检索结果-内蒙古大学图书馆

工程科学与技术 2024年第6期56卷 34-43页

作者：邹琦萍李博涛陈赛安郭茜张桃红广西高校人工智能与信息处理重点实验室(河池学院) 广西河池546300 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

工业自动化产线中,设备的异常检测直接决定加工质量,由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像,获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列,以此选出最清... 详细信息

工业自动化产线中,设备的异常检测直接决定加工质量,由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像,获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列,以此选出最清晰的视频帧作为自动加工中有聚焦要求的距离指导,以进行聚焦异常修正,从而实现自动定位。提出一种基于多层级视频Transformer的视频分类模型多级视频Transformer(MLVT)用于高语义级别的视频表征学习,并用于选出视频序列中成像最清晰的帧。首先,提出一种具有多种感受野的token划分方法多级标记(MLT),能够将原始视频数据按2D图像补丁、3D图像补丁、帧和片段这4个层级划分成token序列,并在加入位置编码之后送入多级编码器(MLE)方法进行注意力的计算。为了缓解多层级的tokens带来的计算代价和收敛速度慢的问题,MLE引入一种逐层的可变形注意力机制逐层可变形注意力机制(LWLA),以一种可学习的方式代替全局注意力进行特征相似性的计算。最终,该方法3个版本的模型在本文的视频数据集上分别取得了87.2%、88.6%、88.9%的分类准确率,在与同参数量级的主流视频Transformer实验对比中均表现了最优的性能,有效地完成了从视频序列中选择出最清晰帧的任务,能够为下游视觉任务的性能提供强有力保障。

关键词：视频Transformer 视频分类视觉自动定位可变形注意力

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基于深度学习的时序数据异常检测研究综述

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信息网络安全 2025年第3期25卷 364-391页

作者：陈红松刘新蕊陶子美王志恒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

时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用... 详细信息

时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用;其次,提出了深度时序数据异常检测面临的9个问题与挑战,并将时序数据异常分为10类,枚举了16种典型的时序数据异常检测数据集,其中包括5种社交网络舆情安全领域相关数据集;再次,文章将深度时序数据异常检测模型进行分类研究,分析总结了近50个相关模型,其中包括基于半监督增量学习的社交网络不良信息发布者异常检测,进一步地,文章依据深度学习模型的学习模式将模型划分为基于重构、基于预测、基于重构与预测融合3种类型,并对这些模型的优缺点及应用场景进行综合分析;最后,文章从8个方面展望了深度时序异常检测技术的未来研究方向,分析了每个方向的潜在研究价值及技术瓶颈。

关键词：深度学习时序数据异常检测模型分类社交网络

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基于深度学习的矿石图像处理研究综述

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工程科学学报 2023年第4期45卷 621-631页

作者：王伟李擎张德政栗辉王昊北京科技大学自动化学院北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083 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

聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘... 详细信息

聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘探中起着重要作用;粒度分析能为破碎机和传送皮带的控制提供参考依据,还能识别出给矿皮带上过大尺寸的矿石,防止处于给矿皮带和受矿皮带之间的转运缓冲仓内发生堵料事故;异物识别能将皮带上混在矿石中的有害物品检测出来.

关键词：深度学习矿石图像处理矿石分类粒度分析异物识别

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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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深度强化学习及其在工业场景的应用与展望

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工程科学学报 2025年第4期47卷 768-779页

作者：谭靖杨利刚李潇睿袁兆麟崔允端姚超王宗杰班晓娟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(... 详细信息

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)结合了深度学习与强化学习的优势,在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法,并简述工业控制的背景,分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后,详细综述了DRL在工业领域的应用,并对当前研究进行了总结,最后对未来研究方向提出了展望.

关键词：深度强化学习在线强化学习离线强化学习工业控制系统智能控制

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基于预训练语言模型的中医症状标准化方法

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北京邮电大学学报 2022年第4期45卷 13-18,57页

作者：谢永红陶浒贾麒杨石兵韩辛亮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

为了解决中医症状描述词的异名同义、一对多的问题,提出了一种基于预训练语言模型的2阶段症状标准化框架:第1阶段,生成候选标准症状词,参考中医症状词的定义与分类,利用多标签分类思想对原始症状词进行语义划分,进而得到相应语义标签下... 详细信息

为了解决中医症状描述词的异名同义、一对多的问题,提出了一种基于预训练语言模型的2阶段症状标准化框架:第1阶段,生成候选标准症状词,参考中医症状词的定义与分类,利用多标签分类思想对原始症状词进行语义划分,进而得到相应语义标签下的候选标准症状词;第2阶段,对候选标准症状词进行排序,使用匹配模型对第1阶段得到的候选标准症状词集进行评分与排序,同时用策略对结果进行二次召回以提高症状标准化框架的性能,由此得到最终的标准化结果。实验结果表明,提出的症状标准化方法与传统方法相比能够更有效地处理症状标准化的问题。通过对比分析不同预训练语言模型在症状标准化任务上的性能,进一步说明了所提框架和策略的有效性。

关键词：中医症状标准化实体匹配语义分类预训练语言模型

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基于视觉检测的非接触式膏体浓度识别方法

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中南大学学报（自然科学版） 2023年第5期54卷 1942-1953页

