检索结果-内蒙古大学图书馆

化工学报 2024年第9期75卷 3242-3254页

作者：郭鑫李文静乔俊飞河南工业大学电气工程学院河南郑州450001 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 智慧环保北京实验室北京100124

针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵... 详细信息

针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵和欧氏距离分别计算子序列的复杂性及相似性,自适应调整子网络模块。然后针对子网络模块初始结构难以确定的问题提出一种前馈神经网络的结构自组织算法,实现子网络模型根据分配的子任务动态调整自身网络结构,更有效地对各子序列进行预测。最后通过基准时间序列预测和实际污水处理厂中出水水质参数检测实验验证了所提出的模型具有较好的预测精度和自适应性。

关键词：经验模态分解动态建模模块化神经网络时间序列预测废水

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基于多模态生理信号特征融合的情绪识别方法研究

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生物医学工程学杂志 2025年第1期42卷 17-23页

作者：张志雯于乃功边琰闫金涵北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室北京100124 天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222

情绪分类识别是情感计算的关键领域,脑电等生理信号可精准反映情绪且难以伪装。现阶段,情绪识别在单模态信号特征提取和多模态信号整合方面存在局限。本研究收集了高兴、悲伤、恐惧情绪下的脑电(EEG)、肌电(EMG)、皮电(EDA)信号,采用基... 详细信息

情绪分类识别是情感计算的关键领域,脑电等生理信号可精准反映情绪且难以伪装。现阶段,情绪识别在单模态信号特征提取和多模态信号整合方面存在局限。本研究收集了高兴、悲伤、恐惧情绪下的脑电(EEG)、肌电(EMG)、皮电(EDA)信号,采用基于特征权重融合的方法进行特种融合并用支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)进行分类。结果表明,融合权重为EEG 0.7、EMG 0.15、EDA 0.15时分类最准确,准确率SVM为80.19%,ELM为82.48%,比单独脑电信号分别提升了5.81%和2.95%。此研究为多模态生理信号情绪分类识别提供了方法支持。

关键词：情绪多模态特征融合脑电肌电皮电

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未知非线性零和博弈最优跟踪的事件触发控制设计

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自动化学报 2023年第1期49卷 91-101页

作者：王鼎胡凌治赵明明哈明鸣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 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 北京科技大学自动化与电气工程学院北京100083

设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系... 详细信息

设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系统在具有良好控制性能的基础上有效地提高资源利用率,引入一个合适的事件触发条件来获得阶段性更新的跟踪策略对.然后,根据设计的触发条件,采用Lyapunov方法证明误差系统的渐近稳定性.接着,通过构建四个神经网络,来促进所提算法的实现.为了提高目标轨迹对应稳定控制的精度,采用模型网络直接逼近未知系统函数而不是误差动态系统.构建评判网络、执行网络和扰动网络用于近似迭代代价函数和迭代跟踪策略对.最后,通过两个仿真实例,验证该控制方法的可行性和有效性.

关键词：自适应评判设计事件触发控制神经网络最优跟踪控制稳定性分析零和博弈

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基于改进YOLOv5的路面病害检测方法

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北京工业大学学报 2025年第5期51卷 552-559页

作者：刘鹏宇袁静高倩陈善继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 青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁81000

针对目前道路病害检测数据集种类较少、检测场景单一,以及现有基于深度学习的路面病害检测方法难以应对复杂环境干扰、模型由于体积较大难以部署等问题,建立一个多种类、面向多种场景类型的路面病害检测数据集,以弥补现有数据集的不足,... 详细信息

针对目前道路病害检测数据集种类较少、检测场景单一,以及现有基于深度学习的路面病害检测方法难以应对复杂环境干扰、模型由于体积较大难以部署等问题,建立一个多种类、面向多种场景类型的路面病害检测数据集,以弥补现有数据集的不足,并且提出基于改进YOLOv5的路面病害检测方法。该方法通过融合注意力机制和轻量化结构组件在提升模型检测精度的同时降低参数量,实现了在多种干扰背景下对裂缝和坑槽路面损坏的检测和准确识别,有效改善了上述不足。实验结果表明,提出的方法在构建的路面病害数据集上检测平均精度均值达到93.3%,具有较高的检测精度,模型参数量仅为6.7×10^(6)左右,大大降低了部署成本。

关键词：公路养护路面病害深度学习 YOLOv5 注意力机制轻量化

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基于计算机视觉的公路边坡裂缝监测方法

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北京工业大学学报 2024年第6期50卷 702-710页

作者：陈善继刘天禹刘鹏宇黄凯李瑶瑶青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁810007 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 青海省交通建设管理有限公司西宁810021

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路... 详细信息

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路边坡裂缝几何参数计算方法。该网络首先采用编码器逐渐捕获更高层次的语义特征,其次采用解码器通过逐渐恢复空间信息并结合跳跃连接融合不同尺度间的信息,然后利用通道注意力机制,学习每个通道间的特征,增强裂缝的特征表达。另外,提出参数计算方法,基于连通域分析得到裂缝连通域,并计算裂缝长度、宽度、面积几何参数。实验结果表明:裂缝分割网络的平均交并比达87.86%,该网络能较好地提取公路边坡裂缝特征;裂缝几何参数计算方法能较准确地测算裂缝的当前状态。

关键词：裂缝分割 SCSNet 通道注意力几何参数连通域

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基于计算机视觉的高速路面状态检测方法

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测控技术 2023年第10期42卷 44-51页

作者：陈善继刘鹏宇白岩冰王涛袁静青海民族大学物理与电子信息工程学院青海西宁810007 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

