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用VtoolsD开发WIN9X下的PCI设备驱动程序VXD
1
作者 武安河 邰铭 杨柳 《信息工程大学学报》 2001年第3期50-52,共3页
介绍在WINDOWS 95 /98环境下 。
关键词 PCI设备驱动程序 VXD 即插即用 内存 中断 DMA WINDOWS9X VTOOLSD 程序设计
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基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法 被引量：97
2
作者 乔少杰 韩楠 +3 位作者 朱新文 舒红平 郑皎凌 元昌安 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期418-423,共6页
基于拟合的传统轨迹预测算法已无法满足高精度和实时性预测要求.提出基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法,对移动对象动态行为进行状态估计,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值更新对状态变量的估计,进而对下一时刻的轨迹位置预测.... 基于拟合的传统轨迹预测算法已无法满足高精度和实时性预测要求.提出基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法,对移动对象动态行为进行状态估计,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值更新对状态变量的估计,进而对下一时刻的轨迹位置预测.大量真实移动对象数据集上的实验结果表明:Geo Life数据集上基于卡尔曼滤波的轨迹预测算法的平均预测误差(预测轨迹点与实际轨迹点的均方根误差)为12.5米;与基于轨迹拟合的轨迹预测算法相比,T-Drive数据集预测误差平均下降了555.4米,预测准确率提升了7.1%.在保证预测时效性前提下,基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法解决了轨迹预测精度较低的问题. 展开更多
关键词 移动对象数据库 状态估计 轨迹预测 卡尔曼滤波 轨迹拟合
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基于双向LSTM模型的文本情感分类 被引量：33
3
作者 任勉 甘刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第7期2064-2068,共5页
为解决文本情感分类研究中传统循环神经网络模型存在梯度消失和爆炸问题,提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络模型(Bi-LSTM)。通过双向传播机制获取文本中完整的上下文信息,采用CBOW模型训练词向量,减小词向量间的稀疏度,结合栈式... 为解决文本情感分类研究中传统循环神经网络模型存在梯度消失和爆炸问题,提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络模型(Bi-LSTM)。通过双向传播机制获取文本中完整的上下文信息,采用CBOW模型训练词向量,减小词向量间的稀疏度,结合栈式自编码深度神经网络作为分类器。实验结果表明,Bi-LSTM模型比传统循环神经网络LSTM模型分类效果更好,对比实验中Bi-LSTM2能达到更优的召回率和准确率。 展开更多
关键词 双向长短时记忆循环神经网络 词向量 长短时记忆网络 循环神经网络 文本情感倾向性分析
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不平衡分类的数据采样方法综述 被引量：29
4
作者 刘定祥 乔少杰 +4 位作者 张永清 韩楠 魏军林 张榕珂 黄萍 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期102-112,共11页
如何获得更加精确的分类效果一直是机器学习领域的重要研究内容,现有大多数分类器都是针对平衡的数据集来设计的。虽然平衡的数据训练出来的分类模型能取得较好的正负样本分类正确率,但现实生活中的数据往往是不平衡的,不平衡的数据使... 如何获得更加精确的分类效果一直是机器学习领域的重要研究内容,现有大多数分类器都是针对平衡的数据集来设计的。虽然平衡的数据训练出来的分类模型能取得较好的正负样本分类正确率,但现实生活中的数据往往是不平衡的,不平衡的数据使得正样本分类正确率急剧下降,不能满足机器学习对分类效果的要求。针对这种情况,综述了当前主流不平衡分类的数据采样方法。首先,阐述了欠采样方法,包括基于聚类和基于整合的欠采样方法;其次,对过采样方法进行了总结,包括基于k近邻、基于聚类、基于半监督、基于深度神经网络和基于进化算法的过采样方法;再次,对混合采样方法进行了总结;最后,总结了不平衡分类问题研究的发展趋势。 展开更多
