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期刊信息/Journal information
重庆邮电大学学报（自然科学版）
重庆邮电大学
重庆邮电大学学报（自然科学版）

重庆邮电大学

刘宴兵

双月刊

1673-825X

journal@cqupt.edu.cn

023-62461032

400065

重庆南岸区

重庆邮电大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登通信与信息系统，信号与信息处理，计算机应用技术，计算机软件与理论，电磁与微波技术，微电子学与固体电子学，控制理论与控制工程以及相关基础技术领域的学术论文、研究报告、综述、研究简报及学位论文。中国科技核心期刊、教育部优秀期刊、全国优秀学报、重庆市“十佳”科技期刊、重庆市优质期刊；英国科学文摘（SA）、英国INSPEC数据库、美国剑桥科学文摘（CSA）、俄罗斯文摘（AJ）、中国科技论文与引文数据库（CSTPC）、学术期刊综合评价数据库等收录。
正式出版
收录年代

    结合双向LSTM和注意力机制的车辆轨迹预测

    夏英熊长江
    299-306页
    查看更多>>摘要：为提升智能交通、自动驾驶等系统的管理和服务质量,提出一种双向长短期记忆网络结合注意力机制的车辆轨迹预测模型.采用道格拉斯-普克压缩算法对轨迹数据进行压缩预处理,减少数据中的冗余;在编码器中使用双向长短期记忆网络充分捕获时间相关性特征,并采用自注意力机制获得与邻近车辆之间的全局空间相关性特征;通过解码器的全连接层获取车辆的未来位置,并通过模型迭代获得完整的预测轨迹路线.实验结果表明,提出的模型预测性能优于对比模型.此外,消融实验结果表明,引入轨迹压缩算法与改进的长短期记忆网络结合注意力机制对预测准确度均有积极贡献.

    车辆轨迹轨迹预测注意力机制智能交通

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    基于混合运动激励和时序增强的篮球运动员动作识别算法

    王雨婷梁旭鹏许国良张攀...
    307-318页
    查看更多>>摘要：为了解决在背景相似的篮球视频中提取特征级运动信息不充分和捕获长时序依赖关系困难等问题,从局部和全局的角度出发,提出一种混合运动激励和时序增强网络(mixed motion excitation and temporal enhancement network,MTE-Net),该网络由在时间建模上互补的混合运动激励(mixed motion excitation,MME)模块和时序增强(temporal enhancement,TE)模块构成.混合运动激励模块通过计算短距离视频帧之间混合的特征级差分来充分表征局部运动信息,并显性地对运动敏感通道进行激励.时序增强模块对长距离视频帧使用自注意力机制来构建时序关联函数并捕获时序之间的全局依赖关系,增强视频中的重要帧序列.在不额外引入光流和过多参数的情况下,在SpaceJam篮球动作数据集上的实验结果表明,与其他主流的动作识别算法相比,所提模型对篮球运动员动作识别的准确率更高.

    深度学习动作识别运动特征时序增强

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    融合FEB的YOLOX遥感图像目标检测算法

    余翔庞志濠
    319-327页
    查看更多>>摘要：针对遥感图像的复杂背景干扰大、目标尺度变化大以及小目标检测困难等导致检测精度降低的问题,提出一种增强YOLOX主干网络输出特征提取能力的检测算法.通过加入连续膨胀残差卷积和注意力机制,设计一种全新的提取主干网络输出特征增强块(feature enhance block,FEB),让连续膨胀残差卷积串联 4 个具有不同膨胀率的膨胀残差卷积,扩大算法的感受野,丰富上下文信息,同时减轻背景对检测的影响,有效加强算法对目标尺度变化大及小目标的检测能力,使用SA注意力机制抑制背景对算法检测的干扰,提高算法的检测精度.在RSOD数据集上的实验表明,FEB相较于其他同类型模块具有更好的特征提取能力.

    机器视觉遥感图像目标检测YOLOX

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    RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法

    刘方家廖子俊张赫航韩静瑶...
    328-336页
    查看更多>>摘要：针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术.基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位.实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了 36.2%,能满足室内定位需求.

    室内定位技术接收信号强度指示(RSSI)信道状态信息(CSI)加权K近邻(WKNN)算法

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    AGV调度优化的应用场景、关键因素和研究方法综述

    田帅辉皇甫城阳邓学平
    337-350页
    查看更多>>摘要：针对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)调度问题,梳理了制造、仓储、港口以及快递分拨中心中的AGV使用和调度研究现状,发现以快递分拨中心为代表的服务业是新兴且研究较为薄弱的领域;分析了AGV调度优化需考虑的因素,发现数量配置与充电管理两个关键因素联合考虑的不足,建议未来在大规模动态调度研究中将二者统筹考虑;从精确方法、近似方法和基于人工智能的新方法 3 个方面总结AGV调度研究方法,建议未来可在启发式算法的基础上融入基于人工智能的新技术和新方法以获得创新.

