检索结果-内蒙古大学图书馆

1998-2018年我国林业有害生物灾情的时序分析

林业科学 2022年第7期58卷 134-143页

作者：孟贵刘叶菲张旭峰赵程乐吴水荣中国林业科学研究院林业科技信息研究所北京100091 中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室北京100101 北京工业大学经济与管理学院北京100124

【目的】准确识别我国不同时期林业有害生物各类灾害的强度差异、变化趋势及灾情综合等级的年际变化,是制定有效的林业有害生物灾害应对策略及实施差异化财政补贴政策的前提,对防范林业灾害风险、提高森林资源风险管控水平以及增强林业... 详细信息

【目的】准确识别我国不同时期林业有害生物各类灾害的强度差异、变化趋势及灾情综合等级的年际变化,是制定有效的林业有害生物灾害应对策略及实施差异化财政补贴政策的前提,对防范林业灾害风险、提高森林资源风险管控水平以及增强林业碳汇供给能力都具有重要意义。【方法】利用1998—2018年我国林业生物灾害统计资料,采用数值分析方法分析林业生物灾害的总体发生概况;根据1998—2018年我国林业病害、虫害和鼠害灾害发生率变异值阐述各类灾害发生强度的年际变化;进一步采取灰色关联度法确定林业病害、虫害和鼠害在林业有害生物灾害中的关联度以及对森林资源的影响权重,从而确定1998—2018年我国林业有害生物灾情综合指数,最后对上述时期我国林业有害生物灾情综合等级进行划分。【结果】1)1998—2018年,我国林业有害生物灾害主要以虫害为主,虫害发生面积最大,其次是病害和鼠害;但鼠害发生面积的增长率要高于病害和虫害,2018年林业鼠害、病害和虫害发生面积较1998年分别增长了156.36、83.09和57.72个百分点。2)不同年份林业各类生物灾害发生强度存在差异性。2007年是研究期内林业虫害和鼠害发生强度最高的年份,而林业病害发生强度最高的年份则在2018年。3)根据1998—2018年林业有害生物灾情综合指数,可以将1998—2018年我国林业生物灾害划分为3个阶段,第一阶段为1998—2005年,这一时期林业有害生物灾情综合等级最低,林业有害生物对森林资源危害最小;第二阶段为2006—2008年,该阶段林业有害生物对森林资源造成的危害最严重,灾情综合等级最高,其中又以2007年最为严重;第三阶段为2009—2018年,该阶段灾情综合等级有所下降,但总体受灾程度仍较为严重。【结论】1998—2018年我国林业有害生物灾害发生总面积不断增加,轻度灾害占主体但其面积呈逐年增长趋势,中、重度灾害发生面积和发生率均波动下降。林业虫害每年发生面积较为严重,鼠害发生面积呈快速增加态势,当前林业病害达到研究期最高强度。此外,林业有害生物灾情综合等级虽有所下降,但仍处在较高水平,且有害生物灾害面积逐年增加,防控形势仍较为严峻。采取差异化的林业生物灾害应对措施,重点遏制住林业鼠害快速增长的趋势,降低林业虫害的发生率并加大对重度病害的防治力度等手段或可以有效维护我国的生态安全、促进生态文明建设。

关键词：林业有害生物灾害灾情等级综合评估时序变化

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基于近似消息传递的切伦科夫激发的荧光扫描断层重建

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中国激光 2020年第2期47卷 317-324页

作者：冯金超常迪李哲孙中华贾克斌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 北京先进信息网络实验室北京100124

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3... 详细信息

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3 cm或低对比度的荧光目标进行准确重建。为克服这一问题,提出了一种基于近似信息传递算法的断层CELSI稀疏重建方法。为说明该算法的优点,将其与传统的Tikhonov正则化算法以及3种基于稀疏的重建算法进行比较。实验结果表明,就均方误差和对比噪声比而言,本文算法可以获得最优的重建结果。

关键词：医用光学图像重建技术切伦科夫激发的荧光扫描成像断层成像近似消息传递稀疏重建

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咽拭子采集机器人表情识别与交互

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计算机工程与应用 2022年第8期58卷 125-135页

作者：郭馨蔚马楠刘伟锋孙富春张津丽陈洋张国平北京科技大学机械工程学院北京100083 北京工业大学信息学部北京100124 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 清华大学计算机科学与技术系北京100084

