检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化技术与应用 2020年第11期39卷 29-36页

作者：张会清张乐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

针对京津冀水环境信息资源出口不一、范围不同,且不能得到精确检索的问题,本文采用Elasticsearch分布式索引检索技术,将京津冀水环境数据资源进行融合共享,构建了京津冀水环境搜索引擎系统。该系统包括数据采集、数据索引、数据检索、... 详细信息

针对京津冀水环境信息资源出口不一、范围不同,且不能得到精确检索的问题,本文采用Elasticsearch分布式索引检索技术,将京津冀水环境数据资源进行融合共享,构建了京津冀水环境搜索引擎系统。该系统包括数据采集、数据索引、数据检索、界面展示四个模块。重点对搜索的评分机制做了改进并对检索内容进行重排序。通过实验表明,与通用搜索引擎以及传统数据库相比,所实现的搜索引擎系统可以更加准确、快速地实现用户的检索需求。

关键词：搜索引擎 Elasticsearch 排序算法网络爬虫

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一种面向移动物联网环境的动态路由新协议

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天津理工大学学报 2018年第6期34卷 41-48页

作者：张德干汤雅梦张捷张婷牛红莉天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室&智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 北京市海淀北京第二十中学北京100085

针对车辆自组织网络(VANET)等移动物联网中网络拓扑变化频繁问题,我们提出了一种面向移动物联网环境的动态路由新协议.该协议将连通概率作为重要参数,其计算方法依据参数节点和它的最近节点的间距,间距的分布按照指数分布;协议中采用了... 详细信息

针对车辆自组织网络(VANET)等移动物联网中网络拓扑变化频繁问题,我们提出了一种面向移动物联网环境的动态路由新协议.该协议将连通概率作为重要参数,其计算方法依据参数节点和它的最近节点的间距,间距的分布按照指数分布;协议中采用了贪婪机会转发(GOF)策略,GOF策略在包的递交率和平均跳数等方面有效提高了车辆网等移动物联网目标的性能.一系列的测试表明,与传统的路由协议相比,我们设计的协议在递交率、平均跳数以及端到端的延时等方面均表现出很好的效果.

关键词：移动物联网车联网转发节点连通性 GOF 路由

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一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统

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北京生物医学工程 2024年第6期43卷 575-583页

作者：李明爱徐裕超北京工业大学信息科学技术学院北京100124 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

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷... 详细信息

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的识别能力下降。为改善运动想像解码模型对时间的自适应性,本文提出一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统(session-incremental learning system,SILS)。方法首先,对运动想象脑电信号进行带通滤波和下采样等预处理,以增强与运动想象相关的信息;其次,设计一种多分支双注意力多模块卷积神经网络对多导联MI-EEG进行多尺度时间特征和空间特征的提取与整合,并基于注意力机制增强通道和空间维度的关键信息;然后,利用知识蒸馏技术及注意力损失改善增量时期解码模型持续学习新知识和保留旧知识的能力;进一步,基于最近邻法挑选少量优质旧样本进行数据回放,提升增量模型的抗遗忘性能力;最后,基于BCI Competition IV Dataset 2b公开数据集进行大量实验研究,通过可塑性和稳定性两项指标验证SILS性能。结果 SILS对第1~5阶段的数据依次取得79.21%、79.05%、89.06%、88.38%和88.47%的平均准确率,第5阶段的SILS对第1~4时段(session)数据的平均遗忘率分别为9.72%、9.10%、9.88%和6.04%。结论 SILS具有自动调整模型参数,保持持续学习和自我更新的能力,表现出很好的时间适应性和性能稳定性。

关键词：脑电信号运动想像增量学习知识蒸馏注意力机制

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基于偶极子成像和3D卷积神经网络的源域运动想象解码方法

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北京生物医学工程 2024年第5期43卷 441-450页

作者：李明爱李翔宇北京工业大学信息科学技术学院北京100124 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

