摘要：任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务按时完成.为求解该问题,进一步提出基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件,映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出算法能够得到高质量的任务调度方案.

摘要：针对不同产地花椒产品的溯源问题,提出一种基于电子鼻和电子舌结合一维卷积神经网络(One Dimension-Convolutional Neural Networks,1D-CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)混合模型的花椒产地快速检测方法。以5个不同产地的花椒为试验对象,采用电子舌和电子鼻分别采集花椒样本的味觉和嗅觉指纹图谱信息,根据信号特点分别设计1D-CNN提取味觉和嗅觉信号中的局部空间特征,然后采用LSTM捕捉信号的时间序列特征,最后采用多层感知机融合两种特征并进行分类识别。实验结果表明,电子鼻与电子舌信息融合对不同产地花椒的分辨准确率优于单一设备,与其他深度模型相比,所提的模型分类准确性更高,其准确率、精确率、召回率、F1分数分别达到99.0%、99.1%、99.0%、0.989。以上研究将为不同产地花椒的快速鉴定提供新的方法,并为其他农产品的产地溯源检测提供新的研究思路。

摘要：[目的]实现绿茶种类的快速识别。[方法]提出一种基于电子舌和电子鼻结合CNN-Transformer组合模型实现绿茶种类辨识的快速检测方法。分别使用电子舌、电子鼻对5种不同种类绿茶采集味觉、嗅觉的指纹信息,利用短时傅里叶变换(short-time fourier transform,STFT)将一维电子舌和电子鼻信号转换为二维时频图,充分揭示信号能量在时频域的分布特性;提出一种CNN-Transformer组合模型实现电子舌和电子鼻的信息融合和模式识别。该模型引入选择性核卷积和归一化注意力设计卷积模块来替换传统的CNN卷积层,以实现对信号时频图的局部特征动态提取;采用Transformer编码器中的多头自注意力机制提取电子舌和电子鼻特征的全局时序信息,并实现其特征的加权融合;最后,通过全连接层进行分类识别。[结果]基于电子舌和电子鼻的信息融合方法能够有效提取绿茶样本的味觉和嗅觉信号深层特征,并为模型提供更丰富的融合特征表征,以实现对不同绿茶种类的高准确识别,其测试集准确率、精确率、召回率和F 1-Score分别达到99.00%,99.05%,99.00%,99.00%。[结论]试验方法具有成本低、快速、高效等特点。

摘要：针对现有的标签共存证明算法仅能证明单标签组共存缺陷,提出一种可证明多标签组共存证明算法。自组合交叉函数设计过程中充分利用自身加密信息携带的汉明权量,在提升安全的同时,也可减少参数的引入;算法采用先验证再操作机制,能够有效抵抗假冒等攻击。从安全及形式化角度分析算法,算法具备较高的安全性能,能够克服常见攻击;同时仿真实验数据表明,算法具备可观的时间复杂度。

摘要：针对现有侦查无人机协同任务分配方法存在分配时间长、分配效率较低的问题,设计一种基于改进离散粒子群的侦查无人机协同任务自动化分配方法。首先对侦查无人机协同任务指令请求进行优化,然后构建侦察无人机协同任务自动化分配组合优化模型,描述任务场景,设置约束条件和性能指标函数;最后引入随机全局与局部搜索改进离散粒子群算法,求解协同任务自动化分配组合优化模型,实现侦查无人机协同任务自动化分配。实验结果表明,提出方法对侦查无人机协同任务的分配时间均能够保持在10 s以内,任务分配目标函数最优值停留在0.98左右,执行时间迅速降低,说明该方法分配时间较短、分配速度较快,具有较高的分配效率,分配效果较好,具有一定的实用性。

摘要：为了提高聚类集成效果,本文设计了一种对点、簇、划分进行加权的统一框架,提出一种三层加权文本聚类集成方法。首先根据基聚类生成超图邻接矩阵,然后依次对点、簇、划分进行加权获得加权邻接矩阵,最后用层次凝聚聚类算法获得最终结果。在多个真实文本数据集上进行实验,结果表明,与未加权及其他层面加权相比,三层加权方法可以获得更好的聚类效果,三层加权相较于未加权的平均提升幅度为12.02%;与近年来的其他8种加权方法相比,该方法在所有数据集上的平均排名位列第一,验证了本文方法的有效性。

摘要：电化学原理是化学化工、材料科学工程等专业比较重要的一门必修课,然而其课内实验目前仍然不够丰富,且应用性较弱。因此本论文针对以上问题,进行电化学原理课内实验设计和补充,以电化学原理第四章节的循环伏安法(CV)知识点在锌空气电池中的应用为例设计了一课实验。本论文详细介绍了实验的目的、原理、步骤以及数据分析和课后思考等。设计的实验具有较强的通用性和应用性,可帮助学生更好地理解课堂所学理论知识,且通过实验可以增强学生科研动手能力。本论文设计的实验可为后期电化学原理的课内实验提供一种选择,丰富其课内实验。

摘要：根据JJG 700-2016《气相色谱仪检定规程》对火焰离子化检测器(FID)和热导检测器(TCD)的检校要求,设计并研制一种便携式气体自动进样装置。该装置可实施气体的连续自动进样,进样体积范围覆盖(0.1~5.0)mL,且性能验证实验测得的连续7次峰面积重复性(RSD)为0.9%。同时,装置自身的稳定性和操作的便利性,能有效提高气相色谱仪的计量质量和效率。

摘要：在新工科教育理念的指引下,通过开展具备多学科交叉融合的实践教学项目拓展大学生知识面的广度,培育综合运用多学科知识的深度,培养符合社会发展需求的卓越人才至关重要。南京信息工程大学材料物理专业以材料设计加工与传感系统构建作为实践教学载体,开展材料合成与测试、增材制造与加工、传感器件的封装与调试、系统编程与数据传输等多项实践教学内容,为大学生构建材料科学、电子技术、信息技术相结合的系统化教学体系。该教学改革实践有效提升学生的探索热情,培养创新思维和实践能力,为造就创新型卓越人才起到重要的作用。

摘要：为解决现有的神经语言生成模型存在生成故事中重复和长程连贯性缺失的问题,设计出一种常识增强训练的中文故事生成算法。该算法使用经SimBert模块降噪训练后的常识语料库,在Transformer架构下对GPT-2模型进行后训练,并使用OutGen故事集对训练好的模型进行微调;它利用外部知识库的常识进行常识增强训练提升生成文本的逻辑性,并使用常识降噪训练加强常识表述的多样性。实验结果表明,与GPT-2等预训练语言模型相比,本文的模型克服了生成故事的逻辑冲突;与ChatGPT等大型预训练语言模型相比,本文的模型在保证生成故事质量的同时,减少了训练资源的消耗。