检索结果-内蒙古大学图书馆

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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多层线性模型在肺癌患者肿瘤进展中的应用

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北京生物医学工程 2017年第1期36卷 77-81页

作者：孙延辉方丽英王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 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

目的通过分析肺癌患者以随访方式收集的一组纵向数据,研究肺癌患者肿瘤大小随时间变化的趋势,同时分析这种变化趋势的个体症状之间的差异性。方法本文采用多层线性模型,对肿瘤发展的纵向数据进行了深入研究。首先对213例非小细胞肺癌患... 详细信息

目的通过分析肺癌患者以随访方式收集的一组纵向数据,研究肺癌患者肿瘤大小随时间变化的趋势,同时分析这种变化趋势的个体症状之间的差异性。方法本文采用多层线性模型,对肿瘤发展的纵向数据进行了深入研究。首先对213例非小细胞肺癌患者进行了2年的随访记录,记录患者性别、是否抽烟、症状(咳嗽、痰中带血、胸痛、发热、神疲乏力)和肿瘤大小数据,然后通过建立多层线性模型分析肿瘤大小与患者性别、是否抽烟及患者所表现出症状之间的关系。结果通过对肺癌患者数据建立多层线性模型并进行数据分析,发现患者性别、是否抽烟与肿瘤的大小有密切关系,且不同个体特征对肿瘤大小的影响存在差异。结论多层线性模型可以分析肺癌患者肿瘤发展的纵向数据,得到肿瘤大小的发展趋势,并可以进一步分析这种趋势在个体之间的差异性。

关键词：肿瘤纵向数据多层线性模型肿瘤大小肺癌个体特征

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基于仿射传播聚类子集主元分析的间歇过程监测方法

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化工学报 2016年第5期67卷 1989-1997页

作者：胡永兵高学金李亚芬齐咏生王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 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 内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010051

针对间歇过程固有的多阶段特性,也为了克服传统阶段划分方法严格按照物理时刻顺序将采样点硬性分割而不能使其寻找数据特征最为相近的聚类中心的严重缺陷,提出基于仿射传播聚类(AP)的子集多向主元分析(subset-MPCA)监测新方法:采用全新... 详细信息

针对间歇过程固有的多阶段特性,也为了克服传统阶段划分方法严格按照物理时刻顺序将采样点硬性分割而不能使其寻找数据特征最为相近的聚类中心的严重缺陷,提出基于仿射传播聚类(AP)的子集多向主元分析(subset-MPCA)监测新方法:采用全新的乱序聚类思想,将时间片矩阵打乱用AP进行无约束乱序聚类,使样本突破时间顺序的约束自由找寻与其特征最为相近的聚类中心,获得聚类子集,建立精确的子集MPCA监控模型。在线监控时,引入信息度传递实现实时采样点的阶段归属判断,解决阶段不等长批次的最佳模型选择问题。对青霉素仿真数据的实验表明,该方法较传统方法可有效降低故障的漏报和误报,有着更加可靠的监控性能。

关键词：间歇过程子集聚类过程监测阶段归属子集多向主元分析

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基于可信度阈值优化的案例推理评价分类方法

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控制与决策 2016年第7期31卷 1253-1257页

作者：严爱军赵辉王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 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 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124

为了提高案例推理(CBR)分类器的性能,提出一种基于可信度阈值优化的CBR评价分类方法.首先,通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算;然后,通过遗传算法(GA)对可信度阈值进行迭代寻优;接... 详细信息

为了提高案例推理(CBR)分类器的性能,提出一种基于可信度阈值优化的CBR评价分类方法.首先,通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算;然后,通过遗传算法(GA)对可信度阈值进行迭代寻优;接着,根据得到的优化阈值将目标案例及其建议解划分为可信集或不可信集;最后,对不可信集按多数重用原则进行分类结论的调整,从而实现可信的CBR评价分类.对比实验表明,改进的可信度评价策略能有效提高分类性能,从而可提高CBR分类器的决策与学习能力.

