检索结果-内蒙古大学图书馆

铁路计算机应用 2023年第11期32卷 39-44页

作者：商婧王佳宁刘旭李琪王健北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京经纬信息技术有限公司北京100081

铁路行业信息基础设施及重要信息系统产生的数据种类繁多、数量庞大且价值密度高,而不同类型或等级的铁路网络数据存在不同级别的安全风险。为了完善铁路网络数据风险评估机制,设计一种基于高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)聚... 详细信息

铁路行业信息基础设施及重要信息系统产生的数据种类繁多、数量庞大且价值密度高,而不同类型或等级的铁路网络数据存在不同级别的安全风险。为了完善铁路网络数据风险评估机制,设计一种基于高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)聚类的铁路网络数据风险等级分类方法。从数据和风险角度提取关键信息,构建风险信息数据集;通过K-means聚类获得初始聚类中心;基于混合距离计算进行GMM聚类,实现数据风险等级划分。经实验验证,与传统K-means聚类、谱聚类算法相比,GMM聚类算法对铁路网络数据的聚类效果更优,能够更加准确地对铁路网络数据进行风险等级分类,从而为进一步落实铁路网络数据安全管理要求提供重要的技术支撑。

关键词：高斯混合模型(GMM)聚类 K-means聚类最大期望(EM)算法铁路网络数据风险风险等级分类

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基于双图神经网络信息融合的文本分类方法

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计算机科学 2022年第8期49卷 230-236页

作者：闫佳丹贾彩燕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与数据挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044

近年来,图神经网络在文本分类任务中得到了广泛应用。与图卷积网络相比,基于消息传递的文本级的图神经网络模型具有内存占用少和支持在线检测等优点。然而此类模型通常仅使用词共现信息为语料中的各个文本构建词汇图,导致获取到的信息... 详细信息

近年来,图神经网络在文本分类任务中得到了广泛应用。与图卷积网络相比,基于消息传递的文本级的图神经网络模型具有内存占用少和支持在线检测等优点。然而此类模型通常仅使用词共现信息为语料中的各个文本构建词汇图,导致获取到的信息缺少多样性。文中提出了一种基于双图神经网络信息融合的文本分类方法。该方法在保留原有词共现图的基础上,根据单词间的余弦相似度构建语义图,并通过阈值控制语义图的稀疏程度,更有效地利用了文本的多方位语义信息。此外,测试了直接融合和注意力机制融合两种方式对词汇图和语义图上学习到的文本表示融合的能力。实验使用R8和R52等12个文本分类领域常用的数据集来测试算法的精度,结果表明,与最新的TextLevelGNN,TextING和MPAD这3个文本级的图神经网络模型相比,双图模型能够有效提高文本分类的性能。

关键词：文本分类图神经网络语义信息信息融合注意力机制自然语言处理

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三段式教学方法在双语C语言课程教学中的应用

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计算机教育 2024年第4期 48-52页

作者：胡秉谊熊俊君陈子怡北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学威海校区兰卡斯特学院山东威海264401

针对C语言双语教学中学生难以衔接课程之间知识以及缺乏学习热情的问题,提出始于衔接、注重基础和促进应用的三段式双语教学方法,阐述该方法的教学思路,介绍实施过程,最后通过阶段性结果分析,说明该方法对学生基本技能和学习热情的提高... 详细信息

针对C语言双语教学中学生难以衔接课程之间知识以及缺乏学习热情的问题,提出始于衔接、注重基础和促进应用的三段式双语教学方法,阐述该方法的教学思路,介绍实施过程,最后通过阶段性结果分析,说明该方法对学生基本技能和学习热情的提高具有积极作用。

关键词：双语教学 C语言程序设计课程衔接应用促进

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基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法

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信息网络安全 2023年第2期23卷 19-25页

作者：赵佳高塔张建成北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 山东省计算中心济南250014 山东正中信息技术股份有限公司济南250014

文章提出一种基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法,首先通过数据源差分隐私保护算法对用户端数据集进行扰动,生成扰动数据集,保护本地原始数据集隐私;然后通过改进的贝叶斯网络将高维数据集降维为多个低维属性集合;最后合成... 详细信息

