检索结果-内蒙古大学图书馆

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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北京交通大学计算机与信息技术学院“企业班”工作模式及活动掠影

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工业和信息化教育 2019年第3期 95-95页

作者：王浩业童雪北京交通大学计算机与信息技术学院

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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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核范数最小化在低剂量CT去噪中的研究

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北京生物医学工程 2020年第5期39卷 484-490页

作者：王爽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目的加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法是一种低秩矩阵逼近去噪方法,目前主要应用于自然图像去噪。本文拟探究WNNM方法在低剂量CT图像去噪中应用价值。方法将WNNM算法与三维块匹配滤波(block-matching and... 详细信息

目的加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法是一种低秩矩阵逼近去噪方法,目前主要应用于自然图像去噪。本文拟探究WNNM方法在低剂量CT图像去噪中应用价值。方法将WNNM算法与三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering,BM3D)算法相结合,提出BM3D-WNNM图像后处理方法。使用该方法对Shepp-Logan仿真低剂量CT图像做去噪处理,并将其结果与BM3D算法、WNNM算法以及基于直觉模糊熵和加权方差的各向异性扩散算法(anisotropic diffusion algorithm based on intuitionistic fuzzy entropy and weighted variance,IFE-WV-AD)的结果进行对比分析,定量比较4种算法对Shepp-Logan仿真低剂量CT图像去噪结果的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)。结果BM3D-WNNM方法处理后的图像在视觉观察和定量分析中均优于另外3种方法,该方法处理后的图像中肉眼可分辨的斑点状噪声和条形伪影少于另外3种算法处理后的图像,且PSNR和SSIM均大于另外3种算法的结果。结论BM3D-WNNM算法可以有效去除Shepp-Logan仿真低剂量CT图像中的噪声,在低剂量CT图像去噪中具有应用价值。

关键词：计算机断层扫描辐射剂量泊松分布图像去噪近似算法

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基于静息态功能性磁共振成像的个体认知多标签分类

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北京生物医学工程 2020年第2期39卷 138-144,178页

作者：吴怊慧北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目的与单标签分类相比,多标签分类在现实世界中更为常见。在神经影像学领域,对个体认知单标签分类的研究有很多,但是却没有关于个体认知多标签分类的研究。本研究尝试运用机器学习多标签分类算法,利用静息态fMRI数据,对个体认知进行多... 详细信息

目的与单标签分类相比,多标签分类在现实世界中更为常见。在神经影像学领域,对个体认知单标签分类的研究有很多,但是却没有关于个体认知多标签分类的研究。本研究尝试运用机器学习多标签分类算法,利用静息态fMRI数据,对个体认知进行多标签分类研究。方法基于390名(≥18岁)成年人的静息态fMRI数据,通过5种具有代表性的机器学习多标签分类算法:ML-kNN、hMuLab、LIFT、ML-LOC和GLOCAL对个人认知进行多标签分类,采用十折交叉验证进行训练和测试,并用多标签分类常用的评价指标进行结果的检验。结果这5种算法都能用于静息态fMRI的多标签分类研究,且经过算法对比发现hMuLab算法的分类效果最好。结论本研究成功地将多标签分类算法应用于神经影像学领域并对个体认知进行多标签分类,且通过算法对比发现样本的邻域信息对分类结果很重要。

关键词：静息态功能性磁共振成像个体认知机器学习多标签分类算法对比

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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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基于预训练模型的文本分类网络TextCGA

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现代计算机 2020年第12期26卷 52-57页

作者：杨玮祺杜晔北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

文本分类问题是NLP领域的经典问题。当前大部分文本分类网络中所使用的RNN网络存在着短期记忆问题,对于长文本无法进行准确分类。为此,首先将语言模型与分类网络两部分工作解耦,将NLP预训练模型应用于文本分类的任务上,并提出TextCGA文... 详细信息

文本分类问题是NLP领域的经典问题。当前大部分文本分类网络中所使用的RNN网络存在着短期记忆问题,对于长文本无法进行准确分类。为此,首先将语言模型与分类网络两部分工作解耦,将NLP预训练模型应用于文本分类的任务上,并提出TextCGA文本分类网络。网络用预训练模型作为语言模型,使用预训练模型的强大的语义表示能力对文本进行表示;同时为了解决RNN网络在序列长度较长时的短期记忆问题,使用卷积层、RNN层以及Self-At⁃tention层搭建了CGA模块,有效解决长序列建模问题;在网络中设置多个CGA模块,使得模型可以从多个感受野捕捉文本特征。实验结果表明,使用预训练模型的TextCGA文本分类网络能够达到较好的文本分类效果,在测试中比对照方法普遍提高1~2%的准确率。

关键词：文本分类预训练模型 CGA模块 TextCGA

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对2826名2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律的研究

