检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2021年第2期35卷 87-93页

作者：毛向向王红军韩凤霞王楠陈晓杨伟北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京市高端装备智能感知与控制国际科技合作基地北京100192 机电系统测控北京市重点实验室北京100192

随着高端装备在工业领域的广泛应用,其运行状态对装备的安全性和产品的性能影响重大,突发故障往往造成巨大的人民生命财产的巨大损失并影响社会的安全稳定。机电系统多处于变转速工作状态,其状态特征信息难以获取,为机电系统的故障诊断... 详细信息

随着高端装备在工业领域的广泛应用,其运行状态对装备的安全性和产品的性能影响重大,突发故障往往造成巨大的人民生命财产的巨大损失并影响社会的安全稳定。机电系统多处于变转速工作状态,其状态特征信息难以获取,为机电系统的故障诊断和预测带来困难。针对此问题,提出了深度学习的机电系统故障分类识别诊断模型。首先将采集到的关键部位的振动信号进行时频变换转换为时频图构成输入样本;其次将样本输入深度学习神经网络进行特征学习和状态识别;研究了不同变换与深度学习卷积神经网络相结合的方法,应用于某机电系统试验台进行故障状态分类性能对比,实验结果表明该方法为机电系统的故障诊断提供了一种新途径。

关键词：机电系统深度学习卷积神经网络故障诊断

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射手模型优化与辨识及其对图像制导的影响

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航空学报 2021年第7期42卷 459-472页

作者：王辉李涛唐道光吴骏雄张意黎海青北京理工大学宇航学院北京100081 北京理工大学无人机自主控制技术北京市重点实验室北京100081 北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100085 中北大学电气与控制工程学院太原030051 中国北方工业公司北京100053 中国兵器工业第203研究所西安710065

基于数据链通信的人在回路制导模式额外引入了射手动力学而且存在图像信号延时,含有射手动力学的控制回路会对目标在视场(LOS)中的误差角进行跟踪补偿,从而提升图像制导弹药的制导控制性能。为探究射手动力学和图像信号延时对人在回路... 详细信息

基于数据链通信的人在回路制导模式额外引入了射手动力学而且存在图像信号延时,含有射手动力学的控制回路会对目标在视场(LOS)中的误差角进行跟踪补偿,从而提升图像制导弹药的制导控制性能。为探究射手动力学和图像信号延时对人在回路制导性能的影响,基于真实的图像导引头模型及参数,设计校正网络以满足导引头稳定回路的性能需求;引入两类射手模型,针对射手模型2,优化模型结构并通过贴近真实环境的辨识实验得到动力学参数,弥补了现有建模的不足。基于射手对不同图像信号延时的适应性,对比研究了两类射手模型与不同图像信号延时对导引头控制系统稳定性、快速性和人在回路比例导引制导精度的影响。仿真结果表明:图像信号延时越长,导引头跟踪速度越低、误差角越大,制导系统的收敛时间越长;优化后的射手模型2及其参数辨识更准确地描述了射手的操作行为,对制导系统的影响较低且满足系统性能要求。

关键词：射手模型优化与辨识图像导引头图像制导人在回路图像信号延时制导精度

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基于随机森林算法的函数缺陷定位

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科学技术与工程 2020年第32期20卷 13278-13284页

作者：李倩倩牟永敏赵晓永北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学信息管理学院北京100192

缺陷定位是软件调试过程中的重要阶段,通过挖掘程序执行过程中的动态信息与执行结果之间的关系,可以有效定位缺陷位置。由此提出一种基于随机森林算法的函数缺陷定位方法(function defect location based on random forest,FDLRF)。其... 详细信息

