检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2020年第10期42卷 2403-2411页

作者：方维维刘梦然王云鹏李阳阳安竹林北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041 中国科学院计算技术研究所北京100190

为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADM... 详细信息

为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADMM),将弹性网络回归目标优化问题分解为多个能够由物联网节点利用本地数据进行独立求解的子问题。不同于传统的集中式算法,该算法并不要求物联网节点将隐私数据上传至服务器进行训练,而仅仅传递本地训练的中间参数,再由服务器进行简单整合,以这样的协作方式经过多轮迭代获得最终结果。基于两个典型数据集的实验结果表明:该算法能够在几十轮迭代内快速收敛到最优解。相比于由单个节点独立训练模型的本地化算法,该算法提高了模型结果的有效性和准确性;相比于集中式算法,该算法在确保计算准确性和可扩展性的同时,可有效地保护个体隐私数据的安全性。

关键词：物联网隐私保护弹性网络回归分布式算法交替方向乘子法

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一种度修正的属性网络随机块模型

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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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面向交通流量预测隐私保护的联邦学习方法

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信息安全研究 2022年第10期8卷 1035-1042页

作者：傅思敏王健鹿全礼赵阳阳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 山东正中信息技术股份有限公司济南250014 山东省数字化应用科学研究院有限公司济南250102

城市交通流量预测在交通管理中变得越来越重要.然而,这些数据往往属于不同机构,无法互联互通,且数据涉及出行大众隐私,集中存储也存在风险.已有研究者用联邦学习模式进行流量预测,但联邦学习本身也存在隐私隐患.提出一种面向交通流量预... 详细信息

城市交通流量预测在交通管理中变得越来越重要.然而,这些数据往往属于不同机构,无法互联互通,且数据涉及出行大众隐私,集中存储也存在风险.已有研究者用联邦学习模式进行流量预测,但联邦学习本身也存在隐私隐患.提出一种面向交通流量预测隐私保护的联邦学习方法,采用具有隐私保护能力的基于流量预测算法GRU的联邦学习算法进行交通流量预测.具体做法是将差分隐私引入本地GRU算法中,通过在梯度中添加高斯噪声,使得客户端的DP-GRU算法满足(ε,δ)-差分隐私,且使得模型参数具有随机性.对客户端的DP-GRU算法进行了隐私性分析,并在实际交通流量数据集上进行了对比实验.实验表明,在保证隐私的前提下,方法得到了较优的预测结果.

关键词：联邦学习差分隐私交通流量预测 GRU 隐私保护数据安全

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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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基于分层抽样的不均衡数据集成分类

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深圳大学学报（理工版） 2019年第1期36卷 24-32页

作者：王馨月景丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

不均衡数据分类是数据挖掘领域的一个难点问题,对多数类样本进行降采样可简单且有效地解决不均衡数据处理面临的两大核心问题,即如何从数类占绝对优势的数据集合中最大程度地挖掘少数类信息;如何确保在不过度损失多数类信息的前提下构... 详细信息

不均衡数据分类是数据挖掘领域的一个难点问题,对多数类样本进行降采样可简单且有效地解决不均衡数据处理面临的两大核心问题,即如何从数类占绝对优势的数据集合中最大程度地挖掘少数类信息;如何确保在不过度损失多数类信息的前提下构建学习器.但现有的降采样方法往往会破坏原始数据结构特性或造成严重的信息损失.本研究提出一种基于分层抽样的不均衡数据集成分类方法 (简记为EC-SS),通过充分挖掘多数类样本的结构信息,对其进行聚类划分;再在数据块上进行分层抽样来构建集成学习数据成员,以确保单个学习器的输入数据均衡且保留原始数据的结构信息,提升后续集成分类性能.在不均衡数据集Musk1、Ecoli3、Glass2和Yeast6上,对比EC-SS方法与基于随机抽样的不均衡数据集成分类方法、自适应采样学习方法、基于密度估计的过采样方法和代价敏感的大间隔分类器方法的分类性能,结果表明,EC-SS方法能有效提升分类性能.

