检索结果-内蒙古大学图书馆

化工学报 2019年第7期70卷 2606-2615页

作者：乔俊飞贺增增杜胜利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

针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybridevaluation index, HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与... 详细信息

针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybridevaluation index, HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与宽度。其次,基于戴维森堡丁指数(Davies bouldin index, DBI)和邓恩指数(Dunn index, DI)提出一种新的相关性评价指标(relevance evaluation index, REI)来计算规则层各神经元输出之间的相关性,同时根据训练过程中网络输出均方根误差(root mean square error, RMSE)的变化情况来确定网络的学习能力,然后基于REI和RMSE提出了HEI。通过HEI来调整模糊神经网络的拓扑结构,有效解决了在无增长和修剪阈值时网络结构难以动态自调整的问题且避免了网络结构冗余。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和大气中PM2.5浓度预测,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。

关键词：自组织模糊神经网络混合评价指标优化设计动态建模预测

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基于类脑模块化神经网络的污水处理过程关键出水参数软测量

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自动化学报 2019年第5期45卷 906-919页

作者：蒙西乔俊飞韩红桂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

针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变... 详细信息

针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变量,获取各出水参数的辅助变量.其次,通过模拟大脑皮层模块化分区结构,构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量,降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后,通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性.

关键词：污水处理过程关键出水参数软测量类脑模块化神经网络

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基于面向服务架构的网上支付安全体系研究与实现

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计算机集成制造系统 2008年第12期14卷 2468-2475页

作者：林松李舟军张帆北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京市网络技术重点实验室北京100191

为提高网上支付系统的安全性,提出一种面向服务架构的松耦合的安全体系。该安全体系利用企业服务总线,灵活集成公钥基础设施、安全令牌、加密、签名、身份认证、角色访问控制等安全服务,增强了网上支付的安全。利用π-演算对USBKey双因... 详细信息

为提高网上支付系统的安全性,提出一种面向服务架构的松耦合的安全体系。该安全体系利用企业服务总线,灵活集成公钥基础设施、安全令牌、加密、签名、身份认证、角色访问控制等安全服务,增强了网上支付的安全。利用π-演算对USBKey双因素认证服务建模,用形式化的方法验证了细粒度安全服务组合成粗粒度安全服务的正确性。经过某商业银行网上支付系统的实践,表明这种基于企业服务总线的Web服务系统,是一种具有安全性和便利性的安全解决方案。

关键词：面向服务架构 Web服务网上支付安全体系 π演算

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一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法

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计算机学报 2012年第1期35卷 146-153页

作者：刘利雄马忠梅赵恒博姚宇华张麒北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在... 详细信息

提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在弱边界泄漏等问题上性能突出.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的近似为圆形的特点,引入了圆形约束的能量项,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小.对于左室壁外膜的分割,采用内膜的分割结果初始化,即通过重新组合梯度分量来构造外力场.该外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,可以自动、准确地分割外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜.

关键词：心脏核磁共振图像图像分割主动轮廓模型广义法向有偏梯度矢量流形状约束

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多源交互式应用层组播路由协议

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计算机研究与发展 2011年第5期48卷 778-785页

作者：高建敏陆慧梅曹元大北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

应用层组播无需扩充底层基础网络就可以实现较大范围的组播通信,已成为倍受瞩目的组播实现机制.但相对于传统的IP组播,应用层组播的网络延迟大,节点稳定性差,使得采用应用层组播来实现多源交互式组播应用成为一个独特的具有挑战性的问题... 详细信息

应用层组播无需扩充底层基础网络就可以实现较大范围的组播通信,已成为倍受瞩目的组播实现机制.但相对于传统的IP组播,应用层组播的网络延迟大,节点稳定性差,使得采用应用层组播来实现多源交互式组播应用成为一个独特的具有挑战性的问题.Thunder协议将组播结构分为核心网和外围树两部分:核心网通过Mesh-Tree结构追求快速转发以优化交互式过程;外围树允许更多的成员接收组播数据,却不会对交互过程产生影响,可提高协议的扩展性.实验表明,Thunder协议能够减小交互式应用层组播的网络延迟,具有较好的扩展性和容忍延迟变化特性,适用于各种不同规模网络.

关键词：应用层组播多源组播交互式应用两层组播可扩展组播

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基于参数动态调整的多目标差分进化算法

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控制与决策 2017年第11期32卷 1985-1990页

作者：侯莹韩红桂乔俊飞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

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能... 详细信息

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能力和全局探索能力,获得收敛性、多样性和均匀性较好的最优解.实验结果表明,基于参数动态调整的AMODE算法能够有效改善多目标差分进化算法的逼近能力(IGD)和均匀性(SP),具有较好的优化效果.

