检索结果-内蒙古大学图书馆

信息与控制 2022年第1期51卷 41-53页

作者：杜胜利张庆达曹博琦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

城市污水处理过程具有生化反应复杂、非线性、不确定性等特点,在受进水流量、进水组分、天气变化等强干扰作用时,很难保证出水水质维持在规定范围内。模型预测控制以其可应用于非线性系统、显式处理约束问题等优点,近几年在城市污水处... 详细信息

城市污水处理过程具有生化反应复杂、非线性、不确定性等特点,在受进水流量、进水组分、天气变化等强干扰作用时,很难保证出水水质维持在规定范围内。模型预测控制以其可应用于非线性系统、显式处理约束问题等优点,近几年在城市污水处理过程中得到了广泛应用。本文从模型预测控制方法在城市污水处理过程中所依托的模型角度出发,介绍了其在基于机理模型和数据驱动的城市污水处理过程中的研究现状,阐述了在不同模型和控制变量下的控制效果。最后提出了城市污水处理过程中仍需解决的问题,并对模型预测控制方法在城市污水处理过程控制中的未来研究方向做出了展望。

关键词：模型预测控制城市污水处理机理模型智能特征模型过程控制

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基于时分复用的量子网络编码

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中国科学：物理学、力学、天文学 2022年第12期52卷 19-27页

作者：刘锋杨宇光山东工商学院数学与信息科学学院烟台264005 北京工业大学信息学部北京100124 北京市可信计算重点实验室北京100124

量子网络编码用于解决量子网络中的拥塞问题,可以有效地提高量子网络的传输效率和总吞吐量.本文提出了一种时分复用量子网络编码方法,在蝶形网络上可交叉传输两个任意单量子比特态.为了解决拥塞问题,一个具有偏振和时隙自由度的单光子... 详细信息

量子网络编码用于解决量子网络中的拥塞问题,可以有效地提高量子网络的传输效率和总吞吐量.本文提出了一种时分复用量子网络编码方法,在蝶形网络上可交叉传输两个任意单量子比特态.为了解决拥塞问题,一个具有偏振和时隙自由度的单光子作为桥梁,以可预报的方式使瓶颈信道两端的中间节点的两对量子存储器产生纠缠.最后,基于量子隐形传态和所生成的可预报双纠缠信道,可实现蝶形网络上量子2对单播通信.考虑不诚实中间节点,进而提出了一种安全增强的量子2对单播通信协议,分析了协议的安全性和性能.结果表明,改进后的协议对不诚实中间节点实施的一般纠缠测量攻击是安全的.通过利用时分复用技术,它可以扩展到更一般的量子网络上的多单播通信.

关键词：量子网络网络编码量子网络编码蝶形网络

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基于注意力动态卷积自编码器的发酵过程故障监测

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化工学报 2023年第6期74卷 2503-2521页

作者：高学金姚玉卓韩华云齐咏生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内蒙古呼和浩特010051

发酵过程的状态监测对于及时发现各类异常故障起到了至关重要的作用。然而,由于发酵过程数据呈现非线性特性,导致在提取特征信息时存在困难,增加了故障监测的难度。为了解决上述问题,提出了一种基于注意力动态卷积自编码器(attention dy... 详细信息

发酵过程的状态监测对于及时发现各类异常故障起到了至关重要的作用。然而,由于发酵过程数据呈现非线性特性,导致在提取特征信息时存在困难,增加了故障监测的难度。为了解决上述问题,提出了一种基于注意力动态卷积自编码器(attention dynamic convolutional autoencoder,ADCAE)的发酵过程故障监测方法。首先,设计了一种动态卷积结构(dynamic convolution structure),该结构可以在浅层使用大尺寸卷积核提取低级特征,在深层使用小尺寸卷积核提取高级特征,从而拓宽了模型特征学习的尺度;其次,设计了一种通道卷积注意力(channel convolutional attention,CCA)模块,该模块能够从不同尺度提取输入的非线性特征,并且在通道向量转化为权重的过程中可以更好地提取局部特征,提高了对有效信息的关注能力;最后,将动态卷积结构与CCA模块融入卷积自编码器中,使模型能够有效地捕获变量中的非线性关系,从而更好地应对发酵过程中的故障监测问题。利用青霉素发酵过程仿真平台和大肠埃希菌实际生产数据对该方法的可行性进行了验证,结果表明该方法具有较好的故障监测性能。

关键词：发酵算法非线性故障监测神经网络注意力机制卷积自编码器

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基于扩散距离的信息熵FCM多阶段LSTM-AE间歇过程故障监测

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高校化学工程学报 2023年第1期37卷 120-130页

