检索结果-内蒙古大学图书馆

食品科学 2021年第12期42卷 248-254页

作者：杨雨菲刘翠玲吴静珠孙晓荣北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

为研究食用油在储存期间的品质变化情况,利用太赫兹衰减全反射技术对不同氧化程度的食用油进行无损识别。首先探究储存条件对食用油品质的影响情况,进一步根据国家定义食用油品质的标准将样品分为新鲜油、可食用油和不宜食用油,采集各... 详细信息

为研究食用油在储存期间的品质变化情况,利用太赫兹衰减全反射技术对不同氧化程度的食用油进行无损识别。首先探究储存条件对食用油品质的影响情况,进一步根据国家定义食用油品质的标准将样品分为新鲜油、可食用油和不宜食用油,采集各类油品的太赫兹时域光谱,经数据预处理后采用欧氏距离匹配法进行聚类分析,并采用线性判别分析法进行样本分类,其中欧氏距离匹配法识别食用油折射率谱,准确率为95.65%;线性判别分析法识别吸收系数谱数据,准确率为91.00%,经比较两模型识别准确率理想,分析效果良好。该研究首先得出储存条件对食用油品质的影响规律,以论证太赫兹衰减全反射技术在分析食用油储存期品质变化方面的可行性,实现了食用油品质的快速无损检测;也可为太赫兹光谱技术深入应用于食用油多种属性的研究提供一定参考依据。

关键词：食用油太赫兹光谱技术氧化性定性分析储存条件

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TransGraph:一种基于变换的可视分析关联图

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第1期30卷 79-89页

作者：杜晓敏陈谊李玥北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

图分析是揭示数据中复杂关联关系的一种有效手段,而可视化通常为该过程的核心组成部分.基于简化技术的图可视化方法可以降低图布局复杂度,减少视觉杂乱,提升用户体验,在分析复杂关联时有着重要的价值和优势.针对食品安全领域内的实际关... 详细信息

图分析是揭示数据中复杂关联关系的一种有效手段,而可视化通常为该过程的核心组成部分.基于简化技术的图可视化方法可以降低图布局复杂度,减少视觉杂乱,提升用户体验,在分析复杂关联时有着重要的价值和优势.针对食品安全领域内的实际关联分析需求,在传统力导引图布局的基础上综合采用图过滤、节点聚类、鱼眼视图变换以及交互式分层探索等多种图简化技术,并结合donut圆环、放射环等可视化元素,提出了一种基于变换的可视分析关联图TransGraph,支持在对比展示数据关联的同时展现当前关注节点的数据分布和层次结构,并根据用户关注度交互式地逐层展示图的细节及节点相似性.基于水果蔬菜中的农药残留模拟数据集,设计并实现了一个可视分析系统PestResiTGVis,实验结果表明,采用TransGraph能够突出重点监管对象、全面地展现关联信息,从而有效地辅助相关监管部门及分析人员制定决策.

关键词：图可视化图简化关联关系可视分析农药残留

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一种基于维度投影的多维数据相关性可视分析方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第4期30卷 592-601页

作者：陈谊张聪北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对高维多元数据相关性分析需求,首先提出一种基于KNN和Pearson相关系数的维度相关性度量方法KNN-Pearson,通过数据集在维度某数据值处的密度定量地表示某维度对聚类的贡献度,并将其作为计算元素,通过Pearson相关系数计算各维度间的相... 详细信息

针对高维多元数据相关性分析需求,首先提出一种基于KNN和Pearson相关系数的维度相关性度量方法KNN-Pearson,通过数据集在维度某数据值处的密度定量地表示某维度对聚类的贡献度,并将其作为计算元素,通过Pearson相关系数计算各维度间的相关性大小,定量地表示各维度之间的相关程度;进而提出一种基于维度投影的相关性可视分析方法,通过多维尺度分析(MDS)进行维度投影,用投影散点图和矩阵热图展示维度之间的相关性,用投影矩阵和平行坐标展示数据的分布态势和聚类特征,允许通过维度选择构造用户感兴趣的子空间,在子空间中交互地分析数据、探索规律;将上述方法应用于食品安全领域,设计并实现了一个农残数据相关性可视分析系统,通过数据筛选、维度选择、尺度缩放以及多视图联动等交互手段实现对多地区农产品中检出农药的相关性分析,从而发现检测地区对农产品施用农药的模式,掌握农药施用的规律.最后通过用户体验以及评价,证明了文中方法的有效性.

