检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2024年第4期44卷 1099-1106页

作者：李宗禹强思维郭晓波朱振峰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息科学研究所北京100044 蚂蚁集团网商银行北京100020

反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征,同时增强反事实预测泛化能力,提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络(RVAENet)模型。针对混杂分布去偏问题,借鉴... 详细信息

反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征,同时增强反事实预测泛化能力,提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络(RVAENet)模型。针对混杂分布去偏问题,借鉴域适应思想,采用对抗学习机制对由变分自编码器(VAE)获得的隐含变量进行表示学习的分布平衡;在此基础上,通过学习样本倾向性权重对样本进行重加权,进一步缩小实验组(Treatment)与对照组(Control)样本间的分布差异。实验结果表明,在工业真实场景数据集的两个场景下,所提模型的提升曲线下的面积(AUUC)比TEDVAE(Treatment Effect with Disentangled VAE)分别提升了15.02%、16.02%;在公开数据集上,所提模型的平均干预效果(ATE)和异构估计精度(PEHE)普遍取得最优结果。

关键词：因果效应估计重加权变分自编码器反事实预测选择偏差因果学习

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多阶段重建内容协同优化的图像修复算法

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信号处理 2025年第2期41卷 325-337页

作者：秦佳白慧慧王梦丽翟双姣晋赞霞秦品乐曾建潮中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提... 详细信息

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提出,通过由粗到精的修复方式逐步生成受损图像的缺失信息,使修复后的图像在视觉和内容上接近原始图像。然而,在这种渐进式图像修复的结构中,低渐进层的错误往往容易传递到高渐进层中,造成修复结果在图像内容上有误,难以达到人眼视觉要求。针对这一问题,本文提出了一种多阶段重建内容协同优化的图像修复算法(Image inpainting algorithm based on multi-stage reconstruction collaborative optimization,MSNet),在渐进修复中融入并行结构,通过对三阶段渐进层内容的协同优化,提高修复结果的准确性。具体来说,在该网络的初步修复阶段后,提出了一种并行的图像内容精细化修复模块(Parallel image content refinement module,PCRM),通过基于自注意力的U-Net和增强的残差网络两个分支并行地修复图像结构和细节信息。其中,基于自注意力的U-Net倾向于对图像的结构特征进行抽象提取,并通过Multi-Head自注意力机制进行全局恢复。而增强残差网络结构则通过优化特征值区分度的方式,提升重要细节信息的表征能力,使残差网络能够更关注于重要细节的恢复。在PCRM后,为了融合第二阶段所得的多个修复重建信息,细节-结构融合模块被提出来,将细节信息合理嵌入到结构中,提高多渐进层特征在空间表征上的兼容性,减少纹理与结构不统一所造成的图像视觉不连续问题,以生成更加符合客观现实的修复结果。实验结果表明,与现有的修复算法对比,本文提出的算法可以生成纹理更加清晰,视觉上更加逼真的结果。

关键词：图像修复特征融合渐进式图像修复图像复原

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AHP策略下CTCS网络安全风险评估方法

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中国铁道科学 2023年第4期44卷 241-250页

作者：姚洪磊刘国梁解辰辉杨轶杰牛温佳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

工业控制系统的网络安全风险评估通常受多种不确定性因素的影响,为有效降低评估过程中专家主观因素和其他不确定性因素对评估结果造成的影响,提出一种基于攻击树和层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)策略的网络安全风险评估方... 详细信息

工业控制系统的网络安全风险评估通常受多种不确定性因素的影响,为有效降低评估过程中专家主观因素和其他不确定性因素对评估结果造成的影响,提出一种基于攻击树和层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)策略的网络安全风险评估方法,并将其应用于中国列车运行控制系统(Chinese Train Control System,CTCS)的风险评估实践。首先,分析CTCS结构及其安全威胁,并基于安全威胁构建攻击树模型;其次,研究CTCS安全事件的产生机制,基于AHP策略分析安全事件可能导致的损失,将不确定性因素纳入安全事件发生概率的计算,通过安全事件发生概率及其损失计算出CTCS的风险值,当被评估对象为新上线系统或专家评估经验不足时,为降低数据波动引起的评估偏差,计算时去掉安全事件概率的最大值和最小值;最后,基于所提方法开展风险评估试验并进行仿真。结果表明:考虑攻击不确定因子和影响因子,风险评估结果在较低风险至中风险连续区间内的分布率接近100%,相对于未考虑不确定性因素的情况,风险评估结果在连续区间的分布率提升了近15%;去掉安全事件概率的最大值和最小值时,风险评估结果变化幅度更小,收敛于稳定的风险等级。

