检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2017年第8期23卷 1817-1831页

作者：吕瑞孙林夫西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室四川成都610031 西南交通大学四川省现代服务科技工程技术研究中心四川成都610031

针对复杂系统故障树模型构建困难且模型冗余节点多、计算复杂的问题,提出一种基于多源信息融合故障树与模糊Petri网的故障诊断方法。该方法先将多源信息进行标准化处理,从处理后的信息中提取维修元数据,同时利用数据挖掘方法得到故障关... 详细信息

针对复杂系统故障树模型构建困难且模型冗余节点多、计算复杂的问题,提出一种基于多源信息融合故障树与模糊Petri网的故障诊断方法。该方法先将多源信息进行标准化处理,从处理后的信息中提取维修元数据,同时利用数据挖掘方法得到故障关联项集。通过维修元数据、故障关联项集和系统结构关系的映射、融合,更加全面、准确地构建复杂系统故障树模型。采用模糊Petri网对多源信息融合故障树模型进行简化和改进,并利用基于模糊Petri网的动态故障推理方法和基于关联矩阵的最小割集求解方法建立复杂系统故障诊断方法,提高了故障的诊断速度与推理效率。以汽车发动机故障诊断过程为例,证明了所提方法的合理性和有效性。

关键词：复杂系统故障诊断多源信息故障树模糊Petri网

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面向多服务价值链的业务资源双边匹配模型

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计算机集成制造系统 2021年第5期27卷 1397-1409页

作者：余洋孙林夫任春华韩敏西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室四川成都610031 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

在第三方云平台环境下,为了帮助多服务价值链上的企业从海量信息资源中精准地获取高质量有价值的业务资源,提出一种面向多服务价值链的业务资源双边匹配模型。该模型首先根据多服务价值链上不同企业实际的业务需求构建供需双方的满意度... 详细信息

在第三方云平台环境下,为了帮助多服务价值链上的企业从海量信息资源中精准地获取高质量有价值的业务资源,提出一种面向多服务价值链的业务资源双边匹配模型。该模型首先根据多服务价值链上不同企业实际的业务需求构建供需双方的满意度评价指标体系,然后结合模糊理论处理供需双方的满意度评价矩阵,最后将业务资源双边匹配模型转换为多目标优化模型,并采用线性加权的方法求解多目标优化模型,从而获得令供需双方最满意的业务资源。以汽车售后服务业务的配件数据资源为例验证了所提模型的合理性和有效性。

关键词：多服务价值链业务资源双边匹配第三方云平台企业集群

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面向多价值链的汽车配件需求预测模型

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计算机集成制造系统 2021年第10期27卷 2786-2800页

作者：任春华孙林夫韩敏西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都610031 西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室四川成都610031 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

基于第三方零部件多产业链业务协同云服务平台中汽车配件的销售现状,配件代理商没有充分考虑跨链销售、跨链调拨、多链销售等配件需求。为提高配件需求预测的准确率,首先提出一种优势矩阵(AM)结合轻梯度提升机(LightGBM)、门控循环神经... 详细信息

基于第三方零部件多产业链业务协同云服务平台中汽车配件的销售现状,配件代理商没有充分考虑跨链销售、跨链调拨、多链销售等配件需求。为提高配件需求预测的准确率,首先提出一种优势矩阵(AM)结合轻梯度提升机(LightGBM)、门控循环神经网络(GRU)的组合预测模型(LightGBM_GRU_AM),该模型通过引入优势矩阵获取单个模型的最优权重系数,通过加权后的组合模型进行需求预测。考虑到组合模型中某时刻子模型的预测效果优于组合模型,为进一步提高预测的准确率,设计了一种基于LightGBM、GRU和LightGBM_GRU_AM的半组合预测模型,该模型采用子模型优选策略,在训练过程中利用最小绝对误差建立子模型分类标签,以特征提取和分类回归树建立子模型选取规则,根据数据特征采用不同的子模型进行预测,集成不同时刻的预测值形成最终的需求预测。最后集成第三方云平台中多链配件销售和配件相关售后服务数据进行算例分析,相比其他7种预测模型,提出的2种预测模型不但能有效降低预测误差,而且半组合预测模型更有优势,同时也为配件代理商提供采购决策支持。

关键词：汽车配件多价值链轻梯度提升机门控循环神经网络优势矩阵组合预测模型半组合预测模型子模型优选需求预测

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汽车产业链协同商务平台的数据传输安全技术

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计算机工程与设计 2012年第10期33卷 3751-3756页