缺陷定位是软件调试过程中的重要阶段,通过挖掘程序执行过程中的动态信息与执行结果之间的关系,可以有效定位缺陷位置。由此提出一种基于随机森林算法的函数缺陷定位方法(function defect location based on random forest,FDLRF)。其具体思想是:首先动态执行测试用例获取函数的动态调用图并生成DOT文件,解析该文件获取各个函数的轨迹信息,建立特征矩阵,同时利用合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)得到均衡样本,运用随机森林算法对数据进行训练,从而获得每个属性的贡献度信息,即函数缺陷概率。实验结果表明,该方法较传统算法在定位准确率有了一定程度的提升。

关键词：缺陷定位函数轨迹信息随机森林合成少数类过采样技术(SMOTE)算法

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面向多用户语义知识库高效可信联邦遗忘方案

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中国科学: 信息科学 2025年第6期55卷 1508-1508页

作者：林怡静任金科王嘉诚马楠张晔崔曙光北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室北京 100876 中国深圳市未来智联网络研究院深圳 518172 中国 518172 639798 鹏城实验室宽带通信部深圳 518055 中国北京信息科技大学计算机学院北京 100192 中国

语义通信通过发送方和接收方共享语义知识库, 从原始数据中提取核心语义信息, 并传输编码后的语义信息, 从而减少传输数据量, 提高传输效率. 在多用户语义通信中, 语义知识库依赖多用户数据训练以实现精准的语义理解和传输. 为保护用户... 详细信息

语义通信通过发送方和接收方共享语义知识库, 从原始数据中提取核心语义信息, 并传输编码后的语义信息, 从而减少传输数据量, 提高传输效率. 在多用户语义通信中, 语义知识库依赖多用户数据训练以实现精准的语义理解和传输. 为保护用户隐私, 联邦学习允许多用户在不共享原始数据的前提下协作训练语义知识库. 然而, 在协同训练过程中可能引入过时、不相关、有害等无效数据, 影响多用户语义知识库的可靠性和整体通信性能. 为消除无效数据的影响并维持语义知识库的可用性, 需要消耗大量通信和计算资源重新协同训练语义知识库. 为解决该问题, 本文创新地提出一种面向多用户语义知识库的高效可信联邦遗忘方案, 考虑单层多用户语义通信和多层多用户语义通信的不同层次需求, 设计基于梯度上升和可信执行环境的联邦遗忘方法, 在有效移除无效数据影响的同时确保语义知识库的可靠性. 实验结果表明, 在单层和多层的语义通信场景下, 提出方案大幅减少计算开销, 且在遗忘数据的识别准确率和遗忘后语义知识库的准确率上与重训练方法相当.

关键词：多用户语义通信语义知识库联邦遗忘

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智能网联汽车技术教学内容优化研究

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中国教育技术装备 2021年第24期 72-75页

作者：马彬童亮北京信息科技大学机电工程学院 100192 北京信息科技大学新能源汽车北京实验室 100192 北京信息科技大学北京电动车辆协同创新中心 100192

针对目前智能网联汽车课程内容较多、关注问题较全面及开设的课程课时限制问题,对教学内容进行优化整合研究。以OBE理念为基础,结合智能网联汽车智能感知、决策和控制三个关键内容,将智能网联汽车技术整合、控制理论基础算法基本原理、... 详细信息

针对目前智能网联汽车课程内容较多、关注问题较全面及开设的课程课时限制问题,对教学内容进行优化整合研究。以OBE理念为基础,结合智能网联汽车智能感知、决策和控制三个关键内容,将智能网联汽车技术整合、控制理论基础算法基本原理、智能车辆先进驾驶辅助系统、基于MATLAB的编程能力培养等内容进行梳理整合,同时给出建议教学学时。优化后的课程知识结构更加合理,覆盖面更广,符合新工科建设及一流本科专业建设的需求。

关键词： OBE理念车辆工程专业智能网联汽车技术 MATLAB

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模拟退火算法优化的BP神经网络的云粒子形状自动识别方法

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现代电子技术 2022年第12期45卷 143-148页

