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中国电力 2021年第3期54卷 99-108页

作者：熊轲张锐晨王蕊钟桂东张煜北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 辽宁广播电视大学辽宁沈阳110034 佳讯飞鸿(北京)智能科技研究院北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209

电力物联网(electricity internet of things,EIoT)作为物联网和智能电网的结合,能够有效整合各类通信设备以及电力资源,提高电网信息化水平及现有设备利用率,并为建设具备全面感知、高效应变、灵活处理的智慧能源互联网提供了典型范例... 详细信息

电力物联网(electricity internet of things,EIoT)作为物联网和智能电网的结合,能够有效整合各类通信设备以及电力资源,提高电网信息化水平及现有设备利用率,并为建设具备全面感知、高效应变、灵活处理的智慧能源互联网提供了典型范例。第5代移动通信(the fifth generation mobile communication network,5G)具备“高速率、高容量、高可靠性、低时延与低能耗”的特点,其关键技术能够满足电力系统“海量设备接入、海量电力数据传输、电网极高可靠性、灵活协同响应、设备寿命持久”的需求,因此将5G通信技术与电力物联网进行深度融合已成为下一步研究与发展的重点。首先概述了电力物联网的基本概念,并结合5G通信技术的特点,提出了基于5G的电力物联网总体架构;然后分析总结了现有5G关键技术及其在物联网中的应用,最后对5G通信技术和电力物联网融合的未来研究趋势进行展望。

关键词：电力物联网 5G 深度融合高容量关键技术

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铁路信息系统云边协同体系架构研究

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铁路计算机应用 2022年第10期31卷 1-5页

作者：张心宇王喆郭歌任爽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

随着铁路信息系统业务量和数据量的日益增加,迫切需要探索一种新的架构,提升系统的自治能力和响应能力。文章结合铁路信息系统业务特点,提出了适用于铁路信息系统的云边协同体系架构,详细阐述了云边协同的技术体系和微服务、容器编排、... 详细信息

随着铁路信息系统业务量和数据量的日益增加,迫切需要探索一种新的架构,提升系统的自治能力和响应能力。文章结合铁路信息系统业务特点,提出了适用于铁路信息系统的云边协同体系架构,详细阐述了云边协同的技术体系和微服务、容器编排、边缘计算等关键技术,并介绍了其在铁路信息系统中的应用场景,可对云边协同技术在铁路领域的落地实施提供参考。

关键词：铁路信息系统云边协同微服务容器编排边缘计算

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基于计算机模拟的网络药理学在现代中药研究中的应用

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生物化工 2022年第4期8卷 159-162页

作者：陈天翱陈翱天陈封政西南交通大学利兹学院四川成都610000 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 乐山师范学院化学与资源环境学院四川乐山614000

中药是中华民族几千年智慧的结晶,是世界传统医药的瑰宝,因其辨证施治,对疑难杂症有独特优势,具有多成分、多靶点、多功效等特点,难以通过现代医学体系来完整阐述中药的作用机制。随着计算科学的进步,相关数据库的建立,网络药理学逐渐... 详细信息

中药是中华民族几千年智慧的结晶,是世界传统医药的瑰宝,因其辨证施治,对疑难杂症有独特优势,具有多成分、多靶点、多功效等特点,难以通过现代医学体系来完整阐述中药的作用机制。随着计算科学的进步,相关数据库的建立,网络药理学逐渐成为中药研究的新工具。借助计算机的模拟和相关算法将中药成分数据库、成分三维结构库、靶标数据库和疾病数据库整合,对于阐明复杂中药体系的作用机制和方剂配伍以及中药新药的研发起到快速推动作用。本文对网络药理学的起源、发展、现状及与计算机相关领域的交叉融合发展情况进行了梳理,分析了该研究方法存在的问题及挑战,展望了基于计算机模拟的网络药理学的发展前景。

关键词：网络药理学计算机模拟传统中药

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面向交通流量预测的时空超关系图卷积网络

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计算机应用 2021年第12期41卷 3578-3584页

作者：张永凯武志昊林友芳赵苡积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(北京交通大学) 北京100044 中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京100105

交通流量预测是智能交通系统中的重要研究课题,然而,交通对象(如站点、传感器)之间存在的复杂局部时空关系使得这项研究颇具挑战。尽管以往的一些研究将流量预测问题转化为一个时空图预测问题从而取得了较大的进展,但是它们忽略了交通... 详细信息

