检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2020年第3期50卷 438-460页

作者：施沫寒王志海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

步态特征识别是生物特征识别的一种,在大量实际场景中有广泛的应用.目前,基于深度学习的方法在步态识别任务中表现出较好的准确率.但是,在对机器学习的研究中,人们不仅希望得到精确的预测,还希望算法对识别结果进行解释,以便人们理解实... 详细信息

步态特征识别是生物特征识别的一种,在大量实际场景中有广泛的应用.目前,基于深度学习的方法在步态识别任务中表现出较好的准确率.但是,在对机器学习的研究中,人们不仅希望得到精确的预测,还希望算法对识别结果进行解释,以便人们理解实际问题中的关键.深度神经网络的黑盒属性使得解释其识别依据非常困难.在已有的步态识别文献中,关注可解释性的研究尚处于空白状态.另外,深度神经网络需要大量数据来学习模型参数,在问题规模较小时难以有效地在未见数据上泛化.本文探索了一种兼具准确性和可解释性的步态识别方法.将步态特征表示为多维时间序列,使用一种基于Shapelet的时间序列分类方法进行步态识别. Shapelet是时间序列中最具有辨别性的子序列,基于Shapelet的时间序列分类方法能够提供较好的可解释性,同时可以提供较高的准确率.我们在CASIA-B数据集上进行了实验,和几种较新的深度学习方法进行了比较.实验表明,本文提出的方法在较小规模的数据集上能够提供与深度神经网络接近的准确率.与此同时,还能详细具体地解释模型的决策依据,即哪些特征在视频哪几帧的表现对某个个体而言最具辨别性.

关键词：步态识别时间序列 Shapelet 随机森林可解释性

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安检CT图像目标物识别方法研究进展

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CT理论与应用研究（中英文） 2024年第2期33卷 263-271页

作者：孙运达魏云超张丽同方威视技术股份有限公司北京100084 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学工程物理系北京100084

基于先进的安检CT扫描设备,研究三维CT图像中的目标物识别方法,对于提升安检质量的可靠性和稳定性具有十分重要的意义。本文系统评述安检CT图像目标物识别的最新研究进展和发展趋势,不仅对近年来本领域的代表性学术研究成果进行总结回顾... 详细信息

基于先进的安检CT扫描设备,研究三维CT图像中的目标物识别方法,对于提升安检质量的可靠性和稳定性具有十分重要的意义。本文系统评述安检CT图像目标物识别的最新研究进展和发展趋势,不仅对近年来本领域的代表性学术研究成果进行总结回顾,还首次将工业界的相关专利也纳入分析范围;在文献归类环节,除沿用常见的技术路线和任务类型两种归类法,还根据计算空间维度的差异提出一种新的归类法,并对检索到的代表性文献进行多标签归类;通过总结分析本领域研究成果,发现3个重要特点,分析其主要成因,最后对本领域的研究方向提出几点建议。

关键词：安检CT 目标物识别智能识别

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5G基站电缆图像多尺度目标检测方法

5G基站电缆图像多尺度目标检测方法

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中国计算机用户协会网络应用分会2022年第二十六届网络新技术与应用年会

作者：冀思远贾卓生北京交通大学计算机与信息技术学院

为了解决现有的目标检测方法对5G基站电缆图像检测精度不高的问题,提出了一种多尺度特征融合的目标检测方法(MFN)。MFN用特征融合网络,融合不同深度的特征信息,用多尺度检测网络生成候选区域,以提高检测精度,并在5G基站电缆数据集上证明... 详细信息

为了解决现有的目标检测方法对5G基站电缆图像检测精度不高的问题,提出了一种多尺度特征融合的目标检测方法(MFN)。MFN用特征融合网络,融合不同深度的特征信息,用多尺度检测网络生成候选区域,以提高检测精度,并在5G基站电缆数据集上证明了 MFN的优越性。与其他方法相比,MFN的均值平均精度以及对地线、火线和光纤3类难区分目标的检测精度均有所提高。

