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重庆理工大学学报
重庆理工大学
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    多因子融合时空图神经网络的交通参数预测

    张建旭金宏意胡帅王雪芹...
    185-193页
    查看更多>>摘要：针对路网级交通参数预测时空特性挖掘不足的问题,提出一种多因子融合时空图神经网络(MF-STGNN).该模型从路网地理拓扑结构、通行能力和道路交通数据相关性 3 个角度挖掘路网的空间特征,再通过时间模块(GRU)提取时间特征.在多因子空间特征聚合模块(MF-GNN)中,构建了3 个因子关联矩阵;将其中的通行能力关联矩阵C和交通数据关联矩阵D输入到基于频域的图卷积网络(GCN)中,将空间近邻矩阵A输入到图注意力网络(GAT)中,分别提取3 种不同的空间特征,将3 种特征通过通道注意力模型进行融合,通过GRU提取时间特征.使用重庆市渝北区部分区域浮动车数据集进行实验,结果表明:MF-STGNN 能够更好地捕捉路网的时空特性,提高预测精度.

    因子关联矩阵多因子融合时空图神经网络图卷积网络图注意力网络门控循环单元

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    基于模糊情感神经网络的多缸液压机反步滑模控制策略

    贾超赵叔豪孔德丁
    194-202页
    查看更多>>摘要：针对一类具有未知外部扰动的多缸液压机,提出了一种基于模糊情感神经网络的反步滑模控制策略.首先,建立了包含集总扰动的多缸液压机的数学模型;其次,采用反步法与滑模控制结合,同时考虑系统的鲁棒性,利用模糊情感神经网络逼近集总扰动,给出神经网络权重的自适应律,形成新型的复合控制器设计方案;最后,利用Lyapunov方法分析了系统的稳定性.通过在多缸液压机上进行的数值仿真及对比,表明所设计的控制器可以实现对多缸液压机良好的位置跟踪和调平控制,并对外部集总扰动具有较强的鲁棒性.

    多缸液压机模糊情感神经网络反步滑模控制位置跟踪

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    采用因子分析与改进GMM的施工安全评价方法

    於三大朱浪苏立廖勇...
    203-211页
    查看更多>>摘要：随着施工安全问题日益复杂,为进一步减少施工安全事故的发生,针对传统安全评价方法无法有效挖掘各安全指标之间的内在联系,并且现有聚类方法存在紧凑性不足、结果解释性差的问题,提出一种采用因子分析与变分贝叶斯高斯混合聚类的安全评价方法.该方法利用因子分析将复杂的施工安全评价指标转换为有内在联系的因子变量,作为变分贝叶斯高斯混合方法的输入,并使用 T分布随机相邻嵌入法(t-distributed stochastic neighbor embedding,T-SNE)对多维聚类结果进行可视化,充分挖掘各施工安全指标之间的内在关联性并对施工安全做出评价.案例分析表明,与层次聚类分析、K-means 以及高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)方法相比,所提方法具有更好的聚类效果和全局寻优性能,不仅验证了所提方法的可行性和有效性,还通过可视化的方法增强了多维聚类问题的可解释性.

    施工安全评价因子分析变分贝叶斯高斯混合模型可视化聚类

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    双通道超图卷积网络团购推荐

    冯英杰张志鸿贾玉祥
    212-221页
    查看更多>>摘要：在社会化电子商务团购中,如何充分挖掘用户与参与者的潜在偏好是影响团购成功的重要因素.现有的社会推荐模型大都利用成对关系挖掘用户的潜在偏好,未考虑用户和参与者之间的复杂交互,无法在团购场景下建立用户的高阶关系.因此,提出了双通道超图卷积网络(dual-channel hypergraph convolutional network for group-buying recommendation,HCGR),并根据团购中角色的不同,在通道内设置不同的消息传递机制,充分利用高阶社会关系更全面地捕获用户潜在偏好.然后使用门控机制自适应聚合不同通道的用户嵌入信息,最终生成推荐结果.在真实团购数据集上的实验表明,HCGR 优于所有对比模型,总体性能提升 3.18%～4.46%.消融实验以及数据稀疏性实验进一步验证了模型的合理性.

    团购推荐社交网络超图双通道卷积网络

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    基于多尺度残差注意力网络的全色锐化方法

    吴燕燕王亚杰谢延延
    222-230页
    查看更多>>摘要：针对传统深度学习的遥感图像全色锐化方法未考虑源图像多尺度方向信息和通道间的关联紧密性,导致融合图像出现空间信息丢失和光谱失真问题,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的遥感图像全色锐化方法.将低空间分辨率多光谱(low-resolution multi-spectral,LRMS)图像经过双三次插值上采样与高空间分辨率全色(panchromatic,PAN)图像级联,得到一个5 通道图像作为输入;设计3 个并行的多尺度残差注意力网络从空间和通道两方面提取源图像不同频度的特征,每个子网络包含浅层特征提取、深层特征提取、特征融合、特征重建过程,将三者的输出进行跳连接获得最终融合图像,将光谱角映射、平均绝对误差和几何梯度权重相加作为一种新的损失函数来训练参数,以提高网络的信息表征能力;选择在WorldView-2 和World-View-3 数据集上与其他7 种融合方法进行对比实验,并在WorldView-3 数据集上对模型的网络结构及损失函数性能进行验证,实验结果表明:该方法在光谱信息和空间信息保持方面具有明显优势.

