检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2020年第5期44卷 70-76页

作者：庞华鑫韦世奎马俊才赵玉凤赵耀北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来... 详细信息

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来保证特征位置不变性.其次,多视角表征模块从多个视角挖掘特征的自身信息及交互信息,并利用注意力机制模块为这些表征计算贡献度权重,最后,分类网络利用权重化表征进行分类.实验结果表明:该模型可以为每个标签挑选出最具代表性的特征群,并在不同类型数据集上取得了性能提升.

关键词：信号与信息处理注意力机制多视角表征特征选择

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计算合数阶群中低重量离散对数的低存储算法

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密码学报 2021年第3期8卷 444-451页

作者：朱玉清刘吉强北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

设合数阶有限循环群G=G 1×G 2,其中2^(n−1)<|G|≤2 n,p是|G 1|的最大素因子.对于Hamming重量为δn的离散对数问题,其中δ∈(0,1),May和Ozerov给出了时间复杂度为˜O(√p+√|G2|^(H(δ)))、空间复杂度为˜O(√|G2|^(H(δ)))的一般... 详细信息

设合数阶有限循环群G=G 1×G 2,其中2^(n−1)<|G|≤2 n,p是|G 1|的最大素因子.对于Hamming重量为δn的离散对数问题,其中δ∈(0,1),May和Ozerov给出了时间复杂度为˜O(√p+√|G2|^(H(δ)))、空间复杂度为˜O(√|G2|^(H(δ)))的一般性算法.为了降低空间复杂度,本文给出了计算合数阶群中低Hamming重量离散对数的低存储算法.基于启发式假设,该算法的时间复杂度为˜O(√p+√|G2|^(2H(δ)−H(ϕ(δ))))、空间复杂度为O(1).进一步,我们给出算法的并行版本.当我们将空间复杂度提高至˜O(|G2|^(H(δ)−H(ϕ(δ))))时,时间复杂度可以降低至˜O(√p+√|G2|^(H(δ))),和May-Ozerov算法一致,但空间复杂度更低.

关键词：离散对数问题低Hamming重量一般性算法

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QL-OLSR:一种基于Q-Learning思想优化的移动自组织网络路由协议

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北京交通大学学报 2020年第2期44卷 66-73页

作者：熊轲金鑫刘强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning... 详细信息

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning思想的移动自组网OLSR路由策略,该路由策略从节点移动性、链路速率和节点跳数三方面进行考虑.与传统方法相比,QLearning能够在线学习,适应MANET高度动态变化的拓扑结构,检测不同时间点的节点移动程度,使每个节点能相应的更新路由度量,从而提高路由协议的稳定性,提供可靠的路由路径.实验结果表明,改进的方法具有更低的端到端延迟、更小的包丢失率以及更高的吞吐量.

关键词： Q-Learning思想 OLSR 路由策略节点移动性路由路径

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机器学习在无人农场中的应用现状与展望

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科学与财富 2022年第33期14卷 115-117页

作者：廖清垚北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能专业北京海淀 100044

随着机器学习在生物信息、面部识别等领域的成功应用,它也推动了机器学习在无人农场的发展.首先,本文描述了无人驾驶农场和机器学习农场的基本概念.与此同时,机器学习的应用也在农业和畜牧业中得到了分析.在农业中,机器学习在识别杂草... 详细信息

随着机器学习在生物信息、面部识别等领域的成功应用,它也推动了机器学习在无人农场的发展.首先,本文描述了无人驾驶农场和机器学习农场的基本概念.与此同时,机器学习的应用也在农业和畜牧业中得到了分析.在农业中,机器学习在识别杂草、检测作物害虫和预测作物产量方面的应用得到了描述.同时本文也介绍了机器学习的不足,如难以提取和标记培训样本,嵌入式芯片的性能缺陷,以及缺乏专业知识.若计划建立一个数据库,预测动物健康的发展和动物专家系统的实时监测环境状况,还应加强嵌入式机器学习的研究.本文概述了无人驾驶农场的应用现状、机器学习存在的问题和前景,希望为今后的研究提供参考.

