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王玉峰: 作品数：10 被引量：36H指数：4; 供职机构：南京邮电大学通信与信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学电气工程更多>>

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邻近区域服务及开发框架的需求分析: 2017年; 随着移动网络的发展,邻近区域服务(Proximity Service,Pro Se)成为近年来研究的新热门领域,邻近区域服务不仅需要解决移动设备分布式通信问题,还需要满足服务发现、有效信息挖掘、隐私安全、节能等高层次的要求。当前的研究缺少对各个层次具体需求的完整分析。文章尝试将邻近区域服务的需求分层次讨论,同时尝试总结对应的开发框架需要具备的特性,最后介绍了目前典型的开发框架。; 卫力王玉峰; 关键词：分布式通信

一种基于双分支注意力神经网络的皮肤癌检测框架: 2024年; 皮肤癌是一种主要的癌症,在过去几十年中快速增长,早期发现可以极大提高治愈率。近年来,基于皮肤镜图像利用深度学习模型(尤其是各种卷积神经网络)对皮肤癌进行识别和分类获得了广泛应用。但是与传统的图像识别分类不同,皮肤病检测任务存在数据不平衡、类间差异性小以及皮损面积占比少等方面的挑战。为此,本研究提出一种基于双分支注意力卷积神经网络(DACNN)皮肤癌分类框架。在数据预处理阶段,根据更细粒度的皮肤病类别,对数据集进行分解,降低数据不平衡程度。从网络结构上,上分支网络利用注意力残差学习(ARL)模块有效提取潜在的病变区域特征,接着利用损伤定位网络(LLN)模块定位病变区域。对其裁剪放大输入由ARL构成的下分支网络,进行局部细节的特征提取,然后结合上下分支网络的特征,进行有效的识别。最后,为了进一步缓解数据不平衡问题,在训练阶段中采用加权损失函数。在包含10015张皮肤镜图像数据集上,对所提出的DACNN模型与几种典型的皮肤病变检测框架进行了实验验证和比较。结果表明,DACNN皮肤癌变检测框架的Sensitivity、Accuracy和F1_score等性能指标分别达到了0.922、0.942和0.933,与已有的递归注意力卷积神经网络模型RACNN相比,以上3个指标分别提升了3.48%、2.95%和3.44%。总之,对于各类图像数不平衡,类间图像差异性小以及皮损面积占比少的皮肤镜图像而言,采用适当的类分解,以及双分支注意力神经网络结构首先对潜在的病变区域进行定位放大,然后进行局部细节的特征提取,能够极大的提高皮肤癌的检测准确度。; 王玉峰成昊沅万承北张博石爱菊; 关键词：皮肤癌

Golomb Costas序列的结构及其在OFDM系统中的应用被引量：4: 2013年; 研究了用循环移位法获得的Golomb Costas序列族的特性,建立了含有一个间隙行和一个间隙列的GolombCostas序列的结构理论,深入研究了含有一个间隙行和一个间隙列的Golomb Costas序列的代数结构、构造方法和自(互)相关特性,并证明了相关的定理。探索了用含有一个间隙行和一个间隙列的Golomb Costas序列设计OFDM系统中跳频图样的方法,举例说明了如何设计跳频码和怎样将跳频码分配给OFDM系统中的用户。用含有一个间隙行和一个间隙列的Golomb Costas序列设计跳频码能获得理想的自相关特性,并且当无线通信系统中多普勒频移受限时能获得极佳的互相关性能。; 姚建国王玉峰衡伟; 关键词：COSTAS序列互相关函数正交频分复用

一种利用多任务学习的短期住宅负荷预测方案被引量：4: 2021年; 作为信息物理社会系统的一种具体形式,智能电网中的负荷预测,尤其是单个电力客户的短期负荷预测,在智能电力系统的规划和运营中将扮演越来越重要的角色.考虑到同一住宅小区用户之间的负荷行为的相似性,受多任务学习的启发,提出了一种基于多任务学习的有效住宅负荷预测方案.首先,利用K-means聚类技术和皮尔逊相关系数挑选出2个相似用户,进而将2个用户的负荷数据合并输入,并将双向长短时记忆网络作为共享层全面捕获2个用户数据之间的关系,然后送入2个全连接的任务相关的输出层.在真实的数据集上,将所提方案与几种典型的负荷预测方案进行全面比较.实验结果表明,与已有的深度学习预测方案相比,提出的多任务负荷预测方案提高了预测准确程度.; 王玉峰肖灿彬陈焱金群; 关键词：负荷预测多任务学习智能电网

