检索结果-内蒙古大学图书馆

现代计算机 2022年第5期28卷 76-81页

作者：张修聪刘杰张光磊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心北京100191

肺结节良恶性分类任务旨在通过计算机辅助技术对肺部CT影像进行诊断,以辅助医生提高诊断准确率和筛查效率。深度学习技术与医学影像分析结合在肺癌早诊中极具潜力,但因数据规模受限遇到极大瓶颈。因此,本文充分利用迁移学习技术适用于... 详细信息

肺结节良恶性分类任务旨在通过计算机辅助技术对肺部CT影像进行诊断,以辅助医生提高诊断准确率和筛查效率。深度学习技术与医学影像分析结合在肺癌早诊中极具潜力,但因数据规模受限遇到极大瓶颈。因此,本文充分利用迁移学习技术适用于小规模数据的理论优势,提出了一种基于多尺度迁移学习的肺结节良恶性分类方法,并基于LIDC-IDRI公开数据库构建数据集进行实验。结果表明,将迁移学习方法应用到肺结节良恶性分类任务上,效果得到明显提升。

关键词：肺结节良恶性迁移学习多尺度

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基于延迟锁定环的5G下行PRS信号定位方法

基于延迟锁定环的5G下行PRS信号定位方法

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第十四届中国卫星导航年会

作者：温雯霏巴晓辉刘寅生姜维王剑蔡伯根北京交通大学电子信息工程学院北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京市高速铁路宽带移动通信工程技术研究中心北京交通大学计算机与信息技术学院

自动驾驶、车联网和智能交通等新兴领域的快速发展需要定位技术具有高精度、高可靠和低延时等基本特点。导航与定位是5G技术的热门研究领域,5G具有超高速率、超低时延、超大连接等技术特点,可以更好地满足高精度定位的服务需求。3GPP在... 详细信息

自动驾驶、车联网和智能交通等新兴领域的快速发展需要定位技术具有高精度、高可靠和低延时等基本特点。导航与定位是5G技术的热门研究领域,5G具有超高速率、超低时延、超大连接等技术特点,可以更好地满足高精度定位的服务需求。3GPP在第17版的38.211中重新定义了定位参考信号(PRS)。PRS相较于现有参考信号具有更高的资源元素密度和更优良的相关性能。PRS可以从系统带宽中的任意物理资源块开始传输,并且可以配置0到275个物理资源块大小的带宽,在时域上可以选择在合适的时隙上传输。与4G LTE相比,5G NR的大带宽在提高到达时间(TOA)精度上的效果十分显著。本文首先利用PSS/SSS信号寻找一帧的起始点,然后利用5G NR下行信号的自相关性得到具有0.5个采样点精度的TOA时延估计信息。最后引入延迟锁定环(DLL)跟踪PRS信号的PRN码,通过仿真设计DLL估计出5G下行信号采样点偏差的小数部分,能够在亚米级精度上校正TOA测距信息。

关键词： 5G定位定位参考信号延迟锁定环到达时间

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基于Inception网络的好奇号火星车地面标样LIBS光谱定量建模

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光子学报 2020年第6期49卷 52-60页

作者：张乐豪张立武中臣张承进凌宗成韩凉曹学强山东大学机电与信息工程学院山东威海264209 山东大学空间科学研究院山东威海264209 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

传统的多变量分析方法是LIBS定量建模的主要手段,但光谱的输入维度较高,很多算法需要提前对光谱进行降维或特征谱线提取,导致部分信息丢失,影响准确率.针对该问题,本文引入以深度卷积神经网络Inception为基础的定量建模方法,算法设计时... 详细信息

传统的多变量分析方法是LIBS定量建模的主要手段,但光谱的输入维度较高,很多算法需要提前对光谱进行降维或特征谱线提取,导致部分信息丢失,影响准确率.针对该问题,本文引入以深度卷积神经网络Inception为基础的定量建模方法,算法设计时将原有常规的2D卷积网络改造为1D卷积网络以实现光谱信息的全谱输入和特征提取.该方法不仅不需要对原始光谱的降维操作,且其他的预处理如滤波等操作亦可以省略.经多次实验,训练次数为2 000次时具有较好的预测结果,同时并不会出现明显的过拟合现象.此时其平均决定系数(R2)为0.957 9,其均方根误差相比多元线性回归方法平均降低了61.69%,与深度学习方法 AlexNet对比也获得较好结果.