关键词：人工智能不均衡分类分层抽样集成学习聚类数据挖掘

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基于对抗式扩张卷积的多尺度人群密度估计

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中国图象图形学报 2019年第3期24卷 483-492页

作者：刘思琦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

目的人群密度估计任务是通过对人群特征的提取和分析,估算出密度分布情况和人群计数结果。现有技术运用的CNN网络中的下采样操作会丢失部分人群信息,且平均融合方式会使多尺度效应平均化,该策略并不一定能得到准确的估计结果。为了解决... 详细信息

目的人群密度估计任务是通过对人群特征的提取和分析,估算出密度分布情况和人群计数结果。现有技术运用的CNN网络中的下采样操作会丢失部分人群信息,且平均融合方式会使多尺度效应平均化,该策略并不一定能得到准确的估计结果。为了解决上述问题,提出一种新的基于对抗式扩张卷积的多尺度人群密度估计模型。方法利用扩张卷积在不损失分辨率的情况下对输入图像进行特征提取,且不同的扩张系数可以聚集多尺度上下文信息。最后通过对抗式损失函数将网络中提取的不同尺度的特征信息以合作式的方式融合,得到准确的密度估计结果。结果在4个主要的人群计数数据集上进行对比实验。在测试阶段,将测试图像输入训练好的生成器网络,输出预测密度图;将密度图积分求和得到总人数,并以平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为评价指标进行结果对比。其中,在Shanghai Tech数据集上Part_A的MAE和MSE分别降至60. 5和109. 7,Part_B的MAE和MSE分别降至10. 2和15. 3,提升效果明显。结论本文提出了一种新的基于对抗式扩张卷积的多尺度人群密度估计模型。实验结果表明,在人群分布差异较大的场景中构建的算法模型有较好的自适应性,能根据不同的场景提取特征估算密度分布,并对人群进行准确计数。

关键词：人群密度估计多尺度对抗式损失扩张卷积计算机视觉人群安全

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基于动态污点分析的程序脆弱性检测工具设计与实现

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信息安全研究 2022年第3期8卷 301-310页

作者：石加玉彭双和石福升李勇中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院北京100083 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100091 东华理工大学地球物理与测控技术学院南昌330013 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所河北廊坊065000

由于程序源码和编译后的可执行文件之间存在一定的语义差异,以及用户输入的不确定性,导致在实际应用中无法保证源代码中已经验证过的性质与其可执行文件一致.因此,在不提供程序源代码的情况下,直接对其可执行程序进行脆弱性分析检测更... 详细信息

由于程序源码和编译后的可执行文件之间存在一定的语义差异,以及用户输入的不确定性,导致在实际应用中无法保证源代码中已经验证过的性质与其可执行文件一致.因此,在不提供程序源代码的情况下,直接对其可执行程序进行脆弱性分析检测更有实际意义.开展了动态污点分析技术在程序脆弱性检测方面的应用研究,设计了基于libdft API程序脆弱性检测工具,并自定义了污染源和污染汇,以适应不同的脆弱性模式.该工具不需要对目标程序的源代码进行分析,可直接对二进制程序进行检测.测试结果表明,该工具可有效检测出心脏滴血攻击、格式化字符串攻击、数据泄露、ReturnToLibc攻击等多种程序脆弱性漏洞,对帮助编程人员进行程序安全性检测及保护计算机数据安全具有一定的参考价值.

