检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2018年第6期44卷 870-877页

作者：毛典辉李子沁蔡强薛子育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北京100048 北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048

为了防止攻击者在深度学习模型应用过程中利用生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)等技术还原出训练集中的数据,保护训练数据集中用户的敏感信息,提出一个基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative a... 详细信息

为了防止攻击者在深度学习模型应用过程中利用生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)等技术还原出训练集中的数据,保护训练数据集中用户的敏感信息,提出一个基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)反馈的深度差分隐私保护方法.该方法在深度网络参数优化计算时结合差分隐私理论添加噪声数据,基于差分隐私与高斯分布可组合特点,计算深度网络每一层的隐私预算,在随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)计算中添加高斯噪声使之总体隐私预算最小;利用DCGAN生成数据选取可能得到的最优结果,通过对比攻击结果和原始数据之间的差别调节深度差分隐私模型参数,实现训练数据集可用性与隐私保护度的平衡.实验结果表明,该方法针对训练数据集中的敏感信息具有较高的隐私保护能力.

关键词：训练数据集保护差分隐私深度学习图像生成深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)

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符合监管合规性的自动合成新闻检测方法研究

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计算机科学 2022年第S01期49卷 523-530页

作者：毛典辉黄晖煜赵爽北京工商大学计算机学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048

自动合成新闻已经被广泛应用于金融市场分析、事件报道等格式化新闻信息中,具有重大的社会影响。然而,采用集中式的存储方式进行监管,容易导致信息被监管者或第三方窃取和篡改。因此,在保证检测效率以及准确率的前提下保护信息不被窃取... 详细信息

自动合成新闻已经被广泛应用于金融市场分析、事件报道等格式化新闻信息中,具有重大的社会影响。然而,采用集中式的存储方式进行监管,容易导致信息被监管者或第三方窃取和篡改。因此,在保证检测效率以及准确率的前提下保护信息不被窃取和篡改显得尤为重要。本课题提出一种符合监管合规性的自动合成新闻检测方法,目的是通过发放数据访问令牌,在确保只有监管机构能处理信息的同时将数据活动记录在分布式账本中。该方法设计了两类分布式账本,并通过智能合约调用,以实现认证授权机制和日志记录,只有诚实地参与才能获得区块链的认可并证明符合监管的合规性。此外,该方法采用轻量级的检测算法IDF-FastText赋予边缘节点计算能力,从源头上遏止各种自动合成新闻的肆意传播,实现监管的及时性。将基于GAN的GPT-2检测模型部署在服务器上以供监管机构进行检测结果的验证。最终,通过实验证明了所提设计理念的可行性。

关键词：区块链数据保护新闻检测深度学习

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基于密度最大值聚类的奶酪风味鉴别模型

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中国乳品工业 2019年第2期47卷 10-14页

作者：干佳俪谭励宁晓辉王蓓孙践知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 火箭军总医院北京100088 北京工商大学食品学院北京市食品风味化学重点实验室北京100048

针对传统的食品风味鉴别方法具有的局限性、食品种类比较单一,并不能覆盖所有食品类别,主成分分析方法在奶酪样本上表现效果较差,无法准确快速区分不同风味奶酪,本研究基于密度最大值聚类算法提出了一种鉴别奶酪风味的模型,该模型首先... 详细信息

针对传统的食品风味鉴别方法具有的局限性、食品种类比较单一,并不能覆盖所有食品类别,主成分分析方法在奶酪样本上表现效果较差,无法准确快速区分不同风味奶酪,本研究基于密度最大值聚类算法提出了一种鉴别奶酪风味的模型,该模型首先用改进的密度最大值聚类算法对风味物质进行聚类,自动获取聚类中心形成具有风味表征的特征,然后利用支持向量机算法进行分类鉴别。结果表明,通过改进的密度最大值聚类算法得到风味物质特征后,分类器模型更加稳健,均适用于切达奶酪和马苏里拉奶酪的类别鉴定,准确率均在95%以上,高于原始特征、DBSCAN聚类特征、K-means聚类特征的分类结果。

