检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2019年第2期42卷 13-18页

作者：张静罗守山杨义先辛阳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 北京邮电大学信息安全中心北京100876

提出一种基于云服务器外包的安全两方集合计算协议,采用多项式的点值计算和Boneh加密体制相结合的思想,解决两方集合交集问题,并且实现了对用户私有集合的隐私保护.协议执行过程中各参与者的计算完全独立,没有任何数据的交互形式.协议... 详细信息

提出一种基于云服务器外包的安全两方集合计算协议,采用多项式的点值计算和Boneh加密体制相结合的思想,解决两方集合交集问题,并且实现了对用户私有集合的隐私保护.协议执行过程中各参与者的计算完全独立,没有任何数据的交互形式.协议允许参与者独立将各自的私有数据存储到云服务器,因此不需要多次上传副本.证明了协议的正确性和安全性,并对协议性能进行了分析.分析结果表明,新协议具有较低的计算成本.

关键词：安全多方计算隐私集合交集云外包

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面向民族动态艺术数字化的拉班舞谱自动生成

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中国科学：信息科学 2019年第2期49卷 229-244页

作者：王嘉骥苗振江张雪艳张强北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044

拉班舞谱是一种用于记录人体动作的符号记录体系,它是保护、继承和传播民族民间舞蹈及其他动作艺术的有力工具.目前,拉班舞谱的获取主要依靠专业人员手工记录,效率较低.本文基于三维人体运动捕捉数据,通过识别与拉班符号相对应的元素动... 详细信息

拉班舞谱是一种用于记录人体动作的符号记录体系,它是保护、继承和传播民族民间舞蹈及其他动作艺术的有力工具.目前,拉班舞谱的获取主要依靠专业人员手工记录,效率较低.本文基于三维人体运动捕捉数据,通过识别与拉班符号相对应的元素动作,提出了一种自动生成拉班舞谱的方法.方法的主要部分包括运动分割和元素动作分析.在运动分割中,利用速度阈值方法将人体运动捕捉数据分割成与舞谱符号对应的元素动作片段.然后,将动作片段与拉班舞谱的节奏相匹配,从而确保生成的舞谱符号更加规范和准确.在元素动作分析中,拉班舞谱将动作区分为支撑动作和非支撑动作,考虑到两类动作性质不同,因此本文采用两种方法分别对支撑与非支撑动作进行有针对性的分析.实验表明,本文的方法实现了将运动捕捉数据表示的舞蹈动作转换为数字化的拉班舞谱,并且自动生成的效率远高于手工记录.所以该方法可以快速记录濒临失传的民族舞蹈,为保护和传承动作类非物质文化遗产做贡献.

关键词：运动捕捉拉班舞谱运动分割元素动作分析

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基于GAMLSS模型的三峡库区主汛期降雨非一致性分析

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水土保持研究 2021年第5期28卷 152-158,171页

作者：高斌肖伟华鲁帆崔豪侯保灯张星娜杨恒中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室北京100038 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院北京100038

采用广义可加模型(GAMLSS),以时间t和4种气温形式(年平均气温T_(ave)、年平均最高气温T_(max)、年平均最低气温T_(min)和年平均温差ΔT)为协变量对三峡库区12个站点主汛期降雨量(Pmfs)的非一致性进行了研究,为变化环境下防洪、抗旱、水... 详细信息

