基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测 被引量：23

1

作者 孟品超 李学源 +1 位作者 贾洪飞 李延忠 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期448-453,共6页

提出了一种基于滑动平均方法(MA)的城市轨道交通客流预测算法,首先确定用于滑动平均的滑动参数,然后对历史数据求滑动平均值得到各个时间段的预测客流数据,并采用实时客流数据对预测结果进行修正,得到预测客流时间序列。试验结果表明,... 提出了一种基于滑动平均方法(MA)的城市轨道交通客流预测算法,首先确定用于滑动平均的滑动参数,然后对历史数据求滑动平均值得到各个时间段的预测客流数据,并采用实时客流数据对预测结果进行修正,得到预测客流时间序列。试验结果表明,采用滑动平均方法不仅预测精度要高于支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、小波神经网络(WNN)和小波组合支持向量机(WS)这4种预测方法,而且滑动平均方法的计算速度要明显优于以上4种方法,可用于复杂非平稳客流时间序列的短时预测。 展开更多

关键词 交通运输系统工程 滑动平均 滑动参数 短时客流预测 实时预测

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多目标进化算法综述 被引量：11

2

作者 张福威 李军 +2 位作者 孟品超 姜志侠 李延忠 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2012年第3期102-105,共4页

多目标进化算法已经成为解决多目标优化问题的主要方法之一。本文详细介绍了经典的多目标进化算法,并分析了各种算法所采取的策略,给出了各个算法优缺点分析。讨论了多目标进化算法的应用。

关键词 多目标进化算法 多目标优化 进化算法 PARETO占优

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基于全卷积神经网络的国内常见交通警告标志识别 被引量：7

3

作者 刘璐 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2020年第2期135-142,共8页

交通警告标志是用于警告驾驶员和行人注意危险地点的标志,为了降低由于忽略交通警告标志而引发的交通事故发生率,提出了一种基于全卷积神经网络的交通警告标志检测方法。首先,为了增强模型的泛化能力,对图像进行了数据增强处理;其次,通... 交通警告标志是用于警告驾驶员和行人注意危险地点的标志,为了降低由于忽略交通警告标志而引发的交通事故发生率,提出了一种基于全卷积神经网络的交通警告标志检测方法。首先,为了增强模型的泛化能力,对图像进行了数据增强处理;其次,通过卷积层与残差连接层交替连接来对图片数据进行颜色、形状等特征提取;最后,通过特征金字塔网络结构进行跨尺度预测,在不同尺度上预测物体位置坐标和类别概率。实验结果表明,该方法利用全卷积神经网络的深度学习能力,实现了对交通警告标志的快速、准确识别。 展开更多

关键词 交通警告标志 全卷积神经网络 特征提取 深度学习

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科学利用学生数学错误的思考 被引量：7

4

作者 孟品超 姜志侠 尹伟石 《教学与管理（理论版）》 北大核心 2016年第1期97-99,共3页

错误资源作为数学课堂中的生成性资源,不仅能够反映学生的知识基础、思维逻辑问题,还能突显教学中的不足。教师在讲解知识时应重视对错误资源的利用,通过设置认知"迷局"来激起学生对错误资源的认知觉醒,并逐步梳理知识、开展... 错误资源作为数学课堂中的生成性资源,不仅能够反映学生的知识基础、思维逻辑问题,还能突显教学中的不足。教师在讲解知识时应重视对错误资源的利用,通过设置认知"迷局"来激起学生对错误资源的认知觉醒,并逐步梳理知识、开展变式练习和错误资源串联讲解,全面引导学生善用"错误",从而将不利的"错误"转化成有利的资源,提高错误资源利用的科学性。 展开更多

关键词 错误资源 数学教学 思维能力 变式练习

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基于真实三维人体点云的特征参数提取

5

作者 李静 尹伟石 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第1期131-136,共6页

针对真实三维人体点云数据,提出一种快速提取人体特征参数的方法。首先对点云数据进行预处理,并将人体中心点转化为坐标原点,然后利用人体几何形状以及特征参数的定义,通过分层探索法来定位人体特征点,最后利用人体特征点得到相应的特... 针对真实三维人体点云数据,提出一种快速提取人体特征参数的方法。首先对点云数据进行预处理,并将人体中心点转化为坐标原点,然后利用人体几何形状以及特征参数的定义,通过分层探索法来定位人体特征点,最后利用人体特征点得到相应的特征截面信息,使用边缘识别法提取特征轮廓边界点,对于不同人体体型,基于人体几何形状分析法自动识别正常和肥胖人体体型,有效地计算不同体型的真实特征参数信息。数值实验说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 真实三维人体点云 点云数据 特征点 特征提取

