检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2022年第3期43卷 211-224页

作者：向夏雨王佳慧王子睿段少明潘鹤中庄荣飞韩培义刘川意北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 国家信息中心信息与网络安全部北京100045 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 鹏城实验室网络部广东深圳518066

对结构化电子健康档案中行的概率分布进行建模并生成仿真数据非常困难,因为表格数据通常包含定类列,传统编码方式可能产生特征维数灾难的问题,从而使建模异常困难。针对这一问题,提出利用庞加莱球模型建模医疗分类特征的层级结构,并采... 详细信息

对结构化电子健康档案中行的概率分布进行建模并生成仿真数据非常困难,因为表格数据通常包含定类列,传统编码方式可能产生特征维数灾难的问题,从而使建模异常困难。针对这一问题,提出利用庞加莱球模型建模医疗分类特征的层级结构,并采用高斯耦合的生成对抗网络技术合成结构化的电子健康档案。实验表明,该方法生成的训练数据能够在保证隐私性的前提下,实现与原始数据仅相差2%的可用性差异。

关键词：生成对抗网络表示学习隐私性与可用性分析电子健康档案

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基于街景与高分遥感影像的超大城市绿地高精度识别与空间特征解析

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地球信息科学学报 2024年第12期26卷 2818-2830页

作者：陈虹汤军龚阳春陈志杰王文达王少华兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州 730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州 730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州 730070 北京工业大学建筑与城市规划学院北京 100124 兰州交通大学建筑与城市规划学院兰州 730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州 730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州 730070 中国科学院空天信息创新研究院北京 100094

城市绿地是城市生态系统的关键组成部分,对改善生态环境和提高人居质量具有无法替代的作用.高精度的城市绿地识别是城市更新及绿色基础设施优化的基础,目前针对超大城市绿地的识别与空间异质性研究相对较少.本研究以西安市为例,结合城... 详细信息

城市绿地是城市生态系统的关键组成部分,对改善生态环境和提高人居质量具有无法替代的作用.高精度的城市绿地识别是城市更新及绿色基础设施优化的基础,目前针对超大城市绿地的识别与空间异质性研究相对较少.本研究以西安市为例,结合城市街景图像与高分二号(GF-2)遥感影像,采用ISODATA分类、K-Means分类及卷积神经网络模型等方法,对绿地进行多维度、降尺度、高精度的识别与分析.结果表明:① K-Means分类方法的识别精度(84.5%)显著高于ISODATA分类方法(62.4%),且更能准确映射绿地的空间特征与异质性规律,K-Means方法识别的绿地覆盖率为0.277 0,低于ISODATA的0.360 7;② 西安主城区内街道平均绿视率为0.156 0,表明整体绿化水平良好,但不同道路存在明显的两极分化,其中30%的采样点的绿视率低于0.080 0;主城区整体呈现出高等级道路平均绿视率高于低等级道路的趋势,即主要道路＞次要道路＞干道＞三级道路;③西安主城区内街道绿视率与片区植被覆盖率整体呈现正相关,但在部分路段关联性较小,反映了街道地面纵剖面与天空俯视图的差异,二者结合可以更准确地评估和量化城市绿地.本研究可为西安市绿地规划、绿色基础设施建设和智慧管理提供一定借鉴,同时可为其他城市绿地的高精度识别与空间解析提供技术参考.

关键词：城市绿地高分遥感影像街景图像遥感图像分类西安市

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基于ResNet50和通道注意力机制的行人多属性协同识别方法

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测控技术 2022年第8期41卷 1-8,15页

作者：卓力袁帅李嘉锋北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题,利用行人属性之间的内在关联关系,基于“特征提取+回归”的思想,提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码,得到一个标签组... 详细信息

针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题,利用行人属性之间的内在关联关系,基于“特征提取+回归”的思想,提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码,得到一个标签组合向量;然后采用基于通道注意力机制的ResNet50作为主干网络提取行人图像的深度特征;最后,设计了一个包含3个全连接层的神经网络结构来建立标签组合向量与行人深度特征之间的映射模型,在一个统一的网络框架下就可以同时对行人的多种属性进行准确识别。在行人属性公共数据集PETA和RAP上的实验结果表明,采用提出的识别方法在公共数据集PETA上获得的识别准确率为84.08%,而在公共数据集RAP上可以获得高达88.12%的识别准确率。

关键词：深度学习 ResNet50 通道注意力机制多属性识别

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基于SGX的云外包计算信任问题解决方案研究

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信息安全研究 2022年第10期8卷 1028-1034页

