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基于FireNet的古建筑火灾检测方法研究及改进 被引量：4
1
作者 陈庆典 钟晨 +1 位作者 刘慧 王晓辉 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2024年第2期183-188,共6页
针对古建筑火灾检测需要快速、准确及实时的需求,建立了一个专门用于古建筑火灾检测的数据集,用于古建筑火灾检测的深度学习研究。利用CBAM注意力机制模块,结合多尺度特征融合,对FireNet网络进行改进,提出适用于古建筑火灾检测的轻量级F... 针对古建筑火灾检测需要快速、准确及实时的需求,建立了一个专门用于古建筑火灾检测的数据集,用于古建筑火灾检测的深度学习研究。利用CBAM注意力机制模块,结合多尺度特征融合,对FireNet网络进行改进,提出适用于古建筑火灾检测的轻量级FireNet-AMF网络,在FireNet数据集和本文构建的古建筑火灾检测数据集上验证了FireNet-AMF网络的火灾检测能力。与改进前的网络相比,FireNet-AMF网络在FireNet数据集上对火灾识别的准确率达到了95.08%,与原网络相比提高了1.17%,在本文构建的古建筑火灾检测数据集上的准确率达到了95.62%,比原网络提高了1.62%。该网络在保证轻量级的同时也保证了在古建筑火灾检测中较高的检测精度。 展开更多
关键词 古建筑 火灾检测 图像分类 FireNet 注意力机制 多尺度特征融合
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基于异构指令图的恶意软件分类方法研究 被引量：2
2
作者 钱丽萍 吉晓梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期299-308,共10页
恶意软件是当今互联网上最大的安全威胁之一。目前基于图深度学习的恶意软件分类研究未考虑同家族恶意软件的控制流信息所隐含的内在相似性。针对该问题提出了一种基于异构指令图的恶意软件分类方法MCHIG,包括三个阶段:异构指令图生成... 恶意软件是当今互联网上最大的安全威胁之一。目前基于图深度学习的恶意软件分类研究未考虑同家族恶意软件的控制流信息所隐含的内在相似性。针对该问题提出了一种基于异构指令图的恶意软件分类方法MCHIG,包括三个阶段:异构指令图生成、结点嵌入和恶意软件分类,首先生成数据集MyHIG,再应用GraphSAGE对不同类型的边分别进行消息传递,完成异构指令图文件结点分类和指令结点嵌入,最后基于控制流图完成恶意软件分类任务。在BIG2015数据集上嵌入阶段的分类精度达到97.81%,分类阶段分别进行了五折和十折交叉验证,其中十折交叉验证的性能更佳,准确度达到99.91%,在BODMAS_mini少样本数据集上,在嵌入阶段达到96.53%,在分类阶段达到98.76%,优于目前较先进的其他恶意软件分类模型。 展开更多
关键词 恶意软件分类 异构指令图 图深度学习 控制流图
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基于多群体混合智能优化算法的卸载决策寻优方法 被引量：2
3
作者 方浩添 田乐 郭茂祖 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1573-1583,共11页
在移动边缘计算的网络架构中,为权衡降低计算应用卸载的能耗与时延,引入卸载决策控制器,并通过卸载决策寻优算法得到最优卸载决策。结合人工蜂群算法和人工鱼群算法提出新的人工蜂-鱼群(artificial bee colony-fish swarm,ABC-FS)算法,... 在移动边缘计算的网络架构中,为权衡降低计算应用卸载的能耗与时延,引入卸载决策控制器,并通过卸载决策寻优算法得到最优卸载决策。结合人工蜂群算法和人工鱼群算法提出新的人工蜂-鱼群(artificial bee colony-fish swarm,ABC-FS)算法,在此基础上引入高斯衰减函数将算法参数由静态变为动态,并将改进粒子群算法的惯性权重因子引入算法中,从而得到一种多群体混合智能优化算法;设计联合优化时延与能耗的目标函数,再依据泊松概率进行仿真实验。仿真实验结果表明,提出的卸载策略寻优算法,与多组对照组相比,收敛速度更快,且在多接入边缘计算的场景下能权衡降低系统中任务卸载的总时延与总能耗。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 人工鱼群算法 人工蜂群算法 自相似排队模型 高斯衰减函数 粒子群算法 惯性权重因子
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基于HHT-LSTM的冬奥会临时设施运行趋势预测方法研究 被引量：1
4
作者 常明煜 田乐 郭茂祖 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期228-237,共10页
