检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2020年第5期44卷 70-76页

作者：庞华鑫韦世奎马俊才赵玉凤赵耀北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来... 详细信息

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来保证特征位置不变性.其次,多视角表征模块从多个视角挖掘特征的自身信息及交互信息,并利用注意力机制模块为这些表征计算贡献度权重,最后,分类网络利用权重化表征进行分类.实验结果表明:该模型可以为每个标签挑选出最具代表性的特征群,并在不同类型数据集上取得了性能提升.

关键词：信号与信息处理注意力机制多视角表征特征选择

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基于知识图谱的多源异构信息通道耦合技术研究

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集成技术 2023年第3期12卷 48-60页

作者：韩铖山李红辉闫佳和林映利屈靖淇贾志伟北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044

政务数据资源来源广泛、类型多样、数据量大且分布情况不清晰,缺乏统一管理,数据获取和使用效率较低,无法持续释放数据价值。为解决上述问题,实现不同来源和不同类型数据的关联融合,该文采用多源异构数据融合技术,为政务数据的交换和共... 详细信息

政务数据资源来源广泛、类型多样、数据量大且分布情况不清晰,缺乏统一管理,数据获取和使用效率较低,无法持续释放数据价值。为解决上述问题,实现不同来源和不同类型数据的关联融合,该文采用多源异构数据融合技术,为政务数据的交换和共享提供技术支持。该文不仅提出了信息通道和通道耦合的概念,还提出一种基于知识图谱的多源异构信息通道耦合的方法,可先实现多源异构数据统一化,再进行数据融合。该方法包括构建初始通道耦合知识图谱、基于通道耦合知识图谱实现通道数据耦合和基于通道耦合知识图谱实现知识更新3个模块。基于知识图谱的多源异构信息通道耦合的方法将图谱构建、知识抽取、知识融合、知识加工、知识更新等技术相结合,通过一种自顶向下的排序检索模型,加快了知识融合和数据检索的速度和准确度。

关键词：多源异构信息数据融合通道耦合知识图谱

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QL-OLSR:一种基于Q-Learning思想优化的移动自组织网络路由协议

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北京交通大学学报 2020年第2期44卷 66-73页

作者：熊轲金鑫刘强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning... 详细信息

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning思想的移动自组网OLSR路由策略,该路由策略从节点移动性、链路速率和节点跳数三方面进行考虑.与传统方法相比,QLearning能够在线学习,适应MANET高度动态变化的拓扑结构,检测不同时间点的节点移动程度,使每个节点能相应的更新路由度量,从而提高路由协议的稳定性,提供可靠的路由路径.实验结果表明,改进的方法具有更低的端到端延迟、更小的包丢失率以及更高的吞吐量.

关键词： Q-Learning思想 OLSR 路由策略节点移动性路由路径

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机器学习在无人农场中的应用现状与展望

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科学与财富 2022年第33期14卷 115-117页

作者：廖清垚北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能专业北京海淀 100044

随着机器学习在生物信息、面部识别等领域的成功应用,它也推动了机器学习在无人农场的发展.首先,本文描述了无人驾驶农场和机器学习农场的基本概念.与此同时,机器学习的应用也在农业和畜牧业中得到了分析.在农业中,机器学习在识别杂草... 详细信息

随着机器学习在生物信息、面部识别等领域的成功应用,它也推动了机器学习在无人农场的发展.首先,本文描述了无人驾驶农场和机器学习农场的基本概念.与此同时,机器学习的应用也在农业和畜牧业中得到了分析.在农业中,机器学习在识别杂草、检测作物害虫和预测作物产量方面的应用得到了描述.同时本文也介绍了机器学习的不足,如难以提取和标记培训样本,嵌入式芯片的性能缺陷,以及缺乏专业知识.若计划建立一个数据库,预测动物健康的发展和动物专家系统的实时监测环境状况,还应加强嵌入式机器学习的研究.本文概述了无人驾驶农场的应用现状、机器学习存在的问题和前景,希望为今后的研究提供参考.