作者：董浩楠焦瑞莉黄敏松北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室北京100029

针对云粒子成像仪(CIP)无法对所测云粒子图像进行形状自动识别的问题,文中提出一种模拟退火算法优化的BP神经网络的云粒子形状自动识别方法。首先利用形态学处理中的闭合操作对采集后的云粒子图像进行处理,实现云粒子内部填充和边界平滑... 详细信息

针对云粒子成像仪(CIP)无法对所测云粒子图像进行形状自动识别的问题,文中提出一种模拟退火算法优化的BP神经网络的云粒子形状自动识别方法。首先利用形态学处理中的闭合操作对采集后的云粒子图像进行处理,实现云粒子内部填充和边界平滑;然后利用Holroyd特征参量和凸包计算提取云粒子图像形状特征值,利用BP神经网络识别9类云粒子图像形状。由于BP神经网络容易陷入局部最优值,因此选用模拟退火算法对BP神经网络的权值和阈值的最优值进行优化,以改善网络性能和提高识别准确率。最后,利用CIP实测云粒子数据片段对传统方法与文中所提方法进行形状识别效果对比。结果表明,相比传统的云粒子形状识别方法,所提方法对云粒子形状识别的准确率有明显提高,且能实现自动识别。

关键词：云粒子成像仪自动识别云粒子形状形状识别 BP神经网络分类模型模拟退火算法

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辐照对MOSFETs栅介质阈值电压漂移的影响研究

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2022年第1期37卷 40-44页

作者：杨燚赵凯赵钰迪董俊辰北京信息科技大学智能芯片与网络研究院北京100192 北京大学微米纳米加工技术国家级重点实验室北京100871

研究了铪基金属-氧化物半导体场效应晶体管(metal oxide semiconductor field effect transistors, MOSFETs)栅介质中陷阱诱导的退化和总剂量电离辐照效应。利用动力学蒙特卡洛模拟方法,研究了MOSFETs栅介质中本征缺陷的生长/复合、辐... 详细信息

研究了铪基金属-氧化物半导体场效应晶体管(metal oxide semiconductor field effect transistors, MOSFETs)栅介质中陷阱诱导的退化和总剂量电离辐照效应。利用动力学蒙特卡洛模拟方法,研究了MOSFETs栅介质中本征缺陷的生长/复合、辐照诱导陷阱电荷和载流子的生成以及载流子俘获/发射等多种物理行为对阈值电压漂移的影响。结果显示MOSFETs阈值电压漂移主要受温度、辐照剂量和被钝化的悬挂键密度的影响。随着温度的升高,栅介质内产生新的缺陷参与载流子输运等行为,导致阈值电压漂移更加明显。辐照剂量很小时辐照效应相对较小,陷阱诱导的退化是主要的影响因素;随着辐照剂量的累积,辐照效应开始占主导地位并产生强烈的负向漂移;当辐照剂量累积到极高水平时,阈值电压漂移表现出反弹效应。

关键词：高k栅介质金属-氧化物半导体场效应晶体管阈值电压漂移总剂量辐照效应动力学蒙特卡洛

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基于离线关键站点和路径阻抗的地铁路线推荐方法

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数据挖掘 2022年第3期12卷 246-258页

作者：戴政君宋莹北京信息科技大学数字文化重点实验室北京计算机体系结构国家重点实验室中国科学院计算技术研究所北京

目前主流的路线推荐方法先通过寻径算法在满足各种约数条件下寻找K条可行路线,然后根据乘客的出行偏好从K条可行路线中选择一条路线推荐给乘客。然而,由于寻径算法的约束条件只能通过实时计算得到K条可行路线,当同时进行大量乘客的路线... 详细信息

