检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2020年第2期46卷 195-200页

作者：王维鹏林强强涂山山肖创柏北京机电工程研究所北京100074 北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学可信计算北京市重点实验室北京100124

跟踪区列表(TAL)由多个跟踪区(TA)灵活配置组成,在3GPP R8中引入TAL可减少位置管理信令开销。目前基于TAL的位置管理方法大多针对不同用户产生不同的TAL,在海量蜂窝部署环境下的计算效率急剧降低。针对该问题,在TA规划的基础上,提出一... 详细信息

跟踪区列表(TAL)由多个跟踪区(TA)灵活配置组成,在3GPP R8中引入TAL可减少位置管理信令开销。目前基于TAL的位置管理方法大多针对不同用户产生不同的TAL,在海量蜂窝部署环境下的计算效率急剧降低。针对该问题,在TA规划的基础上,提出一种基于重叠社区检测的TAL管理方法。通过统计用户在跟踪区内产生的位置更新和寻呼数据,将TAL管理建模为图形分割问题,给出线性规划模型,并应用基于博弈论的重叠社区检测算法得到TAL结构。实验结果表明,该方法能够有效降低蜂窝网络中的位置管理信令开销,提高TAL分配效率。

关键词：位置管理跟踪区列表博弈论重叠社区检测信令开销

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基于虚拟样本优化选择的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度预测

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北京工业大学学报 2021年第5期47卷 431-443页

作者：汤健王丹丹郭子豪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 北京轨道交通技术装备集团北京100070

城市固废焚烧(municipal solid waste incineration, MSWI)过程排放被称为"世纪之毒"的二噁英(dioxins, DXN)类化合物.工业现场多采用长周期、高成本的离线方式检测DXN排放浓度,这导致用于构建其预测模型的样本数量极为稀缺.... 详细信息

城市固废焚烧(municipal solid waste incineration, MSWI)过程排放被称为"世纪之毒"的二噁英(dioxins, DXN)类化合物.工业现场多采用长周期、高成本的离线方式检测DXN排放浓度,这导致用于构建其预测模型的样本数量极为稀缺.针对上述问题,提出基于虚拟样本优化选择的MSWI过程DXN排放浓度预测建模策略和相应建模方法.首先,在对原始小样本数据进行离群点剔除、输入输出匹配等预处理的基础上,结合过程特性和机理知识进行特征选择以获得约简小样本.其次,基于领域专家知识和整体趋势扩散技术对约简小样本的输入/输出域进行扩展.然后,基于机理知识和插值算法生成虚拟样本输入,再基于约简小样本构建的映射模型获得虚拟样本输出,并结合扩展的输入/输出域对其进行删减以获得候选虚拟样本.接着,基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对候选虚拟样本进行优选.最后,采用优选虚拟样本与约简训练样本组成的混合样本构建预测模型.结合某焚烧厂的DXN数据验证了所提方法的有效性.

关键词：城市固废焚烧(MSWI) 二噁英(DXN) 小样本虚拟样本生成虚拟样本选择粒子群优化(PSO)

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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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基于Intel SGX的Kerberos安全增强方案

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信息安全研究 2021年第4期7卷 374-383页

作者：王冠苗艺雪北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京重点实验室北京100124

Kerberos是广泛应用于云计算、物联网等场景下的身份认证系统,其密钥分发中心(key distribution center,KDC)的数据库存储着明文的密钥信息,在分布式环境中存在存储管理、内存泄露等安全隐患,进而影响身份认证系统的安全.因此提出基于In... 详细信息

Kerberos是广泛应用于云计算、物联网等场景下的身份认证系统,其密钥分发中心(key distribution center,KDC)的数据库存储着明文的密钥信息,在分布式环境中存在存储管理、内存泄露等安全隐患,进而影响身份认证系统的安全.因此提出基于Intel SGX(software guard extensions)的Kerberos安全增强方案,将密钥的初始化和身份认证流程中涉及密钥使用模块迁移至SGX提供的安全隔离区域Enclave中,通过基于硬件支持的内存隔离机制动态保护密钥;在安全区内使用密封机制密封存储至数据库.通过实验证明了该方案能够保障密钥动态和静态的机密性和完整性,减小了可信计算基础的范围.而性能评估显示,该方案在保障密钥运行和存储安全的同时,性能的额外开销也在可接受范围之内.

关键词： Intel SGX Kerberos 身份认证密钥管理安全

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基于R(2+1)D三元孪生网络的短视频指纹提取

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测控技术 2022年第4期41卷 11-18,27页

作者：王逸舟张菁张淑莹卓力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

随着自媒体时代的兴起,网民自制的短视频数据在网络上广泛传播,视频版权保护已成为重中之重。视频指纹技术将数字视频内容映射为唯一的身份描述符,用于视频数据的智能化审核。如何充分挖掘短视频的时空信息和视频间的关联性形成有效的... 详细信息

随着自媒体时代的兴起,网民自制的短视频数据在网络上广泛传播,视频版权保护已成为重中之重。视频指纹技术将数字视频内容映射为唯一的身份描述符,用于视频数据的智能化审核。如何充分挖掘短视频的时空信息和视频间的关联性形成有效的视觉特征表达,是决定短视频指纹质量的关键因素。因此,基于R(2+1)D三元孪生网络模型,提出一种短视频指纹提取方法。首先,使用R(2+1)D卷积神经网络模型提取短视频的时空特征;然后构建权重参数共享的三元组网络学习成组视频的关联性,映射为紧凑的哈希特征表示;最后通过哈希层编码为视频指纹。在CC_Web_Video和VCDB数据集进行了实验,结果表明该方法可以在保证短视频指纹紧凑性的前提下,取得优于其他算法的性能指标。

关键词：短视频指纹提取 R(2+1)D 孪生网络三元组损失时空特征

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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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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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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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基于四阶累积分析的工业大肠杆菌制备过程故障诊断

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控制理论与应用 2020年第3期37卷 667-675页

作者：常鹏乔俊飞张祥宇王普北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能和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

工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了... 详细信息

工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了四阶累积监控统计量的方法;其次通过对四阶累积监控量进行推导,得到故障产生的原因.最后将其应用在实际的工业过程并与多向核独立元分析(MKICA)监测模型进行对比验证该方法的可行性及有效性.

关键词：多向核熵独立成分分析四阶累积分析多向核主成分分析多向核独立成分分析故障监测

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