检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2020年第3期37卷 821-823,837页

作者：段大高赵振东梁少虎韩忠明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

使用密码猜测算法是评估用户密码强度和安全性的有效方法,提出一种基于条件变分自编码密码猜测算法PassCVAE。算法基于条件变分自编码模型,将用户个人信息作为条件特征,训练密码攻击模型。在编码器端,分别使用双向循环神经网络(GRU)和... 详细信息

使用密码猜测算法是评估用户密码强度和安全性的有效方法,提出一种基于条件变分自编码密码猜测算法PassCVAE。算法基于条件变分自编码模型,将用户个人信息作为条件特征,训练密码攻击模型。在编码器端,分别使用双向循环神经网络(GRU)和文本卷积神经网络(TextCNN),实现对密码序列和用户个人信息的编码和特征的抽象提取;在解码器端使用两层GRU神经网络,实现对用户个人信息和密码数据隐编码的解码,生成密码序列。该算法可以有效地拟合密码数据的分布和字符组合规律,生成高质量的猜测密码数据。多组实验结果表明,提出的PassCVAE算法优于现有的主流密码猜测算法。

关键词：条件变分自编码密码猜测算法密码攻击

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一阶动态电路暂态过程分析及其仿真测试

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现代电子技术 2021年第4期44卷 63-66页

作者：付扬宋磊北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 安标国家矿用产品安全标志中心北京100013

针对一阶动态电路暂态过程的实验室测量存在测试欠便捷全面及不易测试的弊端,在对一阶动态电路暂态过程分析的基础上,研究将Multisim仿真引入其测试中。利用Multisim参数扫描分析功能,实现在方波激励下方便全面地测试元件参数变化时的... 详细信息

针对一阶动态电路暂态过程的实验室测量存在测试欠便捷全面及不易测试的弊端,在对一阶动态电路暂态过程分析的基础上,研究将Multisim仿真引入其测试中。利用Multisim参数扫描分析功能,实现在方波激励下方便全面地测试元件参数变化时的所有响应,将实验室不可能同时观测的波形集于一体;利用Multisim瞬时分析仿真功能,研究正弦激励下暂态过程的过电压情况测试,弥补了实验室观测不到的缺陷,从而有利于防范实际工程的过电压危害。测试结果表明,该电路仿真与理论分析一致,仿真测试便捷直观,仿真效果理想,对动态电路暂态过程的应用有着重要意义。

关键词：动态电路暂态过程 RC电路分析电路仿真测试过电压规避过电压测试

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基于太赫兹衰减全反射技术的花生霉变程度判别

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农业机械学报 2019年第4期50卷 333-338,355页

作者：刘翠玲胡莹吴静珠邢瑞芯王少敏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

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同... 详细信息

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变4类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0. 3～3. 6 THz)。利用傅里叶变换方法对时域光谱信号进行频域变换并进行加窗处理,然后对所得频域信号进行光学常数吸光度与吸收系数的提取,得到样本的光学常数信号,并进行特征波段筛选。在此基础上分别建立BP神经网络定性分析模型与SVM定性分析模型。实验表明,BP神经网络模型对花育36号花生霉变模型的预测集识别正确率为88. 57%,对鲁花9号花生霉变模型的预测集识别正确率为91. 40%;Lib-SVM模型对两个品种花生霉变的二分类模型、3类霉变花生的三分类模型的预测集识别正确率均为100%。应用太赫兹时域光谱技术结合SVM算法检测霉变花生仁效果良好,具有一定的可行性。

关键词：霉变花生太赫兹衰减全反射技术误差反向传播神经网络支持向量机定性分析

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DM+：一种融合数字编码的可扫描图像生成技术

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计算机学报 2019年第9期42卷 2035-2048页

作者：于剑楠李辉勇李青锋牛建伟徐明亮曹倩北京航空航天大学计算机学院北京100191 郑州大学信息工程学院郑州450001 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

二维码作为一种可扫描的图像信息载体被广泛应用于快速便捷地获取关键信息.然而,为了确保扫描的健壮性,目前大部分二维码采用黑白块构成,外观单调,并且无法将二维码的外观信息和其承载的信息关联,这从一定程度上给二维码的使用和推广带... 详细信息

