检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1650-1662页

作者：郑忆美贾彩燕常振海李轩涯北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741000 百度在线网络技术(北京)有限公司北京100085

社区检测是复杂网络分析中的重要任务,现有的社区检测方法多侧重于利用单纯的网络结构,而融合节点属性的方法也主要针对传统的社区结构,不能检测网络中的二部图结构、混合结构等情况.此外,网络中每个节点的度会影响网络中链接的构成,同... 详细信息

社区检测是复杂网络分析中的重要任务,现有的社区检测方法多侧重于利用单纯的网络结构,而融合节点属性的方法也主要针对传统的社区结构,不能检测网络中的二部图结构、混合结构等情况.此外,网络中每个节点的度会影响网络中链接的构成,同样会影响社区结构的分布.因此,提出一种基于随机块模型的属性网络社区检测方法DPSB_PG.不同于其他属性网络中的生成式模型,该方法中节点链接和节点属性的产生均服从泊松分布,并基于随机块模型考虑社区间相连接的概率,重点在节点链接的生成过程中融合度修正的思想,最后利用期望最大化EM算法推断模型中的参数,得到网络中节点的社区隶属度.真实网络上的实验结果显示:模型继承了随机块模型的优点,能够检测网络中的广义社区结构,且由于度修正的引入,具有很好的数据拟合能力,因此在属性网络与非属性网络社区检测性能上优于其他现有相关算法.

关键词：度修正泊松分布随机块模型广义结构属性网络

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面向汉语作为第二语言学习的个性化语法纠错

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中文信息学报 2021年第12期35卷 28-35页

作者：张生盛庞桂娜杨麟儿王辰成杜永萍杨尔弘黄雅平北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京语言大学国家语言资源监测与研究平面媒体中心北京100083 北京语言大学语言资源高精尖创新中心北京100083 北京工业大学信息学部北京100124

语法纠错任务旨在通过自然语言处理技术自动检测并纠正文本中的语序、拼写等语法错误。当前许多针对汉语的语法纠错方法已取得较好的效果,但往往忽略了学习者的个性化特征,如二语等级、母语背景等。因此,该文面向汉语作为第二语言的学习... 详细信息

语法纠错任务旨在通过自然语言处理技术自动检测并纠正文本中的语序、拼写等语法错误。当前许多针对汉语的语法纠错方法已取得较好的效果,但往往忽略了学习者的个性化特征,如二语等级、母语背景等。因此,该文面向汉语作为第二语言的学习者,提出个性化语法纠错,对不同特征的学习者所犯的错误分别进行纠正,并构建了不同领域汉语学习者的数据集进行实验。实验结果表明,将语法纠错模型适应到学习者的各个领域后,性能得到明显提升。

关键词：语法纠错个性化汉语学习者领域适应

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少数决:更安全的分布式一致性算法选举机制

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计算机科学与探索 2020年第10期14卷 1693-1701页

作者：李彬姜建国北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国家保密科技测评中心北京100044 中国科学院信息工程研究所北京100093

目前应用于分布式系统中的基于选举的分布式一致性算法(类Paxos算法),都是采用得到50%以上选票者当选Leader的方式进行选举。此种选举机制类似现实生活中的选举,存在因控制投票而丧失系统去中心化的安全隐患。而去中心化是分布式系统的... 详细信息

目前应用于分布式系统中的基于选举的分布式一致性算法(类Paxos算法),都是采用得到50%以上选票者当选Leader的方式进行选举。此种选举机制类似现实生活中的选举,存在因控制投票而丧失系统去中心化的安全隐患。而去中心化是分布式系统的重要安全属性,可以避免系统因某个特殊节点故障而整体瘫痪。为此,提出了一种新的Leader选举机制——少数决,即通过逐步淘汰选择一致的多数者的方式选出Leader。此种选举机制可以有效降低绝对控票攻击的可能性,提高Leader选举的随机性,进而保证整个系统去中心化。通过理论分析和实验结果进一步验证了此种选举机制对比传统的多数决选举机制,在没有明显降低选举时间的基础上,具有更好的安全性。

关键词：一致性算法选举机制少数决去中心化安全性

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大规模动态网络的相似性度量方法研究

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计算机科学与探索 2019年第9期13卷 1543-1552页

作者：王佳武志昊赵苡积林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院

复杂网络相似性度量在异常检测、状态划分等网络分析应用中起着至关重要的作用。近年来,静态网络相似性受到学者的广泛关注,但在实际场景中,网络结构往往会随着时间的推移不断演化,网络规模也会逐渐增大,如何快速且准确地评估动态网络... 详细信息