关键词 机器学习 不平衡数据 过采样 欠采样 混合采样
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图嵌入方法与应用:研究综述 被引量：23
5
作者 祁志卫 王笳辉 +2 位作者 岳昆 乔少杰 李劲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期808-818,共11页
图模型越来越广泛地应用于数据管理、知识发现和信息服务等问题中,图嵌入作为图分析和应用的重要技术手段,成为了人工智能领域研究的热点之一.本文从图嵌入研究中面临的挑战出发,主要介绍了基于矩阵分解、基于随机游走和基于深度学习的... 图模型越来越广泛地应用于数据管理、知识发现和信息服务等问题中,图嵌入作为图分析和应用的重要技术手段,成为了人工智能领域研究的热点之一.本文从图嵌入研究中面临的挑战出发,主要介绍了基于矩阵分解、基于随机游走和基于深度学习的图嵌入方法.接着,介绍了图嵌入方法常用的测试数据集、评测标准和典型应用.最后,总结了图嵌入未来研究的趋势和方向. 展开更多
关键词 图模型 图嵌入方法 图嵌入应用 测试数据集 评测标准
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基于混合神经网络的中文隐式情感分析 被引量：20
6
作者 赵容梅 熊熙 +2 位作者 琚生根 李中志 谢川 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期264-270,共7页
隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经... 隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经网络模型,实现对文本隐式情感的分析.混合神经网络模型分别从单词级和句子级的层次结构中提取更有意义的句子语义和结构等隐藏特征,通过注意力机制关注情绪贡献率较大的特征.该模型在公开的隐式情感数据集上分类准确率达到了77%.隐式情感分析的研究可以更全面地提高文本情感分析效果,进一步推动文本情感分析在知识嵌入、文本表示学习、用户建模和自然语言等领域的应用. 展开更多
关键词 情感分析 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 长短期记忆网络
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V2X通信中基于椭圆曲线加密算法的身份认证研究 被引量：18
7
作者 章嘉彦 李飞 +3 位作者 李如翔 李亚林 宋佳琦 周启扬 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期27-32,共6页
随着汽车信息技术的发展,汽车之间和汽车与云互联通信的车联网成为现实,然而车联网在给人们带来方便之余,也给了黑客可乘之机,他们通过伪造虚假身份对发送中的数据包进行劫持和篡改,从而给用户带来安全威胁,因此汽车通信双方的身份认证... 随着汽车信息技术的发展,汽车之间和汽车与云互联通信的车联网成为现实,然而车联网在给人们带来方便之余,也给了黑客可乘之机,他们通过伪造虚假身份对发送中的数据包进行劫持和篡改,从而给用户带来安全威胁,因此汽车通信双方的身份认证,对于汽车的安全性起着至关重要的作用。本文中在对比常用公钥加密算法的基础上,提出利用椭圆曲线加密术和其他安全策略,对接入车联网用户的真实性进行验证。实验结果表明,采用该方法对车辆之间的通信进行加密认证,保证汽车之间的网络通信安全,且在时间上比传统公钥加密算法平均缩短了约83%。 展开更多
关键词 车联网 网络安全 椭圆曲线加密算法 身份认证
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多模式移动对象不确定性轨迹预测模型 被引量：13
8
作者 乔少杰 韩楠 +3 位作者 丁治明 金澈清 孙未未 舒红平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期608-618,共11页
