检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2024年第3期31卷 463-469页

作者：王雪峰李文静乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 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 北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络... 详细信息

提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。

关键词：有效性分析自组织模糊神经网络梯度下降算法网络建模

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基于注意力卷积神经网络的视觉里程计

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控制工程 2024年第6期31卷 1060-1066页

作者：高学金牟雨曼任明荣北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124 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

传统的视觉里程计(visual odometry,VO)要求图像含有大量的纹理信息,且求解过程较为复杂。针对以上问题提出基于注意力卷积神经网络的视觉里程计,对相机进行端到端的位姿估计,利用注意力机制提高模型估计轨迹的精度。首先,使用注意力-... 详细信息

传统的视觉里程计(visual odometry,VO)要求图像含有大量的纹理信息,且求解过程较为复杂。针对以上问题提出基于注意力卷积神经网络的视觉里程计,对相机进行端到端的位姿估计,利用注意力机制提高模型估计轨迹的精度。首先,使用注意力-卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模块提取图像特征;然后,将特征输入到门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)学习图像的时序连接性;最后,通过全连接层降维输出相机位姿。在KITTI数据集上完成实验,并与其他方法进行对比,结果表明卷积网络中加入注意力机制可以有效提高轨迹估计的精度,且误差低于其他视觉里程计算法。

关键词：视觉里程计注意力机制卷积神经网络门控循环单元

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基于块编码特点的压缩视频质量增强算法

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北京工业大学学报 2024年第9期50卷 1069-1076页

作者：于海杨磊高阳刘枫琪刘鹏宇孙萱张悦河南九域恩湃电力技术有限公司郑州450000 北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对现有压缩视频质量增强算法未能充分利用压缩视频特点的问题,研究了视频编码与压缩视频质量增强任务之间的本质关系,并针对性地设计了一种基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural network, 3D-CNN)的非对齐压缩视频质量增强... 详细信息

针对现有压缩视频质量增强算法未能充分利用压缩视频特点的问题,研究了视频编码与压缩视频质量增强任务之间的本质关系,并针对性地设计了一种基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural network, 3D-CNN)的非对齐压缩视频质量增强算法。实验结果表明:相较于高效视频编码(high efficiency video coding, HEVC)标准H.265,所提算法在低延迟(low delay, LD)配置下且量化参数(quantization parameter, QP)为37时,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)提升了0.465 2 dB;相较于数据压缩会议(data compression conference, DCC)中提出的多帧引导的注意力网络(multi-frame guided attention network, MGANet)方法,该算法PSNR的增长量提升了15.1%。

关键词：视频编码高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC) 压缩视频质量增强深度学习卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 三维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3D-CNN)

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基于多特征融合和改进级联森林的MSWI过程燃烧状态识别

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控制工程 2025年第2期32卷 306-316页

作者：汤健潘晓彤夏恒李帷韬北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京工业大学北京智慧环保实验室北京100124 合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥230009

准确识别城市固废焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。为此提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(improved cascade forest,ICF)的燃烧状态识别策略。首先,... 详细信息

准确识别城市固废焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。为此提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(improved cascade forest,ICF)的燃烧状态识别策略。首先,采用人工多曝光图像融合去雾算法、特征归一化、陷波滤波、中值滤波等预处理手段进行去雾和去噪处理,获得清晰图像;然后,提取图像的亮度、火焰、颜色和主成分等多特征,从多个视图进行图像表征,并基于互信息对多特征进行约简;最后,将约简特征输入ICF模型以建立MSWI过程燃烧状态识别模型。基于北京某焚烧发电厂的实际火焰进行实验验证,结果表明所构建的模型可达到96.01%的识别准确率。

关键词：城市固废焚烧燃烧状态识别特征提取互信息级联森林

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基于多模态生理信号特征融合的情绪识别方法研究

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生物医学工程学杂志 2025年第1期42卷 17-23页

作者：张志雯于乃功边琰闫金涵北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室北京100124 天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222