针对冬奥会延庆赛区临时设施的安全性和可使用性,本文充分结合信号处理算法与深度神经网络,提出了一种由希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对时序数据进行信号分解和信号特征提取,长短期记忆网络(long short-term memory,LS... 针对冬奥会延庆赛区临时设施的安全性和可使用性,本文充分结合信号处理算法与深度神经网络,提出了一种由希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对时序数据进行信号分解和信号特征提取,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)进行临时设施运行趋势预测2部分构成模型。该模型基于受严寒天气和大客流诱发的看台振动等一系列外因影响所测得的真实振动和倾角数据,实现对设施进行有效的预测,以避免发生安全问题,解决了由于受数据中一些无关特征因素的干扰导致预测准确度低的问题。论文提出的方法与循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、门控循环网络(gated recurrent neural network,GRU)、双向RNN和双向GRU等运行趋势预测方法进行比较,验证了本文方法的可行性和有效性,实验结果也说明所提出的模型在此类任务中表现非常出色。 展开更多
关键词 时间序列预测 希尔伯特黄变换 长短期记忆网络 信号处理 趋势预测 临时设施 预测方法 数据分析 自然语言处理
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基于深度学习的图像修复方法研究进展 被引量：7
5
作者 陈文祥 田启川 +2 位作者 廉露 张晓行 王浩吉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第22期58-73,共16页
图像修复是通过算法或技术对受损或缺失的图像进行恢复和修复的过程,是计算机视觉领域的研究热点之一。梳理了近些年基于深度学习的图像修复方法的发展脉络,将其分为单模态图像修复方法和多模态图像修复方法。单模态图像修复方法分为基... 图像修复是通过算法或技术对受损或缺失的图像进行恢复和修复的过程,是计算机视觉领域的研究热点之一。梳理了近些年基于深度学习的图像修复方法的发展脉络,将其分为单模态图像修复方法和多模态图像修复方法。单模态图像修复方法分为基于卷积自编码的图像修复方法、基于GAN的图像修复方法、基于Transformer的图像修复方法和基于扩散模型的图像修复方法,而多模态图像修复方法分为基于文本引导的图像修复方法、基于音频引导的图像修复方法、基于视频引导的图像修复方法和基于多模态融合的图像修复方法。对比分析了各类方法的原理和优缺点,介绍了常用数据集和评价指标,评估了代表性方法在常用数据集上的性能表现,并对该领域目前存在的挑战和未来的发展方向进行了分析和展望。 展开更多
关键词 图像修复 计算机视觉 深度学习
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张拉整体结构的智能化找形研究进展 被引量：1
6
作者 郭茂祖 李卓璇 +1 位作者 李阳 邵首飞 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期4824-4833,共10页
近年来,“未来的结构体系”张拉整体结构得到学术界的广泛关注。其中,找形是张拉整体结构设计的关键步骤,即确定结构的平衡状态的过程。随着人工智能逐渐应用到各个领域,张拉整体结构的智能找形方法也应运而生,通过使用人工智能技术改... 近年来,“未来的结构体系”张拉整体结构得到学术界的广泛关注。其中,找形是张拉整体结构设计的关键步骤,即确定结构的平衡状态的过程。随着人工智能逐渐应用到各个领域,张拉整体结构的智能找形方法也应运而生,通过使用人工智能技术改进传统的找形方法,以达到简化找形流程的目的。首先介绍人工智能在建筑领域的应用;其次,阐述使用人工智能技术改进张拉整体结构找形方法的研究意义;然后介绍张拉整体结构几种常用的传统的找形方法及其优缺点,再通过调研大量文献,对现在最新的张拉整体结构智能找形方法,特别是优化算法和神经网络方法进行详细介绍和分析;最后,预测并分析总结该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势。 展开更多
关键词 张拉整体结构 人工智能 找形方法 优化算法 神经网络
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改进注意力混合自动编码器视频异常检测研究 被引量：1
7
作者 陈兆波 张琳 马晓轩 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第1期130-139,共10页
