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Simulated annealing algorithm for detecting graph isomorphism 被引量:4
1
作者 Geng Xiutang Zhang Kai 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第5期1047-1052,共6页
Evolutionary computation techniques have mostly been used to solve various optimization problems, and it is well known that graph isomorphism problem (GIP) is a nondeterministic polynomial problem. A simulated annea... Evolutionary computation techniques have mostly been used to solve various optimization problems, and it is well known that graph isomorphism problem (GIP) is a nondeterministic polynomial problem. A simulated annealing (SA) algorithm for detecting graph isomorphism is proposed, and the proposed SA algorithm is well suited to deal with random graphs with large size. To verify the validity of the proposed SA algorithm, simulations are performed on three pairs of small graphs and four pairs of large random graphs with edge densities 0.5, 0.1, and 0.01, respectively. The simulation results show that the proposed SA algorithm can detect graph isomorphism with a high probability. 展开更多
关键词 graph isomorphism problem simulated annealing algorithm nondeterministic polynomial problem local search.
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New algorithm applied to vibration equations of time-varying system
2
作者 陈锐林 曾庆元 张俊彦 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2008年第S1期57-60,共4页
Vibration equations of time-varying system are transformed to the form which is suitable to precise integration algorithm.Precision analysis and computation efficiency of new algorithm are implemented.The following co... Vibration equations of time-varying system are transformed to the form which is suitable to precise integration algorithm.Precision analysis and computation efficiency of new algorithm are implemented.The following conclusions can be got.Choosing matrixes M,G and K is certainly flexible.We can place left side of nonlinear terms of vibration equations of time-varying system into right side of equations in precise integration algorithms.The key of transformation from vibration equations of time-varying system to first order differential equations is to form matrix H,which should be assured to be nonsingular.With suitable disposal,precision and computation efficiency of precise integration algorithms are greatly larger than those of general methods. 展开更多
关键词 time-varying system VIBRATION analysis PRECISE INTEGRATION algorithm
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基于路径存储表的Hashgraph共识算法优化与实现
