检索结果-内蒙古大学图书馆

数据通信 2021年第4期 11-16页

作者：邝萌李英娜魏龄李川昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217

对用电客户和电网公司来说家庭能源管理具有极其重大的意义。为实现能源管理中用电细节监测的目的,本文通过采集用户电力入口端电压、电流信息,并提取相关负荷特征,随后进行非侵入式负荷识别,最终达到监测电器用电细节的目的。针对非侵... 详细信息

对用电客户和电网公司来说家庭能源管理具有极其重大的意义。为实现能源管理中用电细节监测的目的,本文通过采集用户电力入口端电压、电流信息,并提取相关负荷特征,随后进行非侵入式负荷识别,最终达到监测电器用电细节的目的。针对非侵入式负荷识别中不同功率等级电器同时工作时,小功率电器容易出现被错误识别的情况,提出基于功率-谐波的近似度优化目标函数和高次谐波的正则化优化目标函数,在两者的基础上采用融合识别的方法。实验结果表明融合决策的识别方式能避免单一特征单一分类的局限性,获得良好的识别效果。

关键词：非侵入式负荷识别负荷特征近似度优化正则化优化融合识别

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基于深度学习的太阳活动区检测与跟踪方法研究

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天文研究与技术 2020年第2期17卷 191-200页

作者：朱健杨云飞苏江涛刘海燕李小洁梁波冯松昆明理工大学信息工程与自动化学院/云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 中国科学院太阳活动重点实验室北京100101

太阳活动区是各类太阳活动的主要能量来源,剧烈的太阳活动直接影响人类的生存环境,因此,准确地检测与跟踪太阳活动区对监控和预报空间天气非常重要.基于深度学习框架的YOLOv3-spp和DeepSort,提出了一种太阳活动区检测和跟踪方法(Active ... 详细信息

太阳活动区是各类太阳活动的主要能量来源,剧烈的太阳活动直接影响人类的生存环境,因此,准确地检测与跟踪太阳活动区对监控和预报空间天气非常重要.基于深度学习框架的YOLOv3-spp和DeepSort,提出了一种太阳活动区检测和跟踪方法(Active Regions Detection and Tracking Method,ARDTM),该方法较好地解决了传统图像处理方法易将一个太阳活动区误检测为多个,或者多个太阳活动区误检测为一个的问题;及时捕获新产生的太阳活动区和终止跟踪消失的太阳活动区,有效提高了太阳活动区的跟踪准确率.实验结果表明,该方法可以较好地检测和跟踪不同望远镜、不同时间间隔序列图像中的太阳活动区.

关键词：太阳活动区检测与跟踪深度学习 YOLOv3-spp DeepSort

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结合人体检测和多任务学习的少数民族服装识别

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中国图象图形学报 2019年第4期24卷 562-572页

作者：吴圣美刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650050

目的少数民族服装色彩及样式种类繁多等因素导致少数民族服装图像识别率较低。以云南少数民族服装为例,提出一种结合人体检测和多任务学习的少数民族服装识别方法。方法首先通过k-poselets对输入的待识别图像和少数民族服装图像集中的... 详细信息

目的少数民族服装色彩及样式种类繁多等因素导致少数民族服装图像识别率较低。以云南少数民族服装为例,提出一种结合人体检测和多任务学习的少数民族服装识别方法。方法首先通过k-poselets对输入的待识别图像和少数民族服装图像集中的训练图像进行人体整体和局部检测以及关键点的预测;其次,根据检测结果,从待识别图像和训练图像中分别提取颜色直方图、HOG (histogram of oriented gradient)、LBP(local binary pattern)、SIFT(scale invariant feature transform)以及边缘算子5种底层特征;然后,将自定义的少数民族服装语义属性与提取的底层特征进行匹配,采用多任务学习训练分类器模型,以学习少数民族服装的不同风格;最后实现少数民族服装图像的识别并输出识别结果。另外,由于目前缺少大型的少数民族服装数据集,本文构建了一个云南少数民族服装图像集。结果在构建的云南少数民族服装图像集上验证了本文方法,识别精度达到82. 5%～88. 4%,并与单任务学习方法进行比较,本文方法识别率更高。结论针对现有的少数民族服装识别率较低的问题,提出一种结合人体检测和多任务学习的少数民族服装识别方法,提高了少数民族服装图像识别的准确率和效率,同时能较好地满足实际应用需求。

