检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机专业实践类课程内容设计方法探索

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计算机教育 2023年第1期 105-110页

作者：韩升田媚贾彩燕杨武杰北京交通大学计算机科学与信息技术学院北京100044

在分析计算机专业实践类课程特点与学生认知规律的基础上,围绕计算机专业实践类课程的训练内容设计,提出5个课程内容设计原则,以程序设计基础训练课程为例,介绍课程内容设计具体实施过程。

关键词：计算机专业实践教学教学设计课程设计

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基于关系自适应解码的实体关系联合抽取

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计算机应用 2021年第1期41卷 29-35页

作者：丁相国桑基韬北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于编码器-解码器的实体关系联合抽取模型解决了流水线模型存在的误差传递问题,但是以往基于编码器-解码器的模型还是存在两点问题:一是在解码阶段同时生成实体和关系,而两者是不同的对象,使得同一语义空间的映射降低了抽取效果;二是... 详细信息

基于编码器-解码器的实体关系联合抽取模型解决了流水线模型存在的误差传递问题,但是以往基于编码器-解码器的模型还是存在两点问题:一是在解码阶段同时生成实体和关系,而两者是不同的对象,使得同一语义空间的映射降低了抽取效果;二是没有考虑不同关系之间的交互信息。针对这两点问题,提出了关系自适应解码模型。所提模型将实体关系联合抽取任务转化为对应关系的实体对生成任务。首先以编码器-解码器为基础,将不同关系分而治之;根据不同的关系来自适应输出相应关系的实体对,使解码阶段更专注于实体的生成。然后不同关系之间共享同一模型的参数,使不同关系之间的关联信息得以利用。所提模型在两种版本的纽约时报(NYT)公开数据集上进行了实验,其F1值比当前最先进的模型分别提升了2.5个百分点和2.2个百分点。实验结果表明,所提模型能够通过关系自适应解码的方式有效提升实体关系的联合抽取能力。

关键词：关系自适应共享编码器-解码器实体关系联合抽取

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嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林算法

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计算机科学 2022年第7期49卷 40-49页

作者：高振卓王志海刘海洋北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

近年来,时间序列分类问题的研究受到了广泛关注。先进的时间序列分类方法通常建立在良好的特征表示的基础之上。Shapelet是时间序列中具备鉴别性的子序列,可有效表达时间序列的局部形状特征。然而,高昂的计算成本大大限制了基于Shapele... 详细信息

近年来,时间序列分类问题的研究受到了广泛关注。先进的时间序列分类方法通常建立在良好的特征表示的基础之上。Shapelet是时间序列中具备鉴别性的子序列,可有效表达时间序列的局部形状特征。然而,高昂的计算成本大大限制了基于Shapelet的时间序列分类方法的实用性。除此之外,传统的Shapelet仅能描述欧氏距离度量下子序列的形状特征,因此极易受到噪声干扰并难以挖掘子序列中蕴含的其他类型的鉴别性信息。为应对上述问题,提出了一种新的时间序列分类算法——嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林。该算法基于以下3个关键策略:1)随机选取Shapelet并限制Shapelet的作用范围以提高效率;2)在Shapelet中嵌入多个典型时间序列特征以提高算法对不同分类问题的适应性,并弥补随机选取Shapelet带来的精度损失;3)在新的特征表示的基础上构建随机森林分类器以确保算法的泛化能力。112个UCR时间序列数据集上的实验结果表明,本文算法的准确性超越了基于Shapelet精确搜索和Shapelet转换技术的STC算法,以及多个其他类型的先进时间序列分类算法。此外,广泛的实验对比验证了本文算法在效率上的显著优势。

关键词：时间序列分类 Shapelet 典型时间序列特征随机森林

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Hyperledger Fabric中基于层级结构的公钥广播加密方案

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计算机应用研究 2021年第5期38卷 1302-1308,1313页

作者：黄宗敏张大伟北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对Hyperledger Fabric联盟链的公开账本上的安全群组通信问题,基于Fabric通道中成员管理的层级结构,提出使用子集覆盖框架下的CS方法和IBE算法相结合的方式构造出适用于联盟链的公钥广播加密方案。该方案改进了CS方法原有的完全二叉... 详细信息

针对Hyperledger Fabric联盟链的公开账本上的安全群组通信问题,基于Fabric通道中成员管理的层级结构,提出使用子集覆盖框架下的CS方法和IBE算法相结合的方式构造出适用于联盟链的公钥广播加密方案。该方案改进了CS方法原有的完全二叉树结构,依据Fabric通道内部的组织结构建立了具有层级结构的二叉树;采用类哈夫曼编码方式唯一标志各节点在二叉树中的位置以提高查询速度;引入预留节点和弃用节点,设计了相应的二叉树更新算法以实现成员的动态加入和退出。分析和测试结果表明,该方案为联盟链系统提供了一种高效、安全、细粒度的数据隐私保护方案。

关键词：广播加密 Hyperledger Fabric CS方法 IBE 数据隐私保护

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基于优化核极限学习机的工控入侵检测方法

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信息网络安全 2021年第2期21卷 1-9页

作者：杜晔王子萌黎妹红北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对现有的工业控制系统入侵检测算法检测时间长,无法满足系统实时性的问题,文章提出一种基于优化核极限学习机(KELM)的工控入侵检测模型,通过改进麻雀搜索算法对KELM的正则化系数C和核参数g进行联合优化。在种群初始化阶段引进佳点集... 详细信息

