检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第14期60卷 250-256页

作者：吴兆东徐成刘宏哲付莹蹇木伟北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京理工大学计算机学院北京100081 山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014

鱼眼相机捕获的图像具有宽视场、几何失真和尺度差异大等特点,这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计、特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼... 详细信息

鱼眼相机捕获的图像具有宽视场、几何失真和尺度差异大等特点,这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计、特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼眼图像上径向畸变的影响,研究在YOLOv7主干引入多分支堆叠结构的多头注意力模块以捕获全局上下文信息,提高检测准确性。同时,在YOLOv7的Neck侧,使用简单高效的融合可变形卷积的层聚合结构以实现有效的多尺度特征融合,提高模型对失真目标的特征提取能力。提出的检测模型直接在鱼眼图像上执行,无须指定先验信息和校准。在公开的综合鱼眼图像数据集VOC_360上进行实验,结果表明,改进后的YOLOv7鱼眼图像目标检测器有效地提高了检测精度,mAP50、mAP50:95分别达到84.3%、70.4%,相比基准模型YOLOv7分别提升3.1个百分点、6.4个百分点。

关键词：目标检测鱼眼图像多头注意力可变形卷积 YOLO算法

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ED-Stacking:一种基于集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型构建方法

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食品工业科技 2025年第6期46卷 43-55页

作者：李汉强陈谊高宇飞侯堃宋丽萍李静北京工商大学计算机与人工智能学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京市食品检验研究院(北京市食品安全监控和风险评估中心) 北京100094 中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心北京100088

当前技术条件下,微生物检测操作复杂、耗时长,导致了检测结果滞后且其样本数量有限的问题。本文提出了一种基于时间序列分解和集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型ED-Stacking构建方法,以便提前预警食品中的微生物风险。首先应用经... 详细信息

当前技术条件下,微生物检测操作复杂、耗时长,导致了检测结果滞后且其样本数量有限的问题。本文提出了一种基于时间序列分解和集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型ED-Stacking构建方法,以便提前预警食品中的微生物风险。首先应用经验模态分解(EMD)、离散傅里叶变换(DFT)和加法模型构建时间序列分解方法(EMD-DFT),提取微生物生长时间序列中的趋势、周期和残差特征,为后续预测模型提供训练数据;然后利用这些特征数据对单层线性神经网络(SLN)、极端梯度提升树(XGBoost)和梯度提升回归树(GBRT)进行训练;最后,采用集成学习中的堆叠(Stacking)方法对训练好的三个模型进行融合,形成预测效果更优的微生物生长预测模型ED-Stacking。对比实验结果显示ED-Stacking在MAE和MSE两个指标上分别达到了0.229和0.147,预测误差低于SLN、XGBoost、GBRT、GRU和Transformer五个基线模型,即预测准确性更高。基于该模型对食品品质进行分类,分类的加权平均精准率Weighted-Precision达到98.80%。进而,还构建了一个食品微生物生长预测可视分析系统FMPvis,可以展示预测结果和食品品质分类结果,帮助用户分析各环境因子随时间的变化趋势及其对预测结果的影响程度,从而实现风险分析和预警。本文方法为食品微生物风险预警提供了一种新的思路和方法。

关键词：食品安全微生物生长预测时间序列分解集成学习可视分析

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基于深度强化学习的多智能体分布式事件触发优化控制

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中国科学：技术科学 2024年第10期54卷 1991-2002页

作者：李方昱刘金溢黄琰婷韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 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 北京人工智能研究院北京100124

为了解决多智能体系统在有障碍物的场景下协同运动控制中无线通信成本较高的问题,本文设计了一种分布式事件触发优化控制方法.该方法包括计算通信与控制的联合策略以及确定多智能体之间通信的触发条件,使多智能体无需实时或按周期地进... 详细信息