关键词：机器学习无人农场作物管理畜牧养殖精准识别生产预测

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融合市场动态层次宏观信息的股票趋势预测

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计算机应用 2023年第5期43卷 1378-1384页

作者：张亚飞王晶赵耀帅武志昊林友芳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(北京交通大学) 北京100044 中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 中国民航信息网络股份有限公司北京101318

股票市场结构复杂、信息多样,股票趋势预测极具挑战性。但现有研究大都把每只股票当作一个独立的个体,或者使用图结构对股票市场中复杂的高阶关系进行建模,缺少对股票、行业、市场三者间相互影响的层次性和动态性考量。针对上述问题,提... 详细信息

股票市场结构复杂、信息多样,股票趋势预测极具挑战性。但现有研究大都把每只股票当作一个独立的个体,或者使用图结构对股票市场中复杂的高阶关系进行建模,缺少对股票、行业、市场三者间相互影响的层次性和动态性考量。针对上述问题,提出一种动态宏观记忆网络(DMMN),并基于DMMN同时对多只股票进行价格趋势预测。该方法按照“股票-行业-市场”的层次对市场宏观环境信息进行建模,并捕获这些信息在时序上的长期依赖;然后将市场宏观环境信息与股票微观特征信息动态融合,在增强个股对市场整体情况的感知能力的同时间接捕获到股票、行业、市场三者间的相互依赖。在收集的CSI300数据集上得到的实验结果表明,相较于基于注意力长短期记忆(ALSTM)网络、添加了图卷积的LSTM网络(GCN-LSTM)、卷积神经网络(CNN)等模型的股票预测方法,基于DMMN的方法在F1分数、夏普比率上都取得了更好的效果,和表现最优的对比方法ALSTM相比分别提升了4.87%和31.90%,这表明DMMN在具备较好预测性能的同时还具备更好的实用价值。

关键词：股票趋势预测宏观记忆网络动态依赖层次宏观信息门控单元

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基于对抗训练的文本表示和分类算法

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计算机科学 2020年第S01期47卷 12-16页

作者：张晓辉于双元王全新徐保民北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学海滨学院计算机与信息技术学院河北黄骅061199

文本表示和分类是自然语言理解领域的研究热点。目前已有很多文本分类方法,包括卷积网络、递归网络、自注意力机制以及它们的结合。但是,复杂的网络并不能从根本上提高文本分类的性能,好的文本表示才是文本分类的关键。为了获得好的文... 详细信息

文本表示和分类是自然语言理解领域的研究热点。目前已有很多文本分类方法,包括卷积网络、递归网络、自注意力机制以及它们的结合。但是,复杂的网络并不能从根本上提高文本分类的性能,好的文本表示才是文本分类的关键。为了获得好的文本表示,提高文本分类性能,构建了基于LSTM的表示学习-文本分类模型,其中表示学习模型利用语言模型为文本分类模型提供初始化的文本表示和网络参数。文中主要采用对抗训练方法训练语言模型,即在词向量上添加扰动构造对抗样本,再利用对抗样本和原始样本一起训练模型,通过提升模型对对抗样本的正确分类能力,提高文本表示的质量,增强模型的泛化性能,从而改善分类模型的分类效果。实验结果表明,基于对抗训练的文本分类方法在基准数据集AGNews,IMDB,DBpedia上分别实现了92.9%,93.2%,98.9%的准确率,证明了该方法能够有效提高文本分类模型的分类性能。

关键词：文本分类文本表示对抗训练

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基于PHM的高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态预测

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铁道学报 2020年第7期42卷 95-101页

作者：牛齐明刘峰张奕黄北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 河北大学计算机教学部河北保定071002 北京交通大学电气工程学院北京100044

针对高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态预测问题,提出了基于深度堆叠去噪自编码器累积(DSDAE)和时滞最小二乘支持向量机(TDLSSVM)的预测方法。在提取高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态的多种特征后,用深度堆叠去噪自编码器进行特征降维... 详细信息

