检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2018年第5期44卷 769-774页

作者：王坤峰左旺孟谭营秦涛李力王飞跃中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 青岛智能产业技术研究院青岛266000 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 北京大学信息科学技术学院北京100871 微软亚洲研究院北京100080 清华大学自动化系北京100084 国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心长沙410073

技术创新是社会经济发展的核心驱动力.继以物联网、云计算、大数据和移动互联网为代表的信息技术之后,以深度学习为代表的人工智能技术蓬勃发展,被公认是社会经济发展的新动能和新引擎,有望在农业生产、工业制造、经济金融、社会管理等... 详细信息

技术创新是社会经济发展的核心驱动力.继以物联网、云计算、大数据和移动互联网为代表的信息技术之后,以深度学习为代表的人工智能技术蓬勃发展,被公认是社会经济发展的新动能和新引擎,有望在农业生产、工业制造、经济金融、社会管理等众多领域产生颠覆性变革.

关键词：生成式对抗网络生成数据创造智能

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信息技术　计算机视觉　术语

信息技术　计算机视觉　术语

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作者：陈熙霖毋立芳马珊珊王亮王涛王聪马伟简萌卢汉清邓亚峰刘俊晖李实英黄严张晓垒索津莉刘烨斌杨巨峰程明明柴森春周全赵铁松牛玉贞殷绪成马占宇乔宇赵振兵翟永杰韦世奎金鑫王上飞姬艳丽谢玉凤欧阳建权钱晨蒋慧刘向增韩军伟刘海波苗启广葛仕明沈晶刘伟锋徐明亮吴月升刘文予冯镔黄小明曹刚王海棠马玉琨任桐炜杨丽芳李策马丙鹏李晖王少帆张文利李如玮王卓峥段立娟贾熹滨齐娜杨新武王瑾朱青付利华刘兆英虞晶怡何晖光谢凌曦文石磊乔利稳邓成王瑞平黄祥林肖长诗高永超张婷薛云志孟令中张媛许源蒲江波赵春昊任文奇浦世亮赵群徐圣普王珏韩霄朱亚军吴涛邹博傅建龙蒲亚坤资鑫斌王一鹤冯小雪曹晓琦张伊祎那崇宁魏晓明李军马彬田永会刘军丁雨罗家赛宋方方单海军宁皓欧阳马生朱贵波王金桥刘亦珩张磊杨春林张栋栋王长虎中国电子技术标准化研究院中国科学院计算技术研究所北京工业大学中国科学院自动化研究所北京爱奇艺科技有限公司中国工业互联网研究院上海科技大学北京格灵深瞳信息技术有限公司清华大学南开大学北京理工大学南京邮电大学福州大学北京科技大学北京邮电大学中国科学院深圳先进技术研究院华北电力大学北京交通大学北京电子科技学院中国科学技术大学电子科技大学深圳市商汤科技有限公司湘潭大学西北工业大学西安电子科技大学哈尔滨工程大学中国科学院信息工程研究所中国石油大学(华东) 郑州大学北京百度网讯科技有限公司华中科技大学北京信息科技大学中国传媒大学河南科技学院南京大学兰州理工大学中国科学院大学中科南京软件技术研究院中国科学院软件研究所武汉理工大学中国医学科学院生物医学工程研究所山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 上海依图网络科技有限公司杭州海康威视数字技术股份有限公司小米通讯技术有限公司北京电信规划设计院有限公司深圳云天励飞技术股份有限公司哈工大机器人(合肥)国际创新研究院第四范式(北京)技术有限公司华为技术有限公司矩阵元技术(深圳)有限公司北京三快在线科技有限公司(美团) 北京佰才邦技术有限公司华夏芯(北京)通用处理器技术有限公司云从科技集团股份有限公司重庆邮电大学北京眼神科技有限公司之江实验室苏州中德宏泰电子科技股份有限公司曙光信息产业股份有限公司北京字节跳动网络技术有限公司郑州金惠计算机系统工程有限公司

标准类型：国家标准

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一种基于双通道CNN和LSTM的短期光伏功率预测方法

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电力科学与工程 2019年第5期35卷 7-11页

作者：简献忠顾洪志王如志上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海市现代光学系统重点实验室上海200093 上海理工大学机械工程学院上海200093 北京工业大学材料科学与工程学院北京100020

