检索结果-内蒙古大学图书馆

化工学报 2023年第6期74卷 2503-2521页

作者：高学金姚玉卓韩华云齐咏生北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010051

发酵过程的状态监测对于及时发现各类异常故障起到了至关重要的作用。然而,由于发酵过程数据呈现非线性特性,导致在提取特征信息时存在困难,增加了故障监测的难度。为了解决上述问题,提出了一种基于注意力动态卷积自编码器(attention dy... 详细信息

发酵过程的状态监测对于及时发现各类异常故障起到了至关重要的作用。然而,由于发酵过程数据呈现非线性特性,导致在提取特征信息时存在困难,增加了故障监测的难度。为了解决上述问题,提出了一种基于注意力动态卷积自编码器(attention dynamic convolutional autoencoder,ADCAE)的发酵过程故障监测方法。首先,设计了一种动态卷积结构(dynamic convolution structure),该结构可以在浅层使用大尺寸卷积核提取低级特征,在深层使用小尺寸卷积核提取高级特征,从而拓宽了模型特征学习的尺度;其次,设计了一种通道卷积注意力(channel convolutional attention,CCA)模块,该模块能够从不同尺度提取输入的非线性特征,并且在通道向量转化为权重的过程中可以更好地提取局部特征,提高了对有效信息的关注能力;最后,将动态卷积结构与CCA模块融入卷积自编码器中,使模型能够有效地捕获变量中的非线性关系,从而更好地应对发酵过程中的故障监测问题。利用青霉素发酵过程仿真平台和大肠埃希菌实际生产数据对该方法的可行性进行了验证,结果表明该方法具有较好的故障监测性能。

关键词：发酵算法非线性故障监测神经网络注意力机制卷积自编码器

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基于扩散距离的信息熵FCM多阶段LSTM-AE间歇过程故障监测

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高校化学工程学报 2023年第1期37卷 120-130页

作者：高学金李学凤齐咏生北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010051

针对间歇过程中因忽略数据在阶段划分中的非线性,导致故障监测精度低的问题,提出一种基于扩散距离的信息熵模糊C均值(DDEFCM)多阶段长短期记忆网络的自动编码器(LSTM-AE)间歇过程故障监测方法。首先为了自动识别聚类个数,利用信息熵描... 详细信息

针对间歇过程中因忽略数据在阶段划分中的非线性,导致故障监测精度低的问题,提出一种基于扩散距离的信息熵模糊C均值(DDEFCM)多阶段长短期记忆网络的自动编码器(LSTM-AE)间歇过程故障监测方法。首先为了自动识别聚类个数,利用信息熵描述批处理后的二维时间片矩阵。再采用扩散距离对模糊C均值聚类(FCM)算法进行改进,解决欧式距离不能表征数据非线性的问题,有效划分间歇过程的稳定阶段,然后利用轮廓系数划分过渡阶段。最后建立多阶段LSTM-AE监测模型。利用青霉素发酵数据和大肠杆菌实际生产数据对该方法进行验证,结果表明所提方法不仅可以提升阶段划分性能,还能更加准确地进行故障监测。

关键词：间歇过程非线性扩散距离阶段划分故障监测

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链路及节点多属性融合的低轨卫星网络路由算法

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 266-274页

作者：孙正阳杜晔李桂领黎妹红北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 教育部教育考试院北京100084

针对低轨卫星网络面对破坏性事件系统性能损失多、通信延迟和丢包率高的问题,提出了基于多属性的低轨卫星网络多路径路由算法。在采用虚拟拓扑方案仿真的低轨卫星星座中,计算源节点与目标节点之间的多条可行路径,该算法融合卫星间链路... 详细信息

针对低轨卫星网络面对破坏性事件系统性能损失多、通信延迟和丢包率高的问题,提出了基于多属性的低轨卫星网络多路径路由算法。在采用虚拟拓扑方案仿真的低轨卫星星座中,计算源节点与目标节点之间的多条可行路径,该算法融合卫星间链路属性和相邻卫星节点属性构建路径的传输成本模型,自适应调整两类属性对传输成本的影响权重,每颗卫星将路径传输成本的归一化结果作为通过该路径转发报文的概率,并独立进行分布式的路由选择。仿真结果表明,与经典的低轨卫星网络多路径路由算法相比,无论网络负载较大发生拥塞时,还是卫星遭受网络攻击或出现故障时,该算法性能下降缓慢,丢包率和平均端到端延迟更低,且具有良好的负载均衡能力,有效增强了路由的可用性。