以移动设备、车辆、飞机、飓风等移动对象不确定性轨迹预测问题为背景,将大规模移动对象数据作为研究对象,以频繁轨迹模式挖掘、高斯混合回归技术为主要研究手段,提出多模式移动对象轨迹预测模型,关键技术包括:1)针对单一运动模式,提出... 以移动设备、车辆、飞机、飓风等移动对象不确定性轨迹预测问题为背景,将大规模移动对象数据作为研究对象,以频繁轨迹模式挖掘、高斯混合回归技术为主要研究手段,提出多模式移动对象轨迹预测模型,关键技术包括:1)针对单一运动模式,提出一种基于频繁轨迹模式树FTP-tree的轨迹预测方法,利用基于密度的热点区域挖掘算法将轨迹点划分成不同的聚簇,构建轨迹频繁模式树,挖掘频繁轨迹模式预测移动对象连续运动位置.不同数据集上实验结果表明基于FTP-tree的轨迹预测算法在保证时间效率的前提下预测准确性明显优于已有预测算法.2)针对复杂多模式运动行为,利用高斯混合回归方法建模,计算不同运动模式的概率分布,将轨迹数据划分为不同分量,利用高斯过程回归预测移动对象最可能运动轨迹.实验证明,相比于基于隐马尔科夫模型和卡尔曼滤波的预测方法,所提方法具有较高的预测准确性和较低的时间代价. 展开更多
关键词 移动对象数据库 多模式 轨迹预测 频繁轨迹模式
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高速铁路运营安全管理成熟度模型及评价 被引量：13
9
作者 李科宏 张亚东 +1 位作者 郭进 宋海权 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期138-144,共7页
基于我国高速铁路运营安全管理应遵循的原则,提出成熟度模型构建及评价方法的流程;分析确定影响高速铁路运营安全管理的单元和要素,建立评价指标体系,定义其评价等级特征和评估值范围,构建成熟度模型;采用专家评价法及雷达图法、最小面... 基于我国高速铁路运营安全管理应遵循的原则,提出成熟度模型构建及评价方法的流程;分析确定影响高速铁路运营安全管理的单元和要素,建立评价指标体系,定义其评价等级特征和评估值范围,构建成熟度模型;采用专家评价法及雷达图法、最小面积法分别对模型的要素层及单元层进行评价,在得到各单元间的判断矩阵、确定其权重后,采用模糊综合评价法对总体的安全管理成熟度进行评价;以某高速铁路委托运输管理的铁路局运营安全管理为例,对模型及其评价方法进行验证。结果表明:基于成熟度模型并采用模糊综合评价数学方法,可避免传统单一评价方法对安全管理水平评价的局限性,能更加全面、系统和直观地对高速铁路运营安全管理水平进行综合评价,分析运营安全管理存在的薄弱点,并提出安全管理持续改进和提高的建议。 展开更多
关键词 高速铁路 运营安全管理 成熟度模型 评价方法 雷达图法 模糊综合评价法
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基于时空特征的社交网络情绪传播分析与预测模型 被引量：10
10
作者 熊熙 乔少杰 +3 位作者 吴涛 吴越 韩楠 张海清 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2290-2299,共10页
社交网络用户情绪传播与用户的空间距离和时间跨度有关,并且受到多种交互机制的影响.从大规模社交网络数据中提取情绪传播的时空特征,研究用户行为对情绪传播的影响,对预测情绪传播趋势具有实际意义.利用线性回归获取的各行为子层的情... 社交网络用户情绪传播与用户的空间距离和时间跨度有关,并且受到多种交互机制的影响.从大规模社交网络数据中提取情绪传播的时空特征,研究用户行为对情绪传播的影响,对预测情绪传播趋势具有实际意义.利用线性回归获取的各行为子层的情绪传输率之间存在差异.提出一种基于多层社交网络的情绪传播模型,被称为ECM模型(Emotional contagion model).该模型包括三个行为子层,每层的拓扑结构各不相同,由该行为的交互历史决定.在真实数据上对ECM模型进行仿真分析,可以获得社交网络中情绪传播的过程与规律:1)中性情绪用户所占比例随时间逐渐增大,接近57.1%,而正向情绪与负向情绪比例始终接近. 2)情绪传输率越大,用户情绪更容易受到其他用户的影响而发生变化;初始情绪越中立的用户,在演化过程中情绪波动越小,而初始情绪极性越大的用户情绪波动越大.此外,通过实验对比该模型与其他情绪传播模型,表明ECM模型更加接近真实数据,对社交网络中情绪传播具有较好的预测效果,预测准确率相比其他模型可以提高1.8%～7.8%. 展开更多
关键词 情绪传播 多层网络 行为分析 社交网络
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一种基于模糊选项关系的关键属性提取方法 被引量：10
11
作者 熊熙 乔少杰 +3 位作者 韩楠 元昌安 张海清 李斌勇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期190-202,共13页
