检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：胡满满中国科学院大学

学位级别：硕士

疾病文本智能分析系统，作为一种智能辅助决策支持系统，以疾病诊断模型为核心，采用深度学习、迁移学习和自然语言处理等技术，研究非平衡文本样本的处理技术和疾病诊断模型的构建技术，来提供智能而优质的医疗资源和高质量、高效率的... 详细信息

疾病文本智能分析系统，作为一种智能辅助决策支持系统，以疾病诊断模型为核心，采用深度学习、迁移学习和自然语言处理等技术，研究非平衡文本样本的处理技术和疾病诊断模型的构建技术，来提供智能而优质的医疗资源和高质量、高效率的医疗服务。然而目前疾病文本智能分析系统存在一些问题，主要是医疗文本病历等数据具有非均衡和小样本的特点，这严重影响了基于机器学习的疾病诊断模型的效果。　　本文对目前疾病文本智能分析系统中存在的一些问题进行了研究，主要内容如下:　　(1)针对医学文本病历集的非均衡、小样本问题，本文提出了融合新型动态采样和迁移学习的疾病诊断模型，采用新型动态采样技术，根据样本采样概率采样以构造均衡数据集来训练模型，然后基于模型在样本上的诊断结果来动态更新样本采样概率，确保模型更多地关注错误分类样本和分类确定性不高的样本，从而达到提高诊断模型判别能力的目的;同时，本文采用迁移学习技术将在相似的大样本疾病诊断模型上学习到的知识迁移到小样本疾病的诊断模型中，进行特征和知识的迁移和补充。实验表明，文本提出的模型显著提升了疾病诊断模型的召回率和整体诊断效果，尤其是小样本疾病的诊断效果得到了显著的提升，本文模型的精确率最高提升13.82％，召回率提升12.78％到55.57％，F1值提升7.76％到29.56％。　　(2)针对医学文本病历集的非均衡、小样本问题，提出了一种融合病历生成对抗网络的疾病诊断模型，该方法首先构建知识图谱增强的病历生成对抗网络，在采用增强学习技术构建文本病历生成对抗网络的基础上，提出增加知识图谱静态评估器来协同判别器指导生成器的训练，采用融合博弈对抗训练、真实样本指导训练和监督学习训练的交叉训练方法增强模型训练的稳定性，实现有效准确文本病历的智能生成，然后，基于智能生成病历补充和均衡疾病的非均衡样本集并构建疾病诊断模型。实验表明，该模型进一步提升了疾病诊断的效果，与融合新型动态采样和迁移学习的疾病诊断模型相比，F1值提升0.39％到7.69％。　　(3)针对医学文本病历集的非均衡、小样本问题，提出一种知识图谱加速的对抗迁移学习混合诊断模型，首先，充分利用知识图谱增强的病历生成对抗网络模型对抗生成的有效准确文本病历，构建均衡训练集，然后，基于知识图谱的疾病相似度计算和疾病共现频次选择相关联的一组相似疾病，接下来，采用多任务迁移学习技术，进行多个疾病诊断子模型的同时训练和协同互助，采用信息熵计算控制各子模型的训练强度，进行子模型间特征和知识的补充和迁移，利用相关诊断模型的训练信息提高模型的泛化能力。实验表明，该模型更进一步提升了疾病诊断模型的效果，F1值比融合新型动态采样和迁移学习的疾病诊断模型提升最高达12.9％，F1值比融合病历生成对抗网络的疾病诊断模型提升最高达4.84％。

关键词：疾病文本智能分析诊断模型动态采样迁移学习生成对抗网络知识图谱加速

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浅谈当代水彩画在中国的传播与发展

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美与时代（美术学刊）（中） 2015年第8期 27-28页

作者：胡满满上海大学

水彩画在中国的传播始于西方传教士的文化技术引进,在中国传播发展的历程中,逐渐和中国的绘画技艺实现艺术的融合创新,在意境、色彩方面实现了水彩渲染与山水笔墨画的不断交流。对当代水彩画的传播和发展进行分析,总结水彩画与中国传统... 详细信息

水彩画在中国的传播始于西方传教士的文化技术引进,在中国传播发展的历程中,逐渐和中国的绘画技艺实现艺术的融合创新,在意境、色彩方面实现了水彩渲染与山水笔墨画的不断交流。对当代水彩画的传播和发展进行分析,总结水彩画与中国传统绘画融合创新的经验,对中国当代水彩画的发展具有重要意义。