3
作者 刘寅昊 蒋文保 +1 位作者 孙林昆 王勇攀 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期166-178,共13页
Hashgraph是一种数据采用有向无环图(DAG)结构的区块链共识算法,Hashgraph引入了虚拟投票的概念,允许节点在无额外通信开销的情况下并发出块,实现异步场景下的拜占庭容错。然而,Hashgraph提出的虚拟投票算法存在算法时间复杂度较高、共... Hashgraph是一种数据采用有向无环图(DAG)结构的区块链共识算法,Hashgraph引入了虚拟投票的概念,允许节点在无额外通信开销的情况下并发出块,实现异步场景下的拜占庭容错。然而,Hashgraph提出的虚拟投票算法存在算法时间复杂度较高、共识运行逻辑过于复杂等问题。为此,提出一种基于路径存储表的Hashgraph优化方案。首先,提出一种基于顶点可达表的见证人判定方法,通过存储路径的方式实时记录生成事件与历史事件的可达关系,在轮次划分阶段,通过查询顶点事件的可达信息取代回溯算法,降低见证人判断算法的时间复杂度;其次,针对顶点可达表无法跨轮次判断事件关系的问题,提出一种基于历史可达表的知名见证人判定方法,历史可达表将存储见证人与历史事件之间的可达关系,通过查询历史可达表解决知名见证人判定阶段需要反复回溯视图的问题;最后,根据顶点可达表和历史可达表改进Hashgraph中复杂的共识计算,提升算法效率,加快事件确认速度。实验结果表明,所提优化方案与Hashgraph原共识算法相比,算法运行效率提升65.76%,在吞吐量方面平均提升41.27%。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 有向无环图 Hashgraph协议 拜占庭容错
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基于改进GraphSAGE算法的浏览器指纹追踪
4
作者 楚小茜 张建辉 +1 位作者 张德升 苏珲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期409-415,共7页
当前Web追踪领域主要使用浏览器指纹对用户进行追踪。针对浏览器指纹追踪技术存在指纹随时间动态变化、不易长期追踪等问题,提出一种关注节点和边缘特征的改进图采样聚合算法(An Improved Graph SAmple and AGgregatE with Both Node an... 当前Web追踪领域主要使用浏览器指纹对用户进行追踪。针对浏览器指纹追踪技术存在指纹随时间动态变化、不易长期追踪等问题,提出一种关注节点和边缘特征的改进图采样聚合算法(An Improved Graph SAmple and AGgregatE with Both Node and Edge Features,NE-GraphSAGE)用于浏览器指纹追踪。首先以浏览器指纹为节点、指纹之间特征相似度为边构建图数据。其次对图神经网络中的GraphSAGE算法进行改进使其不仅能关注节点特征,而且能捕获边缘信息并对边缘分类,从而识别指纹。最后将NE-GraphSAGE算法与Eckersley算法、FPStalker算法和LSTM算法进行对比,验证NE-GraphSAGE算法的识别效果。实验结果表明,NE-GraphSAGE算法在准确率和追踪时长上均有不同程度的提升,最大追踪时长可达80天,相比其他3种算法性能更优,验证了NE-GraphSAGE算法对浏览器指纹长期追踪的能力。 展开更多
关键词 浏览器指纹 图神经网络 graphSAGE算法 用户追踪 边缘分类
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基于集成学习的恶意代码动态检测方法 被引量:1
5
作者 刘强 王坚 +1 位作者 王亚男 王珊 《信息网络安全》 北大核心 2025年第1期159-172,共14页
在当前网络环境中,不断升级的恶意代码变种为网络安全带来了巨大挑战。现有的人工智能模型虽然在恶意代码检测方面成效明显,但仍存在两个不可忽视的缺点。一是泛化能力较差,虽然在训练数据上表现优异,但受概念漂移现象的影响,在实际测... 在当前网络环境中,不断升级的恶意代码变种为网络安全带来了巨大挑战。现有的人工智能模型虽然在恶意代码检测方面成效明显,但仍存在两个不可忽视的缺点。一是泛化能力较差,虽然在训练数据上表现优异,但受概念漂移现象的影响,在实际测试中性能不够理想;二是鲁棒性不佳,容易受到对抗样本的攻击。为解决上述问题,文章提出一种基于集成学习的恶意代码动态检测方法,根据API序列的不同特征,分别构建统计特征分析模块、语义特征分析模块和结构特征分析模块,各模块针对性地进行恶意代码检测,最后融合各模块分析结果,得出最终检测结论。在Speakeasy数据集上的实验结果表明,与现有研究方法相比,该方法各项性能指标具有明显优势,同时具有较好的鲁棒性,能够有效抵抗针对API序列的两种对抗攻击。 展开更多
关键词 恶意代码检测 n-gram算法 Transformer编码器 图神经网络 对抗性攻击
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基于图神经网络铁路桥梁主梁推荐算法研究
6
作者 柏华军 郑洪 +1 位作者 陈瓴 桂浩 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期72-79,共8页