关键词：聚类密度最大值聚类 SVM算法机器学习

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DBSCAN算法优化及其在GSM-R铁塔监测系统中的应用

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计算机应用与软件 2018年第5期35卷 302-306,327页

作者：胡淼淼刘宏志张铎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 北京博时远信技术有限公司北京100070

GSM-R(Global System for Mobile Communications-Railway)铁塔监测系统中倾角传感器的监测结果直接反映了铁塔的倾斜状态。倾角传感器在安装过程中不可避免地会受到人工安装带来的误差的影响,因此需要对倾角传感器进行校正。为了解决... 详细信息

GSM-R(Global System for Mobile Communications-Railway)铁塔监测系统中倾角传感器的监测结果直接反映了铁塔的倾斜状态。倾角传感器在安装过程中不可避免地会受到人工安装带来的误差的影响,因此需要对倾角传感器进行校正。为了解决该问题提出使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法代替传统平均值计算法进行倾角传感器的校正。并根据使用需要对DBSCAN算法进行优化,解决了算法的参数敏感问题。经实验验证后发现优化后的算法可以自适应确定参数,不受噪声数据的影响,适用于倾角传感器的校正需要。

关键词：倾角传感器校正 DBSCAN 参数敏感

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新型专用煎炸油极性组分的光谱分析技术研究

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食品科技 2019年第8期44卷 285-292页

作者：刘翠玲李敬琪孙晓荣赵妍姚佳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 北京市粮食科学研究院北京101101

随着时代的发展以及技术的进步,人们对用于煎炸食品的油脂要求也逐渐提高。多光谱法快速无损检测技术,不仅优于传统方法对样品进行无损检测,而且检测方法准确快速。研究分别利用近红外、中红外、拉曼光谱技术,将测量所得到的油样光谱数... 详细信息

随着时代的发展以及技术的进步,人们对用于煎炸食品的油脂要求也逐渐提高。多光谱法快速无损检测技术,不仅优于传统方法对样品进行无损检测,而且检测方法准确快速。研究分别利用近红外、中红外、拉曼光谱技术,将测量所得到的油样光谱数据借助分析软件和化学计量学方法,结合光谱预处理和偏最小二乘法(PLS)的数据分析方法,对煎炸油样的极性组分进行建模及校正分析。结果表明,通过不同光谱预处理后再结合PLS对近红外、中红外、拉曼光谱的建模分析以及对比发现拉曼光谱多建模型较为精确,对验证集的光谱对应的极性组分预测较红外光谱的预测准确。以研制新型专用煎炸油为目的进行研究探讨,旨在生产一种新型专用的煎炸油。

关键词：食品煎炸油极性组分多光谱检测技术建模

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不同储存条件下的蜂王浆中红外光谱判别方法

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食品与发酵工业 2019年第15期45卷 251-255页

作者：陈繁刘翠玲陈兰珍孙晓荣李熠金玥无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 中国农业科学院蜜蜂研究所农业部蜂产品质量安全风险评估实验室北京100093

为了能够快速、无损地检测不同储存条件下的蜂王浆,探究了一种基于中红外光谱技术结合支持向量机算法(support vector machine,SVM)与正交偏最小二乘判别分析法(orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)的蜂... 详细信息

为了能够快速、无损地检测不同储存条件下的蜂王浆,探究了一种基于中红外光谱技术结合支持向量机算法(support vector machine,SVM)与正交偏最小二乘判别分析法(orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)的蜂王浆定性分析方法。试验以-4 ℃冷冻储存和25 ℃室温储存7、14、21 d的蜂王浆为样品,应用中红外光谱技术采集蜂王浆样本光谱,并建立蜂王浆二分类(冷冻和室温储存)和三分类(室温储存7、14、21 d)定性分析模型。试验结果显示,基于SVM算法建立的蜂王浆二分类定性鉴别模型的预测准确率达到了92.31%,三分类定性模型预测准确率达到了100%。结合OPLS-DA法所建立的蜂王浆二分类模型和三分类模型的预测准确率分别为95.52%和96.97%。结果表明,运用中红外光谱技术结合SVM算法和OPLS-DA法可以有效鉴别出冷冻和室温储存的蜂王浆,为蜂王浆品质的快速、无损鉴别提供了可能性。