采用广义可加模型(GAMLSS),以时间t和4种气温形式(年平均气温T_(ave)、年平均最高气温T_(max)、年平均最低气温T_(min)和年平均温差ΔT)为协变量对三峡库区12个站点主汛期降雨量(Pmfs)的非一致性进行了研究,为变化环境下防洪、抗旱、水利工程安全评估等提供依据。结果如下:(1)以t为协变量拟合时,50%的站点的Pmfs呈现出非一致性特征。其中,库首秭归地区和库尾沙坪坝地区Pmfs的均值不断增大(秭归地区增速达29.6 mm/10 a),库尾江津地区Pmfs的方差不断增大,这些地区可能在未来引发洪涝、滑坡、干旱等自然灾害。(2)以气温为协变量拟合时,库区各站的Pmfs均呈现出非一致性,模型拟合效果总体优于前者且具有物理意义。库首以T_(ave)为协变量时,模型拟合效果最好;库腹、库尾总体上以ΔT为协变量时,拟合效果最好。此外,库首秭归地区Pmfs在1998年左右发生了均值突变,均值由从原来的480 mm突增至580 mm左右,可能是由于人类活动或气候变化导致T_(ave)变化引起的;库尾的江津地区Pmfs的方差逐渐增大,风险同以t为协变量的拟合结果。

关键词：主汛期降雨三峡库区非一致性 GAMLSS模型气温

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基于Bayesian SegNet网络量化模型不确定性:交通数据集的场景应用

基于Bayesian SegNet网络量化模型不确定性:交通数据集的场景应用

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中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会

作者：王梦颖张骏温孙波北京交通大学计算机与信息技术学院中国铁路呼和浩特铁路局集团公司

语义分割是计算机视觉领域的关键问题之一,越来越多的应用场景需要从影像中得到相关的知识或语义。但是卷积神经网络的不透明性、不可解释和不确定性已经成为制约语义分割实践应用的巨大障碍。文中通过使用Bayesian SegNet网络模型来量... 详细信息

语义分割是计算机视觉领域的关键问题之一,越来越多的应用场景需要从影像中得到相关的知识或语义。但是卷积神经网络的不透明性、不可解释和不确定性已经成为制约语义分割实践应用的巨大障碍。文中通过使用Bayesian SegNet网络模型来量化语义分割中的不确定性,以此得到模型对预测结果的不确定性信息,借助不确定性信息来达到辅助决策的目的。Bayesian SegNet网络主要通过进行MC dropout抽样来生成像素级标签的后验分布,研究证明使用Bayesian SegNet量化神经网络的不确定性与贝叶斯神经网络进行概率建模得到的不确定性效果相当。文中在KITTI数据集上对Bayesian Segnet网络模型的不确定性进行了量化,以验证Bayesian SegNet网络结构训练模型得到的不确定性信息来辅助决策的有效性,这一工作对安全关键领域的研究具有重要意义。

关键词： Bayesian SegNet 语义分割 MC dropout 不确定性量化贝叶斯神经网络

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铁路软件可靠性增长模型应用研究

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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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基于迁移学习的三维模型特征提取方法研究

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电子技术与软件工程 2020年第13期 165-167页

作者：宋欣悦任爽向静文北京交通大学计算机与信息技术学院北京市100044

本文为提高三维模型检索性能,解决因训练数据不足导致卷积神经网络模型过拟合的问题,提出一种基于迁移学习和多特征融合的三维模型检索算法。基于多视图的方法,借助发展较为成熟的图像特征提取技术,将迁移学习引入卷积神经网络模型训练... 详细信息

本文为提高三维模型检索性能,解决因训练数据不足导致卷积神经网络模型过拟合的问题,提出一种基于迁移学习和多特征融合的三维模型检索算法。基于多视图的方法,借助发展较为成熟的图像特征提取技术,将迁移学习引入卷积神经网络模型训练中,对不同领域且存在不同分布情况的数据进行映射。通过改进的领域适配方法 (DDC)减小域间差异。基于多个源模型、多个目标模型学习,比单一模型具有更强泛化能力与鲁棒性。对通用特征进行PCA降维与特殊特征进行融合,获得更强的特征表示能力。提出一种基于迁移学习的三维模型特征提取技术路线,以验证集的平均查全率和平均查准率作为评估指标,以查准-查全曲线作为评判曲线。旨在提高三维模型检索的效率和准确率,以适应目前小数据集挖掘研究浪潮。