关键词：少数民族服装图像识别人体检测语义属性多任务学习

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基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究

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电力科学与工程 2021年第3期37卷 23-29页

作者：邝萌李英娜李川曹敏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217

针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分... 详细信息

针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。

关键词：异常用电检测多模型融合不平衡处理技术分类预测算法 Stacking集成学习

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基于EEG脑网络下肢动作视觉想象识别研究

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南京大学学报（自然科学版） 2020年第4期56卷 570-580页

作者：李昭阳龚安民伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院西安710078

基于想象的脑机接口(Brain‐Computer Interface,BCI)在运动障碍康复中有潜在的应用.传统的想象任务是运动想象(Motor Imagery,MI),但MI不易习得和控制,且存在“BCI(Brain Computer Interface)盲”现象,使得该类BCI的实用化受限.为寻找... 详细信息

基于想象的脑机接口(Brain‐Computer Interface,BCI)在运动障碍康复中有潜在的应用.传统的想象任务是运动想象(Motor Imagery,MI),但MI不易习得和控制,且存在“BCI(Brain Computer Interface)盲”现象,使得该类BCI的实用化受限.为寻找下肢运动障碍的康复方法,采用一种较少被研究且易完成的心理想象,即“视觉想象(Visual Imagery,VI)”来构建BCI,但该类BCI的分类难度较大,需要探索有效的特征提取方法.招募18名被试参加两种动态图片的视觉想象任务并采集脑电(Electroencephalogram,EEG)数据;采用EEG互信息构建功能网络,利用图论分析方法计算脑网络的网络属性特征,分别以网络属性特征、不同维度邻接矩阵空间特征与网络属性与邻接矩阵组合特征构建特征向量;最后采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对两类视觉想象任务进行分类.结果显示,采用八维互信息邻接矩阵构建的空间特征集具有较好的可分性,平均分类精度为90.12%±5.43%,表明基于EEG互信息邻接矩阵空间特征是识别所设计的VI任务的有效特征,可望为构建新型的在线视觉想象脑机接口用于下肢运动障碍康复提供思路.

关键词：视觉想象脑机交互互信息邻接矩阵

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基于fNIRS信号单手手语识别研究

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2020年第6期45卷 74-81页

作者：王文乐龚安民伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学脑认知与脑机智能融合实验室中国人民武装警察工程大学信息工程学院陕西西安710086 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

本研究探索基于fNIRS信号把手语任务作为BCI实验范式进行识别的可行性.实验采集了16名被试执行6类手语任务的实际和想象运动期间大脑运动区的fNIRS信号,然后从氧合血红蛋白(HbO)信号中分别提取峰值和均值作为特征,最后分别采用AdaBoost... 详细信息

本研究探索基于fNIRS信号把手语任务作为BCI实验范式进行识别的可行性.实验采集了16名被试执行6类手语任务的实际和想象运动期间大脑运动区的fNIRS信号,然后从氧合血红蛋白(HbO)信号中分别提取峰值和均值作为特征,最后分别采用AdaBoost.M1、SVM、LDA、HMM、NB和KNN算法进行识别.在LDA下实现了78.70%±1.78%的最高平均分类准确率.为验证结果,进行了统计学显著性检验,证实了采用以上算法和HbO信号实现识别,p值具有统计学意义(p<0.05).实验表明,把手语任务作为fNIRS-BCI实验范式是可行的.本研究可为fNIRS-BCI提供更多新的实验范式,以期提供更丰富的输出命令,并为该类BCI脑控机械手多任务运动提供思路.