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成... 详细信息

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成像(electroencephalography source imaging,ESI)技术计算运动想象脑电信号的偶极子源估计;接着,获取每类MI任务的平均偶极子源估计,基于数据驱动自动选择每类任务中偶极子激活水平较高且最大区分于其他任务的时刻作为中心采样点,再对中心采样点进行前后延伸并按任务顺序组合,形成感兴趣时间(time of interest,TOI);其次,选择覆盖高激活偶极子的Desikan-Killiany(DK)神经分区,并对局部保持投影方法(local preserving projection,LPP)增加DK分区约束,获得一种改进的有监督LPP(LPP DK);进而,基于LPP DK分别将所选择左、右半脑分区内的偶极子坐标从3维(three dimensional,3D)降成2维,获得具有神经生理先验信息的偶极子2D坐标,再结合TOI内各采样点处偶极子的幅值信息进行成像,并进行插值、下采样操作,得到偶极子的2D幅值图;随后,将TOI内偶极子的2D幅值图按时间顺序堆叠,获得左、右半脑的3D偶极子特征图,并将其作为网络的输入数据;最后,根据输入数据的特点,设计一种双分支3D卷积神经网络(dual-branched 3DCNN,DB3DCNN)实现MI解码。结果基于BCI competition IV 2a数据集进行实验研究,取得了86.50%的平均解码准确率。结论基于DI所得3D偶极子特征图能够较好地保留偶极子的最佳激活时间、程度及生理空间信息,且与DB3DCNN性能匹配。

关键词：运动想象脑源成像局部保持投影卷积神经网络 Desikan-Killiany分区

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联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法

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智能系统学报 2024年第6期19卷 1584-1592页

作者：赵振兵王睿王艺衡苗思雨赵文清华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题,提出联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射,经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建立跨不同尺度... 详细信息

针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题,提出联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射,经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建立跨不同尺度的空间关系,采用图卷积神经网络经协作学习,利用螺栓各属性之间的结构知识与语义知识实现语义关系图节点的更新,通过螺栓训练数据集统计的标签共现信息辅助图知识推理网络提高螺栓缺陷识别的准确率。在实验阶段,选取3类典型金具上的13类螺栓属性作为研究对象。对比实验结果表明,本文方法对螺栓缺陷的识别效果优于其他方法,较基线模型提升了8.12%的准确率。

关键词：输电线路螺栓缺陷识别知识表达知识推理图神经网络结构关系语义关系

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基于EEMD-GSGRU的锂电池寿命预测

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储能科学与技术 2020年第5期9卷 1566-1573页

作者：易灵芝张宗光范朝冬罗显光李旺刘文翰智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湖南省多能源协同控制技术工程研究中心湖南湘潭411105 湖南省风电装备与能源变换2011协同创新中心湖南湘潭411101 大功率交流传动电力机车系统集成国家重点实验室湖南株洲412001

针对构建锂电池寿命预测数学模型复杂且易出现过拟合及泛化能力差的问题,提出集合经验模态分解(EEMD)和门控循环单元(GRU)并采用网格搜索(GS)的时序分解-集成模型(EEMD-GSGRU)。该模型首先将锂电池剩余容量数据进行信号分解,分解成总占... 详细信息

针对构建锂电池寿命预测数学模型复杂且易出现过拟合及泛化能力差的问题,提出集合经验模态分解(EEMD)和门控循环单元(GRU)并采用网格搜索(GS)的时序分解-集成模型(EEMD-GSGRU)。该模型首先将锂电池剩余容量数据进行信号分解,分解成总占比大的趋势因子和总占比小的误差因子,将分解时间序列分别预测GRU再合并进行实时滚动预测,最后使用GS搜索网络参数,使用Adam优化策略更新GRU网络权重。最后将NASA提供的锂电池数据集用于该模型,并与其他算法进行对比证明本EEMD-GSGRU模型优越性,本模型10次实验的平均均方根误差分别为0.0169、0.0309、0.0111,平均绝对百分误差分别为1.1921、2.2706、0.7279,证明本模型提高了锂电池寿命预测精度。

