检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2024年第3期19卷 757-765页

作者：余紫康董红斌哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

近年来,随着计算机和数据库技术的快速发展,大规模数据集迅速增长,利用特征选择技术来筛选信息量大的特征已经变得非常重要。本文提出了一种具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法(salp swarm feature selection algorithm with hybrid st... 详细信息

近年来,随着计算机和数据库技术的快速发展,大规模数据集迅速增长,利用特征选择技术来筛选信息量大的特征已经变得非常重要。本文提出了一种具有混合策略的樽海鞘群特征选择算法(salp swarm feature selection algorithm with hybrid strategy,HS-SSA)。首先,本文生成一张基于互信息的排序表,并由排序表提出了新的初始化策略。其次,提出一个新颖的并且有条件调用的动态搜索算法。最后在位置更新上结合瞬态搜索算法(transient search algorithm,TSO),改进勘探和开发步骤的效率,增加解空间的灵活性和多样性,从而使算法能够快速定位到全局最优位置。为了验证算法的性能,实验选取14个UCI的数据集,并且与樽海鞘群算法(SSA)以及近几年樽海鞘群的改进算法等多种优化算法进行比较,结果表明HS-SSA在特征选择上具有更强的竞争力。

关键词：特征选择樽海鞘群算法瞬态搜索算法启发式算法互信息动态搜索算法秩和检验 K近邻

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融合先验知识的混凝土侵彻深度试验数据异常点检测算法

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爆炸与冲击 2024年第3期44卷 68-77页

作者：秦帅刘浩陈力张磊军事科学院国防工程研究院河南洛阳471000 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学航天与建筑工程学院黑龙江哈尔滨150001

为剔除混凝土侵彻深度试验数据异常点,提出了一种融合先验知识的异常检测算法。利用反向传播(back propagation,BP)神经网络模型拟合试验样本数据的分布,结合偏差指标筛选离群样本点,并通过经验算法评价模型异常检测性能。针对试验数据... 详细信息

为剔除混凝土侵彻深度试验数据异常点,提出了一种融合先验知识的异常检测算法。利用反向传播(back propagation,BP)神经网络模型拟合试验样本数据的分布,结合偏差指标筛选离群样本点,并通过经验算法评价模型异常检测性能。针对试验数据特点选择全量梯度下降结合动量优化方法,从而提高模型迭代训练的稳定性和效率,并且在构建模型过程中融合领域先验知识约束对样本数据的拟合,使得模型在训练过程中能反映附加特征的影响。结果表明,BP神经网络模型适合于刚性弹对混凝土侵彻试验数据异常点的检测,加入合理的领域先验知识可有效提高模型的检测精度。

关键词：混凝土侵彻神经网络先验知识异常检测

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基于ConvNeXt的智慧课堂中的眼部情感识别及其可视化

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计算机科学 2024年第10期51卷 112-118页

作者：张立国徐鑫董宇欣哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

通过面部表情识别和情绪分析,观测者能够根据所观察到的实体状态了解学习者的学习效果,如通过课堂中学生所展现出的情绪波动,来辨别学生对新知识的接受程度,从而更便捷、直观地理解学生的疑惑。然而,在许多情况下,学生的面部可能会被学... 详细信息

通过面部表情识别和情绪分析,观测者能够根据所观察到的实体状态了解学习者的学习效果,如通过课堂中学生所展现出的情绪波动,来辨别学生对新知识的接受程度,从而更便捷、直观地理解学生的疑惑。然而,在许多情况下,学生的面部可能会被学习用品、前排同学等遮挡,导致面部情感识别准确性不高。与整张脸相比,眼部区域作为情感表达的核心部位,通常会受到观察者更多的关注,在相同的课堂环境下眼部也更不容易被遮挡。眼睛是展现情感最重要的部位之一,在情绪变化期间的眼部表情变化可以提供更多的情绪信息。特别是当一个人承受外部压力并必须抑制面部表情时,眼神很难欺骗。因此,对眼部复杂表情进行情绪识别和分析具有重要研究价值和挑战性。针对这种挑战,首先构建了一个用于分类眼部表情复杂情绪的数据集,包括5种基本情绪,另外还定义了5种复杂情绪。其次,提出了一种新颖的模型,根据数据集中输入图像中提取的眼部特征准确地对情绪进行分类。最后,介绍了一种基于眼部识别的情绪分析可视化方法,该方法可以分析复杂情感和基础情感的波动,并为基于眼部进行进一步的情绪分析提供了新的解决方案。

