检索结果-内蒙古大学图书馆

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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高维数据聚类可视分析方法综述

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图学学报 2020年第1期41卷 44-56页

作者：章蓉陈谊张梦录孟可欣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 武汉理工大学信息工程学院湖北武汉430070

数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行多角度分析,从而发现数据内部隐藏的结构和关系。但由于高维数据自身的“维度诅咒”问题使得聚类分析面临着许多挑战,例如模型参数设定、数据特征捕捉、结果解... 详细信息

数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行多角度分析,从而发现数据内部隐藏的结构和关系。但由于高维数据自身的“维度诅咒”问题使得聚类分析面临着许多挑战,例如模型参数设定、数据特征捕捉、结果解释以及可视化展现等。本文从高维数据聚类过程中遇到的问题出发,首先总结了高维数据聚类过程中常用的数据处理方法并对其性能进行了比较,这些方法能够较好地解决“维度诅咒”问题,帮助用户挖掘数据中存在的聚类模式。在分析和理解不同聚类结果中包含的数据内部结构和规律时,由于前期采取的数据处理方法不同,因此需要采取不同的探索分析策略,所以本文将近10年来高维数据聚类的可视分析方法分为2大类进行总结,即基于降维的聚类可视分析方法和基于子空间聚类的可视分析方法。最后对该领域目前存在的机遇与挑战进行了讨论。

关键词：可视分析聚类高维数据综述

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复杂人流网络下的COVID-19传播模型

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电子科技大学学报 2020年第3期49卷 383-391页

作者：傅家旗刘敏邓春燕黄娟江明珠郭强刘建国上海理工大学复杂系统科学研究中心上海杨浦区200093 北京工商大学计算机与信息工程学院北京海淀区100048 上海财经大学金融科技研究院上海杨浦区200433

考虑复杂人流网络的统计特征和SI传播模型,该文基于实证数据构建了新型冠状病毒肺炎在湖北省和4个省传播和扩散的P-SI模型。基于实证数据的研究分析表明,P-SI模型能够根据各省感染COVID-19情况拟合每天新增感染人数的变化趋势。此外,P-S... 详细信息

考虑复杂人流网络的统计特征和SI传播模型,该文基于实证数据构建了新型冠状病毒肺炎在湖北省和4个省传播和扩散的P-SI模型。基于实证数据的研究分析表明,P-SI模型能够根据各省感染COVID-19情况拟合每天新增感染人数的变化趋势。此外,P-SI模型能够根据4省2020年1月23日前的感染情况预测2020年1月24日后的每天新增感染人数。该模型有助于理解COVID-19的传播特性,为阻断传播源,遏制疫情扩散,制定有效的防控措施提供决策依据。

关键词： COVID-19 流动人口 P-SI模型传播模型

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基于加权马氏距离多核学习的外观缺陷分类

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传感器与微系统 2020年第10期39卷 129-131,134页

作者：张淑行连晓峰王焜北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

基于马氏距离的支持向量机(MD-SVM)因具有考虑样本总体分布、消除各特征之间的耦合关系、与量纲无关等特性,在工业产品外观缺陷分类中应用广泛。考虑到马氏距离(MD)中总体协方差矩阵的类内、类间协方差矩阵对分类结果的影响不同,因此给... 详细信息

基于马氏距离的支持向量机(MD-SVM)因具有考虑样本总体分布、消除各特征之间的耦合关系、与量纲无关等特性,在工业产品外观缺陷分类中应用广泛。考虑到马氏距离(MD)中总体协方差矩阵的类内、类间协方差矩阵对分类结果的影响不同,因此给两者设置不同权重系数,提出一种加权马氏距离支持向量机(WMD-SVM)模型。训练样本集得到最优权重系数;针对不同缺陷图像特征选择合适的核函数,并将提出的改进模型应用于各核函数,构成多核学习模型。用模糊约束理论求解模型中各核函数权重。实验结果表明:所提改进方法具有更优的分类精度和实时性。

关键词：加权马氏距离线性判别分析支持向量机多核学习外观缺陷

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高精度室内痕量气体监测系统设计

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传感器与微系统 2020年第6期39卷 62-65页

作者：胡心雨谢涛王秋硕苏维均北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

针对传统室内空气监测系统存在监测精度低、指标少、且痕量气体检测难度大的问题,设计了一种以高精度传感器阵列为核心的小型化室内痕量气体监测系统。系统搭建并优化气体传感器阵列,设计高可靠性电源及高精度采集单元,通过反向传播(BP... 详细信息