关键词：攻击树层次分析法中国列车运行控制系统风险评估仿真分析

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基于伪标签正则化损失的无监督行人重识别

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电子学报 2024年第5期52卷 1743-1758页

作者：贾洁茹张硕蕊钱宇华阮秋琦山西大学大数据科学与产业研究院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心山西太原030006 北京交通大学信息科学研究所北京100044

无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算... 详细信息

无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算法的局限性等,伪标签中会引入大量噪声,严重误导模型优化过程,导致模型性能退化.为了减轻伪标签噪声的影响,本文提出了一种新的伪标签正则化损失函数,用伪标签的置信度分数和样本相似度对伪标签噪声进行约束.具体来说,本文首先提出了一种聚类引导的注意力机制,根据伪标签与聚类中心的语义相关程度来估计伪标签的置信度,以此来识别噪声标签并给正确标签分配更多的权重,有效降低伪标签噪声在总体损失函数中的作用.同时,为了充分利用伪标签的判别能力,本文利用伪标签进行在线软样本挖掘,构建mini-batch中的正负样本对并为每个正负样本对计算一个连续的权重分数.通过将以上两种权重引入到对比损失中,本文提出的伪标签正则化损失函数可以有效抑制伪标签噪声的影响,减轻标签噪声对训练过程的影响,提高模型的准确性和鲁棒性.在多个公开行人数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上mAP分别达到了85.9%、75.1%和29.3%.

关键词：行人重识别无监督学习伪标签噪声对比学习聚类优化

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基于列车运行状态组合预测的虚拟应答器捕获方法

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中国铁道科学 2023年第1期44卷 202-213页

作者：王剑王思琦蔡伯根刘江程君北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 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通信信号研究所北京100081

为进一步提高虚拟应答器(VB)技术在基于卫星定位的列车运行控制中的运用效果,分析常规VB捕获原理,从完善其不足的角度提出1种基于列车运行状态组合预测的新型VB捕获方法。首先,明确新型方法的捕获原理;其次,考虑列车运行状态的复杂性和... 详细信息

为进一步提高虚拟应答器(VB)技术在基于卫星定位的列车运行控制中的运用效果,分析常规VB捕获原理,从完善其不足的角度提出1种基于列车运行状态组合预测的新型VB捕获方法。首先,明确新型方法的捕获原理;其次,考虑列车运行状态的复杂性和规律性,采用交互多模型(IMM)结合容积卡尔曼滤波(CKF)的自适应IMM-CKF方法,对列车位置进行滤波估计和短期前向预测;然后,将长短期记忆方法引入列车运行状态预测问题,基于实时数据更新预测模型;最后,得到基于列车运行状态组合预测的VB捕获方法,有效改善常规方法中的VB漏捕获和捕获精度低等问题。基于京沈高铁现场试验数据,对比并验证新型方法和其他列车运行状态预测方法、VB捕获方法的性能。结果表明:尽管周期捕获计算平均用时较长,但新型方法下的VB捕获识别位置与下一个VB位置较近,不仅能保证100%的VB捕获率,而且在VB捕获误差均值上最大可实现70.23%的优化效果。

关键词：列车运行控制系统虚拟应答器卫星定位列车运行状态组合预测

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图拉普拉斯正则化稀疏变换学习图像去噪算法

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计算机工程与应用 2022年第5期58卷 232-239页

作者：钱冲常冬霞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息科学研究所北京100044

从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变... 详细信息

从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变换学习的图像去噪算法。通过引入图拉普拉斯正则化对邻域像素进行约束,可以较好地保护相邻像素之间的相关性,从而增强图像的局部平滑性。并且,为了更好地利用图像的非局部信息,在相似图像块度量中引入优化后的稀疏编码,从而寻找到更准确的相似图像块。实验结果表明,无论是在量化指标还是视觉质量上,所提算法均能取得较好的去噪性能。

关键词：图像去噪稀疏变换学习图拉普拉斯正则化局部几何结构图像块匹配

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针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

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自动化学报 2024年第1期50卷 103-120页

作者：徐昌凯冯卫栋张淳杰郑晓龙张辉王飞跃北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,... 详细信息

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源.

