检索结果-内蒙古大学图书馆

湖南中医药大学学报 2021年第7期41卷 986-991页

作者：省格丽刘晶晶于泽丛周雪忠杨颐新疆医科大学附属中医医院新疆乌鲁木齐830000 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目的以国医大师沈宝藩临床处方数据为出发点,基于复杂网络的中药网络和处方网络相结合,探索沈教授治疗冠心病的常用核心处方、核心药物应用规律。方法收集沈宝藩教授2018年10月1日至2020年12月31日治疗冠心病的门诊处方,将全部处方录入... 详细信息

目的以国医大师沈宝藩临床处方数据为出发点,基于复杂网络的中药网络和处方网络相结合,探索沈教授治疗冠心病的常用核心处方、核心药物应用规律。方法收集沈宝藩教授2018年10月1日至2020年12月31日治疗冠心病的门诊处方,将全部处方录入结构化的临床诊疗信息采集系统,转化为可分析数据,再利用复杂网络分析算法与复杂网络分析系统分析沈宝藩教授治疗冠心病的处方用药规律。结果共纳入沈宝藩教授治疗冠心病处方1976首,共涉及中药197味,使用频次较高的前5位药物依次为川芎、丹参、陈皮、当归、红花。药性以温性、平性、寒性为主。药味以甘味、苦味、辛味为主。常用活血、安神、理气、化痰之法。高频药物关联规则显示,支持度最高的前3位药对为川芎-丹参、川芎-红花、丹参-当归。基于复杂网络分析,得到核心处方药物:当归、丹参、川芎、红花、葛根、郁金、首乌藤、生地黄、太子参、炒酸枣仁、陈皮、炙甘草。结论沈宝藩教授治疗冠心病常用活血、安神、理气、化痰之法,以痰瘀为病机核心,痰瘀同治。

关键词：冠心病痰瘀同治数据挖掘复杂网络分析川芎丹参陈皮沈宝藩

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一种基于反向多维拍卖模型的联邦学习激励机制

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新型工业化 2022年第5期12卷 236-244页

作者：郭英芸高博卢宇平张煜熊轲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智能高速铁路系统前沿科学中心国网能源研究院有限公司

与集中式机器学习方式相比，联邦学习（Federated Learning,FL）能在打通数据孤岛的同时兼顾保护数据隐私。为了解决资源受限的联邦学习中用户自私问题，本文提出了一种基于反向多维拍卖的激励机制IMRMA(Incentive Mechanism based on R... 详细信息

与集中式机器学习方式相比，联邦学习（Federated Learning,FL）能在打通数据孤岛的同时兼顾保护数据隐私。为了解决资源受限的联邦学习中用户自私问题，本文提出了一种基于反向多维拍卖的激励机制IMRMA(Incentive Mechanism based on Reverse Multi-dimensional Auction)。IMRMA通过建立服务器与用户间的博弈定价模型，引入带宽分配以充分利用有限的网络资源，达到提升训练质量的目标。IMRMA方案能同时保证个体理性、激励相容性和计算高效性。仿真实验表明IMRMA有效地提升了模型学习的精度和效率。

关键词：联邦学习激励机制带宽分配反向多维拍卖

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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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面向自然语言推理的基于截断高斯距离的自注意力机制

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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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铁路物联网中无线携能中继网络性能分析

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物联网学报 2020年第4期4卷 70-78页

作者：李亚平熊轲张煜杨玺北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209 北京物资学院北京101149

面向铁路物联网场景研究了能量受限的两跳多中继网络的系统性能。源节点部署在列车上,向地面上能量受限的中继节点传输能量和信息,中继节点利用收集的能量向目的节点转发信息,中继节点采用半双工放大转发模式。在考虑中继电路具有能量... 详细信息

面向铁路物联网场景研究了能量受限的两跳多中继网络的系统性能。源节点部署在列车上,向地面上能量受限的中继节点传输能量和信息,中继节点利用收集的能量向目的节点转发信息,中继节点采用半双工放大转发模式。在考虑中继电路具有能量激活门限的情况下,推导出在莱斯衰落信道下系统中断概率和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,对比分析了第一跳距离最短和两跳距离之和最短的两种中继选择策略下,莱斯因子、时间分割因子、源节点天线数量、源节点总发射功率、能量转化效率、各节点相对位置对系统端到端中断概率和吞吐量的影响。当列车先后经过各个中继时,系统的中断概率先减小后增大,吞吐量先增大后减小,并且选择两跳距离之和最短时的系统性能优于选择第一跳距离最短时的系统性能。

