检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于高斯混合模型最大期望聚类的同时定位与地图构建数据关联

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控制理论与应用 2020年第2期37卷 265-274页

作者：阮晓钢张晶晶朱晓庆周静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

数据关联是移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中状态估计的前提和基础,针对当前联合兼容分支定界算法存在计算复杂度高、耗时长的问题,提出了基于高斯混合模型(GMM)最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法.首先,为减少同一时刻参与关联... 详细信息

数据关联是移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中状态估计的前提和基础,针对当前联合兼容分支定界算法存在计算复杂度高、耗时长的问题,提出了基于高斯混合模型(GMM)最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法.首先,为减少同一时刻参与关联的观测值数目,在局部区域内采用GMM最大期望聚类算法对当前时刻的观测值进行分组;其次,在各观测小组中采用联合兼容分支定界算法进行数据关联;最后,综合各观测小组的观测值同局部地图特征得到的关联解,得到最优的关联结果.仿真实验结果表明,基于高斯混合模型最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法在保证数据关联准确度的前提下,计算复杂度得到了降低,缩短了运行时间.

关键词：同时定位与地图构建数据关联联合兼容分支定界高斯混合模型最大期望聚类移动机器人

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城市污水处理过程出水氨氮优化控制

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上海交通大学学报 2020年第9期54卷 916-923页

作者：韩红桂杨士恒张璐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

为了改善城市污水处理过程出水氨氮的处理效果,提出一种城市污水处理过程出水氨氮优化控制方法.首先,基于机理特性分析影响出水氨氮浓度的性能指标,建立一种基于自适应核函数的性能指标与控制变量的关联模型,并通过粒子群优化算法获取... 详细信息

为了改善城市污水处理过程出水氨氮的处理效果,提出一种城市污水处理过程出水氨氮优化控制方法.首先,基于机理特性分析影响出水氨氮浓度的性能指标,建立一种基于自适应核函数的性能指标与控制变量的关联模型,并通过粒子群优化算法获取控制变量溶解氧浓度的优化设定值;其次,设计自适应模糊神经网络控制器,完成溶解氧浓度优化设定值的跟踪控制;最后,将出水氨氮优化控制方法应用于基准仿真平台BSM1.实验结果表明,该优化控制方法不仅提高了出水氨氮的去除效果,而且有效降低了能耗.

关键词：城市污水处理过程出水氨氮优化控制自适应模糊神经网络控制器

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一种面向UEFI模块的形式化建模与验证方法

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计算机技术与发展 2021年第12期31卷 116-121页

作者：王冠郝晓星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

固件作为一种固化在ROM中的特殊软件程序,主要负责加电自检,硬件设备初始化,引导操作系统等基础功能,运行级别和安全等级较高,亟需一种高效、可靠的UEFI模块安全检测方法。采用形式化方法对UEFI模块进行规约与验证,对于提高固件的安全... 详细信息

固件作为一种固化在ROM中的特殊软件程序,主要负责加电自检,硬件设备初始化,引导操作系统等基础功能,运行级别和安全等级较高,亟需一种高效、可靠的UEFI模块安全检测方法。采用形式化方法对UEFI模块进行规约与验证,对于提高固件的安全性具有重要意义。基于现有的有限状态自动机和下推自动机基础,分别对UEFI模块中的安全漏洞属性和UEFI模块程序控制流进行形式化建模,利用模型检验对上述模型进行形式化验证。其中利用数据抽象思想将UEFI模块抽象为程序控制流且压缩其状态规模来缓解模型检验时的状态爆炸问题,并给出了相关模型的定义以及模型间转换、组合的算法。实验结果表明,对UEFI模块的抽象及压缩能够很好地缓解模型检验中的状态爆炸问题,并且该形式化验证方法能够实现对UEFI模块安全漏洞的自动化验证,且能够达到较低的漏报率。