关键词：水彩画传播发展

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高职院校在校企合作中“校热企冷”的困境及应对策略

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中国新通信 2019年第24期21卷 180-181页

作者：胡满满包头铁道职业技术学院

文章对高职院校在校企合作中"校热企冷"的困境及应对策略进行研究,并以校企合作中"校热企冷"的困境为基础,提出:充分发挥外部力量,促进合作关系;完善校内不足之处,强化基础设施等应对策略,目的在于为现代社会培养... 详细信息

文章对高职院校在校企合作中"校热企冷"的困境及应对策略进行研究,并以校企合作中"校热企冷"的困境为基础,提出:充分发挥外部力量,促进合作关系;完善校内不足之处,强化基础设施等应对策略,目的在于为现代社会培养出优质且高素质的应用型人才。

关键词：高职院校校企合作校热企冷应对策略

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王维绘画中的诗意与禅趣

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爱尚美术 2017年第3期 72-75页

作者：胡满满

王维绘画的艺术特色1.诗画合一王维(701~761),字摩诘,太原祁(今山西祁县)人,因官终尚书右丞,故世称'王右丞'。王维在母亲崔氏的影响下,从小习佛,初宗北禅,后皈依南宗禅。右丞共兄弟四人,其中尤以王缙名气最大,做过代宗朝的宰相... 详细信息

王维绘画的艺术特色1.诗画合一王维(701~761),字摩诘,太原祁(今山西祁县)人,因官终尚书右丞,故世称'王右丞'。王维在母亲崔氏的影响下,从小习佛,初宗北禅,后皈依南宗禅。右丞共兄弟四人,其中尤以王缙名气最大,做过代宗朝的宰相。王维早慧,九岁知属辞。

关键词：禅宗山水诗佛教教派文人画家王维山水画禅趣诗意

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融合生成对抗网络和朴素贝叶斯皮肤病诊断方法

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计算机科学与探索 2019年第6期13卷 1005-1015页

作者：商显震韩萌孙毓忠孙宇宁陈旭胡满满梅御东北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 云南大学软件学院昆明650091

不同皮肤病间发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡现象,对使用机器学习方法构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。提出一种融合生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和朴素贝叶斯的皮肤病二分类诊断方法:在... 详细信息

不同皮肤病间发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡现象,对使用机器学习方法构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。提出一种融合生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和朴素贝叶斯的皮肤病二分类诊断方法:在皮肤病数据集上训练朴素贝叶斯二分类器作为诊断器,创新性地使用GAN为前者生成补充训练样本,使其训练集正负类样本达到平衡。针对皮肤病诊断多分类问题,提出一种融合生成对抗网络和朴素贝叶斯的多分类诊断方法:使用GAN和朴素贝叶斯训练皮肤病单病种二分类器,并结合了词频-逆文档频率算法(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF),将多个二分类器组合成一个多分类器作为诊断器。与六种诊断方法进行了对比实验,提出的两种皮肤病诊断方法准确率和召回率均有提升。

关键词：皮肤病诊断朴素贝叶斯(NB) 词频-逆文档频率(TF-IDF)算法生成对抗网络(GAN) 类不平衡数据

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RainbowD:一种异构云环境下高效的Docker镜像分发系统

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计算机学报 2020年第11期43卷 2067-2083页

作者：张浩孙毓忠肖立唐勇胡满满杜沁园蔡志彬冯百明中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 中国科学技术大学软件学院合肥230000 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

近年来,互联网技术飞速发展,互联网用户的数量呈指数级增长;随之而来的是用户需求的服务数量越来越大、服务种类也越来越多.不仅如此,虚拟化技术也在推陈出新,Docker以其轻量性、可移植性好等优良特性备受开发者青睐,Docker在虚拟化技... 详细信息

