张欣海
- 作品数：11 被引量：27H指数：3
- 供职机构：中国电子科技集团公司电子科学研究院更多>>
- 发文基金：北京市科技计划项目北京市科技新星计划中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信建筑科学经济管理更多>>
- 大数据技术在智慧城市研究与规划中的应用被引量：5
- 2021年
- 本文简要分析了大数据时代的智能城市规划问题以及大数据在智能城市规划中的应用,并对大数据在智能城市规划中的应用提出了一些合理的建议,希望有所帮助。
- 杨轶博张欣海
- 关键词：智慧城市数据挖掘
- 可信任的人工智能系统及安全框架浅析被引量：2
- 2019年
- 作为一项能够融入社会生活各个方面的技术,人工智能正在引发一系列关键变革,同时也带来了在政治、军事、社会治理等各个方面的安全威胁,既需要制定人工智能的安全框架保障人工智能系统本身不被对手利用,又需要发展可信任的人工智能机制提升人工智能系统本身的安全性。本文首先从定义、分类和度量的角度解析了人工智能的内涵,列举了人工智能可能带来的安全威胁。在威胁分析的基础上,参考传统的安全模型提出了以安全策略和安全边界为核心的人工智能安全框架。最后,结合人类社会中的管理制度和传统信息系统的安全管理规则提出人工智能系统需要具备容错机制、权限机制、可解释机制等特点,发展人工智能需要将可信任放在首位。
- 张林超张欣海
- 关键词：人工智能
- 基于置信度的Active-BiLSTM-CRF中文层级地址分词方法被引量：3
- 2021年
- 中文层级地址分词是中文地址标准化的基础工作和地理编码的重要手段,同时也是中文分词和地理研究领域中关注的重点。高质量中文地址层级提取方法通常依赖于大量人工标注数据,而获取带标注的数据集耗时长,成本昂贵,不易实现。为解决上述问题,文中提出基于置信度的双向长短时记忆和条件随机场主动学习混合模型(Active-BiLSTM-CRF)来构建地址词库,创新性的基于CRF模型在样本上的置信度高效筛出需要标注的关键地址样本,利用BiLSTM记忆地址的上下文信息,通过CRF的转移概率矩阵控制地址标注输出的能力,循环标注并训练模型。最后基于某区县户籍地址数据验证了该方法在有限标注成本下的准确率及召回率,实验显示当标记数据占比在20%时,Active-BiLSTM-CRF模型准确率能达到97.71%,召回率能达到97.34%。
- 侯位昭张欣海宋凯磊韩志卓张世立
- 关键词：置信度条件随机场
- 融合知识图谱及贝叶斯网络的智能推荐方法被引量：7
- 2020年
- 推荐服务已经渗透到我们生活的方方面面,其目的在于解决信息爆炸问题并满足用户的个性化兴趣。在推荐系统中,最常见的问题是数据稀疏和冷启动。基于贝叶斯网络模型的协同过滤算法能够在一定程度上避免数据稀疏问题,并缓解新用户出现时的冷启动。同时,知识图谱表示向量能够使模型具有表征复杂语义关系和发现用户新兴趣的能力。因此,文中在基于贝叶斯网络模型的协同过滤方法的基础上,引入了知识图谱表示向量来辅助推荐任务,提出了融合知识图谱表示学习及贝叶斯网络的智能推荐模型(KGE-BNR)。KGE-BNR模型同时具有强大的语义信息和复杂的逻辑因果关系,实验证明,融合算法优于单一的基于知识图谱或贝叶斯网络的推荐算法,有效提升了推荐结果的准确率和有效性,能够实现推荐的精准及高效性。
- 侯位昭张欣海宋凯磊司佳齐幸辉张博
- 关键词：贝叶斯网络知识图谱
- HLA仿真重用研究及应用被引量：2
- 2012年
- 随着高层体系结构(HLA)仿真系统应用需求的拓宽和深化,邦员乃至联邦的重用对于系统的快速重构与扩展至关重要,将多个联邦进行有机互连是解决联邦重用的有效途径之一。首先对上述两类HLA重用问题进行了分析研究,接着阐述了联邦互连的实现方法,最后介绍了一个利用桥接邦员集成层次联邦系统的案例。
- 张欣海卜树峰
- 关键词：高层体系结构多联邦互联
- 基于手机信令数据的地铁乘客路径识别研究被引量：5
