检索结果-内蒙古大学图书馆

电子设计工程 2016年第1期24卷 23-25,30页

作者：贾松敏白聪轩王丽佳李秀智北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室数字社区教育部工程研究中心北京100124 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系河北石家庄050091

为了实现复杂环境下移动机器人目标跟踪,提出多特征分块匹配的跟踪算法。该算法对目标区域进行分块,利用颜色、深度特征对各块图像进行特征匹配,实现目标的精确定位。在跟踪过程中,根据块图像中颜色和深度的相似度大小,及时更新目标模... 详细信息

为了实现复杂环境下移动机器人目标跟踪,提出多特征分块匹配的跟踪算法。该算法对目标区域进行分块,利用颜色、深度特征对各块图像进行特征匹配,实现目标的精确定位。在跟踪过程中,根据块图像中颜色和深度的相似度大小,及时更新目标模型和子块权重,提高跟踪的准确性。利用扩展卡尔曼滤波(Extend Kalman Filter,EKF)提取目标运动特征,当目标被完全遮挡时,根据其先验估计预测目标位置,以提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法对目标快速移动、光照变化、遮挡问题具有较强鲁棒性,算法跟踪速度达132frame/s,满足跟踪实时性要求。

关键词：分块匹配多特征跟踪子块权重目标模型更新

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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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基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断

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计算机与应用化学 2016年第4期33卷 465-471页

作者：高学金薛攀娜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 计算机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自治区呼和浩特010051

针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analy... 详细信息

针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analysis,MPCA)提取出间歇过程正常运行状态下的每个采样点的主成分,将相邻的且具有相同主成分个数的采样点归到同一粗划分时段内,再在每一个粗时段内利用相邻采样点的负载矩阵的角度信息作为相似性判据来细化分时段;其次,对每个时段建立MPCA在线过程监测模型,同时,利用MPCA提取每个时段内各个类型故障的特征,并用特征数据建立SVM故障诊断模型;最后,MPCA监测模型实施监测功能,当检测到故障时,相应时段的SVM故障诊断模型进行诊断。将该方法应用于青霉素发酵过程仿真平台进行验证,该方法相比于不分时段的SVM的故障诊断方法,平均可提高故障诊断准确率11%,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。

关键词：间歇过程多向主成分分析支持向量机过程监测故障诊断

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基于MapReduce框架的近似复制文本检测

基于MapReduce框架的近似复制文本检测

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第27届中国数据库学术会议

作者：李瑞王朝坤郑伟王建民王伟平清华大学软件学院北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹)(清华大学) 北京100084 信息系统安全教育部重点实验室(清华大学) 北京100084 中国科学院计算技术研究所国家智能计算机研究开发中心北京100190

海量文本数据近似复制文本检测在现实生活中具有广泛应用,如相似网页检测。提出了一种基于MapReduce的相似文本匹配算法,给定一个文本集合和相似性阈值,该算法能够有效计算文本集合中不小于该阈值的所有文本对。在真实数据集合上的实验... 详细信息

海量文本数据近似复制文本检测在现实生活中具有广泛应用,如相似网页检测。提出了一种基于MapReduce的相似文本匹配算法,给定一个文本集合和相似性阈值,该算法能够有效计算文本集合中不小于该阈值的所有文本对。在真实数据集合上的实验结果表明,与现有工作相比,所提算法能够快速返回相似文本对。

关键词： MapReduce框架近似复制文本检测文本数据

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基于时间卷积脉冲神经网络的超表面信号识别

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天津理工大学学报 2024年第6期40卷 87-93页

作者：孙娜李毅天津理工大学计算机科学与工程学院 “学习型智能系统”教育部工程研究中心天津300384 天津理工大学集成电路科学与工程学院光电器件与通信技术教育部工程研究中心天津市薄膜电子与通信器件重点实验室天津300384

近年来,随着人工智能的发展,研究人员逐渐尝试将超表面信号与深度学习相结合进行研究。为了准确高效地完成超表面信号的识别任务,提出了一种基于时间卷积脉冲神经网络(temporal convolutional spiking neural network,TCSNN)的超表面信... 详细信息

近年来,随着人工智能的发展,研究人员逐渐尝试将超表面信号与深度学习相结合进行研究。为了准确高效地完成超表面信号的识别任务,提出了一种基于时间卷积脉冲神经网络(temporal convolutional spiking neural network,TCSNN)的超表面信号识别方法。TCSNN是通过在浅层全连接的脉冲神经网络上,加入时间卷积和残差结构两个模块进行构建的,然后基于超表面信号数据集,与全连接的脉冲神经网络和脉冲卷积神经网络(convolutional spiking neural network,CSNN)两个网络模型进行对比实验,对本模型的性能进行评估。实验结果表明:相较于其他两种常用的脉冲神经网络模型,提出的TCSNN可以取得最优的识别效果。总之,提出的方法不仅为光学信号识别领域的研究提供了一种新思路,而且可以对脉冲神经网络的发展起到一定推动作用。

关键词：脉冲神经网络时间卷积残差结构超表面

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端信息跳变系统自适应策略研究

端信息跳变系统自适应策略研究

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第四届中国计算机网络与信息安全学术会议(CCNIS2011)

作者：赵春蕾贾春福翁臣林楷南开大学信息技术科学学院，天津 300071 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 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 南开大学信息技术科学学院，天津 300071

端信息跳变技术对传统大规模网络攻击具有良好的防御效果。但实验证明当敌手破坏跳变系统40％以上可用服务节点时，端信息跳变的抗攻击性随之下降甚至出现拒绝服务。为此提出自适应端信息跳变策略，在原有跳变系统中增加攻击检测、反馈... 详细信息