作者：王冠尹煜北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京重点实验室北京100124

一般用户与中小企业多使用云服务商提供的分布式大数据计算环境,带来的后果是用户对代码及数据失去了部分控制权并极易遭受云端内部攻击.因此提出了可信第三方参与的基于Intel SGX(software guard extensions)的云外包计算安全方案,由... 详细信息

一般用户与中小企业多使用云服务商提供的分布式大数据计算环境,带来的后果是用户对代码及数据失去了部分控制权并极易遭受云端内部攻击.因此提出了可信第三方参与的基于Intel SGX(software guard extensions)的云外包计算安全方案,由可信第三方进行统一的计算环境安全标准制定,在云端通过SGX技术创建可信执行环境并对其进行认证与维护,保证用户代码数据在可信第三方配置的安全计算环境中执行计算,解决云外包计算中数据安全与用户信任问题.在Hadoop架构下进行安全方案的应用与模拟实验.实验结果表明,安全方案可以有效实现上述安全目标,相比标准的Map-Reduce计算性能损耗较小.

关键词：云外包大数据分布式计算 Intel SGX 云安全

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基于BMC构建TPCM可信根

基于BMC构建TPCM可信根

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首批可信计算认证产品发布会——主动免疫可信计算自主创新论坛

作者：韩现群张建标北京工业大学信息学部北京 100124 可信计算北京市重点实验室北京 100124

在可信计算3.0的双体系结构中,TPCM可信根是防护部件的核心模块.构建TPCM可信根有多种实现形式,其中在服务器平台,利用服务器本身的BMC构建TPCM是一种比较适合和易于实现的方式,一般是在BMC原有的代码内加入可信计算的相关代码,构建一个... 详细信息

在可信计算3.0的双体系结构中,TPCM可信根是防护部件的核心模块.构建TPCM可信根有多种实现形式,其中在服务器平台,利用服务器本身的BMC构建TPCM是一种比较适合和易于实现的方式,一般是在BMC原有的代码内加入可信计算的相关代码,构建一个TPCM可信根,但是BMC本身的业务代码可能存在安全隐患,会对TPCM可信根造成威胁.针对这一问题,提出了一种利用服务器多核BMC构建TPCM可信根的方案,通过多核BMC中的一个核作为BMC可信核,结合可信密码模块,实现TPCM可信根的功能,同时,基于TPCM可信根,设计了一种服务器双体系安全防护方案,经过验证,该方案可以达到设计要求,是一种安全可行的方案.

关键词：可信计算3.0 双体系架构 TPCM BMC

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城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究

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自动化学报 2021年第3期47卷 620-629页

作者：韩红桂张璐卢薇乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 中国石化青岛安全工程研究院环境保护研究室青岛266100

城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process,MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程,其优化运行涉及到多个动态性能指标.为了实现城市污水处理运行过程的优化控制,本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方... 详细信息

城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process,MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程,其优化运行涉及到多个动态性能指标.为了实现城市污水处理运行过程的优化控制,本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方法(Dynamic multiobjective intelligent optimal control,DMIOC).首先,建立了一种基于自适应核函数的动态性能指标模型,实现了城市污水处理关键性能指标的准确描述;其次,设计了一种基于自适应飞行参数调整机制的动态多目标粒子群优化算法(Dynamic multiobjective particle swarm optimization,DMOPSO),可有效平衡粒子的多样性和收敛性,完成了溶解氧和硝态氮优化设定值的实时获取;最后,利用多回路PID控制方法对溶解氧和硝态氮优化设定值进行控制,实现了城市污水处理过程安全稳定运行.将提出的DMIOC应用于城市污水处理基准仿真平台,实验结果显示:DMIOC能够提高溶解氧和硝态氮的控制效果,实现城市污水处理过程出水水质达标,并降低运行成本.

关键词：城市污水处理过程动态多目标智能优化控制动态多目标粒子群优化优化设定值

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基于信誉度的Hashgraph共识算法

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计算机应用研究 2021年第9期38卷 2590-2593,2599页

作者：周艺华贾立圆贾玉欣杨宇光北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学可信计算北京市重点实验室北京100124 北京工业大学区块链研究中心北京100124

针对Hashgraph中存在的共识过程复杂,稳定性差,系统受节点活跃度、处理能力、带宽等因素影响大等问题,提出了一种基于信誉度的Hashgraph共识算法。首先,该算法创建了信誉度模型,并将其和奖励机制结合,规范节点行为的同时激励节点积极参... 详细信息