随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基... 随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基于图神经网络AGOAM模型的铁路桥梁主梁推荐算法,实现桥跨范围控制点的主梁选型,为桥跨方案智能决策算法提供支撑。深入研究前沿智能推荐技术,提出由预处理层、子图构建层、节点匹配层、图池化层和图匹配层组成的AGOAM模型,基于控制点-梁型的内外部属性交互技术和融合注意力机制的本体特征加强技术,实现控制点和梁型图谱嵌入表示优化和基于相识度算法控制点与梁型高效匹配。模型在验证集AUC、LogLoss、Precision、NDCG指标表明,算法准确度、排序能力和推荐质量效果良好。 展开更多
关键词 铁路桥梁 布孔设计 图神经网络 智能设计 注意力机制 推荐算法 相识度算法
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自适应不完备多视角聚类
7
作者 陈梅 马学艳 +2 位作者 张弛 张锦宏 钱罗雄 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1059-1073,共15页
高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。... 高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。在初始图构建中,AIM模型采用有效视角的相似度均值来填充对应位置的缺失值,以获取数据更加完整的潜在结构,同时引入稀疏约束来提高模型对噪声的鲁棒性;在图优化过程中,引入低秩约束捕获数据的全局结构,通过谱约束增强类内数据间的紧密性,使仿射图具有更清晰的块对角结构,并引入一致性约束最小化各视角的仿射图与一致表征之间的差异来捕获视角间的互补信息,得到具有高鉴别特征的一致鲁棒表征图。与9种不完备多视角聚类方法在真实和多种缺失率下仿真的不完备多视角数据集中进行实验对比,结果表明:AIM模型均获得了最好的聚类性能。 展开更多
关键词 自适应构图 低秩表示 图融合 图算法 不完备多视角聚类
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安全高效的多四向穿梭车路径规划及实时避碰
8
作者 项前 梁光煜 +1 位作者 鲍劲松 周亚勤 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2755-2771,共17页
为了进一步提升四向穿梭车仓储系统的安全性和效率,合理规划多车路径以及实时避碰问题亟待解决。为了降低车辆碰撞风险,提出了基于改进A*的四向穿梭车避碰路径规划算法,通过对路径搜索节点的碰撞风险表征与预判,使得路径规划算法获得避... 为了进一步提升四向穿梭车仓储系统的安全性和效率,合理规划多车路径以及实时避碰问题亟待解决。为了降低车辆碰撞风险,提出了基于改进A*的四向穿梭车避碰路径规划算法,通过对路径搜索节点的碰撞风险表征与预判,使得路径规划算法获得避碰能力。为了解决多车路径规划问题,基于改进A*避碰算法评价路径成本,以及交通冲突图表示多车路径碰撞风险结构,建立路径质量量化评价模型,在此基础上,以降低碰撞风险与最短路径为目标,提出了基于多目标差分进化的多车路径优化算法,求解均衡双目标的多车最优路径。为了实现多车作业实时避碰,提出基于交通冲突图分析与避碰路径调整的实时避碰方法。通过随机仓储任务试验,与不考虑避碰的A*算法相比,随着车辆数2~10逐渐递增,所提方法能降低碰撞风险91.6%~77.3%,提高作业效率2.9%~26.2%,实现快速响应动态环境变化的多车作业避碰,试验及应用表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 四向穿梭车 路径规划 实时避碰 碰撞风险 路径质量评价 交通冲突图 A^(*)算法
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基于快速特征逼近谱图注意力网络的滚动轴承半监督智能故障诊断研究
9
作者 宁少慧 杜越 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期33-39,共7页
基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据... 基于图注意力网络的诊断模型在故障诊断全监督任务中有较好的表现,但在半监督任务中表现欠佳。针对此问题,构建一种基于快速特征逼近谱图注意力网络的半监督滚动轴承智能故障诊断模型。通过K近邻图方法将振动信号转为可用于诊断的图数据,丰富了数据特征;将图数据输入到构建的诊断模型中,学习故障信息特征,并分析不同的标签比例训练集的诊断结果。同时,分析了Sum、Mean、Max 3种池化方式和超参数对诊断模型的影响;最后,分别在两组实验轴承数据集上进行验证。结果表明:所提模型可以有效地捕获图的全局模式,降低计算复杂度,在全监督诊断任务中其诊断准确率可以保持在99%以上;在标签比例为10%的半监督任务中,其诊断准确率仍能保持在93.5%,所提诊断模型在半监督任务中有良好表现。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 快速特征逼近谱图注意力网络 K近邻图算法
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利用知识图神经推荐算法实时评估危险品道路运输风险
10
作者 王占中 兰若冰 +1 位作者 杨萌 张书源 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期1253-1261,共9页
