摘要：针对基于编码-解码的生成式摘要模型不能充分提取语法知识导致摘要出现不符合语法规则的问题,循环神经网络易遗忘历史信息且训练时无法并行计算导致处理长文本时生成的摘要主旨不显著以及编码速度慢的问题,提出了一种融合序列语法知识的卷积-自注意力生成式摘要方法.该方法对文本构建短语结构树,将语法知识序列化并嵌入到编码器中,使编码时能充分利用语法信息;使用卷积-自注意力模型替换循环神经网络进行编码,更好学习文本的全局和局部信息.在CNN/Daily Mail语料上进行实验,结果表明提出的方法优于当前先进方法,生成的摘要更符合语法规则、主旨更显著且模型的编码速度更快.

    生成式摘要编码-解码模型语法分析卷积-自注意力模型注意力机制

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    多粒度时空事件序列相似度算法研究

    汪成亮黄利莹赵凯
    102-111页
    查看更多>>摘要：现有研究集中于不带有时间空间信息或带有固定时间空间信息的活动序列相似度计算,没有从不同层次来度量用户行为序列的相似性,为了实现对用户行为多粒度多视角的动态认知,提出一种基于序列比对算法Needleman-Wunsch的多粒度时空序列比对算法(multi-granular spatiotemporal sequences alignment,MGSSA),扩展了NW算法的得分函数以结合时间、空间信息,通过粒度调控实现了从不同的粒度来计算时空事件序列的相似度.实验证明,多粒度时空序列比对算法MGSSA是有效且可行的.

    智能环境时空事件序列多粒度序列比对时空序列相似度

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    结合加权KNN和自适应牛顿法的稳健Boosting方法

    罗森林赵惟肖潘丽敏
    112-120页
    查看更多>>摘要：Boosting是机器学习领域中重要的集成学习方法,以AdaBoost为代表的Boosting算法通过在组合弱学习器时不断加强对错分类样本的关注以构建性能优异的强学习器,而该训练机制对噪声点的无差别对待易引发学习器对噪声过拟合,从而削弱算法的稳健性.针对该问题,提出结合加权KNN和自适应牛顿法的稳健Boosting方法.该方法首先通过加权KNN估计样本的噪声先验概率,然后使用噪声先验概率修正Logit损失构建一种新的损失函数,最后采用自适应牛顿法进行损失函数的优化求解.提出方法引导分类器在给予错分类样本更高权重的同时,对噪声先验概率大的样本给予相应的惩罚,使噪声样本的权重得到有效的缩减.结果表明,与其他稳健Boos-ting方法对比,在不同噪声水平下以及真实的医疗数据集的不同评价指标下,该方法表现出更好的稳健性,具有明显的应用价值.

    AdaBoost算法噪声先验概率加权KNN损失函数自适应牛顿法

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    《北京理工大学学报》征稿简则

    封3页
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