东北大学计算机科学与工程学院
- 作品数：1,009 被引量：3,950H指数：23
- 相关作者：张石马宗民徐久强谷峪沙毅更多>>
- 相关机构：北京理工大学计算机学院中国科学院沈阳计算技术研究所重庆邮电大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金辽宁省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学医药卫生更多>>
- 空间信息网中的FSO/RF通信技术被引量：3
- 2016年
- 空间信息网是以多种空间平台(如同步卫星或中、低轨道卫星、平流层浮空器及有人或无人驾驶飞行器等)为载体,实时获取、传输和处理空间信息的网络系统。由于其节点种类多,通信链路状态相对复杂。调研了空间信息网通信链路传输技术,分析了空间信息网中微波射频通信(RF)、自由空间光通信(FSO)和FSO/RF混合通信技术。分析表明,星-星链路适合FSO通信,但对于受天气影响严重或定位困难的其他类型链路,FSO/RF混合通信更具有优势。提出了空间信息网中基于大数据预测的FSO/RF自适应切换通信技术的开放思路。
- 郭磊亓伟敬侯维刚赵鹏艳
- 关键词：空间信息网络自由空间光通信
- 心脏核磁共振图像左心室底层组织分割方法被引量：2
- 2017年
- 提出了一种基于局部灰度聚类(LIC)模型和分水岭算法的心脏核磁共振成像(MRI)图像左心室底层组织分割方法.首先,使用LIC模型对图像进行初步分割,提取出图像中的组织和器官;然后,使用分水岭算法弥补粘连的不同组织或器官之间缺失的边界,将其分开,人工选取种子点进行区域生长初步提取左心室;最后,利用左心室形状特征的先验知识判断提取的左心室中是否包含主动脉,若包含则去除主动脉,得到精确的左心室分割结果.实验结果表明,该方法能有效去除心脏MRI图像上左心室底层存在的弱边界和边缘泄露的影响,得到准确的左心室底层组织分割结果.
- 徐礼胜郭增智覃文军王璐
- 关键词：左心室图像分割方法
- BSLRel:基于二元序列标注的级联关系三元组抽取模型被引量：3
- 2021年
- 关系三元组抽取是构建大规模知识图谱的基础,近年来受到学术界和工业界的广泛关注。为了提高模型对重叠关系三元组和多槽值关系三元组的抽取能力,该文提出了一个基于神经网络的端到端的关系三元组抽取模型BSLRel。其主要特点是将关系三元组抽取任务转化为级联的二元序列标注任务,并使用多信息融合结构Conditional Layer Normalization进行信息融合。实验结果显示,BSLRel模型对重叠关系三元组和多槽值关系三元组具有较强的抽取能力。基于BSLRel模型,该团队参加了“2020语言与智能技术竞赛”中的关系三元组抽取任务,并取得了第五名的成绩。
- 张龙辉尹淑娟任飞亮苏剑林明瑞成白宇佳
- 一种集成最后一公里的四方物流网络设计问题启发式算法被引量：1
- 2022年
- 最后一公里分销网络可以帮助企业达成高响应性的供应链管理目标,集成最后一公里四方物流网络设计问题成为网络设计的一个重要研究方向.解决该问题需要对分销中心的位置,三方物流的选择、分配以及其车辆路径规划进行决策.在满足车辆路径规划、流守恒等约束条件下,以最小化网络构建费用为目标建立混合整数规划模型.由于该问题的NP-难特性,可将该问题分解成两个子问题并设计两阶段启发式算法,通过迭代算法解决两个子问题.在数值实验中,将启发式算法分别与CPLEX和粒子群优化算法求出的解进行比较,实验结果验证了启发式算法的有效性;同时,将提出的启发式算法成功地应用到实际规模的问题中,表明所提出的算法能够为解决集成最后一公里四方物流网络设计问题提供有效的工具.
- 董丽薇黄敏匡韩斌王兴伟
- 关键词：路径规划启发式算法粒子群优化算法
- 面向CPS的时间戳不确定事件调度算法被引量：6
- 2017年
- 信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)作为计算过程和物理过程的统一体,是集计算、通信、控制于一体的下一代智能系统。事件是连接信息世界和物理世界的重要元素,但是在实际应用中,由于数据的漏读,各个监测系统之间事件的时间粒度不匹配,来自分布式系统的事件存在着时间不同步问题等原因,会造成事件的时间戳不确定。利用时间戳不确定复杂事件的剪枝技术改进时间戳确定事件调度的低水标记算法,提出了时间戳不确定的复杂事件调度算法,并对CPS中的读写事件进行了合理调度。实验证明该算法的事件调度准确性高,保证将正确的事件执行顺序反馈给CPS系统。
- 李芳芳刘冲于戈
- 关键词：调度
- 基于时间序列启发式信息的室内轨迹跟踪算法被引量：5
- 2017年
- 现有的无线传感器网络室内轨迹跟踪算法是通过定位形成轨迹的,没有利用一定空间范围内相邻信标节点RSSI定位信息在一段时间内的启发式信息.提出了基于RSSI时间序列启发式信息的轨迹跟踪算法,该算法构建基于定位信息时空关联特性的轨迹跟踪模型,对定位信息进行一维重构边界时间序列、二维重构区域统计量、移动最小二乘法检测分别得到动态时间窗口及与之匹配的区域信息及边界信息,在此基础上完成受启发式信息约束的动态时间弯曲轨迹跟踪,并对时空关联模型轨迹跟踪算法中定位信息融合处理的原理进行了严谨的数学论证.通过现场实验与仿真实验表明:该算法轨迹光滑、误差不累积、环境适应性好,相比现有方法基于启发式信息有效克服噪声的影响、减小搜索范围,提高轨迹跟踪的准确性.
