检索结果-内蒙古大学图书馆

网络安全技术与应用 2021年第8期 36-39页

作者：李明哲北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

所谓暗网,指的是包含有意隐藏的内容且无法被传统搜索引擎检索的深层网络,在目前主流的暗网形态中,洋葱路由(Tor)是其中使用最广泛的一个。洋葱网站通过隐藏服务协议模糊网络IP,导致近年来大量违法犯罪活动在Tor网络上托管。在本文工作... 详细信息

所谓暗网,指的是包含有意隐藏的内容且无法被传统搜索引擎检索的深层网络,在目前主流的暗网形态中,洋葱路由(Tor)是其中使用最广泛的一个。洋葱网站通过隐藏服务协议模糊网络IP,导致近年来大量违法犯罪活动在Tor网络上托管。在本文工作中,我们探讨了基于其文本内容自动引入外部知识在Tor暗网上识别非法活动的可能性。在对2000个隐藏服务的网页进行爬取和过滤后,我们将它们分类为6个不同的非法类别,并使用异构图神经网络模型训练了分类器。在该模型中,使用TF-IDF作为文本特征加权方法来选择对类别影响因子大的关键词。然而,由于暗网非法网页的短文本特性,经典的机器学习分类器很难在有限的语境中进行准确的语义理解。为了克服这一缺点,我们在图神经网络模型中引入了实体和主题等外部知识捕捉文本与附加信息之间的丰富关系。结果表明,用图神经网络建模代替经典机器学习模型是有效果的,在相同数据集的前提下,基于图神经网络的方法比现有的暗网文本分类方法提高了3个百分点。

关键词：暗网图神经网络文本分类非法活动 Tor

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基于中医临床诊疗数据的真实世界及人工智能研究思路与挑战

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中医杂志 2023年第21期64卷 2170-2175页

作者：赵国桢郭诗琪庞华鑫高子恒李博蔡兆伦闫世艳韩东燃刘一星胡晶刘清泉中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京市100700 北京中医药大学北京交通大学计算机与信息技术学院首都医科大学附属北京中医医院/北京市中医药研究所北京中医药循证医学中心四川大学华西医院

随着真实世界研究方法学的进步和人工智能技术的成熟,以中医诊疗数据为基础,开展“定量”研究指导临床实践的方法正在逐步形成,但在研究总体设计、临床转化等方面仍需进一步完善。提出基于中医临床诊疗数据的真实世界及人工智能研究的... 详细信息

随着真实世界研究方法学的进步和人工智能技术的成熟,以中医诊疗数据为基础,开展“定量”研究指导临床实践的方法正在逐步形成,但在研究总体设计、临床转化等方面仍需进一步完善。提出基于中医临床诊疗数据的真实世界及人工智能研究的总体设计思路及应用方法,包括5个步骤:建设高质量大样本的具有中医特色的研究型数据库、核心处方的挖掘及分类、队列研究评价核心处方疗效、病例对照研究明确优势人群、建立预测模型实现精准医疗。此外,研究人员还需要建立标准化的中医变量采集和数据处理体系,优化混杂因素的确定及测量方法,进一步完善及推广方法学,加强跨学科人才的培养。真实世界研究与人工智能研究的研究基础相似,临床应用互补,未来将是二者的融合。

关键词：人工智能真实世界研究大数据临床研究方法

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基于改进人工蜂群算法的存储系统动态负载均衡

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吉林大学学报(工学版) 2020年

作者：郭佳马朝斌苗萌萌张绍博北京交通大学计算机与信息技术学院国家保密科技测评中心

为实现存储系统动态的负载均衡，基于存储系统负载均衡的主要技术及代表性算法的对比分析与研究，分别定义由磁盘存储容量及转速等性能指标表征的磁盘能量，由负载数据大小及访问热度表征的负载能量两个概念，分析认为磁盘能量与所要存... 详细信息