基于知识图神经推荐算法(KGCN)进行危险品道路运输实时风险评估,旨在通过实时评估危险品道路运输风险,及时发现高风险因素,提前调整运输状态,降低危险品道路运输发生风险的概率和避免造成严重的事故后果。构建危险品道路运输事件知识图... 基于知识图神经推荐算法(KGCN)进行危险品道路运输实时风险评估,旨在通过实时评估危险品道路运输风险,及时发现高风险因素,提前调整运输状态,降低危险品道路运输发生风险的概率和避免造成严重的事故后果。构建危险品道路运输事件知识图谱,基于图神经网络(GNN)将该知识图谱嵌入推荐算法,计算风险因素导致风险事件发生的可能性,针对危险品道路运输事件给出个性化的风险评估结果。该方法简化了实时数据处理操作,克服了实时数据稀疏的困难,以54097条货物道路运输报警数据为实例进行验证,得出AUC值稳定在0.83左右,计算结果可靠。 展开更多
关键词 道路运输 实时风险评估 知识图谱 图神经网络 推荐算法
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梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测
11
作者 张英俊 闫薇薇 +2 位作者 谢斌红 张睿 陆望东 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2203-2210,共8页
开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDF... 开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDFN-OWOD)网络模型。针对未知类召回率偏低的问题,提出梯度区分性表征模块(GDRM),即利用反向传播的梯度差异区分未知类别和背景,以提高未知类召回率;此外,引入基于图分割的框聚类(GSBC)算法将物体边界框的确定建模为图分解问题,从而减少冗余的边界框,进而降低模型的计算量;针对未知类误识别的问题,采用基于特征范数的分类器(FN-BC)选择性能最优的卷积层识别已知和未知类别,以达到更高的识别准确率。在M-OWODB数据集上的实验结果表明,与最优对比模型相比在T1、T2、T3任务中GDFN-OWOD的未知类召回率分别提升了1.1、2.1、0.9个百分点,而绝对开集误差(A-OSE)分别降低了35.1%、28.7%和12.2%。可见,与现有的OWOD网络模型相比,所提网络模型有效缓解了未知类的召回率偏低和误识别的问题。 展开更多
关键词 开放世界目标检测 反向传播梯度 图分割算法 特征范数 卷积神经网络
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有向无环图建模的自动导引车任务调度优化
12
作者 胡毅 崔梦笙 +1 位作者 张曦阳 赵彦庆 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1680-1688,共9页
针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约... 针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约束和任务节点信息随环境变化,以最小化AGV行驶总距离为目标,建立基于有向无环图建模的动态旅行商问题(DAGDTSP)模型,提出改进遗传算法(IGA)求解模型.实验结果表明,针对AGV任务调度方案的优化,利用IGA算法,能够有效地求解固定任务选择策略下的优化调度方案. BPSO嵌套框架能够提升求解质量,所求解的优化调度方案能够在一定程度上适应任务变化. DAGDTSP模型在不同环境参数设置的测试问题上具备准确性. 展开更多
关键词 任务调度 行驶总距离 有向无环图 遗传算法 粒子群优化算法
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基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法
13
作者 陈熙源 崔天昊 钟雨露 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期81-91,共11页
在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能... 在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能和估计精度,针对传统因子图优化算法中量测噪声协方差矩阵不准确带来状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段将自适应MCMC引入因子图优化框架,在先验中通过MCMC算法将对后验概率采样转化为对先验概率和似然概率的乘积进行采样,并引入自适应策略提高采样效率,得到后验概率对应的样本集。在后验中,通过KL散度最小化近似后验和真实后验,从而精确估计GNSS时变量测噪声协方差;其次,引入新息χ^(2)检测算法,通过构建假设检验统计量和量测异常边界值来检测和剔除粗差。所提方法在减小粗差干扰的同时能有效估计GNSS时变量测噪声。由INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验表明,所提方法相比普通因子图优化算法和基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化算法在水平定位均方根误差上分别减小了20.4%、11.9%和71.6%、25.2%,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 组合导航 因子图优化 自适应MCMC 新息χ^(2)检测算法
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基于快速学习图卷积网络的滚动轴承故障诊断研究
14
作者 宁少慧 董振才 +1 位作者 戎有志 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期53-59,共7页
