检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2019年第4期50卷 333-338,355页

作者：刘翠玲胡莹吴静珠邢瑞芯王少敏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

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同... 详细信息

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变4类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0. 3～3. 6 THz)。利用傅里叶变换方法对时域光谱信号进行频域变换并进行加窗处理,然后对所得频域信号进行光学常数吸光度与吸收系数的提取,得到样本的光学常数信号,并进行特征波段筛选。在此基础上分别建立BP神经网络定性分析模型与SVM定性分析模型。实验表明,BP神经网络模型对花育36号花生霉变模型的预测集识别正确率为88. 57%,对鲁花9号花生霉变模型的预测集识别正确率为91. 40%;Lib-SVM模型对两个品种花生霉变的二分类模型、3类霉变花生的三分类模型的预测集识别正确率均为100%。应用太赫兹时域光谱技术结合SVM算法检测霉变花生仁效果良好,具有一定的可行性。

关键词：霉变花生太赫兹衰减全反射技术误差反向传播神经网络支持向量机定性分析

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食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

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农业机械学报 2020年第9期51卷 344-349页

作者：刘翠玲刘浩言孙晓荣吴静珠杨雨菲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

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法... 详细信息

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.5836 mg/g和15.8010 mmol/kg降低到了0.1670 mg/g与9.9893 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。

关键词：食用油近红外光谱模型转移光谱空间转换法

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基于区块链的粮油食品全供应链信息安全管理原型系统

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农业机械学报 2020年第2期51卷 341-349页

作者：许继平孙鹏程张新王小艺孔建磊赵峙尧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

粮油食品供应链具有全生命周期长、环节复杂、危害物种类多、信息多源异构等特点。基于区块链技术构建了一种新型的粮油食品供应链信息安全管理模型,研究并提出适用于粮油食品供应链的双模数据存储机制和管理供应链信息的智能合约,以保... 详细信息

粮油食品供应链具有全生命周期长、环节复杂、危害物种类多、信息多源异构等特点。基于区块链技术构建了一种新型的粮油食品供应链信息安全管理模型,研究并提出适用于粮油食品供应链的双模数据存储机制和管理供应链信息的智能合约,以保证信息存储和传输的安全可靠。在此基础上,基于Hyperledger Fabric设计了一种粮油食品全供应链信息安全管理原型系统,该系统能够实现粮油食品全供应链信息采集、查询、监控、追溯等功能,并通过具体的应用案例进行了验证和分析。

关键词：粮油食品全供应链信息安全区块链超级账本智能合约

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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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社会网络节点影响力分析研究

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软件学报 2017年第1期28卷 84-104页

作者：韩忠明陈炎刘雯原碧鸿李梦琪段大高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

社会网络节点影响力研究是社会网络分析的关键问题之一.过去的10多年间,随着在线社会网络的快速发展,研究人员有机会在大量现实社会网络上对影响力进行分析和建模,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.分析和总结了近年来社会网络... 详细信息

社会网络节点影响力研究是社会网络分析的关键问题之一.过去的10多年间,随着在线社会网络的快速发展,研究人员有机会在大量现实社会网络上对影响力进行分析和建模,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.分析和总结了近年来社会网络影响力分析的主要成果.首先介绍了节点影响力的相关定义、作用范围以及表现形式;接着,重点分类介绍了节点影响力的度量方法,通过网络拓扑、用户行为和内容分析这3类方法总结了影响力的建模和度量方法;然后总结了影响力的传播和最大化模型相关成果;最后介绍了影响力的评价指标和应用.根据对现有方法的系统总结,对社会网络影响力的未来研究提出了一些值得关注的方向.

关键词：社会网络节点影响力关键节点影响力最大化信息传播

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面向复杂主题建模的流式层次狄里克雷过程

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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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基于节点向量表达的复杂网络社团划分算法

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软件学报 2019年第4期30卷 1045-1061页

作者：韩忠明刘雯李梦琪郑晨烨谭旭升段大高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

社团结构划分对复杂网络研究在理论和实践上都非常重要.借鉴分布式词向量理论,提出一种基于节点向量表达的复杂网络社团划分方法(CDNEV).为了构建网络节点的分布式向量,提出启发式随机游走模型.利用节点启发式随机游走得到的节点序列作... 详细信息

社团结构划分对复杂网络研究在理论和实践上都非常重要.借鉴分布式词向量理论,提出一种基于节点向量表达的复杂网络社团划分方法(CDNEV).为了构建网络节点的分布式向量,提出启发式随机游走模型.利用节点启发式随机游走得到的节点序列作为上下文,采用SkipGram模型学习节点的分布式向量.选择局部度中心节点作为K-Means算法的聚类中心点,然后用K-Means算法进行聚类,最终得到社团结构.在真实和模拟两种网络上做了丰富的实验,与主流的全局社团划分算法和局部社团划分算法作了比较.在真实网络上CDNEV算法的F1指标比其他算法平均提高19%;在模拟网络上,F1指标则可以提高15%.实验结果表明,相对其他算法,CDNEV算法的精度和效率都较高.

关键词：复杂网络社团结构核心节点结构关系强度

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基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法

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化工学报 2019年第9期70卷 3465-3472页

作者：廉小亲王俐伟安飒魏伟刘载文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

污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计... 详细信息

污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计一种结合自组织特征映射(self-organizing map,SOM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的COD参数软测量方法。该方法利用SOM网络聚类数据样本,根据所得聚类结果确定RBF网络的隐层节点数及节点的数据中心,综合提高RBF网络的收敛速度和拟合精度。利用污水处理厂部分水样数据建立COD软测量模型,模型仿真和硬件在线测试结果表明,相对于传统的BP、RBF等网络,基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法测量时间短、预测精度较高,具有较为广阔的应用前景。

关键词：化学需氧量软测量自组织特征映射径向基函数网络神经网络模型预测

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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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