关键词： 5G基站电缆图像检测特征融合多尺度目标检测

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一种基于带宽分配的联邦学习激励机制

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物联网学报 2022年第4期6卷 82-92页

作者：郭英芸高博张志飞张煜熊轲北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209

联邦学习(FL,federated learning)是一种新兴的机器学习范式,它可以充分利用移动众包资源进行去中心化数据训练。然而,在无线网络中部署FL面临网络带宽有限、移动用户自私等挑战。为了应对这些挑战,提出了一种基于带宽分配的激励机制(IM... 详细信息

联邦学习(FL,federated learning)是一种新兴的机器学习范式,它可以充分利用移动众包资源进行去中心化数据训练。然而,在无线网络中部署FL面临网络带宽有限、移动用户自私等挑战。为了应对这些挑战,提出了一种基于带宽分配的激励机制(IMBA,incentive mechanism with bandwidth allocation)。IMBA考虑用户数据质量和计算能力的不同设计支付方案,以激励高数据质量用户贡献其计算资源,进而提升模型训练精度。通过最小化训练时间和支付成本权重和确定最佳支付与带宽分配方案,通过优化带宽分配降低训练时延。实验表明,IMBA能够有效提高训练精度,降低训练时间,并帮助服务器灵活权衡训练时间和支付报酬。

关键词：联邦学习激励机制带宽分配 Stackelberg博弈训练质量

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高铁智能运维虚拟仿真实验设计与应用

高铁智能运维虚拟仿真实验设计与应用

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第六届中国计算机实践教育学术会议暨第十五届全国高等学校计算机实践教学论坛

作者：彭文娟李清勇周围余贶琭许华婷北京交通大学计算机与信息技术学院

针对当前物联网专业实践过程中所存在的拓展性差、时空限制、缺乏创新性实验和缺乏大型综合实训项目的教学问题,本文研究设计了基于计算机视觉的高铁智能运维实验——高铁轨道巡检视觉感知虚拟仿真实验,实验展示了高铁轨道巡检的目标对... 详细信息

针对当前物联网专业实践过程中所存在的拓展性差、时空限制、缺乏创新性实验和缺乏大型综合实训项目的教学问题,本文研究设计了基于计算机视觉的高铁智能运维实验——高铁轨道巡检视觉感知虚拟仿真实验,实验展示了高铁轨道巡检的目标对象、检测装备及关键传感器的工作原理、物联网视觉感知系统的整体构建和运行操作,在虚拟仿真环境中实现高铁轨道状态检测的教学。结果表明,该实验取得了较好的应用效果,锻炼了学生的创新思维能力和工程实践能力。

关键词：新工科物联网实验教学智能运维轨道巡检计算机视觉虚拟仿真

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基于强化学习的车辆编队动态定价任务卸载策略

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电子技术与软件工程 2022年第5期 45-51页

作者：杨志和鲁凌云北京交通大学计算机与信息技术学院北京市100044 北京交通大学软件学院北京市100044

本文针对车联网中车辆编队这一重要场景,其在未来对缓解交通压力,减少环境污染,增加用户安全性有很大优势。同时,车辆可以通过编队方式形成相对稳定的网络拓扑达到资源共享的目的,从而扩大车辆任务卸载的范围,解决单一车辆计算资源不足... 详细信息

本文针对车联网中车辆编队这一重要场景,其在未来对缓解交通压力,减少环境污染,增加用户安全性有很大优势。同时,车辆可以通过编队方式形成相对稳定的网络拓扑达到资源共享的目的,从而扩大车辆任务卸载的范围,解决单一车辆计算资源不足的问题。由于提供卸载服务的车辆需要消耗一定的计算资源以及能量资源,为鼓励车辆能够提供空闲资源,文中提出动态定价的激励机制,根据车辆提供资源的质量进行动态定价,并利用深度强化学习方法形成任务卸载策略。通过仿真实验,与其他算法对比验证了提出算法的有效性。

关键词：车联网车辆编队系统模型自动驾驶深度强化学习

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知识图谱增强的科普文本分类模型

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计算机应用 2022年第4期42卷 1072-1078页

作者：唐望径许斌仝美涵韩美奂王黎明钟琦清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学深圳国际研究生院广东深圳518055 中国科普研究所北京100081

科普文本分类是将科普文章按照科普分类体系进行划分的任务。针对科普文章篇幅超过千字,模型难以聚焦关键信息,造成传统模型分类性能不佳的问题,提出一种结合知识图谱进行两级筛选的科普长文本分类模型,来减少主题无关信息的干扰,提升... 详细信息

