检索结果-内蒙古大学图书馆

智能科学与技术学报 2021年第4期3卷 449-455页

作者：赵慧玲王鼎任进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 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

针对非仿射系统的跟踪控制问题,提出一种基于执行依赖启发式动态规划(ADHDP)结构的在线设计方法。首先,考虑一类未知非仿射系统,进行从跟踪控制问题到误差调节问题的转换;然后,设计基于ADHDP结构的跟踪控制器,并采用在线学习的方式,实... 详细信息

针对非仿射系统的跟踪控制问题,提出一种基于执行依赖启发式动态规划(ADHDP)结构的在线设计方法。首先,考虑一类未知非仿射系统,进行从跟踪控制问题到误差调节问题的转换;然后,设计基于ADHDP结构的跟踪控制器,并采用在线学习的方式,实现系统控制与执行网络和评判网络的训练同步,使得系统状态能够跟踪期望轨迹;最后,通过一个仿真实例验证所提方法的有效性。

关键词：跟踪控制在线学习执行依赖设计

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面向主题社团的意见领袖挖掘方法

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计算机工程与应用 2021年第2期57卷 156-163页

作者：陈淑娟徐雅斌网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

意见领袖在不同的主题社团下对舆情的传播影响力是不同的,为了在社交网络中快速准确挖掘出意见领袖,提出一种面向主题社团的意见领袖挖掘方法。根据提出的兴趣隐含狄利克雷分布(Interest Latent Dirichlet Allocation,I-LDA)主题模型得... 详细信息

意见领袖在不同的主题社团下对舆情的传播影响力是不同的,为了在社交网络中快速准确挖掘出意见领袖,提出一种面向主题社团的意见领袖挖掘方法。根据提出的兴趣隐含狄利克雷分布(Interest Latent Dirichlet Allocation,I-LDA)主题模型得到主题表达能力更强的主题分布,并在此基础上计算相邻用户的主题相似度。采用基于主题相似度的多标签均衡社团划分算法划分主题社团,使相似度大的用户被划分到相同的主题社团中,由此进一步提升社团划分的准确性与合理性。对于意见领袖的挖掘,提出一种快速意见领袖挖掘算法(Quickly-Ming Opinion Leader Algorithm,QMOLA),先通过结构特征筛选出主题社团中的意见领袖候选人,再结合传播特征和情感特征挖掘主题社团中的意见领袖。对比实验结果表明,QMOLA相对于传统的意见领袖挖掘方法在挖掘效率上具有明显的优势,而且挖掘出的意见领袖具有更高的覆盖率和支持率。

关键词：意见领袖主题社团社交网络情感特征支持率

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基于汤普森采样的模糊测试用例变异方法

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北京理工大学学报 2020年第12期40卷 1307-1313页

作者：马锐贺金媛王雪霏王夏菁李斌斌胡昌振北京理工大学计算机学院软件安全工程技术北京市重点实验室北京100081

模糊测试是漏洞分析技术中的一项代表性技术,其通过生成一组测试用例来测试程序,并在执行过程中观测异常,从而查找错误或识别安全漏洞.AFL是当前一款主流的开源模糊器,本文在分析AFL的基础上,针对测试用例变异环节的变异操作选择方法进... 详细信息

模糊测试是漏洞分析技术中的一项代表性技术,其通过生成一组测试用例来测试程序,并在执行过程中观测异常,从而查找错误或识别安全漏洞.AFL是当前一款主流的开源模糊器,本文在分析AFL的基础上,针对测试用例变异环节的变异操作选择方法进行改进,提出了一种基于汤普森采样的模糊测试用例自动化变异方法,并实现了工具TPSFuzzer,支持对二进制程序进行模糊测试.其主要思想是通过将模糊测试中变异操作选择问题转化为多臂赌博机问题,结合汤普森采样优化算法,在特定程序上自适应地学习变异操作的概率分布;同时将硬件程序追踪机制与AFL相结合,以辅助进行路径信息获取和变异操作选择,从而提高AFL的测试效率和路径覆盖率.本文选取LAVA数据集和两个真实二进制程序作为测试集,通过与PTFuzzer的对比实验分析得出,TPSFuzzer可以产生更高的代码覆盖率和更好的测试效率.