关键词：激光诱导击穿光谱 Inception网络火星车定量分析

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基于多粒度时间注意力RNN的航班客座率预测

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计算机工程 2020年第1期46卷 294-301页

作者：邓玉婧武志昊林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室

准确预测航班客座率有利于处理航班机票超售、座位虚耗等问题,然而传统时间序列预测方法只关注航班近期每日客座率的变化特点,无法同时考虑其他因素的影响,预测效果不够理想。针对该问题,提出一种基于多粒度时间注意力机制的循环神经网... 详细信息

准确预测航班客座率有利于处理航班机票超售、座位虚耗等问题,然而传统时间序列预测方法只关注航班近期每日客座率的变化特点,无法同时考虑其他因素的影响,预测效果不够理想。针对该问题,提出一种基于多粒度时间注意力机制的循环神经网络模型MTA-RNN。通过构建多级注意力机制获取航班客座率在不同时间粒度下的时序相关性,同时考虑航班自身属性及节假日等其他因素,得到未来一段时间内的目标航班客座率。在真实历史航班客座率数据集上的实验结果表明,MTA-RNN模型的预测准确率高于ARIMA模型、LSTM模型和Seq2seq模型。

关键词：航班客座率预测时间序列预测循环神经网络注意力机制编解码器模型

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中医药治疗射血分数保留心力衰竭的核心处方及类方分析

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中国中医药信息杂志 2024年第8期31卷 29-36页

作者：林静怡郑琪光罗小非邓帅帅周雪忠樊官伟天津中医药大学第一附属医院天津300381 国家中医针灸临床医学研究中心天津300381 北京交通大学计算机与信息技术学院医学智能研究所北京100044 天津中医药大学天津301617

目的分析中医药治疗射血分数保留心力衰竭(HFpEF)的核心处方及类方的用药规律,为HFpEF临床遣药组方提供参考。方法检索中国知识资源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(Wanfang Data)、中文科技期刊数据库(VIP)、中国生物医学文献数据库(C... 详细信息

目的分析中医药治疗射血分数保留心力衰竭(HFpEF)的核心处方及类方的用药规律,为HFpEF临床遣药组方提供参考。方法检索中国知识资源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(Wanfang Data)、中文科技期刊数据库(VIP)、中国生物医学文献数据库(CBM)、PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library建库至2023年11月1日收录的中医药治疗HFpEF临床研究文献,采用复杂网络、处方相似性网络、社团划分等数据挖掘方法,探讨HFpEF的处方用药规律。结果共纳入中医药治疗HFpEF临床研究文献142篇,包含146首处方,涉及中药162味;使用频次较高的中药以黄芪、丹参、茯苓为代表;利用复杂网络分析得到治疗HFpEF的核心处方及常用药物配伍,核心处方由黄芪、茯苓、丹参、甘草、川芎、桂枝、葶苈子、白术、赤芍、麦冬、当归组成;进一步基于处方相似性网络和社团划分方法,得到对应于HFpEF分期及证型的3个主要社团类方集合基础方,发现HFpEF病程发展的分期诊疗用药规律。结论益气活血、温阳利水为HFpEF的治疗大法;采用数据挖掘技术分析HFpEF核心处方及类方,可为HFpEF中医诊疗规律及用药经验总结提供依据。

关键词：射血分数保留心力衰竭数据挖掘类方复杂网络

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一种融合社交关系的矩阵分解推荐模型

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计算机工程 2020年第8期46卷 72-77,84页

作者：吴清春贾彩燕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

推荐系统可以有效解决信息过载问题,为用户提供个性化的推荐服务。然而在评分矩阵稀疏的情况下,仅通过分析用户项目评分矩阵来生成预测结果的传统模型效果较差。针对该问题,利用用户评分以及用户社会信任关系两部分信息计算用户相似度,... 详细信息

推荐系统可以有效解决信息过载问题,为用户提供个性化的推荐服务。然而在评分矩阵稀疏的情况下,仅通过分析用户项目评分矩阵来生成预测结果的传统模型效果较差。针对该问题,利用用户评分以及用户社会信任关系两部分信息计算用户相似度,提出一种融合社交关系的矩阵分解型推荐模型SoRegIM。通过挖掘社交网络中用户的拓扑关系,利用目标用户的直接邻居与间接邻居信息构建加权社会信任网络,在充分使用用户社交关系信息的同时减少冗余的社交噪声。基于公开数据集的实验结果表明,与SoReg、SocialMF等7种经典模型相比,SoRegIM能够有效提高推荐准确性,且对于稀疏数据的提升效果明显。

关键词：社交网络推荐系统拓扑关系信任网络矩阵分解

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基于局部边缘特征描述子的自适应边缘检测算法

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中国激光 2020年第6期47卷 185-193页

作者：高佳月许宏丽邵凯亮尹辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 轨道工程北京市重点实验室北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

点云的边缘是将点云模型转换为高质量曲面或实体模型的重要中间特征。为了有效地提取点云边缘,针对现有点云边缘检测算法设置统一邻域值或邻域半径造成的边缘检测不准确的问题,提出一种基于局部边缘特征描述子的自适应边缘检测算法。首... 详细信息