文章提出一种基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法,首先通过数据源差分隐私保护算法对用户端数据集进行扰动,生成扰动数据集,保护本地原始数据集隐私;然后通过改进的贝叶斯网络将高维数据集降维为多个低维属性集合;最后合成新数据集,使用人工蜂群算法对贝叶斯网络结构进一步改进。实验结果表明,该方法在数据实用性方面具有优势,且得到的贝叶斯网络收敛性更好。

关键词：本地差分隐私贝叶斯网络人工蜂群算法高维数据

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基于双模态深度学习的钢轨表面缺陷检测方法

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计算机工程与应用 2023年第7期59卷 285-293页

作者：赵宏伟郑嘉俊赵鑫欣王胜春李浥东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺... 详细信息

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺陷。提出的深度网络分别融合了双模态图像的多尺度特征,并进行多尺度钢轨顶面擦伤检测。实验结果表明,该方法在显著降低检测误报的同时能够保持较高的检出率。与当前缺陷检测中常见的深度学习检测模型对比,平均精度均值(mAP)有大幅提升,性能优于以往的检测算法,在钢轨顶面擦伤检测任务中的应用前景良好。

关键词：词缺陷检测多模态深度学习钢轨表面

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一种基于空间编码结构光的稠密三维重建算法

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西安电子科技大学学报 2021年第6期48卷 123-130页

作者：陈荣许宏丽杨东学黄华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 北京交通大学轨道工程北京市重点实验室北京100044

基于结构光的三维重建技术具有准确度高、速度快、鲁棒性好等优点,被广泛应用于生物医疗、文物修复等领域,具有重要的理论意义和研究价值。随着科技迅速发展,高速运动目标的非接触检测和测量的需求逐渐增加,对特征少、速度快的目标三维... 详细信息

基于结构光的三维重建技术具有准确度高、速度快、鲁棒性好等优点,被广泛应用于生物医疗、文物修复等领域,具有重要的理论意义和研究价值。随着科技迅速发展,高速运动目标的非接触检测和测量的需求逐渐增加,对特征少、速度快的目标三维重建成为解决问题的关键。相比于时间编码,空间编码仅需拍摄单幅编码图案,更适用于运动目标的三维重建。因此,基于空间编码结构光提出了一种稠密三维重建方法。首先,针对彩色条纹结构光受物体颜色影响的问题,设计一种单色正弦条纹加伪随机点的结构光编码模式,通过伪随机点识别条纹,降低目标物体的颜色干扰;其次,针对传统条纹方法得到的点云空间分辨率低的问题,提出一种基于局部相位匹配的稠密三维重建方法,通过获取相邻条纹间的像素相位信息进行像素匹配,提高点云空间分辨率。同时,该方法仅需要一个图像对来进行解码,且不需要对投影仪进行标定和颜色校正,可提高三维重建速度。实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

关键词：表面重建结构光投影仪-相机系统傅里叶变换

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Hyperledger Fabric共识机制优化方案

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自动化学报 2021年第8期47卷 1885-1898页

作者：孟吴同张大伟智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对Hyperledger Fabric使用固定背书节点处理交易所带来的安全风险和性能瓶颈问题,提出了一种非交互、可验证的随机化背书节点优化方案.基于“背书−排序−验证”的Hyperledger fabric共识模型,引入背书节点候选集,使用可验证随机函数随... 详细信息

针对Hyperledger Fabric使用固定背书节点处理交易所带来的安全风险和性能瓶颈问题,提出了一种非交互、可验证的随机化背书节点优化方案.基于“背书−排序−验证”的Hyperledger fabric共识模型,引入背书节点候选集,使用可验证随机函数随机抽取背书节点进行交易背书,实现了背书节点的非交互式可验证随机选取和背书过程的并行处理.分析和实验表明,优化后的共识机制具有更高的安全性和更快的交易处理速度.

