检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2020年第8期50卷 1197-1216页

作者：韩忠明刘聃郑晨烨刘雯段大高董健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 公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室上海200031

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面... 详细信息

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面也有了很大的变化,研究重点从单网络分析挖掘逐渐演变至耦合网络分析挖掘.本文首先分析了嵌入方法在单网络节点表示学习中的研究现状,对比了现有方法的优劣.然后借鉴单网络中嵌入方法的思想,针对耦合网络提出了耦合网络嵌入模型CWCNE.针对耦合网络的特性,改进了嵌入方法中的游走算法,提出了一种网络间带约束的随机游走策略;同时改进了模型的训练方法,使用网络间迭代训练的方式来学习模型参数.最后使用了社交耦合网络、学术耦合网络、影视耦合网络、诗词耦合网络、著作耦合网络等5组数据集验证了CWCNE的有效性.并在社团划分、实体识别、标签分类等任务上取得了良好的结果.

关键词：网络嵌入节点向量耦合网络表示学习社团划分主体识别标签分类

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基于消费者价值的打车出行服务竞争策略研究

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数学的实践与认识 2019年第13期49卷 43-52页

作者：杨浩雄付朋霞北京工商大学商学院北京100048 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

伴随着消费者自.我意识的提升,消费者满意度逐渐成为衡量企业竞争力的重要指标.基于消费者价值理论,以打车出行消费者效用为主要分析工具,探究出行服务属性对消费者价值的影响,建立消费者出行服务效用模型,最后利用数值模拟方法探讨出... 详细信息

伴随着消费者自.我意识的提升,消费者满意度逐渐成为衡量企业竞争力的重要指标.基于消费者价值理论,以打车出行消费者效用为主要分析工具,探究出行服务属性对消费者价值的影响,建立消费者出行服务效用模型,最后利用数值模拟方法探讨出消费者效用变化对企业利润的影响.通过数值试验表明:对于具有基本出行服务价值优势的传统出租车来说,坚持合理的出行价格是使企业获利的主要策略,而对于在增值服务质量有优势的互联网专车来说,坚持开发中高端出行市场,提高消费者增值服务效用能够提高企业利润.

关键词：消费者价值出行服务博弈

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一种改进的DTW相似性搜索方法

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计算机仿真 2019年第2期36卷 232-236,270页

作者：晏臻苏维均于重重吴子珺北京工商大学计算机信息工程学院北京100048

为了更有效的对时间序列进行相似性搜索,本文从相似性度量函数的角度提出一种改进的基于下界函数的DTW (Dynamic Time Warping)相似性搜索方法NLB-FDTW。上述方法定义一种更有效的下界函数,减少DTW的计算开销,加快相似性搜索的速度。为... 详细信息

为了更有效的对时间序列进行相似性搜索,本文从相似性度量函数的角度提出一种改进的基于下界函数的DTW (Dynamic Time Warping)相似性搜索方法NLB-FDTW。上述方法定义一种更有效的下界函数,减少DTW的计算开销,加快相似性搜索的速度。为了验证所改进的DTW相似搜索算法的有效性,对一个月的交通流量进行了相似性搜索的实验。结果表明,基于下界函数的DTW在很大程度上减少计算量,NLB-FDTW相较于基于欧氏距离或原始DTW的相似性搜索是一种高效的时间序列相似性搜索方法。

关键词：时间序列相似性搜索下界函数

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基于语义标签的高铁接触网图像目标检测研究

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计算机仿真 2020年第11期37卷 146-149,188页

作者：杨亚峰苏维均秦勇于重重北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

基于深度学习的目标检测模型近些年快速发展,可以准确检测出物体在图像中的位置。但是多数检测模型一般不考虑物体之间的相对位置关系,而图像中物体间的相对关系包含有效高层语义信息,有利于对特殊的指代个体进行目标检测。通过提出基... 详细信息

基于深度学习的目标检测模型近些年快速发展,可以准确检测出物体在图像中的位置。但是多数检测模型一般不考虑物体之间的相对位置关系,而图像中物体间的相对关系包含有效高层语义信息,有利于对特殊的指代个体进行目标检测。通过提出基于语义标签与谓词字典构建图像中物体之间的相对位置关系的方法,对高层语义信息进行建模,实现物体感知任务与语义认知任务的协同,使图像目标检测模型具有推测相对位置语义的能力。论文通过对京津段高铁接触网图像的目标检测进行实验,实验结果表明上述方法的可行性。

关键词：接触网图像目标检测卷积神经网络相对位置语义标签谓词字典

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基于协同半监督的深度学习图像分类算法

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计算机仿真 2019年第2期36卷 196-200页

作者：葛梦颖于重重周兰马钰锡北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样本作为训练集,分别使用VGGNet、GoogLeNet、ResNet模型训练出... 详细信息

大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样本作为训练集,分别使用VGGNet、GoogLeNet、ResNet模型训练出三个不同的分类器,依据三者对未标记样本的测试结果给出伪标签,即测试结果中三个分类器判断一致的部分直接赋予该伪标签,对于两个判断一致的,按照置信度排序并抽样赋予两个判断一致的伪标签,依次不断给未标记样本打标签并扩充训练集,得到最终的分类模型。最后选取Caltech-UCSD Birds-200-2011数据集和Caltech 256数据集进行实验,实验结果表明,所提出的算法在已标记样本较少的情况下可以获得高分类率的分类模型。

