一种细粒度的机场群航线网络差异性计算方法 被引量：1

1

作者 冯霞 杨晓东 左海超 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期67-75,共9页

针对机场群航线网络分析存在的粒度不够精细且网络信息挖掘不充分等问题,提出一种细粒度的机场群航线网络差异性计算方法.首先,以机场群机场和通航机场为顶点、直通航线为边构建机场群航线网络;其次,根据通航机场所属城市综合发展水平,... 针对机场群航线网络分析存在的粒度不够精细且网络信息挖掘不充分等问题,提出一种细粒度的机场群航线网络差异性计算方法.首先,以机场群机场和通航机场为顶点、直通航线为边构建机场群航线网络;其次,根据通航机场所属城市综合发展水平,将机场群航线网络划分为若干个不同航线子网;再次,提取航线子网加权邻接矩阵和机场群机场节点属性矩阵,采用深度属性网络嵌入(Deep Attribute Network Embedding,DANE)学习航线子网特征表示,利用余弦相似度计算航线子网差异;最后,以京津冀机场群航线网络为例进行实证研究.结果表明:细粒度的机场群航线网络差异性计算方法可以更有效识别机场群航线网络的差异,机场群节点属性有助于改善航线网络差异性分析. 展开更多

关键词 航空运输 细粒度差异 深度属性网络嵌入 航线网络 机场群

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联合Self-attention与Axial-attention的机场跑道裂缝分割 被引量：1

2

作者 李海丰 范天啸 +2 位作者 黄睿 侯谨毅 桂仲成 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期30-38,共9页

机场跑道裂缝形态多样、方向各异、长短不一且粗细不均,通常不具有统计规律。现有的各类裂缝分割算法难以在此类复杂场景中落地。针对上述问题,提出了联合self-attention与axial-attention的机场跑道裂缝分割网络(CSA-net),通过引入自... 机场跑道裂缝形态多样、方向各异、长短不一且粗细不均,通常不具有统计规律。现有的各类裂缝分割算法难以在此类复杂场景中落地。针对上述问题,提出了联合self-attention与axial-attention的机场跑道裂缝分割网络(CSA-net),通过引入自注意力模块、轴向注意力模块、可变形卷积模块,提取裂缝的局部特征和全局语义特征。通过transformer decoder还原特征图的原始尺寸,融合了不同尺度间的分割结果,保留尽可能多的细节信息,使得CSA-net有更好的分割精度。在机场跑道实拍的数据集上进行的测试表明,针对裂缝的像素级分割指标F1-score达到了78.91%,高于目前各类裂缝分割算法。 展开更多

关键词 人工智能 CSA-net 自注意力 机场跑道裂缝分割 轴向注意力 特征融合

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融合毫米波与激光雷达的障碍物检测与跟踪方法 被引量：3

3

作者 牛国臣 田一博 熊渝 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1481-1490,共10页

在园区环境中,无人车装载单一毫米波雷达或激光雷达传感器进行障碍物检测跟踪时存在探测范围有限、准确率低及稳定性差等问题。为此,提出一种基于毫米波雷达与激光雷达融合的多障碍物检测跟踪方法。利用改进欧氏聚类算法对道路内激光点... 在园区环境中,无人车装载单一毫米波雷达或激光雷达传感器进行障碍物检测跟踪时存在探测范围有限、准确率低及稳定性差等问题。为此,提出一种基于毫米波雷达与激光雷达融合的多障碍物检测跟踪方法。利用改进欧氏聚类算法对道路内激光点云目标进行提取,基于信息筛选策略获得毫米波雷达数据中的有效目标;基于目标检测交并比与可靠性分析,对2种目标进行自适应融合,并利用跟踪门与联合概率数据关联(JPDA)算法完成前后帧数据匹配;应用多运动模型交互与无迹卡尔曼滤波实现障碍物跟踪。实车实验表明:相比单一毫米波雷达与激光雷达障碍物检测跟踪,所提方法有更好的准确性与稳定性。 展开更多

关键词 毫米波雷达 激光雷达 无人车 传感器融合 障碍物跟踪

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基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型 被引量：1

