检索结果-内蒙古大学图书馆

给水排水 2022年第6期48卷 144-150+156页

作者：张天奇李俐频刘耀台马丽娜胡智超田禹安瑞哈尔滨工业大学环境学院城市水资源与水环境国家重点实验室哈尔滨工业大学经济与管理学院哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院中广核环保产业有限公司

针对传统厂网河拓扑分析不全面、低效且缺乏有效运行指导的弊端，提出了一种面向厂网河系统的拓扑分析方法，实现流向逆坡、断接、混接等问题的自动定位、修正以及混接点治理优先性权重的计算，并以西南某地级城市的厂网河系统为应用案... 详细信息

针对传统厂网河拓扑分析不全面、低效且缺乏有效运行指导的弊端，提出了一种面向厂网河系统的拓扑分析方法，实现流向逆坡、断接、混接等问题的自动定位、修正以及混接点治理优先性权重的计算，并以西南某地级城市的厂网河系统为应用案例，完成了自动化拓扑分析过程。案例结果表明，厂网河系统拓扑自动分析流程具有耗时短(4 min)、拓扑问题精准识别与修正的特点，同时给出混接点优先建设意见。拓扑问题修正后的连通区域比例从18.8%完善至全区域覆盖，本方法实现了厂网河的水动力路径的贯通，为厂网河一体化运行提供精确有效的数据保证。

关键词：厂网河系统复杂网络拓扑出入度混接点治理优先性

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一种多尺度前向注意力模型的语音识别方法

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电子学报 2020年第7期48卷 1255-1260页

作者：唐海桃薛嘉宾韩纪庆哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

注意力模型是当前语音识别中的主流模型,然而其存在一个缺点,即当前时刻的注意力模型可能产生异常得分.为此,本文首先提出前向注意力模型,其采用上一时刻正常注意力得分平滑当前时刻异常得分.接着通过对上一时刻的注意力得分添加约束因... 详细信息

注意力模型是当前语音识别中的主流模型,然而其存在一个缺点,即当前时刻的注意力模型可能产生异常得分.为此,本文首先提出前向注意力模型,其采用上一时刻正常注意力得分平滑当前时刻异常得分.接着通过对上一时刻的注意力得分添加约束因子来对前向注意力模型进行优化,达到自适应平滑的目的.最后,在优化模型基础上提出多尺度前向注意力模型,其通过引入多尺度模型来对不同等级的语音基元进行建模,进而将所得到的不同等级目标向量进行融合,以达到解决注意力得分异常值的目的.采用SwitchBoard作为训练集,Hub5’00作为测试集进行实验,相比于基线系统,多尺度前向注意力模型的词错误率(Word Error Rate,WER)相对降低14.28%.

关键词：前向注意力机制自适应平滑多尺度语音识别

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基于无效卷积核权值回退的神经网络优化方法

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计算机工程与应用 2021年第22期57卷 86-91页

作者：顾上航张利军郭越超徐勇哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000

在神经网络模型训练过程中,存在部分卷积核退化为无效卷积核,在神经网络推理过程失去作用的问题。针对该问题,提出了一种仅使用单个模型就能在训练过程中激活无效卷积核,提高模型性能的方法。首先将初始模型训练至收敛时刻;然后通过L1... 详细信息

在神经网络模型训练过程中,存在部分卷积核退化为无效卷积核,在神经网络推理过程失去作用的问题。针对该问题,提出了一种仅使用单个模型就能在训练过程中激活无效卷积核,提高模型性能的方法。首先将初始模型训练至收敛时刻;然后通过L1正则和卷积核相关性两种方式衡量卷积核的有效性;最后将无效卷积核的权值回退到模型训练的初期阶段并对模型进行重训练。在CIFAR-10、CIFAR-100等图像分类的数据集上的实验结果表明,无论是在残差网络还是在轻量级网络上,提出的方法都能有效地恢复无效卷积核,提高神经网络模型精度。相比之前的方法,该方法在低代价下达到了最佳效果,在图像分类任务上平均提高了0.93%的准确率。

关键词：卷积神经网络(CNN) 图像分类卷积核替换卷积核有效性

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基于相关性分析的工业时序数据异常检测

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软件学报 2020年第3期31卷 726-747页

作者：丁小欧于晟健王沐贤王宏志高宏杨东华哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

多维时间序列上的异常检测,是时态数据分析的重要研究问题之一.近年来,工业互联网中传感器设备采集并积累了大量工业时间序列数据,这些数据具有模式多样、工况多变的特性,给异常检测方法的效率、效果和可靠性均提出更高要求.序列间相互... 详细信息

