检索结果-内蒙古大学图书馆

生物医学工程学杂志 2020年第5期37卷 863-874页

作者：于乃功冯慧廖诣深郑相国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

直接使用速度信息和角度信息驱动网格细胞吸引子对环境编码的方法,抗干扰能力较差且不具有仿生性。针对这一问题,本文提出一种基于感知速度与感知角度的网格野计算模型。其特点在于,通过对视觉流进行解码处理获得视觉速度,对速度细胞建... 详细信息

直接使用速度信息和角度信息驱动网格细胞吸引子对环境编码的方法,抗干扰能力较差且不具有仿生性。针对这一问题,本文提出一种基于感知速度与感知角度的网格野计算模型。其特点在于,通过对视觉流进行解码处理获得视觉速度,对速度细胞建模并解码获得本体速度,对视觉速度和本体速度进行融合求得感知速度信息;利用加入兴奋性连接的一维环状模型模拟头朝向细胞的放电机制,使机器人以仿生的方式获取当前的感知角度信息。最后,融合速度和角度两种感知信息实现对网格细胞吸引子模型的驱动。对所提模型进行实验验证,结果表明该模型可以实现网格细胞周期性六边形放电野模式以及精确的路径积分功能。研究成果为仿海马认知机制的机器人认知地图构建方法研究奠定了基础。

关键词：感知速度感知角度速度细胞网格细胞网格野计算模型

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基于批次图像化的卷积自编码故障监测方法

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控制与决策 2021年第6期36卷 1361-1367页

作者：张海利王普高学金齐咏生高慧慧北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010051

针对间歇过程的非线性、多阶段性等特点及其三维数据形式,提出基于批次图像化的卷积自编码故障监测方法.首先,将每个批次数据看作一个灰度图,每个批次中数据变化可以看作图片的纹理变化,利用卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE... 详细信息

针对间歇过程的非线性、多阶段性等特点及其三维数据形式,提出基于批次图像化的卷积自编码故障监测方法.首先,将每个批次数据看作一个灰度图,每个批次中数据变化可以看作图片的纹理变化,利用卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE)直接对间歇过程三维数据进行特征提取,避免三维数据展开成二维时导致的信息丢失,无需分阶段充分考虑批次全局信息,有效提取过程变量相关关系的动态变化;同时,利用卷积操作提取局部特征信息,自编码网络可以解决非线性问题,实现特征的无监督学习;然后,使用一类支持向量机(one-class support vector method,OCSVM)描述特征分布,构造新的统计量,确定控制限,实现故障监测;最后,通过将该方法应用到Pensim仿真平台及重组人粒细胞集落刺激因子发酵的实际生产数据,验证所提方法的准确性和有效性.

关键词：间歇过程多阶段批次图像卷积自编码器一类支持向量机故障监测

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基于PCA-OS-ELM的大气PM_(2.5)浓度预测

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北京理工大学学报 2021年第12期41卷 1262-1268页

作者：李济瀚李晓理王康崔桂梅北京工业大学信息学部北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室教育部数字社区工程研究中心北京100124 内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

为了提高细颗粒物PM_(2.5)浓度预测精度,提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合(PCA-OS-ELM)的PM_(2.5)浓度预测方法.首先,通过主成分分析方法(PCA)提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量,并去除不必要的冗余变量;其次,... 详细信息

为了提高细颗粒物PM_(2.5)浓度预测精度,提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合(PCA-OS-ELM)的PM_(2.5)浓度预测方法.首先,通过主成分分析方法(PCA)提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量,并去除不必要的冗余变量;其次,利用提取的关键变量建立在线序列极限学习机(OS-ELM)网络预测模型,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络参数实现大气PM_(2.5)浓度快速预测.研究结果表明,PCA-OS-ELM预测方法采用不同批次训练数据更新模型的方式,能够快速实现大气PM_(2.5)浓度预测,证明了该方法的有效性.与其他方法相比,该方法预测误差小,预测精度高,具有更好的实用价值.

