检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2024年第1期40卷 94-113页

作者：胡程崔铠王锐龙腾吴东丽吴孔明北京理工大学雷达技术研究院北京100081 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081 北京理工大学前沿技术研究院山东济南250300 北京理工大学计算机学院北京100081 中国气象局气象探测中心北京100081 中国农业科学院植物保护研究所植物病虫害生物学国家重点实验室北京100193

每年数以亿计的昆虫、候鸟和蝙蝠等空中动物在全球范围内远距离迁飞,显著影响空中生态系统的结构和功能。随着全球气候和环境的不断变化,空中生态环境也在迅速恶化,对人类的生命和健康构成了严重威胁。为了保护空中生态环境,首要任务是... 详细信息

每年数以亿计的昆虫、候鸟和蝙蝠等空中动物在全球范围内远距离迁飞,显著影响空中生态系统的结构和功能。随着全球气候和环境的不断变化,空中生态环境也在迅速恶化,对人类的生命和健康构成了严重威胁。为了保护空中生态环境,首要任务是对其进行有效监测。天气雷达具有大范围、全天时、全天候监测能力,可覆盖百千千米空间尺度,是监测和研究宏观空中生态的有效工具。十余年来,天气雷达空中生态监测领域取得了突破性的进展,极大提高了对空中迁飞动物的探测能力,可有效弥补传统监测手段存在的覆盖范围小和时间分辨率低等技术局限。天气雷达已在全球范围内的生物多样性保护、迁飞性虫害监测、疫源疫病传播防控等重大空中生态议题中发挥着日益重要的作用,有效填补了宏观生态研究空白。目前,美国、欧洲和中国分别建立了全球三大天气雷达网,为空中生态研究提供了重要的基础设施和数据支持。本文详细阐述了当前全球天气雷达空中生态监测的科学研究进展,以及通过天气雷达揭示的空中动物迁飞科学规律。然后,对天气雷达生态监测中迁飞动物的电磁散射建模、雷达回波提取、群体参数反演、雷达观测验证实验,以及宏观迁飞模型等关键技术进行了梳理和总结,并详细介绍了中国天气雷达空中生态监测的进展情况。最后,对未来发展方向进行了展望,指出针对中国当前农业迁飞性害虫和鸟类宏观迁飞等重大监测需求,需要在扩维探测、多参反演、多源预测等方面深入研究和探索,以进一步解读重大动物迁飞事件、分析宏观迁飞规律、揭示空中生态对气候变化的响应。

关键词：空中生态天气雷达雷达回波提取参数反演迁飞预测

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面向快速响应的赛汝生产系统构建模型与方法

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自动化学报 2022年第12期48卷 2922-2930页

作者：湛荣鑫李冬妮马涛李俊杰吴延昭殷勇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 内蒙古第一机械集团有限公司包头014000 同志社大学商学院日本京都201101

当前市场环境具有多品种、变批量、产品生命周期短的波动特点,赛汝生产系统(Seru production system,SPS)是一种目前广泛应用于电子制造行业的新型生产方式,其具有优良的重构性和响应能力,适合于应对波动市场环境.本文提出了一个两阶段... 详细信息

当前市场环境具有多品种、变批量、产品生命周期短的波动特点,赛汝生产系统(Seru production system,SPS)是一种目前广泛应用于电子制造行业的新型生产方式,其具有优良的重构性和响应能力,适合于应对波动市场环境.本文提出了一个两阶段的赛汝生产系统构建问题模型,两个阶段分别是Seru构建和Seru调度,并证明了这两个问题模型均是NP难的,结合模型分析给出了相应的精确/近似算法.实验结果表明,在波动市场环境下按照本文模型与方法构建出的赛汝生产系统其工人利用率始终保持在较高水平,系统具有较强的重构性能和响应能力.

关键词：赛汝生产系统响应能力重构性波动市场

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动态有权图上的随机游走概率计算

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1865-1881页

作者：王涵之易璐魏哲巍甘骏豪袁野文继荣杜小勇中国人民大学信息学院北京100872 中国人民大学高瓴人工智能学院北京100872 琶洲实验室(黄埔) 广州510555 墨尔本大学澳大利亚墨尔本VIC3010 北京理工大学计算机学院北京100081 大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室(中国人民大学高瓴人工智能学院) 北京100872 数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872

图上的随机游走概率计算是传统图论与现代数据挖掘领域普遍关注的问题之一.现有工作普遍关注静态图上的随机游走概率计算,却鲜少关注与实际应用场景更贴合的权重动态图.针对动态有权图上的随机游走概率计算问题,提出了一种基于硬币翻转... 详细信息

图上的随机游走概率计算是传统图论与现代数据挖掘领域普遍关注的问题之一.现有工作普遍关注静态图上的随机游走概率计算,却鲜少关注与实际应用场景更贴合的权重动态图.针对动态有权图上的随机游走概率计算问题,提出了一种基于硬币翻转采样的随机游走概率计算方法.相比于传统的基于权重采样的随机游走概率计算方法,所提方法可以在保证随机游走概率计算结果无偏的前提下,同时做到近似最优的随机游走概率计算复杂度和最优的采样结构更新复杂度.作为对比,现有方法或具有较大的计算时间复杂度,或依赖于复杂的索引结构而难以在动态图上即时更新.对所提方法做出了详细的理论分析,并在真实图数据集上进行模拟实验,实验结果证实了所提方法的有效性.

