检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2020年第4期47卷 178-183页

作者：张鹏飞李冠宇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

在自然语言理解任务中,注意力机制由于可以有效捕获词在上下文语境中的重要程度并提高自然语言理解任务的有效性而受到了人们的普遍关注。基于注意力机制的非递归深度网络Transformer,不仅以非常少的参数和训练时间取得了机器翻译学习... 详细信息

在自然语言理解任务中,注意力机制由于可以有效捕获词在上下文语境中的重要程度并提高自然语言理解任务的有效性而受到了人们的普遍关注。基于注意力机制的非递归深度网络Transformer,不仅以非常少的参数和训练时间取得了机器翻译学习任务的最优性能,还在自然语言推理(Gaussian-Transformer)、词表示学习(Bert)等任务中取得了令人瞩目的成绩。目前Gaussian-Transformer已成为自然语言推理任务性能最好的方法之一。然而,在Transformer中引入Gaussian先验分布对词的位置信息进行编码,虽然可以大大提升邻近词的重要程度,但由于Gaussian分布中非邻近词的重要性会快速趋向于0,对当前词的表示有重要作用的非邻近词的影响会随着距离的加深消失殆尽。因此,文中面向自然语言推理任务,提出了一种基于截断高斯距离分布的自注意力机制,该方法不仅可以凸显邻近词的重要性,还可以保留对当前词表示具有重要作用的非邻近词的信息。在自然语言推理基准数据集SNLI和MultiNLI上的实验结果证实,截断高斯距离分布自注意力机制能够更有效地提取句子中词语的相对位置信息。

关键词：自然语言推理自注意力机制距离掩码截断高斯掩码

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基于深度学习的生理异常检测研究综述

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计算机工程与应用 2021年第10期57卷 10-25页

作者：麻琛彬张政波王晶解放军总医院医学创新研究部医学人工智能研究中心北京100853 北京航空航天大学生物与医学工程学院北京100191 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

生理信号通常涵盖机体的生物电活动、温度、压力等关键信息,监测其数值波动有助于预警临床事件风险。深度模型是包含多级非线性变换的层级机器学习模型,在特征提取与建模方面优势显著,在计算机辅助诊断领域有着巨大的应用前景。随着连... 详细信息

生理信号通常涵盖机体的生物电活动、温度、压力等关键信息,监测其数值波动有助于预警临床事件风险。深度模型是包含多级非线性变换的层级机器学习模型,在特征提取与建模方面优势显著,在计算机辅助诊断领域有着巨大的应用前景。随着连续生理参数监测技术的进步,深度模型在生理电信号异常检测中的效用逐渐提高,研究重点也向临床应用领域拓展。报告了深度模型在生理电信号异常检测中的研究进展。从临床应用出发,分析了经典信号异常检测方法的优势与不足,简述了当前深度模型的建模方式。从判别模型和生成模型的角度总结了经典模型的建模原理及最新应用,同时讨论了深度模型的训练架构和训练策略。结合异常检测在临床中的应用、深度模型的研究进展以及生理数据集的可用性三方面进行总结与讨论,并对未来研究进行展望。

关键词：深度学习生理时间序列异常检测

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基于方剂相似度的核心方药及其适应症挖掘方法研究——以失眠症为例

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中医杂志 2021年第2期62卷 118-124页

作者：李新龙刘岩周莉王宁杜元周雪忠刘保延何丽云北京中医药大学东直门医院北京市东城区100700 中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京交通大学计算机与信息技术学院辽宁中医药大学第一临床学院

目的探索建立中医师辨证论治核心方药的数据挖掘方法。方法以中医师辨证治疗失眠症的临床诊疗数据为例,基于方剂相似度对目标人群进行模块划分,构建核心方药及其有效人群特征的复杂网络,采用子网筛选、分级核心子网挖掘算法,挖掘中医师... 详细信息

目的探索建立中医师辨证论治核心方药的数据挖掘方法。方法以中医师辨证治疗失眠症的临床诊疗数据为例,基于方剂相似度对目标人群进行模块划分,构建核心方药及其有效人群特征的复杂网络,采用子网筛选、分级核心子网挖掘算法,挖掘中医师辨证治疗失眠症有效人群的核心方药及其适应症。结果共采集101例失眠症患者245诊次诊疗数据,其中有78例就诊1次以上,主要疗效结局显示有效患者68例(87.2%),部分有效患者2例,无效患者8例。78例(144诊次)患者诊疗数据进行复杂网络挖掘,根据各诊次方剂相似度可划分为2个模块,模块度为0.184。其中,模块一核心方由枳实、半夏、青礞石、竹茹、茯苓、黄连、橘红、大黄、龙齿、珍珠母组成,其有效人群以舌红、苔黄腻、入睡困难、早醒、多梦为主要表现,兼见大便干、口干口苦、情志不宁、头晕、脉弦实等。结论基于方剂相似度的复杂网络挖掘方法,能够初步揭示中医师辨证论治用药特点,为辅助名老中医经验挖掘和传承提供方法。