为了解决多智能体系统在有障碍物的场景下协同运动控制中无线通信成本较高的问题,本文设计了一种分布式事件触发优化控制方法.该方法包括计算通信与控制的联合策略以及确定多智能体之间通信的触发条件,使多智能体无需实时或按周期地进行通信,从而有效降低数据传输总量,实现优化通信机制,达到降低通信成本的目的;同时为了使智能体能够避开其他智能体与障碍物,设计了一种基于指数函数的碰撞惩罚项,使智能体在接近障碍物或其他智能体的过程中受到按照指数式增大的惩罚,避免发生碰撞.将该方法应用于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法中,在添加障碍物的多智能体粒子环境(multi-agent particle environment,MPE)上的仿真实验结果表明,该方法可以在较好地完成多智能体协同控制任务的同时减少数据传输量,达到了优化通信机制、降低通信成本的目的.

关键词：多智能体强化学习分布式事件触发控制协同运动控制

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融合多源信息的专家学术专长语义匹配方法

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计算机学报 2023年第5期46卷 1045-1059页

作者：谢小杰梁英王梓森刘政君中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档... 详细信息

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档的多源信息进行语义特征抽取,融合多类特征进行表示学习,利用卷积神经网络设计专家特征抽取器ExpFeat和评议特征抽取器RevFeat,采用词嵌入方法和注意力机制对专家专长标签、评议文档关键词、学科分类树语义特征进行抽取和融合,生成具有“小同行”特征的专家和评议文档语义特征向量表示,解决多类信息源间不同学术分类标准造成的语义差异,反映内在语义联系,利用低维稠密向量表达语义信息,降低匹配复杂度.然后,根据专家语义特征表示和评议文档语义特征表示进行学术专长语义匹配,将专家和评议文档特征向量映射到相同语义空间,计算向量间余弦相似度衡量语义相似性,引入负例专家进行模型训练,通过softmax函数计算最大化正例专家概率优化特征提取器参数,进一步提升语义差异的捕捉能力,解决专家信息和评议文档之间的语义鸿沟问题,提升专家匹配效果.最后,在开源的论文评审数据集和项目评审数据集上进行了实验对比和实例分析,结果表明,本文所提方法可以有效提升专家匹配精准度.

关键词：特征抽取语义匹配多源信息专家推荐同行评议

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自动驾驶安全关键场景生成技术综述

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信息与控制 2024年第1期53卷 17-32,46页

作者：王淳浩闭家铭阮利魏彤羽任宇翔黄镇刘云韬纪岳天思 SAW Yinxuan 肖利民北京警察学院北京市公安局智能网联汽车交通事故调查与重建标准实验室北京102202 北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室北京100191 证据科学教育部重点实验室(中国政法大学) 北京100088 北京航空航天大学计算机学院北京100191

安全关键场景生成是自动驾驶的重要方向,在自动驾驶测试、汽车安全性评估和汽车安全标准构建等领域都有着很高的应用价值,是关系自动驾驶应用落地的关键。现有研究缺乏重点围绕安全关键场景生成技术的综述,因此本文对安全关键场景生成... 详细信息

安全关键场景生成是自动驾驶的重要方向,在自动驾驶测试、汽车安全性评估和汽车安全标准构建等领域都有着很高的应用价值,是关系自动驾驶应用落地的关键。现有研究缺乏重点围绕安全关键场景生成技术的综述,因此本文对安全关键场景生成技术进行了系统性综述。首先,分析了安全关键场景生成技术的综述相关研究;其次,对安全关键场景生成模型进行了对比分析;再次,分类总结了基于聚类、贝叶斯网络和对抗网络的安全关键场景生成方法的进展;最后,对安全关键场景生成方法研究趋势进行了展望。

关键词：自动驾驶汽车安全关键场景场景生成深度生成模型

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基于多模态图和对抗哈希注意力网络的跨媒体细粒度表示学习

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模式识别与人工智能 2022年第3期35卷 195-206页