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声波移动障碍反散射问题研究

6

作者 常丽敏 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第2期121-127,共7页

研究一种具有Dirichlet边界条件的时域声波移动障碍反散射问题。首先对时域波动方程进行求解,在有限观测时间内对移动障碍物采集动态声波近场数据;其次建立一个时域声波移动障碍反散射问题的神经网络模型,该模型将时域近场数据作为输入... 研究一种具有Dirichlet边界条件的时域声波移动障碍反散射问题。首先对时域波动方程进行求解,在有限观测时间内对移动障碍物采集动态声波近场数据;其次建立一个时域声波移动障碍反散射问题的神经网络模型,该模型将时域近场数据作为输入序列,已知形状的移动障碍物位置参数作为输出序列,求解该反散射问题;最后对于不同移动速度的情况,有效地反演出移动障碍物的位置和轨迹。数值实验表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 时域声波反散射问题 移动障碍物 多层前馈神经网络 近场数据

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一种利用远场数据恢复Dirichlet特征值的神经网络方案

7

作者 徐照斌 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第2期128-133,共6页

探讨了声场中利用远场数据重构具有Dirichlet边界条件的障碍物的特征值反问题,提出了一种基于数据驱动的神经网络方案。首先针对具有Dirichlet边界条件的障碍物建立内特征值问题和外散射问题的数学模型,然后构建一个具有序列对序列结构... 探讨了声场中利用远场数据重构具有Dirichlet边界条件的障碍物的特征值反问题,提出了一种基于数据驱动的神经网络方案。首先针对具有Dirichlet边界条件的障碍物建立内特征值问题和外散射问题的数学模型,然后构建一个具有序列对序列结构的多层前馈神经网络,该网络采用反向传播误差和自学习的方式更新网络中的超参数,最后在散射体信息未知的前提下,利用远场数据重构障碍物的Dirichlet特征值。数值实验表明该方法可以有效地重构障碍物的Dirichlet特征值。 展开更多

关键词 特征值反问题 Dirichlet特征值 远场数据 数据驱动的神经网络

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基于混合域注意力机制的神经网络反演大气湍流强度

8

作者 张宝银 尹伟石 +2 位作者 孟品超 周林华 齐德全 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期230-235,共6页

本文提出了一种基于混合域注意力机制的神经网络方法反演大气湍流强度。神经网络的输入为不同大气湍流强度下的退化图像,输出为表征大气湍流强度的折射率结构常数。混合域注意力机制由空间域和通道域双重注意力机制组成,其中空间域注意... 本文提出了一种基于混合域注意力机制的神经网络方法反演大气湍流强度。神经网络的输入为不同大气湍流强度下的退化图像,输出为表征大气湍流强度的折射率结构常数。混合域注意力机制由空间域和通道域双重注意力机制组成,其中空间域注意力机制用于增强退化图像中受湍流影响的区域特征,通道域注意力机制用于增强由湍流引起的颜色和纹理特征。在网络训练阶段,引入的混合域注意力机制让神经网络更专注于退化图像中与大气湍流强度相关的特征,提高了模型的精度。数值实验结果表明,本文提出的方法能够较准确地实现大气湍流强度反演。 展开更多

关键词 混合域注意力机制 折射率结构常数 湍流强度反演 退化图像

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GRU稳定性研究及在声波反散射中的应用 被引量：1

9

作者 王欣羽 孟品超 尹伟石 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第2期136-143,共8页

针对门控循环单元网络(GRU)的理论研究问题,考虑将GRU与微分方程建立联系,从微分方程的稳定性理论推导神经网络的稳定性。首先,通过GRU网络结构得到网络的动力系统表达形式,用连续方程的前向Euler离散格式解释门控循环单元网络的传播过... 针对门控循环单元网络(GRU)的理论研究问题,考虑将GRU与微分方程建立联系,从微分方程的稳定性理论推导神经网络的稳定性。首先,通过GRU网络结构得到网络的动力系统表达形式,用连续方程的前向Euler离散格式解释门控循环单元网络的传播过程。其次,基于Krasovskii方法框架证明离散格式的稳定性,说明单层无输入GRU的稳定性只依赖于候选激活状态下的权重矩阵,并证明GRU的稳定性定理。最后,将GRU应用于求解声波障碍反散射问题,从数值实验角度说明该网络在求解不适定问题时仍能得到稳定的反演效果。 展开更多