关键词： UEFI 形式化方法模型检验安全漏洞有限状态自动机下推自动机

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基于区块链的业务协同数据安全共享方案

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信息安全研究 2021年第7期7卷 606-614页

作者：王冠丁浩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

现有电子政务环境下业务协同数据共享过程中存在数据来源不可知、数据真实性存在争议、数据隐私泄露、数据使用者在使用非法数据或者数据提供者提供假冒数据后出现抵赖现象难以进行追责等问题.针对以上问题,提出了一种基于区块链的业务... 详细信息

现有电子政务环境下业务协同数据共享过程中存在数据来源不可知、数据真实性存在争议、数据隐私泄露、数据使用者在使用非法数据或者数据提供者提供假冒数据后出现抵赖现象难以进行追责等问题.针对以上问题,提出了一种基于区块链的业务协同数据安全共享方案.通过区块链实现电子政务环境下数据共享流程公开透明且去中心化、数据在共享过程中不可篡改以及共享流程可追溯等.该方案根据业务逻辑部署智能合约对数据密文进行数据处理得到数据处理结果,实现共享数据处理结果而不共享数据密文,从根本上解决数据隐私泄露问题.通过数据脱链存储解决区块链内存问题,同时提高共识效率,并通过设计授权令牌Token同时将其记录在区块中,实现访问控制.最后通过安全性分析和性能分析表明该方案是可行的,满足电子政务环境下业务协同数据共享.

关键词：业务协同数据共享区块链智能合约 IPFS

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自适应分解式多目标粒子群优化算法

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电子学报 2020年第7期48卷 1245-1254页

作者：韩红桂阿音嘎张璐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

为了提高多目标粒子群优化算法解的分布性,文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法(Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive,AMOPSO-DA).首先,设计了一种基于优化解空间分布信息的... 详细信息

为了提高多目标粒子群优化算法解的分布性,文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法(Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive,AMOPSO-DA).首先,设计了一种基于优化解空间分布信息的外部档案更新策略,有效提升了AMOPSO-DA的空间搜索能力;其次,提出了一种基于粒子进化方向信息的飞行参数调整方法,有效平衡了AMOPSO-DA的探索和开发能力.最后,将提出的AMOPSO-DA应用于多目标优化问题,实验结果表明,文中提出的AMOPSO-DA能够获得分布性较好的优化解.

关键词：多目标粒子群优化算法分解外部档案分布性自适应

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面向城市固废焚烧过程的二噁英排放浓度检测方法综述

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自动化学报 2020年第6期46卷 1063-1089页

作者：乔俊飞郭子豪汤健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

焚烧在城市固体废物(Municipal solid wastes,MSW)的无害化、减量化和资源化处理方面优势显著.MSW焚烧(MSW incineration,MSWI)过程副产品之一的剧毒持久性污染物二噁英(Dioxins,DXN)是造成焚烧建厂“邻避效应”的主要原因.DXN排放浓度... 详细信息

焚烧在城市固体废物(Municipal solid wastes,MSW)的无害化、减量化和资源化处理方面优势显著.MSW焚烧(MSW incineration,MSWI)过程副产品之一的剧毒持久性污染物二噁英(Dioxins,DXN)是造成焚烧建厂“邻避效应”的主要原因.DXN排放浓度难以在线实时检测的工业现状已成为制约MSWI过程运行优化与城市环境污染控制的瓶颈.首先,结合典型MSWI过程分析DXN的生成特性与排放控制策略;接着,将DXN排放浓度检测方法从测量原理、复杂度和时间尺度等视角分为离线直接检测法、指示物/关联物在线间接检测法和软测量法并进行综述;然后,对不同方法的发展阶段和关联性进行分析,指出各自的优劣性和相互间的互补性,结合MSWI过程特点归纳基于过程数据进行DXN排放浓度软测量的难点,并将其提炼为一类面向小样本高维稀疏标记数据的智能建模问题;最后,指出进行DXN排放浓度智能软测量的未来研究方向和发展前景.

