检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2020年第1期43卷 41-63页

作者：李海生武玉娟郑艳萍吴晓群蔡强杜军平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 北京邮电大学计算机学院北京100876

基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,... 详细信息

基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.

关键词：三维数据分析理解深度学习单个模型场景模型特征提取

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基于NiosⅡ软核的音频播放系统设计与实现

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现代电子技术 2020年第10期43卷 59-62页

作者：付扬李成北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

利用SoPC设计灵活和软硬件可编程的优势,开发设计基于NiosⅡ嵌入式软核的SoPC音频播放系统。该设计在SoPC Builder下开发了基于NiosⅡ软核的基本系统,利用Verilog语言进行了I2C数据传输模块和音频配置模块的硬件设计,并在NiosⅡIDE软件... 详细信息

利用SoPC设计灵活和软硬件可编程的优势,开发设计基于NiosⅡ嵌入式软核的SoPC音频播放系统。该设计在SoPC Builder下开发了基于NiosⅡ软核的基本系统,利用Verilog语言进行了I2C数据传输模块和音频配置模块的硬件设计,并在NiosⅡIDE软件环境下实现音频播放的软件设计。以Altera公司FPGA EP2C35F48418为核心芯片,以TLV320AIC23B为音频模块,通过SoPC的软硬件协同设计成功实现了一款通用的音频播放系统。该设计采用SoPC技术,具有可靠性、灵活性和扩展性强的优势。

关键词：音频播放系统开发硬件配置软件设计系统验证协同设计

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基于词嵌入的科研主题排序研究

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北方工业大学学报 2024年第1期36卷 136-149页

作者：何东彬陶莎任延昭朱艳红石家庄学院未来信息技术学院石家庄050035 中国农业大学农业农村部农业信息化标准化重点实验室北京100083 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 石家庄邮电职业技术学院计算机系石家庄050021

为准确把握科研领域内文献主题的发展变化,常利用隐式语义特征提取科研主题分布。但由于主题挖掘技术本身的限制,并非所有主题都具有同等重要性或意义。有些主题可能包含太多背景词,信息空泛,或者主题词之间缺乏连贯性,导致主题缺乏实... 详细信息

为准确把握科研领域内文献主题的发展变化,常利用隐式语义特征提取科研主题分布。但由于主题挖掘技术本身的限制,并非所有主题都具有同等重要性或意义。有些主题可能包含太多背景词,信息空泛,或者主题词之间缺乏连贯性,导致主题缺乏实际意义。针对上述问题,在已有研究基础上,基于词嵌入,提出一种新的多维度评估主题质量算法;针对科研文档的特点,利用语料库的统计特征对无意义主题距离评估方法进行优化,并最终将二者融合到一个统一的主题排序框架中。实验结果表明,本文提出的方法可以有效提高主题排序整体效果,能够识别出非重要和质量差的主题,主题排序的整体效果优于现有方法。

关键词：主题模型潜在狄利克雷分配(LDA) 主题排序科研主题词嵌入

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一种基于关联规则的MLKNN多标签分类算法

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计算机工程与科学 2020年第7期42卷 1309-1317页

作者：杨岚雁靳敏张迎春张珣北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学信息网络中心北京100048

针对MLKNN算法仅对独立标签进行处理,忽略现实世界中标签之间相关性这一问题,提出了一种基于关联规则的MLKNN多标签分类算法(FP-MLKNN)。该算法采用关联规则算法挖掘标签之间的高阶相关性,并用标签之间的关联规则改进MLKNN算法,以达到... 详细信息

针对MLKNN算法仅对独立标签进行处理,忽略现实世界中标签之间相关性这一问题,提出了一种基于关联规则的MLKNN多标签分类算法(FP-MLKNN)。该算法采用关联规则算法挖掘标签之间的高阶相关性,并用标签之间的关联规则改进MLKNN算法,以达到提升分类性能的目的。首先,使用MLKNN算法求样本的特征置信度;采用关联规则算法挖掘生成一系列强关联规则,进而将2种算法进行融合来构造多标签分类器,对新标签进行预测;在此基础上,将本文提出的算法与MLKNN、AdaBoostMH和BPMLL这3种算法进行实验对比。实验结果表明,本文所提算法在yeast、emotions和enron数据集上的分类性能均优于这3种算法,具有较好的分类效果。

关键词：多标签分类 MLKNN 关联规则高阶相关性

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KPCA在痤疮宏基因组数据辅助分析中的应用

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计算机仿真 2020年第11期37卷 232-235页

作者：孙梦茹王瑜何聪芬贾焱北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学理学院北京100048

痤疮作为一种常见的皮肤病,发病率逐年增加。尝试使用机器学习方法分析痤疮宏基因组测序数据。使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)方法分别分析痤疮患者的患... 详细信息

痤疮作为一种常见的皮肤病,发病率逐年增加。尝试使用机器学习方法分析痤疮宏基因组测序数据。使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)方法分别分析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(Normal Control,NC)样本集,获得对各自样本集具有显著影响的脂质。实验结果表明,KPCA方法可以得到比PCA更丰富的信息,并且得到仅对某一样本集有显著影响的脂质可以作为判别皮肤状态的指标。

