检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2015年第2期39卷 35-41页

作者：张春郭明亮北京交通大学计算机与信息技术学院

朴素贝叶斯分类算法是一种简单并且高效的分类算法,但条件独立性假设在现实中很难满足,导致其性能有所下降.为了解决该问题,本文在关联规则和置信度的基础上对该分类算法进行了改进.通过挖掘出来的关联规则和该规则的置信度,对不同的属... 详细信息

朴素贝叶斯分类算法是一种简单并且高效的分类算法,但条件独立性假设在现实中很难满足,导致其性能有所下降.为了解决该问题,本文在关联规则和置信度的基础上对该分类算法进行了改进.通过挖掘出来的关联规则和该规则的置信度,对不同的属性赋予不同的权重,同时实现了该分类算法的MapReduce化,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的分类性能.动车组运维实验表明:该算法提高了分类的准确率和效率.

关键词： MapReduce 朴素贝叶斯分类算法关联规则置信度动车组

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一种带有维度抽取的Pareto协同进化算法

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计算机研究与发展 2010年第9期47卷 1504-1513页

作者：杨莉萍黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 山东财政学院计算机与信息工程学院济南250014

保证评价的可靠性和有效性是协同进化算法面临的主要挑战.近期研究显示协同进化问题域内隐含存在着一个维度系统,决定了问题解的完整评价指标.分析了维度结构表现出的个体间特征收益关系,提出了一种在线维度抽取方法,并将其集成到协同... 详细信息

保证评价的可靠性和有效性是协同进化算法面临的主要挑战.近期研究显示协同进化问题域内隐含存在着一个维度系统,决定了问题解的完整评价指标.分析了维度结构表现出的个体间特征收益关系,提出了一种在线维度抽取方法,并将其集成到协同进化算法中,在进化过程中,同步抽取问题的维度,建立维度系统,为个体提供准确评价,并指导选择和保优操作,以此确保进化稳定进展.抽象问题上的实验结果验证了本算法的可行性,并表明本算法在性能和维度抽取的准确性上均高于现存同类算法.

关键词：协同进化基于测试问题维度抽取准确评价可靠进展

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融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第6期60卷 979-988页

作者：罗威刘钰黄强武志昊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 腾讯科技(北京)有限公司北京100193

现有的地图匹配方法主要依赖序列到序列模型来捕获轨迹内关联性,忽略路段间、轨迹间以及轨迹与路段间的关联性。同时,现有方法采用的循环神经网络因其固有结构,难以进行高效的并行计算。为了充分利用数据中存在的多种关联性,并提升模型... 详细信息

现有的地图匹配方法主要依赖序列到序列模型来捕获轨迹内关联性,忽略路段间、轨迹间以及轨迹与路段间的关联性。同时,现有方法采用的循环神经网络因其固有结构,难以进行高效的并行计算。为了充分利用数据中存在的多种关联性,并提升模型的并行计算能力,提出一种融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法(GMMSR)。通过路网卷积和轨迹图卷积,建模路段之间和轨迹之间的关联性,采用在隐空间对齐路网和轨迹表示的方式,建模轨迹与路段之间的关联性。利用轻量级循环单元实现模型更高效的并行计算。在北京市某区域轨迹路网数据集上的实验结果表明,所提模型较已有基准模型在精度上实现大幅度提升,在效率上相当或更好。

关键词：地图匹配轨迹和路网关联性图神经网络轻量级循环单元

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一种基于RSA的XML盲签名方案

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计算机工程 2004年第19期30卷 101-103页

作者：史有辉李伟生北方交通大学计算机与信息技术学院北京100044

介绍了盲RSA盲签名方案和XML数字签名规范。在简要阐述了二者的当前应用和各自的优缺点之后,找出当今得到广泛关注的XML技术和盲签名的结合点,提出一种基于RSA公匙体制的XML盲签名方案,并分析了其安全性。该方案充分体现了XML和盲签名... 详细信息

