检索结果-内蒙古大学图书馆

铁路计算机应用 2021年第4期30卷 50-55页

作者：李红辉赵森管军霖江周娴北京交通大学计算机与信息技术学院高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

分析G-O、Delayed S-shaped、Ohba-Chou及P-N-Z等4个软件可靠性增长模型的特点及适用场景,研究软件失效数据集的可靠性增长趋势分析方法和评价指标,提出一种可靠性增长模型参数计算的优化算法,在理论研究的基础上设计并实现了一款软件... 详细信息

分析G-O、Delayed S-shaped、Ohba-Chou及P-N-Z等4个软件可靠性增长模型的特点及适用场景,研究软件失效数据集的可靠性增长趋势分析方法和评价指标,提出一种可靠性增长模型参数计算的优化算法,在理论研究的基础上设计并实现了一款软件可靠性增长模型分析工具(SRGM Tool)。以铁路联锁软件记录的失效数据集为例,研究铁路软件可靠性增长模型应用方法,借助SRGM Tool,运用4种模型对铁路联锁软件进行可靠性评估,根据实验结果,分析并确定了一种适合该软件的可靠性增长模型,验证了方法的有效性,可为铁路软件可靠性分析和故障预测提供参考。

关键词：软件可靠性增长模型软件可靠性分析软件生效数据集参数计算铁路运输安全

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场景与目标关系约束的域自适应无监督目标检测

场景与目标关系约束的域自适应无监督目标检测

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北京科学技术情报学会2020年学术年会

作者：徐传胜郝一擎安高云北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044

基于区域的目标检测受限于复杂的现实场景,且目标检测常用数据集包含的物体类别不足以概括现实生活中的常见物体,这导致训练的模型在现实应用时鲁棒性不足.为解决以上问题,本文提出了一种场景与目标关系约束的鲁棒目标检测算法.所提出... 详细信息

基于区域的目标检测受限于复杂的现实场景,且目标检测常用数据集包含的物体类别不足以概括现实生活中的常见物体,这导致训练的模型在现实应用时鲁棒性不足.为解决以上问题,本文提出了一种场景与目标关系约束的鲁棒目标检测算法.所提出的域自适应关系网络(relation network for domainadaption,RNDA),能在选择性对齐全局特征的同时严格对齐局部特征,为无监督模型提供导向信息,约束无关特征的表达.在PASCAL VOC to Clipart和 Cityscape to FoggyCityscape数据集上的实验表明,所提出的模型的mAP可分别达到38.6和34.9,这证明所提出的模型可减少不同域间的差异,有效实现无监督目标检测.

关键词：目标检测残差网络目标关系上下文图推理注意力机制域自适应

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基于平台思维的研究生联合培养基地建设初探--以北京交通大学轨道交通基础设施检测技术产学联合培养基地为例

基于平台思维的研究生联合培养基地建设初探--以北京交通大学轨道...

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第十四届全国信息与电子学科研究生教育学术研讨会

作者：赵宏伟林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044

研究生联合培养基地的建设，不仅能增进校企合作交流，共同解决技术难题，对新形势下高校研究生人才培养模式的创新也有良好的推动作用。分析了国内研究生联合培养基地的主要模式和建设现状，在此基础上，介绍了北京交通大学轨道交通基... 详细信息

研究生联合培养基地的建设，不仅能增进校企合作交流，共同解决技术难题，对新形势下高校研究生人才培养模式的创新也有良好的推动作用。分析了国内研究生联合培养基地的主要模式和建设现状，在此基础上，介绍了北京交通大学轨道交通基础设施检测技术产学联合培养基地在企业合作模式、融合创新平台建设及研究生人才培养等方面的特色。结合对基地建设的有益探索，提出了基于平台思维的研究生联合人才培养基地建设新模式。

关键词：人才培养产学研联合培养基地平台

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多元化教学模式在计算机体系结构课程中的探索与实践

多元化教学模式在计算机体系结构课程中的探索与实践

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2020中国教与学学术国际会议

作者：董岚北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了使学生能够全面深入的掌握计算系体系结构这门专业主干课的内容，并培养独立思考能力，批判思维能力与合作能力，只用传统单一的直接教授法是不够的，多元式教学法是把教师为中心的教学模式，学生为中心的教学模式和教师学生合作型... 详细信息