关键词：相关性分析可视分析维度投影子空间相关性度量

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SunMap:一种基于热图和放射环的关联层次数据可视化方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第7期28卷 1075-1083页

作者：陈谊林晓蕾赵云芳孙悦红张珣北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对食品安全等领域对数据空间分布和关联关系分析的需求,提出一种基于热图和放射环的关联层次数据可视化方法——Sun Map(Sunburst+Map).利用基于地理信息的热力型数据地图展示数据的地域分布,用基于节点排序的放射环可视化具有层次结... 详细信息

针对食品安全等领域对数据空间分布和关联关系分析的需求,提出一种基于热图和放射环的关联层次数据可视化方法——Sun Map(Sunburst+Map).利用基于地理信息的热力型数据地图展示数据的地域分布,用基于节点排序的放射环可视化具有层次结构的数据,将热图置于放射环内,并用直线表示热图节点与放射环节点之间的关联;为减少视觉混乱,提出一种基于Bézier曲线的路径优化算法,通过设置过渡点,用三次Bézier曲线取代直线优化边;加入矩阵热图展示数据细节;采用数据选择、Sun Map和矩阵热图多视图联动等交互手段实现对关联层次数据的可视分析.将Sun Map应用于可视化全国农药残留侦测数据,通过用户研究对该方法进行评价.实验结果表明,该方法能有效地帮助用户快速找到目标信息,探寻隐含在数据之间的关联;它还可用于经济、金融、社会网络等领域的关联层次数据可视分析.

关键词：信息可视化 SunMap 地理信息放射环关联分析农药残留数据

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迁移学习在食用油光谱模型转移中的应用

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食品科学技术学报 2019年第4期37卷 95-102页

作者：刘翠玲周子彦李天瑞徐莹莹孙晓荣吴静珠北京工商大学计算机与信息工程学院/北京市食品安全与大数据重点实验室

由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和... 详细信息

由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和玉米油共50个食用油样本;实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。以不同的仪器组合设计了3组实验,采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数,由0.068419和-0.371980上升至0.730980和0.819040;校正均方根误差系数由0.358180和0.090110下降至0.192480和0.032720。实验表明,迁移学习可以有效地缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力。该研究可为光谱分析模型的广泛应用提供新的思路。

关键词：近红外光谱迁移学习食用油酸值过氧化值模型转移

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社会网络节点影响力分析研究

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软件学报 2017年第1期28卷 84-104页

作者：韩忠明陈炎刘雯原碧鸿李梦琪段大高北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

社会网络节点影响力研究是社会网络分析的关键问题之一.过去的10多年间,随着在线社会网络的快速发展,研究人员有机会在大量现实社会网络上对影响力进行分析和建模,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.分析和总结了近年来社会网络... 详细信息

社会网络节点影响力研究是社会网络分析的关键问题之一.过去的10多年间,随着在线社会网络的快速发展,研究人员有机会在大量现实社会网络上对影响力进行分析和建模,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.分析和总结了近年来社会网络影响力分析的主要成果.首先介绍了节点影响力的相关定义、作用范围以及表现形式;接着,重点分类介绍了节点影响力的度量方法,通过网络拓扑、用户行为和内容分析这3类方法总结了影响力的建模和度量方法;然后总结了影响力的传播和最大化模型相关成果;最后介绍了影响力的评价指标和应用.根据对现有方法的系统总结,对社会网络影响力的未来研究提出了一些值得关注的方向.

关键词：社会网络节点影响力关键节点影响力最大化信息传播

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基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法

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化工学报 2019年第9期70卷 3465-3472页

作者：廉小亲王俐伟安飒魏伟刘载文北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计... 详细信息

污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计一种结合自组织特征映射(self-organizing map,SOM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的COD参数软测量方法。该方法利用SOM网络聚类数据样本,根据所得聚类结果确定RBF网络的隐层节点数及节点的数据中心,综合提高RBF网络的收敛速度和拟合精度。利用污水处理厂部分水样数据建立COD软测量模型,模型仿真和硬件在线测试结果表明,相对于传统的BP、RBF等网络,基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法测量时间短、预测精度较高,具有较为广阔的应用前景。

关键词：化学需氧量软测量自组织特征映射径向基函数网络神经网络模型预测

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面向复杂主题建模的流式层次狄里克雷过程

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计算机学报 2019年第7期42卷 1539-1552页

作者：韩忠明张梦玫李梦琪段大高陈谊北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

互联网已经成为真实事件信息的主要来源.针对互联网海量新闻语料的主题挖掘是新闻事件的组织和追踪任务中关键的一环.主题模型已被广泛应用于挖掘和分析新闻等文本语料,LDA(Latent Dirichlet Allocation)是最常见的主题模型,然而现有基... 详细信息