关键词：模糊测试 AFL 变异操作程序追踪

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基于R(2+1)D三元孪生网络的短视频指纹提取

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测控技术 2022年第4期41卷 11-18,27页

作者：王逸舟张菁张淑莹卓力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

随着自媒体时代的兴起,网民自制的短视频数据在网络上广泛传播,视频版权保护已成为重中之重。视频指纹技术将数字视频内容映射为唯一的身份描述符,用于视频数据的智能化审核。如何充分挖掘短视频的时空信息和视频间的关联性形成有效的... 详细信息

随着自媒体时代的兴起,网民自制的短视频数据在网络上广泛传播,视频版权保护已成为重中之重。视频指纹技术将数字视频内容映射为唯一的身份描述符,用于视频数据的智能化审核。如何充分挖掘短视频的时空信息和视频间的关联性形成有效的视觉特征表达,是决定短视频指纹质量的关键因素。因此,基于R(2+1)D三元孪生网络模型,提出一种短视频指纹提取方法。首先,使用R(2+1)D卷积神经网络模型提取短视频的时空特征;然后构建权重参数共享的三元组网络学习成组视频的关联性,映射为紧凑的哈希特征表示;最后通过哈希层编码为视频指纹。在CC_Web_Video和VCDB数据集进行了实验,结果表明该方法可以在保证短视频指纹紧凑性的前提下,取得优于其他算法的性能指标。

关键词：短视频指纹提取 R(2+1)D 孪生网络三元组损失时空特征

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基于融合多模态特征的深层煤岩气产量预测

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天然气工业 2024年第10期44卷 140-149页

作者：郭子熙张舒马骉康芸玮李曙光陈东陈怡羽陈博文赵金洲油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学清华大学数学科学系西南石油大学计算机与软件学院北京市100084 四川省油气勘探开发智能化工程研究中心数据挖掘与知识管理南充市重点实验室·西南石油大学中国石油集团川庆钻探工程有限公司井下作业公司西南石油大学理学院中国石油煤层气有限责任公司中联煤层气国家工程研究中心中国石油西南油气田公司

深层煤岩气生产在井型、压裂工艺、排采方式等方面显著区别于浅层煤层气,针对浅层煤层气建立的产量预测模型无法处理多元异构的深层煤岩气数据,且难以适应深层煤岩气的生产方式。为此,基于卷积自编码结合空间金字塔池化提取深层煤岩气... 详细信息

深层煤岩气生产在井型、压裂工艺、排采方式等方面显著区别于浅层煤层气,针对浅层煤层气建立的产量预测模型无法处理多元异构的深层煤岩气数据,且难以适应深层煤岩气的生产方式。为此,基于卷积自编码结合空间金字塔池化提取深层煤岩气二维地质特征,采用PointNet++提取深层煤岩气缝网三维特征,拼接得到的完整数据矩阵再经近邻传播法(Affinity Propagation,AP)聚类后划分训练集和测试集,最后将注意力机制融入长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建模,建立了预测深层煤岩气产量的深度学习新模型并通过不同算法和消融实验对比分析了新模型的泛化能力。研究结果表明:①提出的特征提取方法能够有效解决深层煤岩气数据多元异构、多尺度等问题。②对比深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)、LSTM、数值模拟、BP神经网络,融入三维特征提取及注意力机制的AP-LSTM预测产量的准确率最高。③融入三维特征提取,AP-LSTM预测产量的数据波动得到有效抑制;融入注意力机制,AP-LSTM预测产量的趋势得到改善。④基于研究区块建立的模型迁移到新的区块预测产量,仍具备较高的准确率。结论认为,缝网特征是影响深层煤岩气产量的重要因素,注意力机制有助于AP-LSTM区分自喷和抽吸,融入三维特征提取及注意力机制的AP-LSTM适应了深层煤岩气的生产方式,具有良好的普适性,能够为深层煤岩气规模化开发提供技术支撑。

关键词：深层煤岩气深度学习长短时记忆网络三维特征提取注意力机制产量预测

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数字化制作简易口内哥特式弓在全口义齿修复正中关系确定中的应用

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北京大学学报（医学版） 2023年第1期55卷 101-107页

作者：周团锋杨雪王睿捷程明轩张华韦金奇北京大学口腔医院·口腔医学院第一门诊部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生物材料重点实验室北京100034

目的:验证数字化制作简易口内哥特式弓与传统口内哥特式弓在全口义齿修复正中关系确定中的一致性。方法:选择门诊无牙颌患者10例,分别采用数字化制作简易口内哥特式弓(T1)与传统口内哥特式弓(T2)两种方法确定每例的正中关系;记录两种方... 详细信息