为了使学生能够全面深入的掌握计算系体系结构这门专业主干课的内容，并培养独立思考能力，批判思维能力与合作能力，只用传统单一的直接教授法是不够的，多元式教学法是把教师为中心的教学模式，学生为中心的教学模式和教师学生合作型的教学模式相结合的多元化教学模式。本文的工作针对计算机体系结构课程中教学的内容和要求，用多元教学法中的直接教学法，合作性教学法和同伴式教学法进行了课程设计并进行了实践，获得了良好的教学效果。

关键词：多元化教学模式合作性学习同伴式教学直接教学法

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多元化教学模式在计算机体系结构课程中的设计与应用

多元化教学模式在计算机体系结构课程中的设计与应用

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2020中国教与学学术国际会议

作者：董岚北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了使学生能够全面深入的掌握计算系体系结构这门专业主干课的内容，并培养独立思考能力，批判思维能力与合作能力，只用传统单一的直接教授法是不够的。而多元式教学法是把教师为中心的教学模式，学生为中心的教学模式和教师学生合作... 详细信息

为了使学生能够全面深入的掌握计算系体系结构这门专业主干课的内容，并培养独立思考能力，批判思维能力与合作能力，只用传统单一的直接教授法是不够的。而多元式教学法是把教师为中心的教学模式，学生为中心的教学模式和教师学生合作型的教学模式相结合的教学模式，可以弥补直接教学法的不足。本文的工作针对计算机体系结构课程中教学的内容和要求，用多元教学法中的直接教学法、合作性教学法和同伴式教学法进行了课程设计并进行了实践，获得了良好的教学效果。

关键词：多元化教学模式合作性学习同伴式教学直接教学法

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基于循环神经网络的通信卫星故障检测

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计算机科学 2020年第2期47卷 227-232页

作者：刘云尹传环胡迪赵田梁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 中国空间技术研究院北京100094

随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上下限阈值检测为主,只能检测出少部分特定的故障。早期利用传... 详细信息

随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上下限阈值检测为主,只能检测出少部分特定的故障。早期利用传统机器学习算法进行检测的研究也仅能检测出数量特征上的故障。针对传统的机器学习算法难以有效学习遥测数据趋势变化的问题,文中提出了基于长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络的阈值化方法。通过LSTM预测模型来学习卫星遥测数据的趋势变化,同时以最大化相关系数与F1分数的方式为多维遥测数据的故障判定确定合适的阈值,此方式能够有效地通过卫星遥测数据的趋势变化来判断故障。实验数据采用某航天机构提供的时长为2年的24维通信卫星遥测数据,其核心模型LSTM网络在NVIDIA Corporation GP102[TITAN Xp]上训练,最终整体模型的准确率为99.34%,查准率为81.93%,查全率为94.62%。同时,与传统机器学习算法以及基于LSTM的非阈值方法进行对比,该模型的精度明显更高。实验结果表明,LSTM网络能够高效地学习到卫星遥测数据的趋势变化特征;同时,采用合适的方法选定阈值,能够有效地检测出通信卫星发生的故障,在很大程度上成功地解决航天领域中通信卫星的故障检测难题。

关键词：遥测数据故障检测机器学习长短时记忆网络阈值化

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基于数据挖掘分析林慧娟教授诊治心系疾病的中药配伍研究

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世界科学技术-中医药现代化 2021年第3期23卷 815-820页

作者：韩松君郇家铭周雪忠李伟苏文革王怡斐山东中医药大学中医学院济南250014 北京交通大学计算机与信息技术学院医学智能研究所北京100044 山东中医药大学附属医院济南250014 山东中医药大学附属医院临床研究基地济南250014

目的收集并整理林慧娟教授多年诊治心系疾病临床处方资料,对林教授辨证诊治心系疾病的常用中药配伍规律进行深入分析与研究,总结其在治疗心系疾病方面的临床经验,为挖掘和继承名老中医学术经验提供借鉴与参考。方法收集林慧娟教授于2011... 详细信息

目的收集并整理林慧娟教授多年诊治心系疾病临床处方资料,对林教授辨证诊治心系疾病的常用中药配伍规律进行深入分析与研究,总结其在治疗心系疾病方面的临床经验,为挖掘和继承名老中医学术经验提供借鉴与参考。方法收集林慧娟教授于2011年1月-2019年6月在山东中医药大学附属医院门诊系统中的处方数据,筛选后保留10942个处方数据。采用频数分析、点式互信息、关联规则等数据挖掘分析方法对林教授临床处方数据资料进行药物配伍分析。总结林慧娟教授在诊治心系疾病的用药规律。结果林教授在诊治心系疾病中,以高血压病、冠心病及心律失常患者较多,发现林教授共使用中药397味,并对中药频次进行排序,获得17对主要配伍药对,与林教授临床诊治心系疾病的经验高度吻合。结论点式互信息、关联规则等数据挖掘分析方法可分析林慧娟教授治疗心系疾病的学术经验,为名中医传承研究提供服务。