咽拭子采集机器人对采集人的表情识别、情绪表达等感知交互,对于咽拭子采集机器人成功执行任务具有重要的意义。咽拭子机器人采集到的数据样本在训练过程中要解决遮挡去除及微表情识别的拓展、自采集数据集的定义、关键帧识别及处理、... 详细信息

咽拭子采集机器人对采集人的表情识别、情绪表达等感知交互,对于咽拭子采集机器人成功执行任务具有重要的意义。咽拭子机器人采集到的数据样本在训练过程中要解决遮挡去除及微表情识别的拓展、自采集数据集的定义、关键帧识别及处理、表情分类及划定、交互集成等关键问题。针对以上问题,设计了一种高效自修复网络(efficient self-cured network,ESCN),构建了具有类识别人脸能力的特征提取加权模型,通过多尺度注意力机制捕捉受试者的面部表情区,通过重标签校正的线性聚合模型识别咽拭子采集者的面部表情。实验在真实数据集RAF-DB、FER2013和自采集数据集上进行验证。实验结果表明,ESCN比经典模型的准确率提升4.643~11.058个百分点,同时参数量相对较小,便于轻量化和集成。

关键词：咽拭子采集表情识别特征提取感知交互

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基于偶极子成像和3D卷积神经网络的源域运动想象解码方法

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北京生物医学工程 2024年第5期43卷 441-450页

作者：李明爱李翔宇北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成... 详细信息

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成像(electroencephalography source imaging,ESI)技术计算运动想象脑电信号的偶极子源估计;接着,获取每类MI任务的平均偶极子源估计,基于数据驱动自动选择每类任务中偶极子激活水平较高且最大区分于其他任务的时刻作为中心采样点,再对中心采样点进行前后延伸并按任务顺序组合,形成感兴趣时间(time of interest,TOI);其次,选择覆盖高激活偶极子的Desikan-Killiany(DK)神经分区,并对局部保持投影方法(local preserving projection,LPP)增加DK分区约束,获得一种改进的有监督LPP(LPP DK);进而,基于LPP DK分别将所选择左、右半脑分区内的偶极子坐标从3维(three dimensional,3D)降成2维,获得具有神经生理先验信息的偶极子2D坐标,再结合TOI内各采样点处偶极子的幅值信息进行成像,并进行插值、下采样操作,得到偶极子的2D幅值图;随后,将TOI内偶极子的2D幅值图按时间顺序堆叠,获得左、右半脑的3D偶极子特征图,并将其作为网络的输入数据;最后,根据输入数据的特点,设计一种双分支3D卷积神经网络(dual-branched 3DCNN,DB3DCNN)实现MI解码。结果基于BCI competition IV 2a数据集进行实验研究,取得了86.50%的平均解码准确率。结论基于DI所得3D偶极子特征图能够较好地保留偶极子的最佳激活时间、程度及生理空间信息,且与DB3DCNN性能匹配。

关键词：运动想象脑源成像局部保持投影卷积神经网络 Desikan-Killiany分区

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一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统

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北京生物医学工程 2024年第6期43卷 575-583页

作者：李明爱徐裕超北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷... 详细信息

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的识别能力下降。为改善运动想像解码模型对时间的自适应性,本文提出一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统(session-incremental learning system,SILS)。方法首先,对运动想象脑电信号进行带通滤波和下采样等预处理,以增强与运动想象相关的信息;其次,设计一种多分支双注意力多模块卷积神经网络对多导联MI-EEG进行多尺度时间特征和空间特征的提取与整合,并基于注意力机制增强通道和空间维度的关键信息;然后,利用知识蒸馏技术及注意力损失改善增量时期解码模型持续学习新知识和保留旧知识的能力;进一步,基于最近邻法挑选少量优质旧样本进行数据回放,提升增量模型的抗遗忘性能力;最后,基于BCI Competition IV Dataset 2b公开数据集进行大量实验研究,通过可塑性和稳定性两项指标验证SILS性能。结果 SILS对第1~5阶段的数据依次取得79.21%、79.05%、89.06%、88.38%和88.47%的平均准确率,第5阶段的SILS对第1~4时段(session)数据的平均遗忘率分别为9.72%、9.10%、9.88%和6.04%。结论 SILS具有自动调整模型参数,保持持续学习和自我更新的能力,表现出很好的时间适应性和性能稳定性。

关键词：脑电信号运动想像增量学习知识蒸馏注意力机制

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域名生成算法检测技术综述

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计算机科学 2024年第8期51卷 371-378页

作者：汪绪先黄缙华翟优李础南王宇张宇鹏张翼鹏杨立群李舟军中国南方电网公司重点实验室电网自动化实验室广州510080 广东电网有限责任公司电力科学研究院广州510080 北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京航空航天大学网络空间安全学院北京100191 北方工业大学信息学院北京100144