关键词：功能近红外光谱(fNIRS) 脑机接口(BCI) BCI实验范式运动想象(MI)

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基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测

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数据通信 2020年第4期 30-34,38页

作者：马云波李英娜李川昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对真实窃电用户数量远远少于正常用电用户所导致的窃电用户分类预测不合理的问题,本文提出了一种基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测方法。首先通过构建基于门控制单元(GRU)的特征提取网络从用户历史负荷序列数据中提取出潜在优... 详细信息

针对真实窃电用户数量远远少于正常用电用户所导致的窃电用户分类预测不合理的问题,本文提出了一种基于GRU-Bagging模型的异常用电行为检测方法。首先通过构建基于门控制单元(GRU)的特征提取网络从用户历史负荷序列数据中提取出潜在优选特征;然后利用SMOTE算法增加少数窃电用户的数据量,有效解决数据分布不均衡问题;最后,采用Bagging集成学习模型训练并预测新的测试样本的类别。实验结果表明,该方法在不平衡数据集上表现良好,预测准确度达到86.17%,召回率更是达到95.34%。此外,与长短期记忆网络(LSTM)以及人工特征提取方法相比,所提特征提取方法具有更高效的性能。

关键词：异常用电行为不平衡数据 SMOTE算法 GRU Bagging算法

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代码自动生成及代码上下文分析研究综述

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数据通信 2020年第2期 44-49,53页

作者：李振云南计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

代码自动生成工具在生成源代码时,很大程度上依赖于上下文已编程的代码,具有丰富的上下文代码环境将有助于代码生成工具生成更加正确的源代码。为了证明代码自动生成工具生成代码的正确性,软件开发人员需要花费大量时间浏览和分析生成... 详细信息

代码自动生成工具在生成源代码时,很大程度上依赖于上下文已编程的代码,具有丰富的上下文代码环境将有助于代码生成工具生成更加正确的源代码。为了证明代码自动生成工具生成代码的正确性,软件开发人员需要花费大量时间浏览和分析生成代码的上下文,以发现生成代码的语法信息是否正确,并理解上下文代码与生成代码的语义表达是否一致。建立生成代码上下文分析模型可以有效的抽象表达生成代码的语法和语义的相关信息,并有助于软件开发人员判断生成代码的质量和效率,且利于相关研究人员对生成代码度量研究。本文基于对代码自动生成、代码上下文信息提取和代码上下文关联关系三个方面的相关研究进行综述。对具体的理论和研究结果进行相应的梳理,最后对该领域问题进行总结。

关键词：代码自动生成上下文分析信息提取关联关系

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APP软件产品质量评估

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数据通信 2020年第2期 15-19页

作者：张李芳姜瑛昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

随着APP软件产品的广泛应用,APP软件的质量变得越来越重要,但现有研究集中于传统软件质量评估,从用户角度对APP软件产品质量的评估很少,且部分模型只针对APP软件产品的部分特性。因此基于ISO/IEC 25010软件质量模型,建立用户评估APP软... 详细信息

随着APP软件产品的广泛应用,APP软件的质量变得越来越重要,但现有研究集中于传统软件质量评估,从用户角度对APP软件产品质量的评估很少,且部分模型只针对APP软件产品的部分特性。因此基于ISO/IEC 25010软件质量模型,建立用户评估APP软件质量的相关模型及过程。最后通过实验验证了提出的APP软件产品质量评估方法的有效性。

关键词： APP软件产品质量评估评估模型评估过程评估表示

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无非法解遗传算法求解柔性作业车间调度问题

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电子测量技术 2020年第7期43卷 36-40页

作者：罗雄钱谦伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对现有遗传算法在解决柔性作业车间调度问题中易产生非法解且运行时间长等缺陷,提出了一种求解该问题的改进遗传算法。本算法优化了初始解的产生机制,使用了随机联赛选择和精英选择相结合的选择策略,加快了算法的收敛速度,同时设计了... 详细信息

针对现有遗传算法在解决柔性作业车间调度问题中易产生非法解且运行时间长等缺陷,提出了一种求解该问题的改进遗传算法。本算法优化了初始解的产生机制,使用了随机联赛选择和精英选择相结合的选择策略,加快了算法的收敛速度,同时设计了一种新的基于机器的两点交叉和基于工序的单点变异操作,完全避免了算法运行过程中由于生成非法解而引起的染色体的修复和重建过程,减少了算法的运行时间。仿真结果表明,改进后的算法具有寻优能力强,运行时间短等优点。

关键词：遗传算法柔性作业车间调度两点交叉单点变异

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