检索结果-内蒙古大学图书馆

电气自动化 2023年第6期45卷 38-40页

作者：葛树峰祁崧陈爱伟周永军刘欣国网冀北电力有限公司北京100056 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京100083

电力负荷的三相平衡是电力系统安全运行的重要保证,是促使电能质量高效传输、减少线路损耗、提供优质服务的重要一环。针对由电力负荷差异所导致的三相电不平衡问题,以冀北五地市10 kV线路下公变台区为研究对象,结合温度、相对湿度和日... 详细信息

电力负荷的三相平衡是电力系统安全运行的重要保证,是促使电能质量高效传输、减少线路损耗、提供优质服务的重要一环。针对由电力负荷差异所导致的三相电不平衡问题,以冀北五地市10 kV线路下公变台区为研究对象,结合温度、相对湿度和日期类型等多源因素,构建了一种基于卷积长短时记忆网络与注意力机制相结合的电力负荷三相不平衡预测模型。试验结果表明,相比于传统长短时记忆网络与注意力方法,模型对于研究对象的三相电力负荷预测的方均根误差平均降低了0.820%,平均绝对百分比误差平均降低了1.136%。由此可见,所提出的电力负荷三相不平衡预测模型准确性更佳。

关键词：电力负荷三相不平衡长短时记忆网络注意力机制多源因素

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开源软件缺陷报告自动摘要研究综述

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信息安全学报 2022年第6期7卷 126-139页

作者：刘翠兰张嘉元曹旭栋伍高飞朱笑岩任家东冯涛西安电子科技大学广州研究院广州510555 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004 兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050 科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 国家计算机网络入侵防范中心(科学院大学) 北京101408 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 燕山大学信息科学与技术学院秦皇岛066004

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓... 详细信息

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓解这个问题,人们提出了开源软件缺陷报告自动摘要,缺陷报告自动摘要可以减少开发人员阅读冗长缺陷报告的时间。本文以综述的方式对开源软件缺陷报告自动摘要的研究做了系统的归纳总结。首先,根据摘要的表现形式,将开源软件缺陷报告摘要分类为固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要,再将固定缺陷报告摘要研究方法分类为基于监督学习方法和基于无监督学习方法,之后总结了基于监督学习和无监督学习的开源软件缺陷报告摘要生成的工作框架,并介绍了开源软件缺陷报告摘要领域常用数据集、预处理技术和摘要评估指标。其次,本文以无监督学习为切入点,分类阐述和归纳了无监督开源软件缺陷报告摘要方法,将无监督开源软件缺陷报告摘要方法分类为:基于特征评分方法、基于深度学习方法、基于图方法和基于启发式方法,并对每类方法进行讨论与分析。再次,从缺陷报告摘要的实用性出发,对现有的缺陷报告可视化摘要研究成果进行总结,并对固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要的实用性做出分析。最后,对现有研究成果及综述进行讨论和分析,指出了开源软件缺陷报告摘要领域在缺陷报告数据集、抽取式摘要和黄金标准摘要三个方面面临的挑战和对未来研究的展望。

关键词：开源软件缺陷报告自动摘要文本摘要

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基于熵权层次分析法的云平台负载预测

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计算机工程与设计 2021年第1期42卷 263-269页

作者：王宗杰郭举北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京起重运输机械设计研究院研发中心北京100007

为提高对云平台负载情况的预测精度,降低预测负载值的波动性,研究非线性时间序列的预测算法。对影响云平台运行的因素进行认知和分解,提出基于熵权层次分析法的主客观评价模型。在此基础上,建立基于差分整合移动平均自回归模型(autoregr... 详细信息

为提高对云平台负载情况的预测精度,降低预测负载值的波动性,研究非线性时间序列的预测算法。对影响云平台运行的因素进行认知和分解,提出基于熵权层次分析法的主客观评价模型。在此基础上,建立基于差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和BP(back propagation)神经网络的云平台负载预测模型。实验结果表明,基于熵权层次分析法的评价模型吸收主客观赋权法的优势,能够合理准确地反映云平台的实时负载情况;基于ARIMA-BP的预测模型得出的预测结果具有更小误差的精度和波动较小的数值稳定性。

关键词：云平台熵权层次分析法差分整合移动平均自回归模型神经网络负载预测

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基于在线社交网络事件库多因素耦合的流行度预测方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2020年第12期53卷 1272-1280页

作者：于海吕晴晴时鹏王铮胡长军北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国电子科技集团公司第十五研究所北京100083 北京科技大学国家材料服役安全科学中心北京100083

