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实践育人视域下高校党员志愿服务研究——以郑州大学软件与应用科技学院党员志愿服务项目为例

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科教导刊 2019年第22期 76-77页

作者：李玉娜郑州大学软件与应用科技学院

高校大学生党员参加各类社会实践活动,是不断丰富自身理论知识、激发创造性思维、树立正确价值观、丰富社会阅历、提高社会服务能力、增强个人综合素质的有效途径。本文围绕实践育人为中心,以郑州大学软件与应用科技学院的日常党员志愿... 详细信息

高校大学生党员参加各类社会实践活动,是不断丰富自身理论知识、激发创造性思维、树立正确价值观、丰富社会阅历、提高社会服务能力、增强个人综合素质的有效途径。本文围绕实践育人为中心,以郑州大学软件与应用科技学院的日常党员志愿服务项目为例,讨论实现实践育人与党员志愿服务有机结合的途径和模式,进而提升实践育人的针对性和实效性。

关键词：实践育人党员志愿服务

WiSFall:一种非接触式的浴室跌倒监测模型

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小型微型计算机系统 2023年第2期44卷 232-238页

作者：段鹏松李婧馨王超孔金生郑州大学信息工程学院郑州450001 郑州大学软件学院郑州450002

封闭浴室场景中的跌倒行为危害性大,救助及时性差,对其高效便捷的监测研究有重要意义.针对现有基于Wi-Fi信号感知的跌倒算法中存在的特征提取不足、识别精度有限问题,本文提出了一种基于深度学习的非接触式浴室跌倒监测模型WiSFall.首先... 详细信息

封闭浴室场景中的跌倒行为危害性大,救助及时性差,对其高效便捷的监测研究有重要意义.针对现有基于Wi-Fi信号感知的跌倒算法中存在的特征提取不足、识别精度有限问题,本文提出了一种基于深度学习的非接触式浴室跌倒监测模型WiSFall.首先,WiSFall将一维时序CSI数据流重构为二维的频率能量图形式,使得感知数据的特征容纳能力得以增强;其次,对重构后的感知数据进行巴特沃斯滤波,以去除环境噪声;最后,将滤波后的感知数据以频率能量图形式输入到构建好的深度学习模型中,通过对感知特征的有效提取和分类实现Wi-Fi环境下高精度的浴室跌倒监测.实验结果表明,WiSFall在居家浴室环境下对跌倒行为监测的准确率达到99.63%,相比同类模型表现更好,且具有较强泛化能力.

关键词：浴室跌倒监测信道状态信息数据重构滤波深度神经网络

面向航空母舰电子显灵板的多智能体建模技术研究进展

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第10期33卷 1475-1485页

作者：薛均晓徐明亮李亚飞李超超郑州大学软件学院郑州450002 郑州大学信息工程学院郑州450001

航空母舰电子显灵板是推演、验证、评估和改进航空母舰甲板作业方案的重要工具,它可以辅助提高航母甲板作业效率,保证作业安全性,从而提高航母综合作战能力.基于多智能体的建模技术,通过各个智能体自底向上、动态协作的方式构建航母甲... 详细信息

航空母舰电子显灵板是推演、验证、评估和改进航空母舰甲板作业方案的重要工具,它可以辅助提高航母甲板作业效率,保证作业安全性,从而提高航母综合作战能力.基于多智能体的建模技术,通过各个智能体自底向上、动态协作的方式构建航母甲板的作业流程,进而构建航母甲板任务规划、决策评估与控制等模型.文中综述了面向航空母舰电子显灵板的多智能体建模技术的研究进展.首先分析现代航母甲板上的典型作业及操作配员;然后介绍航空母舰电子显灵板的研究进展;再从航母甲板作业多智能体协同架构、复杂场景中的多智能体群组协同,基于信念、愿望和意图的多智能体建模,以及多智能体建模平台与有效性评价等多个方面,对现阶段的多智能体技术进行总结;最后提出了若干有待进一步研究的方向,旨在推进中国航空母舰电子显灵板系统和装备的理论研究和产业应用.