针对高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态预测问题,提出了基于深度堆叠去噪自编码器累积(DSDAE)和时滞最小二乘支持向量机(TDLSSVM)的预测方法。在提取高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态的多种特征后,用深度堆叠去噪自编码器进行特征降维,并累积计算得到相关的健康指标。将健康指标作为训练数据用以构建时滞最小二乘支持向量机(TDSVR)模型,通过对健康指标的预测实现对健康状态进行评估。在公开数据集上做了DSDAE与TDSVR、累积马氏距离(MDCUSUM)与TDSVR、DSDAE与TDLSSVM和MDCUSUM与TDLSSVM四种方案的对比实验;在高速铁路某型号的牵引电机滚动轴承数据集上做了DSDAE与TDLSSVM方案的实验。通过对预测指标的分析可知,DSDAE与TDLSSVM方案可以很好地预测滚动轴承的健康状态变化趋势。

关键词：高速铁路装备故障预测与健康管理健康指标状态预测滚动轴承

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轨道交通工业控制系统信息安全:分析与展望

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智能科学与技术学报 2021年第2期3卷 137-148页

作者：李浥东章子凯董海荣张洪磊陈灏瑜韩瑜珊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

轨道交通工业控制系统是国家重要的基础设施之一。随着信息技术的迅速发展和网络形势的逐渐严峻,轨道交通工业控制系统信息安全受到了越来越多的关注。分析了轨道交通工业控制系统的系统组成,总结了轨道交通工业控制系统面临的安全威胁... 详细信息

轨道交通工业控制系统是国家重要的基础设施之一。随着信息技术的迅速发展和网络形势的逐渐严峻,轨道交通工业控制系统信息安全受到了越来越多的关注。分析了轨道交通工业控制系统的系统组成,总结了轨道交通工业控制系统面临的安全威胁种类,举例剖析了轨道交通工业控制系统信息安全风险演化,并进一步对轨道交通工业控制系统信息安全威胁趋势进行了解析。最后,给出了轨道交通工业控制系统信息安全技术的发展建议。

关键词：轨道交通工业控制系统工业控制系统信息安全威胁分析

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面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

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通信学报 2021年第6期42卷 195-212页

作者：李尤慧子殷昱煜高洪皓金一王新珩杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 韩国嘉泉大学计算机工程系城南市461701 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 西交利物浦大学电气与电子工程系江苏苏州215123

海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切,以高效安全地共享多方数据且避免隐私泄露为目标,介绍了非聚合式数据共享领域的研究发展。首先,简述安全多方计算及其相关技术,包括同态加密、不经意传输、秘密共享等;其次,分析联邦学习架... 详细信息

海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切,以高效安全地共享多方数据且避免隐私泄露为目标,介绍了非聚合式数据共享领域的研究发展。首先,简述安全多方计算及其相关技术,包括同态加密、不经意传输、秘密共享等;其次,分析联邦学习架构,从源数据节点和通信传输优化方面探讨现有研究;最后,整理对比面向隐私保护的非聚合式数据共享框架,为后续研究方案构建和运行提供支撑。此外,总结提出非聚合式数据共享领域的挑战和潜在的研究方向,如复杂多参与方场景、优化开销平衡、相关安全隐患等。

关键词：隐私保护数据共享联邦学习安全多方计算

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轨道交通“四网融合”数据治理关键技术研究

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铁路计算机应用 2023年第6期32卷 82-86页

作者：刘宇黎琳鲁放王晨旭汪丽玉中国铁路信息科技集团有限公司网络技术研究院北京100038 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044

“四网融合”是打造轨道上的都市圈,强化轨道交通网络效益,实现资源共享,提升旅客出行效率,提高服务品质的必要举措。目前,轨道交通“四网融合”存在体制机制制约多、多头规划统筹难、利益权益清分难、标准体系兼容难、数据管理利用难... 详细信息

“四网融合”是打造轨道上的都市圈,强化轨道交通网络效益,实现资源共享,提升旅客出行效率,提高服务品质的必要举措。目前,轨道交通“四网融合”存在体制机制制约多、多头规划统筹难、利益权益清分难、标准体系兼容难、数据管理利用难等方面的问题,其中,数据治理是“四网融合”的关键问题。文章对轨道交通“四网融合”数据治理关键技术展开研究,包括“四网融合”中分布式存储、跨域多方身份认证、多粒度多维度加密访存、基于区块链的溯源等技术。该研究对于推进城市群和都市圈高质量发展,提高轨道交通质量和效益具有重要意义。

关键词：轨道交通四网融合数据融合数据安全存储多方身份认证数据智能共享区块链

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