针对传统光伏功率预测特征提取不足导致预测精度不高的问题,提出一种双通道网络模型进行光伏功率预测。首先将光伏功率历史数据进行归一化处理,再将数据送入两个并行的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行特征提取,经... 详细信息

针对传统光伏功率预测特征提取不足导致预测精度不高的问题,提出一种双通道网络模型进行光伏功率预测。首先将光伏功率历史数据进行归一化处理,再将数据送入两个并行的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行特征提取,经融合层融合送入长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行光伏功率预测。采用地中海气候光伏发电数据集进行测试,结果表明所提出的方法与单通道网络相比平均绝对误差(Mean-Absolute Error,MAE)减小了12.3%,均方根误差(Root-Mean-Square Error,RMSE)减小了3%,实现了更高的预测精度。

关键词：光伏功率预测深度学习卷积神经网络 LSTM

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模糊规则相似性计算与性能分析研究

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智能系统学报 2017年第1期12卷 124-131页

作者：李微乔俊飞韩红桂曾晓军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曼彻斯特大学计算机科学学院

针对模糊规则相似性分析和计算问题,本文对模糊规则相似性计算方法进行了研究。首先,将模糊规则相似性等价地转化为多变量模糊集相似性,并对模糊规则相似性计算方法提出3种应用性能评价指标——可区分性、维数依赖性和计算复杂性。其次... 详细信息

针对模糊规则相似性分析和计算问题,本文对模糊规则相似性计算方法进行了研究。首先,将模糊规则相似性等价地转化为多变量模糊集相似性,并对模糊规则相似性计算方法提出3种应用性能评价指标——可区分性、维数依赖性和计算复杂性。其次,在现有两种模糊规则相似性计算方法的基础上,提出4种新的计算方法,对各种方法进行系统地性能分析和比较。最后,对模糊规则相似性计算进行仿真研究,结果表明了所提应用性能指标的有效性、计算方法的可行性及分析结果的正确性。本文研究结果为模糊规则相似性分析和计算提供了依据,尤其为基于模糊规则相似性辨识和合并的模糊系统与模糊神经网络结构简化奠定了基础,提供了一种新的设计思路。

关键词：模糊规则相似性计算可区分性维度依赖性计算复杂性

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Tennessee-Eastman过程的学习型案例推理故障诊断方法

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控制理论与应用 2017年第9期34卷 1179-1184页

作者：严爱军王英杰王殿辉北京工业大学信息学部自动化学院北京100124 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 城市轨道交通北京实验室北京100124 拉筹佰大学计算机科学与计算机工程系

为了提高Tennessee-Eastman(TE)过程的故障诊断准确率,本文研究一种学习型伪度量(learning pseudo metric,LPM)代替距离度量的案例检索方法,并建立了TE过程的案例推理(case-based reasoning,CBR)故障诊断模型.首先建立LPM度量准则并对LP... 详细信息

为了提高Tennessee-Eastman(TE)过程的故障诊断准确率,本文研究一种学习型伪度量(learning pseudo metric,LPM)代替距离度量的案例检索方法,并建立了TE过程的案例推理(case-based reasoning,CBR)故障诊断模型.首先建立LPM度量准则并对LPM模型进行训练,其次度量目标案例与每一个源案例的相似度,从中检索与目标案例相似的同类案例,再采用多数重用原则从同类案例中决策出目标案例的解,最后通过TE过程的运行数据对该方法的性能进行测试,并与典型的CBR和BP(back-propagation)神经网络和支持向量机等方法进行对比,表明本文方法能有效提高故障诊断准确率,在实际化工过程中具有一定的推广应用价值.