    多光谱图像全色图像全色锐化多尺度残差注意力网络损失函数

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    一种基于注意力机制的动态分配知识图谱补全方法

    唐广谦李波
    231-237页
    查看更多>>摘要：大多数知识图谱补全模型是将信息转变为便于处理的静态三元组,忽略了实体和关系在不同语义条件下的动态属性和信息,导致模型分析和发现上下文信息的能力存在不足.为此,提出了动态分配注意力得分的知识图谱补全模型(DASKGC),该模型能够为每个实体和关系自适应调整匹配度得分.用邻居信息交互编码器来获取实体在不同语义下的角色信息,用路径匹配处理的方法来获取实体间的准确关系,通过损失函数来更新三元组在不同语义下的相关性分数.实验结果表明:所提出的DASKGC在数据集Nell-995 上的MMR值为 89.5%,在数据集DDB14 和FB15 K-237 上Hits@1 分别为 93.9%和 92.4%,其他的 Hits指标也有良好的表现.

    知识图谱邻居编码补全研究知识表示学习

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    基于正交锁相的绝缘子泄漏电流在线监测装置

    陈新岗张金京袁扬马志鹏...
    238-244页
    查看更多>>摘要：针对传统的绝缘子污闪排查效率低、花费高等问题,设计了一种绝缘子泄漏电流在线监测装置.通过正交锁相放大技术将检测的电流信号从噪声中提取出来,解决了绝缘子泄漏电流监测时因信号微弱、干扰严重难以得到准确信息的问题.装置以STM32 为控制核心,通过正交锁相放大技术实现对绝缘子泄漏电流的准确监测;通过GPRS无线通讯将监测信息实时上传至TLink云平台,实现了数据的远程在线查看;通过将数据与阈值对比,可在泄漏电流值超过阈值时向用户发送报警信息.测试结果表明:该装置在0～30 mA监测范围内测量误差在±5%以内,并能及时发送报警信息,记录、存储、查询历史数据.

    绝缘子污闪泄漏电流监测正交锁相放大预警信息TLink

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    面向M2M通信的网络分层与窗口控制接入策略

    李姣军杨川杨凡喻涛...
    245-254页
    查看更多>>摘要：针对机器与机器(machine to machine,M2M)通信场景中设备接入成功率低的问题,提出在网络分层的基础上通过窗口控制接入的算法.首先通过网络分层优化算法对通信设备分组,建立骨干接入网络模型和接入子网模型,起到缓解接入冲突的作用;然后利用窗口控制和前导码复用的方法控制每个接入时隙的接入设备数量,解决接入资源紧张、接入成功率低的问题.仿真结果表明:所提出算法相较于对比算法,网络分层优化后的设备分组数减少了 43%,设备接入成功率达到 100%,设备的接入时延降低85%.

    随机接入网络分层窗口控制骨干接入网络

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    交流电场下导体表面接触角对水滴振动、放电特性的影响

    刘锐熊港权李俨洲赵莹...
    255-264页
    查看更多>>摘要：现有电力系统中对不同接触角下线路导体表面水滴动态过程的研究并不全面,特别是缺乏水滴动态过程与空间电场畸变关系的定量研究.为此,通过有限元仿真模拟,分析了"固-液"表面接触角对水滴振动规律和空间电场分布的影响,推导出交流电场下导体表面振动水滴的频率、相位、场强分布与表面接触角的联系.仿真结果表明:水滴的振动频率是交流电压频率的2 倍,振动相位滞后于交流激励相位,且与接触角没有直接的关系;表面接触角影响振动水滴的形态轮廓,接触角越低,附着水滴对空间电场强度的畸变程度越小.

    交流电场导体水滴振动电场畸变

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    基于自适应开关中值滤波的输电线路覆冰厚度检测研究

    韩兴波王杰孙鹏邢镔...
    265-273页
    查看更多>>摘要：针对现有输电线路覆冰厚度检测方法存在的泛化能力和适应性差的问题,基于渝东地区采集到的数据,研究了输电线路覆冰图像识别的改进方法.利用自适应开关中值滤波和Otsu阈值分割法对目标图像进行再处理和Canny算子优化,建立了基于边缘检测的导线覆冰厚度识别法.通过识别结果和光纤检测数据对比发现:所使用的方法对输电线路覆冰厚度的检测有效,平均误差为4.10%.

    输电线路覆冰厚度开关中值滤波Canny算子

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