检索结果-内蒙古大学图书馆

科学技术与工程 2023年第28期23卷 12159-12167页

作者：蒲玲玲杨柳西南交通大学唐山研究生院唐山063000 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块,一般情况下,车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的,且一张图中的车辆目标越多,对车辆表观特征提取耗费时间的也越多,推理时间也相应变长。针... 详细信息

多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块,一般情况下,车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的,且一张图中的车辆目标越多,对车辆表观特征提取耗费时间的也越多,推理时间也相应变长。针对这一问题,基于经典的Tracking-By-Detection模式,提出一种改进的YOLO模型:在YOLO网络中添加ReID(re-identification)特征识别模块,使YOLO在输出目标位置信息的同时输出目标特征信息,以提高算法的跟踪速度。针对车辆间彼此覆盖的情况,提出一种基于动态IOU阈值的非极大值抑制算法,以提高算法的跟踪精度。最后将YOLO输出的信息进行数据匹配,从而实现多目标跟踪。在UA-DETRAC数据集上验证改进模型的有效性。实验结果表明:将YOLOv5网络进行改进后运用在目标跟踪算法中,相对于经典的YOLO+DeepSORT跟踪模型,在车辆密集的情景下平均推理时间减少了17%;在改进后的网络上添加动态IOU阈值非极大值抑制,跟踪精度提高了3.9个百分点。改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率。

关键词： YOLOv5 多目标跟踪目标检测深度学习非极大值抑制

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基于医疗文本数据聚类的帕金森病早期诊断预测

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计算机应用 2020年第10期40卷 3088-3094页

作者：张晓博杨燕李天瑞陆凡彭莉兰西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 西南交通大学人工智能研究院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学) 成都611756

针对多发于老龄人群的帕金森病(PD)的早期智能化诊断的问题,提出基于医疗检测文本信息数据的聚类技术来对PD进行分析预测。首先,对原始数据集进行预处理以获取有效特征信息,并通过主成分分析(PCA)方法将原始特征分别降维到8个不同维度... 详细信息

针对多发于老龄人群的帕金森病(PD)的早期智能化诊断的问题,提出基于医疗检测文本信息数据的聚类技术来对PD进行分析预测。首先,对原始数据集进行预处理以获取有效特征信息,并通过主成分分析(PCA)方法将原始特征分别降维到8个不同维度的维度空间;然后,应用5个传统的经典聚类模型和3种不同的聚类集成方法分别对8个维度空间的数据进行聚类;最后,采用4个聚类性能指标来预测数据集中的多巴胺异常PD患者、健康体和无多巴胺缺失(SWEDD)PD患者。仿真结果显示,PCA特征维度值取30时,高斯混合模型(GMM)的聚类准确度达到89.12%;PCA特征维度值取70时,谱聚类(SC)的聚类准确度达到61.41%;PCA特征维度值取80时,元聚类算法(MCLA)的聚类准确度达到59.62%。对比实验结果表明,5种经典聚类方法中,PCA的特征维度值小于40时,高斯混合模型聚类效果最佳;3种聚类集成方法中,对于不同的特征维度,MCLA的聚类性能均表现优异,进而为PD的早期智能化辅助诊断提供了技术和理论支撑。

关键词：帕金森病医疗文本数据主成分分析聚类聚类集成

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多脉冲群组合的TACAN空/地信号仿真实现

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电讯技术 2022年第12期62卷 1853-1858页

作者：郝彦超侯进王祥宇杨宗源文志龙李天宇李昀喆西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学唐山研究生院河北唐山063000

通过仿真实现TACAN空/地信号能够有效降低侦收系统的设计成本。以TACAN空/地信号的侦收为目的,通过研究TACAN空/地信号的信号特征(脉冲宽度、脉冲数量、触发条件)、数学描述及调制方式,基于多脉冲群组合方式设计了TACAN空/地模式下X、Y... 详细信息

通过仿真实现TACAN空/地信号能够有效降低侦收系统的设计成本。以TACAN空/地信号的侦收为目的,通过研究TACAN空/地信号的信号特征(脉冲宽度、脉冲数量、触发条件)、数学描述及调制方式,基于多脉冲群组合方式设计了TACAN空/地模式下X、Y两类信号的仿真算法。经验证,两类仿真信号均满足TACAN信号的侦收要求。

关键词：电子侦察 TACAN空/地信号脉冲调制信号仿真

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智能网联车环境下考虑反应时间影响的基本图模型

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公路交通科技 2020年第8期37卷 108-117页

作者：徐桃让姚志洪蒋阳升杨涛西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 重庆交通大学重庆市交通运输工程重点实验室重庆400074 中铁第一勘察设计院集团有限公司陕西西安710043

未来年由一定比例的智能网联车与人工驾驶车辆组成的异质交通流是当前交通流领域研究的前沿和热点。为研究智能网联车与人工驾驶车辆反应时间的差异对异质交通流宏观特性的影响,基于智能驾驶员模型推导出了包含反应时间与智能网联车比... 详细信息

