检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2019年第10期55卷 141-145页

作者：王娇罗四维邹琪国家开放大学计算机科学与技术学院北京100039 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

特征表示是图像识别和分类的基础,视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足,提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类,然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构... 详细信息

特征表示是图像识别和分类的基础,视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足,提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类,然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建,最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明,提出的新方法能提高分类准确率。

关键词：视觉词袋图像分类矢量量化特征表示

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利用自然语言文本描述进行图像编辑

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电子技术与软件工程 2020年第1期 119-121页

作者：周作为钱真真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

本文研究了利用自然语言文本描述对图像进行编辑的多模态问题。本文的目标是,输入一张原始图像以及一句自然语言文本描述,输出一张经过编辑的图像,并且图像在满足给定自然语言文本描述的同时,保留与文本描述无关的其他细节。在本文中,... 详细信息

本文研究了利用自然语言文本描述对图像进行编辑的多模态问题。本文的目标是,输入一张原始图像以及一句自然语言文本描述,输出一张经过编辑的图像,并且图像在满足给定自然语言文本描述的同时,保留与文本描述无关的其他细节。在本文中,整体网络采用生成对抗网络结构。在生成器部分,通过引入重构损失,实现模型对于文本描述无关图像区域的保持。通过引入文本图像相关度损失,以一种半监督的方式,对生成器的训练进行指导,从而实现更精细化的利用文本描述对图像进行编辑。在判别器部分,结合判别损失以及条件判别损失,指导生成器生成更具真实效果以及符合自然语言文本描述的图像。通过生成器和判别器的对抗训练,最终实现利用自然语言文本描述实现精准编辑图像。

关键词：生成对抗网络多模态图像编辑

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基于卷积神经网络的机票低价预测

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北京交通大学学报 2019年第5期43卷 1-9页

作者：林友芳蒋鹏郭晟楠武志昊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维"机票价格时间片&qu... 详细信息

准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维"机票价格时间片"结构,并基于时间片充分挖掘、利用机票价格数据的规律与关系,设计了以卷积神经网络为核心的两阶段机票价格预测模型,对未来机票最低价格进行预测.在某在线订票网站的真实价格数据集上进行了验证,并与4种流行的基准模型进行了对比.结果表明:本文的方法明显优于其他模型,MAE效果提升了13.67%,MAPE数值降低了1.52%.

关键词：深度学习机票低价预测卷积神经网络价格序列

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基于生物信息数据探究肾阴虚证病理机制

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中医学报 2021年第11期36卷 2435-2443页

作者：彭菊琴王攀杨扩侯敏高文静杜阳任钧国中国中医科学院西苑医院基础医学研究所/中药药理北京市重点实验室北京100091 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京中医药大学西苑临床医学院北京100029

目的:利用生物信息学对异病同证肾阴虚证靶点进行筛选与分析,探讨肾阴虚证病理机制。方法:从SymMap和HSDN数据库得到肾阴虚证中医症状靶点。DisGeNET、GeneCards、TTD、Drugbank数据库得到骨质疏松、2型糖尿病、原发性高血压的疾病靶点,... 详细信息

目的:利用生物信息学对异病同证肾阴虚证靶点进行筛选与分析,探讨肾阴虚证病理机制。方法:从SymMap和HSDN数据库得到肾阴虚证中医症状靶点。DisGeNET、GeneCards、TTD、Drugbank数据库得到骨质疏松、2型糖尿病、原发性高血压的疾病靶点,将3种疾病靶点分别与肾阴虚证症状靶点取交集,获得3类疾病-症状靶点。从TCMSP、ETCM、TCMID和BATMAN-TCM数据库检索六味地黄丸的有效成分,STITCH、Swiss Target Prediction、TCMSP数据库预测药物靶点。将3类疾病-症状靶点和六味地黄丸药物靶点分别导入PINA平台进行蛋白互作分析,通过对3类疾病-症状蛋白互作靶点取交集,获得肾阴虚病证结合靶点;通过对药物靶点与肾阴虚病证结合靶点取交集,获得方证结合靶点。然后分别对肾阴虚病证结合靶点和方证结合靶点分别进行关键模块分析,并对每一模块进行富集分析,最后对六味地黄丸成分进行文献挖掘,通过“以方测证”对肾阴虚证病理机制进行验证。结果:共获得病证结合靶点1061个,方证结合靶点882个,方证结合靶点占病证结合靶点的83.1%。方证结合靶点的模块分析获得的10个模块,均与病证结合靶点的模块分析获得的11个模块相同。方证结合靶点KEGG通路富集分析,共筛选出45条通路,主要聚焦于免疫功能相关(33.3%,15/45),癌症(17.8%,8/45)、传染性疾病(13.3%,6/45)、遗传信息处理(13.3%,6/45)等。文献挖掘发现六味地黄丸中共有34(14.1%)种成分已被证实具有调节多种免疫细胞及免疫因子的作用。结论:肾阴虚证病理机制主要涉及机体免疫功能紊乱,还可能包括遗传信息传递过程异常。