关键词：案例推理评价分类可信度阈值遗传算法

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反渗透膜故障的案例推理诊断方法

反渗透膜故障的案例推理诊断方法

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：严爱军余凌云倪鹏飞北京工业大学信息学部自动化学院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工业大学数字社区教育部工程研究中心北京工业大学城市轨道交通北京实验室

案例推理的增量式学习过程会导致推理效率降低,本文将模糊自适应谐振理论(Fuzzy ART)应用于案例库的维护过程,得到一种改进的案例推理方法。首先,采用Fuzzy ART神经网络将源案例划分为多个聚类簇,然后,删除每一个聚类簇内的噪声案例和... 详细信息

案例推理的增量式学习过程会导致推理效率降低,本文将模糊自适应谐振理论(Fuzzy ART)应用于案例库的维护过程,得到一种改进的案例推理方法。首先,采用Fuzzy ART神经网络将源案例划分为多个聚类簇,然后,删除每一个聚类簇内的噪声案例和冗余案例,并保留离群案例,从而实现案例库的维护,最后,将这种维护策略应用于案例推理过程中,并使用某冶炼厂反渗透膜故障的历史数据进行对比实验,结果表明改进的案例推理方法在诊断性能方面优于其它方法,具有一定的实际应用价值。

关键词：案例推理反渗透膜模糊自适应谐振理论故障诊断

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基于深度自动编码器与Q学习的移动机器人路径规划方法

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北京工业大学学报 2016年第5期42卷 668-673页

作者：于乃功默凡凡北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 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 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

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器(deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法.利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习... 详细信息

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器(deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法.利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习算法根据环境信息选择机器人要执行的动作,机器人移动到新的位置,改变其所处环境.机器人通过与环境的交互,实现自主学习.深度自动编码器与Q学习算法相结合,使系统可以处理原始图像数据并自主提取图像特征,提高了系统的自主性;同时,采用改进后的Q学习算法提高了系统收敛速度,缩短了学习时间.仿真实验验证了此方法的有效性.

关键词：移动机器人路径规划深度自动编码器 Q学习算法

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一种并行模糊神经网络最短路径算法

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计算机应用研究 2016年第11期33卷 3391-3395页

作者：闫春望黄玮王劲松天津理工大学计算机与通信工程学院智能计算和软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

给出了模糊网络期望最短路径问题的定义,提出一种并行模糊神经网络最短路径(PFNNSP)算法解决模糊网络最短路径问题。PFNNSP算法通过模糊模拟对网络中的边权进行估计,脉冲波在神经元之间的并行传播,相互激活搜寻任意一对节点之间的最短路... 详细信息

给出了模糊网络期望最短路径问题的定义,提出一种并行模糊神经网络最短路径(PFNNSP)算法解决模糊网络最短路径问题。PFNNSP算法通过模糊模拟对网络中的边权进行估计,脉冲波在神经元之间的并行传播,相互激活搜寻任意一对节点之间的最短路径,算法回溯输出路径表示和路径长度。在随机生成的小规模数据集上的仿真实验表明,PFNNSP算法在边权服从三角模糊分布的网络中执行时间优于Dijkstra算法,在大规模路网信息数据集上的仿真实验表明,PFNNSP算法能够有效求解网络中的最短路径,并且算法在迭代次数和收敛速度上要优于Dijkstra算法和A*搜索算法。

关键词：并行模糊神经网络最短路径模糊模拟神经元脉冲

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一种随机时变神经网络最短路径算法

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天津理工大学学报 2016年第2期32卷 40-44页

作者：闫春望黄玮王劲松天津理工大学计算机与通信工程学院智能计算和软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的框架来解决随机时变网络最短路径问题.由于随机时变网络中弧的长度是不确定的,因此传统的最短路径算法无法有效的解决随机时变网络最短路径问题,本文中提出的随机时变神经网络(STDNN)算法通过构造... 详细信息

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的框架来解决随机时变网络最短路径问题.由于随机时变网络中弧的长度是不确定的,因此传统的最短路径算法无法有效的解决随机时变网络最短路径问题,本文中提出的随机时变神经网络(STDNN)算法通过构造具有随机时变特性的神经网络来解决随机时变网络的时变和随机特性.理论和实验分析可以得出,算法针对边较少,结点稠密的随机时变网络求解效率较高.

关键词：随机时变网络最短路径神经网络 PCNN STDNN

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基于总体最小二乘法的亚像素月球坑边缘优化提取算法

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天津理工大学学报 2016年第3期32卷 8-11页

作者：孙彦军温显斌天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

本文提出了一种基于总体最小二乘法求解多项式的亚像素边缘检测方法.实验证明其效果要好于最小二乘法,但是该方法容易陷入局部最优解.基于此,利用模拟退火算法的优点来求取该多项式,从而求得月坑边缘.

关键词：亚像素边缘提取总体最小二乘模拟退火月坑

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