关键词：锂电池寿命预测信号分解门控循环网络预测精度

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基于小波TET的滚动轴承故障诊断

基于小波TET的滚动轴承故障诊断

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2020中国自动化大会(CAC2020)

作者：高学金魏红飞张海利高慧慧北京工业大学信息学部数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对滚动轴承振动特征多变导致故障特征难以识别的问题,采用基于小波瞬态提取变换(transient extraction transform, TET)的滚动轴承故障诊断。首先对原始轴承振动信号进行小波降噪处理,小波变换在时频分析中具有局部化特性,善于处理非... 详细信息

针对滚动轴承振动特征多变导致故障特征难以识别的问题,采用基于小波瞬态提取变换(transient extraction transform, TET)的滚动轴承故障诊断。首先对原始轴承振动信号进行小波降噪处理,小波变换在时频分析中具有局部化特性,善于处理非平稳信号,能够在去除噪声的同时很好保留信号的突出成分;然后利用瞬态提取变换方法对去噪后的信号进行特征提取,有效处理滚动轴承振动信号的非线性问题;在瞬态特征提取建模的基础上,结合Hilbert包络谱分析方法,利用滚动轴承的特征频率对应的故障频率识别轴承的故障类型。与传统的时频分析方法相比,该方法可以生成更加能量集中的时频表示并允许信号重建。仿真和实验表明所提出的方法可以有效的诊断轴承故障类型。

关键词：小波去噪瞬态提取变换 Hilbert包络谱分析滚动轴承故障诊断

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融合知识迁移和改进YOLOv6的变电设备热像检测方法

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智能系统学报 2023年第6期18卷 1213-1222页

作者：赵振兵冯烁赵文清翟永杰王洪涛华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

针对变电设备热像检测中存在复杂背景样本不足和设备定位困难的问题,提出了融合知识迁移和改进YOLOv6的变电设备热像检测方法。针对复杂背景样本不足问题,使用扩散模型从域外数据中提取背景知识来生成背景图像,将设备样本迁移到背景图... 详细信息

针对变电设备热像检测中存在复杂背景样本不足和设备定位困难的问题,提出了融合知识迁移和改进YOLOv6的变电设备热像检测方法。针对复杂背景样本不足问题,使用扩散模型从域外数据中提取背景知识来生成背景图像,将设备样本迁移到背景图像中生成人工热像;针对设备难以被精准定位的问题,将多头注意力机制和显示视觉中心模块融入YOLOv6模型,改善模型的特征提取能力。实验结果表明,该方法对设备的平均检测准确率达到86.4%,召回率达到89.4%,相较于基线模型分别提升了3.1%和1.5%,为变电设备热像检测提供了新的实现方法。

关键词：变电设备热红外图像知识迁移样本生成目标检测扩散模型数据扩增深度学习

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基于活跃熵的网络异常流量检测方法

基于活跃熵的网络异常流量检测方法

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2013年中国教育和科研计算机网第20届学术会议

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度... 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：互联网活跃熵异常流量检测网络流分析

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数据挖掘开源平台性能分析

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天津理工大学学报 2015年第4期31卷 33-38页

作者：郑茹菁王晓晔柴晓瑞袁闻梁秀霞天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 河北工业大学自动化学院天津300131

当前,数据挖掘已经成为各行各业不可或缺的技能,能够选择一款合适的数据挖掘平台尤为重要.本文通过对数据挖掘开源平台的使用难易程度、各挖掘平台提供的算法及其可视化等性能进行综合分析,并结合部分现有文献资料,为数据挖掘的初涉者... 详细信息

当前,数据挖掘已经成为各行各业不可或缺的技能,能够选择一款合适的数据挖掘平台尤为重要.本文通过对数据挖掘开源平台的使用难易程度、各挖掘平台提供的算法及其可视化等性能进行综合分析,并结合部分现有文献资料,为数据挖掘的初涉者选取开发平台提供参考依据.

关键词：数据挖掘开源平台可视化算法

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