目的:验证数字化制作简易口内哥特式弓与传统口内哥特式弓在全口义齿修复正中关系确定中的一致性。方法:选择门诊无牙颌患者10例,分别采用数字化制作简易口内哥特式弓(T1)与传统口内哥特式弓(T2)两种方法确定每例的正中关系;记录两种方法临床操作时间的差异;扫描两种上下无牙颌石膏模型的正中关系,将Standard Triangle Language(STL)文件导入Geomagic studio软件中,上无牙颌模型多点完全最佳拟合后,测量T1组与T2组下颌中线区和磨牙区垂直向及唇(颊)舌向最大位置偏差;临床试戴牙时观察T1组与T2组口内有无中线偏斜和后牙区咬合是否稳定。结果:T1、T2组临床确定正中关系时间分别为(41.90±2.64)min和(57.50±2.37)min,配对t检验,P<0.01,差异有统计学意义;T1组与T2组在下颌中线区唇舌向的最大位置偏差为(0.32±0.14)mm,垂直向的最大位置偏差为(0.40±0.23)mm;磨牙区颊舌向的最大位置偏差为(0.35±0.23)mm,垂直向的最大位置偏差为(0.33±0.20)mm,在垂直向及水平向,T1组下颌相对T2组下颌的最大位置偏差均控制在0.5 mm内。在临床试戴牙过程中,T1组及T2组均未发现全口义齿中线偏离及翘动、摆动等稳定性不良现象。结论:数字化制作简易口内哥特式弓可以用于临床全口义齿修复正中关系的确定,不仅可以节约临床操作时间,而且也能保证正中关系的准确性。

关键词：数字化制作口内哥特式弓全口义齿正中关系

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基于偶极子成像和3D卷积神经网络的源域运动想象解码方法

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北京生物医学工程 2024年第5期43卷 441-450页

作者：李明爱李翔宇北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成... 详细信息

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成像(electroencephalography source imaging,ESI)技术计算运动想象脑电信号的偶极子源估计;接着,获取每类MI任务的平均偶极子源估计,基于数据驱动自动选择每类任务中偶极子激活水平较高且最大区分于其他任务的时刻作为中心采样点,再对中心采样点进行前后延伸并按任务顺序组合,形成感兴趣时间(time of interest,TOI);其次,选择覆盖高激活偶极子的Desikan-Killiany(DK)神经分区,并对局部保持投影方法(local preserving projection,LPP)增加DK分区约束,获得一种改进的有监督LPP(LPP DK);进而,基于LPP DK分别将所选择左、右半脑分区内的偶极子坐标从3维(three dimensional,3D)降成2维,获得具有神经生理先验信息的偶极子2D坐标,再结合TOI内各采样点处偶极子的幅值信息进行成像,并进行插值、下采样操作,得到偶极子的2D幅值图;随后,将TOI内偶极子的2D幅值图按时间顺序堆叠,获得左、右半脑的3D偶极子特征图,并将其作为网络的输入数据;最后,根据输入数据的特点,设计一种双分支3D卷积神经网络(dual-branched 3DCNN,DB3DCNN)实现MI解码。结果基于BCI competition IV 2a数据集进行实验研究,取得了86.50%的平均解码准确率。结论基于DI所得3D偶极子特征图能够较好地保留偶极子的最佳激活时间、程度及生理空间信息,且与DB3DCNN性能匹配。

关键词：运动想象脑源成像局部保持投影卷积神经网络 Desikan-Killiany分区

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面向低质量裂缝图像的多知识蒸馏分类

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计算机工程 2023年第7期49卷 204-213页

作者：曹坪杨怀志薄一军尤嘉张淳杰李丹勇北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 京沪高速铁路股份有限公司北京100038 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

裂缝受损程度分类是混凝土安全检测中重要的环节之一,在真实场景下,由于裂缝图像分辨率的降低和模糊噪声的增多,导致现有的分类方法难以识别低质量裂缝图像的受损程度。提出一种面向低质量裂缝图像的多知识蒸馏分类方法,基于退化重建网... 详细信息

裂缝受损程度分类是混凝土安全检测中重要的环节之一,在真实场景下,由于裂缝图像分辨率的降低和模糊噪声的增多,导致现有的分类方法难以识别低质量裂缝图像的受损程度。提出一种面向低质量裂缝图像的多知识蒸馏分类方法,基于退化重建网络的教师模型通过模拟高分辨率裂缝图像的退化和重建过程,缓解与学生模型之间的域差异,利用高质量模型引导的学生模型从具有高分辨率信息的教师模型中学习类别知识和重建知识。通过将教师模型的类别知识迁移到学生模型中,使教师模型的重建网络监督学生模型生成更有利于分类的超分辨率图像,确保图像恢复和图像分类之间的动态交互。经过教师模型的重建知识和类别知识的多重知识引导,使缺乏高分辨率信息的学生模型能有效识别低质量裂缝图像的受损程度。实验结果表明,与单一知识蒸馏的方法相比,该方法在最低分辨率的情况下,在裂缝数据集上的分类准确率提高了4.02个百分点,能有效提高低质量裂缝图像受损程度的分类准确率。

