检索结果-内蒙古大学图书馆

世界科学技术-中医药现代化 2017年第1期19卷 63-69页

作者：郝伟学于剑周雪忠北京交通大学计算机与信息技术学院/交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

本体对齐技术是实现不同来源本体概念和关系整合的知识工程方法,鉴于相同范围的本体(如疾病本体)往往由多个不同领域或机构的研究人员各自独立研发,其术语表述和概念关系都存在较大差异。因此,如何通过对齐处理以实现多源本体的整合成... 详细信息

本体对齐技术是实现不同来源本体概念和关系整合的知识工程方法,鉴于相同范围的本体(如疾病本体)往往由多个不同领域或机构的研究人员各自独立研发,其术语表述和概念关系都存在较大差异。因此,如何通过对齐处理以实现多源本体的整合成为重要的方法学问题。本文就本体对齐的概念、技术、方法及其相应的工具进行了详细阐述。重点阐述了基于语言学特征的和基于结构特征的本体对齐技术。结合国际上两个实际疾病本体:Disease Ontology和Orphanet,采用本体对齐技术进行了实验及分析,并详述对齐技术的应用问题。针对中医领域本体库研发中也存在的多源性问题,进一步探讨本体对齐应用的必要性和应用前景。

关键词：本体对齐本体预处理相似性计算疾病本体中医本体对齐应用

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移动用户下的流量产品精准营销

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信息技术 2018年第6期42卷 53-59页

作者：邓玉婧李付琛金文蔚北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

针对某运营商在流量包营销活动中移动用户订购率较低问题,利用用户基本属性、APP使用相关属性、位置相关属性等特征构造了移动用户流量精准营销模型,在某县城进行模拟营销实验,保证对85%以上移动用户进行了流量小时包营销活动且在该条... 详细信息

针对某运营商在流量包营销活动中移动用户订购率较低问题,利用用户基本属性、APP使用相关属性、位置相关属性等特征构造了移动用户流量精准营销模型,在某县城进行模拟营销实验,保证对85%以上移动用户进行了流量小时包营销活动且在该条件下订购率从0.7%提高到了16%,大大提高了用户体验的同时实现了较高精确度的营销。

关键词：大数据移动用户精准营销

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基于手机大数据的动态人口感知

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计算机系统应用 2018年第5期27卷 73-79页

作者：杨皓斐曹仲李付琛北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

随着通信市场迅速发展和手机的高普及率,利用手机数据研究人类活动和城市规划发展成为可能.本文主要工作是构建了大数据实时处理分析平台,并基于此平台提出了一种利用手机数据感知城市人口分布的方法.通过实验表明,基于手机数据的动态... 详细信息

随着通信市场迅速发展和手机的高普及率,利用手机数据研究人类活动和城市规划发展成为可能.本文主要工作是构建了大数据实时处理分析平台,并基于此平台提出了一种利用手机数据感知城市人口分布的方法.通过实验表明,基于手机数据的动态人口感知能够反映实际城市人口分布,对于城市交通监管、公共资源配置优化等方面具有重要意义.

关键词：手机数据大数据人口感知城市规划位置服务

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基于深度神经网络的设备身份识别研究

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现代计算机 2020年第18期26卷 4-10页

作者：郑雅文任佳鑫刘铭北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

随着物联网的快速发展,无线网络中连接的设备迅速增加,无线通信中的安全问题也日益显著。为了保障无线设备接入时身份认证的安全性,提出一种基于深度神经网络的设备身份识别方法。利用神经网络对接收机射频前端所获得的原始信号样本进... 详细信息

随着物联网的快速发展,无线网络中连接的设备迅速增加,无线通信中的安全问题也日益显著。为了保障无线设备接入时身份认证的安全性,提出一种基于深度神经网络的设备身份识别方法。利用神经网络对接收机射频前端所获得的原始信号样本进行处理,提取无线发射机个体的信号特征实现身份识别,避免了采用信号预处理技术时造成的信息损失,能够适用不同调制类型的无线通信系统。仿真实验表明,该方法可以达到较高的设备身份识别准确率。

关键词：物联网深度神经网络射频指纹无线通信设备身份识别

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一种基于层次约简的多层网络社区发现算法

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计算机与现代化 2017年第6期 84-90页

作者：陈立虎林友芳武志昊景丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

如何在多层网络中发现社区是一项巨大挑战。目前有些算法将多层网络表示成三阶张量,然后使用非负张量分解进行社区发现。但在多层网络的每层网络中存在很多社区之间的连接或每层网络都很稀疏的情况下,非负张量分解算法的准确率较差。为... 详细信息

如何在多层网络中发现社区是一项巨大挑战。目前有些算法将多层网络表示成三阶张量,然后使用非负张量分解进行社区发现。但在多层网络的每层网络中存在很多社区之间的连接或每层网络都很稀疏的情况下,非负张量分解算法的准确率较差。为了解决这一问题,本文提出一种改进算法。先将原始多层网络进行层次约简,减少多层网络的层数,使其社区结构更加凸显,然后再使用非负张量分解算法进行社区发现。在人工数据集与真实数据集上的实验表明,本文所提出的框架在准确率上有明显的优势。

关键词：多层网络社区发现非负张量分解

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上行非正交多址系统中用户分组方案的优化

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现代计算机 2021年第22期27卷 47-54页

作者：张军霞程慈航张天壮北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

随着第五代(5G)移动通信中对用户数据率,接入量和能效的不断增长的更高需求,非正交多址接入(NOMA)技术因其在频谱方面的优势而备受关注。为了提高NOMA系统的并发用户量以及降低系统能耗,面向单小区多用户混合NOMA(H-NOMA)系统的上行功... 详细信息