复杂网络相似性度量在异常检测、状态划分等网络分析应用中起着至关重要的作用。近年来,静态网络相似性受到学者的广泛关注,但在实际场景中,网络结构往往会随着时间的推移不断演化,网络规模也会逐渐增大,如何快速且准确地评估动态网络之间的相似性面临巨大的挑战。基于静态网络的谱距离方法尽管取得了不错的效果,但对于大规模动态网络而言计算成本很高。为了解决这一问题,提出了一种快速计算动态网络相似性的方法。该方法基于矩阵扰动理论估算动态网络特征值的变化进而计算网络的相似性,具有线性复杂度。在人工数据集与真实数据集上的实验表明,提出的方法在保证准确率的基础上有效降低了计算复杂度。

关键词：动态网络网络结构相似性特征分解矩阵扰动

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混合秩矩阵分解模型

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计算机科学与探索 2019年第7期13卷 1114-1122页

作者：李幸幸刘华锋景丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院

随着推荐系统的发展,矩阵近似算法成为研究热点,而以概率矩阵分解为代表的低秩矩阵近似模型因其具有较高的推荐精度而广受关注。但是,随着大数据时代的到来,评分矩阵越来越复杂,简单的单个矩阵近似模型会使一些隐藏在数据中的信息被忽... 详细信息

随着推荐系统的发展,矩阵近似算法成为研究热点,而以概率矩阵分解为代表的低秩矩阵近似模型因其具有较高的推荐精度而广受关注。但是,随着大数据时代的到来,评分矩阵越来越复杂,简单的单个矩阵近似模型会使一些隐藏在数据中的信息被忽视。为了解决这个问题,提出了一种基于boosting框架的混合秩矩阵近似算法(mixture rank matrix factorization,MRMF)。该算法基于boosting框架融合多个不同秩矩阵获取丰富的评分信息。具体方法为首先从整体结构出发,获取矩阵的整体信息,然后基于boosting求偏差获得残差矩阵,抓取局部的相关性。同时为了更好地学习局部特征,引入服从拉普拉斯先验分布的样本权重,构建自适应权重的概率矩阵模型(adaptive weight matrix factorization,AWMF)。在获取残差矩阵之后,通过EM算法学习残差矩阵的权重,避免模型过拟合以及减少人工调差的复杂度。实验结果验证,所提出的算法在四个真实数据集(Ciao、Epinions、Douban、Movielens(10M))上均具有较好的推荐精度。

关键词：矩阵近似梯度提升自适应秩样本权重推荐系统权重矩阵分解

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一种基于射频指纹的电力物联网设备身份识别方法

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中国电力 2021年第3期54卷 80-88页

作者：刘铭刘念韩晓艺彭林宁付华陈一悰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) 北京100044 东南大学网络空间安全学院江苏南京210096 国网陕西省电力公司电力科学研究院陕西西安710054

由于通信媒介的开放性,电力物联网设备的无线通信过程面临着信息安全风险。提出使用无线设备固有的射频指纹作为物联网设备身份识别的依据,并利用深度学习技术实现双向设备身份识别,以增强无线接入阶段的安全性。该方法采用边缘计算的思... 详细信息

由于通信媒介的开放性,电力物联网设备的无线通信过程面临着信息安全风险。提出使用无线设备固有的射频指纹作为物联网设备身份识别的依据,并利用深度学习技术实现双向设备身份识别,以增强无线接入阶段的安全性。该方法采用边缘计算的思路,利用通信信道双向的互易性,将物联网终端设备需要完成的基站身份学习任务转移到基站处完成,降低了对于物联网设备算力、存储、能耗等方面的需求,适用于物联网应用场景。实验结果表明,该方法能够达到良好的设备身份识别性能。

关键词：电力物联网射频指纹无线接入安全信道互易设备身份识别

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构建中医药特色真实世界临床研究新模式的实践与思考

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科技导报 2023年第14期41卷 22-31页

作者：周雪忠王世华张迪雒琳黄杏贤兰天张润顺高铸烨李晓东何丽云杨卓欣曾以德刘保延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 山东中医药大学中医药创新研究院济南250355 中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100070 深圳市中医院深圳518001 中国中医科学院广安门医院北京100053 中国中医科学院西苑医院北京100091 湖北省中医院武汉430060 中国中医科学院北京100070

结合国内外真实世界临床研究与人工智能技术等的研究进展,围绕开展高质量真实世界中医药临床研究的理念、方法与技术等问题,论述了真实世界研究范式转化、以临床问题为导向的研究模式建立、真实世界数据质量和高质量因果证据方法学等挑... 详细信息

结合国内外真实世界临床研究与人工智能技术等的研究进展,围绕开展高质量真实世界中医药临床研究的理念、方法与技术等问题,论述了真实世界研究范式转化、以临床问题为导向的研究模式建立、真实世界数据质量和高质量因果证据方法学等挑战及对策,以期从中医临床诊疗的本体视角充分认识真实世界中医药研究的长期性与对中医药高质量发展的重要性。