视频异常检测是计算机视觉领域的重要研究内容之一,广泛应用于交通、公共安全等领域。然而,目前视频异常检测领域存在单个预测模型易受噪声干扰、单个重构模型存在泛化异常等问题。为了解决这些问题,提出了一种结合重构和预测模型的视... 视频异常检测是计算机视觉领域的重要研究内容之一,广泛应用于交通、公共安全等领域。然而,目前视频异常检测领域存在单个预测模型易受噪声干扰、单个重构模型存在泛化异常等问题。为了解决这些问题,提出了一种结合重构和预测模型的视频异常检测方法。在正常光流数据上训练具有注意力机制和内存增强模块的重构网络,再将重构后的光流和原始视频帧同时输入未来帧预测网络中,以重构光流为条件辅助帧预测网络更好地生成未来帧。为了提取更有效的特征,提出了一种残差卷积注意力模块SRCAM以促进重构和预测网络在全局和局部层面有效学习潜在空间的特征表示,从而增强模型对视频中异常事件的检测能力,提高模型的鲁棒性。通过在UCSD Ped2和CUHK Avenue这2个常用的视频异常检测数据集上进行的广泛的实验评估,表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 视频异常检测 注意力机制 流重构 帧预测 自动编码器
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改进Yolov5s的木材表面缺陷实时检测方法 被引量：1
8
作者 荣强 田启川 谭润 《林产工业》 北大核心 2025年第1期64-71,共8页
提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度... 提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度,减少了背景的干扰。成功构建了一种重颈部轻主干的轻量化模型LW-Yolov5。最后,通过构建损失函数,使用双重知识蒸馏策略对新模型进行训练。结果表明:新模型的计算量和参数量分别减少了52.8%和49.5%,CPU推理速度提高了31.6%,检测速度为20.4 FPS,GPU检测速度达到了137 FPS,模型体积仅为7.1 MB,更易于部署,且快速性优于当前主流的单阶段检测网络。在大规模木材缺陷数据集上的平均检测精度mAP为82.5%,检测精度较高。 展开更多
关键词 木材缺陷 缺陷检测 Yolov5算法 轻量化网络 知识蒸馏
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基于BIM的多尺度建筑消防信息检索方法研究 被引量：8
9
作者 王佳 高新傲 +2 位作者 肖磊 李继宝 周小平 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2021年第4期574-578,共5页
提出一种面向BIM数据的多尺度建筑消防信息检索方法。首先利用知识图谱技术构建一个全面、可查询的建筑消防语义图谱,提高数据的可理解性;然后通过自然语言处理技术,对查询语句进行分词和语义消歧,实体识别和句法分析,识别查询意图,构... 提出一种面向BIM数据的多尺度建筑消防信息检索方法。首先利用知识图谱技术构建一个全面、可查询的建筑消防语义图谱,提高数据的可理解性;然后通过自然语言处理技术,对查询语句进行分词和语义消歧,实体识别和句法分析,识别查询意图,构建查询的逻辑表达式;最终映射到不同尺度对应的查询模板,实现多尺度信息检索。实验结果表明,所提多尺度方法在多尺度信息检索上可实现0.929的查准率和0.795的查全率,在单尺度信息检索(设备检索)上较现有基于关键词的方法提升0.293准确率和0.240的查全率,推动了新型消防管理系统检索能力的优化和升级。 展开更多
关键词 消防 BIM 建筑消防 信息检索
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数据中心机房温度T-S模糊预测模型
10
作者 魏东 吴淦 孔明 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1163-1176,共14页
数据中心空调末端系统预测控制的基础是对机柜入口温度的多步预测。为了改善预测模型的预测精度和可移植性,提出一种数据中心机房温度非线性Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型构建方法。首先,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics... 数据中心空调末端系统预测控制的基础是对机柜入口温度的多步预测。为了改善预测模型的预测精度和可移植性,提出一种数据中心机房温度非线性Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型构建方法。首先,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟方法建立机房CFD模型,并设计了数据采集策略,以捕捉系统的完整动态特性;然后,为了解决模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优的问题,采用改进天牛须搜索算法对其进行优化,实现了T-S模糊模型的前件结构辨识;最后,采用容积卡尔曼滤波算法进行T-S模糊模型的后件参数辨识和在线修正。实验结果表明,与传统T-S模糊模型相比,此方法构建的T-S模糊模型具有更高的计算效率和预测精度,通过后件参数的更新可满足模型可移植的要求。 展开更多