4

作者 牛国臣 王晓楠 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1491-1499,共9页

感知是自动驾驶的基础和关键,但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型,可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。使用编解码网络提取初始特征,... 感知是自动驾驶的基础和关键,但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型,可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。使用编解码网络提取初始特征,利用混合空洞卷积对初始特征进行强化,并通过交叉注意力模块得到分割和检测特征图。在分割特征图上进行语义分割,在检测特征图上进行目标检测。实验结果表明:在具有挑战性的BDD100K数据集中,所提模型在任务精度和总体计算效率方面优于其他多任务模型。 展开更多

关键词 注意力机制 多任务学习 自动驾驶 目标检测 混合空洞卷积

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基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测

5

作者 冯霞 桑潇 左海超 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1117-1128,共12页

航空安全事件风险等级预测是主动风险管理的重要手段。考虑海量航空安全事件数据呈现的高维复杂、类不平衡等特性,提出一种基于集成代价敏感深度神经网络(ECSDNN)的航空安全事件风险等级预测方法。采用分类型属性嵌入特征编码和数值型... 航空安全事件风险等级预测是主动风险管理的重要手段。考虑海量航空安全事件数据呈现的高维复杂、类不平衡等特性,提出一种基于集成代价敏感深度神经网络(ECSDNN)的航空安全事件风险等级预测方法。采用分类型属性嵌入特征编码和数值型属性拼接的方法实现航空安全事件数据的特征表示;综合考虑错分比例和固定代价设计代价敏感矩阵和代价敏感损失函数,构建基于代价敏感深度神经网络(CSDNN)的基分类器模型;采用硬投票方法,集成多个参数不同、性能各异的基分类器,构建航空安全事件风险等级预测模型。在航空安全事件报告系统(ASRS)数据集上的实验结果表明:相比基准算法,所提ECSDNN模型的预测准确率提升了4.51%;相比单个CSDNN基分类器,所提ECSDNN模型的预测准确率提升了3.17%。验证了基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测方法的有效性。 展开更多

关键词 航空安全 风险等级预测 嵌入特征编码 代价敏感 深度神经网络 集成学习

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融合CBAM注意力机制与可变形卷积的车道线检测

6

作者 胡丹丹 张忠婷 牛国臣 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2150-2160,共11页

为满足自动驾驶及汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)对车道线检测准确性和实时性的要求,提出一种融合卷积块注意力机制(CBAM)与可变形卷积网络(DCN)的车道线检测方法CADCN。在特征提取模块中嵌入CBAM注意力机制,增强有用特征并抑制无用特征响... 为满足自动驾驶及汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)对车道线检测准确性和实时性的要求,提出一种融合卷积块注意力机制(CBAM)与可变形卷积网络(DCN)的车道线检测方法CADCN。在特征提取模块中嵌入CBAM注意力机制,增强有用特征并抑制无用特征响应;引入可变形卷积替换常规卷积,用带偏移的采样学习车道线的几何形变,提高卷积核的建模能力;基于行锚分类思想,对行方向上的位置进行选择和分类分析,预测车道线的位置信息,提高车道线检测模型的实时性。在车道线公开数据集上对所提CADCN方法进行训练及验证,在满足实时性的情况下,CADCN方法在TuSimple数据集上准确率达到96.63%,在CULane数据集上综合评估指标F1平均值达到74.4%,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 车道线检测 特征提取 注意力机制 可变形卷积网络 行锚分类

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飞机牵引滑行工况下前起落架疲劳寿命仿真分析

7

作者 孙艳坤 陈银 +2 位作者 张威 刘海涛 魏义礼 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期246-252,共7页