互联网已经成为真实事件信息的主要来源.针对互联网海量新闻语料的主题挖掘是新闻事件的组织和追踪任务中关键的一环.主题模型已被广泛应用于挖掘和分析新闻等文本语料,LDA(Latent Dirichlet Allocation)是最常见的主题模型,然而现有基于LDA的方法没有考虑到主题之间的层次关系,且需要预先提供主题个数.作为LDA模型的扩展,层次狄里克雷过程(Hierarchical Dirichlet Process,HDP)是非参数贝叶斯主题模型,HDP能够自动确定主题个数.对于具有层次等特性的复杂主题,HDP难以挖掘出隐式层次结构,且容易产生噪音主题.为了解决这个问题,该文提出了基于HDP改进的非参数贝叶斯模型:流式层次狄里利克雷过程(Flow Hierarchical Dirichlet Process,FHDP),FHDP通过在HDP模型中加入流动操作,加强了对主题之间的同属领域信息的利用,以便于更好的对主题进行层次分析.利用加入了流动操作的中国连锁餐馆模型(Chinese Restaurant Franchise,CRF)对数据进行建模,设计相应的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)采样方法,以推导FHDP模型的分布参数分布.FHDP的主要贡献在于:(1)对含有层次关系的主题建模时,减少了无意义信息.解决了HDP得到主题不明确的问题,扩大了HDP的应用领域;(2)由于在FHDP中加强了对主题隐含领域信息的利用,主题的层次关系变得更加明确.为了客观衡量FHDP和HDP的性能差异,利用模拟和真实数据进行了大量实验.实验表明,在轮廓系数、主题覆盖度、单字对数似然等指标上,FHDP模型明显优于HDP模型。

关键词：层次狄里克雷过程主题模型非参数贝叶斯模型马尔可夫蒙特卡罗流式层次狄里克雷过程

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基于扩展总变差正则项的三维网格模型修复算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第11期31卷 1889-1897页

作者：翟羽佳吴晓群北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对特征保持的三维网格模型孔洞修复问题,提出一种基于扩展总变差正则项的修复算法.首先,根据邻接三角形中边界边的性质识别孔洞边界,利用动态规划方法重构孔洞区域的连接关系;然后,建立适用于三维网格模型修复的变分优化模型;最后,引... 详细信息

针对特征保持的三维网格模型孔洞修复问题,提出一种基于扩展总变差正则项的修复算法.首先,根据邻接三角形中边界边的性质识别孔洞边界,利用动态规划方法重构孔洞区域的连接关系;然后,建立适用于三维网格模型修复的变分优化模型;最后,引入增广拉格朗日方法求解变分模型,迭代地优化三维网格模型的顶点位置.以带有孔洞的三维网格模型为数据,与2种基于体素的修复算法以及1种基于曲面的修复算法进行对比实验,实验结果表明,该算法能够有效地修复孔洞区域特征,在保持三维网格模型原始特征的同时全局地重建整个模型.

关键词：三维网格模型修复扩展总变差正则项增广拉格朗日方法

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基于节点向量表达的复杂网络社团划分算法

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软件学报 2019年第4期30卷 1045-1061页

作者：韩忠明刘雯李梦琪郑晨烨谭旭升段大高北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

社团结构划分对复杂网络研究在理论和实践上都非常重要.借鉴分布式词向量理论,提出一种基于节点向量表达的复杂网络社团划分方法(CDNEV).为了构建网络节点的分布式向量,提出启发式随机游走模型.利用节点启发式随机游走得到的节点序列作... 详细信息

社团结构划分对复杂网络研究在理论和实践上都非常重要.借鉴分布式词向量理论,提出一种基于节点向量表达的复杂网络社团划分方法(CDNEV).为了构建网络节点的分布式向量,提出启发式随机游走模型.利用节点启发式随机游走得到的节点序列作为上下文,采用SkipGram模型学习节点的分布式向量.选择局部度中心节点作为K-Means算法的聚类中心点,然后用K-Means算法进行聚类,最终得到社团结构.在真实和模拟两种网络上做了丰富的实验,与主流的全局社团划分算法和局部社团划分算法作了比较.在真实网络上CDNEV算法的F1指标比其他算法平均提高19%;在模拟网络上,F1指标则可以提高15%.实验结果表明,相对其他算法,CDNEV算法的精度和效率都较高.

关键词：复杂网络社团结构核心节点结构关系强度

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