近年来,互联网技术飞速发展,互联网用户的数量呈指数级增长;随之而来的是用户需求的服务数量越来越大、服务种类也越来越多.不仅如此,虚拟化技术也在推陈出新,Docker以其轻量性、可移植性好等优良特性备受开发者青睐,Docker在虚拟化技术中扮演越来越重要的角色;为了提升服务的部署效率,越来越多的人选择使用Docker在云环境中部署服务.在集群中部署服务时需要将具有对应服务的镜像分发到节点上,如何高效地分发Docker镜像成了研究的热点问题.然而,在当代互联网发展的趋势下,集群呈现规模大、异构性强的特点;尤其是异构性比较明显的集群,节点的类型多种多样,节点的性能更是参差不齐,低性能节点的不恰当使用会严重制约Docker镜像分发的效率.为此,在本文中,我们基于实际应用场景的真实特性,提出了一种异构云环境下高效的Docker镜像分发方案,并实现成Docker镜像分发系统,记为***采用了一种新型的高并发机制处理镜像分发的任务;首先,发挥集群中所有节点的作用来减轻仓库节点的负载;其次,使用一种性能优先级排序的方法动态的选择性能高的节点,在有限的资源下提升镜像分发效率;最后,由于对节点进行优先级排序,集群中每个节点不需要再向其余所有节点发送消息,并首次使用SSH协议分发镜像,解决了P2P网络中存在的消息延迟、消息重复和冗余等问题,减少了带宽资源的浪费.特别地,由于BitTorrent协议的安全性的弊端备受学者诟病,考虑到云环境下集群的安全性问题,利用SSH协议加密特性和安全性验证,提升了云环境的安全性.在本文中,我们设置了两个独立实验,结果如下:首先,RainbowD和其他镜像分发方案对比验证其镜像分发效率,在实验的异构云环境下,RainbowD与使用Docket的方案相比,镜像分发效率显著提升,分发效率提高了30%以上,分发耗时最多缩短了80%;和Dragonfly相比,RainbowD在70%的情况下效率近似或优于Dragonfly;在集群规模为100个节点、分发200M的镜像耗时可以达到150 s;其次,RainbowD可以有效的抵御常见的网络攻击,如DNS欺骗和会话劫持攻击.从实验结果可以看出,RainbowD在镜像分发的任务中具有高效性和安全性.

关键词： Docker技术异构云环境镜像分发高并发 SSH协议

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基于动态采样和迁移学习的疾病预测模型

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计算机学报 2019年第10期42卷 2339-2354页

作者：胡满满陈旭孙毓忠沈曦王晓青余天洋梅御东肖立程伟杨杰杨焱中国科学院计算技术研究所北京100080 中国科学院大学北京100049 首都医科大学附属北京朝阳医院北京100020 南昌大学南昌330000 中国中医科学院西苑医院北京100091 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 中国人民解放军联勤保障部队第九八三医院信息科天津300142

基于门诊病历临床表现的疾病预测模型是临床决策支持系统(Clinical Decision Support System,CDSS)的一个重要研究内容.主流疾病预测模型将门诊病历转化为医学特征集合,将诊断结果作为输出标签,在此基础上利用机器学习算法训练疾病预测... 详细信息

基于门诊病历临床表现的疾病预测模型是临床决策支持系统(Clinical Decision Support System,CDSS)的一个重要研究内容.主流疾病预测模型将门诊病历转化为医学特征集合,将诊断结果作为输出标签,在此基础上利用机器学习算法训练疾病预测模型.不同疾病发病率的差异性导致医学样本具有不均衡、小样本特点,难以训练高效、准确的疾病预测模型.采样技术是目前解决样本不均衡问题的常用手段,其主要采用一定的策略生成均衡训练集,在均衡训练集上训练疾病预测模型,但是采样技术独立训练不同疾病的预测模型,没有考虑不同疾病模型之间的知识迁移性,限制了模型效果.迁移学习可以实现相似任务之间的知识迁移,如果将迁移学习运用到疾病预测模型训练过程中,在已有疾病诊断模型的基础上,训练新型疾病预测模型.受此启发,本文提出了基于动态采样和迁移学习的疾病预测模型,首先在多数类疾病上训练疾病预测模型,然后在此基础上训练少数类疾病预测模型,以实现不同疾病预测模型间的知识迁移.特别地,针对主流模型将疾病门诊病历转化为特征集合丢失文本信息的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的疾病预测模型,利用卷积神经网络提取语义信息;针对疾病模型知识迁移问题和小样本疾病训练问题,本文引入动态采样技术以构造均衡数据集,利用模型在不同样本上的预测结果来动态更新样本采样概率,目的是确保模型可以更多地关注错误分类样本和分类置信度不高的样本,从而提高预测模型的效果.本文在收集的门诊病历上进行了实验评估,实验结果表明,相对于目前主流疾病预测模型,本文提出的基于动态采样和迁移学习的疾病预测模型在准确率、召回率和F 1值上取得了重要的提升,尤其是召回率的提升具有十分重要的意义.