多维时间序列上的异常检测,是时态数据分析的重要研究问题之一.近年来,工业互联网中传感器设备采集并积累了大量工业时间序列数据,这些数据具有模式多样、工况多变的特性,给异常检测方法的效率、效果和可靠性均提出更高要求.序列间相互影响、关联,其隐藏的相关性信息可以用于识别、解释异常问题.基于此,提出一种基于序列相关性分析的多维时间序列异常检测方法.首先对多维时间序列进行分段、标准化计算,得到相关性矩阵,提取量化的相关关系;然后建立了时序相关图模型,通过在时序相关图上的相关性强度划分时间序列团,进行时间序列团内、团间以及单维的异常检测.在真实的工业设备传感器数据集上进行了大量实验,实验结果验证了该方法在高维时序数据的异常检测任务上的有效性.通过对比实验,验证了该方法从性能上优于基于统计和基于机器学习模型的基准算法.该研究通过对高维时序数据相关性知识的挖掘,既节约了计算成本,又实现了对复杂模式的异常数据的精准识别.

关键词：异常检测多维时间序列时序数据分析工业大数据机器学习

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面向边缘计算的目标追踪应用部署策略研究

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软件学报 2020年第9期31卷 2691-2708页

作者：张展张宪琦左德承付国栋哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨 150001

目标追踪算法虽已在诸多领域得到广泛应用,然而由于实时性和功耗问题,使得基于深度学习模型的算法难以在移动终端设备上部署应用.结合边缘计算技术,从应用部署优化的角度,对目标追踪算法在移动设备上的部署策略进行研究.通过对目标追踪... 详细信息

目标追踪算法虽已在诸多领域得到广泛应用,然而由于实时性和功耗问题,使得基于深度学习模型的算法难以在移动终端设备上部署应用.结合边缘计算技术,从应用部署优化的角度,对目标追踪算法在移动设备上的部署策略进行研究.通过对目标追踪应用特点、移动设备特性以及边缘云网络架构的分析,提出一种面向边缘计算的目标追踪应用部署策略.通过任务分割策略,将目标追踪应用的计算任务合理卸载至边缘云,并利用信息融合策略对计算结果进行分析融合;此外,利用运动检测,进一步降低终端节点的计算压力和功耗.通过对不同部署策略进行对比实验,结果表明:相比计算任务本地计算,该部署策略明显降低了任务响应时间;相比完全卸载至边缘云,该部署策略降低了相同计算任务的处理时间.

关键词：目标追踪边缘计算资源分配深度学习移动计算

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UU-Net:基于U-Net的U形多路径网络的视网膜血管分割

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哈尔滨工程大学学报 2020年第5期41卷 718-723页

作者：代洋洋王宽全哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为解决视网膜血管形状复杂且图像对比度较小导致血管末梢检测难度大的问题,本文提出一种基于U-Net的U形多路径网络模型(UU-Net)。在U-Net内部,利用残差模块代替普通卷积,避免模型过深导致梯度消失;U-Net作为核心模块,采用U形结构进行堆... 详细信息

为解决视网膜血管形状复杂且图像对比度较小导致血管末梢检测难度大的问题,本文提出一种基于U-Net的U形多路径网络模型(UU-Net)。在U-Net内部,利用残差模块代替普通卷积,避免模型过深导致梯度消失;U-Net作为核心模块,采用U形结构进行堆叠以获取更多细节信息;U-Net模块之间采用Addition互连,构成多条从输入到输出的路径,每一条路径相当于一个FCN的变体,使得UU-Net模型能够捕获更复杂特征,产生更高的精度。在DRIVE数据集上,UU-Net模型在多项测试指标上取得优异性能,平均准确率为0.9561,受试者接受者工作特性曲线下的面积为0.9851,精准率-召回率曲线下的面积为0.9826。此外,UU-Net模型提供一种基于U-Net改进模型的思路,可作为密集模块或残差模块的基础结构。

关键词：图像分割视网膜血管 U-Net 残差网络全卷积网络级联结构

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基于价值迭代算法的最优渗透路径发现

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计算机系统应用 2023年第12期32卷 197-204页

作者：马琦刘杨吴贤生曲芸王佰玲刘红日哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海264200 哈尔滨工业大学(威海)网络与信息中心威海264200 威海天之卫网络空间安全科技有限公司威海264200

渗透测试的核心是发现渗透路径,但并不是所有的渗透路径都能够成功,所以需要基于当前系统环境选择最优渗透路径.在此背景下,首先,本文基于攻击图将环境建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)图,使用价值迭代算法寻找最... 详细信息

渗透测试的核心是发现渗透路径,但并不是所有的渗透路径都能够成功,所以需要基于当前系统环境选择最优渗透路径.在此背景下,首先,本文基于攻击图将环境建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)图,使用价值迭代算法寻找最优渗透路径.其次,对于渗透测试过程中存在的渗透动作失效问题,提出了一种新的重规划算法,可以在MDP图中有效处理失效渗透动作,重新寻找最优渗透路径.最后,基于渗透测试过程中存在多个攻击目标的情况,本文提出了面向MDP图的多目标全局最优渗透路径算法.实验证明,本文提出的算法在重规划任务方面,表现出了更高的效率和稳定性,在多目标任务方面,体现出了算法的有效性,可以避免不必要的渗透动作被执行.

