检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全研究 2019年第6期5卷 514-520页

作者：王冠梁世豪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

目前基于软件实现的Hadoop密钥管理服务(key management service, KMS)主密钥以配置文件的方式明文存储在系统中,存在严重的安全隐患.基于Intel SGX的Hadoop KMS主密钥保护方案通过SGX远程认证建立安全通信信道的方式向KMS设置主密钥,... 详细信息

目前基于软件实现的Hadoop密钥管理服务(key management service, KMS)主密钥以配置文件的方式明文存储在系统中,存在严重的安全隐患.基于Intel SGX的Hadoop KMS主密钥保护方案通过SGX远程认证建立安全通信信道的方式向KMS设置主密钥,然后将主密钥密封存储在KMS服务器本地,并将主密钥的使用过程转移到SGX安全区中,来保证主密钥的使用过程受SGX硬件保护.通过测试和安全性评估,提出的方案解决了KMS主密钥的可信部署与使用问题,在密钥创建的测试中得到安全增强带来的性能损耗为10.08%.

关键词： Hadoop KMS Intel SGX 密钥部署可信计算安全

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智能交通中的出租车违章行为自动检测系统

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测控技术 2020年第1期39卷 65-70页

作者：黄训平贾克斌聂文真刘鹏宇王凤珍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 北京工业大学信息化建设与管理中心北京100124

伴随现代智能城市建设进程的加速,人们在享受更加便捷出行条件的同时,出租车数量也与日俱增,导致违章运营行为倍增,亟需开展智能交通技术研究来提升执法效率。针对复杂交通场景设计一套出租车违章行为自动检测算法和系统。首先,分析不... 详细信息

伴随现代智能城市建设进程的加速,人们在享受更加便捷出行条件的同时,出租车数量也与日俱增,导致违章运营行为倍增,亟需开展智能交通技术研究来提升执法效率。针对复杂交通场景设计一套出租车违章行为自动检测算法和系统。首先,分析不同违章行为在实际监控视频中的表现特征,确定不同违章行为的最佳识别区域;然后基于Haar-Adaboost算法提取该区域位置;最后利用多种深度调查的行为特征分别实现车牌遮挡和吸烟行为的判定,通过交通监控视频数据集测试表明,算法查准率均在85%以上。同时结合B/S架构和JavaCV计算机视觉库设计自动检测系统,完成了交通执法的全自动化,有效提升了交通执法效率。

关键词：智能城市违章运营智能交通自动检测

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基于扩展得分矩阵的多阶段间歇过程质量预测

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高校化学工程学报 2019年第3期33卷 664-671页

作者：王普曹彩霞高学金常鹏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

为考虑质量变量对阶段划分结果的影响,提高建模精度,提出了一种基于扩展得分矩阵的多阶段间歇过程质量预测方法。首先将三维过程数据沿批次方向展开为二维数据矩阵,对每个时间片矩阵进行偏最小二乘(partial leastsquares,PLS)分析得到... 详细信息

为考虑质量变量对阶段划分结果的影响,提高建模精度,提出了一种基于扩展得分矩阵的多阶段间歇过程质量预测方法。首先将三维过程数据沿批次方向展开为二维数据矩阵,对每个时间片矩阵进行偏最小二乘(partial leastsquares,PLS)分析得到可以表征过程变量的得分矩阵和可以表征质量变量的得分矩阵;然后构建每个时间片的扩展得分矩阵,利用扩展得分矩阵捕捉质量变量信息对划分阶段的影响,采用 CS (Cauchy-Schwarz)统计量计算相邻两个扩展得分矩阵的相似度,依据相似度将操作过程划分为不同的操作阶段,对划分后的各个阶段分别建立 MPLS 质量预测模型;最后将该算法在青霉素发酵仿真实验平台和大肠杆菌生产数据上进行了实验验证,实验结果表明了本文所提方法的可行性和有效性。

