摘要：现有的情感识别研究未充分考虑语音信号中的局部-全局信息和长期时间依赖关系,文本特征提取也存在特征稀疏和信息丢失的问题。为解决上述问题,提出动态时间序列建模的多模态情感识别方法。设计动态时间窗口模块分割语音信号从而捕捉局部-全局信息,并通过双向序列建模捕获信号中的空间信息。考虑到文本信息对情感分析的重要性,采用基于Transformer模型的卷积神经网络捕捉文本中不同位置间的依赖关系建模较长的上下文信息,最后将两种模态进行融合得到最终的情感分类。模型在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,相比其他主流模型具有更好的多模态情感识别效果。

摘要：针对现有会话推荐方法过于依赖局部特征的交互提取，忽略全局特征的关联性，导致会话上下文信息丢失的问题，提出一种基于增强图神经网络的特征融合会话推荐方法(FFSR-EGNN)。引入卷积单元到图神经网络中，更有效捕获不同层次的局部特征，采用潜在语义分析方法构建会话-项目矩阵提取会话的全局特征，利用注意力机制自适应地学习局部和全局特征，使模型能够根据特征节点的关联性调整、增强节点间的重要信息传递。通过线性部件将局部和全局特征进行融合，生成最终的语义表示和预测概率用于推荐任务。在Diginetica和Yoochoose数据集上实验，其结果表明，所提方法推荐性能优于现有主流推荐方法。

摘要：在DOA估计中,往往事先假设麦克风阵列的结构,然后通过改进DOA估计方法来提高定位精度,忽视了麦克风的摆放位置对DOA估计性能的影响.基于此,针对二维DOA估计,提出改进遗传优化算法,将空时滤波器系数和麦克风阵列结构分开,构造由二维MUSIC空间谱函数欧式距离和优化后阵元个数共为变量的适应度函数,以DOA估计精度为停止条件,对均匀矩形阵、均匀圆形阵和均匀同心圆阵开展优化设计.仿真结果表明,采用所提方法优化后的阵列取得了较好的DOA估计性能.

摘要：提出一种切换模糊组合系统模型并讨论其鲁棒控制问题.分别利用单Lyapunov函数方法和多Lyapunov函数方法设计出分散切换律和控制器,给出了系统在分散切换律和分散控制器作用下的矩阵不等式可镇定条件.仿真结果表明了该设计方法的有效性.

摘要：由于不同人的手背静脉属性间存在较大差异,因此对于不同静脉对象,在固定采集系统参数条件下很难都采集到高质量的静脉图像,这里提出了一种针对静脉特点的质量评价模型,并设计了基于评价结果的自寻优静脉图像采集方法.首先,提出了基于关键信息熵的测度函数,衡量了静脉信息的完整性;其次,提出了基于轮廓波分解的测度函数,用于评价静脉方向性信息的丰富性;再次,将两种测度函数融合,构成了客观的无参考的质量评价模型;最后,在图像自寻优过程中,提出了迭代淘汰机制,克服了最速下降法在寻优过程易陷入局部最优的缺陷.实验表明,提出的质量评价模型是可控的,且满足人眼视觉系统的视觉特性,同时,通过提出的迭代淘汰机制,降低了寻优过程的迭代次数,保证了采集系统的实时性要求.

摘要：选址-路径问题作为供应链管理中的重要问题已经得到大量关注。针对模糊需求下的可靠性绿色选址-路径问题,建立多周期的模糊机会约束优化模型,在满足运输线路可靠性、设施能力和车辆能力模糊机会约束条件下最小化物流及燃油消耗成本。为了对模型进行求解,设计一种混合遗传算法(HGA)。为了验证所提出算法的性能和模型的合理性,进行了不同规模的仿真实验,结果表明了算法的有效性和模型的合理性。最后通过数值实验分析了置信水平和可靠性水平对最终解的影响。

摘要：受光照强度变化影响,同一车辆在不同时段采集的车脸图像可能会存在差异,如车身颜色、车灯状态等,为了使识别方法对多种光照条件具有普适性,提出了一种孪生非负矩阵分解模型。首先,将每一对训练样本车脸图像的初始特征分配在两个非负矩阵分解模型中;然后,融合分解后的误差损失,类内损失,类间损失,设计了一种孪生非负矩阵分解模型,其中,两个非负矩阵分解模型共享同一特征基;最后,基于梯度下降法对模型进行求解,获得共享特征基,并基于余弦距离实现了车脸图像的匹配。实验结果表明,对于存在一定光照差异条件下采集的两幅车脸图像,提出的算法仍能获得较为准确的重识别结果,错误接受率与错误拒绝率均可降低至6%以下。

摘要：近年来,信息的安全传输备受人们关注,现有的物理层安全技术从信息论的角度出发,将物理层安全编码与传输信道的动态物理特性进行结合,实现信息的保密传输。作为一种纠删码,LT(Luby transform)码由于其编码随机性、码率不固定等特性,使得窃听者不能直接从泄露的编码符号中得到有用信息,只要合法用户在窃听者之前接收到足够数量的编码符号,便可实现信息的安全传输。而作为一种转移LT(Shifted LT,SLT)码,SLT码能高效恢复信息的同时具有更小的译码开销。因此,我们将SLT码应用于Wyner降阶窃听信道模型进行研究,提出一种基于部分信息转移的SLT-LT联合码防窃听方案,信源利用接收者已知的部分信息对度分布进行调整,并对信源符号进行SLT-LT码级联编码。由于窃听信道是合法信道的降阶信道,因此外在的窃听者截获到的消息符号是合法接收者的降阶版本,在相同时间内,合法接收者能够收到更多消息符号,随着编解码过程的不断进行,合法接收者的优势不断累积,能够优先完成解码,而度分布的调整以及级联编码方案使得编码符号的平均度进一步增大,窃听者难以完成解码,进一步降低了窃听者译出率;之后,对所提方案的编解码性能以及安全性进行理论分析,并通过实验仿真进行验证,仿真结果表明,与其他防窃听LT方案相比,本文所提方案仅增加少量的译码开销但具有更好的安全性能。

摘要：对于估计、滤波和控制等问题,多模型方法提供了一种非常优越的解决方案.设计优良的模型集合是应用多模型方法的首要问题.本文提出了一种基于概率分布代表点的模型集合设计方法.在已知系统模式的概率分布条件下,由数论方法获得代表其概率分布的F-偏差或伪F-偏差代表点和均方差代表点,利用这些代表点构成覆盖系统模式空间的模型集合.文中给出了一维和二维模型集合的具体设计.仿真结果说明了所设计的模型集合的性能.

摘要：针对光伏组件输出的非线性特点,以及传统光伏充电系统直接与铅酸电池连接充电所造成的电池使用寿命下降和转换效率低的缺点,研究设计了以LTC4013为控制核心的高效率直流同步降压光伏充电系统。实验结果表明,系统实现了光伏组件的最大功率点输出和铅酸电池的3/4阶段充电算法,具有电池低电量重启、充电保护和故障可视化等功能。恒流阶段系统充电效率高达91.15%,提高了光伏组件的利用率,延长了电池使用寿命。