检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第3期52卷 161-168页

作者：陆海洋柳先辉侯文龙同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学电子与信息工程学院CAD研究中心上海201804

为了解决信息过载的问题,推荐系统被广泛研究。由于很难获取大量高质量的显式反馈数据,隐式反馈数据成为训练推荐系统的主流选择。从未标记的数据中采样负例,即负采样,对于训练基于隐式反馈的推荐模型非常重要。现有推荐系统的负采样方... 详细信息

为了解决信息过载的问题,推荐系统被广泛研究。由于很难获取大量高质量的显式反馈数据,隐式反馈数据成为训练推荐系统的主流选择。从未标记的数据中采样负例,即负采样,对于训练基于隐式反馈的推荐模型非常重要。现有推荐系统的负采样方法往往只关注如何选择包含更多用户偏好信息的强负样例,却没有考虑强负样例的假阴性问题。为了降低采样得到的负样例的假阴性概率并提高其信息量,提出了一种融合知识图谱的负采样方法。首先,根据用户-项目知识图谱构建负样例候选集;然后,通过基于贝叶斯分类的方式从候选集中筛选假阴性概率最小的负样例;最后,基于Mixup策略引入正混合技术构建强负样例。为了验证所提出方法的有效性,在两个公开数据集上进行了实验。结果表明,与现有方法相比,所提方法表现更优。

关键词：负采样知识图谱推荐系统正混合

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交通大模型综述

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交通运输工程学报 2025年第1期25卷 8-28页

作者：肖建力邱雪张扬苏海昇李志鹏张传明上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海市城乡建设和交通发展研究院(上海市数字化城市管理中心) 上海200032 上海交通大学计算机学院上海200240 同济大学电子与信息工程学院上海201804 北京百度网讯科技有限公司北京100085

对大语言模型(LLMs)技术在交通领域的促进作用进行了深入探讨,展现了其在改善交通管理和控制、提高交通安全以及推动自动驾驶技术发展方面的巨大潜力;系统阐述了LLMs、视觉大模型、多模态大模型的基本概念及发展历程。针对部分交通LLMs... 详细信息

对大语言模型(LLMs)技术在交通领域的促进作用进行了深入探讨,展现了其在改善交通管理和控制、提高交通安全以及推动自动驾驶技术发展方面的巨大潜力;系统阐述了LLMs、视觉大模型、多模态大模型的基本概念及发展历程。针对部分交通LLMs,总结了它们的模型架构和训练方法,探讨了LLMs在交通领域,如交通管理和控制、交通安全和自动驾驶方面的主要应用。研究结果表明:在交通管理和控制方面,LLMs的应用可改善交通信号控制和交通状态预测等问题,并为城市交通管理带来新的可能性,这不仅能减少交通拥堵,还降低环境污染;在交通安全方面,相比于传统模型,LLMs的应用显著提高交通事故分析和预测能力,通过对历史事故数据的深入学习,模型能够识别出事故高发区域和时段,从而采取预防措施,提高交通安全指数;在自动驾驶领域,传统模型向多模态自动驾驶模型的转变不仅能提高自动驾驶系统的决策和环境适应能力,还会为用户提供更加安全、舒适的驾驶体验。本文挖掘了LLMs在当今交通领域中的潜力和价值,同时为实现更加智能、高效的交通系统提供了有用的建议,如降低交通LLMs的计算成本,提升模型的实时性和可靠性等。

关键词：智能交通通用大模型交通大模型交通安全自动驾驶

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基于熵的火灾场景介观人群疏散模型

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系统工程理论与实践 2015年第10期35卷 2473-2483页

作者：魏心泉王坚同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海201804

针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映... 详细信息

针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.