作者：马博渊周佳城班晓娟袁兆麟阮竹恩北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学顺德创新学院广东佛山528300 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学人工智能研究院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

为解决膏体料浆对于接触式浓度计的损坏以及核子浓度计对施工人员的辐射等问题,提出一种基于视觉检测的非接触式膏体浓度识别方法,以膏体图像数据集为基础,采用卷积神经网络模型提取膏体深度特征,设计多模型全连接层融合算法、伽马矫正... 详细信息

为解决膏体料浆对于接触式浓度计的损坏以及核子浓度计对施工人员的辐射等问题,提出一种基于视觉检测的非接触式膏体浓度识别方法,以膏体图像数据集为基础,采用卷积神经网络模型提取膏体深度特征,设计多模型全连接层融合算法、伽马矫正数据增广策略,对膏体浓度监测准确率进行分析。研究结果表明:手动搅拌膏体数据集的准确率为88.79%,在自动搅拌膏体数据集上获得91.42%的准确率,可有效提高浓度识别准确性,避免浓度计损坏或辐射危险。

关键词：膏体充填非接触式浓度识别深度学习图像分类模型融合

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面向中医古籍的隐式关系抽取方法研究

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郑州大学学报（理学版） 2024年第2期56卷 34-42页

作者：马月坤冯烨琛华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063210 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

自然语言种类丰富、形式灵活多变的特征使得隐式关系抽取成为目前关系抽取领域中富有难度和挑战性的任务之一。通过引入构式语法理论和依存句法分析两种认知语言学范畴的理论技术,构建了一种面向中医古籍中隐式关系的抽取方法。首先利... 详细信息

自然语言种类丰富、形式灵活多变的特征使得隐式关系抽取成为目前关系抽取领域中富有难度和挑战性的任务之一。通过引入构式语法理论和依存句法分析两种认知语言学范畴的理论技术,构建了一种面向中医古籍中隐式关系的抽取方法。首先利用构式语法理论制定文本构式化策略、分析并定义出8种构式特征与5种构式类型,并使用CART(classification and regression tree,CART)分类模型完成文本分类;其次对其中4类构式使用依存句法分析技术构建句法树,通过分析句法树中的特定结构,制定医学类实体间的关系三元组抽取规则,实现隐式关系抽取;最后在经典中医古籍《黄帝内经》数据集上进行测试,实验结果表明了方法的有效性。

关键词：关系抽取中医古籍隐式关系构式语法理论依存句法分析

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LRSAR-Net语义分割模型用于新冠肺炎CT图片辅助诊断

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 48-58页

作者：张桃红郭徐徐张颖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 华北理工大学轻工学院唐山064000

自2019年末新型冠状病毒(Covid-19)疫情在全球爆发以来,世界各国都处于疫情的危害之下。新冠病毒通过入侵人体的呼吸系统,造成肺部感染,甚至死亡。CT(Computed Tomography)图是医生对肺炎患者进行诊断的常规方法。为了提高医生对新冠感... 详细信息

自2019年末新型冠状病毒(Covid-19)疫情在全球爆发以来,世界各国都处于疫情的危害之下。新冠病毒通过入侵人体的呼吸系统,造成肺部感染,甚至死亡。CT(Computed Tomography)图是医生对肺炎患者进行诊断的常规方法。为了提高医生对新冠感染者进行诊断的效率,该文提出一种基于低秩张量自注意力重构的语义分割网络LRSAR-Net,其中低秩张量自注意力重构模块用来获取长范围的信息。低秩张量自注意力重构模块主要包括:低秩张量生成子模块、低秩自注意力子模块、高秩张量重构子模块3个部分。低秩张量自注意力模块先生成多个低秩张量,构建低秩自注意力特征图,然后将多个低秩张量注意力特征图重构成高秩注意力特征图。自注意力模块通过计算相似度矩阵来获取长范围的语义信息。与传统的自注意力模块Non-Local相比,低秩张量自注意力重构模块计算复杂度更低,计算速度更快。最后,该文与其他优秀的语义分割模型进行了对比,体现了模型的有效性。

关键词：语义分割医疗诊断卷积神经网络张量重构自注意力机制

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基于ALBERT与双向GRU的中医脏腑定位模型

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工程科学学报 2021年第9期43卷 1182-1189页

作者：张德政范欣欣谢永红蒋彦钊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

脏腑定位,即明确病变所在的脏腑,是中医脏腑辨证的重要阶段.本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型,输入症状文本信息,输出对应的病变脏腑标签,为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持.将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理... 详细信息

脏腑定位,即明确病变所在的脏腑,是中医脏腑辨证的重要阶段.本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型,输入症状文本信息,输出对应的病变脏腑标签,为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持.将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题,基于中医的医案数据,提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元(Bi-GRU)的脏腑定位模型.对比实验和消融实验的结果表明,本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性,与Word2Vec文本表示方法相比,本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率.在模型参数上,ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量,有效减小了模型大小.最终,本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013.

关键词：多标签文本分类 ALBERT 门控循环单元脏腑定位中医

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