关键词：痤疮宏基因组脂质核主成分分析

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基于双向编码器表示模型和注意力机制的食品安全命名实体识别

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科学技术与工程 2021年第3期21卷 1103-1108页

作者：姜同强王岚熙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

针对于目前传统的命名实体识别模型在食品案件纠纷裁判文书领域的准确率不足的问题,在双向长短时记忆网络的基础上提出一种基于双向编码器表示模型(bidirectional encoder representations from transformers, Bert)和注意力机制的命名... 详细信息

针对于目前传统的命名实体识别模型在食品案件纠纷裁判文书领域的准确率不足的问题,在双向长短时记忆网络的基础上提出一种基于双向编码器表示模型(bidirectional encoder representations from transformers, Bert)和注意力机制的命名实体识别模型。模型通过Bert层进行字向量预训练,根据上下文语意生成字向量,字向量序列输入双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)层和Attention层提取语义特征,再通过条件随机场(conditional random field, CRF)层预测并输出字的最优标签序列,最终得到食品案件纠纷裁判文书中的实体。实验表明,该模型在食品纠纷法律文书上面的准确率和F1值分别达到了92.56%和90.25%,准确率相较于目前应用最多的BiLSTM-CRF模型提升了6.76%。Bert-BiLSTM-Attention-CRF模型通过对字向量的预训练,充分结合上下文语意,能够有效克服传统命名实体识别模型丢失字的多义性的问题,提高了食品案件纠纷裁判文书领域命名实体识别的准确率。

关键词：命名实体识别字向量裁判文书双向长短时记忆网络条件随机场

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2016—2019年前三季度我国乳制品监督抽检结果分析

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食品安全质量检测学报 2021年第3期12卷 1184-1191页

作者：赵娅柔张秀宇左敏蔡军北京信睿浩扬科技有限公司北京100070 贵州省分析测试研究院贵阳550000 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

目的分析我国近几年乳制品的食品安全形势,及时发现乳制品中的问题和安全隐患。方法汇总2016—2019年前三季度乳制品的国家安全监督抽检结果,对其整体和不合格项目等信息进行分析。结果2016年1月—2019年9月,共抽检乳制品4.28万批次,其... 详细信息

目的分析我国近几年乳制品的食品安全形势,及时发现乳制品中的问题和安全隐患。方法汇总2016—2019年前三季度乳制品的国家安全监督抽检结果,对其整体和不合格项目等信息进行分析。结果2016年1月—2019年9月,共抽检乳制品4.28万批次,其中检出不合格样品142批次,总体合格率为99.67%。按照抽检区域进行分类,其中西北地区的总体合格率最低,为98.75%。按照食品细类进行分类,灭菌乳、发酵乳和调制乳抽检样品数量占全部乳制品数量的75.84%,合格率相对较高,分别为99.93%、99.47%和99.89%。不合格原因主要包括微生物(大肠菌群、酵母菌和霉菌)、质量指标(酸值和蛋白质)和食品添加剂的超标。结论乳制品中的问题以微生物污染为主,质量指标不达标和食品添加剂过量问题也是乳制品中主要的食品安全问题。

关键词：乳制品监督抽检结果分析微生物

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PCA算法在面部微生态研究中的应用

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日用化学工业 2020年第7期50卷 457-463页

作者：高学义王瑜何聪芬冯春波陈圆圆宋丽雅北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学理学院北京100048 上海家化联合股份有限公司上海200438

利用化学试剂法研究面膜对面部微生态的影响,存在过程繁琐、微生物种类不易确定等缺点,针对此问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的微生态分析方法。首先利用主成分分析对面部微生态数据进行降维处理,累计... 详细信息

利用化学试剂法研究面膜对面部微生态的影响,存在过程繁琐、微生物种类不易确定等缺点,针对此问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的微生态分析方法。首先利用主成分分析对面部微生态数据进行降维处理,累计贡献率选取阈值为95%,确定变换空间下的特征向量以及特征维度k,然后根据特征向量与面部微生态数据的映射关系,此处阈值同样选取95%,确定面部微生态数据中对皮肤状态影响贡献率较大的属性,即改善面部皮肤状态的微生物种类。实验结果表明,该方法有效地克服了传统化学试剂法存在的弊端,能够快速、准确地确定面膜改善皮肤状态的微生物种类,同时也能挖掘不同面膜引起皮肤变化的差异,可为化妆品行业制造对面部皮肤更有益的面膜提供建设性意见。

关键词：主成分分析降维特征选择面膜微生态

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基于LSTM的活立木茎干水分缺失数据填补方法

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林业科学 2020年第2期56卷 134-141页

作者：宋维高超赵玥赵燕东北京林业大学工学院北京100083 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京林业大学城乡生态环境北京实验室北京100083

【目的】研究植物茎体水分数据,针对相同数据段上的缺失数据,对比不同数据填补方法,验证LSTM模型填补茎干水分数据的有效性及准确性。【方法】选取2017年6月份栽种在北京市海淀区的紫薇树茎体水分完整数据,人工删去部分数据作为缺失数据... 详细信息