情绪分类识别是情感计算的关键领域,脑电等生理信号可精准反映情绪且难以伪装。现阶段,情绪识别在单模态信号特征提取和多模态信号整合方面存在局限。本研究收集了高兴、悲伤、恐惧情绪下的脑电(EEG)、肌电(EMG)、皮电(EDA)信号,采用基... 详细信息

情绪分类识别是情感计算的关键领域,脑电等生理信号可精准反映情绪且难以伪装。现阶段,情绪识别在单模态信号特征提取和多模态信号整合方面存在局限。本研究收集了高兴、悲伤、恐惧情绪下的脑电(EEG)、肌电(EMG)、皮电(EDA)信号,采用基于特征权重融合的方法进行特种融合并用支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)进行分类。结果表明,融合权重为EEG 0.7、EMG 0.15、EDA 0.15时分类最准确,准确率SVM为80.19%,ELM为82.48%,比单独脑电信号分别提升了5.81%和2.95%。此研究为多模态生理信号情绪分类识别提供了方法支持。

关键词：情绪多模态特征融合脑电肌电皮电

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注意力引导的标志检测与识别

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软件学报 2024年第11期35卷 5116-5132页

作者：张冬明靳国庆鲁鼎煜张菁张勇东传播内容认知全国重点实验室(人民网股份有限公司) 北京100733 北京工业大学信息学部北京100124 中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230026

自然场景中的实体标志,如商标、交通标志等,易受拍摄角度、所依附物体形变、尺度变化等影响,导致检测精度降低.为此,提出一种注意力引导的标志检测与识别网络(attention guided logo detection and recognition network,AGLDN),联合优... 详细信息

自然场景中的实体标志,如商标、交通标志等,易受拍摄角度、所依附物体形变、尺度变化等影响,导致检测精度降低.为此,提出一种注意力引导的标志检测与识别网络(attention guided logo detection and recognition network,AGLDN),联合优化模型对多尺度变化和复杂形变的鲁棒性.首先通过标志模板图像搜集及掩码生成、标志背景图像选取和标志图像生成创建标志合成数据集;然后基于RetinaNet和FPN提取多尺度特征并形成高级语义特征映射;最后利用注意力机制引导网络关注标志区域,克服目标变形对特征鲁棒性的影响,实现标志检测与识别.实验结果表明,所提方法可以有效降低尺度变化、非刚性形变的影响,提高标志检测准确率.

关键词：标志检测和识别数据合成多尺度特征融合注意力引导

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基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第8期34卷 1272-1282页

作者：孙启超恩擎段立娟乔元华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 北京工业大学应用数理学院北京100124

随着深度传感器的出现,很多研究开始利用颜色和深度信息解决语义分割问题.现有方法未能充分利用颜色特征和深度特征的互补信息,并且通常利用固定权重的卷积核提取多尺度特征,易造成参数量冗余且无法进行在线自适应.为了解决上述问题,提... 详细信息

随着深度传感器的出现,很多研究开始利用颜色和深度信息解决语义分割问题.现有方法未能充分利用颜色特征和深度特征的互补信息,并且通常利用固定权重的卷积核提取多尺度特征,易造成参数量冗余且无法进行在线自适应.为了解决上述问题,提出了一种基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割方法,通过引入轻量级的多模态自适应卷积生成模块,动态地生成多尺度自适应卷积核,将多模态特征的上下文互补信息嵌入卷积滤波器中,在卷积过程中充分利用了图像的内在信息,实现高效融合多模态颜色特征和深度特征.相比于传统的卷积方法和多尺度特征提取方法,文中方法有着更高的计算效率和更好的分割效果.在公开数据集SUNRGB-D和NYUDepthv2上的结果表明,文中方法的像素精准度、平均像素精度和交并比分别达到了82.5%,62.0%,50.6%和77.1%,64.2%,50.8%,均优于对比的RGB-D语义分割方法.

