检索结果-内蒙古大学图书馆

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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针刺治疗脑瘫儿童的症状分类特征和用穴经验分析

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世界科学技术-中医药现代化 2020年第11期22卷 3959-3965页

作者：牟梓君何丽云郑琪光成秋舒梓心杨杰周雪忠刘保延中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 陕西中医药大学附属西安中医脑病医院西安710032 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 北京中腾佰脉医疗科技有限责任公司北京100022

目的基于症状对脑瘫患儿分类,找到不同脑瘫亚群的特征性症状及取穴经验,提高脑瘫针刺治疗的准确性和稳定性。方法基于西安中医脑病医院电子病历,筛选入院接受针刺治疗的7岁以下脑瘫患儿,通过结构化的脑瘫病历文本提取入院刻下症和针刺... 详细信息

目的基于症状对脑瘫患儿分类,找到不同脑瘫亚群的特征性症状及取穴经验,提高脑瘫针刺治疗的准确性和稳定性。方法基于西安中医脑病医院电子病历,筛选入院接受针刺治疗的7岁以下脑瘫患儿,通过结构化的脑瘫病历文本提取入院刻下症和针刺治疗处方,利用数据挖掘方法划分不同脑瘫人群,寻找亚群的症状特征和针刺处方。结果701例脑瘫儿童中接受针刺治疗的小儿脑瘫常见症状有22个、常用穴位15个。有636例成为患者相似网络中的节点,从网络中分析出运动发育延迟程度、姿势障碍和伴随症状皆有差异的4类特征人群,并找到各类亚群对应的特征性头针、体针用穴。结论可依据特异性症状评估脑瘫患儿类型,为不同脑瘫患儿亚群针刺治疗方案的制定提供参考。

关键词：脑性瘫痪脑瘫分类针刺选穴中医电子病历数据挖掘辨治规律

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共筑工业信息安全的“命运共同体”

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电气时代 2019年第4期 28-30页

作者：李浥东陶耀东北京交通大学计算机与信息技术学院 360企业安全集团

作为国家安全的重要组成部分,工业信息安全是指工业运行过程中的信息安全,涉及工业领域各个环节,直接关系到经济发展、社会稳定和国家安全,具体包括工业控制系统安全、工业互联网安全、工业大数据安全、工业云安全、工业电子商务安全和... 详细信息

作为国家安全的重要组成部分,工业信息安全是指工业运行过程中的信息安全,涉及工业领域各个环节,直接关系到经济发展、社会稳定和国家安全,具体包括工业控制系统安全、工业互联网安全、工业大数据安全、工业云安全、工业电子商务安全和关键信息基础设施安全等领域。

关键词：工业领域信息安全共同体工业控制系统信息基础设施电子商务安全国家安全互联网安全

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面向对象软件耦合度量方法

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北京邮电大学学报 2018年第1期41卷 109-114页

作者：马健刘峰樊建平北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055

针对面向对象设计的C＆K度量组中耦合度量存在的问题,提出了一组分解的面向对象软件耦合度量方法.参考统一建模语言类图的定义分析了软件设计中类之间的关系,并使用一组形式化评估软件质量性质的定理进行评估,结果表明,新方法能够满足... 详细信息

针对面向对象设计的C＆K度量组中耦合度量存在的问题,提出了一组分解的面向对象软件耦合度量方法.参考统一建模语言类图的定义分析了软件设计中类之间的关系,并使用一组形式化评估软件质量性质的定理进行评估,结果表明,新方法能够满足这些定理.最后使用JUnit和JEdit作为研究对象,利用Dependency Finder和Eclipse软件度量插件Metrics实现对软件耦合度量方法的自动计算,计算结果验证了该方法的有效性.

关键词： C&K度量组软件质量软件耦合度量统一建模语言类图

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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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移动边缘计算中分布式的设备发射功率优化算法

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西安交通大学学报 2018年第12期52卷 121-127页

作者：周文晨方维维李阳阳薛峰王子岳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国电子科学研究院创新中心北京100041

针对大规模移动边缘计算网络架构中的用户设备计算卸载时所需的通信和计算资源难以协同优化的问题,提出了一种基于马尔可夫近似的分布式发射功率优化算法。基于香农定理和链路传输特性,将用户功率最小化策略建模成组合优化模型,通过Log-... 详细信息

针对大规模移动边缘计算网络架构中的用户设备计算卸载时所需的通信和计算资源难以协同优化的问题,提出了一种基于马尔可夫近似的分布式发射功率优化算法。基于香农定理和链路传输特性,将用户功率最小化策略建模成组合优化模型,通过Log-Sum-Exp函数将目标模型转化为最小权重配置的近似问题;针对该近似问题,提出了马尔可夫状态跳转的规则和分布式的设备自调节机制以实现高效求解。实验结果表明:与随机优化算法相比,该算法的系统用户设备发射总功率优化效果提升了78.5%,在给定场景下,穷举搜索最优解的计算复杂度可达410,而该算法仅需要迭代优化130次即可逼近最优解,能够有效减少通信和计算时延,确保发射功率的调整结果快速向最优目标收敛。

关键词：移动边缘计算计算卸载马尔可夫近似

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基于Spark的L_1-BC算法在关键蛋白质检测中的应用

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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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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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