检索结果-内蒙古大学图书馆

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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采用双框架生成对抗网络的图像运动模糊盲去除

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图学学报 2019年第6期40卷 1056-1063页

作者：罗琪彬蔡强北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

传统运动模糊盲去除方法需先预测模糊图像的模糊核,再复原清晰图像。而实际环境中的复杂的模糊核使此方法不能在视觉上很好地减小实际图像和复原后图像的差异,且直接将现流行的生成对抗模型应用在图像模糊盲去除任务中会有严重的模式崩... 详细信息

传统运动模糊盲去除方法需先预测模糊图像的模糊核,再复原清晰图像。而实际环境中的复杂的模糊核使此方法不能在视觉上很好地减小实际图像和复原后图像的差异,且直接将现流行的生成对抗模型应用在图像模糊盲去除任务中会有严重的模式崩塌现象。因此,围绕去模糊任务的特点提出了一种端到端的生成对抗网络模型--双框架生成对抗网络。该方案不需要预测模糊核,直接实现图片运动模糊的盲去除。双框架生成对抗网络在原有CycleGan基础上将其网络结构和损失函数均作出了改进,提高了运动图像盲去除的精度,并且在样本有限情况下大幅度增强了网络的稳定性。实验采用最小均方差优化网络训练,最后通过生成网络和判别网络对抗训练获得清晰图像。在ILSVRC2015 VID数据集上的实验结果表明,该方法复原质量更高,且复原结果在后续目标检测任务中达到了更优的效果。

关键词：生成对抗网络运动模糊盲去除循环一致性条件模型

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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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基于小波分解的PM2.5深度混合预测模型

基于小波分解的PM2.5深度混合预测模型

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：金学波张家辉王小艺白玉廷苏婷立孔建磊北京工商大学计算机与信息工程学院

近年来环境污染问题愈发严重,以PM2.5为主要危害物的空气污染问题已经严重影响人们的健康。为了更好的预防和控制空气污染问题,人们不断的在空气污染预测领域进行探索,但由于PM2.5数据具有复杂的非线性,使得预测其趋势极为困难。本文提... 详细信息

近年来环境污染问题愈发严重,以PM2.5为主要危害物的空气污染问题已经严重影响人们的健康。为了更好的预防和控制空气污染问题,人们不断的在空气污染预测领域进行探索,但由于PM2.5数据具有复杂的非线性,使得预测其趋势极为困难。本文提出一种混合深度学习的预测方法,其中首先通过小波分解(Wavelet Decomposition,WD)对PM2.5数据进行深层的信息挖掘,针对分解结果训练门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络作为子预测器,最后将所有子预测器的结果进行重构得到预测结果。本研究基于美国空气质量监测站收集的北京市PM2.5数据进行实验验证,通过与其他网络对比发现,本文提出的预测模型在PM2.5序列的长期预测任务中表现出色。

关键词：空气污染预测 PM2.5数据小波分解 GRU

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基于近红外光谱技术模拟测定真菌发酵过程中的红色素

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西北师范大学学报（自然科学版） 2019年第6期55卷 53-56,82页

作者：马慧鋆北京工商大学计算机与信息工程学院

应用近红外光谱技术,基于偏最小二乘法、支持向量机法、随机森林法和BP神经网络法建立了红色素含量的分析预测模型,通过对模型参数进行比较选取了最优预测模型,并利用实测样品对模型进行了验证.结果表明,利用随机森林模型进行发酵液中... 详细信息

应用近红外光谱技术,基于偏最小二乘法、支持向量机法、随机森林法和BP神经网络法建立了红色素含量的分析预测模型,通过对模型参数进行比较选取了最优预测模型,并利用实测样品对模型进行了验证.结果表明,利用随机森林模型进行发酵液中红色素的估算,其精度要高于利用偏最小二乘法,BP神经网络法和支持向量机法模型对于发酵液中红色素含量的估算.

关键词：近红外光谱红色素偏最小二乘法支持向量机法随机森林法 BP神经网络法

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核技术利用辐射安全监管时空分布模型

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科学技术与工程 2020年第5期20卷 1953-1958页

作者：徐清越左敏张青川何思宇北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

环保部门的监管是保障核技术利用设备安全使用的必要环节,现阶段缺乏直观的、可量化的监管手段,导致管理手段低效、监管工作难以合理开展。因此必须通过模式化、指标参考化的监管手段,合理有效安排监管工作,避免监管薄弱环节与难以管理... 详细信息

环保部门的监管是保障核技术利用设备安全使用的必要环节,现阶段缺乏直观的、可量化的监管手段,导致管理手段低效、监管工作难以合理开展。因此必须通过模式化、指标参考化的监管手段,合理有效安排监管工作,避免监管薄弱环节与难以管理的问题。基于指标建立对检查工作进行多维度分析,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对核技术设备持有单位建立风险等级划分的时空分布模型,为核安全监管机关提供可量化的管理依据,并且利用可视化手段辅助管理。结果表明,所建模型指标代表性高,风险等级划分合理,并且能有效提高监管质量与效率。