针对传统室内空气监测系统存在监测精度低、指标少、且痕量气体检测难度大的问题,设计了一种以高精度传感器阵列为核心的小型化室内痕量气体监测系统。系统搭建并优化气体传感器阵列,设计高可靠性电源及高精度采集单元,通过反向传播(BP)神经网络对检测量进行优化,采用最小二乘法对传感器标定结果进行优化,实现室内痕量气体的高精度检测。实验及应用表明,该系统具备检测精度高、指标全、稳定性好的优势,适用于家庭室内空气质量的监测。

关键词：痕量气体监测高精度传感器阵列反向传播(BP)神经网络

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煤岩破裂电磁辐射信号采集与处理系统设计

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传感器与微系统 2020年第6期39卷 103-106页

作者：常乐谢涛陈天华于重重北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

煤岩在受力破裂过程中会向外辐射出电磁信号,通过对该类电磁辐射信号进行采集和分析,可以判断矿山中煤岩破裂的程度,评估是否具有塌方隐患进而实现灾害预警。针对上述场景,设计实现了一种高速数据采集与数据处理系统,以现场可编程门阵列... 详细信息

煤岩在受力破裂过程中会向外辐射出电磁信号,通过对该类电磁辐射信号进行采集和分析,可以判断矿山中煤岩破裂的程度,评估是否具有塌方隐患进而实现灾害预警。针对上述场景,设计实现了一种高速数据采集与数据处理系统,以现场可编程门阵列(FPGA)作为采集部分主控制器实现12通道高速同步采样,开发基于服务器的处理软件实现数据多样化采集、实时存储、实时显示、以及信号识别与辐射源定位算法实现等功能。实验结果表明:该系统能够实现预定的功能,运行稳定可靠,对研究煤岩破裂辐射信号特性具有重要意义。

关键词：煤岩破裂电磁辐射信号高速采集与处理现场可编程门阵列(FPGA)

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多维数据驱动粮食供应链危害物风险综合评价

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食品科学技术学报 2019年第6期37卷 129-138页

作者：王小艺王珍妮孔建磊金学波苏婷立张新北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学北京市食品安全大数据技术重点实验室北京100048

为科学合理评价重金属、真菌毒素、农药残留和微生物等危害物在粮食供应链各个环节中的综合风险,在分析全国26个省份粮食加工品抽检数据及其他多维度数据基础上,兼顾定量指标和定性指标优势,从统计特性、抽检特性和调研特性三种互补角... 详细信息

为科学合理评价重金属、真菌毒素、农药残留和微生物等危害物在粮食供应链各个环节中的综合风险,在分析全国26个省份粮食加工品抽检数据及其他多维度数据基础上,兼顾定量指标和定性指标优势,从统计特性、抽检特性和调研特性三种互补角度构建多维层次风险指标体系,实现大量异构数据向量化风险指标转变;继而应用关联规则挖掘各指标间内在关系,实现各指标权重分配,构建风险综合评价方法,实现多维数据驱动的粮食供应链危害物风险评价和优先程度排序。希望为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。

关键词：粮食危害物供应链安全多维层次指标关联规则挖掘风险评价多源异构数据

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新零售模式下生鲜食品的消费者购买决策影响因素分析

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市场周刊 2020年第7期33卷 90-92页

作者：张京敏宋鹏帅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

以新零售模式下生鲜食品消费者购买决策影响因素为研究对象,通过发放调查问卷收集数据和实地调研,运用SPSS统计分析软件对收集的数据进行信度检验与效度检验,并建立了新零售模式下生鲜食品的消费者决策影响因素的结构方程模型。结果显示... 详细信息

以新零售模式下生鲜食品消费者购买决策影响因素为研究对象,通过发放调查问卷收集数据和实地调研,运用SPSS统计分析软件对收集的数据进行信度检验与效度检验,并建立了新零售模式下生鲜食品的消费者决策影响因素的结构方程模型。结果显示:消费者个人因素、产品刺激因素、符号刺激因素、服务刺激因素对消费者做出购买决策具有显著影响。

关键词：新零售生鲜食品结构方程

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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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