随着近些年新一代信息网络技术的高速发展,人们可以通过社交网络平台更快、更广地获知社会上的各类事件,这使得事件在社交网络中的传播逐步呈现出高速化、扩大化的特点.针对这种情况,为了更好地管理社交网络中的事件,提高对网络事件信... 详细信息

随着近些年新一代信息网络技术的高速发展,人们可以通过社交网络平台更快、更广地获知社会上的各类事件,这使得事件在社交网络中的传播逐步呈现出高速化、扩大化的特点.针对这种情况,为了更好地管理社交网络中的事件,提高对网络事件信息的治理水平,有必要对社交网络信息传播进行分析.流行度预测是在线社交网络事件信息传播分析中的研究重点.对事件流行度的预测能够为网络事件发生、发展、高峰、终结等提供深刻的见解.尽管流行度预测已经被广泛研究,但是事件相关信息与流行度相关联的因素缺少即时可用的指标数据、指标数据差异化等问题使得有效地预测事件流行度仍然没有得到较好的解决.有鉴于此,本文设计了一种基于在线社交网络事件库多因素耦合的流行度预测方法.具体来说,首先提出了一种基于社交网络事件库的多因素指标获取方法,利用事件库对于社交网络数据的统一存储,从多源异构数据中提取各因素指标.其次提出了一种多因素耦合的流行度预测方法,通过分组嵌入得到因素指标的可相互结合的低维表示,在预测中实现多因素指标的综合利用.最后将Twitter7数据集中3000个主题标签包含的推文作为实验对象进行平均准确率计算.实验结果表明:与已有的深层神经网络模型(DNN)、支持向量回归模型(SVR)、SH流行度预测模型等相比,本研究所提出预测方法在预测准确度上具有明显的优越性.

关键词：流行度预测多因素耦合累积性因素固有性因素

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面向传感应用的弱耦合偏芯少模光纤设计与分析

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光学学报 2020年第24期40卷 26-32页

作者：张金玉任芳张艺赢范潇杰郝锐牛晶晶王建萍北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京100083

利用有限元法研究了弱耦合偏芯少模光纤高阶模式的模场特性、隐失场特性及弯曲损耗。分析了光纤参数对相邻模式之间最小有效折射率差的影响,并对偏芯光纤进行优化,使其支持10个线偏振模式且满足弱耦合条件;此外,研究了波长为1550 nm条件... 详细信息

利用有限元法研究了弱耦合偏芯少模光纤高阶模式的模场特性、隐失场特性及弯曲损耗。分析了光纤参数对相邻模式之间最小有效折射率差的影响,并对偏芯光纤进行优化,使其支持10个线偏振模式且满足弱耦合条件;此外,研究了波长为1550 nm条件下,10个线偏振模式的功率分布和弯曲损耗。研究结果表明,在整个C波段,相邻模式之间最小有效折射率差均大于10^(-4);且该光纤在高阶模态下表现出更强的隐失场强度、更高的传感灵敏度和更大的弯曲损耗,同时可以区分特定的弯曲方向。这些研究结果对于提高传感器灵敏度有潜在的应用价值。

关键词：光纤光学少模光纤偏芯结构隐失场传感

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文本生成领域的深度强化学习研究进展

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工程科学学报 2020年第4期42卷 399-411页

作者：徐聪李擎张德政陈鹏崔家瑞北京科技大学自动化学院北京1000832 材料领域知识工程北京市重点实验室北京1000833 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注.深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力.而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要... 详细信息

谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注.深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力.而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征,并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题.这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用,帮助改进现有的模型结构或者训练机制,并且已经取得了很多显著的成果.为此,本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法,梳理其发展的轨迹,分析算法特点.最后,展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战.

关键词：深度强化学习自然语言处理文本生成对话系统机器翻译图像描述

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基于潜层关系增强的实体和关系联合抽取

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计算机工程与设计 2024年第6期45卷 1780-1788页

作者：王鹏刘小明杨关刘杰刘阳中原工学院计算机学院河南郑州450007 中原工学院河南省网络舆情监测与智能分析重点实验室河南郑州450007 北方工业大学信息学院北京100144 国家语委中国语言智能研究中心北京102206 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

为充分发掘文本序列中潜层语义关系信息,提出一种实体和关系联合抽取的潜层关系增强模型SREM(text subtext relationship enhancement model)。在潜层关系表示层利用结构化对齐的方式,获取并保持文本序列中的语义信息结构。在融合注意... 详细信息