关键词：机器学习无人农场作物管理畜牧养殖精准识别生产预测

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小学生羞怯特质预测及语言风格模型构建

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心理学报 2021年第2期53卷 155-169页

作者：骆方姜力铭田雪涛肖梦格马彦珍张生北京师范大学心理学部北京100875 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国基础教育质量监测协同创新中心北京100875

收集在线教学平台上1306名小学生的作文、日记及评论,采用自然语言处理技术进行文本分析,并应用机器学习模型实现对羞怯特质的自动预测,构建小学生羞怯行为、认知和情绪的语言风格模型。研究发现:(1)扩充的心理词典适合分析小学生文本;... 详细信息

收集在线教学平台上1306名小学生的作文、日记及评论,采用自然语言处理技术进行文本分析,并应用机器学习模型实现对羞怯特质的自动预测,构建小学生羞怯行为、认知和情绪的语言风格模型。研究发现:(1)扩充的心理词典适合分析小学生文本;(2)分别存在羞怯行为、认知和情绪问题的学生其日常用语既有共性也有特性,且与普通学生存在差异;(3)羞怯各维度在不同分类器上达到较好的预测效果,其中随机森林模型的整体表现相对最好。

关键词：羞怯在线写作心理词典文本挖掘语言风格模型

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基于PHM的高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态预测

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铁道学报 2020年第7期42卷 95-101页

作者：牛齐明刘峰张奕黄北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 河北大学计算机教学部河北保定071002 北京交通大学电气工程学院北京100044

针对高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态预测问题,提出了基于深度堆叠去噪自编码器累积(DSDAE)和时滞最小二乘支持向量机(TDLSSVM)的预测方法。在提取高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态的多种特征后,用深度堆叠去噪自编码器进行特征降维... 详细信息

针对高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态预测问题,提出了基于深度堆叠去噪自编码器累积(DSDAE)和时滞最小二乘支持向量机(TDLSSVM)的预测方法。在提取高速铁路牵引电机滚动轴承健康状态的多种特征后,用深度堆叠去噪自编码器进行特征降维,并累积计算得到相关的健康指标。将健康指标作为训练数据用以构建时滞最小二乘支持向量机(TDSVR)模型,通过对健康指标的预测实现对健康状态进行评估。在公开数据集上做了DSDAE与TDSVR、累积马氏距离(MDCUSUM)与TDSVR、DSDAE与TDLSSVM和MDCUSUM与TDLSSVM四种方案的对比实验;在高速铁路某型号的牵引电机滚动轴承数据集上做了DSDAE与TDLSSVM方案的实验。通过对预测指标的分析可知,DSDAE与TDLSSVM方案可以很好地预测滚动轴承的健康状态变化趋势。

关键词：高速铁路装备故障预测与健康管理健康指标状态预测滚动轴承

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轨道交通“四网融合”数据治理关键技术研究

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铁路计算机应用 2023年第6期32卷 82-86页

作者：刘宇黎琳鲁放王晨旭汪丽玉中国铁路信息科技集团有限公司网络技术研究院北京100038 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044

“四网融合”是打造轨道上的都市圈,强化轨道交通网络效益,实现资源共享,提升旅客出行效率,提高服务品质的必要举措。目前,轨道交通“四网融合”存在体制机制制约多、多头规划统筹难、利益权益清分难、标准体系兼容难、数据管理利用难... 详细信息

“四网融合”是打造轨道上的都市圈,强化轨道交通网络效益,实现资源共享,提升旅客出行效率,提高服务品质的必要举措。目前,轨道交通“四网融合”存在体制机制制约多、多头规划统筹难、利益权益清分难、标准体系兼容难、数据管理利用难等方面的问题,其中,数据治理是“四网融合”的关键问题。文章对轨道交通“四网融合”数据治理关键技术展开研究,包括“四网融合”中分布式存储、跨域多方身份认证、多粒度多维度加密访存、基于区块链的溯源等技术。该研究对于推进城市群和都市圈高质量发展,提高轨道交通质量和效益具有重要意义。