二维码作为一种可扫描的图像信息载体被广泛应用于快速便捷地获取关键信息.然而,为了确保扫描的健壮性,目前大部分二维码采用黑白块构成,外观单调,并且无法将二维码的外观信息和其承载的信息关联,这从一定程度上给二维码的使用和推广带来了诸多不便.该文提出一种融合数字编码的可扫描图像生成方案.首先,提出了一种基于局部自适应的图像亮度调整算法对图像进行预处理,根据图像亮度分布情况进行自适应调整,突出图像色彩,为二维码融合奠定基础;其次,设计了一种基于高斯消元与图像显著性的二维码模块顺序调整算法,通过提取图像的显著性区域获得显著性矩阵,并依此调整二维码模块优先级,使生成的二维码中间结果与待融合的输入图像具有更好的结构相似性;最后,在兼容传统DM码扫码器基础上,提出了一种基于权重矩阵的图像融合算法,保证扫描健壮性的同时,提高二维码视觉效果.实验结果表明该方案生成400像素以下的二维码图片耗时小于1 s,并且保证扫描成功率大于92%的前提下,比现有的艺术二维码具有更好的视觉效果,较好解决了二维码美感和健壮性的冲突问题,拓宽了二维码的应用场景.

关键词： DataMatrix码图像融合高斯消元图像显著性视觉效果

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基于多尺度功能脑网络融合特征的抑郁症分类算法

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中国医学物理学杂志 2020年第4期37卷 439-444页

作者：付常洋王瑜肖洪兵邢素霞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

提出一种多尺度功能脑网络融合特征的抑郁症分类方法,具体思想包括:首先通过精细化脑区,建立4种不同尺度的脑网络;然后对每种尺度的脑网络分别提取局部特征和全局特征,并将多种尺度脑网络的特征进行有效融合并降维;最后使用支持向量机... 详细信息

提出一种多尺度功能脑网络融合特征的抑郁症分类方法,具体思想包括:首先通过精细化脑区,建立4种不同尺度的脑网络;然后对每种尺度的脑网络分别提取局部特征和全局特征,并将多种尺度脑网络的特征进行有效融合并降维;最后使用支持向量机对患者脑部功能磁共振影像进行分类。试验结果表明,分别提取局部特征和全局特征,并进行有效融合,可以提升识别效果;空间尺度减小会得到更多有效特征,进而能够有效提升分类结果;多尺度特征融合也可以在很大程度上对分类结果起到积极作用。与传统单一大尺度脑网络方法相比,本研究提出的方法获得了更加优秀的试验结果,识别率可达88.67%,充分验证了本研究提出方法的有效性和可行性,并为抑郁症患者的临床诊断与治疗提供生物学依据。

关键词：抑郁症功能脑网络多尺度特征融合支持向量机

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DFIG网侧逆变器改进线性自抗扰控制策略设计

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计算机仿真 2020年第12期37卷 98-102页

作者：廉小亲安飒李震北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京理工大学自动化学院北京100081

针对双馈异步发电机(Double-fed Induction Generation,DFIG)网侧逆变器的复杂性和稳定性差等弊端以及传统PI闭环控制存在稳定性差、响应速度慢等问题,提出了一种改进线性自抗扰方法的控制策略,在线性状态误差反馈控制(Linear State Err... 详细信息

针对双馈异步发电机(Double-fed Induction Generation,DFIG)网侧逆变器的复杂性和稳定性差等弊端以及传统PI闭环控制存在稳定性差、响应速度慢等问题,提出了一种改进线性自抗扰方法的控制策略,在线性状态误差反馈控制(Linear State Error Feedback,LSEF)中加入谐振环节,取代电流环的PI控制,抑制并网电流的低次谐波,能够提高系统的响应速度,保证并网运行平稳。搭建Matlab/Simulink仿真机实验平台,验证提出的控制策略在网侧逆变器并网的有效性和可行性。上述方法的仿真验结果表明,其具有良好的鲁棒性和动态性能,保证直流电容电压稳定,有效降低并网电流畸变率,具有更好的控制效果,确保并网点系统稳定运行。

关键词：双馈异步发电机网侧逆变器改进线性自抗扰控制谐波抑制

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基于TX2的污水COD软测量装置研究与实现

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计算机仿真 2020年第9期37卷 194-198,316页

作者：廉小亲陈群王俐伟魏伟北京工商大学计算机与信息工程学廉院北京100048 北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室北京100048

针对污水处理过程中,传统测量方法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量耗时较长、成本高并且容易造成产生误差,需要经常标定等问题,研究了一种结合自组织特征映射(Self-organizing Map,SOM)和径向基函数(Radial Basis Functio... 详细信息