作者：高学金李学凤齐咏生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内蒙古呼和浩特010051

针对间歇过程中因忽略数据在阶段划分中的非线性,导致故障监测精度低的问题,提出一种基于扩散距离的信息熵模糊C均值(DDEFCM)多阶段长短期记忆网络的自动编码器(LSTM-AE)间歇过程故障监测方法。首先为了自动识别聚类个数,利用信息熵描... 详细信息

针对间歇过程中因忽略数据在阶段划分中的非线性,导致故障监测精度低的问题,提出一种基于扩散距离的信息熵模糊C均值(DDEFCM)多阶段长短期记忆网络的自动编码器(LSTM-AE)间歇过程故障监测方法。首先为了自动识别聚类个数,利用信息熵描述批处理后的二维时间片矩阵。再采用扩散距离对模糊C均值聚类(FCM)算法进行改进,解决欧式距离不能表征数据非线性的问题,有效划分间歇过程的稳定阶段,然后利用轮廓系数划分过渡阶段。最后建立多阶段LSTM-AE监测模型。利用青霉素发酵数据和大肠杆菌实际生产数据对该方法进行验证,结果表明所提方法不仅可以提升阶段划分性能,还能更加准确地进行故障监测。

关键词：间歇过程非线性扩散距离阶段划分故障监测

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基于行程时间的公交运行可靠度评价及影响因素分析

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交通信息与安全 2024年第6期42卷 163-171页

作者：翁剑成赵世昌林鹏飞孔宁钱慧敏北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124 北京工业大学计算机学院北京100124 中交智运有限公司天津300210 北京市交通运行监测调度中心北京100161

公交运行过程中会受到多种内外部因素干扰,为精准评价公交运行可靠度并量化分析各影响因素。基于公交到站时间数据计算区间行程时间,通过动态阈值和变异系数以及归一化处理,研究了1种可反映不合理延误影响和区间行程时间波动性的公交运... 详细信息

公交运行过程中会受到多种内外部因素干扰,为精准评价公交运行可靠度并量化分析各影响因素。基于公交到站时间数据计算区间行程时间,通过动态阈值和变异系数以及归一化处理,研究了1种可反映不合理延误影响和区间行程时间波动性的公交运行可靠度评价方法,实现不同线路、不同时段公交运行可靠度的横、纵向对比,解决了基于时刻表偏差的公交运行可靠度评价方法不适用于高频服务公交线路的问题。为克服现有研究影响因素考虑单一、以定性分析为主的局限,从站点客流、公交线站属性、道路条件等维度构建8种公交运行可靠度影响因素,利用随机森林模型构建可靠度影响模型,并与支持向量机与反向传播神经网络(back propagation,BP)模型进行精度对比,结合相对重要度和部分依赖图量化分析各影响因素。选取北京市2019年1月9条公交线路的多源公交数据进行实证分析。结果表明:研究提出的评价方法具有良好的有效性,可精准识别早晚高峰期间公交运行的不可靠。采用随机森林构建影响模型的精度最高,相较于支持向量机与BP神经网络分别提升20.38%和49.88%。模型揭示了各个因素的非线性影响机理并确定了有效阈值区间,站点间距、公交区间速度与公交专用道占比是影响公交运行可靠度的关键因素,相对重要度依次为26.9%、25.1%和24.1%。此外,当站点间距在600~800 m之间时,可靠度相较于250 m提升约12.5%;可靠度与公交区间速度呈正相关关系,最高可提升约7%;当公交专用道占比达到60%以上时可靠度显著提升,当占比达到95%时,可靠度提升约6.5%;当途径路段的交叉口数量从1个增加至3个时,可靠度下降约4%;为保证良好的可靠度,公交站台服务的公交线路数不宜超过3条。

关键词：公交运行可靠度区间行程时间随机森林模型部分依赖图

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一种基于星型簇态的动态量子群组认证协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2022年第11期52卷 66-73页

作者：高冬梅杨宇光山东工商学院数学与信息科学学院烟台264005 北京工业大学信息学部北京100124 北京市可信计算重点实验室北京100124

与传统一对一的身份认证不同,群组认证面向群组,可对属于同一群组的所有用户进行身份认证.本文提出了一种动态量子群组认证协议.借助于一种特殊的纠缠态,即星型簇态,群组内的量子身份认证中心可对属于同一群组的所有用户进行身份认证.此... 详细信息

与传统一对一的身份认证不同,群组认证面向群组,可对属于同一群组的所有用户进行身份认证.本文提出了一种动态量子群组认证协议.借助于一种特殊的纠缠态,即星型簇态,群组内的量子身份认证中心可对属于同一群组的所有用户进行身份认证.此外,该协议还具有如下特点:(1)参与群组认证的用户数可动态变化,即允许新用户加入群组认证和老用户退出群组认证;(2)新用户加入群组认证或老用户退出群组认证时,所有老用户的认证密钥不必重新分发.与现有量子群组认证协议相比,所提出的协议更灵活、更适于实际场景.