C&C服务器是网络攻击者用于控制僵尸主机的中间服务器,在僵尸网络中处于核心位置。为增强C&C服务器的隐蔽性,网络攻击者使用域名生成算法来隐藏C&C服务器地址。近年来,域名生成算法检测技术作为检测僵尸网络的重要手段,已... 详细信息

C&C服务器是网络攻击者用于控制僵尸主机的中间服务器,在僵尸网络中处于核心位置。为增强C&C服务器的隐蔽性,网络攻击者使用域名生成算法来隐藏C&C服务器地址。近年来,域名生成算法检测技术作为检测僵尸网络的重要手段,已经成为一个研究热点。首先,介绍了当前网络安全的发展态势和僵尸网络的拓扑结构。其次,介绍了域名生成算法和相关数据集。接着,介绍了域名生成算法检测技术的分类,并对这些检测技术进行总结综述。最后,探讨了现阶段域名生成算法检测技术存在的问题,并对未来研究方向进行了展望。

关键词：僵尸网络 C&C服务器域名生成算法域名生成算法检测网络安全威胁

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接驳轨道交通的公交线路接驳效用影响模型

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2023年第2期47卷 218-222,228页

作者：赵海宾吴明珠朱经纬翁剑成刘哲祁昊交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心北京100029 北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124 交通运输部规划研究院信息所北京100028

文中利用公共交通多源数据提取了乘客出行全过程出行链,引入数据包络分析方法提出了基于多维度指标的接驳轨道交通的公交线路接驳效用的定量化评价方法,并从建成环境、交通条件、客流条件等方面建立了外部影响因素集,提出了基于托宾(Tob... 详细信息

文中利用公共交通多源数据提取了乘客出行全过程出行链,引入数据包络分析方法提出了基于多维度指标的接驳轨道交通的公交线路接驳效用的定量化评价方法,并从建成环境、交通条件、客流条件等方面建立了外部影响因素集,提出了基于托宾(Tobit)回归模型的公交线路接驳效用影响模型,选取北京市天通苑区域的公交线路为例进行实证分析.结果表明:公交线路拥堵里程占比、途径信号交叉口数量和沿线客流强度等因素对接驳轨道交通公交线路接驳效用产生较为显著的影响.

关键词：城市交通公交可达性公共交通接驳效用托宾回归模型公交运营优化

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对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法

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计算机应用与软件 2024年第2期41卷 229-237页

作者：王彩云玄祖兴周建平胡晰远程钢炜宋禄琴北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学基础与交叉科学研究所北京100101 安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 北京协和医院眼科中心北京100005

由于不同数据集的质量、拍摄条件和采集状态的差异,导致模型图像分割效果参差不齐。针对这种情况,提出对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法,从不同眼底图像数据集中分割视盘(OD)和视杯(OC),在生成对抗网络的基础上,改进生成器网络,加... 详细信息

由于不同数据集的质量、拍摄条件和采集状态的差异,导致模型图像分割效果参差不齐。针对这种情况,提出对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法,从不同眼底图像数据集中分割视盘(OD)和视杯(OC),在生成对抗网络的基础上,改进生成器网络,加入密集连接块,使网络在更低计算成本、更短训练时间的情况下,获得更优的性能,提高了模型在不同数据集中的泛化能力。实验结果表明,在REFUGE数据集中验证了该算法在分割性能方面的稳定性,同时将算法推广到无须进一步训练就能测试来自不同设备的眼底数据集中均取得了较好的效果。

关键词：深度学习图像分割生成对抗网络(GAN) 眼底图像青光眼诊断

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基于简化型LSTM神经网络的时间序列预测方法

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北京工业大学学报 2021年第5期47卷 480-488页

作者：李文静王潇潇北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控... 详细信息

针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测.

关键词：时间序列预测长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络门耦合参数精简梯度下降算法污水处理过程

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基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法

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模式识别与人工智能 2020年第1期33卷 50-58页

作者：于乃功魏雅乾王林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 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地... 详细信息

针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地图.基于汉明距离计算视觉信息与视图库中图像的相似度,实现对复杂动态环境中熟悉场景的识别,完成机器人在环境中的定位及位置纠正.仿真与物理实验验证文中方法的有效性与鲁棒性.

关键词：卷积神经网络(CNN) 海马体认知地图位置细胞网格细胞

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