关键词：航空母舰电子显灵板多智能体建模与仿真

AHNNet:融合注意力机制的行为识别混合神经网络模型

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西安交通大学学报 2021年第5期55卷 123-132页

作者：曹仰杰李昊段鹏松王福超王超郑州大学信息工程学院郑州450000 郑州大学软件学院郑州450000

针对Wi-Fi信号的行为感知研究中传统机器学习方法特征提取困难、深度学习方法特征提取方式单一,导致特征提取不充分、识别准确率不高等问题,提出融合注意力机制的人体行为识别混合神经网络模型AHNNet。在对信道状态信息影响因子分析的... 详细信息

针对Wi-Fi信号的行为感知研究中传统机器学习方法特征提取困难、深度学习方法特征提取方式单一,导致特征提取不充分、识别准确率不高等问题,提出融合注意力机制的人体行为识别混合神经网络模型AHNNet。在对信道状态信息影响因子分析的基础上,使用信道状态信息的振幅数据作为行为识别的基础数据;采用时间滑窗将长时间人体活动序列分割为短时间序列,构建样本数据,克服全局人体行为数据非实时、长度不固定的缺点;通过双向循环门控网络和时序卷积网络并行提取输入数据特征,充分挖掘数据潜在特征之间的关系;在双向循环门控网络中融合注意力机制以强化数据特征,进一步提高模型性能;将双向循环门控网络和时序卷积网络提取到的特征进行融合,增加特征的多样性;将融合特征输入到Softmax分类器进行分类,得到人体活动数据对应的行为。与长短期记忆网络、双向循环神经网络进行了对比,实验结果表明:在标准数据采集室数据集上,AHNNet的行为识别正确率达到97.15%,比未使用注意力机制的模型分类正确率提高1.81%;在公共数据集上,AHNNet的行为识别正确率比其他对比模型的提高至少0.65%,参数量下降47%;在不同环境下,AHNNet在卧室环境中的正确率为95.7%,比标准数据采集室中的下降1.45%。AHNNet具有良好的识别效果和鲁棒性,并且在复杂的居家环境中应具有应用价值。

关键词：人体行为识别信道状态信息双向循环门控网络时序卷积网络注意力机制

一种结合IPSO-BP神经网络的备件供应模型研究

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小型微型计算机系统 2022年第5期43卷 913-920页

作者：陶永才杨晨马建红石磊卫琳郑州大学信息工程学院郑州450001 郑州大学软件学院郑州450002

备件供应是制造业服务价值链协同中的重要组成,也是企业制定销售计划和生产计划的重要依据.本文将备件供应过程中的备件消耗考虑在内,以最小化总成本为目标,以订货时的备件需求量为核心参数,提出一种基于神经网络的备件供应需求预测模型... 详细信息

备件供应是制造业服务价值链协同中的重要组成,也是企业制定销售计划和生产计划的重要依据.本文将备件供应过程中的备件消耗考虑在内,以最小化总成本为目标,以订货时的备件需求量为核心参数,提出一种基于神经网络的备件供应需求预测模型.在现有标准粒子群算法的基础上,通过将惯性权重的改进、环境检测策略和自适应最优解跳跃策略结合,提出一种改进的粒子群算法(IPSO,Improved Particle Swarm Optimization).并通过改进的粒子群算法对BP(Back Propagation)神经网络进行优化.最后通过IPSO-BP神经网络模型对备件供应模型中的备件需求量进行预测,实验结果表明,相比其他的神经网络模型,IPSO-BP神经网络模型的预测稳定性和精准度等性能有显著提高.

关键词：备件供应需求预测改进粒子群优化神经网络

基于注意力机制与情感的多通道RCNN和ON-LSTM模型

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小型微型计算机系统 2022年第7期43卷 1406-1412页

作者：陶永才吴文乐石磊卫琳郑州大学信息工程学院郑州450001 郑州大学软件技术学院郑州450002

近年来在方面级情感分析任务上,基于卷积神经网络和循环神经网络的模型取得了不错的效果,但仍存在着文本长距离依赖问题.有序神经元长短时记忆(ON-LSTM)可建模句子的层级结构,解决文本长距离依赖问题,但会忽略文本局部特征.区域卷积神... 详细信息

近年来在方面级情感分析任务上,基于卷积神经网络和循环神经网络的模型取得了不错的效果,但仍存在着文本长距离依赖问题.有序神经元长短时记忆(ON-LSTM)可建模句子的层级结构,解决文本长距离依赖问题,但会忽略文本局部特征.区域卷积神经网络(RCNN)能提取文本不同区域的局部特征,却无法有效提取文本的上下文语义,而且现有模型均未考虑到情感词与句子上下文的联系.针对这些问题,本文提出一种基于注意力机制与情感的多通道RCNN和ON-LSTM的神经网络模型(MCRO-A-S).首先,向上下文词向量中融入情感特征向量,弥补仅使用上下文词向量作为模型输入的不足.其次,结合RCNN模型提取文本局部特征与ON-LSTM模型提取文本上下文语义信息的优势,可有效提高模型特征提取能力.最后,利用注意力机制融合语义信息,给予情感词更多的关注.在SemEval 2014两个数据集和Twitter数据集上验证模型的有效性,取得了比其他模型更好的分类效果.