模糊分析方法已广泛应用于医学实践包括对心理疾病的辅助诊断.属性约简方法在过滤冗余信息并提取关键信息时起到了重要作用,使整个临床决策过程更加准确和高效.这些方法抽取的有价值信息可以从新的视角揭示深层次医学知识.很多未经培训... 模糊分析方法已广泛应用于医学实践包括对心理疾病的辅助诊断.属性约简方法在过滤冗余信息并提取关键信息时起到了重要作用,使整个临床决策过程更加准确和高效.这些方法抽取的有价值信息可以从新的视角揭示深层次医学知识.很多未经培训的参与者很难识别心理量表中选项间模糊的界线,即很难区分拥有相同意义但程度不同的选项.临床心理学自身的模糊性和心理测量数据的模糊性都将带来噪声.如果将心理测量数据中的属性看作信息系统的条件属性,利用降维算法可提取关键属性,从而简化对疑似患者的临床筛查过程.实际使用时,可对提取的关键属性或者拥有高权重的属性进行重点关注,从而迅速定位拥有异常关键属性的患者,对其优先处理.由此该文提出一种称为FOAD(Fuzzy-Option based Attribute Discriminant method)的基于模糊选项关系的关键属性提取方法,包括三个主要步骤:数据获取、模糊选项的选择与约简以及关键属性的排序与提取.每个参与者样本包含若干身体症状属性,为每个属性都选择一个程度选项.选择模糊选项时须同时考虑选择该选项的样本数量和选项的程度含义.而模糊选项约简算法作为整个方法的核心,可以将模糊选项合并到其他选项,以降低心理测量数据中选项的模糊度.实验中采用两个真实临床数据集验证FOAD算法的性能.首先使用各种属性提取算法对测试数据集进行处理,获取关键属性,然后将输出的关键属性作为条件属性,以诊断结论作为分类标签,利用逻辑回归方法对样本数据进行分类.实验结果表明:FOAD算法在不增加时间复杂度的前提下能将分类准确率普遍提高3.3%～14.1%.虽然选项约简操作造成部分信息的损失,但是合并模糊选项使选项分布更加清晰.FOAD作用下的LDA(Linear Discrimination Analysis)对各种参数敏感,尤其是对保留属性的个数.L 展开更多
关键词 选项约简 模糊集 医学数据挖掘 临床决策 属性提取
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基于决策树-LMBP神经网络的学生成绩分析及预测模型的研究 被引量：13
12
作者 吴强 方睿 +2 位作者 韩斌 贾川 浦东 《成都信息工程大学学报》 2018年第3期274-280,共7页
在大数据技术背景和建设智慧校园新阶段下,教育数据挖掘已成为一个新的潮流趋势。结合决策树和LMBP神经网路算法的优点,构建基于这两种算法的分析预测模型,并应用于教育数据挖掘中,实现了应用创新。实验证明通过决策树分析影响学生成绩... 在大数据技术背景和建设智慧校园新阶段下,教育数据挖掘已成为一个新的潮流趋势。结合决策树和LMBP神经网路算法的优点,构建基于这两种算法的分析预测模型,并应用于教育数据挖掘中,实现了应用创新。实验证明通过决策树分析影响学生成绩的主要因子,并在LMBP神经网络模型进行分类预测拥有较单个模型更小的均方误差和更高的分类准确率。 展开更多
关键词 教育数据挖掘 LMBP神经网络 决策树C4.5
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基于物联网的汽车制造系统集成设计云平台 被引量：12
13
作者 刘世豪 李斌勇 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期84-92,共9页
为了提高汽车制造系统的智能化水平,提出了基于物联网和云计算的汽车制造系统集成设计方法.结合所提出的方法,构造了基于物联网的汽车制造系统集成设计云平台,借助物联网监测系统的在线状态数据.在汽车制造系统的概念设计阶段,运用模糊... 为了提高汽车制造系统的智能化水平,提出了基于物联网和云计算的汽车制造系统集成设计方法.结合所提出的方法,构造了基于物联网的汽车制造系统集成设计云平台,借助物联网监测系统的在线状态数据.在汽车制造系统的概念设计阶段,运用模糊积分法解决多指标集成决策问题,获取最优概念设计方案.在汽车制造系统的详细设计阶段,运用遗传算法和云计算技术求解系统的最优拓扑结构及参数,对系统进行在线改进.应用所提出的方法,解决了在一批车用曲轴新的加工要求下某汽车智能制造系统的性能指标优化问题,使车用曲轴的平均加工速度达到4件/h、产品合格率达到97%.研究表明,所提出的基于物联网和云计算的汽车制造系统集成设计方法具有较高的工程应用价值. 展开更多
关键词 在线监测 物联网 云计算 智能制造 集成设计 车用曲轴
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面向复杂网络的中药方剂配伍规律挖掘算法 被引量：9
14
作者 韩楠 乔少杰 +3 位作者 李天瑞 宫兴伟 舒红平 元昌安 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第7期1159-1165,共7页
