检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2019年第7期42卷 1539-1552页

作者：韩忠明张梦玫李梦琪段大高陈谊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

互联网已经成为真实事件信息的主要来源.针对互联网海量新闻语料的主题挖掘是新闻事件的组织和追踪任务中关键的一环.主题模型已被广泛应用于挖掘和分析新闻等文本语料,LDA(Latent Dirichlet Allocation)是最常见的主题模型,然而现有基... 详细信息

互联网已经成为真实事件信息的主要来源.针对互联网海量新闻语料的主题挖掘是新闻事件的组织和追踪任务中关键的一环.主题模型已被广泛应用于挖掘和分析新闻等文本语料,LDA(Latent Dirichlet Allocation)是最常见的主题模型,然而现有基于LDA的方法没有考虑到主题之间的层次关系,且需要预先提供主题个数.作为LDA模型的扩展,层次狄里克雷过程(Hierarchical Dirichlet Process,HDP)是非参数贝叶斯主题模型,HDP能够自动确定主题个数.对于具有层次等特性的复杂主题,HDP难以挖掘出隐式层次结构,且容易产生噪音主题.为了解决这个问题,该文提出了基于HDP改进的非参数贝叶斯模型:流式层次狄里利克雷过程(Flow Hierarchical Dirichlet Process,FHDP),FHDP通过在HDP模型中加入流动操作,加强了对主题之间的同属领域信息的利用,以便于更好的对主题进行层次分析.利用加入了流动操作的中国连锁餐馆模型(Chinese Restaurant Franchise,CRF)对数据进行建模,设计相应的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)采样方法,以推导FHDP模型的分布参数分布.FHDP的主要贡献在于:(1)对含有层次关系的主题建模时,减少了无意义信息.解决了HDP得到主题不明确的问题,扩大了HDP的应用领域;(2)由于在FHDP中加强了对主题隐含领域信息的利用,主题的层次关系变得更加明确.为了客观衡量FHDP和HDP的性能差异,利用模拟和真实数据进行了大量实验.实验表明,在轮廓系数、主题覆盖度、单字对数似然等指标上,FHDP模型明显优于HDP模型。

关键词：层次狄里克雷过程主题模型非参数贝叶斯模型马尔可夫蒙特卡罗流式层次狄里克雷过程

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基于扩展总变差正则项的三维网格模型修复算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第11期31卷 1889-1897页

作者：翟羽佳吴晓群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

针对特征保持的三维网格模型孔洞修复问题,提出一种基于扩展总变差正则项的修复算法.首先,根据邻接三角形中边界边的性质识别孔洞边界,利用动态规划方法重构孔洞区域的连接关系;然后,建立适用于三维网格模型修复的变分优化模型;最后,引... 详细信息

针对特征保持的三维网格模型孔洞修复问题,提出一种基于扩展总变差正则项的修复算法.首先,根据邻接三角形中边界边的性质识别孔洞边界,利用动态规划方法重构孔洞区域的连接关系;然后,建立适用于三维网格模型修复的变分优化模型;最后,引入增广拉格朗日方法求解变分模型,迭代地优化三维网格模型的顶点位置.以带有孔洞的三维网格模型为数据,与2种基于体素的修复算法以及1种基于曲面的修复算法进行对比实验,实验结果表明,该算法能够有效地修复孔洞区域特征,在保持三维网格模型原始特征的同时全局地重建整个模型.

关键词：三维网格模型修复扩展总变差正则项增广拉格朗日方法

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基于多特征融合的三维形状分割方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第11期30卷 2011-2017页

作者：赵天宇李海生吴晓群蔡强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

三维形状分割是三维形状分析中的一个重要问题.针对单一特征对同一类模型分割结果存在较大差异的问题,提出一种基于学习的多特征融合的三维形状分割方法.首先利用过分割方法将三维模型分割成多个子面片,分别对每个子面片提取多种几何特... 详细信息

三维形状分割是三维形状分析中的一个重要问题.针对单一特征对同一类模型分割结果存在较大差异的问题,提出一种基于学习的多特征融合的三维形状分割方法.首先利用过分割方法将三维模型分割成多个子面片,分别对每个子面片提取多种几何特征;然后将几何特征作为低层特征输入深度神经网络模型,通过学习生成高层特征;最后基于该高层特征用高斯混合模型的方法得到聚类中心,利用图割得到最后分割结果.在普林斯顿标准数据集和COSEG数据集上的实验结果表明,与传统分割方法相比,该方法具有较好的一致性分割结果.