关键词：渗透测试价值迭代最优渗透路径重规划多目标任务

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不完美排错软件可靠性增长模型效用量化研究

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计算机应用研究 2022年第12期39卷 3724-3729页

作者：张策孙智超王金勇袁雨飞盛晟吕为工哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 山西大学自动化与软件学院太原030006 哥本哈根大学计算机科学系丹麦哥本哈根21004 深圳市欢太科技有限公司广东深圳518063

为了进一步提升现有非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型的拟合和预测性能,首先从故障总数增长趋势角度对不完美排错模型进行深入研究,提出两个一般性不完美排错框架模型,分别考虑了总故障数量函数与累计检测故障函数间的线性关系与微... 详细信息

为了进一步提升现有非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型的拟合和预测性能,首先从故障总数增长趋势角度对不完美排错模型进行深入研究,提出两个一般性不完美排错框架模型,分别考虑了总故障数量函数与累计检测故障函数间的线性关系与微分关系,并求得累计检测的故障数量与软件中总故障数量函数表达式;其次,在六组真实的失效数据集上对比了提出的两种一般性不完美排错模型和六种不完美排错模型拟合预测性能表现。实例验证结果表明,提出的一般性不完美排错框架模型在大多数失效数据集上都具有优秀的拟合和预测性能,证明了新建模型的有效性和实用性;通过对提出的模型与其他不完美排错模型在数据集上的性能的深入分析,为实际应用中不完美排错模型的选择提出了建议。

关键词：非齐次泊松过程软件可靠性增长模型不完美排错效用分析

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面向众包数据清洗的主动学习技术

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软件学报 2020年第4期31卷 1162-1172页

作者：叶晨王宏志高宏李建中哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

传统方法多数采用机器学习算法对数据进行清洗.这些方法虽然能够解决部分问题,但存在计算难度大、缺乏充足的知识等局限性.近年来,随着众包平台的兴起,越来越多的研究将众包引入数据清洗过程,通过众包来提供机器学习所需要的知识.由于... 详细信息

传统方法多数采用机器学习算法对数据进行清洗.这些方法虽然能够解决部分问题,但存在计算难度大、缺乏充足的知识等局限性.近年来,随着众包平台的兴起,越来越多的研究将众包引入数据清洗过程,通过众包来提供机器学习所需要的知识.由于众包的有偿性,研究如何将机器学习算法与众包有效且低成本结合在一起是必要的.提出了两种支持基于众包的数据清洗的主动学习模型,通过主动学习技术来减少众包开销,实现了对给定的数据集基于真实众包平台的数据清洗,最大程度减少成本的同时提高了数据的质量.在真实数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性.

关键词：众包数据清洗主动学习机器学习领域专家

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基于CT图像的高聚物黏结炸药颗粒边界勾勒算法

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含能材料 2021年第1期29卷 7-12,I0001页

作者：吴未陈华戴斌张伟斌骆吉洲姜守旭宗和厚中国工程物理研究院化工材料研究所四川绵阳621999 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为了研究TATB基高聚物黏结炸药(Polymer Bonded Explosive,PBX)内部颗粒边界分布,需要对PBX炸药通过计算机层析成像技术(Computed Tomography,CT)扫描得到的低质量原始图像进行分析,开发自动化炸药颗粒边界勾勒算法。对原始图像利用灰... 详细信息

为了研究TATB基高聚物黏结炸药(Polymer Bonded Explosive,PBX)内部颗粒边界分布,需要对PBX炸药通过计算机层析成像技术(Computed Tomography,CT)扫描得到的低质量原始图像进行分析,开发自动化炸药颗粒边界勾勒算法。对原始图像利用灰度统计信息和二值化方法计算得到二值化炸药颗粒草图,提出弹性胶囊算法从二值化草图中识别炸药颗粒的粗略边界,再结合形态学变换和分水岭算法识别出更精确的炸药颗粒单像素边界,最后结合灰度值统计数字特征和弹性胶囊粗略边界图信息调整边界宽度与灰度,得到最终边界勾勒结果。将该基于弹性胶囊和分水岭算法的边界勾勒结果与Canny算法、相位一致性算法、经典分水岭算法流程、基于超像素算法等有代表性的图像分割算法输出进行横向比较,结果表明该边界勾勒过程识别的准确度明显更高,并且通过单幅图像确定的算法参数在同批次样品其他图像中同样具有良好的效果,在满足边界提取精度要求的基础上,无需反复调整参数即可处理批量图像数据,缩减人工的投入,证实了自动化边界勾勒算法的实用价值。

关键词：高聚物粘结炸药(PBX) 图像分割二值化分水岭算法弹性胶囊算法

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