检索结果-内蒙古大学图书馆

CT理论与应用研究（中英文） 2020年第4期29卷 435-446页

作者：蔡宁王世杰陈璐杰张谊坤陈阳罗守华顾宁东南大学计算机科学与工程学院南京210096 东南大学生物科学与医学工程学院南京210096 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京210096 生物电子学国家重点实验室南京210096 江苏省生物材料与器件重点实验室南京210096

微米级计算机断层扫描(Micro-CT)的应用领域很广泛,在生物医学、材料科学等都有研究,而且最近几年的发展很迅速。Micro-CT图像常因辐射剂量的限制而出现噪声,所以开发一种合适的算法来抑制Micro-CT图像中噪声变得很重要。Micro-CT图像... 详细信息

微米级计算机断层扫描(Micro-CT)的应用领域很广泛,在生物医学、材料科学等都有研究,而且最近几年的发展很迅速。Micro-CT图像常因辐射剂量的限制而出现噪声,所以开发一种合适的算法来抑制Micro-CT图像中噪声变得很重要。Micro-CT图像的噪声水平与扫描样本、扫描参数等参数有关,合适的噪声抑制算法应该在不同噪声水平下都有不错的性能。过去Micro-CT图像的噪声抑制算法主要是迭代重建算法,但迭代重建算法速度比较慢。深度学习方法作为近些年比较热门的图像处理方法,在临床低剂量CT图像处理上相比于传统方法效果更好、处理速度更快,有进一步在低剂量Micro-CT图像处理中应用的潜力。另外,生成对抗网络在保持图像细节上有着比卷积神经网络更好的效果,本文构建普通卷积神经网络与生成对抗网络,用于对比两者的性能差异。限制于放射源的功率,低噪声的Micro-CT数据难以获取,提出一种创新的扫描方式,可有效获取低噪声的Micro-CT数据,并对实验小鼠的进行了扫描。针对低剂量Micro-CT中较高的噪声,结合Micro-CT的成像原理,提出渐进式的低剂量Micro-CT图像处理方法,分别在解析重建前后对小鼠的Micro-CT图像进行两次处理。相比于只在断层图像上处理,渐进式方法对高噪声数据的处理效果更好。从客观指标与主观视觉效果上,分析和对比了渐进式方法与其他深度学习方法或迭代重建算法的差别。定量分析不同噪声水平下的Micro-CT图像的处理效果,分析生成对抗网络在渐进式Micro-CT图像处理中的优势与限制。渐进式Micro-CT图像处理方法生成的图像质量高、生成速度快、鲁棒性高、客观指标高,可以对进一步的高级应用如图像分割、图像三维可视化等提供帮助。

关键词： Micro-CT 低剂量卷积神经网络生成对抗网络

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流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法

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国防科技大学学报 2018年第6期40卷 75-81页

作者：李春强董永强吴国新东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189

提出基于流传输速率与数据量的双门限检测算法。为满足高速网络传输的性能要求,使用Hash表存储流检测的数据结构,将Hash表的冲突处理与基于流速率的缓存替换相结合以实现高效的大流检测,通过限制Hash桶的容量,确保报文的处理性能。真实... 详细信息

提出基于流传输速率与数据量的双门限检测算法。为满足高速网络传输的性能要求,使用Hash表存储流检测的数据结构,将Hash表的冲突处理与基于流速率的缓存替换相结合以实现高效的大流检测,通过限制Hash桶的容量,确保报文的处理性能。真实网络数据的仿真测试结果表明:所提算法在相近的存储开销下,保持了较高的处理性能,准确性优于基于最近最少使用算法的大流检测及其派生算法以及基于统计计数的紧凑型空间节省算法。

关键词：流检测 Hash表传输速率 Hash冲突缓存替换

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双结构网络内容共享能力研究

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电子学报 2018年第4期46卷 849-855页

作者：刘旋杨鹏董永强东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

内容共享是实现互联网普惠全民(The Internet is for Everyone)的重要方面,为此,中国工程院李幼平院士提出以Internet为主结构而以播存网络为次结构的双体系结构内容共享网络,简称双结构网络DAN(Dual-Architecture Network),本文首先介... 详细信息

内容共享是实现互联网普惠全民(The Internet is for Everyone)的重要方面,为此,中国工程院李幼平院士提出以Internet为主结构而以播存网络为次结构的双体系结构内容共享网络,简称双结构网络DAN(Dual-Architecture Network),本文首先介绍DAN的实现模型并进行形式化描述,然后定性分析DAN的内容共享机理和内容运营模式,同时采用2ACT模型进行定量分析,最后通过原型系统进行原理性验证.从多个维度综合阐明DAN的内容共享能力.