图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域... 图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域信号转化为频域数据,再利用K近邻(KNN)算法将频域信号转换为图数据,以图数据显示频域特征,极大丰富了输入信息;引入快速学习图卷积网络(Fast-GCN)模型,通过重要性采样对故障特征进行学习;最后,利用Log-Softmax函数输出最终分类结果,从而实现滚动轴承单一故障的分类。实验结果表明:所提模型在保证故障分类准确率的前提下,诊断速度显著提升,甚至比图卷积神经网络(GCN)的诊断速度增加了约1倍,且所提方法具有良好的半监督诊断性能与泛化能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 K近邻(KNN)算法 快速傅里叶变换(FFT) 快速学习图卷积网络(Fast-GCN)
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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究
15
作者 张红 巩蕾 +1 位作者 曹洁 张玺君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期764-771,796,共9页
针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性... 针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性,通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征,构建考虑动态时空特征的预测模型,并借助蜉蝣优化算法优化超参数。研究表明:在PeMSD7(M)数据集上,15、30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%、9.06%和10.72%,本文方法具有有效性与优越性。 展开更多
关键词 交通流预测 动态时空特性 超参数 蜉蝣优化算法 时间卷积网络 门控线性单元 注意力机制 图卷积网络
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基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法
16
作者 秦学斌 许爱珍 周毓凡 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期181-188,共8页
由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-t... 由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-tree算法和基于体素化的八叉树滤波算法构成的复合索引结构对点云数据进行精简和滤波,剔除点云数据中的异常点和高噪声点;再通过基于K-means聚类对精简后的点云数据进行图卷积神经网络运算提取出地面点,非地面点通过聚类方法寻找邻域构成三角面,利用三角面的法向量拟合非地面即得到曲面;最后计算拟合最优地面和非地面的交线即为所求的道路边界线。试验结果表明:提出的道路边界检测算法能很好地检测出边界线,为矿山道路无人驾驶提供安全范围,有助于提升无人运行矿车驾驶的安全性。 展开更多
关键词 点云滤波 kd-tree算法 K-MEANS聚类 图卷积网络 边界线检测
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面向YOLO神经网络的数据流架构优化研究 被引量:2
17
作者 穆宇栋 李文明 +5 位作者 范志华 吴萌 吴海彬 安学军 叶笑春 范东睿 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期82-99,共18页
YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行... YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行模式与神经网络算法匹配度高,更能充分挖掘其中的数据并行性。然而,在数据流架构上部署YOLO神经网络时面临三个问题:(1)数据流架构的数据流图映射并不能结合YOLO神经网络中卷积层卷积核较小的特点,造成卷积运算数据复用率过低的问题,并进一步降低计算部件利用率;(2)数据流架构在算子调度时无法利用算子间结构高度耦合的特点,导致大量数据重复读取;(3)数据流架构上的数据存取与执行高度耦合、串序执行,导致数据存取延迟过高。为解决这些问题,本文设计了面向YOLO神经网络的数据流加速器DFU-Y。首先,结合卷积嵌套循环的执行模式,本文分析了小卷积核卷积运算的数据复用特征,并提出了更有利于执行单元内部数据复用的数据流图映射算法,从而整体提升卷积运行效率;然后,为充分利用结构耦合的算子间的数据复用,DFU-Y提出数据流图层次上的算子融合调度机制以减少数据存取次数、提升神经网络运行效率;最后,DFU-Y通过双缓存解耦合数据存取与执行,从而并行执行数据存取与运算,掩盖了程序间的数据传输延迟,提高了计算部件利用率。实验表明,相较数据流架构(DFU)和GPU(NVIDIA Xavier NX),DFU-Y分别获得2.527倍、1.334倍的性能提升和2.658倍、3.464倍的能效提升;同时,相较YOLO专用加速器(Arria-YOLO),DFU-Y在保持较好通用性的同时,达到了其性能的72.97%、能效的87.41%。 展开更多
关键词 YOLO算法 数据流架构 数据流图优化 卷积神经网络 神经网络加速