关键词：中红外光谱支持向量机算法正交偏最小二乘判别分析定性分析

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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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针对农残检测数据的多MRL分析系统

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计算机应用与软件 2018年第9期35卷 79-84页

作者：陈红倩温玉琳杨倩玉李慧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 北京联合大学管理学院北京100101

针对食品安全领域农残检测数据的可视分析需求,提出一种多重放射环的单区域多MRL(Maximum Residue Limits)数据可视化方法,并设计开发多MRL共现的农残检测数据分析系统。提出的多重放射环方法,结合饼图、玫瑰图、柱状图、颜色映射等多... 详细信息

针对食品安全领域农残检测数据的可视分析需求,提出一种多重放射环的单区域多MRL(Maximum Residue Limits)数据可视化方法,并设计开发多MRL共现的农残检测数据分析系统。提出的多重放射环方法,结合饼图、玫瑰图、柱状图、颜色映射等多种可视化元素,能高效地展示和分析单个区域内多种MRL标准下的数据判定结果。分析系统结合选择、过滤、导航、概览+细节等一系列交互手段,能便捷地支持农产品样品检测状态的综合分析。分析系统支持多视图联动,可实现地理位置、农药等多维度的对比分析。食品安全领域专家和测试用户表明,该方法能够有效地提高农残检测数据的综合分析效率,可以高效地获知数据所表征的规律和内涵。

关键词：农残检测数据多重放射环对比分析多视图联动数据可视化

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基于梯度提升决策树的微博虚假消息检测

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计算机应用 2018年第2期38卷 410-414,420页

作者：段大高盖新新韩忠明刘冰心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 University of Liverpool Department of mathematical SciencesLiverpoolGB L69 7ZX

微博是信息共享的重要平台,同时,也成为虚假消息产生和推广的重要平台,虚假消息的传播严重扰乱了社会秩序。为了快速、有效地识别微博虚假消息,提出一种基于梯度提升决策树(GBDT)的虚假消息检测方法。首先,从评论的角度分析微博虚假消... 详细信息

微博是信息共享的重要平台,同时,也成为虚假消息产生和推广的重要平台,虚假消息的传播严重扰乱了社会秩序。为了快速、有效地识别微博虚假消息,提出一种基于梯度提升决策树(GBDT)的虚假消息检测方法。首先,从评论的角度分析微博虚假消息和真实消息之间存在的差异,在此基础上提取评论中的文本内容、用户属性,信息传播和时间特性的分类特征;然后,基于分类特征,采用GBDT算法实现微博虚假消息识别模型;最后,在两个真实的微博数据集上进行验证。实验结果表明,基于GBDT的识别模型能有效提高微博虚假消息检测的准确率。

关键词：微博社交网络虚假消息梯度提升决策树评论

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面向大规模数据的DBSCAN加速算法综述

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计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2028-2047页

作者：陈叶旺曹海露陈谊康昭雷震杜吉祥华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化所) 北京100190 厦门市数据安全与区块链技术重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 福建省大数据智能与安全重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目... 详细信息

DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目标上看,这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化两大类;就具体加速手段而言,可分为6个主要类别:基于分布式、基于采样化、基于近似模糊、基于快速近邻、基于空间划分以及基于GPU加速技术.根据该分类,对现有工作进行了深入梳理与交叉比较,发现采用多重技术的融合加速算法优于单一加速技术;近似模糊化、并行化与分布式是当前最有效的手段;高维数据仍然难以应对.此外,对快速化DBSCAN算法在多个领域中的应用进行了跟踪报告.最后,对本领域未来的方向进行了展望.

关键词：快速化DBSCAN 密度聚类聚类算法大数据数据挖掘

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