作者：张秀芹王淑营西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室四川成都610031

针对汽车产业链协同商务平台数据交换频繁、数据传输过程中安全性要求高的需求,提出了面向汽车产业链协同商务平台的数据传输安全解决方案。该方案以加密锁为核心对服务请求者进行身份认证,通过对基于SOAP扩展的数据传输安全技术、基于W... 详细信息

针对汽车产业链协同商务平台数据交换频繁、数据传输过程中安全性要求高的需求,提出了面向汽车产业链协同商务平台的数据传输安全解决方案。该方案以加密锁为核心对服务请求者进行身份认证,通过对基于SOAP扩展的数据传输安全技术、基于Web Service数据交换技术进行研究,设计了服务器端和客户端的安全传输模型,实现了服务请求者的身份认证和数据传输过程中的安全处理。通过在汽车产业链协同商务平台上进行应用,表明了研究成果能够满足平台数据交换的安全需求。

关键词：产业链协同商务平台数据交换加密锁 SOAP扩展安全

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一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案

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计算机集成制造系统 2019年第3期25卷 692-702页

作者：余洋孙林夫吴奇石西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室四川成都610031 美国新泽西理工学院大数据中心新泽西州纽瓦克07102

在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案... 详细信息

在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案,该方案首先利用聚类算法来解决新用户问题,再通过优化协同过滤来提高推荐结果的多样性,然后构建内容过滤筛除"伪邻居"来提高推荐质量,最后将获得的候选服务推荐给用户来提高定制效率。通过实验研究证实,所提方案既能解决新用户问题,又能改善推荐结果的多样性与推荐质量,还能提高用户的定制效率。

关键词：云服务平台业务流程定制用户聚类协同过滤基于内容的过滤混合推荐技术

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基于关系学习网络的小样本知识图谱补全模型

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计算机工程 2023年第9期49卷 52-59页

作者：冉丈杰孙林夫邹益胜马玉麟西南交通大学计算机与人工智能学院成都611031 西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室成都611031

现实世界中的知识图谱由大量事实三元组构成,其中通常包含许多出现次数很少的小样本关系,面向这些小样本关系补全知识图谱中缺失的三元组是一项具有挑战性的工作。针对现有小样本知识图谱补全模型中普遍存在的小样本关系表示无法有效提... 详细信息

现实世界中的知识图谱由大量事实三元组构成,其中通常包含许多出现次数很少的小样本关系,面向这些小样本关系补全知识图谱中缺失的三元组是一项具有挑战性的工作。针对现有小样本知识图谱补全模型中普遍存在的小样本关系表示无法有效提取问题,提出一种基于关系学习网络的小样本知识图谱补全模型。考虑关系的相关性,对参考和查询三元组进行邻域聚合编码,获得增强的实体嵌入表示。基于融合Transformer编码器与长短期记忆神经网络的结构,将三元组的关系表示进行编码输出。利用注意力机制得出查询关系与动态参考关系的语义相似性,并结合平移模型的假设对查询三元组成立的可能性进行综合打分。实验结果表明,该模型通过融合路径发现与上下文语义有效提取了小样本关系的细粒度语义,在小样本链接预测任务中,相较于基线模型中评价指标的最优值平均提升了9.5个百分点。

关键词：小样本关系邻域聚合关系表示知识图谱补全链接预测

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基于交互注意力机制网络模型的故障文本分类

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计算机集成制造系统 2021年第1期27卷 72-89页

作者：刘鹏程孙林夫张常有王波西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室四川成都610031 中国科学院软件研究所北京100190 成都国龙信息工程有限责任公司四川成都610031

当前基于深度学习的故障文本分类已成为故障诊断和分析的关键技术,但单独使用循环神经网络或卷积神经网络难以有效捕获故障文本中的关键分类特征,鉴于此,提出一种交互注意力机制网络模型,用于捕获故障文本中的关键分类特征,以提升分类... 详细信息

当前基于深度学习的故障文本分类已成为故障诊断和分析的关键技术,但单独使用循环神经网络或卷积神经网络难以有效捕获故障文本中的关键分类特征,鉴于此,提出一种交互注意力机制网络模型,用于捕获故障文本中的关键分类特征,以提升分类性能。该模型利用交互注意力机制关注循环神经网络和卷积神经网络所提取特征中的关键分类特征,形成全局—局部特征;针对故障现象文本中故障件和故障模式两类关键分类信息,引入了故障件和故障模式注意力机制捕获关键故障信息,形成故障件—故障模式特征;基于全局—局部特征和故障件—故障模式特征的融合形成分类特征。利用多组数据进行故障文本分类实验,结果表明所提模型具有更优的性能。

