构建网络工程专业双语教学课程体系

提出了普通高校网络工程专业构建双语教学课程体系的新思路,针对同一教学对象,渐进地、不间地断实施双语教学,使其贯穿整个本科学习阶段.推动双语教学可持续发展,使其真正成为培养国际化复合型人才的有效手段.     

基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.     

基于DLENN模型的沈阳地区PM2.5浓度预测

受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%.     

一种虚拟化网络功能启发式动态编排算法

随着信息化的发展,网络业务的种类越来越多,业务的功能越来越强大,网络的基础设施为业务提供动态服务的能力已跟不上业务发展的速度,研究动态部署虚拟化网络功能具有重大意义.在不违反服务水平协议的情况下,研究了虚拟网络功能编排问题,并提出了虚拟网络功能编排的整数线性规划数学模型,接着基于动态编程的启发式算法对模型求解,最后对现实世界网络拓扑进行跟踪模拟.仿真结果表明,所提出的启发式算法可以降低网络运营成本,相关性能优于传统的硬件中间件方法.     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法，利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理，实现QRS波群定位和心拍截取；设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型，对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测，从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练，结果显示，其准确度为9900%，召回率为9908%；与相关文献的研究方法对比，本方法具有较高识别精度，能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

基于改进卷积神经网络的短文本分类模型

基于卷积神经网络, 提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型. 首先, 采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示, 提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入, 并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识, 提高短文本的语义表征能力； 其次, 在全连接层增加自编码学习策略, 在近似恒等的基础上进一步组合数字特征, 模拟数据内部的关联性； 最后, 利用相对熵原理为模型增加稀疏性限制, 降低模型复杂度的同时提高模型的泛化能力. 通过对开源数据集进行短文本分类实验, 验证了模型的有效性.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

基于CAN-FD总线的车载网络安全通信

以数据加密和入侵检测为基础,建立了一种基于灵活数据速率控制器局域网络的汽车通信网络信息安全方法.提出了包括安全传输、安全启动、时间同步与密钥分配的汽车网络安全通信协议,并通过建立网络仿真模型验证安全协议的有效性.搭建了基于硬件实例的安全通信节点,测试硬件节点的实际通信性能和加密性能.最后针对汽车通信网络潜在的攻击方式,以Dolev-Yao入侵模型攻击和拒绝服务攻击为测试方法,对安全通信模型进行了安全性攻击测试和入侵检测功能验证,确定了网络入侵检测的判定指标.测试结果验证了该方法的安全性和可用性.     

基于Bernstein多项式的SISO三层前向神经网络的设计与逼近

利用一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值和Sigmodial转移函数性质设计单输入单输出(single input single output, SISO)三层前向神经网络,并给出选取连接权和阈值的方法。此外,依据一元Bernstein多项式逼近连续函数定理证明SISO三层前向神经网络对连续函数也具有逼近性,进而通过实例获得该网络的一种输入输出解析表达式。     

融合门控机制的远程监督关系抽取方法

提出一种融合门控机制的远程监督关系抽取方法。首先在词级别上自动选择正相关特征, 过滤与关系标签无关的词级别噪声; 然后在门控机制内引入软标签的思想, 弱化硬标签对噪声过滤的影响; 最后结合句子级别的噪声过滤, 提升模型的整体性能。在公开数据集上的实验结果表明, 相对于句子级别噪声过滤方法, 所提方法的性能有显著提高。