检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2018年第2期30卷 714-721,730页

作者：杜晔张田甜黎妹红北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为更好实现对云平台入侵检测数据的分类处理,提升检测精度和性能,提出了一种基于信息密度的贝叶斯算法。构造完整的数据特征概率集合,通过引入信息熵来表示信息的不确定度,并定义了信息密度以描述信息不确定度分布状态。对算法的收敛性... 详细信息

为更好实现对云平台入侵检测数据的分类处理,提升检测精度和性能,提出了一种基于信息密度的贝叶斯算法。构造完整的数据特征概率集合,通过引入信息熵来表示信息的不确定度,并定义了信息密度以描述信息不确定度分布状态。对算法的收敛性和时间复杂度进行了分析,并进行仿真实验,与已有技术相比,方法可有效减少数据信息损失和描述数据特征与数据类型的概率关系,能够准确将云平台入侵检测数据分类,具有较高的检测率和较低的误报率。

关键词：云平台入侵检测数据特征信息密度贝叶斯算法

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一种基于关键点选择的快速点云配准算法

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激光与光电子学进展 2017年第12期54卷 149-157页

作者：张哲许宏丽尹辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了提高三维点云数据配准的效率,提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先,定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型,提出基于该模型的关键点选择算法;其次,为每个关键点... 详细信息

为了提高三维点云数据配准的效率,提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先,定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型,提出基于该模型的关键点选择算法;其次,为每个关键点建立局部坐标系,计算关键点的快速点特征直方图,使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征,去除错误匹配点,求解出变换矩阵,完成初始配准;最后,使用ICP算法,对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明,在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准中,该算法能够在确保配准精度的同时有效提升配准效率。

关键词：图像处理点云配准关键点快速点特征直方图迭代最近点算法

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高速列车节能运行优化控制方法研究

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铁道学报 2014年第10期36卷 7-12页

作者：刘建强魏远乐胡辉北京交通大学电气工程学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

高速列车节能运行控制对高速列车节能降耗至关重要。基于现代最优控制理论,考虑列车再生制动能量反馈,建立高速列车在定时约束条件下最小能耗计算模型,利用极小值公式推导得到最佳控制原则为最大牵引、匀速、惰行及最大制动这4种运行方... 详细信息

高速列车节能运行控制对高速列车节能降耗至关重要。基于现代最优控制理论,考虑列车再生制动能量反馈,建立高速列车在定时约束条件下最小能耗计算模型,利用极小值公式推导得到最佳控制原则为最大牵引、匀速、惰行及最大制动这4种运行方式组合。在此基础上,依据高速列车牵引特性和阻力特性曲线,提出一种列车节能运行控制方法,基于此方法求解得到列车运行能量消耗最低所对应的最大速度值,从而计算得出整个运行过程中列车运行能量消耗最小时最大牵引、匀速、惰行及最大制动的转换点。为验证所提方法的有效性,以京津城际CRH3型动车组为例,采用本文所提出的节能运行控制方法,列车运行能耗比试验测试值降低了约14%。研究结果为高速列车节能运行控制提供了依据。

关键词：高速列车再生制动能耗节能运行

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铁路货运数据网格平台的设计与实现

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华中科技大学学报（自然科学版） 2011年第S1期39卷 188-192页

作者：邢智明李方李红辉戴钢张燕铁道部信息技术中心北京100844 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

将网格技术应用到铁路货运信息系统,构建铁路货运数据网格RFDGrid平台,用于管理分布的数据和计算资源,通过资源共享和协同操作解决应用中出现的问题.RFDGrid以CNGrid为基础,屏蔽数据的分布性和异构性,为铁路货运信息应用提供统一的虚拟... 详细信息

将网格技术应用到铁路货运信息系统,构建铁路货运数据网格RFDGrid平台,用于管理分布的数据和计算资源,通过资源共享和协同操作解决应用中出现的问题.RFDGrid以CNGrid为基础,屏蔽数据的分布性和异构性,为铁路货运信息应用提供统一的虚拟数据视图.通过分析铁路货运信息系统的现状及存在的问题,详细讨论了RFDGrid的设计思路,并阐述了其部署实现和使用的过程.

关键词：数据网格铁路应用铁路货运数据网格平台铁路货运信息系统中国教育科研网格

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基于能量收集的协作中继传输性能

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吉林大学学报（工学版） 2015年第3期45卷 979-984页

作者：杜冠瑶熊轲裘正定北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院计算机网络信息中心北京100190

将协作中继技术与能量收集技术相结合,并将其运用到多用户传输系统中,研究了能量收集中继协作的多用户传输网络的中断性能。首先提出了一种基于能量分割接收机的能量收集多用户协作传输协议。然后分析了该协议在瑞利衰落信道下的中断概... 详细信息

将协作中继技术与能量收集技术相结合,并将其运用到多用户传输系统中,研究了能量收集中继协作的多用户传输网络的中断性能。首先提出了一种基于能量分割接收机的能量收集多用户协作传输协议。然后分析了该协议在瑞利衰落信道下的中断概率性能。最后结合数值仿真与理论分析结果,进一步分析了源节点发送功率和中继位置对系统中断概率的影响。仿真结果表明:本文提出的能量收集多用户协作传输协议与传统的非协作传输协议相比,可以在不增加系统能耗的前提下提高系统的中断性能。此外,中继节点距离源节点较近时可以获得更低的系统中断概率。

关键词：通信技术射频信号能量收集中断概率放大转发协作通信

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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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特征驱动的关键词提取算法综述

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软件学报 2018年第7期29卷 2046-2070页

作者：常耀成张宇翔王红万怀宇肖春景中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

面向文本的关键词自动提取一直以来是自然语言处理领域的一个关键基础问题和研究热点.特别是,随着当前对文本数据应用需求的不断增加,使得关键词提取技术进一步得到研究者的广泛关注.尽管近年来关键词提取技术得到长足的发展,但提取结... 详细信息

面向文本的关键词自动提取一直以来是自然语言处理领域的一个关键基础问题和研究热点.特别是,随着当前对文本数据应用需求的不断增加,使得关键词提取技术进一步得到研究者的广泛关注.尽管近年来关键词提取技术得到长足的发展,但提取结果目前还远未取得令人满意的效果.为了促进关键词提取问题的解决,对近年来国内、外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结,具体包括候选关键词生成、特征工程和关键词提取3个主要步骤,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.不同于围绕提取方法进行总结的综述文献,主要围绕着各种方法使用的特征信息归纳总结现有成果,这种从特征驱动的视角考察现有研究成果的方式有助于综合利用现有特征或提出新特征,进而提出更有效的关键词提取方法.

关键词：关键词提取候选关键词生成特征有监督方法图方法

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大数据环境下朴素贝叶斯分类算法的改进与实现

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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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基于密度差分的自动聚类算法

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软件学报 2018年第4期29卷 935-944页

作者：陈朝威常冬霞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息科学研究所北京100044

聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CD... 详细信息

聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CDD),实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同,实现了去噪声和数据的分类,并通过构建数据间的邻域,进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性.

关键词：聚类数据挖掘离散点检测差分 CDD

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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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