    自动引导小车(AGV)AGV调度AGV应用场景数量配置充电管理研究方法

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    特征提取及数据扩充的GA-LightGBM半导体质量检测方法

    程云飞周丽芳赵波谭佳伟...
    351-356页
    查看更多>>摘要：半导体质量检测数据具有的"相关性、冗余性、不平衡性"等特点,导致传统的分类算法效率较低,为此,提出一种基于特征提取及数据扩充的GA-LightGBM(genetic algorithm-light gradient boosting machine)质量检测方法.通过结合主成分分析(principal component analysis,PCA)、合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)、遗传算法和LightGBM这 4 种方法,实现对产品质量的有效识别.实验结果表明,相较于传统分类算法,提出的方法可以有效提升质量检测的效率.

    质量检测主成分分析合成少数类过采样技术GA-LightGBM

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    融合图注意力网络和注意力因子分解机的服务推荐方法

    黄德玲童夏龙杨皓栋
    357-366页
    查看更多>>摘要：为了解决服务推荐过程中的特征稀疏问题、提高服务的语义表示能力,进而提升推荐的准确性和有效性,提出基于图注意力网络(graph attention networks,GAT)研究服务推荐方法,引入服务的组合权重和组合的结构信息,综合利用多种服务特征,提高服务推荐质量.将 GAT 和注意力因子分解机(attention factorization machine,AFM)结合在一起,利用多头自注意力机制,学习每个节点在图邻域中的重要性;进行信息聚合,处理网络中的不同图结构,以适应服务动态变化的场景.实验结果显示,在数据平衡的情况下,提出的方法性能表现均好于对比方法;在数据不平衡的情况下,提出的方法大部分性能指标也表现良好,达到了提升服务推荐准确性和有效性的目标.

    服务推荐图注意力网络注意力因子分解机应用程序接口

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    一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案

    宋成王治超杨囡囡
    367-373页
    查看更多>>摘要：针对基于位置服务中移动终端用户位置隐私保护存在时空关联和背景知识攻击的问题,提出一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案.基于查询概率和欧氏距离,在相邻网格区域内筛选假位置,合并真实用户位置形成k-匿名;通过兴趣点语义四叉树为假位置分配合理的查询,从时间、位置及查询 3 个维度提升用户被识别的不确定性,从而增强用户隐私度.安全性分析表明,提出的方案满足匿名性、不可伪造性和抵抗查询服务跟踪等安全特性.仿真实验表明,提出的方案具有较高的隐私保护度和效率以及较低的通信开销.

    位置隐私k-匿名分配查询隐私保护

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    含分布电源配电网多时段线性化二阶锥松弛算法研究

    朱美媛艾永乐王允建
    374-382页
    查看更多>>摘要：针对分布式电源接入配电网影响系统电压分布和潮流分析、造成系统电能质量下降的问题,建立系统优化模型,对系统电压、潮流进行分析与优化,提出含分布式电源的配电网多时段线性化二阶锥松弛优化算法.对分布式电源接入的配电网进行潮流分析,建立分布式配电网最优潮流优化模型;对分布式配电网潮流优化模型进行简化处理,针对潮流分析中非凸非线性,提出多时段二阶锥松弛优化算法;针对电容器组、有载调压变压器的非凸非线性问题,进行分段线性化处理.仿真结果表明,提出的算法能合理调度有载调压变压器、电容器组和分布电源的出力,有效降低网损,减小电网电压偏差.

    最优潮流混合整数线性规划分段线性规划多时段SOCP算法

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    基于域矩阵因子分解机的点击通过率预估增强网络

    陈乔松黄泽锰胡静王进...
    383-392页
    查看更多>>摘要：有效的特征交互,对于工业推荐系统中点击通过率(click-through-rate,CTR)预估的准确性起着至关重要的作用.以往并行结构的CTR预估模型通过将独立的浅层模型和深层模型并行连接,以此来学习特征的低阶交互和高阶交互.但是,这些模型存在浅层模型准确性低、未考虑特征交互时的多语义问题、参数过多、深层模型过度泛化等问题.基于上述问题,提出了一种基于域矩阵因子分解机的点击通过率预估增强网络,通过引入域矩阵优化浅层模型中的交互,提高运算效率,并在深层模型的DNN层与层之间增加了桥接模块,在每层高阶交互后增强对原始特征的记忆能力,将浅层模型和深层模型的结果相加并归一化得到预测值.该模型在Criteo、KKBox、Frappe和MovieLens数据集上进行了大量实验,展现了优秀的预测能力.

    点击通过率域矩阵因子分解机桥接模块特征交互

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