【目的】研究植物茎体水分数据,针对相同数据段上的缺失数据,对比不同数据填补方法,验证LSTM模型填补茎干水分数据的有效性及准确性。【方法】选取2017年6月份栽种在北京市海淀区的紫薇树茎体水分完整数据,人工删去部分数据作为缺失数据,分别使用插值方法、RNN神经网络、LSTM神经网络对缺失部分进行填补,填补结果与原始数据比对并分析结果。基于神经网络预测值误差随预测时刻推后而增大的误差分布情况,本文提出了在神经网络预测值基础上加入对数据后期处理的方法:从缺失数据的正向和反向进行预测,将2个方向的预测值各自乘以一组按照预测时刻递减的权重值并相加,结合2个预测方向的优势,进一步提高预测准确度。【结果】3种方法中,RNN与LSTM神经网络方法较传统的插值方法优势明显:插值方法准确度在缺失值增多时迅速下降;神经网络方法下降速度较慢。当填补值与真实值误差在2%以内作为准确时,插值方法的填补准确率不足50%,RNN方法达到50%且不足60%,LSTM方法达到80%以上;当填补值与真实值误差在4%以内作为准确时,插值方法填补准确率为60%,RNN方法准确度最高达到90%,LSTM方法准确率在95%以上。在此基础上加入权重处理,对LSTM预测结果处理后误差在2%以内准确率达到97%,误差在3%以内准确率达到100%。选取一组测试数据代入模型,预测结果比训练数据预测结果精度有所下降,但双向预测方式优势更加明显。【结论】采用基于LSTM模型的双向综合预测法,可显著减小长期预测中的累计误差对预测结果的影响,提升了预测数据的准确度。与其他两类数据填补方法相比,基于LSTM神经网络的数据填补方法在长期缺失的时间序列数据填补上有较大优势。

关键词：缺失数据数据填补时间序列 LSTM神经网络茎体水分

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RainbowD:一种异构云环境下高效的Docker镜像分发系统

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计算机学报 2020年第11期43卷 2067-2083页

作者：张浩孙毓忠肖立唐勇胡满满杜沁园蔡志彬冯百明中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 中国科学技术大学软件学院合肥230000 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

近年来,互联网技术飞速发展,互联网用户的数量呈指数级增长;随之而来的是用户需求的服务数量越来越大、服务种类也越来越多.不仅如此,虚拟化技术也在推陈出新,Docker以其轻量性、可移植性好等优良特性备受开发者青睐,Docker在虚拟化技... 详细信息

近年来,互联网技术飞速发展,互联网用户的数量呈指数级增长;随之而来的是用户需求的服务数量越来越大、服务种类也越来越多.不仅如此,虚拟化技术也在推陈出新,Docker以其轻量性、可移植性好等优良特性备受开发者青睐,Docker在虚拟化技术中扮演越来越重要的角色;为了提升服务的部署效率,越来越多的人选择使用Docker在云环境中部署服务.在集群中部署服务时需要将具有对应服务的镜像分发到节点上,如何高效地分发Docker镜像成了研究的热点问题.然而,在当代互联网发展的趋势下,集群呈现规模大、异构性强的特点;尤其是异构性比较明显的集群,节点的类型多种多样,节点的性能更是参差不齐,低性能节点的不恰当使用会严重制约Docker镜像分发的效率.为此,在本文中,我们基于实际应用场景的真实特性,提出了一种异构云环境下高效的Docker镜像分发方案,并实现成Docker镜像分发系统,记为***采用了一种新型的高并发机制处理镜像分发的任务;首先,发挥集群中所有节点的作用来减轻仓库节点的负载;其次,使用一种性能优先级排序的方法动态的选择性能高的节点,在有限的资源下提升镜像分发效率;最后,由于对节点进行优先级排序,集群中每个节点不需要再向其余所有节点发送消息,并首次使用SSH协议分发镜像,解决了P2P网络中存在的消息延迟、消息重复和冗余等问题,减少了带宽资源的浪费.特别地,由于BitTorrent协议的安全性的弊端备受学者诟病,考虑到云环境下集群的安全性问题,利用SSH协议加密特性和安全性验证,提升了云环境的安全性.在本文中,我们设置了两个独立实验,结果如下:首先,RainbowD和其他镜像分发方案对比验证其镜像分发效率,在实验的异构云环境下,RainbowD与使用Docket的方案相比,镜像分发效率显著提升,分发效率提高了30%以上,分发耗时最多缩短了80%;和Dragonfly相比,RainbowD在70%的情况下效率近似或优于Dragonfly;在集群规模为100个节点、分发200M的镜像耗时可以达到150 s;其次,RainbowD可以有效的抵御常见的网络攻击,如DNS欺骗和会话劫持攻击.从实验结果可以看出,RainbowD在镜像分发的任务中具有高效性和安全性.

关键词： Docker技术异构云环境镜像分发高并发 SSH协议

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