检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2022年第11期33卷 4334-4355页

作者：李宗辉杨思琪喻敬海邓仰东万海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中兴通讯股份有限公司江苏南京210012 清华大学软件学院北京100084

时间敏感网络是工业互联网基础设施转型升级的重要研究方向,确定性传输技术是时间敏感网络面向工业控制支撑确定性实时传输需求的核心关键技术,主要包括控制面的时间触发调度技术、转发面的混合传输技术以及确定性时延分析技术.调研了... 详细信息

时间敏感网络是工业互联网基础设施转型升级的重要研究方向,确定性传输技术是时间敏感网络面向工业控制支撑确定性实时传输需求的核心关键技术,主要包括控制面的时间触发调度技术、转发面的混合传输技术以及确定性时延分析技术.调研了近年来时间敏感网络中确定性传输技术的研究现状并进行了系统地梳理和总结,首先介绍了时间敏感网络不同种类业务流的流量模型;然后基于该流量模型,介绍了控制面的时间触发调度模型、研究现状及其挑战,介绍了转发面时间敏感网络交换机的体系结构、多业务流混合传输策略以及当前方案的不足与改进方向;接着,对整个时间敏感网络的时延模型进行建模分析,介绍基于网络微积分的确定性时延分析技术、研究现状以及可能的改进方向;最后,总结时间敏感网络确定性传输技术所面临的挑战以及未来的研究展望.

关键词：时间敏感网络确定性传输技术时间触发的调度混合传输网络微积分

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多双曲空间传递图解耦表示学习

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智能系统学报 2025年

作者：郑帅彭奏章朱振峰赵耀北京交通大学计算机科学与技术学院 “现代信息科学与网络技术”北京市重点实验室

现有的图表示学习中存在两个问题，一是缺乏对细粒度邻域建模的考量，忽略了邻域节点间纠缠的多重语义；二是图表示学习的空间度量问题，欧氏空间并非是度量节点表示的最优选择。为解决上述问题，本文提出一种多双曲空间下表征传递预测... 详细信息

现有的图表示学习中存在两个问题，一是缺乏对细粒度邻域建模的考量，忽略了邻域节点间纠缠的多重语义；二是图表示学习的空间度量问题，欧氏空间并非是度量节点表示的最优选择。为解决上述问题，本文提出一种多双曲空间下表征传递预测的全新架构，实现多双曲空间度量下的图解耦表示学习。在该架构下，通过节点表征将原始拓扑结构映射至双曲空间，获得双曲空间下的多分辨率传递矩阵。进一步地，基于混合专家结构设计，视不同分辨率的双曲标签传递网络为专家网络，从而发现由不同潜在因素引发的节点连接模式。在多个真实世界的数据集上的实验结果显示，本文方法在Squirrel和Crocodile数据集上分别达到32.3%和59.5%的分类准确率，并通过可视化实验进一步证明了方法的有效性。

关键词：图表示学习图解耦双曲空间图神经网络标签传递混合专家系统拓扑细化多分辨率

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基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测

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光谱学与光谱分析 2022年第10期42卷 3226-3234页

作者：高荣华冯璐张月原继东吴华瑞顾静秋北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列(multi-dimensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的... 详细信息