针对传统方剂配伍规律分析方法的不足,提出一种面向复杂网络的新型中药(traditional Chinese medicine,TCM)方剂配伍规律挖掘算法。根据中药方剂特性并结合点式互信息构建TCM网络模型,结合TCM网络的小世界特性提出TCM网络的局部适应度模... 针对传统方剂配伍规律分析方法的不足,提出一种面向复杂网络的新型中药(traditional Chinese medicine,TCM)方剂配伍规律挖掘算法。根据中药方剂特性并结合点式互信息构建TCM网络模型,结合TCM网络的小世界特性提出TCM网络的局部适应度模型,分析TCM网络的特性并挖掘TCM网络中配伍关系紧密、相似度较大的药物群。以4 000余首经典方剂作为实验对象,验证了所提方法具有较好的有效性,与经典LFM(local fitness measure)算法对比,平均模块度值提高了0.05,为中药方剂的配伍规律进行探索及新药研发提供了新思路。 展开更多
关键词 中药 数据挖掘 配伍 复杂网络 药物群
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一种基于空间编码技术的轨迹特征提取方法 被引量：8
15
作者 乔少杰 韩楠 +4 位作者 李天瑞 熊熙 元昌安 黄江涛 王晓腾 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期1523-1537,共15页
GPS数据存在位置精度偏差而且易受噪声干扰,大规模数据挖掘前需要进行轨迹特征提取.本文提出基于Geo Hash的空间编码技术Geo Hash Tree对时空点进行索引,提高邻域轨迹点查询效率.将Geo Hash Tree应用于轨迹聚类,提出一种改进的基于密度... GPS数据存在位置精度偏差而且易受噪声干扰,大规模数据挖掘前需要进行轨迹特征提取.本文提出基于Geo Hash的空间编码技术Geo Hash Tree对时空点进行索引,提高邻域轨迹点查询效率.将Geo Hash Tree应用于轨迹聚类,提出一种改进的基于密度的轨迹聚类算法,使聚类中最近邻点查询时间复杂度由O(n^2)降为O(n log n).以提取角度变化点为基础,通过聚类对角度变化点进行深层次特征提取,实现特征点的准确识别.大量真实GPS数据上的实验结果表明:相比传统算法,基于Geo Hash Tree空间索引结构的轨迹聚类算法时间开销平均提升90.89%,同时保证聚类结果的准确性.可视化结果表明:在大规模数据集上,轨迹特征提取方法能够准确找到角度变化点,有效挖掘各类特征点.此外,算法不依赖路网数据,可根据路网实时改变时新增的轨迹数据进行动态更新. 展开更多
关键词 轨迹 大数据 编码方法 聚类分析 特征提取
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侧信道多层感知器攻击中基于贝叶斯优化的超参数寻优 被引量：11
16
作者 杨欢 吴震 +4 位作者 王燚 杜之波 王敏 习伟 颜伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期323-330,共8页
传统侧信道攻击利用加密设备泄露的物理信息来获取密钥,由于其需要大量人为干预,越来越多研究将机器学习算法运用到侧信道攻击中,其中神经网络攻击效果最好,而多层感知器又是神经网络的基础,其中超参数在很大程度上影响最终训练与攻击... 传统侧信道攻击利用加密设备泄露的物理信息来获取密钥,由于其需要大量人为干预,越来越多研究将机器学习算法运用到侧信道攻击中,其中神经网络攻击效果最好,而多层感知器又是神经网络的基础,其中超参数在很大程度上影响最终训练与攻击结果。为实现超参数自动寻优,将贝叶斯寻优的方法应用在侧信道多层感知器攻击中,并提出对离散值的处理方法,发展出能够结合超参数经验的侧信道多层感知器超参数寻优方法。实验对比了人工寻优与贝叶斯寻优两种算法用于侧信道多层感知器攻击中的效率,验证了多层感知器与侧信道攻击相结合及贝叶斯寻优的可行性和高效性。 展开更多
关键词 侧信道攻击 多层感知器 贝叶斯寻优
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大数据环境下量子机器学习的研究进展及发展趋势 被引量：10
17
作者 张仕斌 黄曦 +2 位作者 昌燕 闫丽丽 程稳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期802-819,共18页
复杂性是大数据区别于传统数据的根本所在,大数据的复杂性必然带来不确定性,如何高效、安全、准确地处理大数据所具有的复杂性和不确定性问题已经成为实现大数据知识发现的前提和关键。该文分析了目前大数据环境下不确定性集合理论和大... 复杂性是大数据区别于传统数据的根本所在,大数据的复杂性必然带来不确定性,如何高效、安全、准确地处理大数据所具有的复杂性和不确定性问题已经成为实现大数据知识发现的前提和关键。该文分析了目前大数据环境下不确定性集合理论和大数据计算与分析方法、机器学习、量子计算及量子机器学习的研究现状和不足,展望了未来的发展趋势,指出在即将来临的“大数据+人工智能+量子计算”时代,将“大数据+不确定性集合理论+机器学习+量子计算”交叉融合研究既有理论和现实意义,又有实用价值,也必将成为智慧化时代大数据领域的研究热点。 展开更多