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合... 详细信息

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与具有高分割精度的U-Net网络相结合,对路面区域图像进行分割提取;之后实现了一种基于循环生成对抗网络的路面阴影消除算法,对已经提取的路面图像进行阴影消除;最后基于残差结构构建了路面状态分类器,实现高准确率的路面状态检测。实验结果表明,采用该方法可以消除路面状态检测过程中高速公路两侧景物和路面阴影对状态检测带来的干扰,实现了对路面干燥、积雪、积水和结冰4类状态的准确识别。基于高速公路监控视频进行测试时,识别率可达97.9%。

关键词：路面区域分割路面阴影消除路面状态识别高速公路

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数据驱动的地方高校教研团队协同育人机制研究

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工业和信息化教育 2022年第9期 17-22页

作者：刘鹏宇贾克斌陈善继冯金超孙中华李哲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 青海民族大学物理与电子信息工程学院青海西宁810000

地方高校是我国高等教育体系的重要组成部分,有效提升研究生培养质量对于提高我国高等教育整体水平至关重要。随着我国科学技术的不断进步,高素质人才培养逐渐由单一导师向教学科研团队转变,人才培养模式也逐渐趋于信息化。鉴于地方高... 详细信息

地方高校是我国高等教育体系的重要组成部分,有效提升研究生培养质量对于提高我国高等教育整体水平至关重要。随着我国科学技术的不断进步,高素质人才培养逐渐由单一导师向教学科研团队转变,人才培养模式也逐渐趋于信息化。鉴于地方高校教研团队缺乏基于大数据的育人系统现状,针对地方高校创新人才培养提出构建以数据为驱动的教研团队协同育人机制。该机制对于促进教学、科研、社会资源共享,提高团队学、教、研、用效率,建立教研团队协同育人机制,培养创新型人才具有重要的理论意义和实用价值。

关键词：研究生质量协同育人创新人才教研团队大数据

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基于计算机视觉的公路边坡裂缝检测方法

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测控技术 2021年第5期40卷 62-66页

作者：傅宇浩郭沛刘鹏宇李瑶瑶陈善继王聪聪中咨数据有限公司北京100089 空间信息应用与防灾减灾技术交通运输行业研发中心北京100089 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 青海民族大学物理与电子信息工程学院青海西宁810007

裂缝是大部分公路边坡灾害的早期症状,安全监测集中在此阶段进行。目前,公路边坡多采用人工定期巡查等方法,但存在成本高、监测范围小、人工干预多、安全性差等问题。提出一种基于计算机视觉技术的边坡裂缝监测技术,使用专业级摄像头拍... 详细信息

裂缝是大部分公路边坡灾害的早期症状,安全监测集中在此阶段进行。目前,公路边坡多采用人工定期巡查等方法,但存在成本高、监测范围小、人工干预多、安全性差等问题。提出一种基于计算机视觉技术的边坡裂缝监测技术,使用专业级摄像头拍摄边坡裂缝图片结合人工标注,构建目前种类多样的、且符合标准的边坡裂缝数据集;基于此数据集,利用深度学习、膨胀卷积等思想设计了边坡裂缝检测模型FSNet,实现了裂缝的精准分割与识别。经实验证明,该模型对边坡裂缝具有较好的识别能力,识别准确率达到94.21%,且该模型网络参数少、运算复杂度低,为实现公路边坡智能化监测提供可行性。

关键词：裂缝检测边坡灾害计算机视觉 FSNet

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基于参数优化的染色体三维结构预测算法VMBO

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北京工业大学学报 2018年第2期44卷 207-214页

作者：李建更张卫李晓丹北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

认识染色体的三维空间结构对于理解细胞核内基因组的表达、调控等具有重要作用.针对Hi-C数据稀疏和含有噪声的特点,提出了基于流形优化(manifold based optimization,MBO)与参数优化相结合的染色体三维结构预测方法——变参数的基于流... 详细信息

认识染色体的三维空间结构对于理解细胞核内基因组的表达、调控等具有重要作用.针对Hi-C数据稀疏和含有噪声的特点,提出了基于流形优化(manifold based optimization,MBO)与参数优化相结合的染色体三维结构预测方法——变参数的基于流形优化的算法(variable-parameter MBO,VMBO).通过黄金分割算法迭代优化转换参数,将染色体片段间的接触频率转换为空间距离值;然后用MBO算法重构染色体的三维平均结构(consensus structures).在实验部分用模拟数据集和真实的Hi-C数据集进行三维结构预测,预测结果的均方根误差(root mean squared deviation,RMSD)和距离的斯皮尔曼相关系数(distance Spearman correlation coefficient,d SCC)说明了VMBO算法的有效性和鲁棒性.

关键词： Hi-C接触频率基于流形最优化(MBO) 染色体结构的预测平均结构变参数的基于流形优化的算法(VMBO)

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基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计

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智能系统学报 2018年第2期13卷 159-167页

作者：乔俊飞安茹韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输... 详细信息

针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输出的相对贡献来判断是否增加或删减RBF网络相应的隐含层节点,并且对神经网络结构调整过程的收敛性进行证明。其次,采用改进的LM(Levenberg-Marquardt algorithm)算法对调整后的网络参数进行更新,使网络具有较少的训练时间和较快的收敛速度。最后,对提出的设计方法进行非线性函数仿真和污水处理出水参数氨氮建模,仿真结果表明,RBF神经网络能够根据研究对象自适应地动态调整RBF结构和参数,具有较好的逼近能力和更高的预测精度。

关键词： RBF神经网络相对贡献指标改进的LM算法结构设计出水氨氮收敛速度预测精度

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