为使机场运行更加高效经济,提出一种由牵引车将飞机高速牵引滑行至跑道起飞端的新模式。在牵引滑行工况下,前起落架要承受长时间长距离的高速重载荷牵引,同时受牵引车的加速和制动特性的影响,可能导致前起落架疲劳寿命降低。于是,针对... 为使机场运行更加高效经济,提出一种由牵引车将飞机高速牵引滑行至跑道起飞端的新模式。在牵引滑行工况下,前起落架要承受长时间长距离的高速重载荷牵引,同时受牵引车的加速和制动特性的影响,可能导致前起落架疲劳寿命降低。于是,针对飞机前起落架在该工况下的载荷分析以及疲劳寿命验证十分重要。通过Adams软件建立多体动力学模型,模拟真实工况,对不同牵引滑行速度下的牵引车-飞机系统仿真,获取到前起落架的载荷谱信息。结合前起落架有限元模型静力学分析和载荷谱,通过频域寿命分析法,在nCode软件中计算得到前起落架的疲劳寿命。结果表明,高速牵引滑行工况产生的大载荷加剧前起落架疲劳损伤,疲劳损伤从减震支柱凸耳向下阻力臂延展,疲劳寿命缩短3个数量级,需要对前起落架下阻力臂进行结构优化。本文中的研究可以为新牵引滑行模式下前起落架的疲劳寿命结构优化提供参考。 展开更多

关键词 高速牵引滑行 前起落架 疲劳寿命 联合仿真 载荷谱

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用于移动机器人路径规划的改进强化学习算法

8

作者 张威 初泽源 +1 位作者 杨玉涛 王伟 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第5期59-65,共7页

针对传统Q-learning算法规划出的路径存在平滑度差、收敛速度慢以及学习效率低的问题,本文提出一种用于移动机器人路径规划的改进Q-learning算法。首先,考虑障碍物密度及起始点相对位置来选择动作集,以加快Q-learning算法的收敛速度;其... 针对传统Q-learning算法规划出的路径存在平滑度差、收敛速度慢以及学习效率低的问题,本文提出一种用于移动机器人路径规划的改进Q-learning算法。首先,考虑障碍物密度及起始点相对位置来选择动作集,以加快Q-learning算法的收敛速度;其次,为奖励函数加入一个连续的启发因子,启发因子由当前点与终点的距离和当前点距地图中所有障碍物以及地图边界的距离组成;最后,在Q值表的初始化进程中引入尺度因子,给移动机器人提供先验环境信息,并在栅格地图中对所提出的改进Q-learning算法进行仿真验证。仿真结果表明,改进Q-learning算法相比传统Q-learning算法收敛速度有明显提高,在复杂环境中的适应性更好,验证了改进算法的优越性。 展开更多

关键词 强化学习 路径规划 启发式奖励函数 Q值初始化

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民机外表面上部自主视觉检查中的降维路径规划研究

9

作者 张威 熊澳鑫 张博利 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第3期49-54,共6页

传统的民机外表面检查过程中,人工目视检查存在成本高、效率低、工作时间长等诸多不足,而带有机载视觉系统的机器人可以安全、快速、准确地检查民机外表面。本文提出一种用于民机外表面上部自主视觉检查的三维覆盖路径规划方法。通过对... 传统的民机外表面检查过程中,人工目视检查存在成本高、效率低、工作时间长等诸多不足,而带有机载视觉系统的机器人可以安全、快速、准确地检查民机外表面。本文提出一种用于民机外表面上部自主视觉检查的三维覆盖路径规划方法。通过对民机外表面上部进行初步点云获取,对机身、机翼区域切片,将三维点云映射到平面,然后进行二维覆盖路径的规划及三维空间的路径复原,快速生成优化的三维全覆盖检查路径。结果表明,该方法可以缩短三维覆盖路径规划的时间,较大程度地降低民机外表面上部自主视觉检查的成本,推动自动化检查民机表面技术的发展。 展开更多

关键词 自动检查 路径规划 全覆盖检查 三维点云

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全局-局部信息增强的捆绑列表推荐

10

作者 杜云龙 卢敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2866-2873,共8页

为解决捆绑列表推荐中会话兴趣表征不充分,以及预构建捆绑包不能根据会话动态兴趣进行个性化推荐的问题,提出一种全局-局部信息增强的捆绑列表生成网络。利用包含相对位置编码的时间加权多头注意力机制提取会话的全局信息,结合设计的多... 为解决捆绑列表推荐中会话兴趣表征不充分,以及预构建捆绑包不能根据会话动态兴趣进行个性化推荐的问题,提出一种全局-局部信息增强的捆绑列表生成网络。利用包含相对位置编码的时间加权多头注意力机制提取会话的全局信息,结合设计的多粒度深度可分离卷积融合会话的局部信息,通过自回归捆绑列表生成网络生成多样化的捆绑列表。在亚马逊数据集上进行广泛的实验,对生成捆绑包的大小进行分析,模型效果相比其它最优基准模型平均提升了15.19%。 展开更多