关键词 动力系统 稳定性 门控循环单元网络 反散射问题

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一种反演散射障碍的循环神经网络模型 被引量：1

10

作者 王琳 孟品超 《应用数学进展》 2023年第3期1013-1021,共9页

针对通过相关的远场数据反演障碍物形状的反散射问题,构建一种基于门控思想的循环神经网络模型。本文将远场数据和障碍物边界曲线方程的傅里叶系数分别作为网络模型的输入和输出,利用网络模型中的门控思想有选择地提取远场数据中障碍物... 针对通过相关的远场数据反演障碍物形状的反散射问题,构建一种基于门控思想的循环神经网络模型。本文将远场数据和障碍物边界曲线方程的傅里叶系数分别作为网络模型的输入和输出,利用网络模型中的门控思想有选择地提取远场数据中障碍物的特征信息,并通过Adam优化算法更新网络模型的权重和偏置,进而反演障碍物的形状参数。最后,数值实验说明该循环神经网络模型的有效性。 展开更多

关键词 反散射问题 远场数据 循环神经网络 门控思想

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光栅反散射问题的神经网络方法 被引量：1

11

作者 王丹 尹伟石 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第3期137-142,共6页

针对测量的近场数据来研究光栅形状重构问题,提出了一种基于端对端结构的神经网络方法。该方法是一种循环神经网络,采用序列对序列的方式进行计算。网络模型以近场数据作为输入,以光栅形状参数作为输出,先利用编码端对输入的近场数据进... 针对测量的近场数据来研究光栅形状重构问题,提出了一种基于端对端结构的神经网络方法。该方法是一种循环神经网络,采用序列对序列的方式进行计算。网络模型以近场数据作为输入,以光栅形状参数作为输出,先利用编码端对输入的近场数据进行特征提取,再通过Adam算法更新模型权重,最后使用解码端进行光栅形状参数的反演。此外,模型利用多个门控循环单元从近场数据中提取近场特征,并将该特征引入到解码端中,为反演光栅形状参数提供了更多的特征参考,进一步提高反演效果。数值实验说明该方法可以有效地重构光栅的形状。 展开更多

关键词 光栅反散射问题 神经网络 门控循环单元 长短期记忆神经网络

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一种障碍物重构的混合方法

12

作者 齐红钰 尹伟石 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第1期137-143,共7页

针对不可穿透障碍物的重构问题,提出了基于朴素贝叶斯和宽度学习系统的混合方法。该方法首先利用朴素贝叶斯对训练集按照形状参数分类,将分类后的训练集作为模型输入,利用激活函数作用得到特征节点,再将所有特征节点和随机生成权重的增... 针对不可穿透障碍物的重构问题,提出了基于朴素贝叶斯和宽度学习系统的混合方法。该方法首先利用朴素贝叶斯对训练集按照形状参数分类,将分类后的训练集作为模型输入,利用激活函数作用得到特征节点,再将所有特征节点和随机生成权重的增强节点作为整体,通过线性映射连接到输出端,然后求解伪逆得到网络参数,最后对基于朴素贝叶斯和宽度学习的混合方法进行测试,实验结果表明,该方法可以同时重构散射体形状和位置,并且具有收敛性和鲁棒性。 展开更多

关键词 反散射 宽度学习系统 机器学习 朴素贝叶斯

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基于手机信令数据的用户出行方式识别 被引量：4

13

作者 曹晓蕊 赖丽娜 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2021年第3期134-142,共9页

基于通信网络获取的手机信令数据,挖掘用户出行轨迹,在传统模糊C均值聚类算法(fuzzy c-means algorithm,FCMA)的基础上,依据出行方式的先验知识构建初始隶属度函数,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系更加敏感的马氏距离,... 基于通信网络获取的手机信令数据,挖掘用户出行轨迹,在传统模糊C均值聚类算法(fuzzy c-means algorithm,FCMA)的基础上,依据出行方式的先验知识构建初始隶属度函数,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系更加敏感的马氏距离,提出基于改进模糊C均值聚类算法的出行方式识别模型,对长春市区范围内用户的三种常见出行方式,即步行、自行车、机动车进行识别,并从用户出行距离、出行时耗、平均行程速度三方面验证了模型识别结果的准确性。 展开更多

关键词 手机信令数据 模糊C均值聚类算法 出行方式识别

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应用首次积分法求解非线性波动方程 被引量：4

14

作者 尹伟石 孟品超 李延忠 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期454-456,共3页

利用首次积分法求解一类非线性波动方程的行波解,得到了行波解的精确表达式.数值算例表明,对于同类的双曲型发展方程,该方法仍然有效.