作者：梁美玉王笑笑杜军平北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

跨媒体数据搜索中不同媒体类型的数据间存在特征异构和语义鸿沟问题,且社交网络数据往往呈现语义稀疏性、多样性等特性.针对上述问题,文中提出基于多模态图和对抗哈希注意力网络的跨媒体细粒度表示学习模型,获取统一的跨媒体语义表示,... 详细信息

跨媒体数据搜索中不同媒体类型的数据间存在特征异构和语义鸿沟问题,且社交网络数据往往呈现语义稀疏性、多样性等特性.针对上述问题,文中提出基于多模态图和对抗哈希注意力网络的跨媒体细粒度表示学习模型,获取统一的跨媒体语义表示,应用于社交网络跨媒体搜索.首先,构建图像-单词关联图,并基于图随机游走策略挖掘图像和文本单词间直接语义关联和隐含语义关联,实现语义关系扩展.然后,构建基于跨媒体协同注意力机制的跨媒体细粒度特征学习网络,通过互相指导的跨媒体注意力机制协同学习图像和文本的细粒度语义关联.最后,构建跨媒体对抗哈希网络,联合跨媒体细粒度语义关联学习和对抗哈希学习,获取高效紧凑的跨媒体统一哈希语义表示.实验表明,文中模型在两个公开标准跨媒体数据集上均取得较优的跨媒体搜索性能.

关键词：跨媒体表示学习对抗哈希注意力网络细粒度表示学习跨媒体协同注意力机制跨媒体搜索

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基于Safe-PPO算法的安全优先路径规划方法

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北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 2108-2118页

作者：别桐朱晓庆付煜李晓理阮晓钢王全民北京工业大学信息学部人工智能与自动化学院北京100124 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 北京工业大学信息学部计算机学院北京100124

现有的路径规划算法对路径规划过程中的路径安全性问题考虑较少,并且传统的近端策略优化(PPO)算法存在一定的方差适应性问题。为解决这些问题,提出一种融合进化策略思想和安全奖励函数的安全近端策略优化(Safe-PPO)算法,所提算法以安全... 详细信息

现有的路径规划算法对路径规划过程中的路径安全性问题考虑较少,并且传统的近端策略优化(PPO)算法存在一定的方差适应性问题。为解决这些问题,提出一种融合进化策略思想和安全奖励函数的安全近端策略优化(Safe-PPO)算法,所提算法以安全优先进行路径规划。采用协方差自适应调整的进化策略(CMA-ES)的思想对PPO算法进行改进,并引入危险系数与动作因子来评估路径的安全性。使用二维栅格地图进行仿真实验,采用传统的PPO算法和Safe-PPO算法进行对比;采用六足机器人在搭建的场景中进行实物实验。仿真实验结果表明:所提算法在安全优先导向的路径规划方面具有合理性与可行性:在训练时Safe-PPO算法相比传统的PPO算法收敛速度提升了18%,获得的奖励提升了5.3%;在测试时采用融合危险系数与动作因子的方案能使机器人学会选择更加安全的道路而非直观上最快速的道路。实物实验结果表明:机器人可以在现实环境中选择更加安全的路径到达目标点。

关键词：机器人导航路径规划深度强化学习近端策略优化安全路径选择

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基于超平面-BERT-Louvain优化LDA模型的书法作品价值要素提取及指标体系构建

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数据分析与知识发现 2023年第10期7卷 109-118页

作者：潘小宇倪渊金春华张健北京信息科技大学计算机学院北京100192 北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

【目的】针对书法作品价值评估分歧大、标准缺失的难题,借助大数据与人工智能方法高效、准确地识别书法作品价值要素,为各种书法作品交易活动提供技术支撑。【方法】首先,融合超平面算法和BERT模型对书法文献进行停用词剔除与语义扩充,... 详细信息

