检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2018年第24期54卷 234-240页

作者：胡德祺孙永奇秦朝北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

Spark作为当今大数据领域的分布式处理框架,在各个领域的应用越来越广泛。在关键蛋白质预测中,基于蛋白质相互作用网络拓扑结构的介数中心(BC)指标有着很好的预测效果,提出一种新的L_1-BC指标,不仅能区分一些BC指标值相同的蛋白质,还能... 详细信息

Spark作为当今大数据领域的分布式处理框架,在各个领域的应用越来越广泛。在关键蛋白质预测中,基于蛋白质相互作用网络拓扑结构的介数中心(BC)指标有着很好的预测效果,提出一种新的L_1-BC指标,不仅能区分一些BC指标值相同的蛋白质,还能通过取子图计算体现出蛋白质的局部特性,实验结果表明该指标能够提高关键蛋白质的预测精度。基于Spark平台实现了L_1-BC指标的并行计算算法,通过累加器和广播变量使得内存得到极大的优化,在数据集YDIP上的实验结果表明,基于Spark的L_1-BC算法的加速比达到了94.31%。

关键词： Spark 分布式计算关键蛋白质检测介数中心性

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基于时空LSTM的OD客运需求预测

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北京交通大学学报 2019年第1期43卷 114-121页

作者：林友芳尹康党毅郭晟楠万怀宇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 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 北京久其软件股份有限公司北京100082

客运需求预测是打造智能交通系统中的重要一环,精准的预测模型有助于预分配交通资源,改善用户出行体验.然而客运需求的动态时空特性导致准确预测客运需求具有很大的挑战.本文提出了一种基于时空长短期记忆网络(LSTM)的出发地—目的地(OD... 详细信息

客运需求预测是打造智能交通系统中的重要一环,精准的预测模型有助于预分配交通资源,改善用户出行体验.然而客运需求的动态时空特性导致准确预测客运需求具有很大的挑战.本文提出了一种基于时空长短期记忆网络(LSTM)的出发地—目的地(OD)客运需求预测模型(STLSTM-PDP),显式地建模了客运需求时间序列内部的时间依赖关系和序列之间的空间依赖关系,预测未来一段时间所有OD的客运需求量.在全国民航重点航线客运需求量数据集及某城市区域间出租车客运量数据集上进行了实验,结果表明:STLSTM-PDP模型优于其他现有的预测方法,其MAE比其他方法降低了4.4%～41.4%,RMSE降低了4.3%～49.1%.

关键词：人工神经网络与计算客运需求预测时空数据循环神经网络

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车载自组网中信息通信隐私保护的研究

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网络空间安全 2020年第7期11卷 28-37页

作者：赵佳李春燕刘吉强张强韩磊北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京市公安局网络安全保卫总队北京100029 信息保障技术重点实验室(国家级) 北京100071

车载自组网通过信息通信实现信息共享,频繁进行信息通信会产生两方面的安全问题:一是车辆身份隐私泄露;二是通信消息隐私泄露。针对此类问题,文章提出了一种车载自组网中信息通信隐私保护方案。该方案采用假名的方式实现车辆身份的隐私... 详细信息

车载自组网通过信息通信实现信息共享,频繁进行信息通信会产生两方面的安全问题:一是车辆身份隐私泄露;二是通信消息隐私泄露。针对此类问题,文章提出了一种车载自组网中信息通信隐私保护方案。该方案采用假名的方式实现车辆身份的隐私保护,采用数字签名和通信消息区块链式结构,实现通信消息的隐私保护。实验表明,实现了车载自组网信息通信过程中车辆身份隐私保护和通信消息隐私保护,并将车辆存储私钥、公钥的存储开销和追溯通信消息的时间开销均降低到常数级。

关键词：隐私保护信息通信区块链车载自组网椭圆曲线签名

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冠状动脉粥样硬化性心脏病心力衰竭不同兼症及合并病中医治疗方案优化研究

