检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2024年第12期41卷 2237-2248页

作者：张春阳高庆吕金虎陈巍王健男北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 中关村实验室北京100081 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 北京航空航天大学数学科学学院北京100191 北京航空航天大学数学信息与行为教育部重点实验室北京100191 鹏城实验室广东深圳518055

本文针对一类多生产线的可重入制造系统提出了一种层次化智能控制策略.基于层次化建模的技术,本文提出双曲型偏微分方程用以描述系统动态,并且设计了对应的鲁棒控制器用来实现制造系统在有限时间内平稳运行的目标.该控制策略结合T-S模... 详细信息

本文针对一类多生产线的可重入制造系统提出了一种层次化智能控制策略.基于层次化建模的技术,本文提出双曲型偏微分方程用以描述系统动态,并且设计了对应的鲁棒控制器用来实现制造系统在有限时间内平稳运行的目标.该控制策略结合T-S模糊建模技术和滑模控制策略,在H∞指标下实现了闭环制造系统抑制系统中广泛存在的扰动.由于所提出的控制器具有无穷维的特点,本文提出了一种基于凸优化技术的数值计算方法用来高效求解控制器参数.最后,给出的仿真算例验证了该控制策略的有效性和优点.

关键词：多生产线可重入制造系统连续非线性偏微分方程模型层次化架构鲁棒控制基于模糊模型的控制

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基于大数据的分布式社会治理智能系统

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软件学报 2022年第3期33卷 931-949页

作者：吕卫锋郑志明童咏昕张瑞升魏淑越李卫华软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学人工智能研究院大数据科学与脑机智能高精尖创新中心(北京航空航天大学) 北京航空航天大学数学科学学院数学信息与行为教育部重点实验室(北京航空航天大学) 鹏城实验室

近年来,推动社会治理的协同化、智能化,完善共建共治共享的社会治理制度,是国家的重要发展方向.数据作为一种生产要素,在社会治理中起着愈发关键的作用.如何实现多方海量数据的安全查询、协同管理、智能分析,是提升社会治理效果的关键问... 详细信息

近年来,推动社会治理的协同化、智能化,完善共建共治共享的社会治理制度,是国家的重要发展方向.数据作为一种生产要素,在社会治理中起着愈发关键的作用.如何实现多方海量数据的安全查询、协同管理、智能分析,是提升社会治理效果的关键问题.在新冠疫情防控等重大公共事件中,分布式社会治理面临着安全计算效率低、多方可信协同差、复杂任务决策难的三大挑战.针对以上挑战,基于安全多方计算、区块链技术与精准智能理论,提出了一种基于大数据的分布式社会治理智能系统.所提出的系统能够支撑社会治理的各类应用,为新时代社会治理水平的提升提供决策支撑.

关键词：社会治理大数据系统区块链精准智能分布式系统

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社会大数据跨尺度系统学习理论与方法

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中国科学：信息科学 2024年第9期54卷 2083-2097页

作者：郑志明吕金虎王亮鲁仁全崔鹏王鑫韦卫北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 复杂关键软件环境全国重点实验室北京100191 数学、信息与行为教育部重点实验室北京100191 未来区块链与隐私计算北京市高精尖创新中心北京100191 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数学科学学院北京100191 中关村实验室北京100191 中国科学院自动化研究所北京100190 多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 广东工业大学自动化学院广州510006 清华大学计算机系北京100083

以GPT-4为代表的AI大模型时代正加速而至,深刻改变着社会生活的方方面面.大模型巨参数深度学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的一种有效途径.大模型在展现出强大学习能力的同时也面临着高能耗、大算力挑战.研究表明,平均一个AI大模型训... 详细信息