关键词： TE过程故障诊断案例推理学习型伪度量案例检索

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基于温度的酶注射式葡萄糖生物传感器检测方法研究

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分析化学 2017年第1期45卷 97-103页

作者：高学金李娇吕昕雨王普北京工业大学电子信息与控制工程学院数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室计算机智能与智能系统北京重点实验室

针对酶注射式葡萄糖生物传感器在实际使用中因为标定液与被测液的温度不同而引起的测量结果不准确问题,提出一种基于温度的葡萄糖浓度检测方法。首先根据酶促反应动力学建立目前酶注射式葡萄糖生物传感器浓度检测模型,之后利用阿伦尼乌... 详细信息

针对酶注射式葡萄糖生物传感器在实际使用中因为标定液与被测液的温度不同而引起的测量结果不准确问题,提出一种基于温度的葡萄糖浓度检测方法。首先根据酶促反应动力学建立目前酶注射式葡萄糖生物传感器浓度检测模型,之后利用阿伦尼乌斯公式建立温度与浓度检测动力学模型中未知参数之间的关系,并将此关系代入浓度检测动力学模型中,以建立基于温度的浓度检测新模型。此模型以温度与酶促反应的电流初始斜率为输入值,以被测葡萄糖浓度为输出值,利用此模型提出了以反应混合液的温度和反应初始电流斜率推导被测液浓度的检测方法。利用改进的检测方法进行检测,不仅能够降低温差的影响,提高检测的准确性,还可以省略常规检测中的人工标定,避免人工标定所需的取样探头拆卸步骤,更加有利于在线使用。分别在25.0,30.0和42.0℃下检测1.5 mg/m L和2.5 mg/m L葡萄糖溶液,利用原检测方法与基于温度的检测方法进行检测,结果表明,基于温度的检测方法回收率均在95.0%以上,明显优于原检测方法。

关键词：温度葡萄糖生物传感器

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电能质量信号的KSVD-NRAMP归一化自适应稀疏重构算法

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软件导刊 2018年第12期17卷 87-91页

作者：肖儿良冯杰简献忠王如志上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统实验室上海200093 北京工业大学材料科学与工程学院北京100124

针对稀疏重构算法在电能质量重构中存在实时性差、重构精度低的问题,提出一种基于特征向量归一化的K奇异值分解(KSVD-NRAMP)自适应稀疏重构算法。算法针对电能质量信号的非线性非稳态特征,采用迭代式匹配追踪得到信号稀疏特征矩阵,然后... 详细信息

针对稀疏重构算法在电能质量重构中存在实时性差、重构精度低的问题,提出一种基于特征向量归一化的K奇异值分解(KSVD-NRAMP)自适应稀疏重构算法。算法针对电能质量信号的非线性非稳态特征,采用迭代式匹配追踪得到信号稀疏特征矩阵,然后对矩阵进行归一化处理,量化特征向量,加快函数收敛速度。接着对得到的矩阵原子进行奇异值分解,改善迭代步长波动造成信号重构精度低的问题,最后构建信号的高斯随机矩阵并重构信号。当信号压缩率在50%～90%时,该算法重构信噪比其它重构算法的重构信噪比高出26dB～28dB。实验结果表明,该算法重构精度更高且计算时间短,为电能质量信号的研究提供了一种新思路。

关键词：归一化奇异值分解压缩感知电能质量信号重构

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面向限定领域问答系统的自然语言理解方法综述

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计算机科学 2017年第8期44卷 1-8,41页

作者：王东升王卫民王石符建辉诸峰江苏科技大学计算机科学与工程学院镇江212003 北京工业大学WIC研究院北京100022 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

领域无关的自然语言理解(NLU)技术在最近的十年中取得了长足的进步,然而由于基础研究与现实应用之间存在着强烈的实际需求与当前处理能力不足的矛盾,因此很多通用技术还不能在现实的问答系统中得到有效使用。针对现有的需求,开发面向领... 详细信息

领域无关的自然语言理解(NLU)技术在最近的十年中取得了长足的进步,然而由于基础研究与现实应用之间存在着强烈的实际需求与当前处理能力不足的矛盾,因此很多通用技术还不能在现实的问答系统中得到有效使用。针对现有的需求,开发面向领域的自然语言理解技术显得非常必要。首先对开放领域与限定领域问答系统进行了比较,并对一些典型的面向限定领域问答系统的自然语言理解技术进行了分析,然后介绍了面向限定领域问答系统的自然语言理解技术的评测标准,最后总结了目前限定领域问答系统研究存在的主要问题及未来发展方向。

