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基于不确定性推理的活动识别方法研究: 2022年; 活动识别已成为智能家居领域的研究热点,目前国内外有关活动识别方法的研究有很多,研究人员提出了不同的方法来进行活动建模和识别,可分为数据驱动方法和知识驱动方法。数据驱动方法容易受到维数的限制,并且需要大量的数据集来训练出活动模型。目前在有关活动识别研究的方法中缺少一种既能够考虑到异构数据之间的知识共享,又能够考虑到活动的不确定性的方法。该文将D-S理论(Dempster-Shafer theory,证据理论)和本体推理结合起来,在改进的证据合成规则的基础上提出了ER-OT(evidential reasoning-ontology,证据-本体推理)算法,解决了活动中的不确定性和推理结果之间的冲突。算法首先在加权分配的思想上按重新定义的冲突系数对证据合成规则进行改进,在推理时推理机将推理信息同时输入到Jena本体推理和改进的证据推理模块,然后将推理结果按改进的证据合成规则进行合成得到最终的推理结果。实验结果表明,与现有的马尔可夫逻辑网络算法和传统的本体推理算法相比,该算法提高了不确定性活动的识别准确率。; 戴丹管有庆龚锐; 关键词：本体推理 D-S理论智能家居不确定性

基于OpenCV的仿射变换研究与应用被引量：16: 2016年; 仿射变换是一种常用的图像几何变换。使用仿射变换矩阵能够方便地描述图像的线性变换以及平移等非线性变换。介绍了仿射变换的数学原理,并借助OpenCV函数库的内部函数对仿射变换的算法进行具体分析。通过在原图像和目标图像上分别找出三个不共线的点,并利用这两组三点间的一一映射构建方程组,并求解得出一个2×3的仿射变换矩阵M;再根据所求得的仿射变换矩阵M,对图像上每一个点进行变换,在这个过程中可采用最近邻插值算法、线性插值算法、三次样条插值算法和兰索斯插值算法进行实现。给出了一个图像实例对仿射变换进行说明。; 管焱然管有庆; 关键词：图像处理仿射变换矩阵 OPENCV

基于Transformer编码器的中文命名实体识别模型被引量：8: 2022年; 命名实体识别是自然语言处理中的重要任务,且中文命名实体识别相比于英文命名实体识别任务更具难度。传统中文实体识别模型通常基于深度神经网络对文本中的所有字符打上标签,再根据标签序列识别命名实体,但此类基于字符的序列标注方式难以获取词语信息。提出一种基于Transformer编码器的中文命名实体识别模型,在字嵌入过程中使用结合词典的字向量编码方法使字向量包含词语信息,同时针对Transformer编码器在注意力运算时丢失字符相对位置信息的问题,改进Transformer编码器的注意力运算并引入相对位置编码方法,最终通过条件随机场模型获取最优标签序列。实验结果表明,该模型在Resume和Weibo中文命名实体识别数据集上的F1值分别达到94.7%和58.2%,相比于基于双向长短期记忆网络和ID-CNN的命名实体识别模型均有所提升,具有更优的识别效果和更快的收敛速度。; 司逸晨管有庆; 关键词：自然语言处理中文命名实体识别条件随机场

一种鲁棒的多特征点云分类分割深度神经网络被引量：9: 2021年; 现有的深度学习方法在处理点云分割任务时,难以有效地学习点云的局部特征,存在分类分割精度低和鲁棒性差的问题。构建深度神经网络RMFP-DNN用于多特征点云分类分割。分别利用自注意力模块和多层感知机提取点云的局部特征和全局特征,并将两者相互融合,提高分类分割的准确率和鲁棒性。实验结果表明,RMFP-DNN平均分类准确率和整体分类准确率分别为88.9%和92.6%,与PointNet、PointNet++、DGCNN等方法相比,准确率较高且鲁棒性较好。; 田钰杰管有庆龚锐; 关键词：点云鲁棒性

Web服务组合事务处理研究与实现被引量：3: 2013年; 通过重用已有的服务进行服务组合来实现应用集成;而保证服务组合的事务特性是实现服务组合的关键。文中提出一个Web服务组合事务处理模型,将BPEL(Business Process Execution Language,业务流程执行语言)的流程设计与WS-C/T(Web Services Coordination/Transaction,Web服务协调/事务)规范结合。该模型主要由客户端、BPEL执行引擎、事务协调器和参与者四个部分组成。客户端发起请求,BPEL执行引擎响应请求并开启事务,事务协调器和参与者根据事务协调算法完成事务协调。; 管有庆程强; 关键词：业务流程执行语言事务