关键词：多阶段扩展得分矩阵 CS 统计量质量预测

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基于随机森林和梯度提升树混合集成的二噁英排放浓度预测

基于随机森林和梯度提升树混合集成的二噁英排放浓度预测

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：汤健夏恒乔俊飞郭子豪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

二噁英(DXN)是城市固废焚烧(MSWI)过程排放的剧毒污染物。目前实际工业过程主要通过先现场采集排放烟气样品再以实验室化验分析的方式对DXN排放浓度进行检测,存在周期长、费用高等问题。本文利用过程控制系统实时采集的过程数据,建立基... 详细信息

二噁英(DXN)是城市固废焚烧(MSWI)过程排放的剧毒污染物。目前实际工业过程主要通过先现场采集排放烟气样品再以实验室化验分析的方式对DXN排放浓度进行检测,存在周期长、费用高等问题。本文利用过程控制系统实时采集的过程数据,建立基于随机森林(RF)和梯度提升树(GBDT)混合集成的DXN排放浓度预测模型。首先,针对具有小样本高维特性的DXN建模数据进行样本和特征的随机采样,生成训练子集;接着,采用训练子集建立多个基于RF的DXN子模型;然后,对每个基于RF的DXN子模型进行迭代,构建多个基于GBDT的DXN子模型;最后,对基于RF和GBDT的DXN子模型的预测输出,采用简单平均加权方式获得最终输出。本方法通过集成RF和GBDT算法降低了DXN模型的预测方差和偏差。采用UCI平台水泥抗压强度和焚烧过程DXN数据验证了所提方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧软测量模型二噁英排放浓度随机森林梯度提升树混合集成

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基于模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物软测量

基于模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物软测量

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：段滈杉乔俊飞蒙西汤健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

城市固体废物焚烧是当前固废处理的主要技术之一,对MSWI中产生的有毒气体——氮氧化物(NOx)的实时检测能有效控制NOx的排放。工业现场中采用高精密仪器—烟气排放连续监测系统对烟气排放中的NOx浓度进行检测,测量结果受环境影响较大,且... 详细信息

城市固体废物焚烧是当前固废处理的主要技术之一,对MSWI中产生的有毒气体——氮氧化物(NOx)的实时检测能有效控制NOx的排放。工业现场中采用高精密仪器—烟气排放连续监测系统对烟气排放中的NOx浓度进行检测,测量结果受环境影响较大,且设备维护成本高。针对上述问题,文中提出了一种基于模块化神经网络的MSWI过程NOx软测量方法。首先,利用模糊c-均值算法进行任务分解,将任务分解成不同的子任务;其次,针对不同的子任务,采用径向基函数神经网络分别设计软测量子模型,建立特征变量与NOx间的非线性关系;最后通过级联神经网络对子网络输出进行集成。采用基准实验和某MSWI厂实际数据验证了提出方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧氮氧化物软测量模块化神经网络

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基于低秩双线性卷积神经网络的手机型号识别方法

基于低秩双线性卷积神经网络的手机型号识别方法

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：韩红桂甄琪杜永萍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

针对废旧手机回收过程中手机型号难以精确识别的问题,文中提出一种基于低秩双线性卷积神经网络的图像识别方法。首先,建立基于双线性卷积神经网络(Bilinear-Convolutional Neural Network, B-CNN)的特征提取模型,自适应提取细粒度图像... 详细信息

针对废旧手机回收过程中手机型号难以精确识别的问题,文中提出一种基于低秩双线性卷积神经网络的图像识别方法。首先,建立基于双线性卷积神经网络(Bilinear-Convolutional Neural Network, B-CNN)的特征提取模型,自适应提取细粒度图像中的局部特征并将其与全局位置特征融合。其次,设计一种基于中心距离和交叉熵的联合损失函数,降低模型学习过程中的类内特征距离。最后,引入基于低秩分解的卷积网络参数降维方法,消除双线性卷积核中的冗余特征并减少过拟合。将文中方法应用于废旧手机回收过程中的型号识别,实验结果表明该方法能够向分类网络提供更丰富的局部细节,具有较好的准确性。