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列控车载设备故障诊断的知识图谱构建与应用 被引量:2
18
作者 刘丹 张振海 +1 位作者 翟秋宇 余家乐 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第5期184-192,共9页
车载设备是列车运行控制系统的核心组成部分,为减少车载设备故障发生频次和故障处理的时间损耗,需要对车载设备的运行状态和故障现象进行准确地分析和诊断。知识图谱技术作为人工智能领域的研究热点,在现有传统故障诊断方法未有效利用... 车载设备是列车运行控制系统的核心组成部分,为减少车载设备故障发生频次和故障处理的时间损耗,需要对车载设备的运行状态和故障现象进行准确地分析和诊断。知识图谱技术作为人工智能领域的研究热点,在现有传统故障诊断方法未有效利用非结构化的先验知识和处理结果不具解释性的问题上可提供新的解决思路,因此,提出一种基于知识图谱的列控车载设备故障诊断方法。实体识别是构建图谱的关键技术之一,结合传统中文实体识别方法存在识别效果不佳和全局语义难以共享问题,采用Graph Attention和CRF相结合的神经网络模型来实现实体识别。首先,以近三年某铁路局的列控车载设备典型故障分析报告作为实验数据集进行预处理;接着,对Graph Attention神经网络模型进行训练与优化,由条件随机场模型(CRF)得到最优的文本标签序列;为验证该方法在实体识别中的有效性,在同一语料环境下,将Graph Attention-CRF神经网络模型与其他3种模型作对比,结果表明,本文提出的模型F1值可达94.24%,实体识别准确率较当前主流的BiLSTM-CRF模型提升4.51%,较FLAT模型提升2.42%,测试时间也只比用时最短的BiLSTM-CRF模型多0.41 s。最后,利用设定的关系匹配规则将识别的实体进行链接和匹配来完成包含车载设备故障信息的知识图谱,并以图谱问答的故障诊断方式给维修工作人员提供决策辅助。 展开更多
关键词 列控车载设备 故障诊断 知识图谱 graph Attention-CRF算法 智能问答 辅助决策
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复杂地区铁路工程建设风险知识图谱的建立与分析方法 被引量:2
19
作者 李晓健 陈雍君 +3 位作者 邱实 卢睿 蔡超勋 石越峰 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期187-196,共10页
极端气候环境和活跃的地理地质条件导致铁路工程建设风险灾变趋势不明以及关键影响因素评估困难。提出建立知识图谱来演绎与分析铁路工程建设风险的方法,从因果视角通过自顶向下和自底向上相结合的方式建立复杂地区铁路工程建设风险知... 极端气候环境和活跃的地理地质条件导致铁路工程建设风险灾变趋势不明以及关键影响因素评估困难。提出建立知识图谱来演绎与分析铁路工程建设风险的方法,从因果视角通过自顶向下和自底向上相结合的方式建立复杂地区铁路工程建设风险知识图谱,揭示风险因素之间的层级关系;运用网络密度、卡茨中心性指标对知识图谱进行整体性分析与风险排序;构建基于改进Floyd-Warshall算法的多源最长路径计算模型,用于求解有向-无环-无权网络的风险致因链;以复杂地区铁路“四电”接触网工程建设风险为例进行论证。该方法的分析结果为复杂地区铁路工程建设风险预防与管控措施的制定提供理论依据,对于指导复杂地区铁路工程的可靠性建设具有积极意义。 展开更多
关键词 复杂地区 铁路工程 知识图谱 Floyd-Warshall算法 卡茨中心性
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融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐 被引量:1
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作者 金颖 闵巍庆 +2 位作者 周鹏飞 梅舒欢 蒋树强 《食品科学》 北大核心 2025年第6期29-37,共9页
本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法。该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求。首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food... 本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法。该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求。首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food knowledge-aware network,NG-FKN)进行个性化菜谱推荐,再进行营养套餐推荐(nutritional food combination recommendation,NFCR)。NG-FKN从食品营养知识图谱中提取营养信息,引导捕捉用户偏好,实现个性化菜谱推荐。NFCR结合用户饮食偏好与营养需求,采用基于营养支配的非劣排序遗传算法优化多个目标,获得营养套餐推荐列表。此外,构建食品营养知识图谱与食品-用户的交互数据集,包含19 669条菜谱数据,并在该数据集上对所提方法进行评估。同时还引入中国健康膳食指数和食物多样性评分两个指标用于评估推荐套餐的营养价值。在所提数据集上的实验结果表明,本研究方法优于目前主流的方法,可以提升膳食营养推荐的性能。 展开更多
关键词 膳食推荐 营养套餐 知识图谱 多目标优化 遗传算法
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