介绍了盲RSA盲签名方案和XML数字签名规范。在简要阐述了二者的当前应用和各自的优缺点之后,找出当今得到广泛关注的XML技术和盲签名的结合点,提出一种基于RSA公匙体制的XML盲签名方案,并分析了其安全性。该方案充分体现了XML和盲签名各自的优点,安全性很高,具有良好的应用价值和前景。最后,给出了两个值得关注的相关研究方向。

关键词：盲签名 RSA公匙体制 XML

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高维数据流形的低维嵌入及嵌入维数研究

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软件学报 2005年第8期16卷 1423-1430页

作者：赵连伟罗四维赵艳敞刘蕴辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 Faculty of Information Technology University of TechnologySydneyAustralia

发现高维数据空间流形中有意义的低维嵌入是一个经典难题.Isomap是提出的一种有效的基于流形理论的非线性降维方法,它不仅能够揭示高维观察数据的内在结构,还能够发现潜在的低维参数空间.Isomap的理论基础是假设在高维数据空间和低维参... 详细信息

发现高维数据空间流形中有意义的低维嵌入是一个经典难题.Isomap是提出的一种有效的基于流形理论的非线性降维方法,它不仅能够揭示高维观察数据的内在结构,还能够发现潜在的低维参数空间.Isomap的理论基础是假设在高维数据空间和低维参数空间存在等距映射,但并没有进行证明.首先给出了高维数据的连续流形和低维参数空间之间的等距映射存在性证明,然后区分了嵌入空间维数、高维数据空间的固有维数和流形维数,并证明存在环状流形高维数据空间的参数空间维数小于嵌入空间维数.最后提出一种环状流形的发现算法,判断高维数据空间是否存在环状流形,进而估计其固有维数及潜在空间维数.在多姿态三维对象的实验中证明了算法的有效性,并得到正确的低维参数空间.

关键词： Isomap 环状流形等距映射嵌入维数

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基于DCNN的图像语义分割综述

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北京交通大学学报 2016年第4期40卷 82-91页

作者：魏云超赵耀北京交通大学计算机与信息技术学院

图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network... 详细信息

图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的出现,极大地推动了语义分割的发展.本文从语义分割的基本定义出发,对语义分割中存在的困难和挑战进行了分析和描述.总结了目前用于评测语义分割算法的典型数据库,并以PASCAL VOC数据库为主线对近年来基于DCNN的语义分割算法进行了梳理和总结.最后对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测.

关键词：图像语义分割深度学习深度卷积神经网络

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基于PTM的可信虚拟平台方案

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北京交通大学学报 2013年第5期37卷 67-74页

作者：蒋逸尘韩臻张大伟北京交通大学计算机与信息技术学院

在多种信息系统中,将虚拟化技术与可信计算相结合的方式是一种保障系统安全的有效手段.然而,传统基于可信平台模块(TPM)的可信系统存在着系统信任基础不明确与数据迁移计算开销大的不足.本文应用便携式可信模块(PTM)信任模型,基于Xen虚... 详细信息

在多种信息系统中,将虚拟化技术与可信计算相结合的方式是一种保障系统安全的有效手段.然而,传统基于可信平台模块(TPM)的可信系统存在着系统信任基础不明确与数据迁移计算开销大的不足.本文应用便携式可信模块(PTM)信任模型,基于Xen虚拟化平台提出了一种客户端可信虚拟化平台方案——OASIS,设计并实现了OASIS平台结构、可信启动信任链建立方法及数据迁移机制.本方案具有灵活高效、以用户为中心的特点,使用PTM作为系统信任基础,为用户提供个人化可信计算环境,为用户在多平台间漫游的应用场景提供极大的便利性.原型系统测试结果表明,本方案具有可行性.