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中国医药 2020年第8期15卷 1192-1196页

作者：冯妍王以新马涵英高杰康晨瑜徐浩周雪忠首都医科大学附属北京安贞医院全科医疗科 100029 中国中医科学院西苑医院心血管科北京100091 北京交通大学计算机与信息技术学院 100044

目的探讨基于主题模型的冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)心力衰竭的不同兼症及合并病中医治疗方案优化方法。方法选择"临床科研一体化平台"数据库中冠心病心力衰竭患者235例。采集患者的临床信息包括基本信息、临床主要症... 详细信息

目的探讨基于主题模型的冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)心力衰竭的不同兼症及合并病中医治疗方案优化方法。方法选择"临床科研一体化平台"数据库中冠心病心力衰竭患者235例。采集患者的临床信息包括基本信息、临床主要症状、中医证候、兼症、合并病及治疗用药等,数据在预处理后进行分析挖掘。以中医兼症、证候要素及中药作为研究主题,应用主题模型法分析主题1、2、3中特定证候要素、兼症的中药用药规律;以合并病、证候要素及中药作为研究主题,分析主题4、5、6中特定证候要素、合并病的中药用药规律。结果中医兼症、中药及证候要素主题1中,咯痰、咳嗽、浮肿、脘痞是冠心病心力衰竭气虚血瘀患者常见中医兼症的症状表现,对应使用的中药及分布概率为葶苈子(0.244)、丹参(0.148)、黄芪(0.109)、党参(0.087);主题2中,气喘、头晕、浮肿、腰酸是冠心病心力衰竭血瘀气虚患者常见中医兼症的症状表现,对应使用的中药及分布概率为丹参(0.283)、黄芪(0.246)、泽泻(0.087)、桂枝(0.076);主题3中,气喘、浮肿、腹胀、脘痞是冠心病心力衰竭血瘀气虚水饮患者常见中医兼症的症状表现,对应使用的中药及分布概率为黄芪(0.263)、丹参(0.234)、桂枝(0.141)、泽泻(0.117);证候要素、合并病、中药主题4中,冠心病心力衰竭气虚血瘀痰浊证患者常见合并高血压、陈旧性心肌梗死、心律失常、糖尿病等合并病,对应使用的中药及分布概率为黄芪(0.158)、葶苈子(0.128)、红花(0.102)、白术(0.086);主题5中,冠心病心力衰竭血瘀气虚阴虚证患者常见陈旧性心肌梗死、高血压、糖尿病、心律失常等合并病,对应使用的中药及分布概率为当归(0.133)、茯苓(0.125)、甘草(0.101)、赤芍(0.091);主题6中,冠心病心力衰竭气虚阴虚血瘀证患者常见陈旧性心肌梗死、高血压、糖尿病、高脂血症等合并病,对应使用的中药及分布概率为当归(0.154)、甘草(0.132)、茯苓(0.132)、泽泻(0.088)。结论应用冠心病心力衰竭证候要素及中药主题模型能够提取出特定证候要素、兼症、合并病的中药用药规律,为冠心病心力衰竭患者辨证论治理论的方剂随症加减分析提供了一种新颖的智能分析方法。

关键词：冠状动脉粥样硬化性心脏病心力衰竭中医治疗主题模型

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一种基于树型贝叶斯网络的集成多标记分类算法

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计算机科学 2018年第3期45卷 189-195页

作者：张志东王志海刘海洋孙艳歌北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在多标记分类问题中,有效地利用标记间的依赖关系是进一步提升分类器性能的主要途径之一。基于分类器链算法,利用互信息度量理论构造分类对象的类属性之间明确的多标记关系依赖模型,并依据建立的标记依赖模型将分类器链中的线性依赖拓... 详细信息