关键词：协同半监督学习深度学习图像分类

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基于语义分割-对抗的图像语义分割模型

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计算机仿真 2019年第2期36卷 191-195页

作者：王鑫于重重马先钦陈秀新北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用De... 详细信息

图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用Deeplab-VGG16作为生成模型,通过对输入真实样本的学习,生成语义分割图;采用金字塔池(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)作为判别模型,对人工标记图与生成分割图进行高阶规律统计。在数据集POSCALVOC2012上实验得到mIOU为0.823,较Adversarial提高0.24。SSGAN模型通过将对抗模型与传统语义分割模型相结合,既保持传统语义分割模型端到端的训练方式,又具有对抗网络自主学习能力,避免人工设计对应的高阶损失项产生的不匹配。最后通过剪枝与权值量化共享将模型压缩为原来的0.045。实验证明本文所提方法具有可行性。

关键词：图像语义分割语义分割-对抗模型端到端训练自主学习

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基于数据采集的中药材大数据平台构建

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中国中医药信息杂志 2020年第8期27卷 23-26页

作者：杨浩雄李子硕孙祎琪北京工商大学商学院北京100048 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

目前中药材行业存在信息采集困难、信息不匹配等问题,其原因主要是缺乏有效的中药材数据采集模式对相关企业进行技术支持。本文针对中药材生产、流通等环节提出2种数据采集模式——追溯模式和社交模式,并据此构建中药材大数据平台,吸引... 详细信息

目前中药材行业存在信息采集困难、信息不匹配等问题,其原因主要是缺乏有效的中药材数据采集模式对相关企业进行技术支持。本文针对中药材生产、流通等环节提出2种数据采集模式——追溯模式和社交模式,并据此构建中药材大数据平台,吸引农资企业、种植户、初加工企业、政府、保险、金融机构等相关方加入,力图提高中药材品质,打造完整的中药材产业生态圈。

关键词：中药材数据采集可追溯信息服务

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基于CNN+LSTM的短时交通流量预测方法

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计算机工程与设计 2019年第9期40卷 2620-2624,2659页

作者：晏臻于重重韩璐苏维均刘平北京工商大学计算机与信息工程学院

针对传统的预测方法只考虑到了交通流量的时序特征,忽略了其空间特征这一问题,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的短时交通流量预测模型。通过CNN挖掘相邻路口交通流量的空间关联性,通过LSTM模型挖掘交通流量的时序特... 详细信息

针对传统的预测方法只考虑到了交通流量的时序特征,忽略了其空间特征这一问题,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的短时交通流量预测模型。通过CNN挖掘相邻路口交通流量的空间关联性,通过LSTM模型挖掘交通流量的时序特征,将提取的时空特征进行特征融合,实现短期流量预测。实验结果表明,CNN+LSTM模型预测误差明显小于其它模型,验证了考虑时空特征进行交通流量预测的有效性。

关键词：交通流量时空特征预测卷积神经网络长短期记忆网络

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基于评分函数的贝叶斯网络结构融合算法

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计算机工程与应用 2019年第11期55卷 147-152页

作者：蔡青松陈希厚北京工商大学计算机与信息工程学院

利用贝叶斯网络进行因果关系推理已广泛应用于人工智能领域。基于约束方法从观测数据中构建贝叶斯网络通常得到的是其马尔科夫等价类,因存在无向边而无法进行有效的因果推断。为此,基于贝叶斯网络评分函数,并结合集成学习提出了一种模... 详细信息

利用贝叶斯网络进行因果关系推理已广泛应用于人工智能领域。基于约束方法从观测数据中构建贝叶斯网络通常得到的是其马尔科夫等价类,因存在无向边而无法进行有效的因果推断。为此,基于贝叶斯网络评分函数,并结合集成学习提出了一种模型融合算法,通过对不同的网络结构加权融合,以减少网络中无向边的个数,进而提高其可推断性。实验结果表明,不仅显著减少了无向边条数,也提高了最终网络结构的学习效果,验证了算法的有效性。

关键词：贝叶斯网络评分函数模型融合因果推断

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基于T-SNE样本熵和TCN的滚动轴承状态退化趋势预测

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仪器仪表学报 2019年第8期40卷 39-46页

作者：于重重宁亚倩秦勇高柯柯北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络(TCN)的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用T-SNE算法提取原始振动... 详细信息

为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络(TCN)的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用T-SNE算法提取原始振动信号的低维流形特征,再计算低维流形特征的样本熵作为状态退化特征,最后基于历史状态退化特征通过TCN算法预测轴承的状态退化趋势。实验结果表明,相较于传统特征指标,T-SNE样本熵特征指标能够至少提前50 min发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,且TCN算法的预测误差仅为0. 45%,具有较高的工程应用价值。

关键词： T-分布随机近邻嵌入样本熵时间卷积网络滚动轴承状态退化趋势预测

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