关键词：疾病预测迁移学习动态采样卷积神经网络

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一种基于症状向量的医学数据处理方法和系统

一种基于症状向量的医学数据处理方法和系统

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作者：商显震胡满满陈旭孙毓忠 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

本发明公开了一种基于症状向量的医学数据处理方法和系统，包括：通过将数据库中的症状进行向量化处理，得到由症状向量组成的初始症状集合，并根据初始症状集合得到疾病向量，集合疾病向量作为初始疾病集合；获取多个病例样本，根据病... 详细信息

标准号: CN108764280A

本发明公开了一种基于症状向量的医学数据处理方法和系统，包括：通过将数据库中的症状进行向量化处理，得到由症状向量组成的初始症状集合，并根据初始症状集合得到疾病向量，集合疾病向量作为初始疾病集合；获取多个病例样本，根据病例样本的样本向量与疾病向量间的相似度，并结合损失函数对疾病向量和症状向量进行更新，以将初始疾病集合和初始症状集合分别更新为最终疾病集合和最终症状集合；用户输入症状，根据输入症状与最终症状集合中各疾病向量的相似度，对数据库中的疾病进行筛选，并将筛选出的疾病作为处理结果返回给用户。

关键词：症状集合向量疾病疾病集合症状向量病例样本相似度数据库筛选处理结果返回医学数据处理损失函数样本向量向量化更新集合

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浅析顶空气相色谱法测定餐具洗涤剂中甲醇含量的优势

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中国洗涤用品工业 2023年第9期 30-35页

作者：毛一羽高玉杰胡满满杨德虎襄阳市公共检验检测中心湖北襄阳441002

甲醇又名木醇,通常伴随着工业酒精的使用,存在于工业产品中。推荐性国家标准GB/T9985—2000中采用直接进样法标定洗涤剂中甲醇的含量。该方法简单方便,然而,由于洗涤剂黏性大,成分复杂,存在检测结果不精准、对仪器设备污染较大等问题。... 详细信息

甲醇又名木醇,通常伴随着工业酒精的使用,存在于工业产品中。推荐性国家标准GB/T9985—2000中采用直接进样法标定洗涤剂中甲醇的含量。该方法简单方便,然而,由于洗涤剂黏性大,成分复杂,存在检测结果不精准、对仪器设备污染较大等问题。越来越多的检测和科研人员开始关注顶空气相色谱法标定洗涤剂中甲醇含量。通过分析浓度、温度、分子大小和氢键对扩散系数的影响,阐释了顶空气相色谱法在洗涤剂中甲醇含量检测的优势。

关键词：甲醇洗涤剂顶空气相色谱法扩散系数

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基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统

基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统

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作者：胡满满陈旭商显震孙毓忠 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

本发明涉及一种基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统，包括：获取医学文本集和医学实体集，根据医学实体集，采用远程监督法对医学文本集中各词语进行实体信息标注，生成包含实体信息的数据集，以训练神经网络，得到用... 详细信息

标准号: CN110019839B

本发明涉及一种基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统，包括：获取医学文本集和医学实体集，根据医学实体集，采用远程监督法对医学文本集中各词语进行实体信息标注，生成包含实体信息的数据集，以训练神经网络，得到用于实体识别的实体识别模型；获取医学实体集中实体间的关系类别，以使用数据集中用于关系分类的特征，训练神经网络，得到用于关系分类的关系分类模型；通过对待构建知识图谱的语料文本进行分句处理，获得待提取句子集合，使用实体识别模型，提取待提取句子集合中的所有候选实体，并使用关系分类模型确定候选实体间关系，以从大规模非结构化数据中自动构建包含候选实体和候选实体间关系的医学知识图谱。

关键词：关系分类候选实体实体识别医学训练神经网络句子集合实体信息医学知识远程监督图谱文本非结构化数据模型确定神经网络使用数据图谱构建自动构建数据集文本集分句构建语料标注词语

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