为实现存储系统动态的负载均衡，基于存储系统负载均衡的主要技术及代表性算法的对比分析与研究，分别定义由磁盘存储容量及转速等性能指标表征的磁盘能量，由负载数据大小及访问热度表征的负载能量两个概念，分析认为磁盘能量与所要存储负载能量之间的非确定性多项式（non-deterministic polynomial）hard关系，由此建立改进人工蜂群算法（Artificial bee colony algorithm，ABC）的建模、过程和伪代码实现，并用改进ABC算法实现磁盘间的负载均衡。Matlab的仿真实验结果表明：在同一组输入数据的前提下，基于改进ABC算法对物理磁盘上数据负载均衡的方法优于遗传算法对物理磁盘上数据负载均衡的方法。通过对不同参数值进行扩展比对，验证了本文提出的方法可以较迅速地完成存储系统动态均衡分配并达到较好的分配效果。

关键词：人工智能人工蜂群算法存储系统磁盘能量数据负载能量负载均衡

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一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究

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铁道学报 2020年第5期42卷 66-71页

作者：张宁刘锐北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国网山东省电力公司德州供电公司山东德州253011

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于... 详细信息

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。

关键词：电机传动系统健康状态评估 K-Means算法 LOF算法

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基于对抗训练的文本表示和分类算法

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计算机科学 2020年第S1期47卷 12-16页

作者：张晓辉于双元王全新徐保民北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学海滨学院计算机与信息技术学院河北黄骅061199

文本表示和分类是自然语言理解领域的研究热点。目前已有很多文本分类方法,包括卷积网络、递归网络、自注意力机制以及它们的结合。但是,复杂的网络并不能从根本上提高文本分类的性能,好的文本表示才是文本分类的关键。为了获得好的文... 详细信息

文本表示和分类是自然语言理解领域的研究热点。目前已有很多文本分类方法,包括卷积网络、递归网络、自注意力机制以及它们的结合。但是,复杂的网络并不能从根本上提高文本分类的性能,好的文本表示才是文本分类的关键。为了获得好的文本表示,提高文本分类性能,构建了基于LSTM的表示学习-文本分类模型,其中表示学习模型利用语言模型为文本分类模型提供初始化的文本表示和网络参数。文中主要采用对抗训练方法训练语言模型,即在词向量上添加扰动构造对抗样本,再利用对抗样本和原始样本一起训练模型,通过提升模型对对抗样本的正确分类能力,提高文本表示的质量,增强模型的泛化性能,从而改善分类模型的分类效果。实验结果表明,基于对抗训练的文本分类方法在基准数据集AGNews,IMDB,DBpedia上分别实现了92.9%,93.2%,98.9%的准确率,证明了该方法能够有效提高文本分类模型的分类性能。

关键词：文本分类文本表示对抗训练

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基于RFID的分布式工具监管系统设计与实现

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物联网技术 2022年第11期12卷 4-8页

作者：张天壮刘铭程慈航北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

随着工业化进程的不断推进,大量的基础设施、生产环境、高端装备需要越来越精细化的维护。在日常维护作业中,需要对现场中涉及的设备或工具进行实时监管,以提高工作效率、保证作业安全。利用RFID技术可以实现对一定空间范围内的电子标... 详细信息

随着工业化进程的不断推进,大量的基础设施、生产环境、高端装备需要越来越精细化的维护。在日常维护作业中,需要对现场中涉及的设备或工具进行实时监管,以提高工作效率、保证作业安全。利用RFID技术可以实现对一定空间范围内的电子标签进行自动清点。以高铁检修的实际需求为背景,设计并实现了一种基于RFID技术的作业现场工具智能监管系统。通过在移动终端上开发了一套监管程序,使得移动终端连接多个RFID阅读器,实现一个分布式的RFID电子标签清点环境,具有很高的部署自由度。利用RFID射频读写器周期性地清点与被监管设备或工具绑定的电子标签,当一定时间内查询不到电子标签时则发出警报,提示作业人员注意查找遗失的工具。使用该监管系统能够在检修作业中实时监管工具的状态,及时发现工具遗失情况,有效提升作业安全和效率。

关键词： RFID Android 智能监管遗失告警分布式部署检修工具高铁检修

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Spark在集成学习文本情感分析中的应用

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计算机应用与软件 2020年第6期37卷 130-134页