- 2019年
- 随着轨道交通网络的发展,客流诱导与预警、应急管理、票务清分等问题变得更加棘手。传统方法是基于最短路径进行票务清分和断面客流预测,可结果与实际往往存在较大差异。票务清分的不合理会影响运营商利益,断面客流计算的不准确会影响地铁应急管理方案。现阶段部分学者基于位置数据识别乘客路径等特征,通过乘客实际路径解决票务清分、断面客流预测等问题,但都存在一定局限性。本文首先基于用户信令数据和站点经纬度数据识别地铁基站,再结合地铁基站过滤出乘客轨道交通系统内的位置数据,把站点作为图的节点,站点间的时间差作为权重,切分乘客当天全部轨道交通行程,利用节点的最短路径计算行程的进出站点、换乘点和时间,最终给出乘客完整路径。基于真实数据集进行实验,结果表明:基站识别算法对商A、运营商B、运营商C站点基站识别准确率分别为:79.197%、72.941%、92.893%;乘客路径识别算法对运营商A用户、运营商B用户、运营商C用户识别准确率为70%、70%、85%。
- 丁敬安张欣海
- 关键词：轨道交通网络票务清分
- 低带宽环境下的三维协同标绘系统研究
- 2021年
- 针对实际作战指挥中网络环境难以保障三维协同标绘的问题,文中研究了在低带宽环境下标绘数据的传输、解译和渲染展示方法,以及系统协同管理模式等关键技术,并设计开发了适应低带宽环境的三维协同标绘系统,实现在异地多用户之间实时同步三维场景和符号标绘,满足异地多用户专家和指挥作业人员协同标绘、指挥和决策需求。经过测试验证表明,该方法和设计的系统能够在低带宽环境下顺畅地完成基于三维场景的实时协同标绘,大大减少了系统对网络环境的依赖。
- 宋凯磊张欣海和凯侯位昭王金兰韩志卓
- 关键词：作战指挥应急指挥
- 基于集成聚类的社区发现算法
- 2020年
- 社区发现对于理解复杂系统的整体组织及其功能特性具有重要意义,在个性化服务、广告营销、舆情传播甚至犯罪团伙发现等领域具有广泛的应用场景。近年来,在机器学习聚类问题方面获得较好效果的集成聚类被引入社区发现问题的研究中,以提升社区发现的精确度和稳定性。本文通过将集成方法、集成聚类选择与社区发现相结合,提出了一个社区发现的集成聚类方法框架。首先通过集成选择获得较高质量的集成成员子集,之后通过模块度赋予成员不同的重要性权值,从而集成成员中发现的信息来改进社区发现效果。在几个真实网络上与其他经典社区发现算法进行对比实验的结果显示出基于该框架能有效提高社区发现的精确度。
- 江逸楠刘家琛王亚珅张欣海张博
- 融合多模态信息的Prophet-DCRNN交通预测方法
- 2021年
- 交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很好的捕捉了时空特征。然而,实际城市交通状态还受天气、节假日等因素影响,往往在恶劣天气、节假日更倾向于出现交通拥堵。为解决上述问题,文中提出了融合多模态信息的Prophet-DCRNN路口交通预测方法,利用Prophet时序预测算法捕获节假日效应,采用DCRNN捕获交通时空特性,此外采用类stacking技术,融合Prophet算法、DCRNN算法及天气信息,得到最终融合多模态信息的混合模型。最后通过实验验证了Prophet-DCRNN混合模型在节假日、不同天气状况等场景下交通预测的准确性。
- 宋凯磊张欣海侯位昭陈晓东韩志卓
- 关键词：交通预测PROPHET多模态混合模型
- TD-LTE宽带集群组播切换优化被引量：1
- 2020年
- 针对TD-LTE宽带集群专网系统中小区切换点组播业务卡顿问题,提出了一种集群组播切换优化方法。该方法基于目的小区对终端切换时机的预判,通过灵活控制组播传输通道状态,实现对终端切换间隙内组播数据的智能缓存和转发。针对切换时刻丢包数量和频繁切换场景下组播数据丢包率进行测试,结果表明相对于原始算法,该优化方法的丢包个数和丢包率均降低了50%以上,有效改善组播视频播放效果,提高用户体验。
- 李丹丽张欣海孙发帅
- 关键词：TD-LTE集群组播丢包率