关键词：智慧课堂 ConvNeXt 数据可视化情绪识别眼部

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具有角色意识的社区服务型时空众包任务分配

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智能系统学报 2023年第2期18卷 293-304页

作者：徐静如董红斌赵炳旭冀若含哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150000

为了适应社区众包配送中投递箱或代收点收纳量有限等情况,本文提出社区服务型时空众包任务分配问题,根据用户定义的时间将物品较为实时地配送到地。针对该问题,本文通过基于角色的协作模型ECARGO(environments-classes, agents, roles, ... 详细信息

为了适应社区众包配送中投递箱或代收点收纳量有限等情况,本文提出社区服务型时空众包任务分配问题,根据用户定义的时间将物品较为实时地配送到地。针对该问题,本文通过基于角色的协作模型ECARGO(environments-classes, agents, roles, groups, objects)形式化问题,针对高资格值工人配送高价值量订单集的目标,提出基于贪婪分配的PQGR(places-qualification-based greedy)算法、基于考虑代理和角色冲突的团队多角色分配方法的PQGM(places-qualification-based GMAC)算法以及进一步缩短运行时间的改进PQGM算法。数据处理和量化方面,提出基于核密度聚类的新型角色感知方法以实现任务的有效划分,提出基于学习遗忘曲线的代理地点资格值多阶段量化模型,实现代理地点资格值的在线学习和自适应更新。最后,本文在gMission数据集和合成数据集上进行实验,验证了算法的有效性和效率。

关键词：社区服务型时空众包任务分配 E-CARGO 基于角色协作核密度聚类角色感知学习遗忘曲线地点资格值多阶段量化

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面向物联网的入侵检测技术研究新进展

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信息网络安全 2024年第2期24卷 167-178页

作者：冯光升蒋舜鹏胡先浪马明宇哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

相较于传统入侵检测机制,智能化的入侵检测技术能够充分提取数据特征,具有更高的检测效率,但对数据样本标签的要求也更高。文章按数据样本标签从有监督和无监督角度对物联网入侵检测技术的最新进展进行综述。首先概述了基于签名的入侵... 详细信息

相较于传统入侵检测机制,智能化的入侵检测技术能够充分提取数据特征,具有更高的检测效率,但对数据样本标签的要求也更高。文章按数据样本标签从有监督和无监督角度对物联网入侵检测技术的最新进展进行综述。首先概述了基于签名的入侵检测方法,并基于有监督和无监督的分类分析了近期基于传统机器学习的入侵检测方法;然后分析了近期基于深度学习的入侵检测方法,分别对基于有监督、无监督、生成对抗网络和深度强化学习的入侵检测方法进行分析;最后分析总结了物联网入侵检测技术的研究挑战和未来的研究趋势。

关键词：物联网入侵检测机器学习深度学习生成对抗网络

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基于双向稀疏Transformer的多变量时序分类模型

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 555-561页

作者：王慧强陈楚皓吕宏武米海林哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对多变量时序(Multivariate Time Series,MTS)分类中长序列数据难以捕捉时序特征的问题,提出一种基于双向稀疏Transformer的时序分类模型BST(Bidirectional Sparse Transformer),提高了MTS分类任务的准确度.BST模型使用Transformer框架,构建了一种基于活跃度得分的双向稀疏注意力机制.基于KL散度构建活跃度评价函数,并将评价函数的非对称问题转变为对称权重问题.据此,对原有查询矩阵、键值矩阵进行双向稀疏化,从而降低原Transformer模型中自注意力机制运算的时间复杂度.实验结果显示,BST模型在9个长序列数据集上取得最高平均排名,在临界差异图中领先第2名35.7%,对于具有强时序性的乙醇浓度数据集(Ethanol Concentration,EC),分类准确率提高30.9%.

关键词：多变量时序分类 Transformer 双向稀疏机制活跃度评价函数

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工业多元时序数据质量评估方法

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计算机应用 2024年第6期44卷 1743-1750页

作者：宋洪涛于江生韩启龙哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

现有的数据质量评估(DQA)方法通常只从特定数据质量维度(DQD)的基本概念分析,忽略了能够反映数据质量(DQ)关键信息的细粒度的子维度对评估结果的影响。针对上述问题,提出一种工业多元时序数据质量评估(IMTSDQA)方法。首先,对于待评估的D... 详细信息

