检索结果-内蒙古大学图书馆

食品科学技术学报 2018年第4期36卷 93-99页

作者：邢素霞王九清陈思王睿北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室/计算机与信息工程学院北京100048

鸡肉在贮藏和运输过程中容易腐败变质,利用高光谱成像技术的图、谱合一特点,同时获取鸡肉的光谱特征和纹理、颜色特征,通过鸡肉的内在特征与外在特征综合实现鸡肉品质快速分类。制备62份鸡胸肉样品,通过理化分析分为放心食用、可食用、... 详细信息

鸡肉在贮藏和运输过程中容易腐败变质,利用高光谱成像技术的图、谱合一特点,同时获取鸡肉的光谱特征和纹理、颜色特征,通过鸡肉的内在特征与外在特征综合实现鸡肉品质快速分类。制备62份鸡胸肉样品,通过理化分析分为放心食用、可食用、不建议食用和不可食用4类;以已知分类结果的42个样品作为训练集,将纹理、颜色、光谱特征作为K-means-RBF神经网络的输入,确定K-means初始分类中心、训练RBF神经网络,构建K-means-RBF鸡肉品质分类模型,并利用剩余20个样品作为测试集,对K-means-RBF鸡肉品质分类模型进行测试。测试结果显示,通过训练后的K-means-RBF神经网络对20个测试集样品的分类正确率达到100%;而分别采用纹理、颜色和纹理颜色综合特征作为输入建立的分类器,正确率分别为85%、80%、95%。鸡肉品质分类成功利用了高光谱成像技术"图谱合一"的特点,实现了鸡肉品质的综合检测,验证了K-means-RBF融合方法在高光谱数据分析中的有效性,及单一特征在分类中的局限性。

关键词：鸡肉高光谱 K-means-RBF 数据融合

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空间太阳望远镜FPGA星载图像压缩模块的设计与实现

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宇航学报 2008年第4期29卷 1345-1349,1380页

作者：马瑞敏王景宇王国权中国科学院国家天文台空间技术实验室北京100012 黑龙江科技学院计算机与信息工程学院哈尔滨150027

应用(5,3)整数小波变换和稀疏矩阵的游程编码方法,为空间太阳望远镜卫星(SST)中的图像压缩单元(DCU)构建了一种高效高速的FPGA运算模块,使DCU压缩2048×1024大小太阳图像的时间由原先中德联合设计的32秒减为0.23秒,压缩速度提高了... 详细信息

应用(5,3)整数小波变换和稀疏矩阵的游程编码方法,为空间太阳望远镜卫星(SST)中的图像压缩单元(DCU)构建了一种高效高速的FPGA运算模块,使DCU压缩2048×1024大小太阳图像的时间由原先中德联合设计的32秒减为0.23秒,压缩速度提高了两个数量级,各项技术指标均满足SST科学任务需求,为今后扩展功能及航天高精度遥感技术发展提供了宝贵的经验和技术储备。

关键词： SST 图像压缩小波变换稀疏矩阵 RLE FPGA

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霾光谱特性分析与卫星遥感识别算法

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光谱学与光谱分析 2016年第12期36卷 3817-3824页

作者：葛巍陈良富司一丹葛强范萌李莘莘中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元... 详细信息

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元反演算法通常把灰霾当做薄云、雾或地表亮目标处理,无法反演霾天的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。笔者研究了云、雾、霾、地表覆盖等不同像元在可见光、近红外以及红外通道的光谱特性。基于MODIS数据,参考相关的云监测和气溶胶反演算法,选取多个对灰霾敏感的光谱通道,计算表观反射率和亮度温度。针对不同波段,分别探讨了霾与薄云、低层云、雾、浓密植被和地表亮目标等像元之间的光谱差异,统计灰霾分布的阈值区间,并设计基于MODIS卫星遥感数据的灰霾识别自动处理流程。通过对2008年华北平原春夏两个重霾事件进行测试,该算法的霾分布监测结果与卫星真彩图具有较好的一致性。基于北京和香河AERONET站点观测的高AOD数据,验证了本算法的霾识别率接近80%,在一定程度能够弥补MODIS标准气溶胶算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾识别过程中的主要误差来源,并提出了基于霾纹理特征,以及其他辅助数据支撑的改进方法。

关键词：霾光谱特性 MODIS 表观反射率亮度温度

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基于深度残差双单向DLSTM的时空一致视频事件识别

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计算机学报 2018年第12期41卷 2852-2866页