关键词：能量收集中断概率莱斯衰落信道电路能量门限值中继选择放大转发

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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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基于Fat-Tree的虚拟分片负载均衡算法

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计算机工程与应用 2020年第13期56卷 93-99页

作者：王莉赵阿群赵晨辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

近年来,随着云计算技术的发展,数据中心网络已成为工业界和学术界的热门话题。相关研究表明,大流通常携带大量数据,传统的基于ECMP的负载均衡方法容易造成“大流碰撞”问题。提出一种基于Fat-Tree的虚拟分片负载均衡方法,利用TSO原理将... 详细信息

近年来,随着云计算技术的发展,数据中心网络已成为工业界和学术界的热门话题。相关研究表明,大流通常携带大量数据,传统的基于ECMP的负载均衡方法容易造成“大流碰撞”问题。提出一种基于Fat-Tree的虚拟分片负载均衡方法,利用TSO原理将大流进行虚拟分片处理并对分片后的子流进行路径寻优处理。实验结果表明,该算法无论在降低网络传播时延还是在提高网络吞吐量等方面都优于传统负载均衡方法。

关键词：数据中心网络负载均衡虚拟分片

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基于着色Petri网的离散事件动态系统建模与仿真

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新型工业化 2021年第9期11卷 101-104页

作者：姚可欣付长军郑伟明陈得恩田兴聪熊轲北京交通大学计算机与信息技术学院中国电子科技集团公司第五十四所

为解决复杂场景下离散事件系统动态性高引起的分析困难问题,提出了一种基于着色Petri网的离散事件动态系统建模方法。该方法首先对系统进行信息流分析并建立UML模型,然后根据规则将UML模型映射为Petri网模型,再对Petri网模型进行分层并... 详细信息

为解决复杂场景下离散事件系统动态性高引起的分析困难问题,提出了一种基于着色Petri网的离散事件动态系统建模方法。该方法首先对系统进行信息流分析并建立UML模型,然后根据规则将UML模型映射为Petri网模型,再对Petri网模型进行分层并添加颜色集,建立系统的着色Petri网模型。在向着色Petri网模型转换时,首先将动态系统分解为顶层模型和子模型;然后定义不同的颜色集,用来表示系统运行过程中的指令和状态等信息,减少库所和变迁的使用量;接着对子模型的变迁加载守卫条件和时间戳,使模型能够处理系统的并发和顺序性问题;在此基础上为系统库所添加令牌,用于表示系统中流动的信息资源。CPN Tools测试输出的结果,验证了所提方法的有效性,同时也为系统的设计与优化提供了一定的参考。

关键词：离散事件动态系统着色Petri网建模仿真分析

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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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基于医案研究的国医大师冠心病辨治规律与用药探索

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中国医药导报 2022年第13期19卷 115-118页

作者：余帆韩爱庆周雪忠李平王浩霖北京中医药大学第三附属医院心内科北京100029 北京中医药大学管理学院北京100029 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目的探讨国医大师冠心病辨证论治的规律与用药策略。方法采用文献研究方法从已发表的文献与专著中收集国医大师医案。文献与专著的检索源为中国学术期刊全文数据库、万方数据知识服务平台、重庆维普中文期刊数据库、中国国家图书馆... 详细信息

目的探讨国医大师冠心病辨证论治的规律与用药策略。方法采用文献研究方法从已发表的文献与专著中收集国医大师医案。文献与专著的检索源为中国学术期刊全文数据库、万方数据知识服务平台、重庆维普中文期刊数据库、中国国家图书馆·中国国家数字图书馆、全国图书馆参考咨询联盟,检索时间从建库至2021年1月。对收集的医案信息进行统计分析和数据挖掘。结果共纳入研究文献190篇、专著38部,共收集医案278则。共获得高频四诊信息17个、高频证候信息13个、高频治法8个、高频药物21个、高频药对15个。结论国医大师医案提示冠心病病位在心,与肝、脾、肾密切相关。血瘀与痰为核心证候,多种证候并存。治疗以活血为核心配合多种治法。用药有明显的集中趋势,药物配伍多源自经典方剂。

关键词：医案国医大师冠心病辨治规律用药策略

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