针对Hashgraph中存在的共识过程复杂,稳定性差,系统受节点活跃度、处理能力、带宽等因素影响大等问题,提出了一种基于信誉度的Hashgraph共识算法。首先,该算法创建了信誉度模型,并将其和奖励机制结合,规范节点行为的同时激励节点积极参与数据同步与共识。其次,引入领导人优化共识过程,将虚拟投票中的投票、收集票数、确认事件三个步骤缩减为选择领导人、确认事件两个步骤,缩短了交易完成确认的时间。最后,为保证领导人节点的安全性和公平性,设计了基于信誉度的领导人选择算法,实现了领导人节点的不可预测性以抵抗拜占庭节点对领导人节点的提前攻击。实验及安全性分析表明,该算法有效降低了系统对节点的依赖性,具有系统稳定性强、共识效率高、安全性强等优点。

关键词：有向无环图区块链 Hashgraph 信誉度共识算法

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基于经济指标与极端梯度提升树的污水处理多设备预警

基于经济指标与极端梯度提升树的污水处理多设备预警

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2023中国自动化大会

作者：李泓颉杨宏燕韩红桂北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

在城市污水处理过程中,污水处理设备故障会导致生产停滞,从而造成一系列的经济损失,因此污水处理设备的持续有效运行十分重要。然而当前研究大多针对城市污水处理单设备的故障预警,多设备预警由于其数据高耦合性,算法高复杂性而难以实... 详细信息

在城市污水处理过程中,污水处理设备故障会导致生产停滞,从而造成一系列的经济损失,因此污水处理设备的持续有效运行十分重要。然而当前研究大多针对城市污水处理单设备的故障预警,多设备预警由于其数据高耦合性,算法高复杂性而难以实现。基于此,文章提出一种基于经济指标与极端梯度提升树(economical-extreme gradient boosting, E-Xgboost)的污水处理多设备预警模型,确保多设备预警的经济性与准确性。首先,通过经济指标分析数据,以降低预警成本,后结合偏最小二乘法(partial least squares, PLS)提取特征变量,并对数据进行标签化处理,以实现数据解耦。其次,利用极端梯度提升树算法,学习数据特征,识别异常数据组。然后,将识别出的异常数据组输入预警分类器,分类器按照数据标签发出对应预警信号。最后,将污水处理过程多设备预警模型应用于实际污水处理过程中,验证所提出的方法能够准确的进行设备故障预警。

关键词：多设备故障预警偏最小二乘法极端梯度提升

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多目标进化算法的污水处理过程优化控制

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控制理论与应用 2020年第1期37卷 169-175页

作者：杨壮杨翠丽顾锞乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

污水处理过程中,能耗与出水水质是两个相互矛盾的评价指标.为了找出这两个目标的最优解,本文在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的基础上进行改进,期望用更少的进化次数得到分布均匀的近似帕累托前沿.针对MOEA/D算法每一次产生的新解,... 详细信息

污水处理过程中,能耗与出水水质是两个相互矛盾的评价指标.为了找出这两个目标的最优解,本文在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的基础上进行改进,期望用更少的进化次数得到分布均匀的近似帕累托前沿.针对MOEA/D算法每一次产生的新解,本文中改进的算法从所有子问题中找到最合适新解的子问题,并在其邻域范围内进行种群的更替,在原本子问题的基础上进行二次寻优,提高子代利用率,进而用更少的迭代次数找到优化问题中的近似帕累前沿.实验证明,该算法明显减少了找到帕累托前沿的步数,使得MOEA/D算法的性能明显提升,在污水处理过程优化问题中达到了优化目标的作用.

关键词：污水处理过程智能优化控制多目标遗传算法能耗模型出水水质

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基于动态聚类的有限状态机多错误诊断

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北京工业大学学报 2021年第6期47卷 607-615页

作者：崔玲张建标北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了解决多错误诊断时枚举数量过大的问题,提出一种基于动态聚类分析的方法.首先,按照是否具有相同的初始症状冲突集对失败用例进行聚类,并计算初始症状冲突集及其转换的可疑度;然后,按照可疑度的大小枚举可能发生错误的转换组合,在枚... 详细信息

为了解决多错误诊断时枚举数量过大的问题,提出一种基于动态聚类分析的方法.首先,按照是否具有相同的初始症状冲突集对失败用例进行聚类,并计算初始症状冲突集及其转换的可疑度;然后,按照可疑度的大小枚举可能发生错误的转换组合,在枚举过程中进行再次聚类;最后,用测试集验证错误可能,生成错误诊断集.实验结果表明,该方法可以有效减少错误枚举数量,提高诊断效率.

关键词：多错误诊断动态聚类初始症状冲突集错误诊断集诊断效率

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