未来年由一定比例的智能网联车与人工驾驶车辆组成的异质交通流是当前交通流领域研究的前沿和热点。为研究智能网联车与人工驾驶车辆反应时间的差异对异质交通流宏观特性的影响,基于智能驾驶员模型推导出了包含反应时间与智能网联车比例的异质交通流基本图模型。首先,考虑反应时间对驾驶行为的影响,对传统IDM进行了改进;其次,基于改进后的IDM推导出了异质交通流宏观基本图模型,并分析了反应时间与智能网联车比例对异质交通流通行能力的影响。同时,对模型中通行能力的影响因素进行了敏感性分析;最后,借助MATLAB与VISSIM搭建了智能网联环境仿真平台,对本研究提出的模型进行了验证。结果表明:(1)智能网联车比例的增大能提高异质交通流的通行能力,但反应时间对通行能力具有消极影响作用;(2)自由流速度越大,异质交通流的通行能力越大;(3)最小车头间距越大,异质交通流的通行能力越小,且最小车头间距每增加0.2 m,异质交通流的最佳密度减小约0.15 veh/km,对应的最大流量减小约10 veh/h。仿真试验显示不同智能网联车比例下的仿真数据与理论曲线有较高的一致性,从而表明理论模型是正确和有效的。

关键词：智能交通交通流基本图模型智能驾驶员模型异质交通流反应时间智能网联车

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城市轨道交通网络运营安全的综合评估

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科学技术与工程 2021年第17期21卷 7340-7347页

作者：张静萱刘兵李晓璐朱广宇国家铁路局规划与标准研究院北京100055 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

运营安全评估是保障轨道交通网络化安全运营的关键环节之一。基于熵权可拓物元模型提出了一种轨道交通线网运营安全评价的方法。该方法通过统计分析轨道交通线网历史运营情况,构建运营安全评价指标体系;利用数理统计划分评价指标的经典... 详细信息

运营安全评估是保障轨道交通网络化安全运营的关键环节之一。基于熵权可拓物元模型提出了一种轨道交通线网运营安全评价的方法。该方法通过统计分析轨道交通线网历史运营情况,构建运营安全评价指标体系;利用数理统计划分评价指标的经典域;利用熵权模型计算指标权重;并利用可拓物元模型计算轨道交通线网的综合评价值和风险等级。研究结果表明,所构建的轨道交通线网运营风险评估的指标体系切实可行,基于熵权可拓物元模型提出的评价方法能客观有效地评估线网的运营风险。

关键词：轨道交通网络运营安全熵权模型物元模型风险等级

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基于同源控制点的边缘绑定方法

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计算机科学 2022年第10期49卷 96-102页

作者：刘梦欣张凡李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

对含有大量复杂连接关系的节点连接图进行可视化会造成视觉上的严重混乱,边缘绑定是一种有效降低视觉混乱的方法。以往基于空间邻近性进行边缘绑定的方法会导致独立边缘产生模糊性歧义,给予用户错误的认知,而只专注于图的拓扑结构无法... 详细信息

对含有大量复杂连接关系的节点连接图进行可视化会造成视觉上的严重混乱,边缘绑定是一种有效降低视觉混乱的方法。以往基于空间邻近性进行边缘绑定的方法会导致独立边缘产生模糊性歧义,给予用户错误的认知,而只专注于图的拓扑结构无法有效解决密集连接造成的视觉干扰问题。基于边缘路径的方法能够较好地利用图中原始节点信息对边缘进行控制绑定,从而避免独立边缘产生模糊性歧义,同时展现数据的高级模式。因此,在边缘路径方法的基础上进行了改进,提出了一种基于同源控制点的边缘绑定方法。该方法结合图的拓扑结构信息计算同源控制点,并以此为基础利用最短路径算法选取边缘控制点,然后结合分级思想对边缘聚合程度进行优化,最后通过Bézier曲线对边缘进行平滑处理。将基于同源控制点的边缘绑定方法用于美国迁移数据集和中国铁路线路数据集中,实验结果表明,该方法在改善过度绑定的问题上起到了较好的效果,相比原方法,此方法保留了更多局部数据细节,平衡了整体与局部边缘的绑定程度,可以有效地用于复杂连接图的可视化。

关键词：节点连接图同源控制点最短路径边缘绑定图可视化

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共享电动汽车系统车队规模与停车泊位数优化

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交通运输工程与信息学报 2022年第3期20卷 31-42页

作者：马舒予胡路吴佳媛刘珺西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

基于流体排队逼近理论,将共享电动汽车系统用户在车站取车和在路径上用车分别描述为与车站、路径状态相关的流体排队模型,从运营商、用户、公众利益三方出发,考虑用户出行需求与拥堵的交互影响,建立以运营商日利润最大化为目标,以用户... 详细信息