关键词 首次积分法 非线性波动方程 行波解

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基于LRnet模型的混合散射体反演问题研究

15

作者 何辉龙 宗晓红 +1 位作者 南浩宇 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第3期129-136,共8页

探讨了声环境中利用远场信息重建混合散射体的逆散射问题,提出了一种混合散射体形状的重建方法。首先,采用线性采样法获取混合散射体形状的部分先验信息,例如障碍物和裂缝的个数与形状参数,基于门控思想和残差思想构建了形状参数反演模... 探讨了声环境中利用远场信息重建混合散射体的逆散射问题,提出了一种混合散射体形状的重建方法。首先,采用线性采样法获取混合散射体形状的部分先验信息,例如障碍物和裂缝的个数与形状参数,基于门控思想和残差思想构建了形状参数反演模型(LRnet),模型参数通过自学习更新。然后根据远场信息和混合散射体形状的先验信息反演混合散射体边界的形状参数,在此基础上重建混合散射体的边界形状。最后,进行了多次数值实验以验证所提出的方法。结果表明,该方法可以有效地反演混合散射体的形状。 展开更多

关键词 反散射 LRnet 线性采样法 混合散射体

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弹性波反源问题的神经网络方法

16

作者 柴媛媛 孟品超 《应用数学进展》 2023年第2期690-697,共8页

针对弹性波点源的反演问题,构建基于全连接神经网络的点源位置和强度参数反演模型。以远场数据作为输入,以点源位置和强度参数作为输出,设计全连接神经网络,使用Adam优化算法更新网络的权重和偏置,进而反演点源的位置和强度。数值实验... 针对弹性波点源的反演问题,构建基于全连接神经网络的点源位置和强度参数反演模型。以远场数据作为输入,以点源位置和强度参数作为输出,设计全连接神经网络,使用Adam优化算法更新网络的权重和偏置,进而反演点源的位置和强度。数值实验说明该方法对点源位置和强度反演问题是有效的。 展开更多

关键词 反源问题 神经网络 点源 弹性波 远场数据

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工科数学教学改革及对大学生创新能力培养的作用 被引量：3

17

作者 马文联 孟品超 《长春理工大学学报（社会科学版）》 2005年第3期13-14,17,共3页

创新能力是一个民族取得科技进步,傲立于世界民族之林的根本。高等数学教学对培养大学生创新能力起着重要作用。通过分析工科数学教学中存在的一些问题,提出对工科数学教学改革的设想以及教学改革对大学生创新能力培养所起的作用。

关键词 工科数学 教学改革 创新能力

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利用神经网络重构多个障碍物位置 被引量：3

18

作者 刘仁杰 孟品超 尹伟石 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2021年第5期122-128,共7页

针对声场中多个障碍物的反散射问题,提出一种使用神经网络重构多个障碍物位置的方法。首先使用边界积分方程方法求解正散射问题;然后构建一个基于注意力机制的神经网络反演模型,通过模型自学习更新模型超参数;最后利用远场模态反演位置... 针对声场中多个障碍物的反散射问题,提出一种使用神经网络重构多个障碍物位置的方法。首先使用边界积分方程方法求解正散射问题;然后构建一个基于注意力机制的神经网络反演模型,通过模型自学习更新模型超参数;最后利用远场模态反演位置参数,从而重构多个障碍物的位置。实验结果表明,该方法可以有效地重构多个障碍物的位置。 展开更多

关键词 多体障碍 反散射 远场模态 神经网络 深度学习

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构建自主式教学模式浅析 被引量：3

19

作者 孟品超 汤新昌 《长春理工大学学报（社会科学版）》 2011年第4期155-156,共2页

提出以学会学习、学会应用、学会创新为基本点的自主式教学模式,从自主式教学模式的构建原则和实施过程两方面对该教学模式进行了分析。

关键词 教学模式 创新能力 自主学习

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高校数学拔尖创新人才实践能力培养研究 被引量：2

20

作者 孟品超 《大学（研究与管理）》 2022年第5期64-67,共4页

人才培养是高校生存与发展的基础,也是高等教育的根本使命。为了适应新时代对数学拔尖创新人才的要求,高校应提升对人才培养的重视程度,采取有效策略,提高人才实践能力,提升高校的核心竞争力。拔尖创新人才实践能力培养是当前教育背景... 人才培养是高校生存与发展的基础,也是高等教育的根本使命。为了适应新时代对数学拔尖创新人才的要求,高校应提升对人才培养的重视程度,采取有效策略,提高人才实践能力,提升高校的核心竞争力。拔尖创新人才实践能力培养是当前教育背景下培育具备创新实践能力行业领军人才的一次重要尝试。本文阐述了培养数学拔尖创新人才实践能力的必要性,分析了当前数学拔尖创新人才培养中存在的问题,探索数学拔尖创新人才实践能力培养策略,以期为相关研究提供参考。 展开更多

关键词 数学 拔尖创新人才 实践能力

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