关键词：随机游走概率计算动态有权图硬币翻转采样实时更新大规模图

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PF-FICOTA-SENSE:一种MRI快速重构方法

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自动化学报 2020年第5期46卷 897-908页

作者：李建武康杨周金鹏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

如何实现快速磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)是MRI医学图像技术发展和应用的关键,现有的快速MRI成像技术在成像速度及成像质量方面仍存在很大的提升空间.本文基于Contourlet变换,对磁共振图像进行稀疏表示,并结合传统PF-CS... 详细信息

如何实现快速磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)是MRI医学图像技术发展和应用的关键,现有的快速MRI成像技术在成像速度及成像质量方面仍存在很大的提升空间.本文基于Contourlet变换,对磁共振图像进行稀疏表示,并结合传统PF-CS-SENSE框架,提出一种基于Contourlet变换的组合MRI重构方法,即PF-FICOTA-SENSE.考虑到组合MRI采样模式、低频数据的对称性以及Contourlet能更好地拟合曲线轮廓等因素,进一步提出一种快速组合MRI方法,该方法通过将低频部分重建由FICOTA重建替换为直接填零的傅里叶重建,来实现快速重建.对比实验表明,无论在MRI重构速度还是重构质量方面,本文算法均能取得更好的性能.

关键词：压缩感知半傅里叶成像并行成像 PF-FICOTA-SENSE

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基于深度神经网络的多视角人体动作识别

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系统仿真学报 2021年第5期33卷 1019-1030页

作者：赵瑛陆耀张健梁启弟龙炜北京理工大学智能信息技术北京市重点实验室北京100081 北京联合大学师范学院北京100011 中南大学计算机学院长沙410083

为提高多视角人体动作识别的精度,提出了一种新的深度神经网络模型——CNN+CA(Convolutional Neural Networkplus Context Attention)模型和一种基于序列匹配的识别方法。利用卷积神经网络自动学习出多视角融合特征;引入上下文注意力模... 详细信息

为提高多视角人体动作识别的精度,提出了一种新的深度神经网络模型——CNN+CA(Convolutional Neural Networkplus Context Attention)模型和一种基于序列匹配的识别方法。利用卷积神经网络自动学习出多视角融合特征;引入上下文注意力模块自动突出特征中有利于识别的区域,进一步提高特征的判别力;通过基于序列匹配的方法实现人体动作识别。在IXMAS数据集和i3DPost数据集上的实验结果表明,所提方法在识别精度上超过了其他同类方法。

关键词：多视角人体动作识别卷积神经网络上下文注意力序列匹配

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稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述

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自动化学报 2021年第6期47卷 1217-1231页

作者：李洪政冯冲黄河燕北京理工大学计算机学院北京100081 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学外国语学院北京102488 语言工程与认知计算工信部重点实验室北京102488

作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几... 详细信息

作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几年来吸引了国内外的广泛关注.本文对稀缺资源语言机器翻译的研究进行比较全面的回顾,首先简要介绍了与稀缺资源语言翻译相关的学术活动和数据集,然后重点梳理了目前主要的研究方法和一些研究结论,总结了每类方法的特点,在此基础上总结了不同方法之间的关系并分析了目前的研究现状.最后,对稀缺资源语言机器翻译未来可能的研究趋势和发展方向进行了展望,并给出了相关建议.

关键词：稀缺资源语言神经网络机器翻译迁移学习枢轴语言回译多语言翻译无监督翻译

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联邦学习后门攻击威胁与对抗性防御方法综述

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计算机学报 2025年

作者：吕晓婷刘敬楷刘芷辰陈政许光全罗文坚沈蒙王滨纪守领陈恺王伟北京交通大学网络空间安全学院智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室天津大学网络安全学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院 5北京理工大学网络空间安全学院浙江全省智能物联网络与数据安全重点实验室浙江大学计算机科学与技术学院中国科学院信息工程研究所

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习范式，允许多个参与方在私有数据不出本地的前提下协同训练机器学习模型。然而，联邦学习所面临的安全威胁日益凸显。后门攻击，因其具有隐蔽性强和破坏力大等特点，给联邦学习后门攻击的检测... 详细信息