关键词：三维形状分割过分割深度学习高斯混合模型图割

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高光谱技术检测单籽粒小麦粗蛋白含量探索

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红外与激光工程 2016年第B05期45卷 127-131页

作者：吴静珠刘倩陈岩刘翠玲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

小麦蛋白质含量的性状遗传力较高,通过选择蛋白质含量高的籽粒母本可以达到优质育种的预期效果。研究采用高光谱成像技术结合化学计量学方法建立多籽粒小麦粗蛋白平均模型来实现单籽粒小麦粗蛋白含量的快速预测。实验采集47份小麦样本(... 详细信息

小麦蛋白质含量的性状遗传力较高,通过选择蛋白质含量高的籽粒母本可以达到优质育种的预期效果。研究采用高光谱成像技术结合化学计量学方法建立多籽粒小麦粗蛋白平均模型来实现单籽粒小麦粗蛋白含量的快速预测。实验采集47份小麦样本(每份100粒)的高光谱图像并提取平均光谱信息,通过联合区间偏最小二乘法筛选特征变量优化建立多籽粒小麦粗蛋白平均模型。模型的相关系数为0.94,预测均方根误差为0.28%,相对分析误差为3.30。通过图像处理提取出待测单籽粒小麦的高光谱图像,应用平均模型预测单籽粒小麦在每个空间像素点的粗蛋白,取其平均值作为该粒麦种的最终粗蛋白含量。经验证,应用上述模型预测同一组样本的单籽粒小麦时,不同籽粒的小麦粗蛋白含量确实存在差异,但蛋白含量均围绕其所在样本的平均值浮动,因此反映出采用平均模型预测单籽粒小麦蛋白的准确性和基本可行性。该方法的研究可以为小麦育种过程中高蛋白籽粒麦种的优选提供一种新思路,推动小麦优质育种的发展。

关键词：高光谱图像联合区间偏最小二乘法单籽粒小麦粗蛋白育种

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太赫兹光谱技术快速识别与检测大米中沙蚕毒素类农药残留

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中国食品学报 2022年第9期22卷 217-225页

作者：张瑛吴静珠刘慧琳北京工商大学食品与健康学院北京100048 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

建立透射式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合主成分分析(PCA)对大米中3种沙蚕毒素类农药(杀螟丹、杀虫磺和杀虫单)残留进行快速识别和检测。基于聚乙烯为基质获取杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz特征吸收峰,进行物质识别和定量分析。以大... 详细信息

建立透射式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合主成分分析(PCA)对大米中3种沙蚕毒素类农药(杀螟丹、杀虫磺和杀虫单)残留进行快速识别和检测。基于聚乙烯为基质获取杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz特征吸收峰,进行物质识别和定量分析。以大米为基质,分别添加杀螟丹、杀虫磺和杀虫单,借助PCA分析进行检测和识别。结果表明,杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz吸收谱图中存在特征吸收峰(1.95,1.19,1.70 THz),为物质识别提供了依据。在0.002%~16.667%范围,1.95,1.19,1.70 THz处特征峰吸收值与质量分数具有良好的线性关系,相关系数均高于0.9599。以大米粉为基质,PCA分析实现了对0.002%~16.667%添加范围THz吸收谱的完全区分以及0.002%低质量分数添加下3种沙蚕毒素类农药的识别。透射式THz-TDS技术可实现农产品中沙蚕毒素类农药残留的快速识别与检测,试验结果为该技术在农产品中农药残留的检测提供了试验依据。

关键词：大米太赫兹光谱技术沙蚕毒素类农药残留食品安全主成分分析

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基于深度置信网络-多类模糊支持向量机的粮食供应链危害物风险预警

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食品科学 2020年第19期41卷 17-24页

作者：王小艺李柳生孔建磊金学波苏婷立白玉廷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

近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的... 详细信息

近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的大量抽检数据及关联信息基础上,建立了基于深度置信网络(deep belief network,DBN)-多类模糊支持向量机(multiclass fuzzy support vector machine,MFSVM)的风险分级预警模型,先对海量粮食供应链抽检数据进行嵌入编码和归一化处理,获得结构化食品数据;将其输入到DBN模型进行高维度特征提取,自适应地挖掘供应链中各危害因素间风险变化及内在关联概率,最后将高维特征输入到优化的MFSVM进行训练,实现供应链中各主要危害物风险分级预警。对比实验结果表明,DBN-MFSVM模型在粮食抽检数据上具有更好鲁棒性和泛化性,其准确率达到98.44%,运行时间85 s,可快速识别出粮食供应链中危害物风险程度和优先次序,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：粮食供应链安全风险预警深度置信网络多类模糊支持向量机

