检索结果-内蒙古大学图书馆

基于vTPM两阶段度量构建可信虚拟域

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信息系统工程 2018年第2期31卷 41-43页

作者：张飞飞宋昕邢彬北京交通大学计算机与信息技术学院

利用硬件虚拟化的支持,实现足够数量的vTPM,既保证底层硬件完整性,也保证虚拟域的完整性;根据制定的安全基线,在虚拟机启动前对其配置项进行度量。由此构建两阶段度量模型,从而有效地解决云端服务器的安全、可信问题。

关键词：虚拟化可信计算两阶段度量

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融合Bi-LSTM和位置关系的对象级情感分析

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信息系统工程 2018年第3期31卷 149-151页

作者：鲍豪李少童北京交通大学计算机与信息技术学院

对象级情感分析目的是分析句子中某个对象词的情感极性,其研究难点主要有两个,一是要考虑到句子中各个文本词和对象词之间内在的语义联系,二是要区分出不同的上下文文本词对对象词的情感极性影响程度。传统的基于特征的机器学习方法需... 详细信息

对象级情感分析目的是分析句子中某个对象词的情感极性,其研究难点主要有两个,一是要考虑到句子中各个文本词和对象词之间内在的语义联系,二是要区分出不同的上下文文本词对对象词的情感极性影响程度。传统的基于特征的机器学习方法需要人工提取特征,十分复杂和繁琐。而使用标准LSTM神经网络模型,不能很好地区分不同文本词对对象词的不同影响力。为了解决上述问题,本文提出了一种融合Bi-LSTM和位置关系的对象级情感分析模型。通过Bi-LSTM神经网络对句子进行建模,同时结合对象词与其他文本词的位置关系生成最终的语义表示。使用生成的语义向量判断情感极性。实验结果表明,本文提出的方法比标准的LSTM模型准确率提高13个百分点,也比传统的基于特征的机器学习方法准确率提高了2个百分点。

关键词：神经网络 Bi—LSTM 位置关系语义表示对象级情感分析

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CPU+GPU异构并行计算技术研究

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信息系统工程 2018年第5期31卷 39-40页

作者：李红辉刘冬冬杨芳南北京交通大学计算机与信息技术学院

随着高性能计算的兴起,"主处理器+协处理器(CPU+GPU)"异构并行解决方案越来越受到重视,成为当前计算机应用技术的研究热点。本文系统阐述了CPU+GPU异构系统及其并行计算原理,详细介绍了常用的统一计算设备架构(CUDA)并行编程... 详细信息

随着高性能计算的兴起,"主处理器+协处理器(CPU+GPU)"异构并行解决方案越来越受到重视,成为当前计算机应用技术的研究热点。本文系统阐述了CPU+GPU异构系统及其并行计算原理,详细介绍了常用的统一计算设备架构(CUDA)并行编程模型,并分析了基于CUDA平台的CPU+GPU异构并行计算的实现,为复杂算法的并行化提供参考依据。

关键词：电力网络资源普查

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基于低功耗蓝牙信标的室内定位方法研究

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中国电子科学研究院学报 2018年第5期13卷 618-624页

作者：刘振远侯明祥方维维李阳阳路红英北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国电子科学研究院创新中心北京100041

随着人们对实时位置信息的需求不断增长,基于移动设备的位置服务近年来得到快速发展,但是目前GPS定位技术无法在室内环境下实现定位,因此出现了多种面向室内的无线定位技术。本文提出了一种基于低功耗蓝牙信标的室内定位方法,通过应用... 详细信息

随着人们对实时位置信息的需求不断增长,基于移动设备的位置服务近年来得到快速发展,但是目前GPS定位技术无法在室内环境下实现定位,因此出现了多种面向室内的无线定位技术。本文提出了一种基于低功耗蓝牙信标的室内定位方法,通过应用基于高斯分布的信号过滤技术,有效提高了测距的精度;在此基础上,通过融合步态检测等算法,降低了基本多边定位算法的误差;针对条状走廊等无法实现多边定位的室内特殊区域,提出了两点定位算法。实验表明,本文提出的基于低功耗蓝牙信标的室内定位方法,布置简单、代价较低,能够在复杂的室内环境下,提供误差在0～3 m左右的定位精度。

关键词：蓝牙信标室内定位步态检测滤波算法

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基于深度时空卷积网络的民航需求预测

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北京交通大学学报 2018年第2期42卷 1-8页

作者：林友芳康友隐万怀宇吴丽娜张宇翔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 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

在线机票预订网站上的用户查询量变化是真实的民航市场需求变化的反映.通过对机票查询数据进行分析,可以准确地预测航班需求,以利于民航业做出快速的市场反应.提出了一种基于深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型(DSTCN-FRP),将用户... 详细信息

在线机票预订网站上的用户查询量变化是真实的民航市场需求变化的反映.通过对机票查询数据进行分析,可以准确地预测航班需求,以利于民航业做出快速的市场反应.提出了一种基于深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型(DSTCN-FRP),将用户查询量时间序列数据转换成航线网格图,设计多层卷积神经网络来捕捉用户需求与查询数据之间的时间和空间依赖,同时加入节假日等外部因素,最后得到未来一段时间内的民航需求量.在某在线订票网站的真实查询数据集上进行了实验,结果表明:DSTCN-FRP模型优于其他现有的预测方法,其MAE比其他方法降低了15%~50%,RMSE降低了12%~28%.

