检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：技术科学 2024年第10期54卷 1991-2002页

作者：李方昱刘金溢黄琰婷韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

为了解决多智能体系统在有障碍物的场景下协同运动控制中无线通信成本较高的问题,本文设计了一种分布式事件触发优化控制方法.该方法包括计算通信与控制的联合策略以及确定多智能体之间通信的触发条件,使多智能体无需实时或按周期地进... 详细信息

为了解决多智能体系统在有障碍物的场景下协同运动控制中无线通信成本较高的问题,本文设计了一种分布式事件触发优化控制方法.该方法包括计算通信与控制的联合策略以及确定多智能体之间通信的触发条件,使多智能体无需实时或按周期地进行通信,从而有效降低数据传输总量,实现优化通信机制,达到降低通信成本的目的;同时为了使智能体能够避开其他智能体与障碍物,设计了一种基于指数函数的碰撞惩罚项,使智能体在接近障碍物或其他智能体的过程中受到按照指数式增大的惩罚,避免发生碰撞.将该方法应用于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法中,在添加障碍物的多智能体粒子环境(multi-agent particle environment,MPE)上的仿真实验结果表明,该方法可以在较好地完成多智能体协同控制任务的同时减少数据传输量,达到了优化通信机制、降低通信成本的目的.

关键词：多智能体强化学习分布式事件触发控制协同运动控制

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基于攻击图的网络渗透模型分析方法研究

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南开大学学报（自然科学版） 2016年第3期49卷 65-70页

作者：王春东朱远文莫秀良白仪天津理工大学教育部计算机视觉与系统省部共建重点实验室天津300384 天津理工大学天津市智能计算与软件新技术重点实验室天津300384

传统的安全分析方法在对渗透攻击进行评估时,缺乏考虑渗透攻击所需先决条件和攻击所需多样性的渗透方法.基于此首先对渗透攻击进行建模,构建了基于图论思想的攻击图渗透模型,并讨论了渗透过程对应的状态变迁序列.根据渗透攻击图模型采用... 详细信息

传统的安全分析方法在对渗透攻击进行评估时,缺乏考虑渗透攻击所需先决条件和攻击所需多样性的渗透方法.基于此首先对渗透攻击进行建模,构建了基于图论思想的攻击图渗透模型,并讨论了渗透过程对应的状态变迁序列.根据渗透攻击图模型采用Markov数学模型分析网络状态,获得网络安全性整体评估结果,同时根据检测模块计算漏洞可用性概率和攻击成功概率,从而更加准确地量化渗透成功概率.

关键词：渗透攻击攻击图模型检测网络安全

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基于活跃熵的网络异常流量检测方法

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通信学报 2013年第S2期34卷 51-57页

作者：穆祥昆王劲松薛羽丰黄玮天津理工大学智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384

提出了一种基于活跃熵的网络异常流量检测新方法,将受监控的目标网络视为一个整体系统,对进出系统的网络数据流所形成的NetFlow记录进行分析,分别统计二者的活跃度并计算它们的活跃熵。在进行活跃熵的计算时,根据流量大小选择不同的尺... 详细信息

提出了一种基于活跃熵的网络异常流量检测新方法,将受监控的目标网络视为一个整体系统,对进出系统的网络数据流所形成的NetFlow记录进行分析,分别统计二者的活跃度并计算它们的活跃熵。在进行活跃熵的计算时,根据流量大小选择不同的尺度来降低误报率,从而能更有效地检测网络流量中存在的异常。在实际网络环境下的模拟实验结果表明,与传统检测方案相比,基于活跃熵的网络异常流量检测方法能够更有效地检测出具有随机特征的网络异常流量。

关键词：活跃熵网络流量异常流量检测 NetFlow分析

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中央空调传感器双重降噪模糊故障检测方法

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电子测量与仪器学报 2022年第8期36卷 77-88页

作者：高学金张琳峰北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对现有降噪方法存在噪声残留以及异常检测指标受噪声影响较大的问题,提出中央空调传感器双重降噪和模糊指标的故障检测方法。自适应噪声的完整经验模态分解(complete EEMD with adaptive noise, CEEMDAN)所具有的噪声残余等问题,用局... 详细信息

