太原理工大学信息与计算机学院
- 作品数：1,208 被引量：3,509H指数：20
- 相关作者：刘丽芳陈艳丽郭晓莉孟昭光张奇萍更多>>
- 相关机构：山西财经大学信息管理学院太原师范学院计算机系太原师范学院管理系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程一般工业技术更多>>
- 基于FAR-HK-ELM的燃煤电站锅炉NO_(x)排放预测被引量：3
- 2021年
- 结合快速属性约简(FAR)与混合核极限学习机(HK-ELM)算法,提出了一种基于FAR-HK-ELM的燃煤电站锅炉NO_(x)排放预测方法。该方法首先通过FAR算法筛选出影响NO_(x)排放量的主要影响属性,剔除高维特征的冗余信息;然后构建基于全局多项式核函数(Poly)和局部高斯径向基核函数(RBF)的HK-ELM对NO_(x)排放进行建模。通过带约束的权重线性递减粒子群寻优算法和交叉验证来获得模型的最优参数。以某燃煤电站锅炉运行系统为例,将模型应用于真实运行数据并进行预测分析验证。实验结果表明,与BP、SVM、PK-ELM、GK-ELM和HK-ELM等模型相比,所提方法进一步提高了模型的泛化能力。该研究为燃煤电站锅炉系统的燃烧优化奠定了基础。
- 付文华谢珺任密蜂续欣莹阎高伟
- 关键词：氮氧化物排放属性约简
- 基于实体图路径聚合的多实体关系抽取被引量：2
- 2020年
- 为研究包含多个实体的关系抽取,提出聚合实体间不同长度路径的方案。考虑不同实体之间的相互关联,将整个句子表示为一个有向图,图中的节点为句子中的实体,边通过实体对和实体对的上下文来表示;将实体对间相同长度的路径通过注意力机制聚合成单一向量表示,不同长度路径对应的单一向量拼接,作为softmax分类器的输入。实验结果表明,在ACE 2005英文数据集上基于注意力机制的实体图路径聚合方案能显著提高多实体关系抽取的F1值。
- 乔晶晶温政段利国王莉
- 关键词：关系抽取有向图
- 基于样本原生特征的投毒防御方法
- 2024年
- 为解决机器学习模型中投毒样本的注入问题,提出一种基于样本原生特征的投毒防御算法infoGAN_Defense。基于投毒样本的制作原理设计投毒样本原生特征的提取方法,提高模型对样本原生特征的训练权重;在此基础上,利用样本原生特征的不变性进行投毒防御,引入样本原生特征与人为特征的概念,采用耦合infoGAN结构实现样本特征的分离及提取;进行机器学习模型的重训练。在真实数据集上设计实验评估防御效果,其结果验证了infoGAN_Defense算法的可行性和有效性。
- 刘枭天郝晓燕马垚于丹陈永乐
- Internet信息过滤中Bayesian过滤应用
- 2002年
- 针对Internet信息过滤的一般情况和过滤结果中出现的相关问题 ,采用二次信息过滤 ,根据搜索引擎返回的网页 ,对过滤结果进行理解、分析并进一步过滤 ,以使结果优化。二次过滤的样本分类处理中 ,通过对基于Bayesian算法的网页识别技术的研究来对二次过滤中的整篇文档进行进一步的分析以提高过滤效果。
- 赵涓涓陈俊杰
- 关键词：信息过滤
- 分层依赖关系建模的工控异常检测方法被引量：1
- 2021年
- 为解决当前主流工控流量异常检测方法检测覆盖率较低的问题,分析这类检测方法的特点,综合考虑通信流量中流量层、数据包层及内容层3种影响因素,提出一种分层依赖关系建模的工控异常检测方法。使用流量、数据包以及内容3个层次的特征,通过并行LSTM神经网络构建不同层内数据间的依赖关系,建立粒度由粗到细的分层依赖关系模型,扩大流量特征建模的覆盖率,提升对工控异常流量的检测能力。实验结果表明,该方法检测精确率达到了96.9%,与不分层的模型相比检测精确率提高了7.2%。
- 张壮壮陈永乐王建华陈俊杰
- 关键词：工控系统异常检测
- 异质信息融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法被引量：3
- 2021年