关键词：低轨卫星网络多路径路由链路属性卫星属性负载均衡

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基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法

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电子学报 2022年第7期50卷 1600-1608页

作者：李明爱张圆圆北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 教育部数字社区工程研究中心北京100124

为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,... 详细信息

为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,求得其时-频-能量矩阵;然后,将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接,得到各导联的一维时频能量序列;最后,基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵,构建脑功能网络.实验结果表明,以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络,能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递,相比于传统脑网络构建方法,更有利于增强不同运动想象任务的可分性.

关键词：脑-机接口运动想象脑电信号连续小波变换符号传递熵脑功能网络

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牙齿X线片的图像分割方法综述

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计算机工程与应用 2023年第20期59卷 13-34页

作者：韩致远姜玺军王晨刘瑞军北京工商大学计算机学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京大学口腔医院儿童口腔科北京100081

近年来,随着国民医疗水平的不断提高,医疗影像设备在基层医院的不断普及,医学影像数据已经成为医生做出病理诊断的重要依据,利用计算机技术处理口腔医学影像也引起了研究人员的兴趣。设计相关算法自动分割牙齿图像中的感兴趣区域,对于... 详细信息

近年来,随着国民医疗水平的不断提高,医疗影像设备在基层医院的不断普及,医学影像数据已经成为医生做出病理诊断的重要依据,利用计算机技术处理口腔医学影像也引起了研究人员的兴趣。设计相关算法自动分割牙齿图像中的感兴趣区域,对于辅助口腔医生诊断,提升阅片效率,都有着重要的临床应用价值,同时对缓解手工分割工作强度也有重要研究意义。通过对近十年牙齿X线片分割方法进行回顾,将牙齿图像分割方法分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。对这两大类方法的研究现状进行了梳理和阐述;总结了部分研究的使用数据集和常用的评价指标,并比较了各类方法在相关数据集上的实验结果;分析了牙齿图像分割领域目前存在的问题和未来可研究的方向。

关键词：深度学习牙齿图像分割辅助诊断手工特征

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深度森林研究综述

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北京工业大学学报 2022年第2期48卷 182-196页

作者：夏恒汤健乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深... 详细信息

深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深度森林结构及其性质;接着,将目前深度森林的研究分为引入特征工程、改进表征学习、修改基学习器、修改层级结构和引入权重配置等5个方向进行分析和总结;然后,介绍深度森林算法在不同领域中的最新应用现状,并给出深度森林算法所面临的挑战及未来研究方向;最后,对本文工作进行总结.

关键词：深度森林集成学习深度学习非神经网络结构特征工程层级结构

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基于双鉴别器生成对抗网络的单目深度估计方法

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北京工业大学学报 2022年第9期48卷 928-934页

作者：阮晓钢颜文静黄静郭佩远北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对自监督单目深度估计精度不高的问题,提出一种基于双鉴别器生成对抗网络的自监督单目深度估计方法.该方法利用生成对抗网络在合成视觉上可信的图像方面的优势,进一步提高了自监督单目深度估计的精度.首先,为充分利用重建图像,在Wasse... 详细信息

针对自监督单目深度估计精度不高的问题,提出一种基于双鉴别器生成对抗网络的自监督单目深度估计方法.该方法利用生成对抗网络在合成视觉上可信的图像方面的优势,进一步提高了自监督单目深度估计的精度.首先,为充分利用重建图像,在Wasserstein生成对抗网络的基础上进行改进,构建了2个鉴别器的结构.双鉴别器对生成器的要求和训练目标更加严苛,避免了由于只在左图像或右图像上引入鉴别器而造成的信息损失.其次,针对该网络的结构,提出了一种局部-全局一致的损失函数,保证了像素的真实性和局部-全局内容的一致性.在KITTI基准测试集中与单目深度估计的相关代表方法进行了比较,实验结果表明,该方法有效地提高了单目深度估计的精度,具有较好的深度估计的性能.