关键词：肾阴虚证生物信息学病证结合方证结合免疫六味地黄丸

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基于双目视觉的无缝线路钢轨纵向位移测量方法研究

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仪器仪表学报 2019年第11期40卷 82-89页

作者：崇爱新尹辉刘艳婷刘秀波许宏丽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 北京交通大学轨道工程北京市重点实验室北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司北京100081

无缝线路钢轨纵向位移是由钢轨内部纵向应力引起的钢轨沿轨排或道床顶面的纵向移动,对其进行及时的高精度测量对于高铁安全运营具有重要意义。本文提出了一种基于双目视觉技术的无缝线路钢轨纵向位移测量方法。由轨旁固定设施上部署的... 详细信息

无缝线路钢轨纵向位移是由钢轨内部纵向应力引起的钢轨沿轨排或道床顶面的纵向移动,对其进行及时的高精度测量对于高铁安全运营具有重要意义。本文提出了一种基于双目视觉技术的无缝线路钢轨纵向位移测量方法。由轨旁固定设施上部署的参考标靶、轨腰上部署的待测编码标志和双目相机构成便捷、高效的非接触式测量方案;提出了基于双直线约束的编码特征点检测算法,重点解决了复杂现场采集环境中编码特征点的精确检测与匹配问题。提出了链式双目相机三维测距算法,通过精确三维重建实现了高精度的无缝线路钢轨纵向位移测量。通过室内模拟实验和室外现场实验验证了本文提出方法的有效性,在室外现场实验中钢轨纵向位移的测量精度达到0.2 mm。

关键词：双目视觉无缝线路钢轨纵向位移编码特征点高精度测量

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辨证论治临床疗效评价的新思路、新方法与新策略

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中医杂志 2020年第2期61卷 93-97页

作者：刘保延何丽云周雪忠张润顺中国中医科学院北京市100700 中国中医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中国中医科学院广安门医院

辨证论治是中医诊疗疾病的主体方法,个体化诊疗是其突出的特点,但辨证论治疗效评价问题长期以来制约着中医药的发展。将现代临床流行病学、循证医学与辨证论治特点相结合,根据辨证论治疗效的主导者是"医者"而非"方药&quo... 详细信息

辨证论治是中医诊疗疾病的主体方法,个体化诊疗是其突出的特点,但辨证论治疗效评价问题长期以来制约着中医药的发展。将现代临床流行病学、循证医学与辨证论治特点相结合,根据辨证论治疗效的主导者是"医者"而非"方药",借鉴体育竞赛对运动员驾驭器械技能的评价思路,提出从评价人到评价方药的策略,以及评价"医者"辨证论治效果的思路和方法。评价过程同样要坚持对照的基本原则,采取随机对照以及队列研究等适宜的设计方法,将真实世界"全样本、混杂大数据"与"抽样、精确小数据"两法并举,根据临床目的来选择方法;评价结果首先推荐治疗某种疾病合适的"医者"而非某种"方药";用"代表队"综合疗效来体现一定范围内中医治疗某种疾病的辨证论治疗效。该研究的思路、策略和方法突破了传统临床评价的窠臼,为中医个体化诊疗临床评价开辟出一条全新的途径。

关键词：辨证论治疗效评价真实世界研究个体化诊疗

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基于智能合约的个人隐私数据保护方法研究

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信息网络安全 2020年第11期 22-31页

作者：姜楠王玮琦王健北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 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

文章提出一种基于智能合约的个人隐私数据保护方法,利用区块链技术,在无须可信中心的前提下,将用户与服务提供商之间的个人交易记录存储在区块链上,作为交易存在性的可靠法律凭证,防止利用用户取证困难而实施个人信息盗窃的犯罪行为。... 详细信息

