结合多特征嵌入和多网络融合的中文医疗命名实体识别

在医疗领域中,实体识别能够从大规模电子病历文本中提取有价值信息,由于缺乏定位实体边界的特征以及存在语义信息提取不完整等问题,中文的命名实体识别(NER)实现更加困难。该文提出一种针对中文电子病历的结合多特征嵌入和多网络融合的模型(MFE-MNF)。该模型嵌入多粒度特征,即字符、单词、部首和外部知识,扩展字符的特征表示,明确实体边界。将特征向量分别输入到双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和该文构建的自适应图卷积网络等双通路中,全面深入地捕获上下文语义信息和全局语义信息,缓解语义信息提取不完整问题。在CCKS2019和CCKS2020数据集上进行实验验证,结果表明,相比于传统实体识别模型,该文模型能够准确且有效地提取实体。     

基于单通道多尺度图神经网络的自动调制识别

针对自适应可见性图(AVG)算法复杂度过高且精度提升不明显的缺点,该文提出一种基于单通道多尺度图神经网络(SMGNN)的自动调制识别(AMR)框架,并对框架各个部分进行了可解释性研究。首先利用多层感知机和1维卷积自适应地实现了单通道信号序列和图之间的映射,有效降低了AVG算法的复杂度;其次,设计了一种多尺度图神经网络,将不同分辨率的特征进行融合,提升了模型识别准确率。实验表明,该文提出的SMGNN算法相比于AVG算法节省了近1/2的参数量,且识别精度得到了较大的提升。     

基于海杂波先验知识的雷达目标自适应Rao检测

针对非高斯非均匀海杂波背景下雷达海面目标检测性能改善的问题,该文基于海杂波的先验知识提出了一种自适应Rao雷达目标检测方法。首先将海杂波的纹理分量和散斑协方差矩阵分别建模为逆高斯随机变量和逆复Wishart分布的随机矩阵,然后基于Rao检验和未知参数估计,设计了一种匹配海杂波特性的雷达目标自适应Rao检测方法。通过理论推导和实验验证了所提检测方法对杂波平均功率和协方差均值矩阵具有恒虚警特性。仿真数据和实测数据实验结果表明,在非高斯非均匀环境下所提检测方法优于已有检测方法,并且具有良好的鲁棒性。     

一个基于速率控制的Internet视频流服务方案

由于视频流服务对于网络服务质量有着较高的要求,而现有的Internet所提供的是尽力而为的服务,无法保证数据的实时传输。该文设计了一个用于Internet上视频流的端到端传输方案.整个方案设计的目的是在网络本身缺乏服务质量保证的条件下尽可能达到最好的视频传输质量。根据可用带宽估计和网络信息反馈,系统对发送速率进行调整,并提供两种视频流服务:存储视频和实时视频。仿真结果表明方案的性能良好,能满足Internet视频流的需求。     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法。首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数。含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法。

     

多路IIR自适应滤波和高阶IIR自适应滤波的实现

本文提出了一种可供在多路IIR或者高阶IIR情况下进行联合过程估值的超稳定自适应算法。     

利用自适应光照初始化的弱光图像增强方法

由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题。该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强。具体地,首先根据输入图像得到其对应的光照权重矩阵,以指导光照分量的自适应初始化估计;随后在光照结构约束下,对初始光照分量优化估计,并进一步执行非线性光照调整;最终结合Retinex模型得到增强结果。实验表明,该方法不仅能够实现准确的图像分解估计,而且与现有的弱光图像增强方法相比,该文所提方法在多个数据集上的主观视觉效果和客观评价指标都有更好的表现,同时也保持着良好的运行效率。     

基于改进自适应协同控制方法的电力系统混沌控制

针对4阶混沌电力系统,该文提出一种具有快速收敛特性的自适应协同控制方案。首先基于Lyapunov稳定性定理和全局快速收敛理论,设计了一种具有快速收敛特性的协同控制器,该控制器可使宏变量快速到达不变流形并可以得到平滑无抖振的控制输入,实现宏变量的精确收敛。然后将所设计的控制器应用于4阶电力系统的混沌控制中。由于电力系统中的能量过剩会引起混沌振荡,在控制回路中引入储能装置,通过控制储能装置吸收电力系统中多余的有功功率来抑制其混沌振荡。在此基础上通过设计自适应律,消除了控制器设计过程中出现的复杂项,增加了控制器的实用性。最后通过数值仿真,验证了该控制方案的有效性与优越性。     

基于多项式分解的自适应FIR滤波器脉动结构

该文由多项式信号的并行表达得到一种FIR滤波器并行结构。通过对FIR滤波器并行结构的分析,提出了几种自适应FIR滤波器的并行处理算法．同时给出了相应的脉动实现结构。     

在自适应滤波器中干扰信号检测算法的研究

本文针对自适应滤波器性能易受外部干扰的影响,提出了一种基于自适滤波器进行干扰信号检测(AFDI)的算法,它可以提高自适应算法的抗噪声性能。最后对该算法在强干扰环境的性能进行了模拟,结果表明其各方面的性能指标均优于传统结构的自适应滤波器。