以GPT-4为代表的AI大模型时代正加速而至,深刻改变着社会生活的方方面面.大模型巨参数深度学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的一种有效途径.大模型在展现出强大学习能力的同时也面临着高能耗、大算力挑战.研究表明,平均一个AI大模型训练产生的能耗约等于五辆汽车一生排放的碳总量,驱动AI大模型所需算力每3.5个月翻一番.作为一种有益的补充,内嵌规律的跨尺度系统学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的另一种有效途径.跨尺度系统学习已经在某些专业领域展现出了巨大的成功,如2021年诺贝尔物理学奖授予复杂物理系统跨尺度建模及其在全球气候变暖中的应用.事实上,我国科学家甚至更早开拓了复杂系统跨尺度学习研究,如北京航空航天大学暗物质大数据分析团队利用跨尺度系统学习方法实现了在PB级数据中实时学习KB级关键数据,精度达到万分之一.本文从微观尺度、介观尺度和宏观尺度上分析了跨尺度系统学习的基本原理,构建了内嵌规律跨尺度系统学习的普适方法,并以社会大数据为例开展了典型应用示范.社会大数据跨尺度系统学习应用于疫情防控、舆情分析等领域,并取得显著成效,为我国社会治理数字化、网络化、智能化发展提供了新的成功样本.

关键词：人工智能大模型跨尺度系统学习社会大数据可解释性

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基于时空信息转换方程的药品销量预测模型

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计算机应用 2023年第S01期43卷 107-111页

作者：靳东辉杨小博郭炳晖北京航空航天大学数学科学学院北京100191 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 中关村实验室北京100094 软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 数学信息与行为教育部重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 未来区块链与隐私计算高精尖中心(北京航空航天大学) 北京100191 鹏城实验室广东深圳518055

针对药品销售中高维短时间序列预测问题,利用时空信息转换方程及储备池计算方法构建了一种基于时空信息(STI)转换方程的药品销售量预测模型。首先针对药品销售时间序列数据样本量较小的特点,引入储备池计算方法拓展数据样本信息维度,将... 详细信息

针对药品销售中高维短时间序列预测问题,利用时空信息转换方程及储备池计算方法构建了一种基于时空信息(STI)转换方程的药品销售量预测模型。首先针对药品销售时间序列数据样本量较小的特点,引入储备池计算方法拓展数据样本信息维度,将多个不同药品销售量时序数据中的动力学信息引入储备池。使用时空信息转换方程对时间信息与空间信息进行转化,最后在储备池运算的基础上对时空信息转化方程求解,对目标药品的销售量进行有效的时间序列预测。通过将提出的基于时空信息转换方程的时序预测模型与神经网络预测模型在特定药品销售数据集进行时序预测验证并进行横向对比,相较于GRU(Gated Recurrent Unit),所提模型在测试时间节点上的均方根误差(MSE)及运算时间分别减小了13.27%和95.60%、皮尔逊相关系数提高了34个百分点;相较于长短期记忆模型(LSTM),所提模型在测试时间节点上的均方根误差及运算时间分别减小了69.85%和98.00%,而皮尔逊相关系数提高了44个百分点;相较于卷积神经网络模型(CNN),在测试节点的均方根误差及运算时间分别减少了48.96%和88.53%,皮尔逊相关系数提高了33个百分点。证明了基于时空信息转换方程的药品销售预测模型在测试集时间节点上的预测效果要优于GRU、LSTM、CNN时序预测模型,同时也说明模型具有更高的运算效率。

关键词：医药销售小样本学习时序预测时空信息转换方程储备池计算相关性分析

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基于信息传播的致病基因识别研究

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计算机科学 2022年第1期49卷 264-270页

作者：李家文郭炳晖杨小博郑志明北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖中心北京100191 鹏程实验室广东深圳518055 北京航空航天大学数学科学学院教育部数学信息与行为重点实验室北京100191

基因在生命科学领域的研究中占据着重要地位,而致病基因则是关键重心之一。对致病基因的精准识别可以揭示疾病在分子层面的发病机制,为疾病的预防、诊断及治疗等多个阶段提供强力支撑。准确识别致病基因的关键在于给出基因之间的相似性... 详细信息