基于WelchCostas序列的最佳跳频码结构及其在OFDM系统中的应用被引量：2: 2013年; 讨论了OFDM系统中跳频码设计的问题,建立了含有一个间隙行的Welch Costas序列的结构理论,深入研究了含有一个间隙行的Welch Costas序列的代数结构、构造方法和自(互)相关特性,并证明了相关的定理。探索了用含有一个间隙行的Welch Costas序列设计OFDM系统中跳频图样的方法,举例说明了如何设计跳频码和怎样将跳频码分配给OFDM系统中的用户。用含有一个间隙行的Welch Costas序列设计跳频码能获得理想的自相关特性,并且当无线通信系统中多普勒频移受限时能获得极佳的互相关性能。; 姚建国王玉峰衡伟李艳玲; 关键词：COSTAS序列互相关函数 OFDM 本原元

移动互联网时代的大学课程教学探索被引量：4: 2018年; 文章立足于建设双一流高水平大学新形势,着眼于南京邮电大学特色课程教学建设,分析了传统的课堂教学的不足,对中外课程教学进行了对比,以现代信息技术概论课程为实施点,提出以S2U模式为核心理念的丰富多彩的课堂教学,以开放实验项目佐益课堂教学的方法,以在线课程建设为基础的线上线下课堂有机结合,建设与探索以面向市场的互联网教学模式,以移动互联网时代多种信息传播手段相结合,选拔TOP10优秀人才的创新课程教学模式,最后对教学一线的青年教师提出应有的荣誉与责任。; 林晓勇俞洋蒋玲慧王玉峰

DAST-SR:群智感知中具有地理相关性的连续长尾数据的精确聚合方法: 2021年; 大数据时代,众包系统需要通过聚合多个数据提供者的数据来获得准确的真相。在基于指纹识别的蓝牙定位应用场景中,通过对数据的长尾特性、连续性和地理关系的研究,提出了一种处理具有地理相关性的连续长尾数据的机制,即an accurate data aggregation mechanism processing sequential long-tail data with spatial relativity(DAST-SR)。为了捕获数据的长尾特性,该机制使用数据源出现错误的置信上限来估计可信度。而为了捕获数据的连续特性和地理相关性,该机制联合使用数据源提供的数据、前一时刻的聚合真相和相关实体的聚合真相作为虚拟源,聚合获得真相。通过虚拟数据集上的仿真,与an accurate data aggregation mechanism incorporating sequential long-tail characteristics(DAST)、Dynamic Truth Discovery(DynaTD)和truth discovery on correlated entities(TD-corr)相比,DAST-SR聚合结果的平均绝对误差和均方根误差最小,聚合的结果更加准确。; 仲雅雯王玉峰; 关键词：连续数据

基于在线学习的面向居民用户激励型需求响应被引量：3: 2023年; 激励型需求响应是一种通过补贴信号灵活调度需求侧能源的手段,对于维持电力系统供需平衡,提升经济效益有巨大潜力。在面向居民用户的激励型需求响应中,电力运营商选择削减电量潜力大的居民用户并向其提供补贴价格,以激励其削减电量。然而,站在电力运营商的角度,面对居民用户未知且不确定的用电行为,识别并选择削减电量潜力大的居民用户以及如何动态制定补贴价格是关键挑战。为了解决这一问题,本文提出基于在线学习的激励型需求响应算法(IDR-OL),利用多臂赌博机框架在线学习居民用户削减电量潜力,建立电力运营商运营成本优化模型选择最优参与需求响应的居民用户并动态制定补贴价格。仿真结果表明,本文提出的IDR-OL算法能够在实现供需平衡的同时更大限度地降低电力运营商运营成本。; 姜昊王玉峰; 关键词：需求响应

基于多轮修正噪声标签的神经网络分类框架被引量：1: 2023年; 利用大规模的带标签数据集训练神经网络在分类任务中表现出色,但是实际使用的数据集中通常包含噪声标签从而使得分类网络的性能变差。为了克服噪声标签的不利影响,提出了一种基于多轮修正噪声标签的神经网络分类框架。该方法在每一轮修正中均更新训练的网络参数并修正当前训练数据中的噪声标签,修正后的数据集用于下一轮训练和修正。具体而言,在每一轮修正中首先利用本轮的数据集训练网络,并利用“锚点样本”的网络预测值估计数据集的标签转移矩阵;然后计算数据集的加权平均噪声率;之后结合加权平均噪声率和数据样本的训练损失值依据“小损失”原则筛选出噪声标签;最后利用标签转移矩阵和网络预测值对噪声标签进行自适应修正。经多轮修正可有效地降低数据集的噪声水平,从而使得训练出的分类网络更加准确。在多个真实数据集上的实验结果表明,该方法与现有的方案相比有较大的性能提升。; 王学刚王玉峰

基于雾计算的NB-IoT框架、关键技术及应用被引量：19: 2017年; 针对窄带物联网(NB-IoT)技术特点和业务类型,提出了基于雾计算的NBIoT网络架构,通过为NB-IoT接入点(AP)配置雾计算设备,将接入点升级为具有存储和计算能力的雾接入点(F-AP),使得数据收集、传输、处理和计算更靠近终端设备,提高应用系统的响应速度,节约网络带宽。; 张红王玉峰; 关键词：AP

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