关键词：轨道交通四网融合数据融合数据安全存储多方身份认证数据智能共享区块链

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ChatGPT在风湿科中医电子病历症状信息预处理中的应用

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中华中医药学刊 2025年第3期43卷 24-29,I0043页

作者：喻金龙张磊许宁法立峰杨扩韩真真郭洪涛中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100081 河南中医药大学第一附属医院河南郑州450000

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信... 详细信息

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信息抽取与规范,同时选择ChatGLM大模型进行与ChatGPT相同的小样本学习,完成相同的信息抽取任务并比较两个大模型抽取结果的正确率。结果针对医学命名实体识别问题,小样本学习后的ChatGPT在主诉症状抽取任务上的准确率达到了98.7%,在专科检查抽取任务上的准确率达到了92%,在舌脉象抽取与规范任务上的正确率达到了98%。ChatGLM在同样3个任务上的正确率分别为85.7%、91%和98%,从抽取结果上来看,两个大模型在抽取任务中存在不同的缺陷,但从整体上看,ChatGPT表现更为出色。结论实现了基于ChatGPT小样本学习的中医症状信息预处理,相比传统模型更便捷高效,且与ChatGLM相比整体上表现更优,这为中医临床文本信息抽取研究提供了新的思路。

关键词： ChatGPT 中医电子病历症状数据预处理信息抽取

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基于软件定义网络的卫星网络路由预置方法

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北京交通大学学报 2021年第2期45卷 111-118,134页

作者：孙延涛刘承昕李琪宁金枝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重点实验室北京100044 航天东方红卫星有限公司北京100094

由于卫星网络所拥有的节点负载有限、拓扑变化频繁、通信距离长等特点,常见的动态路由算法在卫星网络上存在路由无法收敛、丢包严重和传输延迟较大等问题.为此,本文提出了一种基于软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的卫星网... 详细信息

由于卫星网络所拥有的节点负载有限、拓扑变化频繁、通信距离长等特点,常见的动态路由算法在卫星网络上存在路由无法收敛、丢包严重和传输延迟较大等问题.为此,本文提出了一种基于软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的卫星网络路由预置方法.利用卫星网络的运动规律性,由控制器根据网络拓扑变化情况预先计算路由路径,并在卫星链路断开前为相关卫星节点下发新的路由条目,卫星节点在拓扑发生变化后按照新的路由条目转发数据报文.实验表明:本文方法在180个节点的卫星网络中,端到端时延约为100 ms,丢包率约为0.3%,与OLSR相比,延迟和丢包率均降低了90%以上,可以较好地支持大规模星群系统的通信.

关键词：卫星网络软件定义网络路由预置方法路由算法

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ValidFlow:基于标准化流的无监督图像缺陷检测

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数据采集与处理 2023年第6期38卷 1445-1457页

作者：张兰尧陈晓玲张达敏岑翼刚张琳娜黄彦森贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 贵州大学土木工程学院贵阳550025 贵州联建土木工程质量检测监控中心有限公司贵阳550016

基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块... 详细信息

基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块堆叠构成的网络ValidFlow,其中FA flow内部的子网络去掉了上下采样的捷径分支,并引入深度可分离卷积;FB flow内部的子网络在3个尺度上进行跨尺度融合。这样的设置使得ValidFlow在参数量减少的同时保证了信息的充分混合。在MVTec AD、MTD和DAGM数据集上与已有方法的对比结果显示,在MVTec AD数据集上,ValidFlow在15个类别中的平均AUROC为99.2%,在4个类别上的AUROC均为100%;在MTD数据集上获得了99.6%的AUROC;相比于CS-Flow,ValidFlow的参数量减少了207.61M,推理速度FPS提升了22;在DAGM数据集上,10个类别的平均AUROC为99.0%,性能上非常接近有监督的方法。

关键词：标准化流特征平行流特征混合流深度可分离卷积跨尺度

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