无线传感器网络事务提交协议研究: 2015年; 随着无线传感器网络的发展,其应用越来越广泛。为了提供可靠的服务质量并保证数据的一致性、有效性,这就需要无线传感器网络事务处理技术的研究。文中提出了一种适用于无线传感器网络的事务原子提交协议。此协议是对传统的2PC(Two Phase Commit,两阶段提交)协议的改进,为参与者提供了缓存机制,有效利用协调者的广播信息,降低能量消耗,在协调者和参与者中加入了定时器,定时器触发后会提供事务处理统一的出口(提交或撤销)。此外,还为协调者增加了心跳算法,提高了协议的可靠性。最后使用TOSSIM(Tiny OS Simulator,Tiny OS仿真器)进行实验,证明了其可行性。; 秦臻管有庆; 关键词：无线传感器网络一致性原子性

轻量级IPv6邻居发现协议及在网关中的实现被引量：2: 2014年; 轻量级IPv6邻居发现协议是6LoWPAN(IPv6 over Low power Wireless Personal Area Network,轻量级IPv6协议)的重要补充,旨在解决6LoWPAN无线传感网络初始化和网络维护过程中普遍存在的节点高消耗问题。文中归纳并总结了邻居发现轻量化的必要举措,在此基础上,提出了一套轻量级IPv6邻居发现协议在基于Linux操作系统的边界网关中的实现方案。通过在内核中邻居发现模块添加新特性,边界网关将负责处理大量原本需要传感节点分担的组网任务和网络维护任务,大大降低了域内节点开销。通过对原型系统的功能测试,方案完全符合协议标准,简单高效,并做到了与标准IPv6邻居发现协议的兼容。; 缪剑峰管有庆; 关键词：邻居发现边界网关无线传感网

基于重心映射的三角形网格参数化方法研究与实现被引量：3: 2019年; 针对在几何处理领域有着广泛应用的三角形网格参数化问题,研究了基于重心映射的三角形网格参数化方法.利用geometry-processing-js类库中的半边数据结构,采用均匀拉普拉斯权重、拉普拉斯-贝尔特拉米权重和中值权重3种加权方案,实现了重心映射法,并根据三角形的形变量分析了参数化结果.结果表明,中值权重为重心映射法的最优加权方案.; 管焱然奥利弗·范凯克管有庆; 关键词：参数化三角形网格

一种改进的模糊数据流聚类算法被引量：2: 2017年; 提出了一种基于TEDA(典型与偏心数据分析,Typicality and Eccentricity Data Analysis)模型的模糊数据流聚类算法。TEDA模型常用于离群数据样本的检测,以此来获得更好的聚类效果。为能够适应在线模糊数据流聚类、满足实时响应要求,该算法沿用了TEDA算法中离心率与典型性的概念及相关公式,用以判断指定数据样本是否属于特定数据簇或特定数据簇群,以此进行整个簇群的更新。同时对TEDA算法在处理高维度数据流时的不足进行补充。该算法具有完全的自主性,能够自动地创建、更新及合并数据簇,并且无需提前定义参数。不同于传统聚类算法,该算法无需存储已扫描数据样本,内存利用率高,计算成本低,并且利用递归使其更适用于在线实时应用。实验结果表明,该算法可以很好地对实际数据进行聚类分析,相对于传统算法具有一定优势。; 廖江陵管有庆; 关键词：离心率聚类

移动汇聚节点在仓储中的数据采集技术及应用被引量：1: 2018年; 提出了一种在无线传感器网络中通过感知节点将采集的数据汇聚到锚节点,再传给移动汇聚节点的方法。重点研究了锚节点的选择,使得移动汇聚节点到锚节点的距离最短,以此来降低数据传输的能量消耗。考虑到传感器节点的数据聚集和工作中节点能量不平衡的问题,以及经常被忽略的空间问题,提出了一种启发式-列表搜索算法(HLSA)。先选出合适的备用锚节点,再根据算法中的公式选出最终锚节点,从空间层面规划锚节点到移动汇聚节点的最短路径。在每一轮数据采集中,该算法均能综合锚节点与移动汇聚节点的距离、节点密度和节点剩余能量,自动选择出拥有最长网络周期的锚节点。模拟仿真结果表明,该算法应用在物流中转站中的大型仓库中,能够有效地延长网络寿命,平衡节点间的能量。; 常李管有庆; 关键词：无线传感器网络移动汇聚节点最短路径

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江苏省高校自然科学研究项目(05KJD520146)

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机构

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