关键词：服务价值链故障文本分类交互注意力机制特征融合故障诊断

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面向乳腺超声分类的低尺度形态特征重校准方法

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西南交通大学学报 2024年第3期59卷 539-546,563页

作者：龚勋朱丹杨子奇罗俊西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 西南交通大学可持续城市交通智能化教育部工程研究中心四川成都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四川成都611756 西南交通大学四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室四川成都611756 四川省人民医院四川成都610072

针对乳腺超声图像具有类内差异大、类间差异小以及结节形状复杂多变等问题,提出一种形状特征重校准的乳腺超声图像算法,实现乳腺超声的自动化诊断.首先,构建端到端的网络模型,采用渐进训练方式,充分学习图像中更具辨别力的区域,获取更... 详细信息

针对乳腺超声图像具有类内差异大、类间差异小以及结节形状复杂多变等问题,提出一种形状特征重校准的乳腺超声图像算法,实现乳腺超声的自动化诊断.首先,构建端到端的网络模型,采用渐进训练方式,充分学习图像中更具辨别力的区域,获取更细粒度的特征信息;其次,提出分区打乱机制,降低网络中打乱图像时破坏结节区域所产生的噪声;然后,将模型底层提取的特征与通过掩膜图像获得的形状特征进行重校准,提出低尺度重校准损失函数;最后,构建一个包含1550张乳腺超声图像数据集LSRD(low-scale recalibration database),验证所提方法的有效性.实验结果表明:本文模型在LSRD上准确率94.3%、敏感性91.2%、特异性93.6%、ROC(receiver operator characteristic curve)与坐标围成的面积(area under curve,AUC)为0.941,均优于对比模型;在BUSI(breast ultrasound image)数据集上,相较于对比模型,其分类精度提升3.3%.

关键词：形状特征分区打乱机制低尺度重校准乳腺癌分类

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面向注塑机集群式供应链协同平台的供应商动态评价方法

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计算机应用研究 2012年第6期29卷 2148-2152页

作者：王守明王淑营刘述雅西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室成都610031 成都国龙信息工程有限责任公司成都610031

为满足注塑机行业集群式供应链协同平台供应商动态评价的需求,分析了注塑机集群式供应链的特点以及选择供应商战略伙伴的重要性,提出基于注塑机集群式供应链协同平台的供应商动态评价解决方案,针对不同企业联盟的不同业务需求,设计了一... 详细信息

为满足注塑机行业集群式供应链协同平台供应商动态评价的需求,分析了注塑机集群式供应链的特点以及选择供应商战略伙伴的重要性,提出基于注塑机集群式供应链协同平台的供应商动态评价解决方案,针对不同企业联盟的不同业务需求,设计了一套动态评价指标体系,针对不同企业联盟对指标权重的不同需求,设计了一套动态算法库供企业联盟选择,同时还设计了基于平台的供应商评价结果图形化展示的构件。此供应商动态评价体系已应用到注塑机供应链协同平台上,使平台上现有四个企业联盟实现了对供应商评价的动态配置。

关键词：协同平台供应商评价动态指标体系评价模型

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基于文本引导下的多模态医学图像分析算法

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电子学报 2024年第7期52卷 2341-2355页

作者：樊琳龚勋郑岑洋西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 可持续城市交通智能化教育部工程研究中心四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室四川成都611756

结合胃镜超声和白光内镜可以更准确地识别胃肠道间质瘤.但是现有的多模态方法往往仅关注于图像特征,忽略了诊断文本信息中所包含的语义信息对于精确理解和诊断医学图像的重要性.为此,本文提出一种新的基于文本引导下的多模态医学图像分... 详细信息

结合胃镜超声和白光内镜可以更准确地识别胃肠道间质瘤.但是现有的多模态方法往往仅关注于图像特征,忽略了诊断文本信息中所包含的语义信息对于精确理解和诊断医学图像的重要性.为此,本文提出一种新的基于文本引导下的多模态医学图像分析算法框架(Text-guided Multi-modal Medical image analysis framework,TMM-Net).TMM-Net使用多阶段的诊断文本来引导模型学习,以提取图像中的关键诊断信息特征,然后通过交叉模态注意力机制促进多模态特征之间的交互.值得注意的是,TMM-Net通过预测病变属性来模拟临床诊断过程,从而增强了可解释性.验证实验在两个中心包含10 025个模态数据对的数据集上进行.结果表明,该方法相比目前最优的GISTs诊断方法精度提升7.7%,同时获得了最高的(Area Under the Curve,AUC)值:0.927,其可解释性可以更好地适合临床需求.

关键词：多模态融合模型可解释性图像-文本匹配胃肠道间质瘤胃镜超声白光内镜

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