针对现有降噪方法存在噪声残留以及异常检测指标受噪声影响较大的问题,提出中央空调传感器双重降噪和模糊指标的故障检测方法。自适应噪声的完整经验模态分解(complete EEMD with adaptive noise, CEEMDAN)所具有的噪声残余等问题,用局部均值估计提取k阶模态替换模态估计完成初次降噪;而早期出现的虚假模式,先通过相关系数准则筛选含噪分量尽可能保留有效信息,然后计算奇异值差分谱确定降噪阶次进行奇异值分解(singular value decomposition, SVD)完成二次降噪。最后,结合能量和峭度系数提出模糊指标作为异常信号控制限进行故障检测。采用中央空调实验系统运行数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法具有良好的降噪及敏感特征筛选能力,信噪比提升20.203 7 dB,均方误差平均减小48.75%,故障检测准确率平均提升8.67%,响应速度提升33.3%,抗噪性及检测效果提升明显。

关键词：中央空调传感器故障检测双重降噪模糊指标特征筛选

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基于Elman神经网络的PM2.5质量浓度区间预测

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北京工业大学学报 2020年第4期46卷 377-384页

作者：李晓理梅建想王康李济瀚北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次... 详细信息

针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次,针对各子序列分别用多输入单输出Elman神经网络(Elman neural network,ENN)建立PM2.5质量浓度预测模型.在各子序列预测结果基础之上,采用多输入双输出Elman神经网络实现PM2.5质量浓度区间预测.最后,为了进一步提高预测模型性能,提出一种区间预测评价指标作为目标函数,采用思维进化算法对Elman神经网络权值β和阈值b进行寻优.基于北京工业大学校园监测站点采集数据,验证了预测模型的可靠性和有效性.所提预测模型为PM2.5质量浓度预测提供了一种方法.

关键词：互补集合经验模态分解样本熵 Elman神经网络区间预测模型思维进化算法 PM2.5

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基于人工智能技术的重大活动食品安全与风险评估综述

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北京工业大学学报 2021年第5期47卷 530-539页

作者：李晓理卜坤翟玉鹏王康北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

随着中国国际地位的提高,举办大型活动日渐频繁.大型活动人员规模大、政治规格高、被社会大众广为关注等特点决定了其食品安全保障与传统食品监管有着不同的侧重点.为了更好地让人工智能技术服务于重大活动食品安全保障,从多个角度进行... 详细信息

随着中国国际地位的提高,举办大型活动日渐频繁.大型活动人员规模大、政治规格高、被社会大众广为关注等特点决定了其食品安全保障与传统食品监管有着不同的侧重点.为了更好地让人工智能技术服务于重大活动食品安全保障,从多个角度进行分析.首先,简要回顾传统食品安全监管行业的发展历史;其次,对现有的食品安全保障技术进行概括与总结,包含计算机视觉、物联网等人工智能技术;最后,根据重大活动的特点,基于现有犯罪预防与风险评估技术的应用现状,分析讨论重大活动食品安全风险评估技术的发展前景与困难.

关键词：人工智能大型活动安全监管食品安全犯罪预防风险评估

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基于物联网的身份双向认证机制研究

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南开大学学报（自然科学版） 2016年第2期49卷 22-28页

作者：王春东白仪莫秀良朱远文天津理工大学教育部计算机视觉与系统省部共建重点实验室天津300384 天津理工大学天津市智能计算与软件新技术重点实验室天津300384

在物联网中要保证信息来源的准确真实性,就需要严格确保网络中接入设备的合法性.提出了1种全新的身份双向认证机制,通过对传感器节点的ID身份信息和初始工作状态信息进行认证来判断该节点身份的合法性.同时在终端基站引入了传感器节点... 详细信息

在物联网中要保证信息来源的准确真实性,就需要严格确保网络中接入设备的合法性.提出了1种全新的身份双向认证机制,通过对传感器节点的ID身份信息和初始工作状态信息进行认证来判断该节点身份的合法性.同时在终端基站引入了传感器节点信息表定时更换机制,对传感器节点的ID信息和工作状态信息进行实时更新.在传感器节点认证过程中加入了自动告警机制,后台基站显示认证中告警类型.当身份认证失败,基站控制端发送命令启用备用传感器节点,保证了信息采集的顺利及时进行.实验结果显示,该方案能够有效提高安全性,同时缩短认证响应时间.