作者：杨立月王移芝北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对使用集成学习方法进行大规模文本情感分析实验中计算时间瓶颈的问题,提出基于Spark平台的集成学习模型并行化算法。使用三个数量级的文本进行集成学习的对比实验。结果表明,该算法大幅缩短了文本分类时间,F-score等相关评价指标与... 详细信息

针对使用集成学习方法进行大规模文本情感分析实验中计算时间瓶颈的问题,提出基于Spark平台的集成学习模型并行化算法。使用三个数量级的文本进行集成学习的对比实验。结果表明,该算法大幅缩短了文本分类时间,F-score等相关评价指标与单机版本接近,且算法的可拓展性良好,大幅降低了模型优化和调参的时间成本。

关键词： Spark 分布式计算模型并行化集成学习文本情感分析

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融合双向注意的全卷积编解码显著区域检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第7期31卷 1139-1147页

作者：刘丽英田媚黄雅平邹琪北京交通大学计算机与信息技术学院

为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层... 详细信息

为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层特征与低层高分辨率特征相连接,输出不同分辨率特征下的显著图;最后对其采用最小二乘估计法找到最优权值进行加权结合,得到最终的显著图.在5个公开数据集上与当前流行的模型进行对比,结果表明该模型的性能优于其他模型.

关键词：显著区域检测全卷积网络编码解码最小二乘估计

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多核DNN处理器访存指令数据宽度的混合策略

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计算机应用文摘 2022年第18期38卷 81-83页

作者：刘元旭张方正王永昶王宝生北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)在计算机视觉等领域获得了广泛应用。DNN任务具有访存密集的特点,对于基于片上网络(Network-on-Chip,NoC)架构的多核DNN处理器,当前的内存访问指令(load-store指令)的数据宽度的访存效率... 详细信息

近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)在计算机视觉等领域获得了广泛应用。DNN任务具有访存密集的特点,对于基于片上网络(Network-on-Chip,NoC)架构的多核DNN处理器,当前的内存访问指令(load-store指令)的数据宽度的访存效率较低。为了提高DNN处理器的访存效率,文章提出了一种基于片上网络架构的多核DNN处理器load-store指令数据宽度的混合策略。该策略混合使用一组长度不等但固定的访存指令数据宽度。基于LeNet5和AlexNet训练任务的实验表明,采用混合访存数据宽度策略比在采用传统定长访存数据宽度下的访存延时平均降低15.87%和11.90%。

关键词： DNN处理器片上网络访存指令混合访存数据宽度

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基于人工蜂群算法的存储负载副本放置均衡算法

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北京交通大学学报 2020年第3期44卷 142-148页

作者：郭佳马朝斌苗萌萌张绍博北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国家保密科技测评中心北京100044

针对固态盘闪存阵列中没有盘间损耗均衡策略,导致阵列中某些固态盘被更快损耗的问题,研究了存储盘间负载均衡的主要实现技术,分析了不同技术中具有代表性实现算法的优缺点,提出利用副本放置方法达到闪存阵列中盘间损耗均衡的策略,以及... 详细信息

针对固态盘闪存阵列中没有盘间损耗均衡策略,导致阵列中某些固态盘被更快损耗的问题,研究了存储盘间负载均衡的主要实现技术,分析了不同技术中具有代表性实现算法的优缺点,提出利用副本放置方法达到闪存阵列中盘间损耗均衡的策略,以及磁盘能量、数据负载能量和副本能量概念,分析得出磁盘能量与所要分配的副本之间属于NP(Non-deterministic Polynomial)-hard关系,利用马尔科夫链对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)进行改进并用以实现磁盘间的负载均衡.通过在Matlab上进行模拟仿真实验,比较了加权轮寻算法和改进ABC算法对副本在物理磁盘上的自动分配结果,并比较了改进ABC算法在不同运行次数和不同物理磁盘数量对结果运算精度也就是副本配置情况的影响.改进ABC算法可以较迅速地完成磁盘间副本分配并达到较好的分配效果.

关键词：人工智能人工蜂群算法马尔科夫链副本放置负载均衡

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