检索结果-内蒙古大学图书馆

测控技术 2023年第7期42卷 16-21,118页

作者：李记恒褚霄杨王涛刘鹏宇北京市南水北调团城湖管理处北京100195 北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为应对泵站场景下设备和人员之间目标被遮挡及远距离小目标对泵站重点区域安全帽佩戴自动监管带来的挑战,提出了一种融合注意力机制和跨尺度特征融合的安全帽佩戴检测算法,以克服在远距离、有遮挡场景下安全帽检测准确度低的问题。通过... 详细信息

为应对泵站场景下设备和人员之间目标被遮挡及远距离小目标对泵站重点区域安全帽佩戴自动监管带来的挑战,提出了一种融合注意力机制和跨尺度特征融合的安全帽佩戴检测算法,以克服在远距离、有遮挡场景下安全帽检测准确度低的问题。通过采集泵站监控视频数据构建泵站场景安全帽数据集,在特征提取网络中加入注意力机制模块,使得模型更关注于小目标的通道信息;同时增加检测层使得特征融合时能结合多级特征,并使用柔和非极大值抑制(Soft Non-Manimum Suppression,Soft-NMS)和完全交并比(Complete Intersection over Union,CIoU)算法进行改进以减少遮挡目标漏检情况。在自建数据集进行试验,结果表明改进后的算法平均准确率达到93.5%,与其他目标检测算法相比精度均有所提升,证明该方法在泵站重点区域场景安全帽检测任务中具有良好的性能。

关键词：泵站安全帽检测注意力机制特征融合

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基于经济指标与极端梯度提升树的污水处理多设备预警

基于经济指标与极端梯度提升树的污水处理多设备预警

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2023中国自动化大会

作者：李泓颉杨宏燕韩红桂北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

在城市污水处理过程中,污水处理设备故障会导致生产停滞,从而造成一系列的经济损失,因此污水处理设备的持续有效运行十分重要。然而当前研究大多针对城市污水处理单设备的故障预警,多设备预警由于其数据高耦合性,算法高复杂性而难以实... 详细信息

在城市污水处理过程中,污水处理设备故障会导致生产停滞,从而造成一系列的经济损失,因此污水处理设备的持续有效运行十分重要。然而当前研究大多针对城市污水处理单设备的故障预警,多设备预警由于其数据高耦合性,算法高复杂性而难以实现。基于此,文章提出一种基于经济指标与极端梯度提升树(economical-extreme gradient boosting, E-Xgboost)的污水处理多设备预警模型,确保多设备预警的经济性与准确性。首先,通过经济指标分析数据,以降低预警成本,后结合偏最小二乘法(partial least squares, PLS)提取特征变量,并对数据进行标签化处理,以实现数据解耦。其次,利用极端梯度提升树算法,学习数据特征,识别异常数据组。然后,将识别出的异常数据组输入预警分类器,分类器按照数据标签发出对应预警信号。最后,将污水处理过程多设备预警模型应用于实际污水处理过程中,验证所提出的方法能够准确的进行设备故障预警。

关键词：多设备故障预警偏最小二乘法极端梯度提升

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DMKK-means——一种深度多核K-means聚类算法

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山东大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1-7,18页

作者：王梅宋凯文刘勇王志宝万达东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆 163318 黑龙江省石油大数据与智能分析重点实验室黑龙江大庆 163318 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆 163318 中国人民大学高瓴人工智能学院北京 100049 大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室(中国人民大学信息学院) 北京 100049

针对传统K-means的聚类效果容易受到样本分布影响,且核函数表示能力不强导致对于复杂问题的聚类效果表现不佳的问题,利用深度核的强表示性并通过多核集成方式,提出一种具有强表示能力且分布鲁棒的深度多核 K-means(deep multiple kernel... 详细信息

针对传统K-means的聚类效果容易受到样本分布影响,且核函数表示能力不强导致对于复杂问题的聚类效果表现不佳的问题,利用深度核的强表示性并通过多核集成方式,提出一种具有强表示能力且分布鲁棒的深度多核 K-means(deep multiple kernel K-means,DMKK-means)聚类算法.构建具有强表示能力的深度多核网络架构,在新的特征空间进行K-means聚类;基于Kullback-Leibler(KL)散度的聚类损失函数衡量该算法与2 种基准聚类方法的差异;将该聚类算法建模成高效的端到端学习问题,利用随机梯度下降算法更新优化深度多核网络的权重参数.在多个标准数据集上进行试验,结果表明,相比于K-means、径向基函数核K-means(radial basis function kernel K-means,RBFKKM)及其他多核K-means聚类算法,该算法在聚类精度、归一化互信息和调整兰德系数指标上均有明显提升,验证该算法的可行性与有效性.