交通流量预测是智能交通系统中的重要研究课题,然而,交通对象(如站点、传感器)之间存在的复杂局部时空关系使得这项研究颇具挑战。尽管以往的一些研究将流量预测问题转化为一个时空图预测问题从而取得了较大的进展,但是它们忽略了交通对象们跨时空维度的直接关联性。目前仍缺乏一种全面建模局部时空关系的方法。针对这一问题,首先提出一种新颖的时空超图建模方案,通过构造一种时空超关系来全面地建模复杂的局部时空关系;然后提出一种时空超关系图卷积网络(STHGCN)预测模型来捕获这些关系用于交通流量预测。在四个公开交通数据集上进行了大量对比实验,结果表明,相比ASTGCN、时空同步图卷积网络(STSGCN)等时空预测模型,STHGCN在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)这三个评价指标上均取得了更优的结果,不同模型运行时间的对比结果也表明,STHGCN有着更高的推理速度。

关键词：交通流量预测局部时空关系时空图预测超图时空超关系

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基于深度卷积神经网络的睡眠分期模型

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浙江大学学报（工学版） 2020年第10期54卷 1899-1905页

作者：贾子钰林友芳张宏钧王晶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 中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京100105

针对现阶段数据和特征决定睡眠分期模型的分类精度上限的问题,提出深度卷积神经网络模型.在模型主体构建方面,并行卷积网络可以自动学习原始信号的时域特征和频域特征,特征融合网络通过空洞卷积和残差连接进行多特征融合,分类网络基于... 详细信息

针对现阶段数据和特征决定睡眠分期模型的分类精度上限的问题,提出深度卷积神经网络模型.在模型主体构建方面,并行卷积网络可以自动学习原始信号的时域特征和频域特征,特征融合网络通过空洞卷积和残差连接进行多特征融合,分类网络基于融合后的特征进行睡眠分期.利用生成少数类过采样技术(SMOTE)减少类别不平衡对分类效果的影响,结合两步训练法对模型进行优化.实验使用Sleep-EDF数据集的原始单导脑电信号(Fpz-Cz通道)对模型进行20折交叉验证,得到总体精度和宏F1分别为86.73%和81.70%.提出的深度卷积模型在没有任何先验知识的情况下,对脑电信号进行端到端的学习,分类准确率优于传统的深度学习模型.

关键词：睡眠分期脑电信号深度学习卷积神经网络(CNN)

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基于多尺度特征提取与挤压激励模型的运动想象分类方法

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计算机研究与发展 2020年第12期57卷 2481-2489页

作者：贾子钰林友芳刘天航杨凯昕张鑫旺王晶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(北京交通大学) 北京100044 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室(中国民用航空局) 北京100044

基于运动想象的脑机接口技术能够建立大脑与外界之间的联系,逐渐成为人机混合增强智能的重要应用,并广泛应用于医学康复治疗等领域.由于脑电信号具有非线性、非平稳和低信噪比等特点,使得准确的分类运动想象脑电信号具有很大挑战.为此,... 详细信息

基于运动想象的脑机接口技术能够建立大脑与外界之间的联系,逐渐成为人机混合增强智能的重要应用,并广泛应用于医学康复治疗等领域.由于脑电信号具有非线性、非平稳和低信噪比等特点,使得准确的分类运动想象脑电信号具有很大挑战.为此,提出一种新颖的多尺度特征提取与挤压激励模型对运动想象脑电信号进行高精度分类.首先,基于多尺度卷积模块自动提取原始脑电信号的时域、频域和时频域特征;然后,使用残差模块和挤压激励模块分别进行特征的融合和选择;最后,利用全连接网络层进行运动想象脑电信号的分类.实验在2个公开的脑机接口竞赛数据集上进行分析,结果表明该模型与现有先进模型相比,有效地提升了运动想象脑电信号的识别效果,在2个数据集上分别取得了78.0%和82.5%的平均准确度,该模型可以在脑电通道较少的情况下有效地分类脑电信号且无需手动设计特征,具有较高的应用价值.

关键词：运动想象挤压激励模型脑电信号脑机接口多尺度卷积

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人工智能技术在辅助中医诊疗及诊疗标准化中的应用

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中医杂志 2022年第24期63卷 2306-2310页

作者：赵国桢郭诗琪庞华鑫徐霄龙苏祥飞蔡兆伦冯雪段笑娇苏芮李博首都医科大学附属北京中医医院北京市100010 北京市中医药研究所北京中医药循证医学中心北京中医药大学针灸推拿学院北京交通大学计算机与信息技术学院中华中医药学会四川大学华西医院

中医诊疗标准化是中医药发展的重要保障,但以临床实践指南为核心的中医药标准化成果在临床应用时常面临困难,原因包括中医辨证论治主观性强、患者信息采集时缺少客观测量方法及客观指标、中医诊疗过程存在大量隐性知识等。基于人工智能... 详细信息