关键词：多智能体疏散熵疏散模型群体聚集引导行为最快流

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基于自适应退火遗传算法的车间日作业计划调度方法

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计算机学报 2007年第7期30卷 1164-1172页

作者：刘敏严隽薇同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海200092

遗传算法、模拟退火算法、最优个体保护法在全局收敛性、种群早熟化、收敛速度慢等方面存在应用缺陷．文中提出了自适应退火遗传算法解决车间日作业计划的调度问题．该算法针对遗传算法中组成编码串的变异概率在整个搜索过程中是固定不... 详细信息

遗传算法、模拟退火算法、最优个体保护法在全局收敛性、种群早熟化、收敛速度慢等方面存在应用缺陷．文中提出了自适应退火遗传算法解决车间日作业计划的调度问题．该算法针对遗传算法中组成编码串的变异概率在整个搜索过程中是固定不变的,而且取值较小,促使算法的求解过程很长,且易走向局部最小值,提出自适应变异概率的概念与理论改善遗传算法的收敛速度;针对选择算子对种群多样性的影响,提出整体退火选择的方式(Boltzmann概率选择机制)选择杂交母体,以克服种群早熟化,避免过早收敛．最后结合车间日作业计划静态调度模型给出求解算法和求解实例．

关键词：自适应退火遗传算法遗传算法车间日作业计划调度生产计划

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基于知识图谱推荐的钢铁产线智能故障诊断

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控制理论与应用 2024年第9期41卷 1548-1558页

作者：朱彦王坚同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海201804

钢铁生产需要经过原料输送、冶炼、热轧、冷轧等多个环节,完成这些流程还需要电力、热风等多种原料与资源的支持.其工艺流程繁复,设备种类众多,设备-故障关系复杂,使得为其进行故障诊断难度也大大增加.为了实现精确高效的故障诊断,本文... 详细信息

钢铁生产需要经过原料输送、冶炼、热轧、冷轧等多个环节,完成这些流程还需要电力、热风等多种原料与资源的支持.其工艺流程繁复,设备种类众多,设备-故障关系复杂,使得为其进行故障诊断难度也大大增加.为了实现精确高效的故障诊断,本文结合上述钢铁产线故障诊断的领域特点,在此基础上提出一种基于知识图谱推荐的钢铁产线故障诊断模型,采用类似水波传播的方式在知识图谱中获取待诊断设备的多阶表示并聚合得到其深度表征以进行故障诊断,并根据钢铁产线故障诊断的特性优化了其中水波集的构建过程以提升最终的诊断效果.同时引入成对关系向量知识表示学习模型(PairRE)进行联合训练以学习知识图谱中的复杂关系.最后通过某大型钢铁公司的热轧产线实际生产数据与多个代表模型进行对比试验和案例分析,验证了所提出方法的科学性和有效性.

关键词：故障诊断知识图谱推荐算法偏好传播

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基于Agent的芯片制造生产线动态调度方法研究

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计算机集成制造系统 2005年第12期11卷 1710-1717页

作者：李莉乔非许潇红吴启迪同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海200092

基于智能体技术,提出了芯片制造生产线动态调度新方法,实现了投料调度、工件调度与设备维护调度的集成。首先,给出了基于智能体的动态调度模型,该模型中包括管理智能体、投料智能体、工件智能体、设备智能体、运输智能体与人员智能体。... 详细信息

基于智能体技术,提出了芯片制造生产线动态调度新方法,实现了投料调度、工件调度与设备维护调度的集成。首先,给出了基于智能体的动态调度模型,该模型中包括管理智能体、投料智能体、工件智能体、设备智能体、运输智能体与人员智能体。投料智能体用于实现投料控制,工件调度通过工件智能体与设备智能体之间的协商实现,设备维护调度由设备智能体实现。通过智能体间的合作,能够实现投料控制、工件调度与设备维护调度的协同进行。然后给出了工件智能体与设备智能体间协商使用的协商协议(即带有时间约束的单步协商协议),以及智能体决策中使用的调度算法(包括投料调度算法、工件调度算法与设备维护调度算法)。最后,通过实例,给出了方法的使用过程,并进行了模拟仿真。仿真结果表明,集成的调度方法能更好地优化模型的生产率、加工周期与设备利用率,最终提高准时交货率。

关键词：芯片制造动态调度智能体集成协商协议调度算法

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基于知识图谱推理的热轧带钢产品质量缺陷追溯

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1105-1114页

作者：张佳琪凌卫青同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海201804

热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识... 详细信息

热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识图谱将数据挖掘结果与工艺机理、专家经验等知识进行融合,进一步将图谱中表示工艺参数与质量参数依赖关系的子图映射到贝叶斯网络,推断不同工艺参数导致产品质量缺陷的后验概率。实际生产数据验证表明,针对不同生产工况,该方法能有效识别各个批次中导致质量缺陷的工艺参数,表现出良好识别率。