在多标记分类问题中,有效地利用标记间的依赖关系是进一步提升分类器性能的主要途径之一。基于分类器链算法,利用互信息度量理论构造分类对象的类属性之间明确的多标记关系依赖模型,并依据建立的标记依赖模型将分类器链中的线性依赖拓展成树型依赖,以适应更为复杂的标记依赖关系;同时,在此基础上利用Stacking集成学习方法建立最终训练模型,提出了一种新的针对树型依赖表示模型的Stacking算法。在多个实验数据集上的实验结果表明,与原有的Stacking集成学习相比,该算法提升了分类器的相应评价指标。

关键词：多标记分类标记依赖 Stacking 树型贝叶斯网络

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一种基于深度属性加权的数据流自适应集成分类算法

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山东大学学报（工学版） 2018年第6期48卷 44-55,66页

作者：李尧王志海孙艳歌张伟北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对现有的大多数数据流集成分类算法对分类器的评估时未考虑历史数据的重要性,同时忽略对无关属性和噪声属性干扰的处理等问题,提出一种基于深度属性加权的数据流自适应集成分类算法,旨在有效组合多个基于深度属性加权的朴素贝叶斯模... 详细信息

针对现有的大多数数据流集成分类算法对分类器的评估时未考虑历史数据的重要性,同时忽略对无关属性和噪声属性干扰的处理等问题,提出一种基于深度属性加权的数据流自适应集成分类算法,旨在有效组合多个基于深度属性加权的朴素贝叶斯模型。通过在不同数据块中深入分析不同属性取值对类属性归属的贡献,并将学习到的局部属性权重作用于不同的属性取值,以降低噪声数据干扰。在评价基分类器时,权衡历史数据和当前最新数据的重要性;采用基于测试实例的分类器置信度和分类正确率权重的组合投票策略进行子分类器组合以提高整体分类性能。通过在多个基准数据集上与经典算法对比试验,本研究算法在分类正确率和概念漂移适应性上具有一定优势。

关键词：数据流集成分类深度属性加权概念漂移自适应

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基于双层注意力机制的评分预测推荐模型

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中国科技论文 2018年第18期13卷 2076-2081页

作者：李钰钰郎丛妍冯松鹤北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

设计了2个平行的卷积神经网络,联合学习用户和商品的隐藏特征表示,建模时综合考虑了细粒度的词汇和粗粒度的评论2个层面,将连接的词向量和评论向量作为网络的输入,并采用基于Word2vec的语义一阶跳转方法表示评论向量,进一步丰富评论的... 详细信息

设计了2个平行的卷积神经网络,联合学习用户和商品的隐藏特征表示,建模时综合考虑了细粒度的词汇和粗粒度的评论2个层面,将连接的词向量和评论向量作为网络的输入,并采用基于Word2vec的语义一阶跳转方法表示评论向量,进一步丰富评论的语义表达;在卷积层之前设计注意力层,加强重要特征对评分预测的贡献,并增加了模型的可解释性;顶层使用因子分解机模拟高阶潜在特征的相互作用,以进行评分预测。实验结果表明,所提出的方法相比于基准方法有更低的均方根误差,可有效提高评分预测精度。

关键词：评分预测深度学习卷积神经网络注意力机制

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操作系统实验课题拓展及支撑操作系统研发的教学生态圈构建初探

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工业和信息化教育 2019年第3期 44-50页

作者：翟高寿许宏丽杨昆李德国北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 龙芯中科技术有限公司北京100089

"操作系统"是计算机本科专业主干课程,也是实施计算机系统能力培养的关键核心课程和着力点所在。为从根本上改变我国操作系统及基础系统软件研发实力的落后态势,应当在计算机核心技术自主可控的国家战略指导下,从操作系统构... 详细信息