关键词：双结构网络广播分发内容共享能力定性分析定量分析

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基于gAIC和滑动窗的自回归模型参数估计算法

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东南大学学报（自然科学版） 2018年第3期48卷 381-386页

作者：杨淳沨吴国成伍家松姜龙玉孔佑勇舒华忠东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096 东南大学计算机科学与工程学院南京210096 东南大学中法生物医学信息研究中心南京210096

为了提高自回归模型参数估计的准确性,提出了一种基于通用赤池信息准则和滑动窗的自回归模型参数估计算法.首先,使用通用赤池信息准则估计自回归模型的模型阶数,初步得到自回归模型中选项的候选向量集;然后,针对该候选向量集中的各候选... 详细信息

为了提高自回归模型参数估计的准确性,提出了一种基于通用赤池信息准则和滑动窗的自回归模型参数估计算法.首先,使用通用赤池信息准则估计自回归模型的模型阶数,初步得到自回归模型中选项的候选向量集;然后,针对该候选向量集中的各候选项,采用滑动窗法获得其相应的权重值;最后,根据各候选项的权重值,利用自适应的最佳参数搜索算法进一步剔除候选向量集中的干扰候选项,得到自回归模型的最终模型选项及相应的模型系数值.实验结果表明,对于不同长度的信号,不同组合实验方案下所提算法获得的正确率最高,接近于90%.

关键词：滑动窗 gAIC 最佳参数搜索自回归模型参数估计

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移动目标防御的攻击面动态转移技术研究综述

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软件学报 2018年第9期29卷 2799-2820页

作者：周余阳程光郭春生戴冕东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 东南大学网络空间安全学院江苏南京211189 教育部计算机网络和信息集成重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

移动目标防御作为一种动态、主动的防御技术,能够通过不断转移攻击面,减少系统的静态性、同构性和确定性,以此挫败攻击者的攻击.随着网络攻击手段的不断发展和变化,深入研究移动目标防御对网络空间安全具有重要意义,而攻击面的动态转移... 详细信息

移动目标防御作为一种动态、主动的防御技术,能够通过不断转移攻击面,减少系统的静态性、同构性和确定性,以此挫败攻击者的攻击.随着网络攻击手段的不断发展和变化,深入研究移动目标防御对网络空间安全具有重要意义,而攻击面的动态转移技术作为移动目标防御领域的重点问题,一直受到研究人员的广泛关注.利用攻击面动态转移技术所具有的不确定性、动态性和随机性等优势,实现信息系统的动态防御,可以有效克服传统防御手段的确定性、静态性和同构性的不足.首先梳理了攻击面的基本概念,并具体阐释了攻击面以及攻击面转移的形式化定义;其次,分析了攻击面4个层次的动态转移技术——数据攻击面、软件攻击面、网络攻击面和平台攻击面,并对不同的动态转移技术进行分析和比较,分别指出它们的优点和缺陷;最后,还从多层次攻击面动态转移技术的融合、攻击面动态转移的综合评估方法、基于感知的攻击面动态转移方法、基于三方博弈模型的攻击面转移决策等方面讨论了未来移动目标防御中攻击面动态转移可能的研究方向.

关键词：移动目标防御攻击面网络空间安全动态转移技术

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基于三元纠错输出编码的偏标记学习算法

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计算机科学与探索 2018年第9期12卷 1444-1453页

作者：周斌斌张敏灵刘胥影东南大学计算机科学与工程学院南京210096 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096

偏标记学习是一类重要的弱监督学习框架,在该框架下,每个训练样本与一组候选标记相关联,在候选标记集合中有且仅有一个是其真实标记。很明显,候选标记数目越多,偏标记学习难度越大。为了减少候选标记数目以降低偏标记学习难度,提出了一... 详细信息

偏标记学习是一类重要的弱监督学习框架,在该框架下,每个训练样本与一组候选标记相关联,在候选标记集合中有且仅有一个是其真实标记。很明显,候选标记数目越多,偏标记学习难度越大。为了减少候选标记数目以降低偏标记学习难度,提出了一种基于三元纠错输出码的偏标记学习算法(PL-TECOC),该算法将偏标记学习问题转换为多个二类学习问题,并对学到的多个二类分类器进行最终集成。在构建二类训练数据时采用编码"0"来忽略相应标记,仅依据非"0"编码标记进行正负类的构造,以达到减少候选标记数目的目的。实验表明,与多个流行的偏标记学习算法相比,PL-TECOC在人工数据集和真实数据集上均取得了较好的分类性能。

关键词：弱监督学习消歧纠错输出编码偏标记学习

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标记分布学习与标记增强

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中国科学：信息科学 2018年第5期48卷 521-530页

作者：耿新徐宁东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

本文主要介绍了标记分布学习和标记增强的相关概念及算法.标记分布学习是一种新型机器学习范式,传统的单标记和多标记学习都可以看做是该范式的特例.标记分布学习将不同标记对示例的重要程度用标记分布来显式刻画,已经在多个应用领域中... 详细信息

本文主要介绍了标记分布学习和标记增强的相关概念及算法.标记分布学习是一种新型机器学习范式,传统的单标记和多标记学习都可以看做是该范式的特例.标记分布学习将不同标记对示例的重要程度用标记分布来显式刻画,已经在多个应用领域中取得很好的效果.然而,现有的多数数据集中却仅具有简单的逻辑标记而非完整的标记分布,因此无法直接应用标记分布学习.为解决这一问题,可以通过挖掘训练集中蕴含的标记重要性信息,恢复出每个示例的标记分布.我们将原始逻辑标记提升为标记分布的过程定义为标记增强.本文给出了标记分布学习和标记增强的形式化定义,介绍了典型标记分布学习和标记增强算法,并对这些算法进行了分析讨论.