关键词：信息安全可信计算虚拟化便携式可信模块

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挖掘数据流界标窗口Top-K频繁项集

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计算机研究与发展 2010年第3期47卷 463-473页

作者：杨蓓黄厚宽郑州大学信息工程学院郑州450001 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

数据流频繁项集挖掘是目前数据挖掘与知识发现领域的热点研究课题,在许多领域有重要应用.然而支持度阈值的设定需要一定的领域知识,设置不当会给后续的分析处理带来很多困难和不必要的负担,因此挖掘数据流top-K频繁项集有重要意义.提出... 详细信息

数据流频繁项集挖掘是目前数据挖掘与知识发现领域的热点研究课题,在许多领域有重要应用.然而支持度阈值的设定需要一定的领域知识,设置不当会给后续的分析处理带来很多困难和不必要的负担,因此挖掘数据流top-K频繁项集有重要意义.提出一个挖掘数据流界标窗口top-K频繁项集的动态增量近似算法TOPSIL-Miner,为此设计了存储流数据摘要信息的概要结构TOPSIL-Tree以及动态记录挖掘相关信息的树层最大支持度表MaxSL、项目序表OIL,TOPSET和最小支持度表MinSL等,并分析了与这些概要结构相关的挖掘特性.在此基础上研究算法的3种优化措施:1)剪枝当前数据流的平凡项集;2)挖掘过程中启发式自适应提升挖掘阈值;3)动态提升剪枝阈值.对算法的误差上界进行了分析研究.最后通过实验验证了算法的可行性、精确性和时空高效性.

关键词：数据挖掘数据流界标窗口频繁项集概要数据结构

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基于MOPSO算法改进的异常点检测方法

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计算机集成制造系统 2024年第7期30卷 2319-2327页

作者：高勃柴学科朱明皓北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学经济管理学院北京100044

挖掘工业大数据的隐含价值是智能制造的一个重要研究方向,针对工业大数据特点开展异常点检测是实现数据分析的前提。首先,介绍了工业大数据异常点检测解决的主要问题,提出相关定义。其次,基于多目标粒子群算法(MOPSO),提出一种工业大数... 详细信息

挖掘工业大数据的隐含价值是智能制造的一个重要研究方向,针对工业大数据特点开展异常点检测是实现数据分析的前提。首先,介绍了工业大数据异常点检测解决的主要问题,提出相关定义。其次,基于多目标粒子群算法(MOPSO),提出一种工业大数据异常点检测的改进DBSCAN模型,介绍了模型的算法设计思想、算法步骤,完成了算法伪代码的编写,并提出了算法时间复杂度的计算方法。最后,通过某电芯工厂制造数据,进行了模型仿真与实验,经实验验证,所提模型提高了工业大数据异常点检测的准确率,为数据挖掘在工业异常点检测中的应用提供了参考。

关键词：工业大数据异常点检测多目标粒子群算法 DBSCAN模型

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面向图像分类的深度模型可解释性研究综述

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软件学报 2023年第1期34卷 230-254页

作者：杨朋波桑基韬张彪冯耀功于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学人工智能研究院北京100044

深度学习目前在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了深入发展,与传统的机器学习算法相比,深度模型在许多任务上具有较高的准确率.然而,作为端到端的具有高度非线性的复杂模型,深度模型的可解释性没有传统机器学习算法好,这... 详细信息

深度学习目前在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了深入发展,与传统的机器学习算法相比,深度模型在许多任务上具有较高的准确率.然而,作为端到端的具有高度非线性的复杂模型,深度模型的可解释性没有传统机器学习算法好,这为深度学习在现实生活中的应用带来了一定的阻碍.深度模型的可解释性研究具有重大意义而且是非常必要的,近年来许多学者围绕这一问题提出了不同的算法.针对图像分类任务,将可解释性算法分为全局可解释性和局部可解释性算法.在解释的粒度上,进一步将全局解释性算法分为模型级和神经元级的可解释性算法,将局部可解释性算法划分为像素级特征、概念级特征以及图像级特征可解释性算法.基于上述分类框架,总结了常见的深度模型可解释性算法以及相关的评价指标,同时讨论了可解释性研究面临的挑战和未来的研究方向.认为深度模型的可解释性研究和理论基础研究是打开深度模型黑箱的必要途径,同时可解释性算法存在巨大潜力可以为解决深度模型的公平性、泛化性等其他问题提供帮助.

关键词：深度学习可解释性图像分类特征

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