关键词：城市固体废物焚烧二噁英排放在线检测小样本高维数据智能软测量

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融合卷积神经网络与VLAD的闭环检测方法

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计算机应用与软件 2021年第1期38卷 135-142页

作者：李昂阮晓钢黄静朱晓庆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

传统的闭环检测方法大多采用人工设计的特征,很容易受到环境的影响。卷积神经网络通过提取层次化特征,更好地应对了光照变化,但忽略了图像的局部空间特性。针对该问题,提出一种融合VGG16与VGG-NetVLAD的闭环检测算法。该网络保留了VGG1... 详细信息

传统的闭环检测方法大多采用人工设计的特征,很容易受到环境的影响。卷积神经网络通过提取层次化特征,更好地应对了光照变化,但忽略了图像的局部空间特性。针对该问题,提出一种融合VGG16与VGG-NetVLAD的闭环检测算法。该网络保留了VGG16的部分结构,并在最后一层引入了基于局部聚合描述符向量(VLAD)思想的池化层NetVLAD,使提取的特征更适用于闭环检测。实验表明,相较于传统的视觉词袋模型及其他几种深度学习方法,该算法具有更强的泛化性,可以在闭环检测中达到更高的准确率并满足实时性的要求。

关键词：闭环检测卷积神经网络特征提取词袋模型

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基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法

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自动化学报 2020年第3期46卷 549-561页

作者：左国玉徐兆坤卢佳豪龚道雄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

针对上肢康复训练系统中训练评估方法核心的动作识别问题,提出一种面向Brunnstrom 4~5期患者上肢康复训练动作的SODDAG-SVM(Structure-optimized decision directed acyclic graph-support vector machine)多分类识别方法.首先将多分类问题分解成一组二分类问题,并使用支持向量机构建各二分类器,分别采用遗传算法和特征子集区分度准则对各二分类器的核函数参数及特征子集进行优化.然后使用类对的SVM二分类器泛化误差来衡量每个类对的易被分离程度,并由其建立类对泛化误差上三角矩阵.最后由根节点开始,依次根据各节点的泛化误差矩阵,通过选择其中最易被分离类对的SVM分类器构成该节点的方式,来构建SODDAG-SVM多分类器结构.当待预测的实例较少时,直接构建实例经过的SODDAG-SVM部分结构并对实例进行预测;当待预测的实例较多时,先构建完整的SODDAG-SVM结构,再代入所有实例进行预测.通过人体传感技术获得Brunnstrom 4~5阶段上肢康复训练的常用动作样本集,进行SODDAG-SVM动作识别实验,准确率达到了95.49%,结果均优于常规的决策有向无环图(Decision directed acyceic graph,DDAG)和MaxWins方法,实验表明本文方法能有效地提高上肢康复训练动作识别的准确率.

关键词：上肢康复训练动作识别 SODDAG-SVM 多分类器二分类器

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基于神经元特性的径向基函数神经网络自组织设计方法

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控制理论与应用 2020年第12期37卷 2618-2626页

作者：贾丽杰李文静乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能和智能系统北京市重点实验室北京100124

针对径向基神经函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,本文介绍了一种基于神经元特性的RBF神经网络自组织设计方法,该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计RBF(ASC–RBF)神经网络.首先利用神经元的激活活性,实现隐含层神... 详细信息

针对径向基神经函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,本文介绍了一种基于神经元特性的RBF神经网络自组织设计方法,该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计RBF(ASC–RBF)神经网络.首先利用神经元的激活活性,实现隐含层神经元的自适应增加,结合神经元的显著性以及神经元之间的相关性,实现神经元的自适应替换和合并,完成网络自组织设计并提高网络的紧凑性,然后利用二阶梯度算法对网络参数进行修正学习,保证了RBF网络的精度;另外,针对网络结构自组织机制给出了稳定性分析;最后通过两个基准非线性系统建模仿真实验以及实际污水处理过程水质参数预测实验验证,证明该算法的有效性.对比实验结果表明, ASC–RBF神经网络与现有的自组织网络相比,在保证泛化性能的同时,该网络的训练速度更快,而且有更紧凑的网络结构.

关键词：径向基函数神经网络自组织结构设计二阶算法非线性系统建模

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