随着第五代(5G)移动通信中对用户数据率,接入量和能效的不断增长的更高需求,非正交多址接入(NOMA)技术因其在频谱方面的优势而备受关注。为了提高NOMA系统的并发用户量以及降低系统能耗,面向单小区多用户混合NOMA(H-NOMA)系统的上行功率最小化问题,研究了用户分组方案的优化,提出了联合功率分配的最优分组算法以及基于上行传输信道特性的启发式分组算法,以及组内的最优解调顺序。在功率控制中,基于最小数据率约束推导了组内最小功率的闭式解。仿真结果证明,所提出的优化方案在能耗和能效等方面均能达到较高的性能。

关键词：上行NOMA系统用户分组解调顺序功率分配

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一种延误航班旅客动态成行需求量预测算法

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计算机仿真 2022年第6期39卷 26-30,46页

作者：景一真赵耀帅傅之凤吴格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 中国民航信息网络股份有限公司民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京100105

为了实现大面积延误场景下延误航班的旅客动态成行需求量的准确预测,从旅客个体角度提出了一个两阶段预测算法框架:一是预测旅客是否会流失,二是预测会流失旅客的具体流失时间。最后通过在任意时间点上将这些旅客个体行为整合至航班的... 详细信息

为了实现大面积延误场景下延误航班的旅客动态成行需求量的准确预测,从旅客个体角度提出了一个两阶段预测算法框架:一是预测旅客是否会流失,二是预测会流失旅客的具体流失时间。最后通过在任意时间点上将这些旅客个体行为整合至航班的方式来实现动态成行需求量的预测。其中的流失时间预测阶段由于旅客样本流失时间分布极不均衡且实际数据具有一定模糊性等原因成为该框架下的核心难点。为了缓解由这些问题给预测效果带来的负面影响,提出了结合标记分布学习和随机森林的旅客流失时间预测模型。最后在多个真实场景数据集上进行了仿真,结果表明所提方法优于其它对比方法,实现了更加准确的旅客动态成行需求量预测。

关键词：大面积延误动态成行需求量流失时间标记分布学习随机森林

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基于手机信令数据的城市区域间交通流分析及可视化

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计算机与现代化 2018年第3期 116-121,126页

作者：曹仲李付琛杨皓斐北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

近年来基于包含时间和空间信息的手机信令数据进行各类交通出行问题的研究日益成为一个热点。本文提出一种Spark和MongoDB相结合的技术方案对手机信令数据进行处理,并生成手机用户交通出行轨迹,然后进行城市区域间交通流的分析。以北京... 详细信息

近年来基于包含时间和空间信息的手机信令数据进行各类交通出行问题的研究日益成为一个热点。本文提出一种Spark和MongoDB相结合的技术方案对手机信令数据进行处理,并生成手机用户交通出行轨迹,然后进行城市区域间交通流的分析。以北京市海淀行政区和三里屯商业区为例,分析区域间交通流量的吸引和发生关系,最后使用OpenLayers提供的JavaScript类库将研究结果进行可视化。

关键词：手机信令数据交通流可视化

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一种基于CNN特征的域适应Egocentric视频有意义帧提取算法

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中国科技论文在线精品论文 2018年第22期11卷 2234-2244页

作者：田贺英尹辉杨林欧伟奇北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京 100044

Egocentric视频数据量大且信息冗余度高,有意义帧的提取对于Egocentric视频的分析和理解具有重要意义.本文提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征的域适应Egocentric视频有意义帧提取算法,该算法避免了构建Eg... 详细信息

Egocentric视频数据量大且信息冗余度高,有意义帧的提取对于Egocentric视频的分析和理解具有重要意义.本文提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征的域适应Egocentric视频有意义帧提取算法,该算法避免了构建Egocentric视频人工标注训练数据的巨大工作量,以已标注有意义帧的固定视角视频数据为源样本,分别提取基于CNN的源域和目标域(Egocentric视频)特征空间,构建连接源域和目标域的域不变特征空间,采用基于测地线流内核的方法计算源样本和目标样本的相似度,根据相似度度量提取Egocentric视频中的有意义帧.通过在UT Egocentric数据集上的对比实验发现,在有意义帧提取的准确度上,本文算法较Web Prior+DA等算法提升了至少4个百分点,验证了本文提出算法的有效性.

关键词：计算机应用 Egocentric视频卷积神经网络特征选择域适应有意义帧

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图像阴影去除的研究现状与进展

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电子技术与软件工程 2020年第2期 157-158页

作者：钱真真北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室

本文主要研究了国内外图像阴影去除的不同方法,并对常用的阴影去除方法进行了归纳。去除图像中的阴影是图像处理过程中的关键一步,因为图像中的阴影阻碍了许多视觉处理任务的进行。如阴影区域会对图像中的文字识别造成干扰,阴影"假... 详细信息

本文主要研究了国内外图像阴影去除的不同方法,并对常用的阴影去除方法进行了归纳。去除图像中的阴影是图像处理过程中的关键一步,因为图像中的阴影阻碍了许多视觉处理任务的进行。如阴影区域会对图像中的文字识别造成干扰,阴影"假边"会降低图像分割的精度,同时也会降低运动物体的追踪的效果。因此,去除图像中的阴影对后续的图像处理进程有着至关重要的作用。

关键词：阴影去除阴影检测现状进展

来源：评论

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