关键词：区块链共识机制可验证随机函数 Hyperledger fabric

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RIS辅助认知反向散射通信网络吞吐量最大化算法

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中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1970-1982页

作者：徐勇军田秦语陈前斌王公仆杨刚重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731

为了提高频谱利用率与解决反向散射通信存在障碍物阻挡导致通信质量急剧下降的问题,基于实际非线性能量收集模型,本文研究了智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的认知反向散射通信网络吞吐量最大化问题.考虑最大... 详细信息

为了提高频谱利用率与解决反向散射通信存在障碍物阻挡导致通信质量急剧下降的问题,基于实际非线性能量收集模型,本文研究了智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的认知反向散射通信网络吞吐量最大化问题.考虑最大干扰功率、最小能量收集与RIS相移约束,建立了一个联合优化传输时间、发射功率、反射系数与RIS相移的多变量耦合资源分配模型。利用变量替换、二次变换和半正定松弛方法,将原问题转换为凸优化问题求解,并提出一种基于迭代的吞吐量最大化资源分配算法.仿真结果表明,与传统线性能量收集算法相比,所提算法平均吞吐量提升了15.0%;与传统无RIS辅助算法相比,所提算法平均吞吐量提升了22.7%.

关键词：智能超表面认知无线电反向散射通信吞吐量最大化非线性能量收集

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面向城市轨道交通车站的客流密度估计方法

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中国铁道科学 2025年第2期46卷 213-224页

作者：吴剑凡谢征宇秦勇王安澜李晓争北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点试验室北京100044 北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点试验室北京100044 北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心北京100044 南开大学计算机科学与技术学院天津300071 中车智能交通运营管理有限公司北京100044

为解决传统目标检测与跟踪方法在尺度变化大、密集遮挡严重等复杂场景下的性能受限问题,提出1种基于CNN-Transformer融合的客流密度估计方法。首先,利用VGG-19主干网络提取多尺度特征,并构建多尺度特征融合模块(MFFM),通过整合不同分辨... 详细信息

为解决传统目标检测与跟踪方法在尺度变化大、密集遮挡严重等复杂场景下的性能受限问题,提出1种基于CNN-Transformer融合的客流密度估计方法。首先,利用VGG-19主干网络提取多尺度特征,并构建多尺度特征融合模块(MFFM),通过整合不同分辨率的特征图,有效捕捉局部细节与空间信息;其次,引入多尺度感知增强模块(MPEM),结合自适应卷积与膨胀卷积进行轻量化设计,增强模型对复杂上下文和遮挡区域的感知能力;最后,通过Transformer编码器建立全局依赖关系,补偿特征缺失,进一步提升模型的鲁棒性。结果表明:所提方法在自制的地铁站台数据集(Metro-platform)上表现优异,其平均绝对误差和均方误差分别降至18.4和23.3,其推理时间为29.5 ms;在ShanghaiTech-A,UCF-QNRF和JHU-Crowd++等公共人群数据集上的测试结果进一步验证了模型的泛化能力。该方法可为城市轨道交通车站的客流密度估计提供高精度、高效率的解决方案,并为乘客安全管理和运营优化提供技术支持。

关键词：城市轨道交通车站客流密度估计尺度变化密集遮挡

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面向动态QoS感知的体域网智能边缘算力资源管理算法

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物联网学报 2024年第4期8卷 45-53页

作者：穆司琪文硕陆杨艾渤北京体育大学体育工程学院北京100084 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

体域网(BAN,bodyareanetwork)是医疗物联网在个人健康监测领域的关键技术,融合边缘计算实现生理数据实时监测、紧急预警和治疗诊断智能化等服务。然而,体域网中感知节点计算任务的服务质量(QoS,qualityof service)随感知数据的紧急程度... 详细信息

体域网(BAN,bodyareanetwork)是医疗物联网在个人健康监测领域的关键技术,融合边缘计算实现生理数据实时监测、紧急预警和治疗诊断智能化等服务。然而,体域网中感知节点计算任务的服务质量(QoS,qualityof service)随感知数据的紧急程度动态变化,现有的边缘算力网络资源分配方法难以高效灵活地保障体域网中多源异质任务的动态QoS。对长时程动态QoS感知的计算卸载和边缘算力随机优化问题进行了研究。考虑各体域网多源任务优先级和信道状态变化的马尔可夫性质,首先将原始的随机优化问题转化为无穷视域的马尔可夫决策过程问题。然后,构建各体域网的多源任务优先级序列,提出融合近端策略优化(PPO,proximal policy optimization)的深度强化学习任务卸载及算力分配在线决策算法。仿真结果表明,所提的决策算法优于现有基准算法,可有效地满足体域网中任务动态优先级需求,并降低任务完成所需的能量消耗和平均时延。

关键词：医疗物联网边缘计算资源管理服务质量

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