【目的】针对书法作品价值评估分歧大、标准缺失的难题,借助大数据与人工智能方法高效、准确地识别书法作品价值要素,为各种书法作品交易活动提供技术支撑。【方法】首先,融合超平面算法和BERT模型对书法文献进行停用词剔除与语义扩充,形成高辨识度的优化语料库;其次,构建书法文献复杂语义网络,引入Louvain算法,通过最大化社区网络的模块度确定最优主题数;最终,本文提出一种基于超平面-BERTLouvain-LDA(HBL-LDA)的新方法来高效、准确地构建书法价值评估指标体系。【结果】相比于LDA,HBLLDA模型的主题识别查准率和F值分别提高了45.00个百分点和29.46个百分点,平均主题优质率减少了0.96,识别的优质主题更多。基于代表性书法作品,利用多种回归模型对评估指标体系进行验证,准确率高达84.00%。【局限】只针对书法作品构建了评估指标体系,难以在其他艺术品数据上适配。而且,BERT模型缺乏主题语义信息,使得相似特征词扩充具有一定的局限性。【结论】本文提出一种基于超平面-BERTLouvain组合优化LDA模型,构建书法价值评估指标体系的新模式,为其他领域指标体系的构建提供了新方向。

关键词：价值评估指标体系 LDA 领域停用词 Louvain BERT

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同向双螺杆和异向双螺杆对聚乳酸挤出过程的影响

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工程塑料应用 2024年第10期52卷 66-74页

作者：徐珍王熙霖黄志刚北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 塑料卫生与安全质量评价技术北京市重点实验室北京100048

探讨了同向双螺杆和异向双螺杆对聚乳酸(PLA)挤出过程及挤出物性能的影响。在相同结构参数下建立同向双螺杆和异向双螺杆的端面曲线,由端面曲线生成的三维模型进行网格划分,将网格模型导入Polyflow软件中设定边界条件并添加示踪粒子后... 详细信息

探讨了同向双螺杆和异向双螺杆对聚乳酸(PLA)挤出过程及挤出物性能的影响。在相同结构参数下建立同向双螺杆和异向双螺杆的端面曲线,由端面曲线生成的三维模型进行网格划分,将网格模型导入Polyflow软件中设定边界条件并添加示踪粒子后进行仿真分析,使用Fieldview后处理软件将仿真数据中的物理场进行可视化分析,并对示踪粒子在流道中的轨迹进行研究。结果表明,在对PLA的挤出过程中,同向双螺杆流道内的压力相对稳定,异向双螺杆流道内出现局部高压现象;PLA在同向双螺杆挤出过程中示踪粒子的停留时间更短,分布指数、分离尺度更小,即分布混合能力更强,挤出料的拉伸强度高;异向双螺杆挤出过程中物料受到的剪切、拉伸作用更大,经历最大剪切应力的粒子占比较多,即分散混合能力更强,挤出料的冲击强度高,黏度更低。因此,同向双螺杆能提供相对稳定和高效的挤出过程,挤出过程快,分布混合更加均匀;异向双螺杆建压能力、剪切能力、分散混合能力更强,能够提高挤出物料的产品质量。

关键词：双螺杆同向啮合异向啮合有限元分析示踪粒子

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模糊认知图学习算法及应用综述

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自动化学报 2024年第3期50卷 450-474页

作者：刘晓倩张英俊秦家虎李卓凡梁伟玲李宗溪北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 中国科学技术大学自动化系合肥230027

模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,... 详细信息

模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,是模糊认知图研究领域的焦点.针对这一核心问题,首先,全面综述模糊认知图的基本理论框架,系统地总结近年来模糊认知图的拓展模型.其次,归纳、总结和分析模糊认知图学习算法的最新研究进展,对学习算法进行重新定义和划分,深度阐述各类学习算法的时间复杂度和优缺点.然后,对比分析各类学习算法在不同科学领域的应用特点以及现有的模糊认知图建模软件工具.最后,讨论学习算法未来潜在的研究方向和发展趋势.

关键词：模糊认知图学习范式因果推理软计算复杂系统建模

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