检索结果-内蒙古大学图书馆

微电子学与计算机 2018年第2期35卷 71-74页

作者：陈岩李洋洋余乐王瑶吴超李阳光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

近年来,卷积神经网络在图像的分类识别领域取得成功,并逐渐在许多嵌入式终端设备上得到应用.在Linux环境下采用QT开发框架,设计实现了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统.该系统可以很方便的跨平台移植于各类嵌入式设备上.测试... 详细信息

近年来,卷积神经网络在图像的分类识别领域取得成功,并逐渐在许多嵌入式终端设备上得到应用.在Linux环境下采用QT开发框架,设计实现了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统.该系统可以很方便的跨平台移植于各类嵌入式设备上.测试结果表明,该系统对手写体识别具有良好的识别效果.

关键词：卷积神经网络手写体数字 Linux QT

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基于网络嵌入方法的耦合网络节点表示学习

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中国科学：信息科学 2020年第8期50卷 1197-1216页

作者：韩忠明刘聃郑晨烨刘雯段大高董健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 公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室上海200031

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面... 详细信息

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面也有了很大的变化,研究重点从单网络分析挖掘逐渐演变至耦合网络分析挖掘.本文首先分析了嵌入方法在单网络节点表示学习中的研究现状,对比了现有方法的优劣.然后借鉴单网络中嵌入方法的思想,针对耦合网络提出了耦合网络嵌入模型CWCNE.针对耦合网络的特性,改进了嵌入方法中的游走算法,提出了一种网络间带约束的随机游走策略;同时改进了模型的训练方法,使用网络间迭代训练的方式来学习模型参数.最后使用了社交耦合网络、学术耦合网络、影视耦合网络、诗词耦合网络、著作耦合网络等5组数据集验证了CWCNE的有效性.并在社团划分、实体识别、标签分类等任务上取得了良好的结果.

关键词：网络嵌入节点向量耦合网络表示学习社团划分主体识别标签分类

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基于高层次综合的卷积神经网络设计与优化方法研究

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微电子学与计算机 2019年第8期36卷 63-67页

作者：彭鑫磊余乐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

本文基于FPGA高层次综合的设计方法学,在ZYNQ-7020上实现了一个卷积神经网络加速器.采用循环展开和并行流水的设计方法对卷积核运算进行优化,均衡了所占用逻辑资源及运算效率,从而实现加速器的最优性能.通过MINST数据集在100MHz的工作... 详细信息

本文基于FPGA高层次综合的设计方法学,在ZYNQ-7020上实现了一个卷积神经网络加速器.采用循环展开和并行流水的设计方法对卷积核运算进行优化,均衡了所占用逻辑资源及运算效率,从而实现加速器的最优性能.通过MINST数据集在100MHz的工作频率下对加速器进行性能测试,结果表明:对单张图片,该加速器相对于通用平台ARM A9可实现3.77倍加速,而对1000张图片的流式处理可实现高达6.14倍加速.

关键词：卷积神经网络嵌入式 ZYNQ-7020 加速器

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基于拉曼光谱技术的蜂王浆品质定量模型研究

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光谱学与光谱分析 2019年第2期39卷 471-476页

作者：陈繁刘翠玲陈兰珍孙晓荣李熠金玥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 中国农业科学院蜜蜂研究所北京100093 农业农村部蜂产品质量安全控制重点实验室北京100093 农业农村部蜂产品质量安全风险评估实验室(北京) 北京100093

蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实... 详细信息

蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象,利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测,建立了水分、蛋白质的定量模型,探究对其定量分析的可行性,并进行光谱预处理以提升模型的预测能力,使其预测准确性更高。蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。其中光谱预处理包括导数、标准正态变换、多元散射校正、Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法,并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法,对蜂王浆样品光谱进行数据处理,寻找出最优的模型与处理方法。结果表明,利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想,水分的定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑(7)处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3,预测集决定系数为0.661 6,RMSEC为0.656,RMSEP为1.34,建模效果差。蛋白质的PCR定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑(7)处理相较之下最优,校正集决定系数0.675 0,预测集决定系数为0.566 8,RMSEC为0.548,RMSEP为0.957,建模效果较差。因此,基于PCR所建模型对蜂王浆水分、蛋白质的含量有一定的预测可能性,但建模效果较差,预测准确度低,稳健性差。而结合偏最小二乘法并进行S-G(7)+二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好,水分含量校正集和预测集的决定系数分别为0.992 7和0.948 8,RMSEC和RMSEP分别为0.162和0.442。蛋白质的PLS定量模型,通过对多种预处理组合处理结果进行对比,S-G(7)+一阶导数+SNV处理对蜂王浆蛋白质建模效果最佳,蛋白质含量校正集和预测集的决定系数分别为0.991 6和0.879 5,RMSEC和RMSEP分别为0.143和0.497,建模效果好。因此,利用拉曼光谱结合偏最小二乘法快速检测蜂王浆中水分和蛋白质的含量是可行的,且所建定量模型稳健性良好,预测准确度高。通过上述实验可总结得出,在一些不可避免的外界因素影响下,将多种预处理方法组合起来可以提高模型的准确性和稳健性,比用单一的光谱预处理方法修正光谱更加有效,优化效果更加明显,且有效提升了模型的各参数,更好的提高了模型预测的准确性。同时表明了,拉曼光谱技术应用于蜂王浆品质的快速检测是可行的,且检测准确度高,速度快,在蜂王浆品质的快速检测方面展现了很好地应用前景。

关键词：蜂王浆拉曼光谱偏最小二乘法主成分回归法定量分析

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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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一种有效的动态网络节点影响力模型

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计算机应用研究 2019年第7期36卷 1960-1964页

作者：韩忠明毛锐郑晨烨赵振东段大高北京工商大学计算机与信息工程学院计算机系北京100048 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

网络节点影响力度量对社会网络研究具有重要的价值。静态网络的影响力度量是目前研究的主要问题。实质上,社会网络属于动态网络。静态网络节点影响力度量模型虽然可以对动态网络不同时间点上的快照进行度量,但这种机制很难刻画动态网络... 详细信息

网络节点影响力度量对社会网络研究具有重要的价值。静态网络的影响力度量是目前研究的主要问题。实质上,社会网络属于动态网络。静态网络节点影响力度量模型虽然可以对动态网络不同时间点上的快照进行度量,但这种机制很难刻画动态网络节点影响力的变化过程。将动态网络建模为不同时间点网络的叠加快照,然后构建了动态网络边权重衰减和节点影响力衰减机制,基于该机制提出了动态网络节点影响力模型。该模型可应用于加权或无权动态网络节点影响力度量。为了客观地衡量所提模型的性能,在一个模拟网络和三个真实网络上进行了不同实验。实验结果表明所提模型不仅可以较好地刻画动态网络节点影响力的变化过程,还可以准确度量动态网络节点影响力。

关键词：动态网络节点影响力权重衰减

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基于DCGAN反馈的深度差分隐私保护方法

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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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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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