基因在生命科学领域的研究中占据着重要地位,而致病基因则是关键重心之一。对致病基因的精准识别可以揭示疾病在分子层面的发病机制,为疾病的预防、诊断及治疗等多个阶段提供强力支撑。准确识别致病基因的关键在于给出基因之间的相似性度量。文中利用复杂网络对生物系统进行建模,并提出了一种带有耗散机制的多源头重启随机游走模型DRWMR来度量基因之间的功能相似程度。首先基于NCBI等生物数据库构建人类基因相互作用网络,并在KEGG的疾病-基因关联数据集上开展实验对已知致病基因进行识别。与SP,RWR和PRINCE 3种现有模型进行对比,DRWMR准确预测了581种疾病中的156种,而其余模型平均正确预测了121.3种,DRWMR的平均预测分数相比其余模型的预测分数均值高出9.46%。最后使用所提模型预测哮喘、血友病和PEHO综合征的潜在致病基因,预测结果均在文献或数据库中找到了理论或实验支持。

关键词：生物信息学复杂网络信息传播基因功能预测

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新能源汽车供应链的关键风险节点识别方法

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计算机科学 2023年第S01期50卷 836-842页

作者：杨小博高海伟刘天越郭炳晖北京航空航天大学数学科学学院数学信息与行为教育部重点实验室北京100191 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 软件开发环境国家重点实验室北京100191 未来区块链与隐私计算高精尖中心北京100191 中关村实验室北京100094 鹏城实验室广东深圳518055 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

以在新能源汽车行业中具有典型分析价值的特斯拉和小鹏汽车的公开数据为对象,分别构建了供应链网络模型,并针对供应链网络结构关联特征开展多维度融合的风险传播关键节点识别方法研究。首先,引入网络中心性指标,分析计算得到了中心性指... 详细信息

以在新能源汽车行业中具有典型分析价值的特斯拉和小鹏汽车的公开数据为对象,分别构建了供应链网络模型,并针对供应链网络结构关联特征开展多维度融合的风险传播关键节点识别方法研究。首先,引入网络中心性指标,分析计算得到了中心性指标下的关键节点企业。同时,考虑到汽车供应链风险系统性传播的特点,引入风险免疫传播模型对网络中影响系统性风险传播的关键节点进行判定。最后,对两个网络分别进行级联失效模型分析,选出级联失效模型下在失效发生时对网络影响较大的关键节点。通过多维度的关键节点分析,发现新能源汽车供应链网络中对风险传播有很强影响力的关键节点不仅包含传统意义上的电池等核心企业,而且包含了具有行业隐形冠军属性的配件企业。通过提出的结构和传播属性综合分析方法,可以很好地发现新能源汽车供应链网络中潜在的隐性关键风险控制节点,具有很好的实践应用价值。

关键词：汽车供应链风险传播关键节点识别

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数控加工中路径规划与速度插补综述

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图学学报 2022年第6期43卷 967-986页

作者：马鸿宇申立勇姜鑫邹强袁春明中国科学院大学数学科学学院北京100049 北京航空航天大学人工智能研究院数学、信息与行为教育部重点实验室北京100083 浙江大学计算机科学与技术学院 CAD&CG国家重点实验室浙江杭州310027 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

数控技术在现代制造工业中被广泛使用,相关研究一直为学界和业界共同关注。数控技术的传统流程主要包含刀具路径规划和进给速度插补。为实现高速高精加工,人们通常将路径规划与速度插补中的若干问题转换成数理优化模型,针对工程应用问... 详细信息

数控技术在现代制造工业中被广泛使用,相关研究一直为学界和业界共同关注。数控技术的传统流程主要包含刀具路径规划和进给速度插补。为实现高速高精加工,人们通常将路径规划与速度插补中的若干问题转换成数理优化模型,针对工程应用问题的复杂性,采用分步迭代优化的思路进行求解,但所得的结果往往只是局部最优解。其次,路径规划与速度插补都是为了加工一个工件曲面,分两步进行处理虽然简化了计算,但也导致不能进行整体优化。因此,为了更好地开展路径规划与速度插补一体化设计与全局最优求解的研究,系统性地了解并学习已有的代表性工作是十分有必要的。所以将逐次介绍数控加工中刀具路径规划与速度插补的相关方法与技术进展,包括基于端铣的加工路径规划;刀轴方向优化;G代码加工以及拐角过渡;参数曲线路径的进给速度规划等国内外相关研究以及最新提出的一些新型加工优化方法。