关键词 捆绑列表推荐 会话推荐 多头注意力机制 深度可分离卷积 相对位置编码 自回归模型 波束搜索

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不确定跑道入侵情景下的进离场航班排序优化模型

11

作者 孙博 魏明 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第7期44-50,共7页

假设可估计各个跑道入侵事件持续时间的出现概率,考虑专机、要客、普通航班等不同航班类型对延误和备降处理的优先级差异,建立不确定情景下的多跑道运行模式进离场航班排序优化模型,选择部分普通进场航班去备降机场,将剩下的航班分配给... 假设可估计各个跑道入侵事件持续时间的出现概率,考虑专机、要客、普通航班等不同航班类型对延误和备降处理的优先级差异,建立不确定情景下的多跑道运行模式进离场航班排序优化模型,选择部分普通进场航班去备降机场,将剩下的航班分配给相对应跑道,计算这些进离场航班的实际起飞或降落时间,在优先保障专机和要客航班进离场情形下,尽可能减少普通航班的延误成本。根据问题特征,设计求解问题的多阶段并行分布式启发式算法。最后,结合一个真实案例,给出了最佳方案,并揭示入侵事件、不同优先级类型的航班数量和航班延误之间的内在关系,从而验证模型的正确性。 展开更多

关键词 进离场航班排序 跑道入侵 不确定 启发式算法

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OBE下人工智能课程融合式教学改革探索

12

作者 岳凤发 李宗帅 《电气电子教学学报》 2024年第3期45-48,共4页

结合OBE教学模式,采用线上仿真实验、线下实物案例演示、线上线下并行的融合式教学策略对教学模式进行改革与探索,通过优选教学内容、提高新鲜度、注重理论结合实际、增加仿真实验,解决了人工智能课程教学过程中存在的内容更新快、理论... 结合OBE教学模式,采用线上仿真实验、线下实物案例演示、线上线下并行的融合式教学策略对教学模式进行改革与探索,通过优选教学内容、提高新鲜度、注重理论结合实际、增加仿真实验,解决了人工智能课程教学过程中存在的内容更新快、理论抽象难懂、实践环节缺乏问题,为提升学生的学习兴趣、创新能力、理论联系实际能力奠定了基础。 展开更多

关键词 OBE教学理念 人工智能 教学探索与改革 持续优化

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考虑柔性车架的无杆飞机牵引系统平顺性研究 被引量：3

13

作者 祝恒佳 吕晓 +1 位作者 张柏枝 张威 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第9期1458-1467,共10页

无杆飞机牵引车(TLTV)通过车架上抱轮机构将飞机前机轮夹紧、抱起,形成飞机牵引系统,通过牵引车提供动力将飞机牵引至指定地点。考虑无杆飞机牵引车柔性车架作用,基于牛顿第二定理和梁的弯曲变形理论推导无杆飞机牵引刚柔耦合系统振动... 无杆飞机牵引车(TLTV)通过车架上抱轮机构将飞机前机轮夹紧、抱起,形成飞机牵引系统,通过牵引车提供动力将飞机牵引至指定地点。考虑无杆飞机牵引车柔性车架作用,基于牛顿第二定理和梁的弯曲变形理论推导无杆飞机牵引刚柔耦合系统振动微分方程,对比分析低速与高速牵引作业时,随机、脉冲机场路面激励输入工况下牵引车座椅平面、牵引车质心、飞机机体等关键测点的平顺性,研究飞机牵引系统准静态和动态力学模型的时域振动特性差异。进一步研究高速牵引作业时,飞机质量、车架柔性、牵引车质心及座椅位置对飞机牵引系统平顺性的影响规律,结果表明适当改变牵引系统关键参数可提高飞机牵引系统的平顺性。 展开更多

关键词 牵引滑行系统 无杆飞机牵引车 多体动力学系统 刚柔耦合 平顺性

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基于Informer的客机长时4D航迹预测方法 被引量：1

14

作者 冯霞 孙琦琦 左海超 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2023年第4期111-121,共11页

