检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于密度峰值的改进K-Means文本聚类算法及其并行化

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武汉大学学报（理学版） 2019年第5期65卷 457-464页

作者：袁逸铭刘宏志李海生北京工商大学计算机与信息工程学院

针对K均值(K-means)聚类算法进行文本聚类时随机选取初始聚类中心点的问题,提出一种基于密度峰值进行初始聚类中心点选取的适用于文本聚类的K-means算法(DPMCSKM),为了更好地适应大规模聚类计算的要求,设计并实现了基于MapReduce的DPMC... 详细信息

针对K均值(K-means)聚类算法进行文本聚类时随机选取初始聚类中心点的问题,提出一种基于密度峰值进行初始聚类中心点选取的适用于文本聚类的K-means算法(DPMCSKM),为了更好地适应大规模聚类计算的要求,设计并实现了基于MapReduce的DPMCSKM并行化算法。实验结果表明,DPMCSKM算法可以有效地进行文本聚类,与K-means、基于密度峰值的快速搜索聚类算法选取初始簇中心点的K-means以及多簇球形K-means算法相比在聚类质量上均有一定的提升,在收敛速度上也有较好的表现;DPMCSKM并行化算法在可扩展性上,具有较好的加速比。

关键词：文本聚类密度峰值 MapReduce K均值聚类算法

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基于卷积神经网络和频率域特征的视频拷贝检测方法

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高技术通讯 2019年第12期29卷 1201-1205页

作者：石慧杰北京工商大学计算机与信息工程学院

为了解决视频特征鲁棒性差、计算复杂度高等问题,提出一种新的视频拷贝检测方法。该算法将深度卷积网络特征和传统手工特征相结合,提升特征检测的维数,提升检测准确度。方法首先使用密集连接卷积网络(DenseNet)提取关键帧的深度特征,并... 详细信息

为了解决视频特征鲁棒性差、计算复杂度高等问题,提出一种新的视频拷贝检测方法。该算法将深度卷积网络特征和传统手工特征相结合,提升特征检测的维数,提升检测准确度。方法首先使用密集连接卷积网络(DenseNet)提取关键帧的深度特征,并对关键帧进行离散余弦变换(DCT)提取系数特征,然后使用基于典型相关分析(CCA)的特征融合算法将2种特征进行有效融合,最后使用融合特征进行特征匹配。在标准数据集上的实验表明,本文提出的算法检测效果较好,在常见的拷贝变化下可以得到更高的检测精度。该算法可以作为一种有效的数字视频版权保护技术应用于数字视频的监管领域。

关键词：视频拷贝检测特征表示卷积神经网络(CNN) 典型相关分析(CCA) 离散余弦变换(DCT) 密集连接卷积网络(DenseNet)

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改进布谷鸟算法在水质传感器部署上的应用

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电子技术应用 2020年第3期46卷 76-79,85页

作者：申志平孙茜王小艺许继平张慧妍王立北京工商大学计算机与信息工程学院

针对传统无线传感器网络随机部署分布不均的问题,基于Adam优化算法改进布谷鸟算法的寻优过程,用学习率衰减法改进布谷鸟算法的淘汰概率。以网络覆盖率为优化目标,通过建立网络覆盖率的数学模型来描述水质传感器网络节点覆盖优化问题,最... 详细信息

针对传统无线传感器网络随机部署分布不均的问题,基于Adam优化算法改进布谷鸟算法的寻优过程,用学习率衰减法改进布谷鸟算法的淘汰概率。以网络覆盖率为优化目标,通过建立网络覆盖率的数学模型来描述水质传感器网络节点覆盖优化问题,最后通过原始的布谷鸟算法与其他3种改进算法的对比,证明改进的布谷鸟算法可以使用较少的迭代次数,使水质传感器网络达到更佳的覆盖性能。