关键词：限定领域问答系统自然语言理解评测

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面向fMRI数据的人脑功能划分

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科学通报 2016年第18期61卷 2035-2052页

作者：赵学武冀俊忠梁佩鹏北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 南阳师范学院软件学院南阳473061 首都医科大学宣武医院磁共振成像脑信息学北京市重点实验室北京100053

人脑是目前人类发现的最复杂和最具智能的功能组织系统之一.数以万计的神经元相互连接形成了复杂的脑结构,并通过相互间的作用表现出多样的智能活动.脑功能研究是脑科学研究中最重要的内容之一,尤其是功能磁共振成像(f MRI)技术的出现,... 详细信息

人脑是目前人类发现的最复杂和最具智能的功能组织系统之一.数以万计的神经元相互连接形成了复杂的脑结构,并通过相互间的作用表现出多样的智能活动.脑功能研究是脑科学研究中最重要的内容之一,尤其是功能磁共振成像(f MRI)技术的出现,为人脑功能的研究带来了新的发展机遇.近年来,开始利用基于f MRI数据的计算方法对人脑进行功能的划分,已有研究表明,功能划分所产生的人脑功能子区域比结构图谱中的脑区具有更高的功能一致性,因此更适合用于人脑的功能分析.进一步讲,把人脑功能划分产生的功能子区域用于人脑功能网络的构建能够获得更具可解释性的人脑功能网络,能为人脑疾病机理的研究和探索提供新的手段.本文以f MRI数据为基础,首先,介绍了f MRI数据采集、人脑功能划分及其基本流程;其次,给出了一种人脑功能划分方法的分类体系,并详细阐述了其中主要的人脑功能划分算法;再次,梳理了人脑功能划分中常用的相似性度量和评价指标;最后,总结了人脑功能划分的应用,并深入地分析了人脑功能划分中存在的挑战及未来的研究方向,以期对相关研究提供有益的参考.

关键词：功能磁共振成像人脑功能划分人脑功能图谱功能一致性度量分类体系

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基于改进MCA的干涉高光谱图像分解

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光谱学与光谱分析 2016年第1期36卷 254-258页

作者：温佳赵军锁王彩玲夏玉立天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室北京100190 西安石油大学计算机学院陕西西安710065

干涉高光谱图像特殊的成像原理,使其帧内存在着大幅值且位置固定的干涉条纹,而帧间存在着水平移位的背景图像,这种特点会严重的破坏原始图像的固有结构,从而导致新兴的压缩感知理论与传统压缩算法的直接应用无法得到理想的效果。由于干... 详细信息

干涉高光谱图像特殊的成像原理,使其帧内存在着大幅值且位置固定的干涉条纹,而帧间存在着水平移位的背景图像,这种特点会严重的破坏原始图像的固有结构,从而导致新兴的压缩感知理论与传统压缩算法的直接应用无法得到理想的效果。由于干涉条纹信息与背景图像信息的特征不同,能够对干涉条纹与背景图像进行稀疏表示的正交基也是不同的。基于这种思想,使用MCA(morphological component analysis)算法对干涉高光谱图像中干涉条纹信息与背景图像信息进行分离处理。由于干涉高光谱图像数据量庞大,传统的MCA算法对干涉高光谱数据的图像分解,迭代收敛速度慢,运算效率较低,故而针对干涉高光谱数据特点对传统MCA算法进行改进,改变其迭代收敛条件,当分离后的图像信号与原始图像信号的误差已经基本保持不变时,即终止迭代;并根据对应正交基能且仅能稀疏表示对应信号的思想,对阈值采用自适应的方式进行更新,在新的阈值更新模式中,图像信号在不同正交基下的映射系数被计算与比较。大量实验结果表明,对于LASIS数据与LAMIS数据,MCA算法都能够较完美的将干涉高光谱图像分解,改进的MCA算法更能在保持完美分解输出结果的同时,相对于传统MCA方法显著的减小迭代次数,更快的达到迭代收敛条件,从而有效的提高了算法的运算效率与实时性需求,也为新兴的压缩感知理论在干涉高光谱图像中的进一步应用提供了一种很好的解决方案。

关键词：干涉高光谱图像形态成分分析MCA 稀疏表示压缩感知

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