关键词：卷积神经网络低秩分解联合损失细粒度图像识别

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污水处理脱氮过程自适应模糊滑模控制

污水处理脱氮过程自适应模糊滑模控制

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：韩红桂王童伍小龙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

针对污水处理生物脱氮过程的非线性时变动态特性,文中提出一种自适应模糊滑动模态控制(AF-SMC)方法。首先基于模糊集和滑模控制理论,建立了适用于污水处理过程的自适应模糊滑模控制框架。其次根据滑模流型参数对系统的动态影响,设计了... 详细信息

针对污水处理生物脱氮过程的非线性时变动态特性,文中提出一种自适应模糊滑动模态控制(AF-SMC)方法。首先基于模糊集和滑模控制理论,建立了适用于污水处理过程的自适应模糊滑模控制框架。其次根据滑模流型参数对系统的动态影响,设计了基于实时状态的模糊参数调整方法。最后依据Lyapunov理论证明了控制方法的稳定性。基于国际标准平台BSM的测试结果验证了方法的优势和应用价值。

关键词：污水处理过程自适应控制模糊控制滑模控制

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基于样本输出与特征空间的概念漂移检测方法与应用

基于样本输出与特征空间的概念漂移检测方法与应用

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：孙子健乔俊飞汤健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

概念漂移是工业过程中常见的工况变化问题,如何使基于历史数据离线构建的工业预测模型在概念漂移环境下保持良好的在线性能是具有实际意义的研究难点。针对真实工业中样本难测参数真值获取难度大的问题,本文提出一种综合样本输出与特征... 详细信息

概念漂移是工业过程中常见的工况变化问题,如何使基于历史数据离线构建的工业预测模型在概念漂移环境下保持良好的在线性能是具有实际意义的研究难点。针对真实工业中样本难测参数真值获取难度大的问题,本文提出一种综合样本输出与特征空间的概念漂移检测方法,在少量真值标注情况下依据检测结果实现模型主动更新。首先,采用PCA识别新样本在特征空间中的漂移可能性;然后,基于时间差分思想对可能漂移的样本进行真值估计;接着,采用基于Page-Hinkley序列检测的改进方法在输出空间中对新样本的漂移情况确认;最后,采用上述步骤中得到的新概念样本对模型更新以提高其面对漂移样本的预测精度。本文基于合成、基准和真实工业过程数据集的仿真结果表明所提方法可在加强模型漂移适应性的同时有效缩减样本标注成本。

关键词：概念漂移检测数据驱动建模工业过程弱监督学习

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基于GM-RBF神经网络的污水环境预测

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控制工程 2019年第9期26卷 1728-1732页

作者：杨壮武利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

针对测量污水环境水参数化学需氧量(COD)难于测量的问题,提出了基于径向基网络的灰度理论预测模型(GM-RBF),对化学需氧量进行预测。利用灰度理论能对系统行为的发展变化进行预测的特点,结合径向基神经网络的高精度逼近能力,提高了预测... 详细信息

针对测量污水环境水参数化学需氧量(COD)难于测量的问题,提出了基于径向基网络的灰度理论预测模型(GM-RBF),对化学需氧量进行预测。利用灰度理论能对系统行为的发展变化进行预测的特点,结合径向基神经网络的高精度逼近能力,提高了预测模型的精度。研究了对污水处理过程关键水质参数的建模预测,实验证明该模型能以较高精度对COD进行预测,预测值最接近真实值,提供了可靠的COD参数值。

关键词：化学需氧量灰度预测 RBF神经网络软测量

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基于平均影响值和RBF神经网络的主蒸汽流量软测量

基于平均影响值和RBF神经网络的主蒸汽流量软测量

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：孙剑蒙西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

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,文中提出了一种基于平均影响值(Mean impact value,M... 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,文中提出了一种基于平均影响值(Mean impact value,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输入变量;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,文中建立的MIV-RBF软测量模型能够实现对主蒸汽流量的实时精准检测,验证了所提出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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