关键词： PM_(2.5) 主成分分析相关性在线序列极限学习机预测

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基于MIV-RBF神经网络的主蒸汽流量软测量方法

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控制工程 2022年第10期29卷 1829-1834页

作者：孙剑蒙西乔俊飞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 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124 北京人工智能研究院北京100124

在城市固体废弃物焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中,主蒸汽流量对锅炉机组运行状况、性能监测、过程控制起着至关重要的作用。针对主蒸汽流量难以实时检测的问题,提出了一种基于平均影响值(meanimpactvalue,MIV)和... 详细信息

在城市固体废弃物焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中,主蒸汽流量对锅炉机组运行状况、性能监测、过程控制起着至关重要的作用。针对主蒸汽流量难以实时检测的问题,提出了一种基于平均影响值(meanimpactvalue,MIV)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的主蒸汽流量软测量方法。首先,根据实际生产过程中锅炉的工艺特点,基于机理及经验知识选取与主蒸汽流量相关的变量;然后,采用MIV算法进行特征选择,确定软测量模型的辅助变量;最后,通过RBF神经网络建立主蒸汽流量软测量智能模型。实验结果表明,建立的MIV-RBF软测量模型能实时精准地检测主蒸汽流量,验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词：城市固废焚烧主蒸汽流量软测量平均影响值径向基函数神经网络

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泵站断路器手车状态智能检测方法

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信息技术与信息化 2023年第7期 213-216页

作者：李记恒褚霄杨王潇刘鹏宇袁静北京市南水北调团城湖管理处北京100195 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

断路器是泵站的核心设备,负责对泵站电机的安全供电,对其手车开关状态的自动监测关乎泵站安全运维、正常运行,更是智慧泵站建设中的重要一环。当前泵站断路器状态检测多采用人工定期巡检,针对其中存在的成本高、隐患大、误差多等问题,... 详细信息

断路器是泵站的核心设备,负责对泵站电机的安全供电,对其手车开关状态的自动监测关乎泵站安全运维、正常运行,更是智慧泵站建设中的重要一环。当前泵站断路器状态检测多采用人工定期巡检,针对其中存在的成本高、隐患大、误差多等问题,研究并提出一种基于机器视觉的泵站断路器手车状态智能检测方法。首先,基于VGG-16特征提取框架融合弱监督学习,构建了字符级别的文字检测模型对断路器标志性文字进行检测;然后融合视频围栏算法实现断路器状态的分类检测。实验结果表明,提出的方法同时兼备检测速度快和检测精度高的特点,较好地克服了现有基于深度学习的图像分类算法对目标深度变化不敏感的弱点,并且在多种场景下对断路器手车推入、推出两种状态检测任务均具有良好的稳定检测性能。

关键词：智能泵站断路器深度学习视频围栏文字检测

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基于人工智能技术的重大活动食品安全与风险评估综述

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北京工业大学学报 2021年第5期47卷 530-539页

作者：李晓理卜坤翟玉鹏王康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 数字社区教育部工程研究中心北京100124

随着中国国际地位的提高,举办大型活动日渐频繁.大型活动人员规模大、政治规格高、被社会大众广为关注等特点决定了其食品安全保障与传统食品监管有着不同的侧重点.为了更好地让人工智能技术服务于重大活动食品安全保障,从多个角度进行... 详细信息

随着中国国际地位的提高,举办大型活动日渐频繁.大型活动人员规模大、政治规格高、被社会大众广为关注等特点决定了其食品安全保障与传统食品监管有着不同的侧重点.为了更好地让人工智能技术服务于重大活动食品安全保障,从多个角度进行分析.首先,简要回顾传统食品安全监管行业的发展历史;其次,对现有的食品安全保障技术进行概括与总结,包含计算机视觉、物联网等人工智能技术;最后,根据重大活动的特点,基于现有犯罪预防与风险评估技术的应用现状,分析讨论重大活动食品安全风险评估技术的发展前景与困难.

关键词：人工智能大型活动安全监管食品安全犯罪预防风险评估

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一种基于海马位置细胞选择机制的空间认知模型

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生物医学工程学杂志 2020年第1期37卷 27-37页

作者：于乃功廖诣深郑相国北京工业大学信息学部计算智能与智能系统重点实验室

生物学研究表明,位置细胞是大鼠知晓当前所处空间位置的主要依据。由于网格细胞是位置细胞的主要信息输入源,因此需要构建由网格细胞到位置细胞的映射模型。针对这一问题,本文提出一种网格细胞到位置细胞的逆传播误差神经网络映射模型,... 详细信息