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列(multi-dimensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的光谱曲线整体变化趋势建立作物病害检测模型,以期在肉眼明显可见叶面病斑前对作物病害实现诊断。将健康叶片接种灰霉病菌第3天作为叶片成功染病第1天。试验首先采集番茄健康叶片和染病叶片7天内每天的高光谱图像,提取感兴趣区域并计算平均光谱作为初始光谱数据,经筛选共得到(156×7)组有效样本。将样本数据按时间顺序拆分成分别包含1~7个维度的光谱数据形成多维原始光谱序列,为增加维度间差异性,相邻原始光谱序列相减构成多维关联光谱序列。分别采用符号聚合近似估计(symbolic aggregate approximation,SAX)和符号傅里叶近似估计(symbolic Fourier approximation,SFA)两种符号化方法将光谱序列离散成局部辨别性特征。基于多维光谱序列的局部辨别性特征建立加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)分类模型,实现病害早期检测。相应地,基于单维光谱序列(single-dimensional spectral series,SDSS)的番茄灰霉病识别模型被作为基准模型与MDSS-SAX-SFA-WRF模型比较。试验结果显示,MDSS-SAX-SFA-WRF检测模型在包含2至7个光谱序列维度的56个测试样本数据中均获得90%以上识别准确率,在包含5个光谱序列维度测试集中得到最高99%的识别准确率,较SDSS-SAX-SFA-MRF检测模型在染病第5天的识别率高8.2个百分点。另外受随机干扰的影响,SDSS-SAX-SFA-MRF模型准确率在染病5~7 d出现大幅度回落至最低84%,MDSS-SAX-SFA-WRF模型识别率在肉眼可见病斑阶段依然保持超过98%的较高检测水准,未过度回落。因此,提出的基于多维光谱曲线整体变化趋势和加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)的分类模型能够有效实现番茄灰霉病早期检测,并具有较强的鲁棒性,为染病初期的番茄灰霉病鉴别提供新思路。

关键词：早期病害识别高光谱成像技术番茄灰霉病随机森林多维时间序列

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基于非定长编码和滑动窗口的隐私保护记录链接方法

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计算机工程 2024年第2期50卷 154-164页

作者：叶晓东赵迎迎孙永奇赵思聪刘真北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通大数据与人工智能教育部重点实验室北京100044 北京航天晨信科技有限责任公司北京102308

隐私保护记录链接(PPRL)是一种跨不同数据库高效识别同一实体对象对应的记录而不泄露记录所代表实体对象的敏感或机密信息的方法。布隆过滤器(BF)广泛应用于PPRL,其将记录中的敏感信息进行编码并使用字符q-gram实现近似匹配。但是,BF编... 详细信息

隐私保护记录链接(PPRL)是一种跨不同数据库高效识别同一实体对象对应的记录而不泄露记录所代表实体对象的敏感或机密信息的方法。布隆过滤器(BF)广泛应用于PPRL,其将记录中的敏感信息进行编码并使用字符q-gram实现近似匹配。但是,BF编码容易遭受密码分析攻击,且由于对q-gram位置不敏感,会导致记录匹配的精确率较低。提出一种基于非定长编码和滑动窗口的PPRL方法,其采用的非定长编码记录生成方式不仅使记录具有位置敏感性,而且通过对有效位前后添加随机位数组隐藏了实体的位数组频率信息,从而能够有效防御频率攻击。此外,设计一种基于滑动窗口的记录链接方式,先通过快速过滤筛除大量不匹配的记录,再使用双向滑动窗口的精确匹配策略对剩余记录进行匹配,提高隐私保护记录的匹配效率。在公开数据集上的实验结果表明,相比BF方法,该方法在编码速度上快100倍左右,其同时具有更高的匹配精度,在跨数据库PPRL方面的安全性也更强。

关键词：布隆过滤器字符串比较隐私保护记录链接安全实体对齐

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基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法

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计算机应用 2024年第2期44卷 654-662页

作者：宋钰丹王晶王雪徽马朝阳林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督... 详细信息

针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督下提取共享特征,设计自适应任务间关联性学习模块,利用通道注意力机制建模睡眠阶段和呼吸暂停低通气之间的相关性。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法可以同时完成睡眠分期与SAHS检测。在UCD数据集上,所提方法睡眠分期准确率、宏F1分数(MF1)、受试者特性曲线下面积(AUC)与TinySleepNet相比分别提升了1.21个百分点、1.22个百分点和0.0083,SAHS检测的宏F2分数(MF2)、受试者特性曲线下面积、召回率与6-layer CNN模型相比,分别提升了11.08个百分点、0.0537和15.75个百分点,能检出更多患病片段。所提方法可应用于家庭睡眠监测或移动医疗中,实现高效、便捷的睡眠质量评估,辅助医生对SAHS进行初步诊断。