关键词：核心方药方剂相似度复杂网络辨证论治数据挖掘失眠症

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无线能量收集驱动的铁路物联网中断性能分析

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物联网学报 2020年第3期4卷 52-59页

作者：马佳星熊轲张煜钟章队倪强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院计算机工程系北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209 兰卡斯特大学计算机与通信学院英国兰卡斯特LA14WA

基于铁路物联网场景分析了无线射频能量站(PB,power beacon)辅助的中继网络在莱斯衰落信道下采用半双工解码转发中继模式的系统中断性能。针对铁路场景中的设备供能问题,如电池更换困难、管理开销大、布线困难等,将无线能量收集应用于... 详细信息

基于铁路物联网场景分析了无线射频能量站(PB,power beacon)辅助的中继网络在莱斯衰落信道下采用半双工解码转发中继模式的系统中断性能。针对铁路场景中的设备供能问题,如电池更换困难、管理开销大、布线困难等,将无线能量收集应用于铁路场景,为能量受限的无线设备提供充足且稳定的能量,从而解决传统铁路中的设备供能问题。考虑网络中的源节点和中继节点均为能量受限节点,传输信息的能量都来自在列车上部署的PB发射的无线射频信号。源节点和中继节点先进行能量收集,利用收集的能量,源节点向中继节点发送信息,然后中继节点将接收的信息转发给目的节点。分析推导出了该网络端到端中断概率及吞吐量的闭合表达式。通过蒙特卡洛仿真验证了理论分析的正确性,并研究了PB发射功率与噪声的比值、莱斯因子K、时间分割因子、传输速率以及相对位置等因素对端到端中断概率和吞吐量的影响。当列车处于源节点和中继节点的中点位置时,系统可获得较优的中断和吞吐量性能。

关键词：能量收集能量站莱斯衰落信道半双工中断概率吞吐量铁路物联网

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对2826名2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律的研究

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北京中医药大学学报 2021年第6期44卷 527-537页

作者：邢颖皮敏张润顺何雄杨杰文天才中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 深圳市中医院中国中医科学院广安门医院北京交通大学计算机与信息技术学院中国中医科学院中医药数据中心

目的分析2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律,为辅助2型糖尿病临床辨治提供参考。方法基于2826名2型糖尿病患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社团发现算法、有向加权复杂网络法、桑基图、核心网络分析法对不同证候... 详细信息

目的分析2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律,为辅助2型糖尿病临床辨治提供参考。方法基于2826名2型糖尿病患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社团发现算法、有向加权复杂网络法、桑基图、核心网络分析法对不同证候在不同治疗下的时序演变规律和不同治疗下的核心中药配伍进行数据挖掘。结果49.5%的患者为男性,50.5%为女性;51.59%患者41~60岁;92.75%患者就诊2~10次。通过对2型糖尿病证候和治法复杂网络进行社团划分,最终得到7个核心证候社团和5个治法社团,占比最高的分别为气虚血瘀阴阳两虚证(26.84%)及滋阴清热祛湿化痰法(33.33%)。2型糖尿病治疗前后两阶段的"证候-治法"对应关系与演变规律结果显示,每一类证候中使用滋阴清热祛湿化痰法和行气活血化瘀通络法的诊次数量之和均超过50%;每一类证候无论采用哪种治法,短期内平均有50%诊次的证候不发生变化,其次则转化为气虚血瘀阴阳两虚证。"证候-治法"长期时序演变规律结果显示,经治疗后多数证候保持不变,但也有相当部分向气虚血瘀阴阳两虚证、脾虚胃热肝气瘀滞证或阴虚火旺痰热互结证转化。而糖尿病各治法社团的用药与治法相匹配,常用中药配伍包括黄芩-黄连、黄连-黄柏、黄芪-白芍、黄连-干姜等。结论滋阴清热祛湿化痰法、行气活血化瘀通络法及具有相应功效的中药在2型糖尿病的临床治疗中较为常用,虽然大多证候经过治疗短期内难以产生明显变化,但从长期结果来看,部分证候经过治疗后往往具有向脾虚胃热并肝气瘀滞、阴虚火旺并痰热互结、气虚血瘀并阴阳两虚证转变的趋势。