关键词：民航需求预测在线机票查询时间序列曲线卷积神经网络

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动车组牵引电机轴承剩余寿命预测方法研究

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铁路计算机应用 2018年第1期27卷 4-7页

作者：张春黄天立北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

根据我国高速铁路动车组的实际运行和维修情况,以动车组关键部件剩余寿命预测为目的,对车地数据进行研究,对牵引电机轴承的温度数据进行特征提取,并根据大量历史车地数据,对牵引电机轴承进行剩余寿命预测。使用面向过程分析的思想和用... 详细信息

根据我国高速铁路动车组的实际运行和维修情况,以动车组关键部件剩余寿命预测为目的,对车地数据进行研究,对牵引电机轴承的温度数据进行特征提取,并根据大量历史车地数据,对牵引电机轴承进行剩余寿命预测。使用面向过程分析的思想和用特征值构建盒图的方法,达到预测动车牵引电机轴承剩余寿命的目的。研究的结果可以作为提高运维效率,修程修制优化的依据。

关键词：动车组牵引电机轴承剩余寿命预测

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基于Attention-based C-GRU神经网络的文本分类

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计算机与现代化 2018年第2期 96-100页

作者：杨东王移芝北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

文本分类是自然语言处理中一个经典的研究方向,在信息处理中扮演着重要的角色。目前深度学习已经在图像识别、机器翻译等领域取得了突破性的进展,而且它也被证明在自然语言处理任务中拥有着提取句子或文本更高层次表示的能力。本文提出... 详细信息

文本分类是自然语言处理中一个经典的研究方向,在信息处理中扮演着重要的角色。目前深度学习已经在图像识别、机器翻译等领域取得了突破性的进展,而且它也被证明在自然语言处理任务中拥有着提取句子或文本更高层次表示的能力。本文提出一种新颖的深度学习混合模型Attention-based C-GRU用于文本分类,该模型结合CNN中的卷积层和GRU,通过引入Attention机制,突出关键词和优化特征提取过程。利用该模型去学习文本语义并且在主题分类、问题分类及情感分类等任务上对其做出评估。通过与对比模型和表现最优方法做比较,表明本文模型的有效性。

关键词：文本分类深度学习 Attention机制

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特定领域的命名实体识别方法的研究

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计算机与现代化 2018年第3期 60-64页

作者：张磊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在特定领域的命名实体识别技术中,针对不同领域有各种不同的识别方法。不同领域文本具有其独特的文本特征,这导致已有领域的识别方法难以适应新的特定领域。针对该问题,提出一种基于条件随机场、半监督学习和主动学习相结合的方法,将其... 详细信息

在特定领域的命名实体识别技术中,针对不同领域有各种不同的识别方法。不同领域文本具有其独特的文本特征,这导致已有领域的识别方法难以适应新的特定领域。针对该问题,提出一种基于条件随机场、半监督学习和主动学习相结合的方法,将其形成一个统一的技术框架来适应各个特定领域的命名实体识别。该方法首先选取特定文本的基本通用特征构建特征集合,训练条件随机场对特定领域进行命名实体的初步识别,再通过主动选取置信度低于选定阈值的样本进行人工标注,并迭代扩展训练样本来达到高识别效果。为验证所提方法,针对轨道交通领域文本进行了实验,实验结果表明该方法行之有效,在轨道交通领域取得了较好的识别效果。

关键词：主动学习半监督学习条件随机场命名实体识别特定领域

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基于深度卷积自编码器的人体运动风格转换研究

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中国传媒大学学报（自然科学版） 2018年第6期25卷 50-54页

作者：昝晓菲北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

人体运动风格转换技术可以将普通的人体运动序列转化成具有特定运动风格的运动序列。它综合利用了运动数据的编辑与重用技术。针对传统方法存在的需要分割等繁琐的前置操作、输出的新运动不够自然协调等问题,结合深度学习网络提出了一... 详细信息

人体运动风格转换技术可以将普通的人体运动序列转化成具有特定运动风格的运动序列。它综合利用了运动数据的编辑与重用技术。针对传统方法存在的需要分割等繁琐的前置操作、输出的新运动不够自然协调等问题,结合深度学习网络提出了一种基于深度卷积自编码器的人体运动风格转换模型。该模型可以准确地提取出运动数据的内容特征和风格特征,通过在隐层单元施加约束进行运动编辑,最后生成风格转移后的新运动序列。实验结果表明,该模型具有良好的风格转换效果。

关键词：运动风格转换深度自编码流形学习角色动画

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基于WebGL的3D可视化告警系统关键技术研究与应用

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软件 2018年第3期39卷 22-26页

作者：李红辉刘冬冬杨芳南北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

如何将工业生产设备的运行情况形象立体的展示给管理者,一直是3D可视化研究领域的热点。本文提出了一种基于Web GL技术的3D可视化告警系统设备管理运维方案,在浏览器端对工业生产设备进行虚拟化仿真模拟,并把设备运行情况呈现给设备管... 详细信息

如何将工业生产设备的运行情况形象立体的展示给管理者,一直是3D可视化研究领域的热点。本文提出了一种基于Web GL技术的3D可视化告警系统设备管理运维方案,在浏览器端对工业生产设备进行虚拟化仿真模拟,并把设备运行情况呈现给设备管理人员,使数据的展示更加形象立体,给设备管理者以交互感和沉浸感。此外,本文还研究了该方案实现过程中涉及到的场景渲染技术,通过改进基于八叉树的视锥体剔除渲染算法,提高了复杂三维场景的渲染性能,解决了系统渲染复杂三维场景时浏览器响应时间过长的问题。最后,本文给出了一个3D可视化告警系统的设计与实现。

关键词：三维可视化运维管理视锥体剔除

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