关键词： RGB-D语义分割多模态融合卷积神经网络深度学习

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扩散相关光谱组织血流检测及其临床应用

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激光与光电子学进展 2022年第6期59卷 101-114页

作者：李哲冯金超贾克斌北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 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

扩散相关光谱(DCS)技术是一种新兴的组织血流无创检测技术。该技术将近红外光照射到组织表面,通过计算组织表面散射光斑的光强自相关函数推算组织中红细胞的运动状态,以实现组织血流变化的定量检测。相比于其他血流检测技术,如激光多普... 详细信息

扩散相关光谱(DCS)技术是一种新兴的组织血流无创检测技术。该技术将近红外光照射到组织表面,通过计算组织表面散射光斑的光强自相关函数推算组织中红细胞的运动状态,以实现组织血流变化的定量检测。相比于其他血流检测技术,如激光多普勒(LDF)、核磁共振成像(MRI)、正电子发射断层成像技术(PET)等,该技术具有无创、无辐射、可长时间连续实时检测、适用范围广、检测要求低等优势,适宜床边监测。分别从DCS技术的基本原理、系统与方法、临床应用等方面对其进行简要综述,并对DCS技术的未来发展趋势进行展望。

关键词：生物技术扩散相关光谱技术近红外光谱技术组织血流心脑血管类疾病癌症

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锁闭保护:基于程序行为分析的非预期执行攻击阻断

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计算机学报 2024年第7期47卷 1697-1712页

作者：杨佳庚方滨兴冀甜甜张云涛王田崔翔王媛娣哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 中关村实验室北京100194 积至(海南)信息技术有限公司北京100029

投递恶意代码以调用安全敏感服务是网络攻击中实施窃取、损毁、致瘫攻击的必要行为,使网络空间面临严重威胁。本文将此类攻击称为非预期执行攻击,现有的防御技术难以检测以合法载体实施的这类攻击.本文提出了一种称为锁闭保护结构的安... 详细信息

投递恶意代码以调用安全敏感服务是网络攻击中实施窃取、损毁、致瘫攻击的必要行为,使网络空间面临严重威胁。本文将此类攻击称为非预期执行攻击,现有的防御技术难以检测以合法载体实施的这类攻击.本文提出了一种称为锁闭保护结构的安全防护机制,作为现有防御技术的补充和安全底线,是阻断恶意行为实施的最后一道防线.通过分析目标程序针对安全敏感服务的预期行为,监控程序实际行为,阻断与预期行为不一致的服务执行,实现对非预期执行攻击的防御。基于对影响服务行为的关键要素的观察,本文提出了锁闭保护模型,作为阻断非预期执行攻击的理论支撑。然后,在Linux实验环境下实现了一个锁闭保护原型系统,使用真实的高级持续性威胁攻击样本、内核权限提升漏洞以及流行的应用程序进行了有效性验证,并评估了其产生的性能开销.实验结果表明,该原型系统能成功抵御典型的非预期执行攻击,仅引入不超过5%的性能开销.

关键词：安全敏感服务非预期执行攻击锁闭保护程序行为监控攻击阻断

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基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络出水总氮软测量

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水利水电技术（中英文） 2023年第4期54卷 120-130页

作者：杨文琚孙晨暄伍小龙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

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-... 详细信息

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-IT2FNN)出水总氮软测量方法。【方法】采用敏感性分析法(Sensitivity Analysis,SA),选取与污水处理过程出水总氮关联性较强的主元变量。然后,将所选的关键主元变量作为IT2FNN的输入变量,通过训练模型参数建立出水总氮软测量模型。【结果】仿真结果显示:对于冬季数据集,SA-IT2FNN选取6个、8个、10个主元变量进行预测时,训练时间分别为6.2 s、7.8 s、9.7 s;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.44、0.35、0.33。另外,SA-IT2FNN选择8主元变量预测时,夏季和冬季对应的测试RMSE分别为0.38和0.39。【结论】结果表明:SA通过对模型的输入变量降维,有效提高了模型的预测效果;基于IT2FNN的总氮软测量模型在不同工况下都能够保证预测精度,具有较好的学习和预测能力。研究成果展示了人工智能在总氮检测中的独特作用,为污水处理出水指标高精度检测提供了有效的方法。

关键词：城市污水处理过程出水总氮区间二型模糊神经网络敏感性分析法软测量模型

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