关键词：水质传感器网络部署 Adam算法布谷鸟算法无线传感器网络

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大米供应链中黄曲霉菌风险概率快速评估方法

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食品科技 2019年第4期44卷 326-332页

作者：许继平宋海燕赵峙尧王小艺陈谦北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

针对大米供应链中黄曲霉菌的定量风险评估分析时间过长等问题,提出了一种基于贝叶斯网络推理与微生物生长预测模型结合的快速风险评估的建模方法。该模型通过贝叶斯公式得到各节点的联合风险概率分布,并将黄曲霉菌的生长预测模型加入供... 详细信息

针对大米供应链中黄曲霉菌的定量风险评估分析时间过长等问题,提出了一种基于贝叶斯网络推理与微生物生长预测模型结合的快速风险评估的建模方法。该模型通过贝叶斯公式得到各节点的联合风险概率分布,并将黄曲霉菌的生长预测模型加入供应链节点中,进而得出各节点黄曲霉菌风险概率的解析解。最后通过对供应链中不同温度下黄曲霉菌的风险概率对比进行案例验证。结果表明,该方法能快速有效地反映供应链节点的风险概率,为企业在生产流通过程中预防和管理安全风险提供有力的工具,具有重要的理论和应用价值。

关键词：黄曲霉菌风险概率大米供应链风险评估

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奶制品电商渠道流通效率评估与优化

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物流研究 2020年第1期 82-90页

作者：张浩李意刘文怡刘昱北京工商大学电商与物流学院首都流通业研究基地北京100048 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学商学院北京100048

在电子商务迅速发展的环境下,奶制品的流通过程较难控制,涉及的影响因素多,所以难以保证奶制品的质量安全。本文研究重点在于控制奶制品流通过程中的风险,识别对效率影响较大的因素,分析影响因素的关系。本文利用决策树与贝叶斯网络分... 详细信息

在电子商务迅速发展的环境下,奶制品的流通过程较难控制,涉及的影响因素多,所以难以保证奶制品的质量安全。本文研究重点在于控制奶制品流通过程中的风险,识别对效率影响较大的因素,分析影响因素的关系。本文利用决策树与贝叶斯网络分析影响奶制品流通过程中的影响因素,归纳奶制品企业在流通过程中的风险因素,并对奶制品的流通效率进行预测与评估,从而通过优化流通效率保证奶制品的食品质量与安全。研究保证奶制品流通过程的稳定性、安全性、高效性,对电商渠道下奶制品流通的发展具有重要的现实价值及意义。

关键词：奶制品流通食品安全流通效率贝叶斯网络决策树

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关于水质污染准确评估建模研究

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计算机仿真 2019年第2期36卷 367-371,389页

作者：贾洁苏婷立王小艺赵峙尧北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

采用传统试算法对河湖水质模型进行参数率定时,存在运算复杂、耗时多等问题,且对于不同水体水质模型需要重新试算,导致模型参数值率定结果出现偏差,进而影响建模和评估的有效性和适用性。提出一种基于非线性最小二乘法和改进模糊综合评... 详细信息

采用传统试算法对河湖水质模型进行参数率定时,存在运算复杂、耗时多等问题,且对于不同水体水质模型需要重新试算,导致模型参数值率定结果出现偏差,进而影响建模和评估的有效性和适用性。提出一种基于非线性最小二乘法和改进模糊综合评价的河湖水质精确评估方法。通过提取WASP模型中富营养化模块的水质指标演化机理,利用非线性连续微分方程构建河湖水质演化机理动力学模型,结合实际水质采集数据,采用非线性最小二乘法对模型参数进行优化率定,实现对河湖水质演化的精确建模;在所构建的水质演化机理动力学模型基础上,提出基于改进模糊综合评价法的水体污染评价方法,利用北海水质监测数据进行了模型的有效性验证。仿真结果表明:水质指标仿真值与实测值吻合较好,可以有效实现水体污染综合评价,与传统试算法相比,具有更好的精确性和适用性。

关键词：模型非线性最小二乘法参数率定模糊综合评价法

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