针对污水处理过程中,传统测量方法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量耗时较长、成本高并且容易造成产生误差,需要经常标定等问题,研究了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软测量算法并进行仿真实现,给出了COD软测量装置的总体设计方案及其组成,并阐述了基于STM32的水质参数采集模块和基于Jetson TX2的软测量模块的硬件、软件设计思路及实现方法。测试结果表明:上述测量装置能够实时在线预测COD,具有较高的预测精度,为污水COD参数检测提供了一个快速、低成本和稳定可靠的解决方案。

关键词：化学需氧量神经网络软测量

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基于MCCA的痤疮宏基因组数据辅助分析

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智能系统学报 2020年第5期15卷 972-977页

作者：孙梦茹王瑜何聪芬贾焱高学义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工商大学理学院中国轻工业化妆品重点实验室

痤疮作为常见皮肤病之一,发病机制复杂,其中微生物定植在痤疮发病中的作用是一个热点研究问题。本文从宏基因组学的角度,利用机器学习方法分析痤疮宏基因组数据,包括痤疮患者的患病皮肤(diseased skin, DS)样本集和健康皮肤(healthy ski... 详细信息

痤疮作为常见皮肤病之一,发病机制复杂,其中微生物定植在痤疮发病中的作用是一个热点研究问题。本文从宏基因组学的角度,利用机器学习方法分析痤疮宏基因组数据,包括痤疮患者的患病皮肤(diseased skin, DS)样本集和健康皮肤(healthy skin, HS)样本集,以及正常对照组(normal control, NC)样本集。为了同时分析3组样本集以获得可以区分不同样本集的脂质,使用多重集典型相关分析(multi-set canonical correlation analysis, MCCA)方法进行研究。实验结果可得到仅对某一样本集有显著影响的脂质,以及同时对3个样本集影响程度不同的脂质,这些脂质可以作为判别皮肤状态的指标,用于辅助指导皮肤痤疮疾病的诊断、预后和治疗。

关键词：痤疮宏基因组学面部皮肤脂质机器学习多重集典型相关分析

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基于深度学习的人体行为识别方法综述

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计算机科学 2020年第4期47卷 85-93页

作者：蔡强邓毅彪李海生余乐明少锋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

人体行为识别作为计算机视觉领域的重要研究热点,在智能监控、智能家居、虚拟现实等诸多领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景,备受国内外学者的关注。基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图... 详细信息

人体行为识别作为计算机视觉领域的重要研究热点,在智能监控、智能家居、虚拟现实等诸多领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景,备受国内外学者的关注。基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图像分类方面取得巨大成功,将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势,但其仍然存在一些困难与挑战。首先,根据特征提取方法的不同,简单回顾了早期基于传统手工特征的行为识别方法;然后,从网络结构的角度着重对近年来一些基于深度学习的人体行为识别方法进行论述和分析,其中包括目前常用的双流网络架构和三维卷积网络架构等;另外,还介绍了目前用于评价方法性能的人体行为识别数据集,同时总结了部分典型方法在UCF-101和HMDB51两个著名的公开数据集上的性能;最后,从性能和应用两个方面对基于深度学习的人体行为识别方法的未来发展方向进行了展望,并指出了当前方法存在的不足之处。

关键词：人体行为识别深度学习卷积神经网络人体行为识别数据集

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面向异构IoT业务的LoRa网络自适应参数配置策略

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计算机系统应用 2020年第11期29卷 1-10页

作者：蔡青松林佳夏晨益吴杰北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

前针对LoRa组网技术的研究主要受单一应用需求驱动,可配置参数利用率低,网络性能存在进一步优化的空间.随着异构多类型IoT业务传输需求的日益增长,优化网络的性能使之能够适应多类型业务显得尤为重要.针对上述问题,本文提出了一种基于... 详细信息

前针对LoRa组网技术的研究主要受单一应用需求驱动,可配置参数利用率低,网络性能存在进一步优化的空间.随着异构多类型IoT业务传输需求的日益增长,优化网络的性能使之能够适应多类型业务显得尤为重要.针对上述问题,本文提出了一种基于模拟退火遗传算法的动态LoRa传输参数自适应配置策略,在能耗约束的条件下可实现对多种异构业务的数据传输需求,并可提高单网关网络可支持的终端设备数量和数据吞吐量.基于LoRaSim的仿真结果表明:与传统ADR(Adaptive Data Rate)相比,本文所提方法的平均吞吐量提高了25.6%;对于超过1000台终端设备的单网关LoRa网络,当每个设备分组生成率小于1/100 s时,网络的实际分组交付率(Packet Delivery Rate,PDR)超过90%.该方法可适应多种异构业务的数据传输需求并在有效提高数据吞吐量的同时保证各业务的PDR.

关键词：物联网应用 LoRa 参数配置吞吐量网络容量

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