为充分发掘文本序列中潜层语义关系信息,提出一种实体和关系联合抽取的潜层关系增强模型SREM(text subtext relationship enhancement model)。在潜层关系表示层利用结构化对齐的方式,获取并保持文本序列中的语义信息结构。在融合注意力机制的关系网络层中对数据进行建模,提高模型对文本词汇间关系信息的捕获能力。结合注意力机制获取细粒度语义信息,对上下文信息进行选择过滤。实验结果表明,在数据集NYT和WebNLG上取得的F1值分别为92.40%和92.52%,验证了模型的有效性。

关键词：联合抽取语义关系结构化知识潜层表示注意力机制关系网路信息过滤

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基于区块链的分布式激励机制研究

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计算机应用研究 2021年第3期38卷 664-670页

作者：何云华刘昭阳胡堰李红孙利民肖珂北方工业大学计算机学院北京100144 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100091 中国科学院信息工程研究所物联网安全北京市重点实验室北京100093

激励机制广泛应用于群智感知、P2P视频点播、机会网络等场景中,是提升信息网络服务质量与效率的关键。现有的激励机制通常依赖于类似银行的可信中心,但可信中心因其管控不透明、易受攻击等特征而存在系统信任缺失和隐私泄露问题。基于... 详细信息

激励机制广泛应用于群智感知、P2P视频点播、机会网络等场景中,是提升信息网络服务质量与效率的关键。现有的激励机制通常依赖于类似银行的可信中心,但可信中心因其管控不透明、易受攻击等特征而存在系统信任缺失和隐私泄露问题。基于区块链的激励机制可作为上述问题的解决方案,区块链具有去中心化、开放性、不可窜改、匿名性等特征,可在互不了解的多方间建立可靠的信任关系,而且基于区块链的密码货币获得现实世界广泛的关注和认可。介绍区块链技术及密码货币差异;然后总结基于区块链的激励机制研究现状,包括激励机制交易形式、激励机制分类和激励机制评价标准;最后对现有激励机制进行总结和展望。

关键词：激励机制区块链密码货币支付策略激励效果

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深度学习在材料显微图像分析中的应用与挑战

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材料科学与工艺 2020年第3期28卷 68-75页

作者：班晓娟宿彦京谢建新北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 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 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学新材料技术研究院北京100083

材料的组织结构主要受成分和制备加工工艺的影响,是决定材料性能的关键因素,在材料研发的全周期内具有重要作用。材料组织结构以非结构化图像数据的形式呈现,利用人工经验性的手段进行分析和信息抽取,遗漏了大量的材料学信息和隐含知识... 详细信息

材料的组织结构主要受成分和制备加工工艺的影响,是决定材料性能的关键因素,在材料研发的全周期内具有重要作用。材料组织结构以非结构化图像数据的形式呈现,利用人工经验性的手段进行分析和信息抽取,遗漏了大量的材料学信息和隐含知识。深度学习技术的发展和应用,为材料显微图像中信息的精准、快速、自动获取提供了重要的研究手段。本文从图像处理、图像分析和图像理解3个方面概述了材料显微图像处理与信息挖掘的主要研究内容和关键技术,详细介绍了深度学习在图像分析中的图像识别、图像分割和图像生成3个任务中的研究进展,讨论了深度学习在材料显微图像分析和信息挖掘中的发展方向和挑战。

关键词：材料显微图像分析机器学习深度学习计算机视觉图像处理

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脑卒中患者重返驾驶能力评估的研究现状及进展

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机器人外科学杂志（中英文） 2024年第2期5卷 153-157页

作者：张琪刘欣郑斌段晓琴吉林大学第二医院康复医学科吉林长春130041 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 加拿大阿尔伯塔大学医学与牙学院外科仿真研究实验室阿尔伯塔埃德蒙顿T6G 2E1

汽车驾驶已经成为人们日常生活中不可或缺的部分,也是脑卒中患者重返社会的最重要能力之一。安全驾驶和驾驶训练的基础是对驾驶能力的准确评估。根据国外研究,脑卒中后的驾驶能力评估主要包括路测、心理测验和驾驶模拟。目前,我国不仅... 详细信息

汽车驾驶已经成为人们日常生活中不可或缺的部分,也是脑卒中患者重返社会的最重要能力之一。安全驾驶和驾驶训练的基础是对驾驶能力的准确评估。根据国外研究,脑卒中后的驾驶能力评估主要包括路测、心理测验和驾驶模拟。目前,我国不仅缺少脑卒中患者安全驾驶的评定标准,也缺乏明确、统一的评估方案。近年来,医工结合技术和计算机技术的发展为驾驶能力的客观化、精准化、智能化评估提供了可能。本文旨在对脑卒中患者重返驾驶的评估研究及进展情况进行综述。

关键词：脑卒中重返驾驶驾驶能力评估安全驾驶驾驶训练

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