端信息跳变技术对传统大规模网络攻击具有良好的防御效果。但实验证明当敌手破坏跳变系统40％以上可用服务节点时，端信息跳变的抗攻击性随之下降甚至出现拒绝服务。为此提出自适应端信息跳变策略，在原有跳变系统中增加攻击检测、反馈传输和自适应控制模块，实时分析系统受攻击情况，调整跳变策略，以降低系统踏入攻击者目标范围的概率。实验验证了模型系统的抗攻击性，证明了自适应策略对于端信息跳变系统的可行性与有效性。

关键词：网络安全主动防御端信息跳变自适应策略抗攻击性

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复杂工业过程智能建模与控制方法及应用专题序言

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控制工程 2022年第4期29卷 577-580页

作者：赵春晖韩红桂周平刘毅尚超浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310014 浙江大学控制装备及综合安全研究所浙江杭州310014 北京工业大学信息学部北京100124 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 北京工业大学北京人工智能研究院北京100124 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 浙江工业大学化工机械设计研究所浙江杭州310023 清华大学自动化系北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

随着人工智能、大数据和云计算等新一代信息技术的快速发展,全球范围内新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起。我国十九大报告提出了要大力推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。正如《中国制造2025》所指出的,我们要以促进制... 详细信息

随着人工智能、大数据和云计算等新一代信息技术的快速发展,全球范围内新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起。我国十九大报告提出了要大力推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。正如《中国制造2025》所指出的,我们要以促进制造业创新发展为主题,以提质增效为中心,以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线。

关键词：制造业创新产业变革人工智能复杂工业过程深度融合新一代信息技术十九大报告大数据

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基于注意力特征融合时空图网络的超短期风电功率预测

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电力科学与工程 2024年第10期40卷 19-29页

作者：李丽芬陈旭曹旺斌梅华威华北电力大学计算机系河北保定071003 华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 河北省电力物联网技术重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心(华北电力大学) 河北保定071003

为提高风电功率的预测精度,综合考虑时间和空间多维度因素的影响,提出了一种基于注意力机制和多阶段特征融合的时空图神经网络(Spatio-temporal graph neural network with attention mechanism and multistage feature fusion,AMF-STG... 详细信息

为提高风电功率的预测精度,综合考虑时间和空间多维度因素的影响,提出了一种基于注意力机制和多阶段特征融合的时空图神经网络(Spatio-temporal graph neural network with attention mechanism and multistage feature fusion,AMF-STGNN)的超短期风电功率预测方法。首先基于Pearson相关系数法对数据特征进行降维,确定影响风电功率的关键因素。然后构建AMF-STGNN预测模型。该模型主要由时空关联网络构建模块和多维度时空特征抽取模块组成。通过时空关联网络构建模块构建时空图,以揭示风电气象因素的空间连接关系。通过多维度时空特征抽取模块应用时间卷积和图卷积挖掘数据的时空特征,并利用注意力机制学习重要特征。此外,该方法还引入残差结构和多阶段特征融合结构提高模型的表达能力。最后以宁夏3个风电场真实数据为例,验证了所提方法在提升风电功率预测精度方面的有效性。

关键词：风电功率预测时空图相关性分析注意力机制多阶段特征融合

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基于注意力机制的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法

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信息与电脑 2022年第6期34卷 78-80,84页

作者：丁洁涛赵振兵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 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

输电线路中螺栓起到连接部件的作用,受野外环境影响销子容易脱落,及时检测出缺销螺栓能保证输电线路安全运行。为减少全监督检测模型中对目标级标注的依赖,文章提出一种基于注意力机制的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法,仅利用图像级标... 详细信息

输电线路中螺栓起到连接部件的作用,受野外环境影响销子容易脱落,及时检测出缺销螺栓能保证输电线路安全运行。为减少全监督检测模型中对目标级标注的依赖,文章提出一种基于注意力机制的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法,仅利用图像级标注实现缺销螺栓检测。螺栓目标具有占比小的特点,本文方法在主网络中引入了卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),可以抑制无用特征,提取螺栓精细特征,加强螺栓目标区域联系,提高检测螺栓的能力。最终,通过实验验证了注意力机制对输电线路缺销螺栓检测的有效性。

关键词：缺销螺栓目标检测弱监督 CBAM

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基于改进YOLOx-S的输电线路上金具检测方法

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无线电工程 2023年第11期53卷 2664-2672页

作者：赵振兵吕雪纯王帆帆蒋志钢张凌浩杨迎春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 国网四川省电力公司计量中心四川成都610045 国网四川省电力公司电力科学研究院四川成都610095 国网四川省电力公司四川成都610041

输电线路航拍图像存在背景复杂多变、检测目标占比较小的问题。针对部分图像属于阴影、模糊等视觉信息较差的困难样本,在特征融合角度的基础上,使用通道注意力使得模型更加关注复杂背景下的关键特征提取区域;基于自适应空间特征融合(Ada... 详细信息

输电线路航拍图像存在背景复杂多变、检测目标占比较小的问题。针对部分图像属于阴影、模糊等视觉信息较差的困难样本,在特征融合角度的基础上,使用通道注意力使得模型更加关注复杂背景下的关键特征提取区域;基于自适应空间特征融合(Adaptively Spatial Feature Fusion,ASFF)机制使得浅层和深层的特征图更合理地融合;对检测模型的损失函数进行改进,解决损失函数无法准确反映真实框与预测框重合度大小的问题。在自建的金具目标检测数据集上进行实验,实验结果表明,所提出的改进算法在原始YOLOx-S(You Only Look Once x-S)基础上获得了5.15%的检测精度提升,召回率提高了1.62%,并且针对小目标、易漏检和错检目标的检测有了明显改善,体现了在输电线路上金具目标检测的优越性和实用性。

关键词：输电线路巡检金具检测深度学习特征融合损失函数注意力机制

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