关键词 数据中心 CFD T-S模糊模型 天牛须搜索算法 容积卡尔曼滤波
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低资源场景下的命名实体识别研究综述
11
作者 钱丽萍 崔雨婷 +2 位作者 廉露 陈艳鹏 黄楠楠 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期1-23,共23页
命名实体识别是信息抽取的关键任务之一,旨在从非结构化文本中识别出特定的实体及其类型。现有的基于机器学习和深度学习的方法通常需要大量标注数据,而实际应用中获取这些数据往往受到资源、时间和成本的限制。因此,低资源场景下的命... 命名实体识别是信息抽取的关键任务之一,旨在从非结构化文本中识别出特定的实体及其类型。现有的基于机器学习和深度学习的方法通常需要大量标注数据,而实际应用中获取这些数据往往受到资源、时间和成本的限制。因此,低资源场景下的命名实体识别问题已经成为一个亟待解决的挑战。系统总结并分析了现有学术成果,明确了相关任务定义,并将其在低资源场景下划分为三类;接着深入探讨了五种主要技术路径:迁移学习、数据增强、提示学习、对比学习、元学习,分析了它们的局限性及未来改进方向;介绍了相关数据集和评价指标,并总结分析了典型技术方法的实验结果。最后,从整体上分析了当前低资源命名实体识别面临的挑战及未来研究趋势。 展开更多
关键词 命名实体识别(NER) 低资源场景 深度学习 自然语言处理
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电梯群控仿真模型构建及群控调度策略研究
12
作者 魏东 张靖媛 方硕 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1895-1905,共11页
当前电梯群控调度系统的调试安全性不足、设计评估难度大、调试成本高昂。为此,构建了电梯群控仿真模型,并基于该模型,根据乘客平均候梯时间、长时间候梯率、电梯能耗等指标对电梯群控调度方案进行动态评估。针对电梯运行效率和乘客乘... 当前电梯群控调度系统的调试安全性不足、设计评估难度大、调试成本高昂。为此,构建了电梯群控仿真模型,并基于该模型,根据乘客平均候梯时间、长时间候梯率、电梯能耗等指标对电梯群控调度方案进行动态评估。针对电梯运行效率和乘客乘梯舒适度有待提高的问题,采用深度Q网络(deep Q network,DQN)实现电梯群控优化调度,根据影响电梯运载效率的主要因素设计相应的状态空间、奖励信号和智能体结构;鉴于强化学习智能体的在线训练耗时长,无法提供实时决策,利用电梯群控仿真模型的运行数据训练前馈神经网络,构建电梯群控环境预测模型作为智能体训练环境。在电梯群控仿真模型中进行仿真实验,结果表明:相较于目前广泛应用的最小响应时间策略,所提策略减少了乘客平均候梯时间、乘客平均乘梯时间、长时间候梯率、电梯启停次数,增加了5 min平均到达人数。 展开更多
关键词 强化学习 深度Q网络 电梯群控系统 电梯调度
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数据中心制冷系统强化学习控制
13
作者 魏东 贾宇辰 韩少然 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期422-433,共12页
数据中心制冷系统需要全年不间断运行,其能耗不容忽视,且传统PID控制方法难以实现系统整体节能。为此提出数据中心制冷系统强化学习控制方法,控制目标为在满足制冷要求的前提下提升系统整体能效。设计双层递阶控制结构,针对上层优化层... 数据中心制冷系统需要全年不间断运行,其能耗不容忽视,且传统PID控制方法难以实现系统整体节能。为此提出数据中心制冷系统强化学习控制方法,控制目标为在满足制冷要求的前提下提升系统整体能效。设计双层递阶控制结构,针对上层优化层提出多步预测深度确定性策略梯度MP-DDPG算法,利用DDPG处理制冷系统多维连续动作空间问题,以求取空气处理机组水阀开度以及制冷站系统各回路的最佳设定值,同时通过多步预测提升算法效率,并在实时控制阶段克服系统大时滞影响。下层现场控制层通过PID控制使被控变量跟踪优化层得出的最优设定值,可在不破坏原有现场控制系统的情况下实现性能优化。针对无模型强化学习控制难以满足控制实时性问题,首先构建系统预测模型,将强化学习控制器与其进行离线交互训练,然后实现在线实时控制。实验结果表明,与传统DDPG算法相比,控制器学习效率提升50%;与PID和MP-DQN相比,系统动态性能得到了改善,且整体能效提升约30.149%和11.6%。 展开更多