针对现有的工业控制系统入侵检测算法检测时间长,无法满足系统实时性的问题,文章提出一种基于优化核极限学习机(KELM)的工控入侵检测模型,通过改进麻雀搜索算法对KELM的正则化系数C和核参数g进行联合优化。在种群初始化阶段引进佳点集理论增加初始种群的多样性以增强全局搜索能力,提出非线性递减安全值策略并在算法迭代过程引入混沌算法避免陷入局部极小值,以扩展搜索区域。实验结果表明,文章提出的算法具有高检测率、低误报率的优势,能够满足工业控制系统高实时性的要求。

关键词：麻雀搜索算法核极限学习机工业控制系统入侵检测

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基于类别相关的领域自适应交通图像语义分割方法

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计算机研究与发展 2020年第4期57卷 876-887页

作者：贾颖霞郎丛妍冯松鹤北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的... 详细信息

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的分割方法虽然可以融入未标记样本,但由于缺少对空间语义信息的有效利用,常出现语义不一致或类别错分现象,且难以直接应用于其他的跨域无标注数据集.针对跨域无标注数据集语义分割问题,提出一种基于领域自适应的图像语义分割方法.其中,提出的方法首先通过采用优化上采样方法和提出基于focal loss的损失函数,有效改进了现有方法中数据量较小的类别难以被正确分割的问题;其次,通过有效利用所提出的类别相关的领域自适应方法,来解决不同数据集跨域语义分割问题,使无标注图像的语义分割平均交并比较现有方法的均值提升6%.提出的方法在5个数据集上进行验证实验,实验结果充分表明了方法的有效性和泛化性.

关键词：语义分割领域自适应对抗学习数据分布数据标注类别相关性

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面向铁路信创的软件测试人才培养方案探索

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安徽工业大学学报（社会科学版） 2024年第2期41卷 61-63页

作者：张焘王健唐湘云刘吉强北京交通大学软件学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中央民族大学信息工程学院北京100081

随着我国信创产业的迅猛发展,铁路行业对信创软件测试人员的能力和素质提出了很高的要求。然而目前国内铁路信创领域的软件测试人才严重短缺,而且没有一套科学完整的人才培养体系做支撑。针对此背景,本文分析了铁路信创领域软件测试人... 详细信息

随着我国信创产业的迅猛发展,铁路行业对信创软件测试人员的能力和素质提出了很高的要求。然而目前国内铁路信创领域的软件测试人才严重短缺,而且没有一套科学完整的人才培养体系做支撑。针对此背景,本文分析了铁路信创领域软件测试人才的培养定位与层次,依据相关行业标准提出铁路信创领域软件测试人才的培养方案和培养过程,以期提高人才培养质量。

关键词：铁路信创软件测试培养方案

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科教融合视域下人工智能类课程教学案例探析

科教融合视域下人工智能类课程教学案例探析

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2023中国高校计算机教育大会(CCEC2023)

作者：邬俊北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044

建立健全人工智能人才培养体系，是我国高等教育亟需解决的重要问题。科教融合是培养高层次人工智能专业人才的有效途径之一。本文以“Web 搜索与推荐系统导论”课程为例，聚焦互联网典型应用场景，开发以科教融合为驱动的教学案例二则... 详细信息

建立健全人工智能人才培养体系，是我国高等教育亟需解决的重要问题。科教融合是培养高层次人工智能专业人才的有效途径之一。本文以“Web 搜索与推荐系统导论”课程为例，聚焦互联网典型应用场景，开发以科教融合为驱动的教学案例二则：跨模态社群图片搜索、多模态电商货品推荐，旨在培养学生发现和解决问题的科研意识，以及运用人工智能技术助力产业变革的创新实践精神。

关键词：科教融合人工智能教学案例 Web搜索与推荐

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基于模块化Abstract-Refine算法框架的软件模型检测方法

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电子学报 2020年第5期48卷 997-1002页

作者：王舜杜晔韩臻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析... 详细信息

Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析和解释了Abstract-Refine算法所接受的输入程序的精细结构和特性,并对Abstract-Refine算法和相关子算法运用平衡操作符做以模块化解耦,使得子算法的修改和更换不需要依赖对上层的变更.经过实验验证,本方法可有效实现传统算法模块化解耦,同时不对原算法的性能造成冲击.

关键词：软件模型检测模块化方法抽象—精炼(Abstract-Refine) 通用算法抽象程序

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一种时间序列鉴别性特征字典构建算法

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软件学报 2020年第10期31卷 3216-3237页

作者：张伟王志海原继东郝石磊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同... 详细信息

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同滑动窗口长度动态地选择保留的最优傅里叶值的个数,而且特征字典构建过程中缺少从生成的海量特征中对鉴别性特征进行有效选择的算法.为此,提出一种鉴别性特征字典构建算法.首先,提出一种针对不同长度滑动窗口学习最优单词长度的基于Fourier近似的可变长度单词抽取方法;其次,构建了一种新的特征鉴别性评价指标,并依据其动态阈值对生成的特征进行选择.实验结果表明,基于构建的特征字典的逻辑回归模型不仅分类精度高,而且可以有效发现预测过程中的鉴别性特征.

关键词：时间序列分类特征生成鉴别性特征选择特征字典学习

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