生物学研究表明,位置细胞是大鼠知晓当前所处空间位置的主要依据。由于网格细胞是位置细胞的主要信息输入源,因此需要构建由网格细胞到位置细胞的映射模型。针对这一问题,本文提出一种网格细胞到位置细胞的逆传播误差神经网络映射模型,实现在给定区域内对位置的精确表达。又依据边界细胞对环境边界特异性放电这一生理特性,实现利用边界细胞对网格野位相的周期性重置,使该模型完成任意大小空间中的位置认知。本文设计了仿真实验对比理论位置细胞板的活动情况,又分别对比竞争型神经网络模型的耗时和RatSLAM位姿细胞板的定位误差。实验结果表明,本文模型能够得到单一的位置野,并在耗时实验中较竞争型神经网络模型算法效率提高85.94%;在定位实验中较RatSLAM位姿细胞板的平均定位误差下降41.35%。因此本文提出的位置认知模型不仅可以实现网格细胞到位置细胞之间信息的高效传递,而且能够在任意大小的空间区域内实现自身位置的精确定位。

关键词：位置细胞网格细胞边界细胞位置认知

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一种基于Transformer架构的多层级自动睡眠分期模型

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电子学报 2025年第2期 545-557页

作者：金峥贾克斌北京工业大学信息科学技术学院先进信息网络北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

睡眠是人体保持健康的重要生理过程，基于多导睡眠图（PolySomnoGraphy,PSG）的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题，采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡... 详细信息

睡眠是人体保持健康的重要生理过程，基于多导睡眠图（PolySomnoGraphy,PSG）的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题，采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分期法显现出广阔的研究前景.针对现有模型未充分考虑PSG片段内波形信息、通道间相关性信息、片段间睡眠转换信息的问题，本文提出一种基于Transformer架构的多层级睡眠分期网络模型（Hierarchical transFormer sleep staging model,HierFormer），采用Transformer编码器有效提取片段内波形特征、通道相关性特征、片段间转换特征，并结合注意力机制综合提升模型对于PSG片段内、通道间、片段间三种视角信号特性的可解释性.基于睡眠集-欧洲数据格式（sleep-European Data Format,sleep-EDF）扩展睡眠数据集开展的实验结果表明：本文模型利用更少的参数量取得优于多种现有基线模型的分期性能，分类准确率、宏平均精确率、宏平均召回率、宏平均F1分数、科恩卡帕系数分别可达到0.807、0.784、0.735、0.750和0.721.通过在三种视角下不同特征编码方式的性能对比和注意力分数的可视化，本文进一步证明了所提模型良好的编码能力和可解释性.本研究旨在为睡眠分期领域的深度学习应用提供新途径和新技术，从而辅助医生提升睡眠疾病诊疗效率.

关键词：多导睡眠图(PSG) 自动睡眠分期深度神经网络 Transformer架构注意力机制模型可解释性

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基于改进随机森林的城市污水处理过程运行数据清洗方法

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北京工业大学学报 2021年第5期47卷 421-430页

作者：韩红桂赵子凡伍小龙杨士恒何政赵楠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 北京城市排水集团有限责任公司北京100044

针对城市污水处理运行过程中出现混合异常数据的问题,提出了一种基于改进型随机森林的数据清洗方法.首先,设计了一个孤立森林的异常数据识别模型,识别数据中的离群值.其次,建立了一种改进型随机森林回归模型,提高随机森林对混合类型异... 详细信息

针对城市污水处理运行过程中出现混合异常数据的问题,提出了一种基于改进型随机森林的数据清洗方法.首先,设计了一个孤立森林的异常数据识别模型,识别数据中的离群值.其次,建立了一种改进型随机森林回归模型,提高随机森林对混合类型异常数据的适应能力,并对数据趋势进行拟合预测.最后,用改进的随机森林数据清洗方法对剔除混合异常数据后的缺失数据进行补偿,实现对污水数据的清洗.实际数据测试结果表明,该方法提高了混合类型缺失数据补偿的准确性.

关键词：污水处理异常数据数据清洗孤立森林随机森林数据补偿

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基于神经网络的气压传感器非线性校正

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北京工业大学学报 2021年第1期47卷 40-49页

作者：贾克斌王彦明杨加春刘鹏宇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 天津华云天仪特种气象探测技术有限公司天津300392

为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使... 详细信息

为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6%的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19%的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中.

关键词：气压传感器温漂非线性校正小波变换 Levenberg-Marquardt(LM)算法神经网络

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