关键词：计算机辅助制造数控技术路径规划速度插补 G代码加工

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基于图神经网络的金融征信研究

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计算机科学 2021年第4期48卷 85-90页

作者：李思迪郭炳晖杨小博北京航空航天大学数学科学学院数学信息与行为教育部重点实验室北京100191 北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖中心北京100191 鹏城实验室广东深圳518055

金融机构对申请借贷的用户进行信用评价是互联网金融领域的前沿方向之一。首先,基于互联网金融借贷网络历史数据,通过用户间借贷关系的网络化建模来反映融合用户节点与周边关系节点相互作用的借贷关联作用的复杂网络。其次,通过引入基... 详细信息

金融机构对申请借贷的用户进行信用评价是互联网金融领域的前沿方向之一。首先,基于互联网金融借贷网络历史数据,通过用户间借贷关系的网络化建模来反映融合用户节点与周边关系节点相互作用的借贷关联作用的复杂网络。其次,通过引入基于节点中心性结构特征指标的图神经网络模型,提出了具有邻接圈层信息与借贷信用信息耦合的个人征信评估模型。最后,模型在包含756100条交易记录的历史数据集上运行实现,并与BP神经网络算法和RF-Logistic模型进行了对比,结果显示所提模型具有更高的评估准确率。

关键词：征信评估模型复杂借贷网络图神经网络

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用于多模态语义分析的嵌入共识自动编码器

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计算机科学 2021年第7期48卷 93-98页

作者：孙圣姿郭炳晖杨小博北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖中心北京100191 鹏程实验室广东深圳518055 教育部数学信息与行为重点实验室和北京航空航天大学数学科学学院北京100191

跨模态检索技术是一项近年来的研究热点。多模态数据具有异质性,而不同形式的信息之间又有着相似性。传统的单模态方法只能以一种方式重构原始数据,并未考虑到不同数据之间的语义相似性,不能进行有效的检索。因此,文中建立了一个跨模态... 详细信息

跨模态检索技术是一项近年来的研究热点。多模态数据具有异质性,而不同形式的信息之间又有着相似性。传统的单模态方法只能以一种方式重构原始数据,并未考虑到不同数据之间的语义相似性,不能进行有效的检索。因此,文中建立了一个跨模态嵌入共识自动编码器(Cross-Modal Semantic Autoencoder with Embedding Consensus,ECA-CMSA),将原始数据映射到低维共识空间以保留语义信息,学习出对应的语义代码向量,并引入参数来实现去噪。然后,考虑到各模态之间的相似性,采用自动编码器将特征投影关联到语义代码向量。此外,对低维矩阵进行正则化稀疏约束,以平衡重构误差。在4个多模态数据集上验证所提方法的性能,实验结果证明其查询结果有所提升,实现了有效的跨模态检索。进一步,ECA-CMSA还可以应用于与计算机和网络有关的领域,如深度学习和子空间学习。该模型突破了传统方法中的障碍,创新地使用深度学习方法将多模态数据转换为抽象的表达,使其可以获得更好的准确度和识别结果。

关键词：多模态检索嵌入共识自动编码器稀疏正则

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关于n维正态分布线性函数服从正态分布的证明

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吉首大学学报（自然科学版） 2021年第3期42卷 1-5页

作者：邢家省杨义川吴桑北京航空航天大学数学与系统科学学院北京100191 北京航空航天大学数学、信息与行为教育部重点实验室北京100191

给出了n维正态分布的线性函数服从正态分布的证明方法.首先利用线性变换的传递性将n维正态分布的线性函数表示为n维标准正态分布的线性函数;然后利用相互独立的正态分布的线性函数服从正态分布这一性质,证明了n维正态分布的线性函数服... 详细信息

给出了n维正态分布的线性函数服从正态分布的证明方法.首先利用线性变换的传递性将n维正态分布的线性函数表示为n维标准正态分布的线性函数;然后利用相互独立的正态分布的线性函数服从正态分布这一性质,证明了n维正态分布的线性函数服从正态分布;最后简单证明了四维正态分布的四阶矩的一个性质.

关键词： n维正态分布 n维标准正态分布线性变换线性函数

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