点云的边缘是将点云模型转换为高质量曲面或实体模型的重要中间特征。为了有效地提取点云边缘,针对现有点云边缘检测算法设置统一邻域值或邻域半径造成的边缘检测不准确的问题,提出一种基于局部边缘特征描述子的自适应边缘检测算法。首先定义法向量特征模型,引入法向量变化率,基于法向量变化率提出邻域自适应方法;然后结合点云局部区域的曲率密度,定义局部边缘特征描述子;最后根据特征描述子取值符合高斯分布的特点自动调整阈值,解决了对于不同的点云模型需要人工调参的问题。通过在多种不同的点云数据集上进行实验,证明了该算法可以在保持模型原始信息的前提下,准确地提取模型的边缘信息,具有可重复性和一定的鲁棒性。

关键词：机器视觉点云边缘自适应特征描述子

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一种注意力增强的自然语言推理模型

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计算机工程 2020年第7期46卷 91-97页

作者：李冠宇张鹏飞贾彩燕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

在自然语言处理任务中使用注意力机制可准确衡量单词重要度。为此,提出一种注意力增强的自然语言推理模型aESIM。将词注意力层以及自适应方向权重层添加到ESIM模型的双向LSTM网络中,从而更有效地学习单词与句子表示,同时提高前提与假设... 详细信息

在自然语言处理任务中使用注意力机制可准确衡量单词重要度。为此,提出一种注意力增强的自然语言推理模型aESIM。将词注意力层以及自适应方向权重层添加到ESIM模型的双向LSTM网络中,从而更有效地学习单词与句子表示,同时提高前提与假设文本之间局部推理的建模效率。在SNLI、MultiNLI及Quora数据集上的实验结果表明,与ESIM、HBMP、SSE等模型相比,aESIM模型的准确率能够提升0.5%~1%。

关键词：自然语言处理自然语言推理 ESIM模型注意力机制双向LSTM网络

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互联网+背景下基于独立学院C++程序设计课程的教学改革研究

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中国新通信 2020年第18期22卷 205-206页

作者：王兰陆春吉北京交通大学海滨学院计算机与信息技术学院

C++程序设计是计算机专业中的一门重要的基础课程,也是学生学习程序设计的基础课程,学好该课程不仅能够培养学生的逻辑思维、程序设计及解决问题能力,而且对于后续课程的学习也至关重要。作为当今网络发展的新趋势,互联网+教育成为当前... 详细信息

C++程序设计是计算机专业中的一门重要的基础课程,也是学生学习程序设计的基础课程,学好该课程不仅能够培养学生的逻辑思维、程序设计及解决问题能力,而且对于后续课程的学习也至关重要。作为当今网络发展的新趋势,互联网+教育成为当前课程改革领域中的热门研究问题,即充分借助互联网的优势对传统课程教学进行改革,从而弥补传统课程教学的不足。本文针对独立学院传统教学存在的问题阐述了应对的教学改革措施,在互联网+背景下,将互联网技术与教学相结合,提出构建网络教学平台来辅助课程的教学,真正实现多元化教学,以激发学生的学习兴趣,提高教学效果和教学效率,最终提高教学质量。

关键词： C++ 互联网+ 教学改革教学质量

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基于计算机模拟的网络药理学在现代中药研究中的应用

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生物化工 2022年第4期8卷 159-162页

作者：陈天翱陈翱天陈封政西南交通大学利兹学院四川成都610000 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 乐山师范学院化学与资源环境学院四川乐山614000

中药是中华民族几千年智慧的结晶,是世界传统医药的瑰宝,因其辨证施治,对疑难杂症有独特优势,具有多成分、多靶点、多功效等特点,难以通过现代医学体系来完整阐述中药的作用机制。随着计算科学的进步,相关数据库的建立,网络药理学逐渐... 详细信息

中药是中华民族几千年智慧的结晶,是世界传统医药的瑰宝,因其辨证施治,对疑难杂症有独特优势,具有多成分、多靶点、多功效等特点,难以通过现代医学体系来完整阐述中药的作用机制。随着计算科学的进步,相关数据库的建立,网络药理学逐渐成为中药研究的新工具。借助计算机的模拟和相关算法将中药成分数据库、成分三维结构库、靶标数据库和疾病数据库整合,对于阐明复杂中药体系的作用机制和方剂配伍以及中药新药的研发起到快速推动作用。本文对网络药理学的起源、发展、现状及与计算机相关领域的交叉融合发展情况进行了梳理,分析了该研究方法存在的问题及挑战,展望了基于计算机模拟的网络药理学的发展前景。

关键词：网络药理学计算机模拟传统中药

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