关键词： K-means 核聚类深度多核学习数据挖掘梯度下降

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基于改进型生成式对抗网络的EEG-fNIRS多模态信号数据增广研究

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北京生物医学工程 2024年第3期43卷 250-258页

作者：王鹏举李明爱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 教育部数字社区教育工程中心北京100124

目的基于深度学习的脑电图-功能性近红外光谱技术(electroencephalogram-functional near-infrared spectroscopy,EEG-fNIRS)多模态脑机接口在康复工程中具有广泛的应用前景,但存在数据量不足的问题。为此,本文提出一种基于改进条件生... 详细信息

目的基于深度学习的脑电图-功能性近红外光谱技术(electroencephalogram-functional near-infrared spectroscopy,EEG-fNIRS)多模态脑机接口在康复工程中具有广泛的应用前景,但存在数据量不足的问题。为此,本文提出一种基于改进条件生成式对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)的EEG-fNIRS多模态信号数据增广方法,以解决EEG-fNIRS多模态脑机接口与深度学习结合时面临的数据量匮乏的问题。方法首先,对EEG和fNIRS数据进行滤波、归一化和下采样等预处理。然后,针对EEG的非平稳特点,在CGAN生成器和判别器中增加自注意力机制,获得EEG数据增广模型CGAN_(E),加强捕捉和学习时变关键信息的能力。同时,针对fNIRS采样率低、信息量不充分问题,在CGAN生成器和判别器中增加上采样卷积层,获得fNIRS数据增广模型CGAN_(f),加强模型的信息挖掘能力,并将CGAN_(E)和CGAN_(f)的条件信息设置为类标签;进而,利用CGAN_(E)和CGAN_(f)对每导EEG和fNIRS分别进行增广,并将多导EEG扩增数据和多导fNIRS[包括氧合血红蛋白浓度(oxyhemoglobin concentration,HbO)和脱氧血红蛋白浓度(deoxyhemoglobin concentration,HbR)两种]扩增数据串接融合,获得EEG-fNIRS多模态增广数据。最后,对公开的EEG-fNIRS多模态信号数据集TU-Berlin-A前6名受试者数据进行增广实验,并设计一维卷积神经网络分类器评估增广数据的质量。结果基于EEG-fNIRS多模态信号公开数据集TU-Berlin-A前6名受试者的左右手运动想象数据进行实验研究表明,当数据扩增5倍时,本文方法取得94.81%的平均分类准确率。结论CGAN_(E)和CGAN_(f)能够生成接近真实数据分布的EEG和fNIRS信号,验证了对CGAN改进和本文所提EEG-fNIRS多模态数据增广方法的有效性。

关键词：脑电图功能性近红外光成像技术多模态信号条件生成式对抗网络数据增广

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多目标进化算法的污水处理过程优化控制

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控制理论与应用 2020年第1期37卷 169-175页

作者：杨壮杨翠丽顾锞乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

污水处理过程中,能耗与出水水质是两个相互矛盾的评价指标.为了找出这两个目标的最优解,本文在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的基础上进行改进,期望用更少的进化次数得到分布均匀的近似帕累托前沿.针对MOEA/D算法每一次产生的新解,... 详细信息

污水处理过程中,能耗与出水水质是两个相互矛盾的评价指标.为了找出这两个目标的最优解,本文在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的基础上进行改进,期望用更少的进化次数得到分布均匀的近似帕累托前沿.针对MOEA/D算法每一次产生的新解,本文中改进的算法从所有子问题中找到最合适新解的子问题,并在其邻域范围内进行种群的更替,在原本子问题的基础上进行二次寻优,提高子代利用率,进而用更少的迭代次数找到优化问题中的近似帕累前沿.实验证明,该算法明显减少了找到帕累托前沿的步数,使得MOEA/D算法的性能明显提升,在污水处理过程优化问题中达到了优化目标的作用.

关键词：污水处理过程智能优化控制多目标遗传算法能耗模型出水水质

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基于简化型LSTM神经网络的时间序列预测方法

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北京工业大学学报 2021年第5期47卷 480-488页

作者：李文静王潇潇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 智慧环保北京实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控... 详细信息

针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测.

关键词：时间序列预测长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络门耦合参数精简梯度下降算法污水处理过程

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基于直接法和间接法数字印模制作的高嵌体适合性评价的体外研究

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北京大学学报(医学版) 2024年

作者：钱锟刘亦洪北京大学口腔医学院·口腔医院综合科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔材料重点实验室

目的：探索体外环境下，基于直接法及间接法数字印模技术制作的氧化锆及二硅酸锂增强玻璃陶瓷高嵌体的适合性。方法：36牙位树脂人工牙48颗，随机分成A、B、C、D共4组，每组12颗。体外完成人工牙标准近中远中高嵌体牙体预备，显微镜... 详细信息