客机长时4D航迹预测是基于航迹运行的重要基础,对于改善空中交通系统安全性能和优化空域结构有重要意义。针对现有长时4D航迹预测未充分考虑长序列航迹数据之间存在隐式关联信息等问题,借助Informer模型的自注意力机制,研究构建了基于In... 客机长时4D航迹预测是基于航迹运行的重要基础,对于改善空中交通系统安全性能和优化空域结构有重要意义。针对现有长时4D航迹预测未充分考虑长序列航迹数据之间存在隐式关联信息等问题,借助Informer模型的自注意力机制,研究构建了基于Informer的长时4D航迹预测模型。为提取航迹数据的全局特征信息,增强数据独立性和时间序列特征学习能力,在数据嵌入层中增加全局时间戳模块,并利用航迹点序列等分层时间戳突破Informer模型固有的嵌入层时间刻度限制;为更好地捕捉非相邻时序序列点之间的隐式相关性,采用自注意力机制提取航迹数据特征,并运用概率稀疏方法降低自注意力机制的计算复杂度至O(Llog L),同时在编码器中增加蒸馏机制以减少计算维度和网络参数量;为避免传统的逐步预测输出方法造成的误差累积现象,提高航迹预测精度,采用全连接层对预测输出数据进行维度调整,完成一步生成式输出。对历史4D航迹数据进行三次样条插值等预处理后,与时序特征数据同时输入到航迹预测模型中,经过模型迭代训练,输出航迹预测结果。实验结果表明:在同时预测航迹的4D特征时,基于Informer模型的预测表现优于LSTnet方法,其均方根误差和欧氏距离误差分别为0.218 5和15.980 km,相较于LSTnet网络分别减少了1.48%和2.44%。此外,对于分别预测航迹特征的任务,Informer模型的欧氏距离误差为13.248 km,相较于LSTnet网络减少了3.11%,相较于传统LSTM网络减少了34.99%。 展开更多

关键词 智能交通 4D航迹 航迹预测 INFORMER 时间序列 自注意力机制

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考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法 被引量：1

15

作者 冯霞 魏新坤 +1 位作者 刘才华 赫鑫宇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3215-3221,共7页

X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题,提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征... X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题,提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征提取网络捕获尺度不一的多类型违禁品特征,通过特征融合模块提升模型对图像边缘和纹理特征的表达能力,基于代价敏感思想设计损失函数,解决数据集不平衡问题,并提高困难样本分类精准度。在公开数据集SIXray上构建的子集实验结果表明:所提方法相较于端到端分类模型,平均AP指标值提升了4.5%,特别是对剪刀等难分类样本,AP指标值都有显著的提升效果。 展开更多

关键词 违禁品分类 样本不平衡 X光图像 多尺度 困难样本分类 代价敏感

原文传递

基于特征交叉注意力网络的序列推荐算法 被引量：1

16

作者 卢敏 王千里 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第9期2707-2713,共7页

为解决现有序列推荐算法只从项目级别序列中挖掘用户兴趣,并未探究项目属性及其交互对用户兴趣影响的问题,提出一种基于特征交叉注意力网络的序列推荐模型。通过构建项目属性级别注意力和序列级别注意力,更好挖掘用户兴趣;项目属性级别... 为解决现有序列推荐算法只从项目级别序列中挖掘用户兴趣,并未探究项目属性及其交互对用户兴趣影响的问题,提出一种基于特征交叉注意力网络的序列推荐模型。通过构建项目属性级别注意力和序列级别注意力,更好挖掘用户兴趣;项目属性级别注意力旨在学习项目及项目属性间的自适应相关性;序列级别注意力聚焦从项目级别序列和属性级别序列上学习序列动态性。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法相比其它主流序列推荐算法在Hit、NDCG和MRR指标上有明显提升。 展开更多

关键词 序列推荐 序列动态性 用户兴趣 注意力机制 特征交叉注意力 项目属性 项目推荐

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融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测

17

作者 徐涛 宋雅欣 卢敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第6期1729-1735,共7页