关键词：热轧带钢质量缺陷知识图谱可解释人工智能贝叶斯网络

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基于MapReduce的分布式改进随机森林学生就业数据分类模型研究

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系统工程理论与实践 2017年第5期37卷 1383-1392页

作者：乔非葛彦昊孔维畅同济大学电子与信息工程学院CIMS中心上海201804

教育数据挖掘(educational data mining)是当代教育信息化发展的前沿研究领域,正在吸引越来越多教育学家和数据科学家的关注."大数据"时代背景下,随着数据处理规模的不断激增,现有的数据挖掘模型在单一处理节点的计算能力遭... 详细信息

教育数据挖掘(educational data mining)是当代教育信息化发展的前沿研究领域,正在吸引越来越多教育学家和数据科学家的关注."大数据"时代背景下,随着数据处理规模的不断激增,现有的数据挖掘模型在单一处理节点的计算能力遭遇瓶颈,各类面向大数据处理的分布式计算框架应运而生.借助这些框架,面向解决高校就业数据挖掘问题的机器学习模型便可以满足未来大规模数据处理的需求,在未来数据集体量庞大的信息集成系统中为数据挖掘和决策支持提供帮助.以此为背景,本研究对比现有数据模型对研究目标对象的分类性能,提出了以引入输入特征加权系数来计算特征的信息增益作为特征最优分裂评判指标的改进随机森林模型来提升数据分类性能,通过仿真测试改进模型对于现有模型分类性能的提升情况,与此同时为解决大数据时代背景下面向海量数据分类任务的单节点性能瓶颈问题,提出了基于分布式改进随机森林算法的大规模学生就业数据分类预测模型.通过使用MapReduce分布式计算框架实现已训练模型在本地磁盘与分布式文件系统之间的序列化写入与反序列化加载过程,进而实现了基于改进随机森林模型的大规模数据分类模型的分布式扩展.

关键词：机器学习数据分类模型大数据处理 MapReduce

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半导体生产线群体智能调度模型研究

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中国机械工程 2004年第22期15卷 2006-2009,2067页

作者：李莉乔非吴启迪同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海200092

模仿蚁群生态系统 ,提出了半导体生产线群体智能调度模型。该调度模型由集中优化控制MAS(C -MAS)与分布式动态控制人工蚁群MAS(D -MAS)构成 ,实现了优化控制与动态调度的优势互补。其中 ,C -MAS主要由仿真Agent与调度Agent构成 ;D -MAS... 详细信息

模仿蚁群生态系统 ,提出了半导体生产线群体智能调度模型。该调度模型由集中优化控制MAS(C -MAS)与分布式动态控制人工蚁群MAS(D -MAS)构成 ,实现了优化控制与动态调度的优势互补。其中 ,C -MAS主要由仿真Agent与调度Agent构成 ;D -MAS由一个蚁后Agent和代表半导体生产线物理实体的多个工件蚂蚁Agent与多个资源蚂蚁Agent构成 ,蚂蚁Agent通过基于信息素的间接交互实现半导体生产线的动态调度 ,蚁后Agent用于实现C -MAS与D -MAS的紧密协作 ,从而获得半导体生产线优化的动态智能调度。给出了基于群体智能调度模型的智能动态调度算法。

关键词：半导体生产线群体智能蚁后Agent 蚂蚁Agent MAs 调度模型

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多目标资源优化分配问题的Memetic算法

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控制与决策 2014年第5期29卷 809-814页

作者：魏心泉王坚同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学CIMS研究中心上海201804

针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto前沿面的问题,提出一种新的Memetic算法.在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法,加强了遗传算法的局部搜索能力,加快了收敛速度.为了使Pareto最优解均匀... 详细信息

针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto前沿面的问题,提出一种新的Memetic算法.在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法,加强了遗传算法的局部搜索能力,加快了收敛速度.为了使Pareto最优解均匀分布在Pareto前沿面,在染色体编码中引入禁忌表,增加了种群的多样性,避免了传统遗传算法后期Pareto解集过于集中的缺点.通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较,仿真实验表明了所提出算法的有效性,并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响.

关键词：资源分配问题 Memetic算法遗传算法模拟退火

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