关键词： 2型糖尿病真实世界研究数据挖掘复杂网络复杂网络社团发现算法桑基图证候治法演变规律

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结合注意力机制与双向LSTM的中文事件检测方法

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中文信息学报 2019年第9期33卷 79-87页

作者：沈兰奔武志昊纪宇泽林友芳万怀宇北京交通大学计算机与信息技术学院

事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与... 详细信息

事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与长短期记忆神经网络的中文事件检测模型ATT-BiLSTM,利用注意力机制来更好地捕获全局特征,并通过两个双向LSTM层更有效地捕获句子序列特征,从而提高中文事件检测的效果。在ACE 2005中文数据集上的实验表明,该文提出的方法与其他现有的中文事件检测方法相比性能得到明显提升。

关键词：中文事件检测注意力机制长短期记忆模型

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北京交通大学计算机与信息技术学院“企业班”工作模式及活动掠影

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工业和信息化教育 2019年第3期 95-95页

作者：王浩业童雪北京交通大学计算机与信息技术学院

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面向云平台虚拟层的安全态势评估关键技术研究

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信息网络安全 2020年第7期 53-59页

作者：余晴郑崇辉杜晔北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院大学杭州高等研究院杭州310024 北京交通大学国家保密学院北京100044

随着针对云平台的攻击和破坏行为的日益增多,云平台的安全保障机制也由传统的被动防护转为主动防御。态势评估是一种可主动分析评估云平台当前安全风险状态的方法,是态势感知全过程的关键一环。文章面向云平台中大量部署的虚拟机,在分... 详细信息

随着针对云平台的攻击和破坏行为的日益增多,云平台的安全保障机制也由传统的被动防护转为主动防御。态势评估是一种可主动分析评估云平台当前安全风险状态的方法,是态势感知全过程的关键一环。文章面向云平台中大量部署的虚拟机,在分析提取虚拟层安全态势评估要素的基础上,提出一种改进的自适应遗传模拟退火算法OAGSAA,并应用于BP神经网络,可有效对云平台虚拟层安全状态进行分析评估。仿真实验结果显示,该方法具有较高预测准确率和收敛速度,并可避免陷入局部最小值。

关键词：云平台虚拟层态势评估自适应遗传模拟退火算法 BP神经网络

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基于射频指纹的物联网设备身份识别方法

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现代计算机 2020年第19期26卷 3-8,21页

作者：刘念任佳鑫韩晓艺刘铭北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

现有物联网中通常采用单向鉴权方式,即侧重于中心节点鉴别物联网设备的身份真伪,存在一定的安全漏洞。为了解决该问题,提出一种适用于物联网场景的基于射频指纹技术的身份识别方法,使得物联网设备能有效识别其中心节点身份的真伪。具体... 详细信息

现有物联网中通常采用单向鉴权方式,即侧重于中心节点鉴别物联网设备的身份真伪,存在一定的安全漏洞。为了解决该问题,提出一种适用于物联网场景的基于射频指纹技术的身份识别方法,使得物联网设备能有效识别其中心节点身份的真伪。具体的,通过利用射频链路双向通信中存在的互易规律,设计基于自动编码器的射频指纹转换器,将物联网设备所需完成的学习任务迁移到中心节点完成,以减小物联网设备侧的能量消耗。仿真证明在较低信噪比情况下该方法具有较好的身份识别性能。

关键词：射频指纹身份识别物联网安全自动编码器

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核范数最小化在低剂量CT去噪中的研究

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北京生物医学工程 2020年第5期39卷 484-490页

作者：王爽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目的加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法是一种低秩矩阵逼近去噪方法,目前主要应用于自然图像去噪。本文拟探究WNNM方法在低剂量CT图像去噪中应用价值。方法将WNNM算法与三维块匹配滤波(block-matching and... 详细信息

目的加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法是一种低秩矩阵逼近去噪方法,目前主要应用于自然图像去噪。本文拟探究WNNM方法在低剂量CT图像去噪中应用价值。方法将WNNM算法与三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering,BM3D)算法相结合,提出BM3D-WNNM图像后处理方法。使用该方法对Shepp-Logan仿真低剂量CT图像做去噪处理,并将其结果与BM3D算法、WNNM算法以及基于直觉模糊熵和加权方差的各向异性扩散算法(anisotropic diffusion algorithm based on intuitionistic fuzzy entropy and weighted variance,IFE-WV-AD)的结果进行对比分析,定量比较4种算法对Shepp-Logan仿真低剂量CT图像去噪结果的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)。结果BM3D-WNNM方法处理后的图像在视觉观察和定量分析中均优于另外3种方法,该方法处理后的图像中肉眼可分辨的斑点状噪声和条形伪影少于另外3种算法处理后的图像,且PSNR和SSIM均大于另外3种算法的结果。结论BM3D-WNNM算法可以有效去除Shepp-Logan仿真低剂量CT图像中的噪声,在低剂量CT图像去噪中具有应用价值。

关键词：计算机断层扫描辐射剂量泊松分布图像去噪近似算法

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