为解决航班座位需求预测中,由于对座位需求量呈现“周”特性和影响因素考虑不足导致预测准确性低的问题,提出融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测模型。利用稀疏因子编码过程对影响航班座位需求的航班、日期、节假日、天气特征等多... 为解决航班座位需求预测中,由于对座位需求量呈现“周”特性和影响因素考虑不足导致预测准确性低的问题,提出融入稀疏因子编码约束的航班座位需求预测模型。利用稀疏因子编码过程对影响航班座位需求的航班、日期、节假日、天气特征等多个特征学习,将学习的特征输入到梯度提升决策树模型。实验结果表明,该模型在考虑多个特征的基础上能够得到更准确的预测结果。 展开更多

关键词 航班座位 需求预测 稀疏因子 多特征 梯度提升决策树 影响因素 贝叶斯优化

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基于多任务学习的机票价格预测模型

18

作者 卢敏 贾玉璇 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2459-2464,共6页

针对现有机票销售模型忽视不同票价等级需求问题,考虑到机票需求的影响,提出一种多任务学习模型预测机票价格。在机票价格预测中引入辅助任务机票需求预测,建立多任务学习网络,通过共享相关任务在日、周、半月、月等水平上的多尺度需求... 针对现有机票销售模型忽视不同票价等级需求问题,考虑到机票需求的影响,提出一种多任务学习模型预测机票价格。在机票价格预测中引入辅助任务机票需求预测,建立多任务学习网络,通过共享相关任务在日、周、半月、月等水平上的多尺度需求特征,分析不同周期需求特征的影响。在六千万条记录的真实数据集上的实验结果表明,较之基准算法,该模型在准确率和F1分数方面提高了将近6%,验证了多任务学习模型的有效性。 展开更多

关键词 机票价格预测 机票需求 多尺度需求特征 多任务学习 卷积神经网络 残差网络 分类器模型

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基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型

19

作者 卢敏 马鹏飞 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3496-3503,共8页

现有多行为会话推荐研究将会话的微行为序列拆分为物品序列和操作序列以捕获用户兴趣偏好,但未考虑两个序列的交叉影响,导致用户兴趣建模存在偏差,限制了模型性能。针对上述问题,提出一种基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。利用提... 现有多行为会话推荐研究将会话的微行为序列拆分为物品序列和操作序列以捕获用户兴趣偏好,但未考虑两个序列的交叉影响,导致用户兴趣建模存在偏差,限制了模型性能。针对上述问题,提出一种基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。利用提出的序列交叉融合模块,充分交叉融合物品序列和操作序列各自的兴趣信息。设计基于兴趣相似物品的标签平滑损失函数,将与样本标签物品具有相似兴趣的物品也推荐给用户,提升模型泛化能力。在3个公开数据集上的大量实验验证了该模型性能优于基准模型。 展开更多

关键词 推荐系统 多行为会话推荐 用户兴趣学习 会话兴趣表征 序列交叉融合 标签平滑 图神经网络

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基于RGB-D图像的航空托运行李测量方法

20

作者 张威 陈宇浩 +1 位作者 张攀 崔明 《中国民航大学学报》 CAS 2023年第4期44-50,64,共8页

针对机场托运行李码垛自动化流程中行李形位测量精度不高的问题,提出了一种基于RGB-D图像的航空托运行李形位测量方法。首先利用相机内参从RGB-D图像中解析出行李的图像和点云数据,通过聚类和透视变换等手段提取出行李主体的三维点云和... 针对机场托运行李码垛自动化流程中行李形位测量精度不高的问题,提出了一种基于RGB-D图像的航空托运行李形位测量方法。首先利用相机内参从RGB-D图像中解析出行李的图像和点云数据,通过聚类和透视变换等手段提取出行李主体的三维点云和二维图像数据;然后根据提取所得行李图像和点云数据对行李旋转角度进行测量,并以包围盒包围质量为依据,选择最优旋转角度进行行李尺寸测量。实验结果表明,综合利用RGB-D中的行李图像和点云信息对行李进行形位测量能有效提升测量精度,与单纯使用点云进行测量相比,行李尺寸测量平均误差下降了21.11%,行李位置测量平均误差下降了11.80%,旋转角度测量平均误差下降了6.09%,实现了航空托运行李的高精度测量,满足了行李码垛自动化流程对行李测量环节的要求。 展开更多

关键词 行李测量 机器视觉 RGB-D图像 边缘检测 点云聚类

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