关键词：动态污点分析系统安全程序脆弱性检测工具 libdft框架

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基于相似性网络技术挖掘丁书文教授治疗冠心病的处方用药规律

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世界科学技术-中医药现代化 2021年第11期23卷 3918-3925页

作者：王怡斐郇家铭焦华琛周雪忠李运伦山东中医药大学附属医院济南250014 山东中医药大学中医学院济南250014 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

目的相似性网络能够有效的发现处方群中的高度相似处方模块,可用于名中医的处方用药数据挖掘研究。本研究将丁教授多年的处方数据,利用处方相似性网络技术进行分析,探讨丁教授治疗冠心病的处方用药规律。方法收集来自山东中医药大学附... 详细信息

目的相似性网络能够有效的发现处方群中的高度相似处方模块,可用于名中医的处方用药数据挖掘研究。本研究将丁教授多年的处方数据,利用处方相似性网络技术进行分析,探讨丁教授治疗冠心病的处方用药规律。方法收集来自山东中医药大学附属医院门诊系统的丁书文教授治疗冠心病的8689个处方,采用处方相似性网络等数据挖掘方法对丁教授的处方进行分析。结果本研究利用复杂网络分析方法获得了丁教授治疗冠心病的主要处方,提示益气养阴、活血通络是其治疗冠心病的主要治法;利用处方相似性和社团分析方法,发现了丁教授治疗难治性心绞痛、冠状动脉痉挛等兼症以及合并快速性心律失常、高血压病的用药规律,反映了丁教授治疗冠心病的“常法”与“变法”的诊疗思路。结论处方相似性网络技术能够从大量医案中挖掘名中医诊疗的处方规律,为名中医传承研究提供服务。

关键词：丁书文冠心病数据挖掘相似性网络复杂网络

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基于文献计量学分析症状群生物学机制的研究现状

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中国中医基础医学杂志 2021年第5期27卷 786-791页

作者：李凌香刘保延周雪忠舒梓心牟梓君何丽云中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 中国中医科学院数据中心北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目的:分析国内外症状群生物学机制的研究现状及发展态势,为中医药领域开展相关研究提供参考。方法:检索7个常用数据库中有关症状群生物机制的文献,采用文献计量学方法分析纳入文献的发表年代、研究内容、作者、高频关键词等。结果:共纳... 详细信息

目的:分析国内外症状群生物学机制的研究现状及发展态势,为中医药领域开展相关研究提供参考。方法:检索7个常用数据库中有关症状群生物机制的文献,采用文献计量学方法分析纳入文献的发表年代、研究内容、作者、高频关键词等。结果:共纳入文献175篇,发文量自2012年呈快速增长趋势,美国以34.29%发文量居首位,语种以英文为主(79.43%),以观察性临床研究为主,研究内容主要聚焦于精神心理领域、癌症、胃肠道疾病、慢性疲劳综合征等,研究热点主要集中于抑郁症、癌症相关症状群、细胞因子及遗传学等方面。结论:症状群生物学机制研究已进入大发展时期,但中医相关研究仍处于萌芽阶段,或可借鉴现代医学相关研究成果和经验,结合大数据时代带来的良机,以促进中医药领域相关研究的发展。

关键词：症状群生物学机制生物分子网络辨证论治文献计量学

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科教协同创新的拔尖人才培养模式探索与实践

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计算机教育 2021年第2期 126-130页

作者：刘真李清勇张平李琳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院计算技术研究所北京100191

为落实教育部与中科院共同主办的“科教融合,协同育人”计划以及教育部出台的基础学科拔尖学生培养计划2.0,提出科教融合的计算机拔尖人才协同培养新模式,以北京交通大学计算机与信息技术学院与中国科学院计算技术研究所2018年联合创办... 详细信息

为落实教育部与中科院共同主办的“科教融合,协同育人”计划以及教育部出台的基础学科拔尖学生培养计划2.0,提出科教融合的计算机拔尖人才协同培养新模式,以北京交通大学计算机与信息技术学院与中国科学院计算技术研究所2018年联合创办的“IT菁英班”为例,探讨以科研创新为导向的拔尖人才培养途径和具体举措,总结拔尖人才培养的基本经验和改进思路。

关键词：高等教育拔尖人才培养科教融合菁英班科研体系

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