科普文本分类是将科普文章按照科普分类体系进行划分的任务。针对科普文章篇幅超过千字,模型难以聚焦关键信息,造成传统模型分类性能不佳的问题,提出一种结合知识图谱进行两级筛选的科普长文本分类模型,来减少主题无关信息的干扰,提升模型的分类性能。首先,采用四步法构建科普领域的知识图谱;然后,将该知识图谱作为距离监督器,并通过训练句子过滤器来过滤掉无关信息;最后,使用注意力机制对过滤后的句子集做进一步的信息筛选,并实现基于注意力的主题分类模型。在所构建的科普文本分类数据集(PSCD)上的实验结果表明,基于领域知识图谱的知识增强的文本分类算法模型具有更高的F1-Score,相较于TextCNN模型和BERT模型,在F1-Score上分别提升了2.88个百分点和1.88个百分点,验证了知识图谱对于长文本信息筛选的有效性。

关键词：科普文本分类知识图谱两级筛选长文本分类注意力

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面向高速公路事故风险预测的深度学习方法

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计算机技术与发展 2023年第11期33卷 189-195页

作者：阮鸿柱黄小弟王金宝杜梦辉云南省综合交通发展中心云南昆明650031 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

高速公路的交通事故风险预测对智能交通和公共安全具有重要意义。现有方法通过挖掘历史事故的时空特征预测交通事故风险。但是,在高速公路事故风险预测中仍存在以下两个挑战。首先,事故具有不均衡的空间分布,相邻路段的事故分布差异可... 详细信息

高速公路的交通事故风险预测对智能交通和公共安全具有重要意义。现有方法通过挖掘历史事故的时空特征预测交通事故风险。但是,在高速公路事故风险预测中仍存在以下两个挑战。首先,事故具有不均衡的空间分布,相邻路段的事故分布差异可能较大,而相隔较远却具有相似拓扑连接关系路段的事故分布可能较相似。另外,由于事故的偶发性,其在时间维的分布非常稀疏,因此在捕获事故影响因素时缺乏足够的样本。针对第一个挑战,使用自适应图卷积网络以数据驱动的方式学习路段间的空间相关性;此外,根据Mixup策略进行数据增广以生成足够多的事故风险样本解决事故数量稀疏的问题,然后用对比学习方法以更好地区分风险与非风险样本,以实现更准确的事故风险预测。基于桂林市高速公路网真实交通数据集的实验结果表明,相比于最优方法,该方法的平均绝对误差指标降低了18.3%,平均准确率、召回率指标分别提升了8.1%、6.9%,因此,该方法可以更准确地预测高速公路事故风险。

关键词：智能交通交通事故风险预测对比学习自适应图神经网络数据增广

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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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面向高铁旅客服务系统的DSDP零信任架构设计

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铁路计算机应用 2024年第10期33卷 40-47页

作者：吴兴华姚洪磊刘勇王朋函北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

为解决高速铁路旅客服务系统(简称:旅服系统)业务终端设备数量多且统一安全接入管理权限复杂、零信任访问控制手段不足,以及传统软件定义边界(SDP,Software Defined Perimeter)零信任架构在实际应用中存在单点故障等问题,设计一种DSDP(D... 详细信息

为解决高速铁路旅客服务系统(简称:旅服系统)业务终端设备数量多且统一安全接入管理权限复杂、零信任访问控制手段不足,以及传统软件定义边界(SDP,Software Defined Perimeter)零信任架构在实际应用中存在单点故障等问题,设计一种DSDP(Dual-identity SDP)零信任架构,用以改造旅服系统主数据中心(简称:主数据中心)和铁路局集团公司服务器集群架构,保障其代管的车站业务终端设备接入的安全性;提出基于同态加密技术的双重认证流程算法,用以实现DSDP零信任架构下,主数据中心和铁路局集团公司SDP控制模块双向互认功能。实验结果表明:DSDP零信任架构可有效对抗劫持风险;在多用户的情况下,可保障旅服系统响应时间在合理范围内;具有可用性,可为旅服系统终端设备的统一接入与不同权限要求的零信任身份认证提供技术手段。

关键词：高速铁路旅客服务系统系统架构零信任 SDP架构同态加密

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