关键词：睡眠分期睡眠呼吸暂停低通气检测脑电图心电图深度学习多任务学习

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基于交通事件短视频资源的多模态情绪特征分析

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浙江大学学报(工学版) 2025年第4期59卷 661-668页

作者：董镇滔徐暟敏万清颖刘晓菲申昊李书涵奇格奇北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学电气工程学院北京100044 北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 上海外国语大学脑机协同信息行为教育部重点实验室上海201620

为了刻画以短视频形式传播的交通事件舆情对公众情绪的导向,通过文本情感分析和多模态生理信号特征提取,构建生理特征图谱.爬取抖音平台136个高赞视频及38805条评论,以所有视频为文档集,单个视频为文档,评论为单词,采用隐狄利克雷分布... 详细信息

为了刻画以短视频形式传播的交通事件舆情对公众情绪的导向,通过文本情感分析和多模态生理信号特征提取,构建生理特征图谱.爬取抖音平台136个高赞视频及38805条评论,以所有视频为文档集,单个视频为文档,评论为单词,采用隐狄利克雷分布主题模型进行主题挖掘,获得不同主题的评论单词分布和不同视频的主题分布.使用基于朴素贝叶斯的SnowNLP计算评论单词的情感分数,分析不同舆情主题表达的情感倾向.开展神经科学实验,采集脑电、眼动、心电和呼吸等多模态生理信号及情绪评分.统计检验结果表明,不同情感倾向的视频会诱发不同情绪,不同情绪下脑电的相对谱功率、眨眼频率、呼吸标准差和心电极低频功率等多模态生理特征具有特异性,评论文本中蕴含的情感语义会在视频诱发情绪的基础上对公众情绪造成不同方式的影响.

关键词：文本信息挖掘情绪特征主题模型短视频舆情脑电图(EEG)

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基于疾病模块分析的大株红景天注射液治疗冠心病心绞痛气虚血瘀证的研究

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南京中医药大学学报 2024年第12期40卷 1430-1440页

作者：薛莲董鑫赵辰羲于雪张淑静李平周雪忠杨阳北京中医药大学第三附属医院北京100029 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京中医药大学中医学院北京100020

目的揭示大株红景天注射液治疗冠心病心绞痛气虚血瘀证的药理机制,并运用细胞实验初步验证预测结果的可靠性。方法从生物医学数据库和国内外文献中筛选出大株红景天注射液的主要化学成分及其作用靶点;通过GeneCards数据库、MalaCards数... 详细信息

目的揭示大株红景天注射液治疗冠心病心绞痛气虚血瘀证的药理机制,并运用细胞实验初步验证预测结果的可靠性。方法从生物医学数据库和国内外文献中筛选出大株红景天注射液的主要化学成分及其作用靶点;通过GeneCards数据库、MalaCards数据库筛选出气虚血瘀证、心绞痛基因,采用DIAMOnD算法构建心绞痛疾病模块;对“心绞痛-气虚血瘀证-大株红景天注射液”网络的核心靶点进行基因功能富集分析,得到关键通路。最后,进行细胞实验验证大株红景天注射液对缺氧H9C2心肌细胞关键通路蛋白表达的影响。结果筛选出大株红景天注射液主要的化学成分7个,共获得靶点362个;筛选出232个已知心绞痛基因,通过构建心绞痛疾病模块,增加了100个预测得到的心绞痛基因;得到气虚血瘀证症状相关基因2960个。网络拓扑分析得到大株红景天注射液治疗冠心病心绞痛气虚血瘀证的核心靶点有STAT3、EGFR、TNF、IL-6等共30个;基因功能富集分析获得通路82条。结合以往文献研究分析显示STAT3靶点和JAK2/STAT3通路可能是大株红景天注射液治疗冠心病心绞痛气虚血瘀证的关键作用通路。细胞实验结果显示,与模型组比较,SI组及尼可地尔组JAK2、STAT3的mRNA表达均显著降低(P<0.05);JAK2、STAT3的蛋白表达显著下降(P<0.05)。结论通过疾病模块和细胞实验验证发现STAT3是冠心病心绞痛气虚血瘀证病理机制的关键基因,JAK2/STAT3是大株红景天注射液治疗冠心病心绞痛气虚血瘀证的核心通路,表明了本研究结合疾病模块进行药物治疗病证的有效性和新颖性。