关键词：标记分布标记分布学习标记增强多标记学习标记多义性

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基于特征学习的低剂量CT成像算法研究进展

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CT理论与应用研究（中英文） 2019年第3期28卷 393-406页

作者：刘进赵倩隆尹相瑞顾云波康季槐陈阳安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 东南大学计算机科学与工程学院南京210096 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京210096 南部战区海军第一医院广东湛江524005

随着CT(computed tomography)技术在临床中的大量应用,其辐射伤害问题也越来越受到人们的关注。与此同时,高性能低剂量的成像也已经成为近年来CT研究领域中的重要研究方向。随着学习型算法的提出及广泛应用,为低剂量CT成像算法的发展带... 详细信息

随着CT(computed tomography)技术在临床中的大量应用,其辐射伤害问题也越来越受到人们的关注。与此同时,高性能低剂量的成像也已经成为近年来CT研究领域中的重要研究方向。随着学习型算法的提出及广泛应用,为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。在影像大数据环境下,基于特征学习方法的低剂量CT成像有着更广阔的发展空间。本文将从稀疏表示和深度学习两个方面,介绍一些国内外应用于改善CT成像质量的相关技术,包括CT成像技术的发展趋势,特征学习相关算法的研究现状,提高低剂量CT扫描成像质量的相关方案等。本文对近年来在低剂量CT成像及特种学习算法等领域的研究成果进行了介绍,并进行相关总结和分析。

关键词： CT成像图像重建稀疏表示字典学习深度学习

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基于多维特征分析的移动社会网络消息传输

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计算机研究与发展 2017年第2期54卷 369-381页

作者：朱子青曹玖新周涛胥帅马卓刘波东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

基于延迟容忍特征,移动社会网络采用"存储—运载—转发"模式在节点之间进行消息传输.如何选定合适的中继节点进行消息的高效传输是当前研究中备受关注的热点问题.从不同的角度对网络中的多维社会特征展开分析.首先,根据节点... 详细信息

基于延迟容忍特征,移动社会网络采用"存储—运载—转发"模式在节点之间进行消息传输.如何选定合适的中继节点进行消息的高效传输是当前研究中备受关注的热点问题.从不同的角度对网络中的多维社会特征展开分析.首先,根据节点间的交互关系,确定节点间社会关系模型;其次,依据网络拓扑给出了邻居集合和本地社区的定义,提出了一种移动社会网络的本地社区划分方法,进而建立了节点间的社区关系;然后,基于节点间的行为特征给出了节点活跃度定义,通过PageRank算法获得节点的多维属性特征PR值,并利用PR值给出节点间传输值,从而获得节点的不同传输效用值.在此基础之上,综合考虑节点社区关系和节点的不同传输效用值,设计并实现了移动社会网络的消息传输算法.实验表明,算法在传输成功率、传输冗余率、平均延时等多个方面具有优势.

关键词：移动社会网络延迟容忍网络社区划分 PageRank算法动态网络

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播存网络环境下UCL推荐多样性优化算法

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计算机研究与发展 2017年第8期54卷 1631-1643页

作者：顾梁杨鹏董永强东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

播存网络将广播分发模式引入现有互联网体系结构,极大地降低网络共享过程中产生的冗余流量,可有效缓解信息过载问题.播存网络采用统一内容标签(uniform content label,UCL)适配用户兴趣和推荐信息资源,在UCL个性化推荐过程中,如何结合... 详细信息

播存网络将广播分发模式引入现有互联网体系结构,极大地降低网络共享过程中产生的冗余流量,可有效缓解信息过载问题.播存网络采用统一内容标签(uniform content label,UCL)适配用户兴趣和推荐信息资源,在UCL个性化推荐过程中,如何结合播存网络的富语义、高时效特征,有效地提高UCL推荐列表的多样性,成为播存网络中一个亟需解决的关键问题.针对播存网络环境的需求,提出了一种基于语义覆盖树的UCL推荐多样性优化算法UDSCT,将该问题分为UCL语义覆盖树构建和多样化UCL列表查询2个步骤.在UCL语义覆盖树构建阶段,基于语义覆盖树的若干约束条件,充分考虑UCL语义信息及非语义用户评分信息,同时,较新的UCL具有较高的优先权,以保证列表的时效性;在多样化UCL列表查询阶段,采用简单树查询及启发式列表补充操作,可快速高效地获得多样性优化后的UCL推荐列表,并可进一步根据用户请求快速返回指定的UCL集合.通过理论分析及一系列仿真实验验证,结果证明:UDSCT算法相对于基准算法能够获得更好的多样性优化效果及效率,可有效满足播存网络环境的需求.

关键词：播存网络统一内容标签推荐多样性时效性

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