关键词：多目标优化差分进化算法参数动态调整自适应

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基于肤色模型和重心模板的人脸检测

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北京工业大学学报 2006年第5期32卷 467-472页

作者：孙艳丰梁永涛苏世前尹宝才北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一... 详细信息

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一种动态的人脸三分图分布模型,并以不同条件下的大量人脸图像样本作为统计数据建立了一个人脸规则知识库,用来判定过滤后的区域是否为人脸．实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能快速检测出不同光照、不同大小和有一定旋转角度的人脸．

关键词：人脸识别图像分割肤色重心模板

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基于PSO算法的动态模块化神经网络结构设计

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控制与决策 2018年第6期33卷 1055-1061页

作者：卢超杨翠丽乔俊飞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

针对模块化神经网络结构设计过程中子网络输出不能最优集成的问题,提出一种基于粒子群算法的动态模块化神经网络.首先,该网络采用数据密度辨识样本分布空间,并更新数据中心;然后,根据输入数据激活相应的子网络,利用PSO算法寻找子网络的... 详细信息

针对模块化神经网络结构设计过程中子网络输出不能最优集成的问题,提出一种基于粒子群算法的动态模块化神经网络.首先,该网络采用数据密度辨识样本分布空间,并更新数据中心;然后,根据输入数据激活相应的子网络,利用PSO算法寻找子网络的最优网络贡献度,并依据贡献度计算子网络的输出权值;最后优化模块化神经网络的集成输出.通过对非线性函数和时变系统的逼近实验,验证了集成网络中子网络数目可以根据任务动态调整,网络输出的集成权值能够通过PSO算法寻找到最优值,并且训练精度和自适应能力较其他算法均有一定的提高.

关键词：模块化神经网络粒子群算法动态集成时变系统

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基于嘴部Gabor小波特征和线性判别分析的疲劳检测

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北京工业大学学报 2009年第3期35卷 409-413,432页

作者：范晓尹宝才孙艳丰北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为了提高驾驶的安全性,提出一种通过摄像头定位驾驶员的嘴部,利用嘴角的纹理特征检测打哈欠的方法.在人脸检测的基础上,用灰度投影定位左右嘴角,采用Gabor小波提取嘴角的纹理特征,通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)... 详细信息

为了提高驾驶的安全性,提出一种通过摄像头定位驾驶员的嘴部,利用嘴角的纹理特征检测打哈欠的方法.在人脸检测的基础上,用灰度投影定位左右嘴角,采用Gabor小波提取嘴角的纹理特征,通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)判定是否打哈欠.试验数据为30人的3 000幅图像,数据中包含了光照、姿态、面部饰物(眼镜)等变化.试验结果表明,该方法符合实时打哈欠分析的需要;Gabor小波特征比几何特征更适合描述打哈欠时嘴部的变化;算法的平均识别率为91.97%,比嘴部宽高比的几何特征有较大提高.

关键词：计算机视觉疲劳 Gabor小波线性判别分析

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联合样本输出与特征空间的半监督概念漂移检测法及其应用

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自动化学报 2022年第5期48卷 1259-1272页

作者：孙子健汤健乔俊飞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

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程受垃圾成分波动、设备磨损与维修、季节交替变化等因素的影响而存在概念漂移现象,这导致用于污染物排放浓度的建模数据具有时变性.为此,需要识别能够表征概念漂移的新样本对... 详细信息

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程受垃圾成分波动、设备磨损与维修、季节交替变化等因素的影响而存在概念漂移现象,这导致用于污染物排放浓度的建模数据具有时变性.为此,需要识别能够表征概念漂移的新样本对污染物测量模型进行更新,但现有漂移检测方法难以有效应用于建模样本真值获取困难的工业过程.针对上述问题,提出一种联合样本输出与特征空间的半监督概念漂移检测方法.首先,采用基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的无监督机制识别特征空间内的概念漂移样本;然后,在样本输出空间采用基于时间差分(Temporaldifference,TD)学习的半监督机制对上述概念漂移样本进行伪真值标注后,再用Page-Hinkley检测法确认能够表征概念漂移的样本;最后,采用上述步骤获得的新样本结合历史样本对模型进行更新.基于合成和真实工业过程数据集的仿真结果表明所提方法具有优于已有方法的性能,能够在加强模型漂移适应性的同时有效缩减样本标注成本.

关键词：城市固废焚烧概念漂移检测半监督机制特征空间样本空间

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