中医诊疗标准化是中医药发展的重要保障,但以临床实践指南为核心的中医药标准化成果在临床应用时常面临困难,原因包括中医辨证论治主观性强、患者信息采集时缺少客观测量方法及客观指标、中医诊疗过程存在大量隐性知识等。基于人工智能技术的智能诊断系统和临床决策支持系统可为辅助中医诊疗及中医诊疗标准化工作提供新思路。一方面可借助中医智能诊断系统客观测量患者的中医四诊信息,辅助临床医生标准化诊断,推动中医诊断标准化的发展;另一方面能够建立症状群与药物群之间的网络关系,实现个体化治疗方案的推荐,促进中医治疗标准化的发展。建议未来人工智能技术应用于中医诊疗标准化研究中,应制定合适的结构化或半结构化病历,加强人工智能技术在数据采集中的应用,高效准确地采集患者信息;完善疗效评价体系,探索个体化疗效评价方法并评估人工智能技术的有效性和安全性;进一步探索符合中医诊疗特色的人工智能系统及数学模型。

关键词：人工智能智能诊断系统临床决策支持系统中医药标准化

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基于分层抽样的不均衡数据集成分类

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深圳大学学报（理工版） 2019年第1期36卷 24-32页

作者：王馨月景丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

不均衡数据分类是数据挖掘领域的一个难点问题,对多数类样本进行降采样可简单且有效地解决不均衡数据处理面临的两大核心问题,即如何从数类占绝对优势的数据集合中最大程度地挖掘少数类信息;如何确保在不过度损失多数类信息的前提下构... 详细信息

不均衡数据分类是数据挖掘领域的一个难点问题,对多数类样本进行降采样可简单且有效地解决不均衡数据处理面临的两大核心问题,即如何从数类占绝对优势的数据集合中最大程度地挖掘少数类信息;如何确保在不过度损失多数类信息的前提下构建学习器.但现有的降采样方法往往会破坏原始数据结构特性或造成严重的信息损失.本研究提出一种基于分层抽样的不均衡数据集成分类方法 (简记为EC-SS),通过充分挖掘多数类样本的结构信息,对其进行聚类划分;再在数据块上进行分层抽样来构建集成学习数据成员,以确保单个学习器的输入数据均衡且保留原始数据的结构信息,提升后续集成分类性能.在不均衡数据集Musk1、Ecoli3、Glass2和Yeast6上,对比EC-SS方法与基于随机抽样的不均衡数据集成分类方法、自适应采样学习方法、基于密度估计的过采样方法和代价敏感的大间隔分类器方法的分类性能,结果表明,EC-SS方法能有效提升分类性能.

关键词：人工智能不均衡分类分层抽样集成学习聚类数据挖掘

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基于动态污点分析的程序脆弱性检测工具设计与实现

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信息安全研究 2022年第3期8卷 301-310页

作者：石加玉彭双和石福升李勇中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院北京100083 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100091 东华理工大学地球物理与测控技术学院南昌330013 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所河北廊坊065000

由于程序源码和编译后的可执行文件之间存在一定的语义差异,以及用户输入的不确定性,导致在实际应用中无法保证源代码中已经验证过的性质与其可执行文件一致.因此,在不提供程序源代码的情况下,直接对其可执行程序进行脆弱性分析检测更... 详细信息

由于程序源码和编译后的可执行文件之间存在一定的语义差异,以及用户输入的不确定性,导致在实际应用中无法保证源代码中已经验证过的性质与其可执行文件一致.因此,在不提供程序源代码的情况下,直接对其可执行程序进行脆弱性分析检测更有实际意义.开展了动态污点分析技术在程序脆弱性检测方面的应用研究,设计了基于libdft API程序脆弱性检测工具,并自定义了污染源和污染汇,以适应不同的脆弱性模式.该工具不需要对目标程序的源代码进行分析,可直接对二进制程序进行检测.测试结果表明,该工具可有效检测出心脏滴血攻击、格式化字符串攻击、数据泄露、ReturnToLibc攻击等多种程序脆弱性漏洞,对帮助编程人员进行程序安全性检测及保护计算机数据安全具有一定的参考价值.

关键词：动态污点分析系统安全程序脆弱性检测工具 libdft框架

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面向物联网隐私数据分析的分布式弹性网络回归学习算法

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电子与信息学报 2020年第10期42卷 2403-2411页

作者：方维维刘梦然王云鹏李阳阳安竹林北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041 中国科学院计算技术研究所北京100190

为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADM... 详细信息

为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADMM),将弹性网络回归目标优化问题分解为多个能够由物联网节点利用本地数据进行独立求解的子问题。不同于传统的集中式算法,该算法并不要求物联网节点将隐私数据上传至服务器进行训练,而仅仅传递本地训练的中间参数,再由服务器进行简单整合,以这样的协作方式经过多轮迭代获得最终结果。基于两个典型数据集的实验结果表明:该算法能够在几十轮迭代内快速收敛到最优解。相比于由单个节点独立训练模型的本地化算法,该算法提高了模型结果的有效性和准确性;相比于集中式算法,该算法在确保计算准确性和可扩展性的同时,可有效地保护个体隐私数据的安全性。

关键词：物联网隐私保护弹性网络回归分布式算法交替方向乘子法

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