基于流体排队逼近理论,将共享电动汽车系统用户在车站取车和在路径上用车分别描述为与车站、路径状态相关的流体排队模型,从运营商、用户、公众利益三方出发,考虑用户出行需求与拥堵的交互影响,建立以运营商日利润最大化为目标,以用户还车和引入共享车后的道路拥堵为约束的混合整数非线性模型(Mixed-Integer Nonlinear Programming,MINLP),联合优化共享电动汽车系统车队规模和停车泊位数。设计网格自适应搜索算法(Mesh Adaptive Direct Search,MADS)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对优化模型进行求解,结果显示,MADS算法收敛速度更快,在优化结果和求解效率上更具优势,平均求解时间为2.71 h,仅为遗传算法的1/3。利用成都市出租车行程数据,分析需求、道路拥堵、定价对优化结果的影响,结果表明:(1)系统停车泊位数与车队规模比值处于1.8~2.7时能够解决车站溢出严重的问题,并获得最大利润;(2)忽略需求、拥堵交互影响的系统将全面降低运营商利润、车辆利用率和系统服务率;(3)在一个城市处于中度拥堵时(全网平均道路占有率处于0.68~0.80),考虑交互影响的系统将获得最大利润,而忽略交互影响的系统将最大化高估用户需求。

关键词：城市交通配置优化流体排队网格自适应搜索算法遗传算法共享电动汽车系统

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道路交通网络脆弱性评估

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交通运输工程与信息学报 2018年第2期16卷 94-99页

作者：刘海旭荣新西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031

为了更准确地评估道路交通网络脆弱性,本文在用户出行时间变化与路网出行需求变化的基础上引入出行时间增加率阈值σ以及出行需求惩罚参数ε,并以此构建了路网脆弱性评估模型。该模型通过各路段失效后的用户出行时间损失以及路网出行需... 详细信息

为了更准确地评估道路交通网络脆弱性,本文在用户出行时间变化与路网出行需求变化的基础上引入出行时间增加率阈值σ以及出行需求惩罚参数ε,并以此构建了路网脆弱性评估模型。该模型通过各路段失效后的用户出行时间损失以及路网出行需求损失,对各路段的脆弱性评估值进行计算,并通过网络服务效率评价指标对路网整体脆弱性进行评估。最后,本文以Dail网络对所构建的脆弱性评估模型进行算例分析,并与未加入σ和ε的传统模型进行对比。分析结果表明该模型可以准确识别路网中的脆弱源,计算结果更符合实际情况。

关键词：交通工程道路交通脆弱性评估出行时间出行需求

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基于情感知识的双通道图卷积网络的方面级情感分析

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计算机科学 2023年第5期50卷 230-237页

作者：阳影张凡李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问... 详细信息

方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问题,文中提出了一种基于情感知识的双通道图卷积网络的情感分类模型(Dual-channel Graph Convolutional Network with Sentiment Knowledge,SKDGCN)。该模型由情感增强的依存图卷积网络(Sentiment-enhanced Dependency Graph Convolutional Network,SDGCN)和注意力图卷积网络(Attention Graph Convolutional Network,AGCN)组成,两个图卷积网络分别学习方面词与上下文词的句法依赖关系和语义关系。具体地,SDGCN在句法依存树上融合SenticNet中的情感知识以增强句子的依赖关系,使得模型既考虑了上下文词与方面词的句法关系,也考虑了上下文中意见词与方面词的情感信息;AGCN使用注意力机制学习方面词与句子中上下文的语义相关性;最后使两个图卷积网络交互学习各自的信息进行情感分类。实验结果表明,该模型在多个公开数据集上表现优异,并通过消融实验验证了各个模块的有效性。

关键词：方面级情感分析情感知识依存关系图卷积网络注意力机制

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基于Key-Value关联记忆网络的知识图谱问答方法

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计算机科学 2022年第9期49卷 202-207页

作者：饶志双贾真张凡李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

基于知识图谱的问答(Question Answering over Knowledge Graph, KG-QA)系统通过对给定的自然语言问题进行语义解析,将问题映射到知识图谱〈主,谓,宾〉三元组,并对三元组进行推理得到问题的答案。由于自然语言具有多样性的特点,一个问... 详细信息

基于知识图谱的问答(Question Answering over Knowledge Graph, KG-QA)系统通过对给定的自然语言问题进行语义解析,将问题映射到知识图谱〈主,谓,宾〉三元组,并对三元组进行推理得到问题的答案。由于自然语言具有多样性的特点,一个问题可能有多种表述,而三元组知识在知识图谱中却是规范的结构化数据,如何将自然语言问题映射到知识图谱三元组是KG-QA的难点。文中提出了一种新的Key-Value关联记忆网络,从知识图谱的角度出发,关注候选答案知识间的关联关系以及知识图谱中的知识与自然语言问题表征之间的关系。此外,在模型中引入了注意力机制,使其具有更好的可解释性。在WebQuestions数据集上进行实验,结果表明,所提方法的F1值比基于信息抽取的最优方法提高了5.9%,比基于语义分析的最优方法略有提高,验证了该方法的有效性。

关键词：知识图谱问答知识图谱关联记忆网络注意力机制深度学习

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