关键词：物联网双向认证初始工作状态定时更新

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基于同义词关系的个人文件搜索方法

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小型微型计算机系统 2014年第9期35卷 1971-1976页

作者：赵喜燕李玉坤刘经雨肖迎元冯美玲天津理工大学计算机与通信工程学院天津300384 智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

用户在计算机中查找个人文件时,有时会因为记不住确切的文件名和存放位置而遇到困难,现有的基于关键词的桌面搜索工具不能帮助人们有效地解决这一问题.针对此问题,本文首先基于从多个用户搜集的个人文件集合,分析了个人文件名中所包含... 详细信息

用户在计算机中查找个人文件时,有时会因为记不住确切的文件名和存放位置而遇到困难,现有的基于关键词的桌面搜索工具不能帮助人们有效地解决这一问题.针对此问题,本文首先基于从多个用户搜集的个人文件集合,分析了个人文件名中所包含的词语之间的同义词关系,提出了个人文件同义词概念模型,提出并阐述了个人文件、个人词典、词语偏好度、同义词图、文件关键词向量等概念.基于该模型进一步提出了个人同义词词典与同义词图的增量构建方法,以及基于同义词的个人文件搜索方法.通过实验证明,本文提出的个人文件搜索方法在查全率、查准率和性能方面均优于传统的桌面文件搜索工具,同时在实验中也发现了个人文件管理行为中的一些规律.

关键词：个人信息管理文件搜索访问日志同义词图

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基于互补集合经验模态分解与支持向量回归的PM_(2.5)质量浓度预测

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北京工业大学学报 2018年第12期44卷 1494-1502页

作者：李建更罗奥荣李晓理北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持... 详细信息

针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的混合预测模型(CEEMD-SVR).该模型首先采用CEEMD对PM_(2.5)质量浓度的原始时间序列进行分解,得到若干具有不同时间尺度的相对平稳分量;然后采用SVR算法对各个分量分别进行预测;最后求出各个分量的预测值之和,作为原始PM_(2.5)质量浓度的预测结果.选取北京市海淀区万柳监测站点2014年3月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度以及北京市怀柔监测站点2014年5月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度作为实验样本集.研究结果与EEMD-SVR、EMD-SVR和单一SVR模型进行对比,表明CEEMD-SVR模型有效提高了PM_(2.5)质量浓度的预测精度.

关键词： PM2.5 非线性分解与整合互补集合经验模态分解(CEEMD) 支持向量回归(SVR) 混合预测模型

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基于双层采样主动学习的社交网络虚假用户检测方法

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自动化学报 2017年第3期43卷 448-461页

作者：谭侃高旻李文涛田仁丽文俊浩熊庆宇信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆大学软件学院悉尼科技大学工程与信息技术学院量子计算与智能系统研究中心广州博冠信息科技有限公司

社交网络的飞速发展给用户带来了便捷,但是社交网络开放性的特点使得其容易受到虚假用户的影响.虚假用户借用社交网络传播虚假信息达到自身的目的,这种行为严重影响着社交网络的安全性和稳定性.目前社交网络虚假用户的检测方法主要通过... 详细信息

社交网络的飞速发展给用户带来了便捷,但是社交网络开放性的特点使得其容易受到虚假用户的影响.虚假用户借用社交网络传播虚假信息达到自身的目的,这种行为严重影响着社交网络的安全性和稳定性.目前社交网络虚假用户的检测方法主要通过用户的行为、文本和网络关系等特征对用户进行分类,由于人工标注用户数据需要的代价较大,导致分类器能够使用的标签样本不足.为解决此问题,本文提出一种基于双层采样主动学习的社交网络虚假用户检测方法,该方法使用样本不确定性、代表性和多样性3个指标评估未标记样本的价值,并使用排序和聚类相结合的双层采样算法对未标记样本进行筛选,选出最有价值的样本给专家标注,用于对分类模型的训练.在Twitter、Apontador和Youtube数据集上的实验说明本文所提方法在标签样本数量不足的情况下,只使用少量有标签样本就可以达到与有监督学习接近的检测效果;并且,对比其他主动学习方法,本文方法具有更高的准确率和召回率,需要的标签样本数量更少.

关键词：社交网络虚假用户主动学习样本多样性

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