- 基于异质信息网络的推荐方法已成为当前数据挖掘领域的研究热点。但传统基于异质信息网络的推荐方法多存在可解释性缺失和稀疏不一致性问题,导致无法充分挖掘用户潜在的偏好特征,且有效地进行特征融合。因此,提出了一种在异质信息网络中融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法(MF_(FHINE));利用对称元路径在刻画对象间语义关系上的优势,在对称元路径上随机游走进行网络嵌入来学习用户偏好特征。采用基于注意力机制的偏好权重融合策略将学习到的各个偏好特征有效融合,并将其集成到矩阵分解模型中。通过联合优化矩阵分解模型和融合函数,以进行最终的评分预测任务。在Douban和Yelp真实大规模数据集上对提出的算法进行实验分析。通过对各基准算法进行横向性能比较,在训练集比例、元路径设置、潜在因子维度等方面进行纵向比较。实验结果表明,MF_(FHINE)性能提升显著。
- 张杰张月琴张泽华刘志鑫雷祥
- 关键词：网络嵌入推荐系统
- 相干增强扩散与冲击滤波相结合的指纹增强算法被引量：1
- 2017年
- 自动指纹识别系统(AFIS)的性能严重依赖于输入指纹的质量,因此有效指纹增强算法对该系统具有重要意义。针对相干增强扩散滤波增强的指纹图像会出现边缘模糊,以及谷线与脊线间对比度较低的现象,提出使用冲击滤波和相干增强扩散的加权模型方法,既能保持相干增强扩散的优势,又能锐化指纹脊线边缘,以及增强指纹脊线与谷线的对比度。增强的主要过程为,建立一个相干增强扩散和冲击滤波的加权组合模型,加权函数是以指纹梯度为自变量,使得在扩散过程中在图像边缘处以冲击滤波为主,在脊线与谷线内部则以相干增强扩散为主。实验表明,使用这种方法,能得到更加清晰的指纹图像,便于之后的二值化与细化过程处理,使得自动指纹识别系统具有更好的性能。
- 鲁伟
- 关键词：指纹增强
- 加热炉炉温的小波神经网络预测控制策略
- 针对钢坯加热炉的大滞后、非线性、不确定性等特点,提出采用小波神经网络预测控制策略对加热炉炉温进行控制,研究炉温的小波神经网络预测模型、小波神经网络优化控制器,以及反馈校正的设计与实现。结合生产实际,以现场采集的炉温数据进...
- 田建艳代正梅
- 关键词：钢坯加热炉炉温控制
- 文献传递
- SwinEA:融合边缘感知的医学图像分割网络
- 2024年
- 基于卷积神经网络的方法在医学图像分割任务中取得了显著成果,但该方法固有的归纳偏置使其不能很好地学习全局和长距离的语义信息交互,而Transformer的优势是关注全局信息,两者可以优势互补。因此提出一种针对分割边缘利用Swin Transformer融合边缘感知的医学图像分割网络。设计基于上下文金字塔的边缘感知模块,用于融合全局的多尺度的上下文信息,针对边缘和角落等局部特征,利用浅层深度主干的特征产生丰富的边缘特征,因此提出的边缘感知模块可以尽可能多地产生边缘特征。在腹部多器官分割任务和心脏分割数据集的实验结果表明,该方法在各项指标中都有所提高。
- 叶晋豫李娇邓红霞张瑞欣李海芳
- 关键词：医学图像分割多尺度特征
- 基于谱残差和聚类法的运动目标检测研究被引量：5
- 2018年
- 传统基于特征点匹配的目标检测算法目标识别率低、误检率较高是因为特征点匹配不准确、目标轮廓不连续。针对这一问题,分别引入谱残差算法和k-means聚类算法,并加以改进,提出一种基于谱残差算法和k-means聚类算法的运动目标检测算法。具体方法是:首先,每隔两帧提取加速鲁棒特征SURF并对图像配准,再对帧差结果采用谱残差算法提取视觉显著性特征,去除因匹配不准确造成的噪点和伪运动目标;其次,形态学处理之后引入改进后的k-means聚类算法,对不连续的轮廓进行聚类;最后形成完整的目标。实验显示,本文算法目标识别率达到90.61%,误检率达到21.25%,分别优于传统基于SURF特征的运动目标检测算法66.60%的识别率、31.91%的误检率和基于新的局部不变性特征ORB匹配的目标检测算法87.573%的识别率、26.80%的误检率。虽然该算法平均运行时间为18fps,但仍可以满足视频流畅的需求,因此动态背景下该算法可做为一种有效的运动目标检测算法使用。
- 马琴张兴忠李海芳邓红霞
- 关键词：K-MEANS聚类视觉显著性运动目标检测SURF特征帧差法