关键词：量子密码群组认证星型簇态动态

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基于上下文特征融合的代码漏洞检测方法

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浙江大学学报（工学版） 2022年第11期56卷 2260-2270页

作者：徐泽鑫段立娟王文健恩擎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 卡尔顿大学计算机学院人工智能与机器学习实验室加拿大渥太华K1S 5B6

针对现有代码漏洞检测方法误报率和漏报率较高的问题,提出基于上下文特征融合的代码漏洞检测方法.该方法将代码特征解耦分为代码块局部特征和上下文全局特征.代码块局部特征关注代码块中关键词的语义及其短距离依赖关系.将局部特征融合... 详细信息

针对现有代码漏洞检测方法误报率和漏报率较高的问题,提出基于上下文特征融合的代码漏洞检测方法.该方法将代码特征解耦分为代码块局部特征和上下文全局特征.代码块局部特征关注代码块中关键词的语义及其短距离依赖关系.将局部特征融合得到上下文全局特征从而捕捉代码行上下文长距离依赖关系.该方法通过局部信息与全局信息协同学习,提升了模型的特征学习能力.模型精确地挖掘出代码漏洞的编程模式,增加了代码漏洞对比映射模块,拉大了正负样本在嵌入空间中的距离,促使对正负样本进行准确地区分.实验结果表明,在9个软件源代码混合的真实数据集上的精确率最大提升了29%,召回率最大提升了16%.

关键词：代码漏洞检测代码块局部特征提取上下文全局特征融合短距离依赖长距离依赖

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基于Fréchet距离函数的轨迹隐私保护方法

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北京工业大学学报 2021年第2期47卷 127-134页

作者：张兴兰杨文金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

针对传统的基于欧几里得距离函数计算轨迹相似性过程,要求轨迹等长且时间点对应,没有考虑轨迹的形状,一定程度影响了轨迹隐私保护的效果和数据的利用率问题,提出了一种基于Fréchet距离函数的轨迹隐私保护方法.该方法将轨迹运动方... 详细信息

针对传统的基于欧几里得距离函数计算轨迹相似性过程,要求轨迹等长且时间点对应,没有考虑轨迹的形状,一定程度影响了轨迹隐私保护的效果和数据的利用率问题,提出了一种基于Fréchet距离函数的轨迹隐私保护方法.该方法将轨迹运动方向相近且平均速度相近的轨迹匿名在一起,利用Fréchet距离方法计算轨迹间的距离,最后利用轨迹图之间的权值实现轨迹匿名集合.与其他隐私保护算法比较,在隐私保护和信息损失率上都有一定的改进,表明该方法在处理隐私保护数据方面是有效的.

关键词：轨迹数据隐私保护 Fréchet距离函数数据可用性 k-匿名轨迹图

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基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计

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自动化学报 2023年第10期49卷 2145-2158页

作者：李文静李治港乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京人工智能研究院北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124 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

小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的... 详细信息

小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation,FSWNN-SC).首先,使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训练,基于突触巩固机制,断开网络不重要的权值连接,保留重要的连接权值;其次,设计重连规则构造小世界神经网络,在保证网络小世界属性的同时实现网络稀疏化,并使用梯度下降算法训练网络;最后,通过4个UCI基准数据集和2个真实数据集进行模型性能测试,并使用Wilcoxon符号秩检验对对比模型进行显著性差异检验.实验结果表明:所提出的FSWNN-SC模型在获得紧凑的网络结构的同时,其精度显著优于规则前馈神经网络及其他WS型小世界神经网络.

关键词：小世界神经网络突触巩固机制网络正则化重连规则 Wilcoxon符号秩检验

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基于离散Hopfield神经网络的化学实验室安全评估

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北京工业大学学报 2022年第11期48卷 1150-1158页

作者：韩红桂王远甄琪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

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评... 详细信息

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评价法对评估指标进行量化,对评估指标编码;最后,使用学习率对DHNN进行优化,将该方法与传统评估方法进行对比,结果表明该方法能够实现对样本的准确评估.将该方法应用于高校危险化学品实验室安全评估过程中,仿真实验结果表明该方法构建的指标体系合理可行且评估精度较高.

关键词：实验室层次分析法模糊综合评价离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN) 安全状况指标编码

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