关键词：真实世界临床研究研究范式中医药临床科研一体化人工智能

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铁路信息系统云边协同体系架构研究

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铁路计算机应用 2022年第10期31卷 1-5页

作者：张心宇王喆郭歌任爽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

随着铁路信息系统业务量和数据量的日益增加,迫切需要探索一种新的架构,提升系统的自治能力和响应能力。文章结合铁路信息系统业务特点,提出了适用于铁路信息系统的云边协同体系架构,详细阐述了云边协同的技术体系和微服务、容器编排、... 详细信息

随着铁路信息系统业务量和数据量的日益增加,迫切需要探索一种新的架构,提升系统的自治能力和响应能力。文章结合铁路信息系统业务特点,提出了适用于铁路信息系统的云边协同体系架构,详细阐述了云边协同的技术体系和微服务、容器编排、边缘计算等关键技术,并介绍了其在铁路信息系统中的应用场景,可对云边协同技术在铁路领域的落地实施提供参考。

关键词：铁路信息系统云边协同微服务容器编排边缘计算

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基于无监督对抗学习的时间序列异常检测

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南京大学学报（自然科学版） 2021年第6期57卷 1042-1052页

作者：邵世宽张宏钧肖钦锋王晶刘晓辉林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京交通大学北京100044 中国民航信息网络股份有限公司北京100010 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京100010

时间序列异常检测是类别不均衡问题,异常现象少有发生,所以获取异常标签的成本高昂,因此基于无监督学习的时间序列异常检测方法更具有实用价值.然而,现有的时间序列异常检测方法存在三个缺陷:难以对复杂的时间序列进行建模、缺乏合理的... 详细信息

时间序列异常检测是类别不均衡问题,异常现象少有发生,所以获取异常标签的成本高昂,因此基于无监督学习的时间序列异常检测方法更具有实用价值.然而,现有的时间序列异常检测方法存在三个缺陷:难以对复杂的时间序列进行建模、缺乏合理的缺失值处理机制和无法利用先验知识(例如少量的有标签异常).为了解决以上问题,提出一种基于生成对抗神经网络和自编码器的无监督时间序列异常检测模型SALAD(Stochastic Adversarial Learned Anomaly Detection).在原始空间结合生成对抗网络和自编码器网络并充分利用判别损失和绝对损失来完成数据重构;在隐空间中,为了使学习自编码器中的隐变量更紧凑地表示原始数据分布,引入生成对抗网络来约束隐变量的收敛,使其更接近先验分布;在训练过程中引入数据补全方法是一种更合理的缺失值处理机制;提出对比重构损失使SALAD能充分利用少量的有标签异常数据.在数据集上进行大量实验,结果表明,在完全无监督和使用部分异常标签的情形下,提出的模型的F1分数和现有的基线方法相比有明显的提升.

关键词：时间序列异常检测自编码器生成对抗神经网络无监督学习

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人工智能技术在辅助中医诊疗及诊疗标准化中的应用

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中医杂志 2022年第24期63卷 2306-2310页

作者：赵国桢郭诗琪庞华鑫徐霄龙苏祥飞蔡兆伦冯雪段笑娇苏芮李博首都医科大学附属北京中医医院北京市100010 北京市中医药研究所北京中医药循证医学中心北京中医药大学针灸推拿学院北京交通大学计算机与信息技术学院中华中医药学会四川大学华西医院

中医诊疗标准化是中医药发展的重要保障,但以临床实践指南为核心的中医药标准化成果在临床应用时常面临困难,原因包括中医辨证论治主观性强、患者信息采集时缺少客观测量方法及客观指标、中医诊疗过程存在大量隐性知识等。基于人工智能... 详细信息

中医诊疗标准化是中医药发展的重要保障,但以临床实践指南为核心的中医药标准化成果在临床应用时常面临困难,原因包括中医辨证论治主观性强、患者信息采集时缺少客观测量方法及客观指标、中医诊疗过程存在大量隐性知识等。基于人工智能技术的智能诊断系统和临床决策支持系统可为辅助中医诊疗及中医诊疗标准化工作提供新思路。一方面可借助中医智能诊断系统客观测量患者的中医四诊信息,辅助临床医生标准化诊断,推动中医诊断标准化的发展;另一方面能够建立症状群与药物群之间的网络关系,实现个体化治疗方案的推荐,促进中医治疗标准化的发展。建议未来人工智能技术应用于中医诊疗标准化研究中,应制定合适的结构化或半结构化病历,加强人工智能技术在数据采集中的应用,高效准确地采集患者信息;完善疗效评价体系,探索个体化疗效评价方法并评估人工智能技术的有效性和安全性;进一步探索符合中医诊疗特色的人工智能系统及数学模型。

关键词：人工智能智能诊断系统临床决策支持系统中医药标准化

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