目的：探索体外环境下，基于直接法及间接法数字印模技术制作的氧化锆及二硅酸锂增强玻璃陶瓷高嵌体的适合性。方法：36牙位树脂人工牙48颗，随机分成A、B、C、D共4组，每组12颗。体外完成人工牙标准近中远中高嵌体牙体预备，显微镜下检查预备质量。仿头模固定于牙科治疗椅，将标准人工牙列模型固定于仿头模内。将组A、B树脂人工牙依次置于人工牙列内相应位置，口内扫描仪获取36牙位数字印模。成品托盘，聚醚硅橡胶制取组C、D树脂牙列印模，灌注石膏模型，使用模型扫描仪扫描组C、D石膏模型。4组均使用数字化设计软件完成高嵌体设计，送加工部门完成高嵌体制作：组A、C使用氧化锆材料；组B、D使用二硅酸锂增强玻璃陶瓷材料。4组制作完成的高嵌体使用三维配准方法评价边缘间隙及内部间隙。结果：基于间接法数字印模技术制作的高嵌体的边缘间隙及内部间隙均小于直接法数字印模组（P<0.05），各处理组远中边缘间隙值最大（P<0.05），不同制作材料对高嵌体边缘及内部适合性均无显著影响（P>0.05）。结论：基于间接法数字印模技术制作的高嵌体的边缘适合性及内部适合性均优于直接法，氧化锆及二硅酸锂增强玻璃陶瓷两种修复材料对高嵌体适合性没有影响。

关键词：牙科印模技术牙瓷料氧化锆二硅酸锂高嵌体

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三角网格曲面共形参数化研究综述

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图学学报 2021年第4期42卷 535-545页

作者：李海生曹国梁魏阳吴晓群蔡强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

曲面参数化是计算机图形学和计算机辅助设计中的一个重要问题,有着广泛的应用背景。曲面参数化旨在谋求从三维曲面到某参数区域变换过程中某些内蕴几何量(例如边长、角度、面积)的变形最小化。保角参数化前后保持曲面局部形状,又称作共... 详细信息

曲面参数化是计算机图形学和计算机辅助设计中的一个重要问题,有着广泛的应用背景。曲面参数化旨在谋求从三维曲面到某参数区域变换过程中某些内蕴几何量(例如边长、角度、面积)的变形最小化。保角参数化前后保持曲面局部形状,又称作共形参数化。本文针对三角网格曲面,介绍了共形参数化领域的研究现状。根据目标参数域的不同,主要讨论了平面参数化、球面参数化和双曲空间参数化。最后总结了现阶段共形参数化存在的难点问题和未来可能的研究方向。

关键词：三角网格共形参数化保角变换曲面拓扑离散里奇流

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中国手语信息化的现状、瓶颈与实现路径

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语言战略研究 2023年第4期8卷 44-52页

作者：任天宇姚登峰仰国维康新晨北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 清华大学计算语言学实验室北京100084 清华大学心理学与认知科学研究中心北京100084 河南财经政法大学艺术学院河南郑州450046 中国聋人协会手语研究与推广委员会北京100001

信息时代的到来推动了中国语言信息化的高速发展,但中国手语的信息化却明显滞后,表现为理论建构、实践模型和应用软件的欠缺以及手语数据集及语料库的薄弱。造成这一现状的原因不仅在于将手语数字化等同于信息化、手语信息化必须建立书... 详细信息

信息时代的到来推动了中国语言信息化的高速发展,但中国手语的信息化却明显滞后,表现为理论建构、实践模型和应用软件的欠缺以及手语数据集及语料库的薄弱。造成这一现状的原因不仅在于将手语数字化等同于信息化、手语信息化必须建立书写系统等认识上的误区,还在于中国手语至今仍缺乏完整的书写系统理论和必要的技术标准,多信道输入输出的问题没有得到很好的解决等制约性的瓶颈。这就需要走出认识上的误区,以中国语言为基础完善中国的手语书写系统理论,量身制定手语信息化标准,根据先机读后人读的原则制定手语输入输出方案。

关键词：中国手语手语信息化书写系统多信道输入输出

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融合卷积CR-FFD与偏置Transformer胶囊网络的单视图三维物体重建

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年第4期 623-634页

作者：连远锋赵泽欣中国石油大学(北京)计算机科学与技术系石油数据挖掘北京市重点实验室

针对复杂拓扑结构物体单视图三维重建过程中二维图像与三维形状之间难以准确映射的问题,提出一种融合卷积Catmull-Rom样条自由形变(CR-FFD)与偏置Transformer胶囊网络的单视图三维重建方法.首先通过Catmull-Rom样条基函数对点云模型控... 详细信息

针对复杂拓扑结构物体单视图三维重建过程中二维图像与三维形状之间难以准确映射的问题,提出一种融合卷积Catmull-Rom样条自由形变(CR-FFD)与偏置Transformer胶囊网络的单视图三维重建方法.首先通过Catmull-Rom样条基函数对点云模型控制点进行插值,保持点云模型形变局部拓扑结构的一致性;然后提出卷积神经网络最小二乘求逆解法,通过非线性参数映射加速求解过程;最后设计偏置注意力Transformer胶囊网络增强局部特征表达能力,捕获点云形状的细粒度特征.实验结果表明,在ShapeNet数据集上,所提方法的EMD指标平均值为3.84, CD指标平均值为3.71;在Pix3D数据集上, EMD指标平均值为5.51, CD指标平均值为5.39;与已有的单视图点云三维重建方法相比,该方法有效地提升单视图的三维重建结果,能够从不同角度保持重建的一致性.

关键词： Catmull-Rom样条自由形变三维重建胶囊网络偏置注意力

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