任爽
- 作品数：20 被引量：50H指数：4
- 供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程经济管理电子电信更多>>
- 定位技术在虚拟现实中的应用综述被引量：5
- 2021年
- 近年来,我国虚拟现实技术随着5G技术、传感器技术以及民用图形处理器的发展而快速发展,教育、交通、商业、娱乐、工业等领域对虚拟现实的需求与日俱增。虚拟现实技术是一门崭新的综合性信息技术,其中的定位技术是决定用户沉浸感和交互感的关键技术,是虚拟现实技术的重要依托。因此,需要着重对虚拟现实技术的定位技术进行总结。首先介绍了虚拟现实和定位技术;其次详细分析对比了目前虚拟现实系统中使用的典型定位技术,介绍了这些技术的原理、相关研究成果以及它们在虚拟现实中具体的运用场景;然后介绍了目前市场上主流的虚拟现实定位设备,继而讨论了虚拟现实定位技术使用的定位算法;最后介绍了虚拟现实定位技术目前存在的问题和今后的发展方向。
- 张宇翔任爽
- 关键词：虚拟现实定位技术
- 基于三维点云的卷积运算综述
- 2023年
- 随着深度相机、激光雷达等3D扫描设备的普及,用点云表示3D数据的方法越来越流行,对点云数据的分析与处理也引起了视觉研究领域的极大兴趣.一般来说,由于分布在3D几何空间中的点云是无序的,可以形成特定的结构,因此学习到的特征表示应该具备排列不变性、旋转和平移不变性、形状区分性.近年来,越来越多的研究人员基于点云的这些特性采用深度学习这一人工智能领域中的主流技术来处理分析点云数据.其中,卷积神经网络使用的卷积运算具备权重共享、局部聚合和变换不变等优点,减少了训练参数的个数,并具有较强的鲁棒性,可以有效地降低网络复杂度并提升网络性能,因此在各种2D视觉问题(如图像、视频)上的研究及应用已经相对成熟,这也引起了研究人员的高度关注并尝试将其引入到点云处理任务中.但传统的标准卷积运算往往无法直接作用于点云这种不规则数据上,一些研究人员进而对卷积运算及其卷积算子展开了深入的探索,并提出了多种卷积策略和网络以提高计算效率和算法性能.为了促进之后的研究,首先对现有点云研究中所使用的卷积方法进行了概述,包括基于投影的方法、基于体素的方法、基于晶格的方法、基于图的方法和基于点的方法.之后着重针对直接处理3D点云的卷积算子和网络的最新进展进行了全面的综述,主要分为离散卷积和连续卷积,此外还对使用不同卷积算子的网络在处理点云的分类和分割等任务上的性能进行了全面地分析与对比.最后针对现存的问题与面临的挑战进行了进一步分析,并探索了未来可能的研究方向,希望为点云未来更深入的研究提供新思路.
- 韩冰张鑫云任爽
- 关键词：点云卷积神经网络
- 带有不确定性的公共租赁自行车的管理优化研究
- 2019年
- 研究城市公共租赁自行车的管理优化问题,将其分成两个子问题,即公共租赁自行车停放点的布局优化问题和公共租赁自行车的调度优化问题.设置合适的公共租赁自行车停放点的目的,一方面是方便管理人员的管理,另一方面是方便公众的出行.公共租赁自行车的调度需要保证调度过程中产生的总费用最少.在公共租赁自行车的实际管理中,每个停放点的需求量和调度车的行驶时间是不确定的,因此引入两个不确定变量,建立不确定0-1规划模型和不确定整数规划模型,并利用不确定理论将两个不确定性模型分别转化为确定性等价类模型.通过一个数值实验对所提出的模型进行验证,根据第1个优化模型求解得到公共租赁自行车的最优停放点,并基于最优停放点根据第2个优化模型求解生成公共租赁自行车的最优调度方案.