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北京中医药大学学报 2021年第6期44卷 527-537页

作者：邢颖皮敏张润顺何雄杨杰文天才中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 深圳市中医院中国中医科学院广安门医院北京交通大学计算机与信息技术学院中国中医科学院中医药数据中心

目的分析2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律,为辅助2型糖尿病临床辨治提供参考。方法基于2826名2型糖尿病患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社团发现算法、有向加权复杂网络法、桑基图、核心网络分析法对不同证候... 详细信息

目的分析2型糖尿病患者证候-治法-中药对应关系及时序演变规律,为辅助2型糖尿病临床辨治提供参考。方法基于2826名2型糖尿病患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社团发现算法、有向加权复杂网络法、桑基图、核心网络分析法对不同证候在不同治疗下的时序演变规律和不同治疗下的核心中药配伍进行数据挖掘。结果49.5%的患者为男性,50.5%为女性;51.59%患者41~60岁;92.75%患者就诊2~10次。通过对2型糖尿病证候和治法复杂网络进行社团划分,最终得到7个核心证候社团和5个治法社团,占比最高的分别为气虚血瘀阴阳两虚证(26.84%)及滋阴清热祛湿化痰法(33.33%)。2型糖尿病治疗前后两阶段的"证候-治法"对应关系与演变规律结果显示,每一类证候中使用滋阴清热祛湿化痰法和行气活血化瘀通络法的诊次数量之和均超过50%;每一类证候无论采用哪种治法,短期内平均有50%诊次的证候不发生变化,其次则转化为气虚血瘀阴阳两虚证。"证候-治法"长期时序演变规律结果显示,经治疗后多数证候保持不变,但也有相当部分向气虚血瘀阴阳两虚证、脾虚胃热肝气瘀滞证或阴虚火旺痰热互结证转化。而糖尿病各治法社团的用药与治法相匹配,常用中药配伍包括黄芩-黄连、黄连-黄柏、黄芪-白芍、黄连-干姜等。结论滋阴清热祛湿化痰法、行气活血化瘀通络法及具有相应功效的中药在2型糖尿病的临床治疗中较为常用,虽然大多证候经过治疗短期内难以产生明显变化,但从长期结果来看,部分证候经过治疗后往往具有向脾虚胃热并肝气瘀滞、阴虚火旺并痰热互结、气虚血瘀并阴阳两虚证转变的趋势。

关键词： 2型糖尿病真实世界研究数据挖掘复杂网络复杂网络社团发现算法桑基图证候治法演变规律

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基于多翻译引擎的汉语复述平行语料构建方法

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情报工程 2020年第5期6卷 27-40页

作者：王雅松刘明童马彬彬张玉洁徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

复述指同一语言内相同意思的不同表达,复述生成指同一种语言内意思相同的不同表达之间的转换,是改进信息检索、机器翻译、自动问答等自然语言处理任务不可或缺的基础技术。目前,复述生成模型性能都依赖于大量平行的复述语料,而很多语言... 详细信息

复述指同一语言内相同意思的不同表达,复述生成指同一种语言内意思相同的不同表达之间的转换,是改进信息检索、机器翻译、自动问答等自然语言处理任务不可或缺的基础技术。目前,复述生成模型性能都依赖于大量平行的复述语料,而很多语言并没有可用的复述资源,使得复述生成任务的研究无法开展。针对复述语料十分匮乏的问题,我们以汉语为研究对象,提出基于多翻译引擎的复述平行语料构建方法,将英语复述平行语料迁移到汉语,构建大规模高质量汉语复述平行语料,同时构建有多个参考复述的汉语复述评测数据集,为汉语复述生成的研究提供一定的基础数据。基于构建的汉语复述语料,我们进一步对汉语复述现象进行总结和归纳,并进行复述生成研究。我们构建基于神经网络编码-解码框架的汉语复述生成模型,采用注意力机制、复制机制和覆盖机制解决汉语复述生成中的未登录词和重复生成问题。为了缓解复述语料不足导致的神经网络复述生成模型性能不高的问题,我们引入多任务学习框架,设计联合自编码任务的汉语复述生成模型,通过联合学习自编码任务来增强复述生成编码器语义表示学习能力,提高复述生成质量。我们利用联合自编码任务的复述生成模型进行汉语复述生成实验,在评测指标ROUGE-1、ROUGE-2、BLEU、METEOR上以及生成汉语复述实例分析上均取得了较好性能。实验结果表明所构建的汉语复述平行语料可以有效训练复述生成模型,生成高质量的汉语复述句。同时,联合自编码的汉语复述生成模型,可以进一步改进汉语复述生成的质量。

关键词：复述语料构建汉语复述现象分类复述生成多任务学习自编码任务

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