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QuEChERS-拉曼光谱法测定黄瓜上的吡虫啉残留量（英文）

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红外与激光工程 2017年第11期46卷 274-281页

作者：刘翠玲赵琦孙晓荣邢瑞芯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

采用拉曼光谱技术结合QuEChERS(Quick Easy Cheap Effective Rugged and Safe)样本前处理建立了黄瓜上吡虫啉残留量的快速检测方法。以进行了不同前处理步骤(乙腈提取、去水萃取、褪色除杂)的三批黄瓜样本作为实验对象,利用780 nm激光... 详细信息

采用拉曼光谱技术结合QuEChERS(Quick Easy Cheap Effective Rugged and Safe)样本前处理建立了黄瓜上吡虫啉残留量的快速检测方法。以进行了不同前处理步骤(乙腈提取、去水萃取、褪色除杂)的三批黄瓜样本作为实验对象,利用780 nm激光器采集样本的拉曼光谱图,并分别采取偏最小二乘(PLS)和主成分回归(PCR)算法建立了六个黄瓜中吡虫啉含量预测模型。结果表明,仅进行了乙腈(C2H3N)提取一步前处理的样本建模效果最优,校正集及预测集的相关系数均在0.99以上,其中PLS的预测集相对分析误差(RPD)达到5.52,说明模型具有一定的预测精度,此结果可为后续前处理简化研究提供有力依据。

关键词：拉曼光谱法 QuEChERS 农药残留定量分析

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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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基于多源大数据食品安全监测预控系统的设计与实现

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食品科学技术学报 2018年第3期36卷 88-94页

作者：刘翠玲徐莹莹孙晓荣李天瑞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

传统的食品安全监测常采用人工监测,存在效率低、及时性差、数据不完整等问题。为了实现食品安全监测过程中的资源信息共享,在北京市教委科技创新平台的支持下,进行了基于多源大数据的食品安全监测预控系统的设计开发。该系统的设计主... 详细信息

传统的食品安全监测常采用人工监测,存在效率低、及时性差、数据不完整等问题。为了实现食品安全监测过程中的资源信息共享,在北京市教委科技创新平台的支持下,进行了基于多源大数据的食品安全监测预控系统的设计开发。该系统的设计主要依靠Eclipse的开发环境,基于Java EE的开发平台,采用My SQL的后台关系数据库和Java语言进行编写实现。该系统可以实现数据实时存储更新、平台实时监控、网络快速传输数据、共享数据等功能。最后以农药残留实验为例,将系统的分析光谱与Opus采集的光谱波形进行了比较分析,分析结果完全一致。实验结果表明,该系统具备简化人工劳动、提高科研效率、能够实现资源共享且访问方便等优点。

关键词：大数据共享食品安全监测预控 Java

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基于K-means-RBF的鸡肉品质分类方法研究

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食品科学技术学报 2018年第4期36卷 93-99页

作者：邢素霞王九清陈思王睿北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室/计算机与信息工程学院北京100048

鸡肉在贮藏和运输过程中容易腐败变质,利用高光谱成像技术的图、谱合一特点,同时获取鸡肉的光谱特征和纹理、颜色特征,通过鸡肉的内在特征与外在特征综合实现鸡肉品质快速分类。制备62份鸡胸肉样品,通过理化分析分为放心食用、可食用、... 详细信息

鸡肉在贮藏和运输过程中容易腐败变质,利用高光谱成像技术的图、谱合一特点,同时获取鸡肉的光谱特征和纹理、颜色特征,通过鸡肉的内在特征与外在特征综合实现鸡肉品质快速分类。制备62份鸡胸肉样品,通过理化分析分为放心食用、可食用、不建议食用和不可食用4类;以已知分类结果的42个样品作为训练集,将纹理、颜色、光谱特征作为K-means-RBF神经网络的输入,确定K-means初始分类中心、训练RBF神经网络,构建K-means-RBF鸡肉品质分类模型,并利用剩余20个样品作为测试集,对K-means-RBF鸡肉品质分类模型进行测试。测试结果显示,通过训练后的K-means-RBF神经网络对20个测试集样品的分类正确率达到100%;而分别采用纹理、颜色和纹理颜色综合特征作为输入建立的分类器,正确率分别为85%、80%、95%。鸡肉品质分类成功利用了高光谱成像技术"图谱合一"的特点,实现了鸡肉品质的综合检测,验证了K-means-RBF融合方法在高光谱数据分析中的有效性,及单一特征在分类中的局限性。

关键词：鸡肉高光谱 K-means-RBF 数据融合

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