关键词：三维模型检索迁移学习多特征融合小数据集过拟合多视图查全率 DDC

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基于主成分分析与多元线性回归模型的铁路货运需求预测

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电子技术与软件工程 2020年第19期 189-192页

作者：孟祥爱宋欣悦北京交通大学计算机与信息技术学院北京市100044

本文采用主成分分析与多元线性回归模型结合的方法对铁路年度货运量进行预测,首先对铁路货运需求相关的影响因素进行灰色关联分析,并按关联度大小排序,选出影响因素中关联度较大的几种,然后采用主成分分析法得到相关主成分,带入多元线... 详细信息

本文采用主成分分析与多元线性回归模型结合的方法对铁路年度货运量进行预测,首先对铁路货运需求相关的影响因素进行灰色关联分析,并按关联度大小排序,选出影响因素中关联度较大的几种,然后采用主成分分析法得到相关主成分,带入多元线性回归模型中,观察拟合值与预测值,计算相对误差。同时使用一元线性回归模型、灰色关联分析与多元线性回归模型对处理过的数据集进行分析,同样得到相应年份数据的拟合值,计算出相对误差。形成对比试验,通过比较相对误差,得出结论基于主成分分析法与多元线性回归模型的拟合效果是最好的,这种模型综合考虑了所有影响因素,又避免了信息冗余,在铁路年度货运量的预测中有较好的结果,拟合值相对误差可达0.75%。

关键词：灰色关联分析主成分分析一元线性回归分析多元线性回归分析铁路货运需求预测

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民航旅客后续行程推断方法应用

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电子技术与软件工程 2020年第5期 202-204页

作者：邹威北京交通大学计算机与信息技术学院北京市100044

本文通过对民航旅客出行数据的深入挖掘,分析了目前已有的关于旅行预测的方法与其他领域关于序列预测的研究成果,发现了电商推荐领域内一种基于图结构模型的推荐系统在解决旅客后续行程预测的实际应用问题上具有显著的效果。本文在真实... 详细信息

本文通过对民航旅客出行数据的深入挖掘,分析了目前已有的关于旅行预测的方法与其他领域关于序列预测的研究成果,发现了电商推荐领域内一种基于图结构模型的推荐系统在解决旅客后续行程预测的实际应用问题上具有显著的效果。本文在真实的旅客出行数据集上进行了大量的实验,实验结果证明图结构模型相比于传统的序列预测模型具有更好的预测效果,这也为旅客后续行程预测领域的研究提供了新的思路。

关键词：旅客后续出行序列预测图神经网络

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基于客运需求预测系统的Web应用测试研究

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电子技术与软件工程 2020年第18期 56-59页

作者：邱吉雨宋欣悦北京交通大学计算机与信息技术学院北京市100044

本文以客运需求预测系统中的测试条目为案例,延伸分析了一种优化后Web系统的测试思路、步骤以及每个步骤中相关的测试方法和测试工具。旨在为Web项目中的软件测试提供一条清晰的测试分析思路。

关键词：软件测试测试计划测试方案 Web项目需求预测系统

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基于企业信息管理的综合实践教育云平台建设

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实验技术与管理 2019年第10期36卷 36-39页

作者：侯亚欣李浥东徐群群赵宏伟北京交通大学计算机与信息技术学院

以"产学合作、做学融合、研学融合"的工程实践教育理念为指导,建立面向高等科研院所的国际一流、国内领先、产学研结合、跨学科的综合实践教育平台,构建融合不同学科、不同课程的全新虚拟仿真实践教学体系,为学生提供了在真... 详细信息

以"产学合作、做学融合、研学融合"的工程实践教育理念为指导,建立面向高等科研院所的国际一流、国内领先、产学研结合、跨学科的综合实践教育平台,构建融合不同学科、不同课程的全新虚拟仿真实践教学体系,为学生提供了在真实的业务系统中进行实践训练、商战模拟、创新应用的环境,在底层运行架构、实践课程体系、运行管理模式等方面进行改革创新.

关键词：企业信息管理云平台实践教育产学研合作

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