关键词：单目深度估计双鉴别器生成对抗网络图像重建自监督学习机器视觉

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基于移动机器人的拣选系统货架动态储位分配研究

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系统科学与数学 2024年第3期44卷 780-791页

作者：袁瑞萍邹顺洁潘路可李俊韬马西锋北京物资学院信息学院北京101149 智能物流系统北京市重点实验室北京101149 河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

为了提高基于移动机器人的拣选系统拣货效率,更好地满足客户动态需求和订单时效要求,提出了考虑货架后续需求频次、需求紧迫程度以及拥堵因素的货架动态储位分配策略,构建了最小化货架搬运距离的动态储位分配模型,并设计了启发式算法进... 详细信息

为了提高基于移动机器人的拣选系统拣货效率,更好地满足客户动态需求和订单时效要求,提出了考虑货架后续需求频次、需求紧迫程度以及拥堵因素的货架动态储位分配策略,构建了最小化货架搬运距离的动态储位分配模型,并设计了启发式算法进行模型求解.首先,基于货架需求紧迫程度,构造贪婪算法生成动态货架储位分配的初始解;然后,基于货架在后续批次订单的需求频次及通道间负载均衡,采用邻域搜索算法进行动态货架储位优化.最后,通过与其他静态和动态储位分配方法对比,验证文章提出的模型和算法的有效性.

关键词：基于移动机器人的拣选系统智能仓储动态储位分配启发式算法

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用于索引视域的凸多边形树

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计算机研究与发展 2022年第3期59卷 706-719页

作者：苗雪郭茜王昭顺谢永红北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学) 北京100083

智能手机等设备在拍摄照片和录制视频时会将拍摄位置和光学参数记录到影像文件中,可以提取并利用这些信息,在二维平面空间中还原出图片所对应的扇形视域(field-of-view,FOV).将影像文件及其对应的FOV存储在计算机中,用来支持用户对影像... 详细信息

智能手机等设备在拍摄照片和录制视频时会将拍摄位置和光学参数记录到影像文件中,可以提取并利用这些信息,在二维平面空间中还原出图片所对应的扇形视域(field-of-view,FOV).将影像文件及其对应的FOV存储在计算机中,用来支持用户对影像文件的空间查询.一种典型的空间查询是用户在地图上指定查询区域,计算机找出拍摄到这个区域的影像返回给用户,其实质是找出与查询区域存在交集的FOV.为了提升查询效率,需要设计合理的数据结构来索引FOV.然而,现有的索引结构没有充分利用FOV的形状特点.使用五边形近似描述FOV,并设计凸多边形树来索引五边形.树的节点是k;凸多边形.k;凸多边形是包围一组多边形的最佳多边形,它的边数不超过k并且无效区域最小,即它本身与其内部元素的差集最小.提出了淹没算法来找出这样的包围多边形.在构建凸多边形树时,将逐一插入FOV,为每个待插入FOV选择最优叶子节点的标准是让FOV插入后新节点的无效区较小,新节点的增加区较小,并且旧节点与FOV的重合区较大.同时,提出了基于凸多边形树的FOV查询算法.实验结果表明凸多边形树与现有索引相比可以提升查询效率.

关键词：空间查询视域凸多边形树形索引扇形

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基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法

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北京工业大学学报 2022年第2期48卷 121-128页

作者：阮晓钢刘少达朱晓庆北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.... 详细信息

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.一方面,基于多随机树构建策略的AHMRRT算法可以在起始点、目标点、子目标点生成4棵随机树,同时进行扩展搜索,从而提高路径规划效率;另一方面,通过在单棵随机树生长过程中添加自适应启发式偏置因子,AHMRRT算法可以根据环境中障碍物的情况自适应地改变新节点的生成策略.探索自由空间时,该算法可以在偏置因子的作用下迅速向目标点扩展以提高搜索效率;探索多障碍物空间时,该算法将调用随机采样函数以防止落入局部最优.在仿真实验中,设计了4种环境下AHMRRT算法与随机概率目标快速探索随机树(probability goal RRT,PGRRT)、双向快速探索随机树(bidirectional RRT,BRRT)算法的对比实验,仿真实验结果证明了该算法的可行性和高效性.

关键词：移动机器人快速探索随机树路径规划多随机树构建策略自适应启发式偏置因子局部最优

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