- 任爽韩冰
- 关键词：调度优化整数规划模型
- 一种基于健康指数模型的设备远程智能健康管理系统被引量：1
- 2018年
- 随着计算机网络技术的发展,世界各国开始强调基于设备性能劣化监测和故障预测维修研究。为降低使用与保障费用,提高设备系统安全性、可靠性、完好性和任务成功性,提出了基于健康指数模型的设备远程智能健康管理系统。
- 冯帆任爽钟丽君
- 关键词：健康管理
- 基于分解—集成的铁路货运需求预测研究被引量：3
- 2021年
- 铁路货运量受到多种因素影响,准确的预测可以为铁路行业未来规划的编制提供重要的参考依据,也可以使铁路部门制定符合当前货运市场的运输政策。货运量数据具有非线性、不平稳的特点,利用传统的单一预测模型进行预测,很难描述整体特征,预测精度有待提高。本文基于分解—集成的原则,利用变分模态分解算法将货运量分解为高频和低频模态,针对各模态特点,分别建立预测模型,将得到的预测结果加总起来作为最终货运量的预测值。实证表明,分解—集成预测方法与传统的单一预测模型相比,提高了预测的准确率,可以很好地应用在铁路货运量需求预测的研究中。
- 徐菲任爽
- 关键词：铁路运输货运量预测ARIMA模型支持向量回归
- 基于不确定理论的铁路货运需求预测被引量：13
- 2020年
- 合理预测铁路货运需求是铁路管理部门建设、运营等决策基础。为应对铁路货运需求的复杂变化,基于Pearson相关性分析方法筛选出铁路货运需求的七个具有关键影响的因素,并结合不确定理论建立不确定多元线性回归模型,相应的铁路货运预测结果由传统单一值变成可能的需求区间范围,更加符合处于不确定环境下的铁路货运需求实际情况。选取国家统计局2004~2016年相关数据进实证研究,并与回归模型以及BP模型的预测结果对比分析,实验表明不确定多元线性回归的预测结果更加精确。
- 刘笑佟任爽
- 关键词：货运需求多元线性回归
- 基于共享知识模型的跨领域推荐算法被引量：13
- 2018年
- 互联网的普及使得大量信息不断累积,推荐系统作为解决信息过载的有效手段,能够帮助人们迅速准确地筛选出感兴趣的内容.但是由于用户项目评分数据过于稀疏,新用户或新商品存在"冷启动"问题,使得传统的推荐算法计算复杂性过高、准确性较低.考虑到用户会在互联网不同领域使用各类应用,在不同领域积累了大量行为数据和评价信息.而从用户群体的角度来说,在不同领域间存在着用户群体的偏好相似性,因此如果通过在不同领域中共享代表偏好的知识模型,将有助于提升在新领域推荐的准确性,解决冷启动问题.本文提出了基于共享知识模型的跨领域推荐算法SKP(Sharing Knowledge Pattern),通过对各个领域中用户-项目的评分矩阵分解,得到用户的潜在特征矩阵和项目的潜在特征矩阵,对用户和项目的潜在特征分别聚类,得到了用户分组对项目分组的评分知识模型,最终利用目标领域的个性知识模型和各个领域的共性知识模型来得出推荐结果.本文对三个不同领域的数据集进行了分析和划分,并在物理集群环境下进行了实验.结果表明,通过利用数据稠密的辅助领域数据,本文提出的SKP算法与已有的单领域算法、跨领域算法相比,具有更高的准确率和更低的RMSE值.
- 李林峰刘真魏港明任爽葛梦凡
- 关键词：冷启动知识模型
- 区块链技术在铁路货运中的应用被引量：3
- 2021年
- 为加速铁路货运多样化转型,解决货踪不透明,信息不对称等问题,梳理了铁路货运领域区块链系统建设的关键技术,分析了联盟链网络、跨链技术、物联网技术、智能合约等研究方向;探讨了区块链技术在铁路货运中的应用场景及价值,为区块链技术在我国铁路货运领域的应用提供思路。
- 马春琦任爽
- 关键词：铁路运输区块链物联网货运物流
- 铁路数据安全与隐私保护技术体系研究
- 2023年
- 随着移动互联网、大数据、人工智能等新兴技术的应用和传播,隐私泄露、数据买卖、网络攻击等数据安全问题也日益凸显。文章结合铁路业务的复杂性和特殊性,提出了铁路数据安全与隐私保护技术体系,对铁路数据安全与隐私保护进行了需求和风险分析,采用对铁路数据进行分类分级和全生命周期数据安全保护的方法。介绍了数据安全和隐私保护技术,以及铁路数据安全与隐私保护技术体系的应用场景。研究结果可为提高铁路数据隐私保护、数据安全提供了技术支持。
- 张维真任爽
- 关键词：铁路数据安全隐私保护技术
- 企业资源计划在铁路经营管理领域的应用研究
- 2015年
- 中国铁路在实施管理体制改革后,铁路总公司全面走向市场,迫切需要应用企业资源计划的先进管理理念和信息技术,以满足铁路改革发展的要求。由于企业资源计划应用效果的不确定性,在实施前需借鉴已有经验,并结合中国铁路的信息化水平提出合适的目标需求。在此基础上提出的应用方案和实施要求,有助于推进铁路信息系统的互联互通和信息共享,提高铁路总公司经营管理领域的信息化水平。
- 许红徐梦萍刘峰任爽
- 关键词：铁路企业资源计划企业管理业务流程重组