关键词：林慧娟数据挖掘中药配伍名老中医经验

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CDN日志全链路分析系统的实施

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广东通信技术 2020年第10期40卷 53-56页

作者：封万里王之伟池庆国孙志惠岑翼刚中移(杭州)信息技术有限公司北京交通大学计算机与信息技术学院

在CDN对用户请求的内容进行加速的过程中,用户请求会经过众多环节,每个环节都会生成相应的日志。当CDN网络出现故障时,运维人员一般采用人工的方式搜索、分析用户日志,效率低下,而且分析的准确性偏低。设计了一套针对CDN整个链路的日志... 详细信息

在CDN对用户请求的内容进行加速的过程中,用户请求会经过众多环节,每个环节都会生成相应的日志。当CDN网络出现故障时,运维人员一般采用人工的方式搜索、分析用户日志,效率低下,而且分析的准确性偏低。设计了一套针对CDN整个链路的日志分析系统,首先在每个环节的日志里增加traceId字段跟踪每条请求,借助Hive与ES集群,将日志长期存储并提供接口查询日志的详细内容,CDN运维人员可以检索、查看并生成故障分析报告。系统还支持人工录入故障原因,为后续的机器学习自动分析链路提供数据源。本系统已经部署在中国移动CDN平面并持续稳定运行。

关键词： CDN 链路日志故障分析

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基于时空多图卷积网络的交通站点流量预测

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计算机工程 2020年第5期46卷 26-33页

作者：荣斌武志昊刘晓辉赵苡积林友芳景一真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 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京100105

交通流量预测是智能交通系统中的重要组成部分,但由于交通流量受交通状况、地理位置、时间等多种因素影响,使其具有高度非线性与复杂性,实现精准预测的难度较大。针对交通站点的出入流量预测问题,提出一种基于上下文门控的时空多图卷积... 详细信息

交通流量预测是智能交通系统中的重要组成部分,但由于交通流量受交通状况、地理位置、时间等多种因素影响,使其具有高度非线性与复杂性,实现精准预测的难度较大。针对交通站点的出入流量预测问题,提出一种基于上下文门控的时空多图卷积网络(CG-STMGCN)模型。根据站点间的相邻关系与流通流量关系构造邻居图与流通流量图表示站点流量之间的邻近相关性与流量依赖性,在两图上分别建立基于上下文门控的时空卷积模块捕获站点流量的时空特征,并使用哈达玛乘积融合两图的输出作为最终预测结果。在真实交通站点数据集上的实验结果表明,CG-STMGCN模型的预测准确性优于同类预测方法,且稳定性更强。

关键词：智能交通流量预测交通站点时空多图卷积上下文门控单元

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样本加权的多视图聚类算法

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计算机研究与发展 2019年第8期56卷 1677-1685页

作者：洪敏贾彩燕李亚芳于剑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 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京工业大学信息学部北京100124

大数据时代,人类收集、存储、传输、管理数据的能力日益提高,各行各业已经积累了大量的数据资源,这些数据常呈现出多源性和异构性.如何对这些多源数据进行有效的聚类(也称为多视图聚类)已成为当今机器学习研究关注的焦点之一.现有的多... 详细信息

大数据时代,人类收集、存储、传输、管理数据的能力日益提高,各行各业已经积累了大量的数据资源,这些数据常呈现出多源性和异构性.如何对这些多源数据进行有效的聚类(也称为多视图聚类)已成为当今机器学习研究关注的焦点之一.现有的多视图聚类算法主要从“全局”角度关注不同视图和特征对簇结构的贡献,没有考虑不同样本间存在的“局部”信息间的差异.因此,提出一种新的多视图样本加权聚类算法(sample-weighted multi-view clustering, SWMVC),该算法对每个样本的不同视图进行加权,采用交替方向乘子法自适应学习样本权值,不仅可以学习不同样本点间不同视图权重的“局部”差异,还可以从学习到的“局部”差异反映出不同视图对簇结构贡献的“全局”差异,具有较好的灵活性.多个数据集上的实验表明:SWMVC方法在异质视图数据上具有较好的聚类效果.

关键词：数据挖掘多视图聚类 K -means 样本权重

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