"操作系统"是计算机本科专业主干课程,也是实施计算机系统能力培养的关键核心课程和着力点所在。为从根本上改变我国操作系统及基础系统软件研发实力的落后态势,应当在计算机核心技术自主可控的国家战略指导下,从操作系统构建和推广应用目标出发,持续改进操作系统实验课题体系建设,不断拓展和优化与操作系统相关的基础系统软件群研发技术的实验课题设计要求,改革、完善、满足操作系统研发生态圈高层次专业人才培养需求的理论与实践教学内容,同步构建起能够有效支撑操作系统研发的教学生态圈。

关键词：操作系统实验课题体系建设教学生态圈基础系统软件

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一种面向软件定义移动自组网的拓扑发现方法

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计算机与现代化 2019年第9期 53-59,71页

作者：耿岚岚孙延涛戴松北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息通信网络研究所北京100044

移动自组网在传统的分布式组网方式下难以满足复杂的业务需求对网络QoS及安全性的高要求,基于SDN的移动自组网架构(SD-MANET)的提出为解决该问题提供了有效的解决思路。在SD-MANET中,拓扑发现是控制器进行流量调度与安全性控制的前提。... 详细信息

移动自组网在传统的分布式组网方式下难以满足复杂的业务需求对网络QoS及安全性的高要求,基于SDN的移动自组网架构(SD-MANET)的提出为解决该问题提供了有效的解决思路。在SD-MANET中,拓扑发现是控制器进行流量调度与安全性控制的前提。本文提出一种面向SD-MANET的拓扑发现方法,其主要思想是:利用连通支配集算法生成骨干网络,由骨干节点将局部拓扑信息通过上行通路上报给SDN控制器,控制器根据收集到的邻接信息计算出全网拓扑。本文方法通过限制向控制器上报局部拓扑信息的节点数量来降低拓扑信息收集过程中产生的额外开销。仿真结果表明,该方法能够准确地生成并维护网络拓扑,且具有较小的控制开销。

关键词：移动自组网软件定义网络拓扑发现骨干网

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基于真实世界诊疗数据的失眠症状群分类方法研究

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世界中医药 2022年第5期17卷 635-644页

作者：李凌香李亚茹秦宇宁邸露瑶刘艳骄张润顺黄俊山齐向华王松龄郭蓉娟王平周雪忠李洪皎内蒙古民族大学附属医院通辽028007 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 陕西中医药大学西安712046 中国中医科学院广安门医院北京100053 福建省中医药研究院福州350003 山东中医药大学附属医院济南250011 河南省中医院郑州450053 北京中医药大学东方医院北京100078 湖北中医药大学老年医学研究所武汉430060

目的:本研究借鉴《伤寒论》“方证相应”思想,引入国际通用的症状群概念,采用相对固定和高度概括的症状群,将证候进一步客观化,并分析比较有效人群与无效人群的失眠症状群分类及特点,可为分析挖掘失眠症状群提供方法学参考。方法:基于... 详细信息

目的:本研究借鉴《伤寒论》“方证相应”思想,引入国际通用的症状群概念,采用相对固定和高度概括的症状群,将证候进一步客观化,并分析比较有效人群与无效人群的失眠症状群分类及特点,可为分析挖掘失眠症状群提供方法学参考。方法:基于真实世界失眠临床诊疗数据,严格按照疾病公认的疗效评价标准,采用倾向性评分匹配方法消除混杂因素,筛选出有效和无效病例;采用文本挖掘方法对有效与无效病例的辨证论治信息进行处理,提取高质量规范化症状谱,再将高频症状导入孔明灯软件进行隐结构分析。结果:隐结构分析法可较好地实现失眠症状群的分类,为症状群的客观性和稳定性提供了相对成熟的模型和算法,不同失眠症人群具有不同的症状群分类和特点,为证候的客观化提供了依据。结论:症状群是证候的主要信息载体,用相对固定且具有高度概括性的症状群,补充替代“证候”进行辨证论治,或许可克服辨证论治由于医师个体经验和学术流派不同而导致的稳定性和一致性较差的问题,为相关研究提供方法学参考。

关键词：症状群真实世界研究失眠症方法学

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