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习范式，允许多个参与方在私有数据不出本地的前提下协同训练机器学习模型。然而，联邦学习所面临的安全威胁日益凸显。后门攻击，因其具有隐蔽性强和破坏力大等特点，给联邦学习后门攻击的检测和防御带来了巨大挑战，成为亟待解决的关键问题。本文全面调研、分析和总结了联邦学习后门攻击与防御方法，并展望了未来技术的发展方向。首先，剖析并总结了联邦学习后门攻击方法。基于不同的攻击目标系统，分别针对横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习以及异构联邦学习四类系统的后门攻击方法进行分析和总结。其次，分类并归纳了联邦学习后门防御方法。基于防御机制所依赖信息来源的数量，分别针对基于多客户端信息和单客户端信息两类后门防御方法进行分析和总结。再次，梳理并分析了实际应用场景中联邦学习所面临的后门攻击和相应的防御方法。基于不同的实际应用场景，分别针对联邦推荐、联邦图以及联邦物联网三种场景的后门攻击和防御进行讨论和分析。最后，探讨并展望了联邦学习后门攻击与防御方法的未来研究方向。基于不同的研究目标，分别针对技术增强的后门攻击、多层次综合性防御、鲁棒性、隐私性以及可用性的平衡，以及大语言模型在联邦训练框架下的后门脆弱性等方面进行探讨和展望。

关键词：隐私保护联邦学习后门攻击后门攻击防御

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新冠疫情下的SEIRD时滞性谣言传播模型及辟谣策略

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工程科学学报 2022年第6期44卷 1080-1089页

作者：唐梁鸿绪王卫苹王昊员曼曼罗熊李建武北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院佛山528399 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所北京100191 北京理工大学前沿技术研究院济南250300 黄河科技学院工学部郑州450000

随着互联网的发展与新冠疫情的蔓延,疫情相关谣言的流量与受关注度大大提高,使其能够迅速发酵并造成极其不良的社会影响.由此可见,研究网络谣言的传播过程并给出遏制网络谣言传播的策略有着重大意义.在传统网络谣言传播SIR(Susceptible,... 详细信息

随着互联网的发展与新冠疫情的蔓延,疫情相关谣言的流量与受关注度大大提高,使其能够迅速发酵并造成极其不良的社会影响.由此可见,研究网络谣言的传播过程并给出遏制网络谣言传播的策略有着重大意义.在传统网络谣言传播SIR(Susceptible,infected,recovered)模型的基础上加入潜在信谣者与铁杆信谣者群体,引入政府辟谣机制,同时考虑辟谣者与政府辟谣的滞后性以及高等教育普及率对谣言传播及辟谣过程的影响,建立了SEIRD(Susceptible,exposed,infected,recovered,die-hard-infected)谣言传播模型,以研究一个网络谣言自诞生起,不知情者、潜在信谣者、信谣者、铁杆信谣者以及醒悟者这五类网民比例在有无政府辟谣、辟谣是否具有滞后性、以及网民不同比例高等教育率下的变化规律,并通过实验仿真验证了模型的有效性,为控制网络舆情传播提供参考.此外,还提出了用于衡量辟谣者群体及政府权威机构辟谣能力的辟谣系数.研究结果表明,提高高等教育普及率对于减缓谣言传播、降低谣言传播峰值有着显著效果;政府权威机构辟谣对于最终彻底消灭谣言起决定性作用;消灭辟谣的滞后性对于减缓网络谣言传播同样有极大帮助.为此,还提出了一种未来可能的消灭辟谣滞后性的网络谣言抑制策略.

关键词：网络谣言谣言传播模型铁杆信谣者时滞性权威辟谣高等教育普及率辟谣系数辟谣策略

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基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

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北京理工大学学报 2021年第7期41卷 752-757页

作者：刘琼昕覃明帅北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学计算机学院北京100081 中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数... 详细信息

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.

关键词：推荐系统矩阵分解知识表示学习

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基于组合-卷积神经网络的中文新闻文本分类

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电子学报 2021年第6期49卷 1059-1067页

作者：张昱刘开峰张全新王艳歌高凯龙北京建筑大学电气与信息工程学院&建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044 中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室北京100083 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec... 详细信息

目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec预训练词向量进行文本特征构建.为了解决特征提取不完善的问题,通过改进经典卷积神经网络模型结构,研究不同的卷积和池化操作对分类结果的影响.为提高新闻文本分类的精确率,本文提出并实现了一种组合-卷积神经网络模型,设计了有效的模型正则化和优化方法.实验结果表明,组合-卷积神经网络模型对中文新闻文本分类的精确率达到93.69%,相比最优的传统机器学习方法和经典卷积神经网络模型精确率分别提升6.34%和1.19%,并在召回率和F值两项指标上均优于对比模型.

关键词：自然语言处理词向量组合-卷积神经网络中文新闻文本分类

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