目前主流的路线推荐方法先通过寻径算法在满足各种约数条件下寻找K条可行路线,然后根据乘客的出行偏好从K条可行路线中选择一条路线推荐给乘客。然而,由于寻径算法的约束条件只能通过实时计算得到K条可行路线,当同时进行大量乘客的路线推荐时,由于无法快速获得推荐路线从而影响乘客的用户体验。因此本文提出基于离线关键站点的K最短时间算法,通过构造关键站点图和哈希表离线辅助查找K条最短路径,从而降低算法的时间复杂度。此外,通过分析发现,乘客对出行的负面感受与地铁换乘次数及拥挤度间并不是简单的线性关系,随着换乘次数和拥挤度的增加,乘客对出行的满意度会迅速衰减,所以,目前通过最大最小值方法计算出的乘客偏好路线并不一定是最佳路线。因此,本文设计了基于路径阻抗的地铁路线推荐方法,其中路径阻抗由不同权重的地铁时间成本和拥挤成本组成,通过计算K条最短时间路径的路径阻抗,从中选出符合乘客偏好的出行线路推荐给乘客。通过理论分析,随着查询次数的增多,本文提出的基于离线关键站点的K最短时间算法时间复杂度要远小于其他约数条件下的寻径算法。最后通过具体的实验示例验证本方法完全可以满足不同乘客的路线推荐需求。

关键词：地铁刷卡数据寻径算法路线推荐

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基于迭代训练的古文短文本聚类方法研究

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现代计算机 2022年第2期28卷 37-43页

作者：李晓璐赵庆聪齐林北京信息科技大学信息管理学院北京100192 北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 北京世界城市循环经济体系(产业)协同创新中心北京100192

传统短文本聚类存在特征关键词稀疏、特征维度高,且忽略文本语义等特点,基于古文《四库全书》和《太平御览》抽取的短文本词条数据集,提出了一种基于BERT+K-means+迭代训练的融合模型对短文本数据集进行聚类研究。使用BERT预训练模型来... 详细信息

传统短文本聚类存在特征关键词稀疏、特征维度高,且忽略文本语义等特点,基于古文《四库全书》和《太平御览》抽取的短文本词条数据集,提出了一种基于BERT+K-means+迭代训练的融合模型对短文本数据集进行聚类研究。使用BERT预训练模型来获取词条短文本的向量表示,将该向量表示作为Kmeans算法的输入得到初始聚簇结果,利用离群值检测算法将聚簇结果划分为离群值和非离群值集合,使用非离群值训练出的分类器对离群值进行再次划分,迭代进行,直至达到停止标准。将BERT词向量模型与TFIDF以及Word2vec词向量模型进行对比实验,对比结果证明BERT预训练模型相较TF-IDF和Word2vec两种词向量表示效果有显著的提升,实验还证明了迭代训练对于本文古文短文本数据集的有效性。

关键词：古文短文本聚类 BERT模型 K-Means聚类迭代训练

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高超音速飞行器伸缩机翼的结构设计及稳定性分析

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机械工程师 2021年第6期 31-33,36页

作者：徐晓涵刘超北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学生物医学检测技术及仪器北京实验室北京100192

高超音速飞行器机翼变形技术是军事领域研究的重点内容,对提升飞行器性能有着至关重要的作用。伸缩机翼技术是机翼变形技术的主要研究方向之一,文中以四连杆机构为基本单元设计了大承载、机翼面积变形量大、结构性能稳定的伸缩机翼机构... 详细信息

高超音速飞行器机翼变形技术是军事领域研究的重点内容,对提升飞行器性能有着至关重要的作用。伸缩机翼技术是机翼变形技术的主要研究方向之一,文中以四连杆机构为基本单元设计了大承载、机翼面积变形量大、结构性能稳定的伸缩机翼机构。从运动学角度研究了伸缩机翼的运动规律;通过静态应力仿真分析了其结构的稳定性;从模态特性角度分析了其在5阶不同振动频率下的变形情况。分析证明,设计符合伸缩机翼机构在高超音速环境下的动力学和静力学性能要求,为超高音速飞行器的机翼设计提供了一种简单、结构稳定、性能可靠的方案。

关键词：伸缩机翼高超音速飞行器强度分析模态特性

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