关键词：对抗样本黑盒攻击身份证文本识别物理世界二值化掩码

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基于自适应陷波滤波的列车卫星定位窄带干扰防护

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铁道学报 2022年第5期44卷 49-59页

作者：刘江李健聪蔡伯根王剑程君北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

复杂电磁环境下基于卫星导航的列车定位所面临的安全威胁是新型智能铁路系统亟需关注的重要问题。针对卫星定位中常见的窄带干扰信号,提出一种基于自适应陷波滤波的干扰防护方法。该方法利用奇异值分解进行干扰特征提取,运用离线干扰样... 详细信息

复杂电磁环境下基于卫星导航的列车定位所面临的安全威胁是新型智能铁路系统亟需关注的重要问题。针对卫星定位中常见的窄带干扰信号,提出一种基于自适应陷波滤波的干扰防护方法。该方法利用奇异值分解进行干扰特征提取,运用离线干扰样本集进行回归分析,建立干扰特征值与陷波滤波器极点结构因子之间的关系模型,由此在动态定位过程中自适应调整陷波滤波器参数并用于干扰作用的主动抑制。基于连续波、调幅、窄带高斯白噪声三类典型窄带干扰信号场景的测试结果表明,本文提出的方法能够根据干扰特征动态调整陷波滤波器参数;与未实施干扰防护处理及固定参数陷波滤波防护方案相比,在不同干扰强度水平下能够实现更优的卫星捕获能力,定位误差及其标准差相对无干扰防护情况分别降低25.15%和24.12%;在干扰强度较高情况下,干扰抑制效果及定位可用性保障能力更为显著。该方法对于卫星定位用于新型智能铁路系统主动抵御外部干扰入侵具有明确意义。

关键词：卫星导航列车定位窄带干扰自适应陷波滤波奇异值分解

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基于α-截集三角模糊数和攻击树的CTCS网络安全风险评估方法

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计算机应用 2024年第4期44卷 1018-1026页

作者：姚洪磊刘吉强童恩栋牛温佳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

针对工业控制系统网络安全风险评估影响因素的不确定性和指标量化困难问题,提出一种基于模糊理论和攻击树的方法评估工业控制系统风险,并将它应用于中国列车控制系统(CTCS)的风险评估。首先,基于CTCS可能面临的网络安全威胁和系统自身... 详细信息

针对工业控制系统网络安全风险评估影响因素的不确定性和指标量化困难问题,提出一种基于模糊理论和攻击树的方法评估工业控制系统风险,并将它应用于中国列车控制系统(CTCS)的风险评估。首先,基于CTCS可能面临的网络安全威胁和系统自身的脆弱性建立攻击树模型,使用α-截集三角模糊数(TFN)计算攻击树叶节点和攻击路径的区间概率;其次,利用层次分析法(AHP)建立安全事件损失数学模型,最终得出风险评估值。实验结果表明,所提方法可以有效评估系统风险,预测攻击路径,降低主观因素对风险评估过程的影响,使评估结果更契合实际,为安全防护策略的选择提供参考和依据。

关键词：攻击树 α-截集三角模糊数层次分析法中国列车控制系统风险评估

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基于轻量化EfficientNet的小目标裂缝检测算法

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北京交通大学学报 2023年第2期47卷 114-121页

作者：邢仁琦杨怀志薄一军尤嘉张淳杰李丹勇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 京沪高速铁路股份有限公司北京100038 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 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题.基于此,提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测,在检测模型中融合注意力机制,以增强对小目标的识别能力.将提出的模型应... 详细信息

现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题.基于此,提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测,在检测模型中融合注意力机制,以增强对小目标的识别能力.将提出的模型应用到细微裂缝检测中,从增强小目标识别、减少模型参数、提高网络检测速度三方面进行改进,研究结果表明:当输入图像为416×416分辨率时,本文模型的F1值相比于主流检测模型至少有3%的提升,模型的参数量与主流检测器相比减少了80%~85%,检测速率可达到每秒帧数(Frame Per Second,FPS)102帧/s.

关键词：小目标检测注意力机制 EfficientNet 裂缝检测

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