关键词：时空分布评价模型卷积神经网络(CNN) 核安全

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废水处理过程的抗扰控制研究

废水处理过程的抗扰控制研究

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：魏伟蔡欣宇刘载文左敏北京工商大学计算机与信息工程学院

厌氧消化废水处理过程中,动态变化的进水组分、组分浓度,组分间的耦合以及各种不确定性因素,使得简单的闭环控制无法获得理想的污水处理效果。为使污水处理出水水质达标,对污水处理过程模型依赖小,对各种变化(扰动)因素鲁棒性强,动态响... 详细信息

厌氧消化废水处理过程中,动态变化的进水组分、组分浓度,组分间的耦合以及各种不确定性因素,使得简单的闭环控制无法获得理想的污水处理效果。为使污水处理出水水质达标,对污水处理过程模型依赖小,对各种变化(扰动)因素鲁棒性强,动态响应好的控制方法可满足工程要求。为此,本文设计一种能够主动估计并消除扰动的抗扰控制方法,有效估计并补偿污水处理过程中存在的各种不确定因素,以获得期望的污水处理效果。数值仿真结果表明,抗扰控制具有较好的抗干扰能力,能够满足控制要求,是一种可行的污水处理控制方案。

关键词：废水处理厌氧消化过程抗扰控制

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基于位置注意力机制的字词双维度卷积神经网络违法违规行为语义分类模型

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科学技术与工程 2020年第25期20卷 10341-10346页

作者：徐清越左敏张青川蔡圆媛北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对核辐射安全监管部门检查建议所含违法违规行为自动识别并分类难的问题,建立语义分类自动研判模型,辅助有关部门丰富智能化管理体系,依靠数据进行科学决策,实现监管效率及质量的有效提高。将词和字符两个不同嵌入级别的特征向量输入... 详细信息

针对核辐射安全监管部门检查建议所含违法违规行为自动识别并分类难的问题,建立语义分类自动研判模型,辅助有关部门丰富智能化管理体系,依靠数据进行科学决策,实现监管效率及质量的有效提高。将词和字符两个不同嵌入级别的特征向量输入到双路卷积神经网络中,并引入语义位置注意力机制,建立基于字词双维度语义分析的违法违规研判模型。该方法不仅能够有效防止信息丢失,还能提取出更丰富的文本特征,强化领域关键词汇对分类准确率的帮助。实验结果表明本文建立的模型优于传统语义分类模型,能够有效提高分类准确度。

关键词：核辐射位置感知注意力机制语义分类双维度卷积神经网络

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电子商务教学资源建设与实践教学深度融合研究

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北京政法职业学院学报 2020年第1期 116-121页

作者：胡娟周亦鹏北京政法职业学院信息技术系北京工商大学计算机与信息工程学院

众包已经逐渐成为一种重要的知识服务模式,有助于解决教学资源建设和实践教学中的难点问题。采用众包模式,建立由众包平台、实践教学环境和电子商务教学资源构成的生态圈;形成一种新的激励和评价机制,调动师生的积极性,实现电子商务教... 详细信息

众包已经逐渐成为一种重要的知识服务模式,有助于解决教学资源建设和实践教学中的难点问题。采用众包模式,建立由众包平台、实践教学环境和电子商务教学资源构成的生态圈;形成一种新的激励和评价机制,调动师生的积极性,实现电子商务教学资源建设与实践教学的深度融合。

关键词：电子商务实践教学教学资源众包知识图谱

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基于聚焦损失与残差网络的远程监督关系抽取

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计算机工程 2019年第12期45卷 166-170页

作者：蔡强李晶郝佳云北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

基于卷积神经网络的远程监督关系抽取方法提取的特征单一,且标准交叉熵损失函数未能较好处理数据集中正负样本比例不均衡的情况。为此,提出一种基于深度残差神经网络的远程监督关系抽取模型,通过改进交叉熵聚焦损失函数,提取句子中的深... 详细信息

基于卷积神经网络的远程监督关系抽取方法提取的特征单一,且标准交叉熵损失函数未能较好处理数据集中正负样本比例不均衡的情况。为此,提出一种基于深度残差神经网络的远程监督关系抽取模型,通过改进交叉熵聚焦损失函数,提取句子中的深层语义特征,同时降低损失函数中负样本的权重,避免在NYT-Freebase标准数据集中引入NA关系类别的噪音。实验结果表明,该模型能增强深度残差神经网络对含噪音数据的表示学习能力,有效提高远程监督关系抽取任务的分类准确率。

关键词：交叉熵损失函数残差学习远程监督模型关系抽取卷积神经网络

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