关键词 大数据 机器学习 量子计算 量子机器学习 不确定性集合理论
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基于前缀投影技术的大规模轨迹预测模型 被引量：7
18
作者 乔少杰 韩楠 +4 位作者 李天瑞 李荣华 李斌勇 王晓腾 Louis Alberto GUTIERREZ 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期3043-3057,共15页
智能手机、车载GPS终端、可穿戴设备产生了海量的轨迹数据,这些数据不仅描述了移动对象的历史轨迹,而且精确地反映出移动对象的运动特点.已有轨迹预测方法的不足在于:不能同时兼具预测的准确性和时效性,有效的轨迹预测受限于路网等局部... 智能手机、车载GPS终端、可穿戴设备产生了海量的轨迹数据,这些数据不仅描述了移动对象的历史轨迹,而且精确地反映出移动对象的运动特点.已有轨迹预测方法的不足在于:不能同时兼具预测的准确性和时效性,有效的轨迹预测受限于路网等局部空间范围,无法处理复杂、大规模位置数据.为了解决上述问题,针对海量移动对象轨迹数据,结合频繁序列模式发现的思想,提出了基于前缀投影技术的轨迹预测模型PPTP(prefix projection based trajectory prediction model),包含两个关键步骤:(1)挖掘频繁轨迹模式,构造投影数据库并递归挖掘频繁前序轨迹模式;(2)轨迹匹配,以不同频繁序列模式作为前缀增量式扩展生成频繁后序轨迹,将大于最小支持度阈值的最长连续轨迹作为结果输出.算法的优势在于:可以通过较短的频繁序列模式,增量式生成长轨迹模式;不会产生无用的候选轨迹,弥补频繁模式挖掘计算代价较高的不足.利用真实大规模轨迹数据进行多角度实验,表明PPTP轨迹预测算法具有较高的预测准确性,相对于1阶马尔可夫链预测算法,其平均预测准确率可以提升39.8%.基于所提出的轨迹预测模型,开发了一个通用的轨迹预测系统,能够可视化输出完整的轨迹路线,为用户路径规划提供辅助决策支持. 展开更多
关键词 轨迹预测 前缀投影 频繁序列模式 轨迹匹配 马尔可夫链
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基于LSTM神经网络的麻疹发病率预测 被引量：9
19
作者 韩天齐 宋波 《电脑与电信》 2018年第5期54-57,共4页
基于LSTM神经网络,建立用于预测麻疹疾病发病率的预测模型,为麻疹疾病预防控制提供理论参考。选取1950-2014年各省麻疹统计发病率数据,对数据按时间序列划分并做归一化处理,采用LSTM网络构建拟合预测模型训练数据,对各省发病率分别拟合... 基于LSTM神经网络,建立用于预测麻疹疾病发病率的预测模型,为麻疹疾病预防控制提供理论参考。选取1950-2014年各省麻疹统计发病率数据,对数据按时间序列划分并做归一化处理,采用LSTM网络构建拟合预测模型训练数据,对各省发病率分别拟合预测,并根据构建的模型对未来5年各省发病率进行了趋势预测。 展开更多
关键词 麻疹发病预测 LSTM 循环神经网络 时间序列
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基于区块链的药品溯源追踪方案研究设计 被引量：8
20
作者 范硕 宋波 +1 位作者 董旭德 韩天齐 《成都信息工程大学学报》 2019年第3期267-273,共7页
结合区块链相关技术,针对药品行业的安全、流通管理、溯源追踪、监督等问题,提出了一种药品溯源追踪查询的参考方案及参考实现。以区块链技术解决药品行业存在的安全问题,所需要的主要工作包括:对参与各方的业务流程通过智能合约实现;... 结合区块链相关技术,针对药品行业的安全、流通管理、溯源追踪、监督等问题,提出了一种药品溯源追踪查询的参考方案及参考实现。以区块链技术解决药品行业存在的安全问题,所需要的主要工作包括:对参与各方的业务流程通过智能合约实现;对参与各方成员信息和药品数据信息的通用定义;对参与各方权限身份的区分约束等。区块链的核心价值之一在于解决信任问题。通过把可共享的数据以区块链共享账本的形式保存到区块链网络上,多方共同参与、维护及监督区块链网络生态,可以实现共享数据的不可篡改、可追溯等需求。相对于传统的中心化溯源形式,基于区块链技术的应用是对解决药品行业安全、溯源等问题的一种有益的尝试。 展开更多
关键词 区块链 药品安全 智能合约 共享账本 溯源 监督管理
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