作者：李永刚王朝晖万晓依董虎胜龚声蓉刘纯平季怡朱蓉苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 嘉兴学院数理与信息工程学院浙江嘉兴314001 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

监控视频下的事件识别是近期计算机视觉领域的研究热点之一.然而,自然场景下监控视频往往具有背景复杂、事件区域内对象遮挡严重等特点,使得事件类内差异大、类间差异小,给识别带来了很大的困难.为解决复杂背景下事件识别问题,提出了一... 详细信息

监控视频下的事件识别是近期计算机视觉领域的研究热点之一.然而,自然场景下监控视频往往具有背景复杂、事件区域内对象遮挡严重等特点,使得事件类内差异大、类间差异小,给识别带来了很大的困难.为解决复杂背景下事件识别问题,提出了一种基于深度残差双单向DLSTM(DRDU-DLSTM)的时空一致视频事件识别方法.该方法首先从训练好的时间CNN网络和空间CNN网络获取视频的时空深度特征,经LSTM同步解析后形成时空特征数据联接单元DLSTM,并作为残差网络的输入.双单向传递的DLSTM联接后构成DU-DLSTM层;多个DU-DLSTM层再加一个恒等映射形成残差模块;在此基础上,多层的残差模块堆叠构成了深度残差网络架构.为了进一步优化识别结果,设计了基于双中心Loss的2C-softmax目标函数,在最大化类间距离的同时最小化类内间隔距离.在监控视频数据集VIRAT 1.0和VIRAT 2.0上的实验表明,该文提出的事件识别方法有很好的性能表现和稳定性,识别准确率分别提高了5.1%和7.3%.

关键词：事件识别时空一致残差网络 LSTM 双单向 DLSTM 深度特征监控视频

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中文医疗文本中的嵌套实体识别方法

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软件学报 2024年第6期35卷 2923-2935页

作者：闫璟辉宗成庆徐金安北京交通大学计算机与信息工程学院北京100091 模式识别国家重点研究室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

实体识别是信息抽取的关键技术.相较于普通文本,中文医疗文本的实体识别任务往往面对大量的嵌套实体.以往识别实体的方法往往忽视了医疗文本本身所特有的实体嵌套规则而直接采用序列标注方法,为此,提出一种融合实体嵌套规则的中文实体... 详细信息

实体识别是信息抽取的关键技术.相较于普通文本,中文医疗文本的实体识别任务往往面对大量的嵌套实体.以往识别实体的方法往往忽视了医疗文本本身所特有的实体嵌套规则而直接采用序列标注方法,为此,提出一种融合实体嵌套规则的中文实体识别方法.所提方法在训练过程中将实体的识别任务转化为实体的边界识别与边界首尾关系识别的联合训练任务,在解码过程中结合从实际医疗文本中所总结出来的实体嵌套规则对解码结果进行过滤,从而使得识别结果能够符合实际文本中内外层实体嵌套组合的组成规律.在公开的医疗文本实体识别的实验上取得良好的效果.数据集上的实验表明,所提方法在嵌套类型实体识别性能上显著优于已有的方法,在整体准确率方面比最先进的方法提高0.5%.

关键词：实体识别中文文本医疗领域嵌套实体识别边界识别

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TRE加密技术研究

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计算机研究与发展 2014年第6期51卷 1206-1220页

作者：袁科刘哲理贾春福马昊玉吕述望南开大学计算机与控制工程学院天津300071 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093

TRE(timed-release encryption)是一种由发送者指定未来特定解密时间的密码原语,其所具备的时间相关特性在许多具有时间敏感性的现实应用场景(如电子投标、分期付款、在线考试、电子机密档案)均有着十分重要的应用价值.首先,在对已有TR... 详细信息

TRE(timed-release encryption)是一种由发送者指定未来特定解密时间的密码原语,其所具备的时间相关特性在许多具有时间敏感性的现实应用场景(如电子投标、分期付款、在线考试、电子机密档案)均有着十分重要的应用价值.首先,在对已有TRE方案进行分类并分析总结各类TRE特点的基础上,给出TRE的形式化定义与安全目标定义;其次,介绍了3种TRE基本架构及其所涉及的数学问题,并给出了3种典型的TRE构造方案;再次,分析总结了TRE的安全目标及其在自适应选择明文与自适应选择密文攻击模型下的安全性;然后,开展了TRE的应用研究,特别是提出TRE与其他密码机制结合的前提条件和一般化方案,并构造出一个TRE结合可搜索加密的具体方案;最后,讨论了TRE未来需进一步研究的问题.