关键词：方面级情感分析多通道 ON-LSTM 卷积神经网络注意力机制

基于Wi-Fi信号的人体身份识别算法研究综述

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计算机科学 2021年第10期48卷 246-257页

作者：孔金生李婧馨段鹏松曹仰杰郑州大学软件学院郑州450002

近年来,Wi-Fi感知凭借低成本、非接触式、不受光照影响、隐私性更好等优势,成为人机交互的新兴研究方向。目前,Wi-Fi感知研究已从目标定位扩展到动作识别、身份识别等领域。以人体身份识别为例,对Wi-Fi感知技术在该领域的研究进行了总... 详细信息

近年来,Wi-Fi感知凭借低成本、非接触式、不受光照影响、隐私性更好等优势,成为人机交互的新兴研究方向。目前,Wi-Fi感知研究已从目标定位扩展到动作识别、身份识别等领域。以人体身份识别为例,对Wi-Fi感知技术在该领域的研究进行了总结和分析。首先,对Wi-Fi感知技术的发展历史及优缺点进行了简要概述,并介绍了与传统的身份识别技术相比,利用Wi-Fi信号进行身份识别的优势;其次,详细介绍了Wi-Fi感知身份的基本流程,其中包括信号采集、预处理、特征提取、身份识别4个步骤,并具体介绍了每个步骤具体的操作过程;然后,从步态与手势两个方面对现有的Wi-Fi感知身份研究成果进行了横向与纵向的对比和分析;最后,针对目前该领域研究中存在的关键问题,提出了未来的研究重点,主要包括多人身份识别与迁移学习。

关键词： Wi-Fi感知身份识别 RSS CSI

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基于深度图的人体动作分类自适应算法

郑州大学学报（理学版） 2021年第1期53卷 16-21页

作者：蒋韦晔刘成明郑州大学软件学院河南郑州450002

由于深度相机成本的降低,越来越多的研究人员使用RGB-D(red,green,blue and depth)视频进行人类动作识别(human activity recognition,HAR)。使用深度运动图的局部二值模式进行特征提取,利用自适应差分进化极限学习机(self-adaptive dif... 详细信息

由于深度相机成本的降低,越来越多的研究人员使用RGB-D(red,green,blue and depth)视频进行人类动作识别(human activity recognition,HAR)。使用深度运动图的局部二值模式进行特征提取,利用自适应差分进化极限学习机(self-adaptive differential evolution extreme learning machine,SaDE-ELM)用于动作分类,其中隐藏节点的学习参数通过自适应差分进化的方法进行修改。为了验证所提出方法的有效性,用3个公共数据集(MSR Action3D,MSRDaily Activity3D,MSRGesture3D)进行了实验。仿真结果表明,该方法优于基于内核的极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的方法。

关键词：人类动作识别深度运动图差分进化自适应差分进化极限学习机

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生成对抗网络的三维生成及其应用研究综述

小型微型计算机系统 2021年第12期42卷 2577-2586页

作者：张卫星吴爽林楠张文宁杨聪郑州大学软件学院郑州450002 中原工学院软件学院郑州450000

生成式对抗网络(GAN)具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力,基于GAN的三维生成是当前研究的热点方向之一.本文以基于生成式对抗网络的三维生成模型及其应用为研究对象,阐述了GAN的研究现状与研究方向,归纳出生成式对... 详细信息

生成式对抗网络(GAN)具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力,基于GAN的三维生成是当前研究的热点方向之一.本文以基于生成式对抗网络的三维生成模型及其应用为研究对象,阐述了GAN的研究现状与研究方向,归纳出生成式对抗网络在三维室内场景生成、三维人体等多个三维生成研究方向的研究现状和发展趋势,并对各研究方向进行深入探讨与总结,通过对比分析每种方法的基本思想、特点及使用场景等,对未来可能的发展方向进行了展望.当前已有多种GAN模型应用在三维生成的任务中,在生成效果与性能上各有优劣.这些基于GAN的三维生成模型在低分辨率场景与单一场景下效果显著,生成的三维目标效果较完整真实,但对于生成高质量多目标的应用场景需进一步研究.GAN作为一种新的三维生成模型具有很高的研究与应用价值,但目前仍存在一些理论上的限制,在应用方面生成多目标或高质量三维室内外场景生成是值得研究的方向.

关键词：三维生成生成式对抗网络三维室内场景生成三维人体生成