关键词 数据中心制冷系统 预测控制 强化学习 深度确定性策略梯度法 集成学习
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融合知识图谱和案例推理的燃气应急辅助决策研究 被引量：5
14
作者 胡玉玲 万雨瑞 +1 位作者 李紫旋 齐子琛 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2024年第2期143-148,共6页
燃气事故发生时,应急处置人员基于文本资料查询应急处置方案难以满足处置科学性与快速性的需求。为此,提出了一种融合知识图谱和案例推理的燃气应急辅助决策方法。将已有燃气事故案例文本资料以知识图谱的形式存储与表示,利用案例推理... 燃气事故发生时,应急处置人员基于文本资料查询应急处置方案难以满足处置科学性与快速性的需求。为此,提出了一种融合知识图谱和案例推理的燃气应急辅助决策方法。将已有燃气事故案例文本资料以知识图谱的形式存储与表示,利用案例推理的属性相似度与关系相似度加权计算方法,根据事故目标案例与源案例的综合相似度,检索出最佳相似源案例作为现场处置人员应急处置决策的重要参考,并将新的案例与处置措施存储于燃气应急处置知识图谱库中,实现处置措施的知识更新。通过案例相似度权重分配、属性权重分配、属性相似度方法选取,以及案例验证等,验证了本文方法的合理性与有效性。 展开更多
关键词 燃气事故 知识图谱 案例推理 辅助决策
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基于Anylogic的大空间建筑引导员疏散引导研究 被引量：7
15
作者 唐健 胡玉玲 王亚慧 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1594-1598,共5页
针对大空间建筑公共场所人员疏散问题,以疏散时间为评价指标,以人员密度为影响因素,基于Anylogic仿真平台对不同引导疏散策略进行仿真研究。结合引导员的数量、位置和有效指挥范围,主要研究平分出口等面积分区引导、基于最短路径优化引... 针对大空间建筑公共场所人员疏散问题,以疏散时间为评价指标,以人员密度为影响因素,基于Anylogic仿真平台对不同引导疏散策略进行仿真研究。结合引导员的数量、位置和有效指挥范围,主要研究平分出口等面积分区引导、基于最短路径优化引导,以及结合平分出口等面积分区与最短路径优化的3种静态引导策略,并与无引导的疏散进行对比。仿真结果表明:无引导的疏散效率最低,结合按平分出口的等面积分区与最短路径的引导策略疏散效率最高,基于最短路径的引导策略疏散效率随人数的变化呈现先高后低的特点,按平分出口等面积分区的引导策略疏散效率随人数变化呈现先低后高的趋势。 展开更多
关键词 大空间建筑 应急疏散 引导策略 Anylogic模拟 实验分析
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基于神经网络的公共建筑应急疏散风险评估方法 被引量：2
16
作者 李嘉锋 胡玉玲 李佳旭 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2022年第4期491-495,共5页
公共建筑空间大、人员密集、水平疏散距离长,在应急情景下的疏散本身存在一定的风险,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的应急疏散风险评估方法。给出了DNN预测模型的建立方法,并以某高校体育馆为案例,说明了模型数据获取、模型训练,及... 公共建筑空间大、人员密集、水平疏散距离长,在应急情景下的疏散本身存在一定的风险,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的应急疏散风险评估方法。给出了DNN预测模型的建立方法,并以某高校体育馆为案例,说明了模型数据获取、模型训练,及模型测试的整个评估过程。结果表明,相较于传统评估方法,该深度学习方法克服了主观性强、对以人为核心的复杂疏散系统风险评估困难等缺点,可以实现对公共建筑应急疏散快速有效的评估。 展开更多
关键词 应急疏散 深度学习 风险评估 DNN预测模型 AnyLogic平台
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高层建筑火灾情况下人员疏散研究 被引量：19
17
作者 刘世松 马鸿雁 焦宇阳 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2019年第6期794-798,共5页