现有的数据质量评估(DQA)方法通常只从特定数据质量维度(DQD)的基本概念分析,忽略了能够反映数据质量(DQ)关键信息的细粒度的子维度对评估结果的影响。针对上述问题,提出一种工业多元时序数据质量评估(IMTSDQA)方法。首先,对于待评估的DQD,如完整性、规范性、一致性、唯一性和准确性等进行细粒度划分,考虑同一DQD内或不同DQD间各子维度的相关性以确定这些子维度的度量;其次,对完整性的属性完整性、记录完整性、数值完整性,规范性的类型规范性、精度规范性,一致性的顺序一致性、逻辑一致性,唯一性的属性唯一性、记录唯一性,准确性的范围准确性、数值准确性等子维度进行权重分配,进而充分挖掘DQD的深层次信息,从而获得反映DQ详情的评估结果。实验结果表明,与现有的基于框架定性分析、依据DQD基本定义构建模型的方法相比,IMTSDQA能更详细、更全面地评估DQ,且不同DQD的评估结果更能客观准确地反映DQ问题。

关键词：数据质量多元时序数据数据质量维度数据质量评估相关性

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辅助任务增强的知识追踪方法

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计算机应用研究 2025年

作者：王长青张蕾张振国哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院延边大学计算机科学与技术学科

知识追踪是实现智慧教育的有效手段，它通过评估学生学习状况帮助学生及时调整学习策略。现有的知识追踪方法在处理习题和知识概念间的内在关系及获取学生个性化知识水平等方面仍有不足。针对这一问题，提出一种辅助任务增强的知识追踪... 详细信息

知识追踪是实现智慧教育的有效手段，它通过评估学生学习状况帮助学生及时调整学习策略。现有的知识追踪方法在处理习题和知识概念间的内在关系及获取学生个性化知识水平等方面仍有不足。针对这一问题，提出一种辅助任务增强的知识追踪方法(auxiliary task-enhanced knowledge tracing,ATEKT)。首先，采用分组计算法、频数计算法等对习题难度、习题区分度、相关知识点习题的作答次数信息进行计算，得到其嵌入表示；其次，构建习题标记预测任务和先验知识预测任务，动态评估习题和知识点之间的关系，并从历史答题记录中估计学生的个性化知识水平；最后，将辅助任务优化过程中学到的特征用于增强知识追踪模型预测。在ASSIST2009、ASSIST2017、EdNet等三个公开数据集上，与七个知识追踪模型进行性能对比，其AUC和ACC分别提升了2.4%～15.5%以及2.0%～9.9%，实验结果表明，该方法能够有效地提取与知识追踪任务相关的信息，且其在性能方面表现更加优越。同时，消融实验也证明了不同辅助任务的有效性。

关键词：智慧教育知识追踪辅助任务注意力机制

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基于COMGRU的AUV航路轨迹预测方法

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哈尔滨工程大学学报 2024年第7期45卷 1384-1390页

作者：徐鹏徐东李腾涛赵宏瑞赵佳媛中国船舶重工集团公司江苏连云港222006 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对采用神经网络预测自主水下机器人航迹存在滞后性的问题,本文提出一种基于信息压缩的改进门控循环神经网络,用于水下自主机器人航路多步轨迹预测。该算法将水下自主机器人航行轨迹附近的障碍物位置信息、海流信息以及时空轨迹信息共... 详细信息

针对采用神经网络预测自主水下机器人航迹存在滞后性的问题,本文提出一种基于信息压缩的改进门控循环神经网络,用于水下自主机器人航路多步轨迹预测。该算法将水下自主机器人航行轨迹附近的障碍物位置信息、海流信息以及时空轨迹信息共同构成的地理位置信息进行数据压缩处理,作为本文预测网络的输入,以提高网络训练效率。实验验证该算法减少了水下自主机器人航迹多步预测的滞后性且具有较高的准确率。

关键词：水下自主机器人航迹预测门控循环神经网络数据压缩时空轨迹多步预测滞后性

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工艺树子树循环分解的资源协同综合调度算法

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机械工程学报 2022年第13期58卷 228-239页

作者：谢志强周伟杨静哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对多品种、小批量复杂产品综合调度中,因忽略工艺树整体约束关系而产生较多设备空隙、影响设备利用率的问题,提出了工艺树子树循环分解的资源协同综合调度算法。算法首先设计了子树循环分解策略,建立了以工序串为单位的调度单元;其次... 详细信息

针对多品种、小批量复杂产品综合调度中,因忽略工艺树整体约束关系而产生较多设备空隙、影响设备利用率的问题,提出了工艺树子树循环分解的资源协同综合调度算法。算法首先设计了子树循环分解策略,建立了以工序串为单位的调度单元;其次设计了工序调整策略,有效解决了工序串在解重组时的冲突问题;最后设计了工序约束关系审核策略,严格保证了调度过程中工序的约束关系。实验结果表明,提出的算法相对于考虑串行工序紧密度的择时算法、基于工序集的动态关键路径多产品制造调度算法和可回退抢占的设备驱动综合调度算法,设备利用率分别提高了9.7%、6.3%和6.3%。

关键词：工艺树循环分解资源协同复杂产品综合调度

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