关键词： Timed-Release加密时间服务器时间陷门双线性映射可证明安全随机预言机

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基于小波变换的数字胸片增强

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中国医学影像技术 2010年第10期26卷 1976-1979页

作者：侯园园周萍首都医科大学生物医学工程学院计算机教研室北京100069

目的研究一种基于小波变换的数字胸片图像增强新算法。方法小波分解后,首先利用小波阈值法进行去噪预处理,然后对高频分量采用非线性增强,对低频分量采用反锐化掩模增强方法,通过小波反变换重构出增强后的图像。结果通过对传统增强方法... 详细信息

目的研究一种基于小波变换的数字胸片图像增强新算法。方法小波分解后,首先利用小波阈值法进行去噪预处理,然后对高频分量采用非线性增强,对低频分量采用反锐化掩模增强方法,通过小波反变换重构出增强后的图像。结果通过对传统增强方法和本文提出的小波增强新方法进行实验对比,验证了本文算法对数字胸片图像有较好的增强效果。结论对于分辨力低、噪声干扰严重、光照不均的数字胸片图像,本文提出的基于小波变换的增强新方法可保留图像细节信息,同时有效去除噪声。

关键词： X线影像增强小波变换反锐化掩模

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基于局部频谱的滚动轴承故障特征提取方法

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电子学报 2018年第1期46卷 160-166页

作者：苏维均杨飞于重重程晓卿崔世杰北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

滚动轴承振动信号是非线性、非平稳信号,如何对复杂的非周期滚动轴承数据进行准确特征提取十分具有挑战性.本文提出一种基于局部频谱的轴承数据特征提取方法.该方法将预处理得到的分割点与频谱分析结合起来,构建了数据的局部化特征,确... 详细信息

滚动轴承振动信号是非线性、非平稳信号,如何对复杂的非周期滚动轴承数据进行准确特征提取十分具有挑战性.本文提出一种基于局部频谱的轴承数据特征提取方法.该方法将预处理得到的分割点与频谱分析结合起来,构建了数据的局部化特征,确定了局部频率的定义以及时频域的构造方法,并对局部频谱进行特征提取.实验表明,该方法克服了希尔伯特变换仅适合描述窄带信号的局限性,并弥补傅里叶全局频率只对无限波动周期信号才具有明显价值的缺陷.减少虚假频率产生的同时,兼容了时域和频域的分析能力,为非线性非平稳滚动轴承时域数据的特征提取提供了一种新方法,在滚动轴承故障诊断方面有很高的实用价值.

关键词：故障诊断滚动轴承特征提取局部频谱分割点

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基于信息熵的核属性增量式高效更新算法

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模式识别与人工智能 2013年第1期26卷 42-49页

作者：钱文彬杨炳儒徐章艳张长胜北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 广西师范大学计算机科学与信息工程学院桂林541004

针对基于信息熵求核算法效率不理想的情况,给出信息观下的二进制差别矩阵定义,理论上证明基于信息熵的核属性与基于二进制差别矩阵的核属性等价;并将决策表划分为相容的对象集和不相容的对象集,缩小求核算法的搜索空间;然后针对动态的... 详细信息

针对基于信息熵求核算法效率不理想的情况,给出信息观下的二进制差别矩阵定义,理论上证明基于信息熵的核属性与基于二进制差别矩阵的核属性等价;并将决策表划分为相容的对象集和不相容的对象集,缩小求核算法的搜索空间;然后针对动态的决策表,研究核属性的增量更新机制,由此构造一种基于信息熵的核属性增量式高效更新算法.实例分析与实验结果验证文中算法优于同类求解算法.

关键词：粗糙集信息熵核属性增量更新算法复杂度

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基于T-SNE样本熵和TCN的滚动轴承状态退化趋势预测

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仪器仪表学报 2019年第8期40卷 39-46页

作者：于重重宁亚倩秦勇高柯柯北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络(TCN)的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用T-SNE算法提取原始振动... 详细信息

为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络(TCN)的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用T-SNE算法提取原始振动信号的低维流形特征,再计算低维流形特征的样本熵作为状态退化特征,最后基于历史状态退化特征通过TCN算法预测轴承的状态退化趋势。实验结果表明,相较于传统特征指标,T-SNE样本熵特征指标能够至少提前50 min发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,且TCN算法的预测误差仅为0. 45%,具有较高的工程应用价值。

关键词： T-分布随机近邻嵌入样本熵时间卷积网络滚动轴承状态退化趋势预测

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