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题名基于生成对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型
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作者
曹建制
佟强
陈玉立
刘秀磊
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机构
北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第7期67-73,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1400402,2018YFC0830202)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题项目(ICDDXN006)
+1 种基金
北京信息科技大学勤信人才项目(2020)
面向边缘计算的创新科研平台建设项目(2020KYNH105)。
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文摘
民航轨迹数据存在采样时间不均匀、空间维度量纲不一致的问题,并且现有轨迹预测方法主要面向行人、车辆等地面交通轨迹,适用于三维空间中的民航轨迹预测方法较少。针对上述问题,提出一种基于生成式对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型。该模型对民航轨迹数据重采样以统一采样间隔,消除不同量纲影响;使用数据中的时序特征和不同目标之间的交互信息生成预测轨迹。实验表明,与传统轨迹预测方法相比,该模型在ADE指标上降低了29%以上,验证了模型在三维空间民航轨迹预测中的有效性。
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关键词
轨迹预测
民航轨迹
长短时记忆网络
生成对抗网络
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Keywords
Trajectory prediction
Flight trajectory
LSTM
Generative adversarial network
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名用于心衰患者重入院预测的LSTM模型
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作者
李臻
陈若愚
鲁兴华
刘秀磊
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机构
北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
匹兹堡大学生物医学信息学系
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第6期343-349,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1400402)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题项目(ICDDXN006)
北京信息科技大学“勤信人才”培育计划项目(QXTCP C202111)。
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文摘
电子健康记录(EHR)中蕴含着丰富的语义信息,目前对EHR的数据挖掘主要基于传统机器学习方法,涉及大量人工特征工程。但由于EHR数据存在维度大、时间跨度长等特点,传统机器学习方法较难有效地捕捉EHR中的深层语义信息。使用LSTM模型对心力衰竭患者的EHR数据进行建模和训练,以30天内重入院作为预测目标开展研究。实验结果表明,LSTM模型能够有效地捕捉EHR时序数据中的语义信息,与传统机器学习方法相比,在ROC-AUC指标上提升了10.48百分点。
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关键词
电子健康记录
深度学习
循环神经网络
心力衰竭
重入院预测
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Keywords
Electronic health records
Deep learning
RNN
Heart failure
Readmission prediction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名煤矿安全本体研究
被引量：9
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作者
史秦甫
刘秀磊
刘旭红
盛立国
黄秩先
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机构
北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室
网络文化与数字传播北京市重点实验室
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2018年第3期42-49,共8页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801407)
国家自然科学基金资助项目(61601039)
+1 种基金
北京信息科技大学科研基金资助项目(1625008)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题资助项目(ICDD201607)
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文摘
总结了目前常用的本体语言、本体构建原则及构建方法,经比较认为构建煤矿安全本体宜采用OWL-DL语言,以循环获取法或七步法作为构建方法;从煤矿挖掘与煤矿灾害事件本体、煤矿安全数据库查询本体、煤矿安全知识概念本体的角度分析了煤矿安全本体研究现状,总结了3种煤矿安全本体的优缺点、应用场景和构建流程,并针对3种煤矿安全本体提出了本体集成策略。
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关键词
煤矿安全本体
本体语言
本体构建
本体集成
煤矿灾害
煤矿安全数据库
煤矿安全知识
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Keywords
coal mine safety ontology
ontology language
ontology construction
ontology integration
coal mine disaster
coal mine safety database
coal mine safety knowledge
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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