关键词：低质量图像知识蒸馏裂缝图像分类卷积神经网络图像重建

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369例口腔颌面部非霍奇金淋巴瘤的临床病理特点及预后

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北京大学学报（医学版） 2023年第1期55卷 13-21页

作者：宿骞彭歆周传香俞光岩北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院口腔病理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生物材料重点实验室北京100081

目的:探讨口腔颌面部非霍奇金淋巴瘤(non-Hodgkin lymphoma,NHL)的临床病理特点及影响患者预后的因素。方法:回顾性分析2008年1月至2020年6月北京大学口腔医院口腔颌面外科收治的口腔颌面部NHL患者的临床病理资料,结合随访结果,总结其... 详细信息

目的:探讨口腔颌面部非霍奇金淋巴瘤(non-Hodgkin lymphoma,NHL)的临床病理特点及影响患者预后的因素。方法:回顾性分析2008年1月至2020年6月北京大学口腔医院口腔颌面外科收治的口腔颌面部NHL患者的临床病理资料,结合随访结果,总结其临床病理特点及影响患者预后的因素。结果:369例患者中,男性180例,女性189例;中位年龄56岁(3个月至92岁),中位病期3个月。283例患者临床表现为肿块,38例为组织溃疡坏死,48例呈软组织弥漫性肿胀。病变位于面颈部软组织者90例(颈部75例,占20.3%),大唾液腺99例(腮腺77例,占20.9%),口腔软组织103例,颌面部骨组织50例,咽部软组织20例,颞下窝7例。247例伴发颈部淋巴结肿大,仅40例伴有B症状。298例为B细胞NHL,70例为T细胞NHL。弥漫性大B细胞淋巴瘤、黏膜相关淋巴组织淋巴瘤、滤泡淋巴瘤、结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤鼻型最常见。Ann ArborⅠ期87例、Ⅱ期138例、Ⅲ期106例、Ⅳ期38例。中位随访时间48个月,164例患者死亡,1年、2年和5年总生存率分别为90.1%、82.4%和59.9%,中位生存期为(86.00±7.98)个月。多因素分析结果显示,年龄(P<0.001)、临床分期(P<0.001)、血清乳酸脱氢酶升高(P=0.014)、病理分型(P=0.049)是总生存期的独立影响因素。结论:口腔颌面部NHL具有多样化的临床表现及独特的病理类型分布,与全身性淋巴瘤存在差异。颈部软组织和腮腺为最常见的受侵部位,患者较少伴全身症状。高龄、临床晚期、伴有B症状、T细胞NHL患者的预后较差。

关键词：口腔颌面部非霍奇金淋巴瘤临床病理预后

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一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统

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北京生物医学工程 2024年第6期43卷 575-583页

作者：李明爱徐裕超北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷... 详细信息

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的识别能力下降。为改善运动想像解码模型对时间的自适应性,本文提出一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统(session-incremental learning system,SILS)。方法首先,对运动想象脑电信号进行带通滤波和下采样等预处理,以增强与运动想象相关的信息;其次,设计一种多分支双注意力多模块卷积神经网络对多导联MI-EEG进行多尺度时间特征和空间特征的提取与整合,并基于注意力机制增强通道和空间维度的关键信息;然后,利用知识蒸馏技术及注意力损失改善增量时期解码模型持续学习新知识和保留旧知识的能力;进一步,基于最近邻法挑选少量优质旧样本进行数据回放,提升增量模型的抗遗忘性能力;最后,基于BCI Competition IV Dataset 2b公开数据集进行大量实验研究,通过可塑性和稳定性两项指标验证SILS性能。结果 SILS对第1~5阶段的数据依次取得79.21%、79.05%、89.06%、88.38%和88.47%的平均准确率,第5阶段的SILS对第1~4时段(session)数据的平均遗忘率分别为9.72%、9.10%、9.88%和6.04%。结论 SILS具有自动调整模型参数,保持持续学习和自我更新的能力,表现出很好的时间适应性和性能稳定性。

关键词：脑电信号运动想像增量学习知识蒸馏注意力机制

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