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期刊信息/Journal information
云南民族大学学报（自然科学版）
云南民族大学
云南民族大学学报（自然科学版）

云南民族大学

张英杰

双月刊

1672-8513

ynmzxyxb@163.com

0871-65132114

650031

中国昆明市一二·一大街134号

云南民族大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Yunnan University of Nationalities(Natural Sciences Edition)CSSCI北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    一种基于注意力机制的细粒度图像分类方法

    王婷王新郑承宇邓亚萍...
    581-586页
    查看更多>>摘要：细粒度图像分类指对大类下的子类进行识别,其实质是挖掘图像中微妙而有区别的特征.三线性注意力抽样网络是一个以注意力机制为基础的细粒度图像分类模型,虽然对图像特征提取及分类性能得以提升,但模型的鲁棒性和泛化能力没有得到体现.在三线性注意力抽样网络基础上注入drop-out和随机深度给模型添加噪声,并用数据增强对图像数据做预处理,以提高模型的泛化能力和鲁棒性.实验结果表明,相较于与3种主流的细粒度分类算法,改进后细粒度图像分类的准确率明显提升.

    细粒度图像分类注意力机制Dropout随机深度数据增强

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    地铁站环境下水平与垂直移动的通信信号特性研究

    陈剑培
    587-591页
    查看更多>>摘要：地铁环境下下通信信号特性的研究是无线网络规划的重要辅助手段,而目前的研究多集中在隧道环境和高速移动情况,忽略了地铁站地下地上环境变换引起的信号覆盖盲点.针对地铁站环境下水平与垂直移动的通信信号传播特性进行研究,对地铁站内采用越区切换、分隔损耗对信号特性进行研究,在地铁站外,采用对数正态阴影模型来对信号特性进行研究.通过对昆明地铁一号线大学城南站三种典型环境的通信信号进行测试、建模和仿真验证,为网络规划建设提供了理论支持.

    地铁站对数正态阴影模型越区切换分隔损耗

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    基于特征提取的工业控制系统入侵检测研究

    倪旻曲金帅范菁刘译文...
    592-600页
    查看更多>>摘要：为解决工业控制系统网络环境中不同类型网络流量的不平衡性、网络数据的高维性、非线性等问题,采用自适应合成采样(adaptive synthetic sampling,ADASYN)技术以克服工控入侵检测系统中普遍存在的类不平衡问题;用随机森林(random forest,RF)算法对工控网络入侵特征进行提取,递归特征消除(recursive feature elimination,RFE)方法用于选择影响工控网络入侵检测性能的主要特征;利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化DBN的隐含层节点数,得到最优的DBN结构,构成基于深度信念网络(deep belief network,DBN)的分类模型,将其实践在工控入侵检测标准数据集.实验结果表明,该模型显著提升了工控入侵检测的性能.

    工控入侵检测自适应合成采样深度信念网络特征提取全局寻优

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    基于Wireless HART的工业无线网络资源分配公平性算法

    尹亚兰李琰徐天奇冯昆...
    601-608页
    查看更多>>摘要：在资源受限的工业环境中,由于通信资源分配的不合理,工业无线网络中仍然存在资源利用率不高甚至是资源浪费的问题.有鉴于此,针对基于时分多址的Wireless HART网络,提出一种基于整体公平的资源分配优化算法.算法考虑网络吞吐量和通信资源分配公平性之间的均衡,通过对不同网络协议层通信资源的联合优化分配,在确保系统吞吐量的同时,最大化网络通信资源分配公平性,提高资源受限的工业无线网络的资源利用率.仿真结果显示,公平性分配策略在保证吞吐量的同时还可以提高资源分配公平性,具有很高的可行性.

    时分多址WirelessHART资源调度吞吐量公平性

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    电力通信相依网络脆弱性与保护策略研究

    鲁东兴李琰徐天奇
    609-614页
    查看更多>>摘要：针对在传统电网向智能电网转变的过程中,电网与电力通信网融合后的脆弱性问题,使用Networkx从电网分区角度入手,来构建一种符合实际的"部分一一对应"电力通信相依网络模型,利用相依网络级联失效原理,分别从关键节点、高度数节点、高介数节点3个角度出发对相依网络进行攻击,以相依网络的最大连通子集为指标,对相依网络进行脆弱性评估.针对相依网络的脆弱性因素,采用一种基于低度数节点的加边保护策略,在加边数量一定的情况下,分别对比了在3种攻击模式下,电网侧加边,通信网侧加边,以及两侧平均加边3种情景,并得出了电网侧加边效果接近甚至优于其它2种策略.

    电力信息物理融合系统相依网络脆弱性评估加边保护策略

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    基于深度学习的机场能见度预测研究

    千月欣王永忠李佳骏徐天羿...
    615-620页
    查看更多>>摘要：40％以上的飞行事故发生在机场范围内的起飞降落阶段,造成各航班延误或机场暂闭的重要原因是机场能见度降低.对机场能见度进行预测研究在保障飞机安全,提高运行效率上起到至关重要的作用.基于Squeezenet的迁移学习模型与搭建的15层深度卷积神经网络,对能见度进行判断,与已知能见度进行对比后,使用准确度最高的模型实现后续的能见度预测.经过实验,Squeezenet迁移学习模型的能见度预测精确度最高为70％,搭建的15层深度卷积神经网络模型的准确度为89.7％.最终发现搭建的15层深度卷积神经网络模型更适用于机场能见度预测,为机场能见度预测、提高机场运行效率问题提供参考.

    能见度预测视频图像Squeezenet神经网络迁移学习卷积神经网络

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    化学平衡中若干问题浅析

    高树林李艳妮马银海姜雯...
    621-625页
    查看更多>>摘要：总结和探讨了化学平衡中摩尔反应Gibbs自由能变(Δr Gm)与标准摩尔反应Gibbs自由能变(ΔrGΘm),活度商J与标准平衡常数KΘ,2种标准平衡常数KΘp与KΘc的联系和区别.

    化学平衡摩尔反应Gibbs自由能变活度商标准平衡常数

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