关键词：网络药理学疾病模块冠心病心绞痛气虚血瘀证大株红景天注射液

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图拉普拉斯正则化稀疏变换学习图像去噪算法

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计算机工程与应用 2022年第5期58卷 232-239页

作者：钱冲常冬霞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息科学研究所北京100044

从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变... 详细信息

从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变换学习的图像去噪算法。通过引入图拉普拉斯正则化对邻域像素进行约束,可以较好地保护相邻像素之间的相关性,从而增强图像的局部平滑性。并且,为了更好地利用图像的非局部信息,在相似图像块度量中引入优化后的稀疏编码,从而寻找到更准确的相似图像块。实验结果表明,无论是在量化指标还是视觉质量上,所提算法均能取得较好的去噪性能。

关键词：图像去噪稀疏变换学习图拉普拉斯正则化局部几何结构图像块匹配

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融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译

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北京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 61-68页

作者：苗国义刘明童陈钰枫徐金安张玉洁冯文贺北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 创新工场人工智能工程院北京100080 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广州510420

针对当前神经机器翻译在捕捉复杂句内小句间的语义和结构关系方面存在不足,导致复杂句长文本翻译的篇章连贯性不佳的问题,提出一种融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译方法。首先提出手工和自动相结合的标注方案,构建大规模小句对齐的... 详细信息

针对当前神经机器翻译在捕捉复杂句内小句间的语义和结构关系方面存在不足,导致复杂句长文本翻译的篇章连贯性不佳的问题,提出一种融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译方法。首先提出手工和自动相结合的标注方案,构建大规模小句对齐的汉英平行语料库,为模型训练提供丰富的小句级别的汉英双语对齐知识;然后设计一种基于小句对齐学习的神经机器翻译模型,通过融合小句对齐知识,增强模型学习复杂句内小句间语义结构关系的能力。在WMT17,WMT18和WMT19汉英翻译任务中的实验表明,所提出的方法可以有效地提升神经机器翻译的性能。进一步的评测分析显示,所提方法能有效地提高汉英神经机器翻译在复杂句翻译上的篇章连贯性。

关键词：神经机器翻译小句对齐结构关系篇章连贯性

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面向快递员揽收到达时间预测的多任务深度时空网络

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计算机工程与科学 2023年第1期45卷 136-144页

作者：王晨宇温浩珉郭晟楠林友芳万怀宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

快递员揽件到达时间预测,即预测用户下单后快递员的上门揽收时间,一直都是物流企业所关心的重要问题。准确的揽件到达时间预测可以优化揽件效率,提升用户体验。该问题主要存在以下挑战:(1)快递员揽件到达时间受到多种复杂时空因素的影响... 详细信息

快递员揽件到达时间预测,即预测用户下单后快递员的上门揽收时间,一直都是物流企业所关心的重要问题。准确的揽件到达时间预测可以优化揽件效率,提升用户体验。该问题主要存在以下挑战:(1)快递员揽件到达时间受到多种复杂时空因素的影响,包括待预测订单自身的时空特征,以及与其他待揽收订单之间的相互影响;(2)快递员在执行揽件任务期间,会不断接收到系统分配的新订单,造成揽收路线的动态变化,从而给揽件到达时间预测带来了更大的不确定性。针对以上挑战,提出了一种面向揽件到达时间预测的多任务深度时空网络MSTN4PAT模型,从海量的揽件历史数据中学习快递员揽件到达时间的复杂时空模式。MSTN4PAT充分挖掘待预测订单始发地与目的地之间的内在关联,使用多任务学习来建模订单之间的相互影响,并从特征宽度和特征深度2个角度高效融合各种特征,实现准确的揽件到达时间预测。在真实的揽件数据集上的实验结果表明,MSTN4PAT的预测效果明显优于对比模型。

关键词：快递揽收预计到达时间多任务学习时空数据挖掘时空相关性

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