以某高层办公楼为例开展高层建筑火灾情况下人员疏散研究。分别利用PyroSim和Pathfinder仿真软件建立该办公楼的火灾模型和疏散模型,通过对不同区域烟气层高度、烟气温度、能见度以及CO浓度进行分析,得出不同区域人员可用安全疏散时间AS... 以某高层办公楼为例开展高层建筑火灾情况下人员疏散研究。分别利用PyroSim和Pathfinder仿真软件建立该办公楼的火灾模型和疏散模型,通过对不同区域烟气层高度、烟气温度、能见度以及CO浓度进行分析,得出不同区域人员可用安全疏散时间ASET,并采用Pathfinder对有无人员引导作用以及有无电梯参与疏散进行对比研究,得出在火灾情况下人员引导作用以及电梯的使用可以大幅减少人员必须安全疏散时间RSET,提高了疏散效率。针对火灾易波及区域的特殊情况,采用PyroSim和Pathfinder联合仿真,对疏散过程做进一步优化,使仿真结果更加接近于真实情况。 展开更多
关键词 高层建筑 人员疏散 联合仿真 电梯疏散
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教学建筑室内火灾应急疏散路径寻优算法研究 被引量：11
18
作者 李晟延 马鸿雁 +1 位作者 窦嘉铭 叶永雪 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2022年第8期1066-1072,共7页
为解决建筑内人员疏散模拟时间长、效率低、无法根据火灾情况改变疏散方向的问题,提出一种新型的混合路径规划算法。首先,在A*算法中加入奖惩机制并对启发函数进行改进。其次,通过改进斥力函数解决人工势场算法易陷入局部极小值的问题... 为解决建筑内人员疏散模拟时间长、效率低、无法根据火灾情况改变疏散方向的问题,提出一种新型的混合路径规划算法。首先,在A*算法中加入奖惩机制并对启发函数进行改进。其次,通过改进斥力函数解决人工势场算法易陷入局部极小值的问题。最后,将两种算法组合,构成一种混合路径规划算法。通过对某教学建筑应用BIM和PyroSim软件进行建模与分析,验证混合路径规划算法的可行性。结果表明,所提算法不仅能够快速找到最优疏散路径,还可以避免疏散路径经过危险区域。与单一算法相比,混合路径规划算法遍历节点个数更少,路径平滑性与路径规划效果更好,路径规划效率更高。 展开更多
关键词 路径规划 混合路径规划算法 A*算法 人工势场算法
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基于BIM及仿真技术的古建筑火灾防控技术研究 被引量：8
19
作者 刘慧 李亭 钟晨 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2023年第9期1228-1232,共5页
我国古建筑多为木质结构,易遭受火灾威胁,目前古建筑火灾防控技术经验不足,也无法采用真实古建筑开展相关试验研究。为解决上述问题,基于BIM及仿真技术,通过计算机模拟火灾场景,对古建筑火灾防控技术开展研究。首先利用BIM技术对4种典... 我国古建筑多为木质结构,易遭受火灾威胁,目前古建筑火灾防控技术经验不足,也无法采用真实古建筑开展相关试验研究。为解决上述问题,基于BIM及仿真技术,通过计算机模拟火灾场景,对古建筑火灾防控技术开展研究。首先利用BIM技术对4种典型的古建筑进行三维建模,并基于此模型,利用CFD技术开展古建筑自然通风及火灾烟雾蔓延场景的研究。结果表明,不同屋顶类型古建筑室外风场的自然通风状况有显著区别,气候条件也会对室内火灾烟雾扩散产生较大影响。该模拟方法能够用于各种古建筑的火灾烟气蔓延模拟,同时获取古建筑火灾发生时各监测区域的气体温度、流体速度、烟气分布等参数,进而对后续消防设施的布局提供合理化建议。 展开更多
关键词 BIM技术 烟雾蔓延 火灾防控 数值模拟
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基于GAN的网络安全数据增强研究综述与展望 被引量：8
20
作者 朱晓慧 钱丽萍 傅伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第11期288-296,共9页
近年来基于深度学习的AI技术发展迅速,数据规模成为需要考虑的首要条件。如何通过已有小样本数据集实现数据增强成为一个值得关注的问题。针对上述问题对数据增强方法进行概括总结,介绍目前较为主流的数据生成模型-生成对抗网络(GAN),... 近年来基于深度学习的AI技术发展迅速,数据规模成为需要考虑的首要条件。如何通过已有小样本数据集实现数据增强成为一个值得关注的问题。针对上述问题对数据增强方法进行概括总结,介绍目前较为主流的数据生成模型-生成对抗网络(GAN),着重对基于GAN的数据增强方法在网络安全领域小规模数据集上的研究应用进行分析总结,具体涵盖方法所用的模型结构、创新之处、数据集、评估结果,提出对其的展望。 展开更多
关键词 深度学习 生成对抗网络 数据增强 小样本数据 网络安全
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