- 秦俊平秦俊平孙诗文仁庆道尔吉仁庆道尔吉苏宪利
- 关键词：无线传感器网络接收信号强度指示时间序列启发式信息
- 全媒体时代人工现实技术在图书馆营销中的应用初探被引量：6
- 2017年
- 全媒体时代,工具平台扩张迅速,技术手段层出不穷,以VR、AR为代表的人工现实技术近年来更是发展迅猛。以人工现实技术作为切入点,梳理分析VR、AR技术在图书馆中的已有应用,继而探讨人工现实技术服务于图书馆营销的新途径。
- 董薇刘辉林张丹
- 关键词：全媒体图书馆营销虚拟现实
- 基于深度长短时记忆神经网络模型的心律失常检测算法被引量：5
- 2019年
- 针对传统基于形态特征的心电检测算法存在特征提取不准确和高复杂性等问题,提出了一种多层的长短时记忆(LSTM)神经网络结构。结合传统LSTM模型在时序数据处理上的优势,该模型增加了反向和深度计算,避免了人工提取波形特征,提高了网络的学习能力。通过给定心拍序列和分类标签进行监督学习,然后实现对未知心拍的心律失常检测。通过对MIT-BIH数据库中的心律失常数据集进行实验验证,模型的总体准确率为98.34%。相比支持向量机(SVM),该模型的准确率和F1值均有提高。
- 杨朔蒲宝明李相泽王帅王帅
- 关键词：心律失常心电时序数据支持向量机
- 融合时空特征的视觉自动驾驶强化学习算法
- 2023年
- 基于视觉的自动驾驶任务挑战主要来自环境信息维度高和训练数据分布偏差大2个方面.针对环境信息维度高的挑战,融合时空特征的视觉自动驾驶算法(Space-Time Reinforce Learning Auto Driving,简称STRLAD)使用双流网络络进行特征提取,包含(ⅰ)感知网络:从摄像头中低速抽取RGB图片作为输入,完成图片整体特征提取;(ⅱ)运动网络:从视频中高速获取灰度图作为输入,完成物体运动特征提取;(ⅲ)感知网络和运动网络在各个特征层使用注意力机制进行融合,完成对环境的特征表示.针对训练数据分布偏差的问题,STRLAD算法以双流网络提取的特征为输入,使用Soft Actor-Critic算法学习驾驶策略,缓解数据偏差和泛化问题.STRLAD算法使用CARLA模拟器进行训练和验证,实验结果表明STRLAD算法能够在复杂的城市尤其多动态物体的环境中能够完成自动驾驶,完成率达到89%.
- 杨蕾雷为民张伟
- 关键词：计算机视觉自动驾驶人工智能
- 基于PSO优化的移动位置隐私保护算法被引量：19
- 2018年
- 在这个移动互联网技术和大数据技术快速发展的时代,基于位置的服务使移动用户的位置信息数据化,给人们的生活带来极大便利的同时也威胁到了移动用户的位置隐私.传统的位置隐私保护方法只对当前位置和当前时刻的隐私进行考虑,这类方法既没有严格的隐私度量标准,又无法应对在攻击者得到用户的历史时序位置信息的情况下进行概率推测攻击.针对传统方法的这些问题,该文基于概率推测模型设计了一种位置隐私保护算法MaskK,首先通过隐马尔可夫模型(HMM)对用户的移动状态和位置发布情况进行建模,计算出用户移动位置的抑制发布概率向量,然后利用该概率向量中的概率对用户的部分位置进行抑制发布,使攻击者通过搜集到的用户历史位置数据得到的信息量尽可能的小,并引入k-匿名思想和粒子群优化算法(PSO)进行优化,进一步提高算法的运行效率和服务质量.该文通过真实数据对提出的算法进行了科学的实验,验证了MaskK在隐私保护效果、服务质量和运行效率上的优越性.
- 李婕白志宏于瑞云崔亚盟王兴伟
- 关键词：位置隐私保护K-匿名隐马尔可夫模型移动通信网络