文章提出一种基于智能合约的个人隐私数据保护方法,利用区块链技术,在无须可信中心的前提下,将用户与服务提供商之间的个人交易记录存储在区块链上,作为交易存在性的可靠法律凭证,防止利用用户取证困难而实施个人信息盗窃的犯罪行为。个人信息的实际内容不会存储在区块链上,只有交易记录在区块链上加密存储,只有交易相关方可以进行解密查看,保障了用户隐私。同时,针对个人信息的交易创建、交易失效、交易修改设计了3种智能合约,对交易进行失效和修改并不会使之前的交易信息丢失,个人交易记录一经上链即可永久作为交易存在性的可靠证明。最后,通过NS-3网络模拟器进行仿真实验,结果表明该方法具有可行性。

关键词：区块链智能合约隐私数据个人信息保护

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基于上下文特征的IDS告警日志攻击场景重建方法

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信息网络安全 2020年第7期 1-10页

作者：姜楠崔耀辉王健吴晋超北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点、实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 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

入侵检测系统(IDS)是网络安全防御策略中的关键组成部分,但在现阶段庞大且复杂的网络环境以及网络攻击规模逐年增长的背景下,IDS中存在的告警数量庞大导致的可读性差等问题,使得IDS的易用性极大降低。文章提出一种面向IDS真实告警数据... 详细信息

入侵检测系统(IDS)是网络安全防御策略中的关键组成部分,但在现阶段庞大且复杂的网络环境以及网络攻击规模逐年增长的背景下,IDS中存在的告警数量庞大导致的可读性差等问题,使得IDS的易用性极大降低。文章提出一种面向IDS真实告警数据流的攻击场景重建方法,从攻击者的角度将完整的多步攻击行为定义为攻击事件,以动态时间窗辅以告警上下文特征相似度判定的机制分离告警流中并行的事件,并通过提取事件在IP层面表现出的攻击路径的方式,分解事件中攻击者对不同目标的攻击行为,进一步获取攻击者在各条路径上的攻击类型转换序列进行因果知识挖掘,从而直观地展示攻击者的多步攻击场景。实验结果显示,该方法能够完整地捕获告警数据流中的攻击事件,多层次准确直观地展示多步攻击行为,有效提升了IDS的实际应用体验。

关键词：入侵检测系统告警日志分析攻击场景重建因果知识挖掘

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基于描峰聚类的动态脑功能网络状态划分

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北京生物医学工程 2019年第6期38卷 575-582页

作者：崔园北京交通大学计算机与信息技术学院

目的近年来脑功能网络的动态属性分析已经成为脑功能研究的热点,脑功能网络状态划分则是脑功能网络动态属性分析的重要方面,目前国际上广泛采用的脑功能网络状态划分策略是k均值聚类算法,而k均值聚类算法存在两个缺陷。而描峰聚类(densi... 详细信息

目的近年来脑功能网络的动态属性分析已经成为脑功能研究的热点,脑功能网络状态划分则是脑功能网络动态属性分析的重要方面,目前国际上广泛采用的脑功能网络状态划分策略是k均值聚类算法,而k均值聚类算法存在两个缺陷。而描峰聚类(density peak clustering)算法能直观展现合理的类别数,从而有效解决k均值聚类中k值难以确定的问题。本文拟基于动态功能连接(dynamic functional connectivity,DFC)的脑功能网络状态划分,为脑功能网络划分探索新的模型。方法基于61位成年人静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance image,rs-f MRI)数据,采用滑动窗口计算方法构建功能连接矩阵。基于多种距离度量使用多维尺度分析算法对其进行有效降维,通过描峰聚类算法进行脑功能网络状态划分,使用脑功能网络划分常用的状态模式图和聚类决策图进行结果的校验。结果基于余弦距离、相关系数以及Spearman等描述相似性的距离度量进行降维,得到的结果生理意义较为明确,且有效功能网络状态数为3~5。另外,脑区之间松散联系的网络状态比其他网络状态更频繁地发生。结论描峰聚类算法足以对个体脑功能连接随时间的动态波动进行状态划分,这可为脑功能网络划分研究提供新的思路。

关键词：动态功能连接静息态功能磁共振成像描峰聚类脑功能网络降维

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基于密度差分的自动聚类算法

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软件学报 2018年第4期29卷 935-944页

作者：陈朝威常冬霞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息科学研究所北京100044

聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CD... 详细信息

聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CDD),实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同,实现了去噪声和数据的分类,并通过构建数据间的邻域,进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性.

关键词：聚类数据挖掘离散点检测差分 CDD

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